휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
Objective : To prospectively assess the diagnostic and clinical value of a new technique (3-tesla magnetic resonance myelography, 3T MRM) as compared to computed tomographic discography (disco-CT) in patients with far lateral disc herniation. Methods : We evaluated 3T MRM and disco-CT of 25 patients, whom we suspected of suffering from far lateral disc herniation. Using an assessment scale, 4 observers examined independently both 3T MRM and disco-CT images. We analyzed observer agreement and the accentuation of each image. Results : We found complete matching, and observer agreement, between high resolution images of 3T MRM and disco-CT for diagnosing far lateral disc herniation. Conclusion : We think noninvasive 3T MRM is an appropriate diagnostic tool for far lateral disc herniation as compared to disco-CT.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 MRI를 이용한 기능검사 시 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값은 차이가 없다는 것을 증명함으로써, FOV 불일치로 인해 발생되는 문제점을 개선하고자 하였다. 연구방법은 대표적인 기능 검사로 뇌졸증의 진단에 널리 사용되고 있는 확산강조영상 검사를 이용하여, 주파수부호화 방향의 FOV 변화에 따른 ADC 값의 변화 여부를 비교평가 하였다. 연구결과, 주파수부호화 방향의 FOV가 변화함에 따라 ADC값은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며, 사후분석 결과도 유의수준 0.05에 대한 부집단이 모두 1개 밖에 존재하지 않아 FOV 변화에 따른 ADC 값의 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론적으로 MRI를 이용한 기능 영상에서 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값에는 차이가 없으므로, FOV 불일치로 인해 수반되는 공간왜곡이나 mismatching의 문제점을 개선할 수 있다.
하악골(mandible)과 같은 3 차원 구조체에 대한 의학적 분석을 위해서는 구조 체 를 분석 가능한 유한 개의 요소로 재구성해야 한다. 3 차원 구조체에 대한 정보 는 2 차원 MRI 횡단면을 통해 얻을 수 있다. 횡단면에서 구조체에 해당하는 부위 를 추출한다. 추출된 부위에 삼각 분할을 적용하여 2 차원 유한 요소를 생성한다. 분할된 2차원 유한 요소들을 공간상에서 서로 매칭(matching)하여 3 차원 유한 요소를 형성할 수 있다. 본 연구에서는 분할된 2 차원 유한 요소들이 지닌 인접 정보 특성을 통해 최적 3 차원 유한 요소를 형성한는 기법을 제안한다. 삼각 분할된 2 차원 유한 요소들이 지닌 인접 정보에 의해 동일 특성을 같는 요소들로 분류한다. 분류된 2 차원 요소 들에 다단계 매칭 알고리즘을 적용하여 최적의 3 차원 하악골 구조체에 대한 다양 한 의학적 정보를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 소형 크기인 SiPM Sensor를 휴대용 검출기 내부에 적용하여 환자 피폭을 최소화하면서도 최적의 이미지 획득을 위한 선량을 제어하기 위한 방법을 제시하고 이에 대한 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 휴대용 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 신속한 진단을 가능하게 하는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 관리의 어려움을 동반한다. X-ray imaging devices 국제 표준인 IEC62220-1-1 기준의 이미지 평가를 통해 검출기의 DQE와 최적 화질을 갖을 수 있는 선량을 확인하고 영상의 ADU와 SiPM Sensor의 출력을 매칭 하여 최적 선량을 확인하는 방법을 제시하였다. 검출기 제조사 기준 선량과 최적 선량 구현으로 획득된 Skull AP 이미지는 제조사 기준 342.8 µGy, 최적 제어 선량은 148.3 µGy로 조사되어 제조사 기준 선량 대비 57 %, Chest AP는 제조사 기준 81.9 µGy, 제어된 최적 선량은 27.9 µGy로 66 %의 높은 선량 감소 효과가 확인되었다. 또한 촬영된 두 영상은 방사선사 5명의 분석을 통해 해부학적 구조물을 판별하기에 임상적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인되었다.
현재 치과 방사선 영상에 적용되고 있는 대부분의 영상공제술은 기준점을 이용한 정한에 근거하고 있다. 본 연구에서는 수작업에 의한 기준점 설정 방법을 이용하지 않고 자동적으로 정참을 수행하는 방법을 개발하였다. 두 영상의 기하학적 매칭을 국소적 관심영역(ROI)에 한정시켜서 이 관심영역 간의 상관계수를 비교한다. 두 영역의 상관계수가 최대화되는 affine 또는 perspective 변환 파라미터를 고속의 탐색전략을 이용하여 반복적으로 찾는다. 우선 1/4 스케일 영상에 대하여 근사적인 파라미터를 탐색한 후 다시 원래 영상에 대하여 미세한 매칭이 이루어진다. 개발된 방법은 Gaussian 잡음에 의해 손상된 모의영상을 모의변환을 하지 않은 영상과 동일한 정도의 정확도를 가지고 정합 할 수 있다. 개발된 방법의 perspective 변환을 이용한 정합의 정확도는 수작업에 의한 것보다 17%향상된 결과를 보였다. 결론적으로, 이 방법의 치과 임플란트 영상에의 적용은 거의 실시간으로 자동적이고 잡음에 강인한 정합을 제공한다.
유방암은 그 조기 발견이 암환자의 사망률을 줄이는 데 있어서 가장 중요한 요소임을 알려져 있다. 스크리닝 검사에 의해 발견되는 유방암의 20%정도를 차지하는 DCIS(ductal carcinoma in situ)의 경우 미세석회화만이 필름 상에서 볼 수 있는 유일한 소견이다. 따라서 미세석회화를 발견하고 그 형태와 분포의 분석을 통한 진단이 암의 조기 발견에 매우 중요하다. 이 검출과정을 자동화하려는 시도가 디지털 영상처리 기술의 관심이 되어 왔다. 본 연구에서는 상관계수를 특징(feature)으로 사용하여 성능을 향상시킨 통계적 패턴 분류법을 제안하였다. 결과적인 검출율은 통계적 문턱치 설정에 의한 이진호 방법과 비교하여 48%에서 83%로 향상되었다. 성능은 TP와 FP로 평가되었으며 클래스 구분시의 오차도 함께 나타내었다.
양성자치료는 양성자의 물리적 특성으로 인해 인체 내의 특정범위에 모든 에너지를 전달하고 감쇠되어 타겟조직 뒤에 존재하는 정상조직에는 방사선이 조사되지 않는 큰 장점을 가진 치료법이다. 이 방법은 인체 내의 암 조직을 타겟으로 했을 때, 빔 방향에서의 타겟의 2차원적인 모양은 황동으로 제작된 블럭을 통해 정상조직에 들어가는 방사선을 차폐하고 마진을 주어서 GTV (eross Tumor Volume)에 90% 이상의 선량이 전달되도록 조절한다. 그리고, 양성자 빔의 날줄방향 (longitudinal)에서의 타겟의 3차원적인 모양을 고려하여 PMMA로 이루어진 보상체(compensator)를 밀링머신으로 조각하여 타겟에 방사선이 정확하게 분포되도록 한다. 이러한 보상체의 정확한 정도 관리를 위해 현재 사용되는 수동적인 방법을 보완하여 X선 영상으로 해당하는 보상체의 영상을 획득하여 이 영상을 기반으로 정도관리를 할 수 있는 방법을 제안하였고, 제안한 방법으로 보상체의 각각의 깎여진 평면의 모양과 두께를 정성적으로 비교 및 평가할 수 있었으며 두 영상의 차이가 80% 이상 맞는 것으로 확인되었다. 이를 바탕으로 영상을 이용한 정도관리 프로그램을 보완하여 추후 실제 양성자치료 정도관리에 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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