본 논문은 삼차원 볼륨 영상으로부터 컨투어 트리를 이용하여 볼륨 영상의 구조를 보여주고 등위면과 그 요소들을 대화형으로 선택하고 시각화하여 영상의 깊은 이해를 돕는 새로운 기법과 프로그램의 개발에 관하여 기술한다. 이 기법의 특징은 컨투어 트리를 사용자가 이해하기 쉽게 2차원 평면상에 배치하는 새로운 알고리즘과, GPU의 병렬구조를 활용하여 등위면 요소를 효율적으로 추출할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한 데 있다. 이러한 알고리즘의 구현을 통해 본 연구진이 개발한 프로그램은 컨투어 트리를 이용하여 등위면 요소를 추출하는 대화형 사용자 인터페이스와 기존의 등위면 및 볼륨 렌더링이 융합된 시각화를 가능하게 해주는 특징이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 제안된 알고리즘을 삼차원 생의학 영상에 적용하여 그 성능을 측정해 보았다. 그 결과 제안된 컨투어 트리 배치 기법에 기반한 사용자 인터페이스를 이용하여 주어진 영상의 관심 영역인 폴리펩타이드 체인과 뇌실 그리고 대퇴골을 나타내는 등위면 요소를 각각 대화형으로 선택하고 이를 기존 방법에 비교하여 3배~4배이상 빠른 속도로 계산할 수 있었다.
삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 삼차원 영상의 큰 데이터량을 줄이기 위한 메쉬 부호화의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고, 최근에는 삼차원 부호화 데이터의 네트워크 전송 문제가 대두되어, 점진적 부호화(proressive mesh compression)에 대한 알고리듬들도 제안되고 있다. 본 논문은 꼭지점의 위치 정보 및 간략화 과정의 꼭지점 패턴(vertex pattern) 규칙을 이용하여, 기존의 점진적 부호화 알고리듬의 부호화 성능을 개선한 알고리듬을 제안한다. 꼭지점의 위치 정보를 이용하여 기존의 알고리듬에 비해 낮은 엔트로피(entropy)를 얻었으며, 꼭지점 패턴 정보를 이용하여 복원시 분할 꼭지점(split vertex)의 탐색 범위를 한정하였다. 전산 모의 실험을 통해, 제안하는 알고리듬이 기존의 점진적 메쉬 부호화 연구에 비해, 연결 정보 부호화에서 대략 30%정도 향상된 부호화 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터 단층영상에 기반한 임플란트의 삼차원 컴퓨터 유도 수술은 임플란트 가이드를 이용함으로써 수술시 정확도와 편의성을 향상시킨다. 본 증례에서는 최근에 개발된 임플란트 가이드를 제작 프로그램을 이용하여 가이드를 설계하고 아크릴릭 레진을 절삭하는 방식으로 제작하여 임상에 적용하였다. 본 프로그램을 이용한 가이드의 설계와 제작시 이로운 점이 있었기에 이를 보고하는 바이다.
MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
3차원 영상은 2차원 영상에 비해 데이터량이 매우 방대하다. 따라서 3차원 데이터를 효율적으로 압축하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 대부분의 연구는 데이터량이 체적소(voxel)에 비해 월등히 적은 메쉬(mesh)를 기반으로 하여 이루어져 왔다. 하지만, 메쉬를 이용한 데이터 압축의 경우 체적소에 비해 데이터 자체의 규칙성이 떨어져 체적소를 이용한 압축에 비해 압축 효율이 낮다. 그리고, 체적소 데이터를 이용할 경우, 이를 스켈레톤화 하여 데이터량을 더욱 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 체 적소 데이터의 규칙성과 스켈레톤을 이용한 압축 기법을 제안할 것이다.
문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.
영상처리의 결과로 얻어지는 에지나 선분과 같은 영상특성들은 그래픽의 기본 요소인 프리미티브들로 표현될 수 있다. 영상처리 결과를 그래픽 프리미티브로 표현하게 되면 보다 효율적으로 visualization할 수 있고 그래픽 환경의 편집기능을 이용하여 새로운 그래픽스를 생성할 수 있다. 반대로 그래픽 기술을 이용하여 생성된 영상은 패턴인식이나 Model Based 삼차원 물체인식 등에 사용될 수 있다. 이처럼 영상처리와 그래픽스는 서로 밀접한 관계를 가지고 있지만 이 두 분야를 지원하는 자료구조는 이를 반영하지 않고 있다. 영상처리를 위한 자료구조는 신속한 접근을 목표로 개발된 반면 그래픽스를 위한 자료구조는 공간절약과 빠른 display를 목표로 설계되었다. 본 연구에서는 영상처리와 그래픽스를 동시에 효과적으로 지원할 수 있는 자료구조를 설계하고 구현한다.
의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.
라인 드로잉은 적은 표현으로 물체에 대찬 많은 정보를 줄 수 있다는 점 때문에 비사실적 렌더링 분야에서 중요시되고 있다. 하지만 라인 드로잉에 대한 연구는 이차원 영상에 비해 물체에 대한 정보가 충분한 삼차원 모델을 대상으로 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 이차원 영상을 라인 드로잉 형태로 표현하는 효과적인 방법을 제시한다. 이를 위한 알고리즘은 크게 필터링, 선 연결, 스타일화 세 단계로 나뉜다. 필터링 단계에서는 영상의 어느 부분에 선이 그려질지를 우도 함수를 이용하여 예상한다. 선 연결 단계에서 필터링 결과를 클러스터링 및 그래프 검색을 이용하여 연결, 라인 스트로크들을 찾아낸다. 마지막 스타일화 단계에서는 찾아낸 라인 스트로크들을 곡선 근사, 텍스쳐 매핑 등을 이용하여 여러 비사실적 렌더링 형태로 표현한다. 이러한 방법을 이용하여 실제 이차원 영상에서 라인 스트로크를 얻고, 디테일 제어를 적용하여 여러 가지 원하는 스타일의 라인 드로잉을 만들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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