본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.
입체영상 디스플레이는 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 데이터는 변위 벡터, 움직임 벡터와 참조영상과의 오차영상을 전송하게 되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 입체영상 디스플레이를 하게 된다. 이를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼시스템에 있다. 본 논문에서는 효율적인 스테레오 정합을 위한 고효율 비젼시스템을 설계하고 실험결과 제안한 입체영상 디스플레이 시스템의 효용성을 검증한다.
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and retrieval of medical images. After color and edge features are extracted from medical images, these two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine, to give membership vectors. Thereafter, the two membership vectors are combined into an ensemble feature vector. Also, to reduce the search time, Correlated Categories Vector is proposed for similarity matching. The experimental results show that the proposed system improves the retrieval performance when compared to other methods.
Image-guided surgery (IGS) system has become well known in the field of neurosurgery and spine surgery. A patient's anatomy is first registered to preoperatively acquired CT/ MRI data using the point matching algorithm. A magnetic field digitizer was used to measure the physical space data and the system was based on Workstation of Unix system. To evaluate the spatial accuracy of interactive IGS system, the phantom consisting of rods varied height and known location was used. The RMS error value between CT/MR images and real location was 3-4mm. For the more convenience of the surgery, we provide various image display modules.
목 적: Exactrac 6D couch system을 이용한 2D/2D 정합 결과를 분석하여 두경부암 환자의 방사선 치료 시 사용되는 Aquaplastic mask가 실제 임상에서 환자 위치 고정에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2010년 6월에서 2011년 6월까지 방사선치료를 받은 두경부암 환자 14명을 대상으로 Exactrac 6D couch system을 이용하여 2D/2D 정합을 통한 영상유도를 실시하였다. 영상 유도 후 획득한 6D 보정 결과 값들을 이용하여 각 값들의 상호 관계 연관성에 대하여 환자에 관련된 부분과 환자에 관련되지 않은 부분으로 나누어 분석하였다. 결 과: 전체 14명의 각 환자에 대한 보정 값들의 환자와 관련된 연관성 분석에서는 Longitudinal 방향과 Pitch 방향의 결정계수($R^2$)값이 0.76, Longitudinal 방향과 Yaw 방향은 0.48, Pitch 방향과 Yaw 방향은 0.42로 나타났으나 환자의 의존도를 제외한 분석에서는 위의 인자들에 대하여 0.03 이하의 값을 나타내었다. 결 론: Aquaplastic mask를 이용한 환자의 고정은 환자와 관련된 여러 가지 인자들로부터 영향을 받는 부분도 있지만 근본적인 mask 자체의 요인도 있음을 확인 할 수 있었다. 이에 대한 보정이 이루어질 경우 두경부암 환자의 치료에 있어 좀 더 정확한 치료가 이루어질 수 있으리라고 사료된다.
본 논문에서는 의학적 진단 및 처치 방법의 결정에 중요한 역할을 하는 뇌경색 환자의 각 시기별 특징을 정량화하기 위해 3 가지 MRI 촬영기법을 이용하여 획득한 영상의 특징과 그들의 상관관계들을 객체중심 계층적계획기법을 이용하여 분석하였다. 3 가지 영상의 비교를 위하여 다항워핑 알고리즘과 어파인 변환기법을 수행하여 영상을 정합하였으며, 정합된 영상을 기반으로 뇌경색 시기별 정량화를 수행하였다. 그리고 각 시기별로 색을 설정하여 수 작업으로 얻어진 데이터를 바탕으로 의사 컬러로 나타내었다. 본 연구에서 구한 뇌경색 시기별 정량화 자료를 바탕으로 구분된 결과와 전문의가 판단한 결과를 비교하였다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
Objectives: The purpose of this study was to evaluate the geometric accuracy of thoracic anatomic landmarks as target surrogates of intrapulmonary tumors for manual rigid registration during image-guided radiotherapy (IGRT). Methods: Kilovolt cone-beam computed tomography (CBCT) images acquired during IGRT for 29 lung cancer patients with 33 tumors, including 16 central and 17 peripheral lesions, were analyzed. We selected the "vertebrae", "carina", and "large bronchi" as the candidate surrogates for central targets, and the "vertebrae", "carina", and "ribs" as the candidate surrogates for peripheral lesions. Three to six pairs of small identifiable markers were noted in the tumors for the planning CT and Day 1 CBCT. The accuracy of the candidate surrogates was evaluated by comparing the distances of the corresponding markers after manual rigid matching based on the "tumor" and a particular surrogate. Differences between the surrogates were assessed using 1-way analysis of variance and post hoc least-significant-difference tests. Results: For central targets, the residual errors increased in the following ascending order: "tumor", "bronchi", "carina", and "vertebrae"; there was a significant difference between "tumor" and "vertebrae" (p = 0.010). For peripheral diseases, the residual errors increased in the following ascending order: "tumor", "rib", "vertebrae", and "carina"; There was a significant difference between "tumor" and "carina" (p = 0.005). Conclusions: The "bronchi" and "carina" are the optimal surrogates for central lung targets, while "rib" and "vertebrae" are the optimal surrogates for peripheral lung targets for manual matching of online and planned tumors.
MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.
영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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