본 논문에서는 CT 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선 추적 기반의 좌심실 내외벽 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 심근 내벽 경계는 임계값 기법과 영역확장법으로 분할하고, 꼭지근을 포함하는 위하여 방사형의 방사선 추적 기법을 이용하여 분할한다. 둘째, 심근 외벽 경계는 적응적 기울기 프로파일 내에 심근의 밝기값과 최대 기울기를 갖는 점을 추출한다. 마지막으로, 타원이나 원의 형태를 유지하기 위하여 내외벽의 잘못된 경계점들을 타원방정식으로 선형 보간하고 B-스플라인을 적용하여 최종 분할된 결과를 추출한다. 제안방법의 평가를 위해 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가를 위하여 임상의의 수동 분할 결과와 제안 방법 분할 결과 간의 평균거리차이와 중복영역비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 $0.56{\pm}0.24mm$로 측정되었고, 평균 중복영역비율은 평균 $82{\pm}4.2%$로 측정되었다. 제안 방법을 적용한 수행 시간은 평균 1초로 수행을 완료하였다.
Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.
물리탐사의 최근 주된 관심 분야는 대상지역에 대한 각종 탐사자료를 복합적으로 해석하여 탐사대상의 지하구조를 3차원적으로 정확히 규명하는 작업이다. 이 연구에서는 연구 지역에 대한 1차원의 슐럼버져배열 전기비저항 수직탐사를 2차원 및 3차원적으로 확장·해석하기 위해 먼저 전기비저항 자료를 영상화한 뒤 이들을 서로 보간하여 전기비저항의 단면·입체도를 재건하였다. 파쇄대와 같은 전기비저항 불연속면은 재건된 단면·입체도에서 더욱 공간적으로 파악될 수 있었고 대상지역의 파쇄대와 관련된 것으로 보이는 저비저항대는 지역의 중앙부에서 화강암질 기반암 하부까지 확장된 것으로 나타난다. 선구조 부근의 탄성파속도는 약 3,000 m/s로서 주위에 비해 작게 나타나며 이를 축으로 풍화대의 깊이는 남동쪽이 북서쪽보다 상대적으로 큰 것으로 해석되었다. 초정지역에 대한 전기비저항, 탄성파속도, 방사능 등의 속성자료는 지리정보시스템 소프트웨어인 ARC/INFO를 이용하였고 복합해석도의 영상강화를 통해 나타난 주요 단열 및 파쇄대는 전기비저항과 탄성파속도가 모두 낮게 나타나는 대상지역의 남동부에 많이 발달한 것으로 보인다. 이에 반하여 방사능 자료는 전기비저항, 탄성파 속도와 비교할 때 지질경계면에서 잘 반응하지 못한 것으로 나타난다.
GafChromic EBT2 필름 dosimetry에 필요한 품질 관리용 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램에서는 EBT2 필름특성에 맞게 붉은색, 초록색, 파란색 및 회색 채널에 따른 필름 교정이 가능하도록 하였다. 또한 평판형 스캐너의 빛의 산란 효과나 필름 내 방사선에 반응하는 물질(active layer)의 두께 차이가 선량 검증에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 하였다. EBT2 필름을 이용한 측정 결과는 방사선 치료계획 시스템, ECLIPSE 또는 2차원 이온 전리함 배열의 선량 값과 비교할 수 있다. 개발한 소프트웨어를 이용한 GafChromic EBT2 필름의 선량 검증은 파일 입력, 잡음 제거, 배경 보정(background) 및 반응 물질 보정(active layer correction), 선량 계산 및 평가 단계를 통해서 이루어진다. 절대적 또는 상대적 배경 보정 방법을 선택적으로 적용할 수 있으며 필름 교정 결과 및 교정 곡선에 대한 적합식(fitting equation)은 결과 파일로 출력할 수 있다. 선량 행렬의 화소 크기 조정을 위한 보간법, 대화식 영상 이동 및 회전 기능을 이용하여 선량 행렬 간 구조적 위치를 일치시킨 후, 빔 측면도(beam profile) 및 등선량곡선(isodose curve)을 비교할 수 있다. 또한 거리 및 선량 차이에 대한 허용값을 적용하여 gamma index 및 gamma histogram을 이용한 선량 분석이 가능하다. 60도 동적 쐐기 조사면과 전립선 세기조절방사선치료의 조사면을 이용하여 개발한 소프트웨어의 기초 성능 평가를 수행하였을 때, 동적 쐐기 조사면에서 ECLIPSE와 EBT2 필름 간 절대적 빔 측면도는 3% 오차 범위 내에서 일치하였다. EBT2 필름을 이용한 두 종류의 선량 검증 모두, 99% 이상의 영역이 3 mm, 3%의 gamma index의 평가 기준을 만족하였다. 개발한 선량 검증용 소프트웨어를 이용하여 주기적으로 수행되는 일반적인 품질관리뿐만 아니라 빔의 세기가 조절된 복잡한 조사면의 품질관리에도 활용할 수 있으며, Radiochromic 필름을 이용한 선량 평가에 필요한 유용한 분석 툴을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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