• 제목/요약/키워드: Fracture segmentation

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3차원 무릎 자기공명영상 내에서 영역화와 정합 기법을 반복적으로 이용한 다중 해상도 기반의 뼈 영역화 기법 (Bone Segmentation Method based on Multi-Resolution using Iterative Segmentation and Registration in 3D Magnetic Resonance Image)

  • 박상현;이수찬;윤일동;이상욱
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.73-80
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    • 2012
  • 최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화는 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여 줄 것으로 기대되고 있다. 현재까지 자동 뼈 영역화를 위한 연구들이 다양하게 진행되었지만 2차원 영상과는 달리 많은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 의료영상의 특성 때문에, 실제 진단에 사용할 수 있을만한 성능을 얻지 못하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 다중 해상도를 기반으로 하여 수행속도가 빠르고 영역화 성능이 좋은 자동 뼈 영역화 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서는 학습된 집합의 뼈 정보들을 바탕으로 최근 제안된 제한된 브랜치 앤 민컷 기법을 이용하여 대략적인 뼈 위치 및 비슷한 템플릿을 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 제안하는 기법의 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며, 100개의 학습 데이터들을 바탕으로 50개 영상에서 뼈들을 영역화 하였다. 제안하는 기법은 정확성 및 수행속도 측면에서 제한된 브랜치 앤 민컷에 비해 향상된 결과를 나타냈다.

회전 경계박스 기능의 변형 FASTER R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용한 암석 CT 영상 내 자동 균열 탐지 (Automatic Fracture Detection in CT Scan Images of Rocks Using Modified Faster R-CNN Deep-Learning Algorithm with Rotated Bounding Box)

  • 추엔 팜;장리;염선;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제31권5호
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    • pp.374-384
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    • 2021
  • 본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.

경주 남산 일대의 단열구조 특성과 양산단층의 분절 (Fracture Characteristics and Segmentation of Yangsan Fault around Mt. Namsan, Gyeongju City, Korea)

  • 김헌주;장태우
    • 지질공학
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    • 제19권1호
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    • pp.51-61
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    • 2009
  • 경주시 남산 일대에서 양산단층의 활동에 수반된 단열 특성과 양산단층의 분절에 관한 연구가 수행되었다. 절리의 밀도와 프랙탈 차원 값은 양산단층에 가까워질수록 높은 값을 보이는데 이는 단층활동에 따른 단열작용이 단층의 중심에서 더 격렬하게 일어난 탓으로 해석할 수 있다. 양산단층 손상대와 모암 사이의 경계는 단층의 중심에서 약 2.7 km까지로 볼 수 있으며 여기서 더 멀어지면 절리밀도와 프랙탈 차원 값이 현저히 감소하고 절리의 배향도 여러 방향으로 크게 분산된다. 양산단층 손상대 내 소단층들은 우수향이동단층과 좌수향이동단층들로 뚜렷이 구분되는데, 전자는 양산단층이 우수향이동을 할 때 수반된 단층들이고 후자는 좌수향이동 운동 시에 수반된 것들로 간주된다. 연구지역에서 양산단층은 북쪽분절과 남쪽분절로 나누어 질 수 있는데 이는 북쪽분절과 남쪽분절 간 주향의 차이, 북쪽분절 끝부분에서 압축성 인편팬기하와 $9^{\circ}$, $S85^{\circ}E$로 선경사하는 향사의 발달, 남쪽분절 끝부분에서 $28^{\circ}$, $N4^{\circ}W$로 선경사하는 배사의 발달 등의 증거에 의해 뒷 밭침 할 수 있다.

추가령단층대의 중력장 데이터 해석 (Expected Segmentation of the Chugaryung Fault System Estimated by the Gravity Field Interpretation)

  • 최승찬;최은경;김성욱;이영철
    • 자원환경지질
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    • 제54권6호
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    • pp.743-752
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    • 2021
  • 추가령 단층대가 발달하는 서울-경기 지역에서 단층의 3차원적인 규모를 확인하기 위해서, 곡률 분석(Curvature analysis)과 오일러 디콘볼루션(Euler deconvolution) 등의 중력장 해석 방법을 이용하여 잔여 중력이상을 해석하였다. 또한 2000년 이후 발생한 진앙과 비교하여 단열 특성을 비교하였다. 부게이상에서 포천단층은 경기 북부에서 서울의 중심부를 지나서 서해안 지역까지 연결된 약 100 km 단층으로 진앙이 빈도가 높아 활성 단층의 가능성이 있고, 단층을 경계로 동서 방향으로 7 km 정도의 변위가 관찰된다. 왕숙천단층은 서울을 중심으로 북동부와 서남부로 분절되어 있으나 지하에서 연결을 암시하는 단층 분절로 추정되는 중력이상대가 관찰된다. 특히 2010년 시흥에서 발생한 규모 3.0의 지진은 남북 방향으로 발달하는 20 km 길이의 단층에 의한 것으로 판단된다. 동두천단층의 서쪽 지역(≒5,500 m)은 중력경계면이 동쪽 지역(≒4,000 m)보다 깊게 나타나며 이는 동두천단층을 중심으로 서쪽 지역과 동쪽 지역의 지구조적인 운동이 다르다는 것을 시사한다. 동두천단층에서 발달한 파쇄대의 최대 깊이는 약 6,500 m이며 연구 지역에서는 가장 깊다. 포천 단층은 약 6,000 m, 왕숙천 단층은 약 5,000 m, 경강 단층은 약 6,000 m 깊이까지 파쇄대가 연장되는 것으로 판단된다.