한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.161-164
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2001
본 논문에서는 배경과 색 정보를 이용하여 얼굴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 영상에서의 얼굴 추출에 관한 방법에는 칼라 영상을 가정한 방법, 농담 영상을 가정한 방법, 얼굴의 회전에 덜 민감한 방법, 복잡한 배경에서의 얼굴 추출 방법 등이 연구되어 있다. 본 논문에서는 배경생성을 통해 물체를 구분하고 칼라 정보(HSI 칼라 모델)를 이용하여 얼굴을 추출한다. 배경생성은 각 픽셀 위치에서의 밝기 값을 장시간 평균하거나 혹은 장시간 누적된 밝기 값들 중 최빈 값을 사용하는데 이 방법은 영상 내 물체의 이동이 정체가 별로 없이 원활한 곳에서는 질 좋은 배경을 생성 할 수 있다. 하지 만 배경의 밝기 값을 누적하는 과정에서 물체의 정지상황이 장시간 반영될 경우 배경 영상의 질이 낮아지는 난점이 있다. 따라서, 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 물체의 탐지 결과를 이용하여 움직임이 없는 부분에 대해서만 배경생성에 반영함으로써 좀 더 나은 배경을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 배경을 이용해서 입력 영상과의 배경차이를 하게되면 영상 내에서 배경이 아닌 모든 물체를 추출할 수 있다. 물체를 추출 한 후 얼굴 색깔과 유사한 칼라 영역을 분리하고 추출된 물체의 윗 부분에 얼갈이 위치한다는 가정 하에 일괄을 추출한다.
최근 3D 기술의 이슈는 안경을 사용하지 않고 고화질 3D를 볼 수 있도록 하는 것이며, 그 기술로 집적영상시스템이 대표적으로 사용된다. 본 논문에서는 고화질의 3D 영상 생성에 대한 기법의 하나로 저해상도의 깊이영상을 고해상도로 확장시켜 고해상도 요소영상을 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법을 적용한 결과 질 좋은 요소 영상을 생성하였다.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
목적 새로운 후처리 기술로 처리된 저선량 복부 디지털 방사선 영상의 진단능을 평가하기 위해 이 연구를 진행하게 되었다. 대상과 방법 팬텀과 파일럿 스터디에서 촬영된 복부 방사선 영상을 본 의료기관의 기존 및 새롭게 제시된 후처리 기술을 이용해 처리한 뒤 영상의 질을 비교하였다. 이후 시행된 45명의 환자 연구에 이용된 선량은 앞선 두 연구로부터 도출되었다. 한 환자당 두 장의 복부 방사선영상이 기존 및 도출된 선량으로 촬영되었고 제시된 후처리 기술로 처리되었다. 영상의 세부사항과 질을 두 명의 영상의학과 의사가 평가하였다. 결과 환자 연구에 이용된 선량은 기존 선량의 절반이었다. 제시된 후처리 기술을 이용해 처리된 절반의 선량으로 촬영된 영상들의 전체 영상 질은 기존 선량으로 촬영된 영상들에 비해 유의미하게 높았고(p < 0.05) 중등도의 평가자 간 일치도를 보였다(κ = 0.60, 0.47). 결론 새로운 후처리 기술을 적용함으로써, 절반의 선량으로 촬영된 복부 디지털 방사선 영상은 기존의 전체 선량을 이용한 영상과 비교했을 때 비견될 만한 영상의 질을 보였다.
본 연구에서는 영상 기반 방사선 치료기기의 영상 QA를 위한 필요한 추가적인 요소를 포함시킨 QA 팬텀 시제품을 개발하였다. 개발된 팬텀은 크게 영상 질 평가 부분과 정합 정확도 평가 부분의 두 가지로 이루어져 있다. 영상 질 평가를 위해 CT number 선형성과 공간 해상도 평가가 가능하게 설계되었고, 정합 정확도 평가를 위하여 간단한 이동 및 회전조절이 가능하게 설계되었다. 제작된 팬텀의 영상은 일반 CT와 Tomotherapy의 MVCT에서 획득되었고, 두 영상 모두 해상도 평가 기준을 충족하였다. 이 팬텀은 일간 영상 QA를 위한 간단하고, 효율적이며, 그리고 영상 정합 평가의 새로운 개념을 제시했다는 데에 큰 의의가 있다.
본 논문은 현재 임상에서 사용되고 있는 비정질 셀레늄을 이용한 평판형 X선 영상 검출기를 통해 획득된 영상의 변조전달함수(MTF)에 대한 정량적인 값을 도출하였다. 영상 질(quality)의 주요변수인 MTF의 측정은 먼저 test pattern 영상을 획득한 다음, contrast method를 이용하여 공간주파수(spatial frequency)에서의 line profile을 디지털 값으로 획득하여 MTF를 계산하였다. 측정 결과, test pattern 영상에서 3.0 lp/mm에서 36.1%의 MTF 값을 나타냈으며, 종래의 필름 영상보다 약 2배 높은 해상력을 가짐을 알 수 있었다. 측정된 값은 비정질 셀레늄을 이용한 직접방식의 디지털 방사선 검출기의 임상적 사용가치가 충분함을 뒷받침 할 수 있는 기초 자료로서 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 환자 치료 전 셋업 확인을 위해 디지털 재구성 방사선영상(digitally reconstructed radiographs, DRR)을 참조영상으로 하여 온보드 영상 장치로부터 획득된 kV X선 영상과의 2차원 정합을 수행하였을 경우 DRR 영상의 질에 따라 환자 셋업 오차 보정의 정확도가 어떻게 달라지는가를 확인하였다. 방사선치료계획 장치로는 Pinnacle3와 Eclipse를 이용하였으며 참조 영상으로는 팬텀 및 환자를 각각 다른 슬라이스 두께로 부위별로 CT 촬영한 영상으로부터 재구성된 DRR 영상을 이용하였다. DRR 영상 및 프로파일 비교에서는 CT 슬라이스 두께가 증가함에 따라 이를 이용한 DRR 영상의 질이 저하됨을 확인할 수 있었지만 2차원 정합 결과 유사한 오차 값을 보여주어 DRR 영상의 질이 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다. 슬라이스 두께에 따른 2차원 정합 결과의 차이가 크지는 않지만 일반적인 환자 치료계획 및 2차원 정합을 위해 슬라이스 두께 3 mm 이하의 CT 영상 획득이 필요할 것으로 생각한다.
초음파 진단기의 설정은 영상의 질에 영향을 준다. sonographer는 최적의 영상을 얻기 위해 초음파 영상의 질에 영향을 주는 설정 변수에 대한 효과를 이해해야 한다. 본 연구에서는 4가지 대표적인 영상 조절 변수 즉 TGC (Time Gain Control), 이득 (Gain), 주파수 (Frequency), DR (Dynamic Range)를 고려하였다. 초음파 영상의 질은 LCS (Law Contrast Sensitivity) 관점에서 정량적으로 비친 평가하였다. 실험은 임상용 초음파 진단기 (SA-9000 PRIME, Medison, Korea)를 사용하여 초음파 평가 팬텀 (539, ATS, USA)의 LCS 타겟을 영상화하였다. 영상 조절 변수의 설정을 변화하면서, 각 설정에 대한, 6개의 LCS 영상 (+15 dB, +C dB, +3 dB, -3 dB, -6 dB, -15 dB)을 취득하고, 영상에 대한 LCS픽셀 값을 계산하였다. 실험결과 TGC가 최대, Gain은 중간에서 최대사이, 주파수가 Pen모드, DR이 40-66 dB일 때 타겟 영상 (LCS)의 평균 픽셀 값이 높았다. 모든 타겟 영상에서 DR이 40 dB일 때에 LCS가 좋은 영상을 얻었다. 본 결과는 임상에서 잘 발견되는 solid lesion (+15, +6, +3 dB 타겟과 유사) 또는 cystic lesion (-15, -6, -3 dB 타겟과 비슷)이 있는 mass 평가 시 적절한 영상조절 변수 설정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
디지털 콘텐츠의 증가에 따라 이들의 효율적인 검색과 관리를 위하여 내용 기반 검색에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러만 내용 기반 검색의 질의 방법으로는 유사한 영상을 질의의 사용하는 QBE(Query By Example)와 영상을 사용자가 직접 스케치하여 질의에 사용하는 QBS(Query By Sketch)가 대표적이다. 본 논문서는 질의로 용할 정확한 영상이 필요한 QBE 방법의 제약과 질의할 영상 전체를 처음부터 스케치해야 하는 QBS 방법의 문제점을 보완하는 개선된 질의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 단순화하여 스케치의 근간이 되는 밑그림을 제공하고 사용자치 수정 과정을 거쳐 질의하는 방법으로 정확한 검색 결과와 검색 시 소요되는 시간과 노력을 절감할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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