• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권2호
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• pp.68-74
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• 2016

In this study, we investigated the rotational characteristics which were comprised of directionality and linearity of target registration error (TRE) as a study in advance to enhance the accuracy of contour-based registration in neuronavigation. For the experiment, two rigid head phantoms that have different faces with specially designed target frame fixed inside of the phantoms were used. Three-dimensional coordinates of facial surface point cloud and target point of the phantoms were acquired using computed tomography (CT) and 3D scanner. Iterative closest point (ICP) method was used for registration of two different point cloud and the directionality and linearity of TRE in overall head were calculated by using 3D position of targets after registration. As a result, it was represented that TRE had consistent direction in overall head region and was increased in linear fashion as distance from facial surface, but did not show high linearity. These results indicated that it is possible for decrease TRE by controlling orientation of facial surface point cloud acquired from scanner, and the prediction of TRE from surface registration error can decrease the registration accuracy in lesion. In the further studies, we have to develop the contour-based registration method for improvement of accuracy by considering rotational characteristics of TRE.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권7_8호
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• pp.397-407
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• 2003

인간의 신체에 대한 정확한 3차원 표면모델을 추출할 수 있는 기술에 대한 요구와 관심이 최근 멀티미디어 등 다양한 응용 분야에서 증폭되고 있다. 본 논문에서는 인체의 ,3차원 모델을 효율적으로 추출하기 위한, 3차원 스캐너를 소개하였으며, 취득된 3차원 정보로부터 등고선(Wire-frame Contour)을 안정적으로 생성하는 반자동 등고선 생성 방법을 제안하였다. 또한 생성된 등고선으로부터 3차원 표면모델을 추출하기 위한 표면 삼각분할 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 개발된 시스템과 제안된 방법이 안정적이고 효과적으로 인체의, 3차원 표면모델을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2379-2382
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• 2003

This paper describes the design, implementation and results of a unified non-rigid image registration method for the purposes of 3D shape reconstruction from serial section images. The proposed method uses active contour-based segmentation and compensation of radial distortion. Experimental results show that multiple images can be segmented and reconstructed by active single contour as well as intra- and inter-section registration.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.175-176
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• 2006

The aim of the 3D medical imaging is to facilitate the creation of clinically usable image-based algorithm. Clinically usable imaging algorithm for image analysis requires a high degree of interaction to verify and correct results from registration algorithms, such as the Insight Toolkit (ITK) and the Visualization Toolkit (VTK) which are the class libraries. ITK provides segmentation algorithms and VTK has powerful 3D visualization. However, to apply those libraries to the medical images such as Computerized Tomography (CT), the algorithm based on the interactive construction and modification of data objects are necessary. In this paper we showed the 3D registration about mandibular premolar of human teeth acquired by micro-CT scanner. Also, we used the ITK to find the contour of pulp layer of premolar, furthermore, the 3D imaging was visualized with VTK designed to create one kind of view on the data of 3D visualization. Finally, we evaluated that the volume model of pulp layer would be useful for the tooth morphology in dental medicine.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.29-34
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• 2002

본 논문에서는 전처리 과정에서 원영상에 있는 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터를 적용하여 물체의 경계와 모양을 추출하기 위해 Osher와 Sethian이 제안한 레벨셋에 기초한 새로운 기하활성 모델을 제시한다. 처리과정에서 처리시간을 최소화하기 위하여 전체 영상에서가 아닌 경계 근처 이웃 픽셀에서만 계산을 수행하는 협대역 방법을 사용한다. 각 슬라이스들은 비등방 필터링을 통해 잡음을 제거하고 형태 추출된 결과영상을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 볼륨 렌더링을 통해 2차원 평면에 잡음이 제거된 깨끗한 영상결과물을 얻을 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.153-164
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• 2010

혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.199-209
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• 2007

Traditionally, aerial images have been used as main sources for compiling topographic maps. In recent years, lidar data has been exploited as another type of mapping data. Regarding their performances, aerial imagery has the ability to delineate object boundaries but omits much of these boundaries during feature extraction. Lidar provides direct information about heights of object surfaces but have limitations with respect to boundary localization. Considering the characteristics of the sensors, this paper proposes an approach to extracting buildings from lidar and aerial imagery, which is based on the complementary characteristics of optical and range sensors. For detecting building regions, relationships among elevation contours are represented into directional graphs and searched for the contours corresponding to external boundaries of buildings. For generating building models, a wing model is proposed to assemble roof surface patches into a complete building model. Then, building models are projected and checked with features in aerial images. Experimental results show that the proposed approach provides an efficient and accurate way to extract building models.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권1호
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• pp.60-71
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• 2009

목적: 최근들어 비호지킨 림프종 환자군에서 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용한 반복적인 방사면역치료가 효과적인 치료방법임이 보고되고 있다. 이 연구에서는 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용하여 반복적인 방사면역치료를 시행받은 비호지킨 림프종 환자군에서 치료전 FDG-PET과 치료후 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 이용하여 종양의 흡수선량을 평가하였다. 대상 및 방법: 모두 4명의 환자들에게 치료용량의 $^{131}I$ 표지 rituximab ($7270.5{\pm}276.5MBq$)을 정맥주사하였다. 방사면역치료의 반복휫수는 3명에서는 3회, 1명에서는 4회였으며, 7개의 측정가능한 종양에 대해 총 21회의 평가가 이루어졌다. 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 방사면역치료 후 5분, 5시간, 24시간, 48시간 및 72시간에 연속적으로 촬영하였고, FDG PET/CT를 방사면역치료 전 1주일 이내와 방사면역치료 후 30일째 되는 날에 각각 촬영하였다. 방사면역치료 전 PET/CT로부터 관상면의 최대강도투사영상을 얻었고, 이 영상에 AMIDE소프트웨어를 이용하여 연속적인 전신 평면방출영상을 중첩시켰는데, 이 과정에서 4개의 해부학적 표지자(양측 어깨와 엉덩이)를 이용하였다. 중첩된 영상에서 종양부위와 왼쪽 안쪽 넓적다리(배경영역)의 관심영역을 그리고, 종양자체의 시간-방사능곡선을 구하였다. PET/CT에 포함된 CT영상으로부터 종양의 부피를 측정했으며, 각각의 종양부위의 SUVmax를 구하여 종양부피와 SUVmax의 방사면역 치료 전후 변화율을 평가하였다. 종양의 흡수선량과 부피변화율 간의 상관관계를 분석하였고, 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에 유의한 차이가 있는지 알아보았다. 결과: 전체 환자군의 종양부위 흡수선량은 $397.7{\pm}646.2\;cGy$ ($53.0{\sim}2853.0\;cGy$)이었다. 방사면역 치료 전 종양의 부피는 $11.3{\pm}9.1\;cc$ ($2.9{\sim}34.2\;cc$)이었고, 치료 후 종양의 부피 변화율은 $-29.8{\pm}44.3%$($-100.0%{\sim}+42.5%$)이었다. 종양의 흡수선량과 부피 변화율 간에는 유의한 상관관계가 관찰되지 않았으며(p>0.05), 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에도 유의한 차이가 관찰되지 않았다(p>0.05). 결론: FDG-PET의 최대강도투사영상을 이용하여 종양의 위치와 경계를 보다 명확하게 파악할 수 있었고, 감마카메라 영상과의 중첩을 통해서 효과적인 종양의 흡수선량평가가 가능하였다.