• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.255-262
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• 2018

사진측량에서 3차원 위치를 결정하기 위한 사전단계로 외부표정요소를 결정하는 공간후방교회법을 수행해야한다. 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법은 비선형 방정식으로 외부표정요소의 초기값이 필요하며 짐벌락 현상이 나타날 수 있는 문제점이 있다. 이에 반해 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 외부표정요소의 초기값이 필요없고 짐벌락의 문제를 제거할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 쿼터니언기반의 공간후방교회법 안정성을 분석하기 위해 기준점의 배치를 달리하여 외부표정요소를 결정하고 이를 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법을 적용한 것과 비교 하였다. 그 결과 비교적 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 기준점 배치에 따라 공간후방교회법의 정확도가 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 외부표정요소의 초기값을 얻을 수 없다면 쿼터니언 기반의 공간후방교회법으로 초기값을 추정한 후 이를 공선조건식 기반의 공간후방교회법에 적용하는 것이 효과적으로 외부표정요소를 결정할 수 있는 방법으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.305-315
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• 2020

본 연구는 사진측량, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 분야에서 사용되는 외부표정요소를 결정하는 단사진의 후방교회법의 알고리즘을 비교하는 것이 목적이다. 이를 위해 항공사진 및 근거리 사진측량에서 사용되고 있는 카메라를 기준으로 지형을 시뮬레이션하여 실험 데이터를 생성하여 알고리즘을 비교하였다. 거의 수직으로 촬영되는 항공사진측량용 카메라에 대한 실험을 통해서 3개의 지상기준점으로도 외부표정요소를 결정할 수 있었으나 프로쿠르스테스 알고리즘은 지상기준점 배치에 민감하였다. 카메라의 자세각이 크게 변하는 근거리 사진측량용 카메라를 대상으로한 실험에서도 프로쿠르스테스 알고리즘의 지상기준점 배치에 민감하였으며 모든 알고리즘이 적어도 6개의 지상기준점이 필요하였다. 두 종류의 카메라를 대상으로 한 실험을 통해서 코사인법칙 기반의 후방교회법은 반복회수가 짧고 명시적인 초기값이 필요하지 않기 때문에 전통적인 사진측량 알고리즘과 유사한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.21-29
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• 2017

최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권4호
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• pp.569-579
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• 2019

Objective: To investigate the usefulness of computed tomography (CT) texture analysis (CTTA) in estimating histologic tumor grade and in predicting disease-free survival (DFS) after surgical resection in patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Eighty-one patients with a single HCC who had undergone quadriphasic liver CT followed by surgical resection were enrolled. Texture analysis of tumors on preoperative CT images was performed using commercially available software. The mean, mean of positive pixels (MPP), entropy, kurtosis, skewness, and standard deviation (SD) of the pixel distribution histogram were derived with and without filtration. The texture features were then compared between groups classified according to histologic grade. Kaplan-Meier and Cox proportional hazards analyses were performed to determine the relationship between texture features and DFS. Results: SD and MPP quantified from fine to coarse textures on arterial-phase CT images showed significant positive associations with the histologic grade of HCC (p < 0.05). Kaplan-Meier analysis identified most CT texture features across the different filters from fine to coarse texture scales as significant univariate markers of DFS. Cox proportional hazards analysis identified skewness on arterial-phase images (fine texture scale, spatial scaling factor [SSF] 2.0, p < 0.001; medium texture scale, SSF 3.0, p < 0.001), tumor size (p = 0.001), microscopic vascular invasion (p = 0.034), rim arterial enhancement (p = 0.024), and peritumoral parenchymal enhancement (p = 0.010) as independent predictors of DFS. Conclusion: CTTA was demonstrated to provide texture features significantly correlated with higher tumor grade as well as predictive markers of DFS after surgical resection of HCCs in addition to other valuable imaging and clinico-pathologic parameters.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제29권2호
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• pp.222-230
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• 2000

Purpose : Resection of the epileptogenic zone in the parietal and occipital lobes may be relevant although only few studies have been reported. Methods : Eight patients with parietal epilepsy and nine patients with occipital epilepsy were included for this study. Preoperatively, all had video-EEG monitoring with extracranial electrodes, MRI, 3D-surface rendering of MRI using Allegro(ISG Technologies Inc., Toronto, Canada), and PET scans. Sixteen patients underwent invasive recording with subdural grid. Eight had parietal resection including the sensory cortex in two. Seven had partial occipital resection. Two underwent total unilateral occipital lobectomy. The extent of the resection was made based mainly on the data of invasive EEG recordings, MRI, and 3D-surface rendering of MRI, not on the intraoperative electrocorticographic findings as usually done. During resection, electrocortical stimulation was performed on the motor cortex and speech area. Results : Out of eight patients with parietal epilepsy, three had sensory aura, two had gustatory aura, and two had visual aura. Six of nine patients with occipital epilepsy had visual auras. All had complex partial seizures with lateralizing signs in 15 patients. Four had quadrantopsia. One had mild right hemiparesis. Abnormality in MRI was noticed in six out of eight parietal epilepsy and in eight out of nine occipital epilepsy. 3D-surface rendering of MRI visualized volumetric abnormality with geometric spatial relationships adjacent to the normal brain, in all of parietal and occipital epilepsy. Surface EEG recording was not reliable in localizing the epileptogenic zone in any patient. The subdural grid electrodes can be implanted on the core of the structural abnormality in 3D-reconstructed brain. Ictal onset zone was localized accurately by subdural grid EEGs in 16 patients. Motor cortex in nine and sensory speech area in two were identified by electrocortical stimulation. Histopathologic findings revealed cortical dysplasia in 10 patients ; tuberous sclerosis was combined in two, hamartoma and ganglioglioma in one each, and subpial gliosis in six. Eleven patients were seizure free at follow-up of 6 months to 37 months(mean 19.7 months) after surgery. Seizures recurred in two and were unchanged in one. Six produced transient sensory loss and one developed hemiparesis and tactile agnosia. One revealed transient apraxia. Two patients with preoperative quadrantopsia developed homonymous hemianopsia. Conclusion : This study suggests that surgical treatment was relevant in parietal and occipital epilepsies with good surgical outcome, without significant neurologic sequelae. Neuroimaging studies including conventional MRI, 3Dsurface rendering of MRI were necessary in identifying the epileptogenic zone. In particular, 3D-surface rendering of MRI was very helpful in presuming the epileptogenic zone in patients with unidentifiable lesion in the conventional MRI, in planning surgical approach to lesions, and also in making a decision of the extent of the epileptogenic zone in patients with identifiable lesion in conventional MRI. Invasive EEG recording with the subdural grid electrodes helped to confirm a core of the epileptogenic zone which was revealed in 3D-surface rendered brain.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.189-198
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• 2019

사진측량에서 단사진의 후방교회법은 이미 알고 있는 카메라의 내부표정요소, 지상좌표, 사진좌표를 이용하여 촬영당시 카메라의 위치와 자세에 해당하는 외부표정요소를 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 코사인 법칙과 선형식기반의 3차원 좌표변환식을 이용하여 카메라의 외부표정요소를 결정할 수 있는 단사진의 공간후방교회법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 렌즈왜곡이 보정된 정규좌표를 코사인 법칙을 이용하여 지상좌표와 이에 대응되는 정규좌표간의 축척을 계산하였다. 그리고 나서 축척을 고려한 정규좌표와 지상좌표를 이용하는 선형방정식 기반의 3차원 좌표변환식을 적용하여 외부표정요소를 결정하였다. 제안한 알고리즘은 비선형방정식으로 편미분이 필요하나 지상좌표의 조합 중 가장 긴 거리를 구하여 각 지상좌표에 나누는 방법을 이용하여 초기값에 민감하지 않은 장점이 있었다. 또한, 세 점을 이용하여도 외부표정요소를 결정할 수 있기 때문에 기준점의 기하학적 배치에 안정적인 장점이 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.143-153
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• 1999

지형공간정보체계는 사용이 용이하여 널리 대중화되어가고 있다. 최근 수치사진측량은 GIS데이터베이스를 구축하거나 갱신하기 위한 경제적인 방법으로 인정받아 가고 있다. 지형공간정보의 획득을 위한 근거리사진측량은 좌표해석을 위해 이용되고 있는 번들조정이 요구된다 번들조정은 외부표정요소를 결정하기 위해서 초기 근사 값과 기준점들을 필요로 한다. 본 연구에서는 번들조정을 수행하기 전에 초기근사값을 추정하기 위한 종래의 방법들을 비교분석하고, 이들 외부표정요소의 결정을 위한 새로운 알고리즘을 개발하여 비용을 절감할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 우선 효과적이고 경제적이며 보다 정확한 사진측량 관측값처리 기법을 제공하고자, 기존의 DLT 알고리즘에 관측값에서의 모든 종류의 과대오차들을 자동적으로 검출하고 제거하기 위한 robust 방법과 해를 위해 필요한 기준점의 수를 줄이기 위해 GPS를 도입하였다. 또한 본 논문에서는 단사진으로 처리하는 새로운 후방교회법(space resection)유도하였다. 제안한 방법의 주된 장점은 외부표정요소의 초기근사값을 요구하지 않고 계산과정에서 반복계산을 요구하지 않는다는 점이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3844-3853
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• 2023

Although radiation and chemotherapy methods for cancer therapy have advanced significantly, surgical resection is still recommended for most cancers. Therefore, intraoperative imaging studies have emerged as a surgical tool for identifying tumor margins. Intraoperative imaging has been examined using conventional imaging devices, such as optical near-infrared probes, gamma probes, and ultrasound devices. However, each modality has its limitations, such as depth penetration and spatial resolution. To overcome these limitations, hybrid imaging modalities and tracer studies are being developed. In a previous study, a multi-modal laparoscope with silicon photo-multiplier (SiPM)-based gamma detection acquired a 1 s interval gamma image. However, improvements in the near-infrared fluorophore (NIRF) signal intensity and gamma image central defects are needed to further evaluate the usefulness of multi-modal systems. In this study, an attempt was made to change the NIRF image acquisition method and the SiPM-based gamma detector to improve the source detection ability and reduce the image acquisition time. The performance of the multi-modal system using a complementary metal oxide semiconductor and modified SiPM gamma detector was evaluated in a phantom test. In future studies, a multi-modal system will be further optimized for pilot preclinical studies.