전립선의 정확한 볼륨측정은 전립선암과 전립선비대의 진단, 치료 결정 및 예후 판정에 있어서 중요한 역할을 한다. 또한, 전립선암 선별검사에 사용하고 있는 혈청전립선특이항원(serum prostate-specific antigen)은 전립선의 볼륨과 서로 높은 상관관계를 보이기 때문에 이를 평가하기 위해서는 정확한 볼륨을 아는 것이 중요하다. 기존의 전립선 측정법이 다양하게 제시되고 있으나 전립선 모형 별 측정법에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 다양한 모형의 팬텀을 제작하고 초음파를 이용하여 볼륨을 알아본 후 모형 별 측정위치를 찾아 새로운 측정방법을 제시하고자 한다. 초음파 검사를 통해 특징적인 전립선 모양 6개를 선정하였다. 이를 횡단과 종단영상을 참고하여 전립선 모형 6개를 제작하였다. 최적의 측정위치에서 각각 3회씩 반복측정 후 실제볼륨과 측정볼륨간의 유의성을 알아보기 위하여 Wilcoxon 부호순위 검정을 실시하였다. p값은 0.05이하일 때 유의한 것으로 정하였다. Axial 영상에서 돌출부위를 제외하고 안쪽으로 두고, Longitudinal 영상에서는 base와 apex의 오목한 부분에 측정 점을 놓았을 때 실제 전립선 크기와 일치도가 높았다. 실제볼륨과 측정볼륨간의 유의성은 p값 0.156으로 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 전립선 axial 영상에서 전립선 이행대의 돌출이 심할 경우 돌출부위를 배제하고 측정하는 것이 실제 볼륨에 가까웠다. 또한 longitudinal영상에서는 apex부분이 가늘고 길어질 경우에 끝부분이 아닌 안쪽으로 측정 점을 잡아 그 점을 기준으로 타원을 그려 볼륨을 측정하는 것이 실제 볼륨에 가장 가까웠다.
볼륨 데이터는 시뮬레이션 통해 생성되거나 고성능 측정 장비를 이용해 측정된 값으로 구성되는 고차원 데이터의 한 형태로서 다양한 자연과학과 공학분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 각 분야에서 생성되는 계산 데이터의 용량이 점점 더 증가하고 있기 때문에 이런 대용량의 볼륨 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 기법들에 관한 연구가 수행되고 있으며, 특히 대용량 볼륨 데이터 압축 기법에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환과 zerobit 인코딩 스킴을 응용한 새로운 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 이 방법은 기존의 압축 방법에 비해 복원 데이터의 손실이 낮기 때문에 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터 압축에 유용하게 사용될 수 있다.
삼차원 볼륨 영상으로부터 대상 물체를 분할하는 것은 가시화 또는 볼륨 측정을 위해서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 볼륨 가시화를 위해 널리 사용되는 르보이 필터링 방법을 개선하여 물체의 표면을 검출하는 방법을 제시한다. 그리고 형태학적 연산자를 이용하여 완전히 닫힌 표면을 생성하고 볼륨 확장 알고리즘에 의해 물체를 선택적으로 분할한다. 제시된 방법은 합성된 삼차원 구 영상과 심혈관 조영영상에 적용되었다. 이 방법을 합성된 구 영상을 사용하여 기존의 브로이 필터링과 정량적으로 비교한 결과 제시한 방법이 복셀 오차면에서 더 우수하였다. 또한 심혈관 영상을 사용하여 시각적으로 비교한 결과 역시 제시한 방법이 더 정확하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 삼차원 영상처리에서 자주 함께 사용되는 분할, 가시화, 측정을 쉽게 연계할 수 있기 때문에 볼륨 영상의 분할을 위해 매우 효고적이다.
직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.
IV(intravenous) 카데터 조각을 정맥 내에서 정확한 위치 및 크기를 확인하기위해 MDCT의 3D 재구성 기법인 볼륨렌더링의 임계치를 측정하고 변화에 따라 IV 카데터 조각의 영상을 구현하였다. 3D프로그램에서 파일럿 방법으로 IV 카데터의 HU(hounsfield unit) 값을 측정하였고, IV 카데터가 남아 있는 환자를 대상으로 프로파일과 관심영역 테이블 기능을 이용하여 IV 카데터의 HU 값을 측정하여 임계치를 설정하여 IV 카데터 조각의 위치 및 크기를 볼륨렌더링 영상에서 확인 하였다. 볼륨렌더링 영상에서 HU의 임계치 설정은 IV 카데터 조각의 정확한 위치 및 크기를 확인하는데 매우 중요한 요소이다.
최근 객체지향 소프트웨어 개발이 일반화되면서 품질 좋은 객체지향 소프트웨어의 개발을 돕기 위한 목적으로 객체지향 소프트웨어 복잡도 척도에 관한 연구들이 다양하게 행해져 왔다. 대부분의 연구가 구조적 복잡도 측정에 중점을 두어 프로그램 크기와 관련된 요인들을 측정하는 척도들이 제시되었다. 한편 소프트웨어 개발이나 복잡도 측정에 대하여 인지 심리 이론을 적용하여, 인간의 단기 기억의 한계 7$\pm$2와 제어 논리 처리에 3$\pm$1을 고려한 연구들이 많이 행해졌다. 본 논문에서는 프로그램 볼륨과 복잡도의 관계를 조사하기 위해 13개 척도의 값을 추출한 후 통계적 분석을 수행하고, 인지 심리 이론과의 관계를 파악해 보았다.
2차원의 영상을 이용한 돌출형 전립선 비대증의 부피 평가방법에서 돌출부위를 포함시킬 경우와 포함시키지 않을 경우의 부피변화를 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering, VR)을 이용하여 비교 평가하고자 한다. 돌출형 전립선 부피측정을 위한 가상 전립선 모델은 곤약을 이용해 임의로 평균 1 cm 정도로 돌출되도록 하여 10 ml에서 각각 10 ml씩 부피를 변화시켜 100 ml까지 총 10 개의 모델을 제작하였다. 이 때 제작된 모델의 부피측정은 64 channel 전산화단층촬영(computed tomography, CT)과 3.0 Tesla 자기공명영상(magnetic resonance image, MRI)을 이용하여 획득된 3차원 볼륨 영상자료로 계측하였다. 산출한 CT와 MRI영상들의 3차원 볼륨데이터 근접성 평가를 위해 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 하였다. 또한 획득한 영상자료는 3차원 영상처리를 통하여 볼륨 렌더링으로 재구성한 후 타원체부피공식법을 이용하여 돌출부위를 포함시킬 때와 포함하지 않을 때의 부피를 구하였다. 이 때 돌출 유무에 따라 각각 측정된 부피와 3차원 볼륨 렌더링의 부피를 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 사용하여 유의성을 평가했으며 상관계수(pearson's correlation coefficient, r)를 사용하여 상관관계를 분석하였다. 계측된 가상 전립선 모델의 돌출부위길이는 CT에서 $0.90{\pm}0.18\;mm$, MRI에서 $0.75{\pm}0.11\;mm$이었으며, CT와 MRI에서 계측된 3차원 영상 부피의 p-value는 0.414로 유의한 차이는 없었다. 그러나 MRI에서 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.139로 나타났으며, CT에서도 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.057로 나타났다. 돌출형 전립선의 부피측정은 돌출부위를 제외하고 상하길이를 측정하는 것이 3차원 볼륨 렌더링에 의한 부피 값과 더 가까운 부피 값을 얻을 수 있었다.
It's important that the measurement of ship's draft, cargo tank level & volume is relative to ship's stability and fee. In this paper, the corrected level and volume technique is introduced.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
최신 GPU는 일반 CPU보다 10배 이상 빠른 연산능력을 갖추고 있는데다가 사용자가 직접 프로그래밍 할 수 있기 때문에 이를 이용한 고속 볼륨 렌더링 알고리즘에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 스트림 프로세싱에 특화 돼있는 GPU의 특성상 early ray termination과 empty space skipping을 구현하는 것이 쉽지만은 않다. 특히 지금까지 제안됐던, 프록시 도형(proxy geometry)을 사용하는 볼륨 렌더링 알고리즘은 empty space skipping은 비교적 효율적으로 구현하지만 early ray termination의 지원은 상대적으로 미비했다. 본 논문에서는 스텐실 버퍼와 OpenGL 확장(extension)을 이용한 2-Pass 알고리즘을 통해서 early ray termination과 empty space skipping을 동시에 구현하는 방법을 제시하고, 그 성능을 측정했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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