본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
kV cone-beam CT (CBCT)가 결합된 선형가속기의 등장으로 더욱 정확한 영상유도 방사선치료(Image-guided radiation therapy, IGRT)가 가능해졌다. IGRT는 영상장비를 이용해 표적의 이동을 보정할 수 있는 방사선치료기술로, CBCT를 이용한 IGRT의 경우 내부 장기의 정보를 바탕으로 병변의 이동을 정확히 알 수 있다. 내부 장기의 정보를 얻기 위해서는 방사선이 조사되기 바로 전에 환자의 CBCT 영상을 획득하여 치료계획 시 사용한 모의치료 CT영상과 정합을 수행하게 된다. 본 연구에서는 CBCT 영상의 재구성 품질에 따른 정합결과를 비교해 보았다. 6명의 환자로부터 총 56개의 CBCT 투과 정보를 획득하여 분석한 결과, 평행이동벡터의 차가 1 mm를 초과하는 경우는 단 3개에 불과하였다. 회전이동의 경우, x, y, z, 세 축을 모두 고려하였으며, 그 결과 총 168 ($56{\times}3$)개에서 단 3개만이 $1^{\circ}$ 이상의 차이를 나타냈다.
다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.
This study aims to develop an improved Feldkamp-Davis-Kress (FDK) reconstruction algorithm using anisotropic total variation (ATV) minimization to enhance the image quality of low-dose cone-beam computed tomography (CBCT). The algorithm first applies a filter that integrates the Shepp-Logan filter into a cosine window function on all projections for impulse noise removal. A total variation objective function with anisotropic penalty is then minimized to enhance the difference between the real structure and noise using the steepest gradient descent optimization with adaptive step sizes. The preserving parameter to adjust the separation between the noise-free and noisy areas is determined by calculating the cumulative distribution function of the gradient magnitude of the filtered image obtained by the application of the filtering operation on each projection. With these minimized ATV projections, voxel-driven backprojection is finally performed to generate the reconstructed images. The performance of the proposed algorithm was evaluated with the catphan503 phantom dataset acquired with the use of a low-dose protocol. Qualitative and quantitative analyses showed that the proposed ATV minimization provides enhanced CBCT reconstruction images compared with those generated by the conventional FDK algorithm, with a higher contrast-to-noise ratio (CNR), lower root-mean-square-error, and higher correlation. The proposed algorithm not only leads to a potential imaging dose reduction in repeated CBCT scans via lower mA levels, but also elicits high CNR values by removing noisy corrupted areas and by avoiding the heavy penalization of striking features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.435-449
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2023
The state-of-the-art video-based point cloud compression(V-PCC) has a high efficiency of compressing 3D point cloud by projecting points onto 2D images. These images are then padded and compressed by High-Efficiency Video Coding(HEVC). Pixels in padded 2D images are classified into three groups including origin pixels, padded pixels and unoccupied pixels. Origin pixels are generated from projection of 3D point cloud. Padded pixels and unoccupied pixels are generated by copying values from origin pixels during image padding. For padded pixels, they are reconstructed to 3D space during geometry reconstruction as well as origin pixels. For unoccupied pixels, they are not reconstructed. The rate distortion optimization(RDO) used in HEVC is mainly aimed at keeping the balance between video distortion and video bitrates. However, traditional RDO is unreliable for padded pixels and unoccupied pixels, which leads to significant waste of bits in geometry reconstruction. In this paper, we propose a new RDO scheme which takes 3D-Distortion into account instead of traditional video distortion for padded pixels and unoccupied pixels. Firstly, these pixels are classified based on the occupancy map. Secondly, different strategies are applied to these pixels to calculate their 3D-Distortions. Finally, the obtained 3D-Distortions replace the sum square error(SSE) during the full RDO process in intra prediction and inter prediction. The proposed method is applied to geometry frames. Experimental results show that the proposed algorithm achieves an average of 31.41% and 6.14% bitrate saving for D1 metric in Random Access setting and All Intra setting on geometry videos compared with V-PCC anchor.
서론: 종래의 PET 영상 재구성에 있어서 FBP 등에 비해 3차원 반복 재구성 방법이 일반적으로 대체하고 있으며, 이것은 검출기 기하학적 특성과 완벽한 3차원 산란 평가 및 저잡음 randoms 평가 등의 더 진보된 재구성 알고리즘을 제공하고 활용되고 있다. 최근에 SharpIR알고리즘은 3차원 반복 재구성 알고리즘으로 PET 검출기 응답 정보를 통합하여 PET 영상의 잡음을 효과적으로 감소시켜 대조도를 향상 시키기 위한 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 새로운 반복 시스템 모델인 SharpIR에 대한 성능 평가와 임상에서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 실험재료 및 방법: 검출기 응답에 대한 분해능을 측정하기 위해 유리관(내경 1.1 mm, 두께 0.2 mm)에 $^{18}F$-FDG (250 MBq/mL)을 주입하여 축 방향 시야의 중심과 축 방향으로 5, 10, 15, 20 cm만큼 떨어진 지점에서 획득하였고 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하여 각각의 영상에서 반치폭을 구하였다. 또한 영상품질평가로 image quality phantom (NU2-2001)을 이용하여, 여러 개의 각각 다른 반지름을 가지는 원형구에 cold (직경 28, 37 mm)와 ho (직경 10, 13, 17, 22 mm)부분을 나누어 배경잡음을 주고 영상의 대조도를 평가하였다. 획득된 영상은 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성을 하였다. 임상실험에서는 전신검사를 시행받은 환자 중 병소가 있는 환자 10명을 대상으로 VUE point HD와 VUE point HD-SharpIR로 재구성하였다. 이때 iterations을 1~10까지 변경하여 병소 부위와 간 부위에 관심영역을 설정하여 대조도를 평가하였다. 결과: VUE point HD로 재구성한 영상에서는 시야 중심으로부터 축방향 거리 증가와 함께 반치폭이 함께 증가하였지만 VUE point HD-SharpIR로 재구성한 영상에서는 거리가 증가하여도 일정한 반치폭을 나타냈다. 대조도는 팬텀 실험과 임상 실험에서 VUE point HD-SharpIR이 VUE point HD보다 대조도의 향상을 나타냈다. 결론: 검출기 시스템 응답에 대한 더 많은 정보를 포함시킴으로써 SharpIR 알고리즘은 VUE point HD에서 사용되는 기본 모델의 정확성을 향상시켰다. 또한 SharpIR은 VUE point HD보다 각각의 복셀에 관련된 더 많은 측정 위치를 가지는 시스템 모델이기 때문에 더욱 정교한 재구성 모델의 결과를 나타내기 위해 더 많은 반복이 걸린다. 결론적으로 SharpIR은 PET 영상에서 대조도를 향상시켰고 임상에서 적용할 수 있는 최적화된 재구성 조건을 알아보기 위해 종단적 연구를 통해 적용한다면 임상에서 유용하게 사용될 것이다.
목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.
최근 정밀한 암 치료를 위해 방사선 치료기술이 강도변도 방사선치료, 영상유도 방사선치료 등의 눈부신 발전을 이루어 왔다. 2000년 이후로는 치료실에서 환자의 실제 치료위치를 정확히 파악하여 정밀한 치료를 가능하게 하는 영상 유도방사선 치료기술이 사용되고 있으며 가장 중요한 기술 중 하나가 방사선 치료 전에 다양한 방법의 의료 영상을 이용하여 환자의 치료 위치를 보정하는 것으로 가장 최근의 기술로는 선형가속기에 장착된 2차원 평면검출기를 이용한 콘빔CT (Cone Beam CT: CBCT)가 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 CBCT의 "half fan" 조건에서 획득된 projection영상을 이용하여 360도 회전한 모든 영상이 아닌 제한된 각도에서 획득한 투사영상을 이용하여 환자의 해부학적 정보를 볼 수 있는 디지털 영상합성영상(Digital Tomosynthesis) 기술을 구현하였고 실제 위치교정을 위해 촬영된 환자 데이터를 이용하여 방사선 치료 환자 위치 교정을 위한 효용성을 검증하였다. 그 결과 동일 단층상에서의 해부학적 정보 표현에서 CBCT 영상과 비교하였을 때 유사성을 보였고 선량적인 측면에서 우월성을 나타냈다. 이러한 DTS의 장점을 극대화 하고 최적화가 이루어진다면 방사선 치료 위치 보정용으로 CBCT를 대체 할 수 있는 기술이 될 수 있을 것이라 기대한다.
평행 빔 SPECT는 조준기와 광자 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 프로젝션 데이터는 광자가 검출되어 지는 방향의 범위를 제한하는데 사용하는 조준기의 점광원 반응 함수에 의해 흐트러지게 된다. 단위 면적당 많은 수의 평행 구멍을 대응시키는 방법으로 이러한 흐트러짐 현상을 어느 정도 줄일 수 있다. 그러나, 이 방법도 대상체로부터 조준기까지의 거리가 먼 경우에는 흐트러짐이 역시 문제가 된다. 이 논문에서는 하나의 검출기 선에 여러 개의 평행 구멍을 대응시키는 평행 빔 SPECT가 비원형 회진할 때 야기하는 인위적 오류의 제거방법에 대해 다루고자 한다. 그러기 위해, 재구성하고자 하는 영상과 관측된 프로젝션 데이터와의 관계를 선형 시스템으로 모델화하고, 반복법을 이용하여 왜곡보정을 포함한 영상재구성을 제안한다. 특히, 반복법에 필요한 투사기와 역투사기를 하나의 함수를 이용하여 해석적으로 계산 가능한 거리 의존적 점광원 대응 함수들의 콘볼류선의 합으로 계산하려다. 그렇게 함으로써, 투사기와 역투사기를 표현하는데 필요한 계산 시간 및 메모리를 획기적으로 줄였다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에 방법과 비교하기 위해 여러 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 푸리에 방법에 비해 더 우수한 결과를 제공함을 보여준다.
Pineal organs of poikilotherm vertebrates transform the environmental light information into a humoral message and a neuronal activity. The former is melatonin, and the latter is modulation of the impulse in ganglion cells. The ganglion cells are physiologically classified into luminosity (achromatic) type and chromatic one, as the neural activity is modulated in two ways. We attempted to classify the pineal ganglion cells with morphological characteristics by means of the three- dimensional reconstruction method. In the pineal ganglion cells of river lamprey, there are two different features, oval and spherical. For comparison of their projection region in the brain, the tracing investigation was also carried out. The application of the neural tracer near mesencephalic tegmentum showed that only oval-shaped ganglion cells were labeled in the pineal organ. These results suggest that the oval-shaped ganglion cell is functionally different from the spherical one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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