Biomechanical behavior of the human femur is very important in various clinical situations. In this study, the data of FE models based on DICOM file exported from Computed tomography(CT). We generated FE models(voxel model, tetra model) of human femur using CT slide image. We compared them with Yon Mises stress results derived from finite element analysis(FEA). Comparing the two models, we found a correlation of them. As a result, the tetra model based proposed marching cube algorithm is a valid and accurate method to predict parameters of the complex biomechanical behavior of human femur.
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
A new method which uses distance fields scheme and marching cube algorithm is proposed in order to get an accurate offset model of arbitrary shapes composed of triangular net. In the method, the space bounding the triangular net is divided into smaller cells. For the efficient calculation of distance fields, valid cells which will generate a portion of offset model are selected previously by the suggested detection algorithm. These valid cells are divided again into much smaller voxels which assure required accuracy. At each voxel distance fields are created by calculating the minimum distances between corner points of voxels and triangular net. After generating the whole distance fields, the offset surface were constructed by using the conventional marching cube algorithm together with mesh smoothing scheme. The effectiveness and validity of this new offset method was demonstrated by performing numerical experiments for the various types of triangular net.
단층촬영 영상으로부터 임의의 등밀도 표면을 재구성하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 이 분야의 가장 대표적인 알고리즘인 마칭큐브에서와는 달리 단층영상에서 직접 등밀도 표면을 생성하지 않고 등밀도점을 먼저 추출하며, 셀경계 알고리즘을 이용하여 구한 초기메쉬의 각 정점들을 이들 등밀도점 방향으로 표면축소포장(Shrink-wrapping)하는 과정을 반복적으로 적용하여 등밀도 표면을 추출한다. 이렇게 함으로써 마칭큐브에서 나타나는 크랙이나 표면결정의 모호성이 발생하지 않고 안정적인 표면을 재구성 할 수 있다. 또한, 마칭큐브에서 O(1)-인접한 등밀도점만을 사용할 수 있는데 비해, 제안된 방법은 O(2) 및 O(3)-인접한 등밀도점을 표면재구성에 활용할 수 있게 함으로써 이론적으로 마칭큐브 알고리즘보다 더 정밀한 표면을 추출할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 단층영상에서부터 등밀도면을 재구성하는데 매우 안정적이고 정확하며 효과적임을 확인할 수 있었다.
최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.
본 논문은 흉부를 촬영한 CT(Computed Tomography) 영상을 이용하여 기관지 내부를 시각화(visualization)하기 위해 가상기관지경(virtual bronchoscopy)을 구현하였다. 실제 광학내시경은 침습(invasive)검사로 환자가 불편함을 감수해야하며 검사 전에 사전 준비 작업이 필요하고 절개, 감염, 출혈 등의 부작용을 수반하는데 비해 가상내시경은 CT 나 MRI 등과 같은 스캐너의 단면 영상을 사용하여 구현한다. 가상기관지경의 항해경로 결정을 위해 CT 단면 원천영상에서 기관지(trachea wall)만을 분리하였고, 분리된 기관지 영상을 이용하여 중앙축 변환(MAT : .Medial Axis Transformation)을 통해 구해진 좌표값을 가상 카메라의 운행 경로로 사용하였다. 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 기관지질환은 기관지 내부의 염증(inflammation) 이나 폐암(lung cancer)으로 기인하여 기관지 통로가 좁아지는 기관지 협착증, 기관지 확장증 및 기관지암으로 분류된다. 가상기관지경은 기관지 내부의 질환 위치와 질환 정도를 정성적으로 파악 할 수 있으며 기관지질환의 진단과 교육에 사용될 수 있다.
본 논문은 경동맥(carotid artery)을 환영한 MRA(Magnetic Resonance Angiography) 영상을 이용하여 실제 내시경으로 접근이 불가능한 경동맥의 내부를 시각화(visualization)하기 위해 가상혈관경(virtual angioscopy)을 구현하였다 항해경로 결정을 위해 MRA의 단면 원천영상에서 총경동맥 (common carotid artery) 및 내경동맥(internal carotid artery)만을 분리하였고, 중앙축 변환(MAT Medial Axis Transformation)을 통해 구해진 좌표값을 가상 카메라의 운행 경로로 사용하였다. 원근투영 (perspective projection) 및 볼륨 데이타의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching rube) 알고리즘을 사용하였다 허혈성으로 인한 뇌혈관질환(cerebrovascular disease)은 뇌졸중(stroke)의 80% 정도를 차지하는데, 경동맥은 뇌에 혈액을 공급하는 주된 혈관으로 경동맥 협착증(carotid artery stenosis)은 뇌졸중의 직접적인 원인이 된다. 가상혈관경은 경동맥 내부의 협착 위치와 협착 정도를 정성적으로 파악 할 수 있으며 협착증의 진단과 교육에 사용될 수 있다.
이 논문은 3차원 탄성파 토모그래피의 3차원 초동주시 및 역산 알고리즘의 개발과 수치모형 실험을 통하여 3차원 토모그래피 기법의 현장 적용성을 고찰한 연구이다. 3차원 탄성파 주시토모그래피 기법의 현장 적용성을 담보하기 위해서는 한정된 송수신 커버리지에 기인하는 암영대가 발생하지 않아야 하고 또한 경제적인 관점에서 자료처리에 소요되는 시간이 합리적이어야 한다. 이 연구에서는 한정된 송수신 커버리지 문제를 극복하기 위하여 파선 폭의 확장기법의 하나인 프레넬 볼륨에 근거한 3차원 주시 토모그래피 알고리즘을 개발하였다. 또한 3차원 토모그래피 수행에 요구되는 정밀도와 경제성을 확보하기 위해 Fast Marching Method(FMM)을 이용한 초동주시 알고리즘을 선택하였으며 수치모형 실험을 통하여 합리적인 모델변수를 결정하였다. 3차원 고립형 이상체 및 경사진 층서구조 수치모형에 대한 3차원 탄성파속도 입방체를 도출함으로써 개발된 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 고찰하였다. 재구성된 탄성파 임방체는 원 수치모형과 대비한 결과 상호 부합하는 결과를 확인함으로써 3차원 토모그래피 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 검증하였다.
방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.
볼륨 데이터 모델링은 삼차원 공간 내부에 존재하는 데이터 사이의 관계를 함수로 표현하는 것이다. 볼륨 데이터를 기하학적을 모델링하면 볼륨을 복셀로 분할하지 않고 서피스 렌더링 기법을 이용하여 가시화할 수 있어, 고속 처리가 가능해지며 정보를 저장하기 위한 메모리의 용량도 적어지는 이점이 있다. 본 논문에서는 웨이브렛(wavelets) 변환과 사면체 분할(tetrahedrization)을 기반을 볼륨 데이터를 모델링하는 기법을 제안하고, 이것을 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하여 평가하였다. 본 모델링 기법은 웨이브렛 변환과 사면체 분할의 특성을 이용할 수 있어 많은 양의 데이터의 압축이 가능했으며, 애매성도 발생하지 않았다. 본 모델링 기법에서는 전체 데이터의 13%만을 이용하여 모델링 하였음에도 불구하고 마칭큐브 알고리즘에 떨어지지 않는 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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