근래에 발전하고 있는 Artificial Intelligence 또는 Synthetic Image 등 넓은 의미에서의 영상처리에 관하여 해석학적인 설명을 시도하였다. 일반적으로 얻어지는 "영상" 또는 "사진"에 반하여 간접적으로 얻어진 Synthetic Image의 대표적인 예로서 3차원 영상 재 구성 (3-Dimensional Image Reconstruction)을 들 수 있으며, 이의 최근 의학 및 생명 과학 분야는 물론 공학 및 물리학 분야의 비파괴 검사(NDT)등 많은 분야에의 응용에 급격한 발전을 보고 있다. 본 논문은 3차원 CT (Computerized Topography)의 기본을 이루는 3차원 영상 재구성 처리에 관한 기본적인 문제를 two-dimensional signal processing의 관점에서 다루었다.
In our study, by observing and analyzing normal liver in abdominal CT image, we estimated gray value range and generated binary image. In the binary image, we achieved the number of hole which is located between pixels. Depending on the ratio, we processed the input image to 4 kinds of mesh images to remove the noise part that has the different ratio. With the Union image of 4 kinds of mesh images, we generated the template representing general outline of liver and subtracted from the binary image so the we can represent the organ boundary to be minute. With results of proposed method, processing time is reduced compared with existing method and we compared the result image to manual image of medical specialists.
본 논문에서는 CT 영상에서 스네이크 알고리즘과 파티클 필터를 이용한 뼈 영역 추출 방법을 제안한다. 스네이크 알고리즘을 이용하여 뼈 외곽선을 추출하고, 이 외곽선을 따라서 파티클 필터를 움직여 가면서 뼈 영역을 추출한다. 뼈 외곽선 주위에 다른 뼈가 근접해 있는 경우에 스네이크 알고리즘이 뼈 외곽선을 완벽하게 추출하지 못할 수 있는데, 이때에 파티클 필터가 이러한 오류를 보완해가면서 뼈 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 형태학적 처리를 이용한 방법과 비교한 결과, 추출하고자 하는 뼈 영역 주위에 다른 뼈가 근접해 있지 않은 경우에는 비슷한 결과를 보였지만, 다른 뼈가 근접해 있는 경우에는 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 높음을 알 수 있었다.
Computed tomography(CT) has been applied to measure micro-defects in the aluminum knuckle parts manufactured by the thixoforming process. 6061 aluminum alloys were used to form knuckle samples in the semi-solid temperature after the SIMA processing of billets. Tensile specimens were cut from the different locations in a thixoformed knuckle. The size and the distribution of forming defects in tensile specimens were analyzed using CT scanning and image analysis technology before tensile tests. It has been qualitatively shown that the stress-strain curves were significantly affected by the size and the distribution of forming defects although the defect sizes lie in the range of micro-meters.
We investigated whether the CT images of hepatic lesions could be analyzed by computer-aided diagnosis (CAD) tool. We retrospectively reanalyzed 14 liver CT images (10 hepatocellular cancers and 4 benign liver lesions; patients who presented with hepatic masses). The hepatic lesions on CT were segmented by rectangular ROI technique and the morphologic features were extracted and quantitated using fractal texture analysis. The contrast enhancement of hepatic lesions was also quantified and added to the differential diagnosis. The best discriminating function combining the textural features and the values of contrast enhancement of the lesions was created using linear discriminant analysis. Textural feature analysis showed moderate accuracy in the differential diagnosis of hepatic lesions, but statistically insignificant. Combining textural analysis and contrast enhancement value resulted in improved diagnostic accuracy, but further studies are needed.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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제4권1호
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pp.27-30
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2006
Background; Pleural micro-metastasis of lung cancer is detected by touch print cytology or pleural lavage cytology, but its prognostic impact has not elucidated yet. We hypothesize that recurrence may depend on the amount of tumor cells disseminated in pleural cavity, if the invasiveness of all cancer is the same. To predict the amount of tumor cells disseminated in pleural cavity, we need pleural surface area, distributed pattern of cells and concentration of cells per unit area. Human pleural surface area has not reported yet. In this report, we calculate the normal human pleural surface area using CT image data processing. Methods; Twenty persons were checked CT scan, and we obtained the data from each image. In order to calculate the pleural surface, the outline of lung was firstly extruded from CT image data using home-made Digitizer program. And the distance between CT images was calculated from the extruded outline. Finally a normal human pleural surface was calculated from function between the distance of consecutive CT images and the calculated length. Results; Their mean age is $65{\pm}12$ years old (range $26{\sim}77$), body weight is $62{\pm}9\;kg\;(48{\sim}80)$, and height is $167{\pm}6\;cm\;(156{\sim}176)$. The number of images used is $36{\pm}7\;(24{\sim}51)$. Pleural surface area is $211,888{\pm}35,756\;mm^2\;(143,880{\sim}279,576)$. Right-side pleural surface area is $107,932\;mm^2$ and Lt is $103,955\;mm^2$. Costal, mediastinal and diaphragmatic surfaces of right-side pleura are $77,483\;mm^2,\;39,057\;mm^2,\;and\;8,608\;mm^2$ respectively, and left-side are $72,497\;mm^2,\;35,578\;mm^2,\;and\;4,120\;mm^2$ respectively. Conclusion; Normal human pleural surface area is calculated using CT image data at first and the result is about $0.212\;m^2$.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
콘크리트는 대표적인 다상 재료로서, 재료를 구성하는 각 성분의 공간적 분포는 콘크리트의 특성에 큰 영향을 미친다. 콘크리트에 존재하는 공극(void)은 콘크리트의 강도 및 투수성에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트의 재료 물성의 파악을 위해 내부 공극의 분포를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 투수 콘크리트의 공극 분포 분석을 위해서 CT(computed tomography)로부터 얻은 단면 이미지를 중첩하여 3차원 콘크리트 디지털 시편을 생성, 공극 분포를 시각화(visualization)하였다. 공극 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수들(two-point correlation function, lineal-path function과 two-point cluster function)을 사용하여 투수 콘크리트 디지털 시편의 공극 분포를 분석하였다. 그 결과, CT와 확률 분포 함수를 이용한 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 투수 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 공간적 분포에 대한 연속성, 투수성 및 이방성을 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
신체 주요 장기들에 대한 영상의 중요성이 커져감에 따라 향상된 의료 장비들이 등장하였으며, 획득된 영상에 대한 개선된 화질과 활용성에 기대가 높아지고 있다. 최근 향상된 영상분석 연구를 위해 MATLAB을 이용한 영상 처리의 빈도가 커져가는 것에 기인하여 MATLAB을 이용하여 폐혈관을 분할하였다. 본 논문은 3단계로 폐 영역 분할, 폐 혈관 분할과 3차원 연결성 검사로 수행된다. 분할된 폐 영역에서 문턱치 값을 사용하여 혈관을 분할하고, 2차원 정제 과정인 혈관 두께 분류를 수행한 후 3차원 정제 과정으로 3차원 연결성 검사를 적용하였다. MATLAB을 통한 영상 처리로 의료영상 처리의 다양성 측면과 신뢰성 향상에 기여하였고 흉부 CT 영상을 이용한 관련 연구의 기반이 되리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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