• 제목/요약/키워드: Vector Smoothing method

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Megavoltage Cone-beam CT 영상의 변환을 이용한 변환 영상 정합의 정확도 향상 (Enhancement of the Deformable Image Registration Accuracy Using Image Modification of MV CBCT)

  • 김민주;장지나;박소현;김태호;강영남;서태석
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제22권1호
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    • pp.28-34
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    • 2011
  • 적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

지상파 DMB 단말에서의 3D 컨텐츠 최적 서비스를 위한 경계 정보 기반 실시간 얼굴 수평 위치 추적 방법에 관한 연구 (A Study on Real-time Tracking Method of Horizontal Face Position for Optimal 3D T-DMB Content Service)

  • 강성구;이상섭;이준호;김중규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권6호
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    • pp.88-95
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    • 2011
  • 모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.