한국의학물리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference)

한국의학물리학회 (Korean Society of Medical Physics)
권호 표지

'Chamfer Matching'과 'Mutual Information Maximization' 알고리즘을 이용한 해부학적 영상과 핵의학 기능영상의 정합 연구

A study of registration algorithm based on 'Chamfer Matching' and 'Mutual Information Maximization' for anatomical image and nuclear medicine functional image

  • 양희종 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) ;
  • 주라형 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) ;
  • 송주영 (전남대학교 의과대학 방사선종양학교실) ;
  • 서태석 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실)
  • Yang, Hee-Jong (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, The Catholic University of Korea) ;
  • Juh, Ra-hyeong (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, The Catholic University of Korea) ;
  • Song, Ju-Young (Dapartment of Radiation Oncology, Medical School, Chonnam National University) ;
  • Suh, Tae-Suk (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, The Catholic University of Korea)
  • 발행 : 2004.11.26
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초록

본 연구에서는 다중영상 획득용 두뇌팬텀을 사용하여 CT, MR, 그리고 PET영상을 획득하였으며, 이를 정합대상으로 하여 해부학적 영상과 핵의학 기능영상과의 정합을 실시하였다. 정합 알고리즘으로는 현재 널리 사용되고 있는 'Chamfer Matching' 알고리즘과 Mutual Information Maximization' 알고리즘을 이용하였고, 기존 연구에서 타당성이 검증된 정합 프로그램을 사용하였다. 정합 결과, CT-MR, CT-PET, MR-PET세 가지 정합경우에 대하여 두 알고리즘 모두 효과적인 방법임을 알 수 있었으나, 저해상도의 핵의학 영상인 PET과의 정합에선 Mutual Information Maximization'알고리즘이 더 효과적인 방법임을 확인하였다.

In this study, using brain phantom for multi-modality imaging, we acquired CT, MR and PET images and performed registration of these anatomical images and nuclear medicine functional images. The algorithms and program applied for registration were Chamfer Matching and Mutual Information Maximization algorithm which have been using frequently in clinic and verified accuracy respectively. In result, both algorithms were useful methods for CT-MR, CT-PET and MR-PET. But Mutual Information Maximization was more effective algorithm for low resolution image as nuclear medicine functional image.

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