본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.
Pressures of a five-hole probe were measured for a full range of yaw and pitch angles and complete pressure coefficient maps were obtained. Based on these maps, various features of five-hole probe pressures were revealed and new five-hole probe calibration coefficients were devised. The new calibration coefficients show non-diverging characteristics for any flow direction and one-to-one correspondence for a wide range of flow angles. These calibration coefficients expand the valid flow angle range of five-hole probe calibration by .+-.10 degrees and complement a critical defect of five-hole probe zone-division calibration method which has not been known yet. Moreover new non-diverging calibration coefficients have advantages in nulling methods, too.
한의학은 우수한 진단 능력을 보유하고 있음에도 불구하고 임상의의 직관에 머물러 있었던데 비해 서양의학은 다양한 진단 기기 개발로 인해 시장 성숙도 및 선호도에서 발전을 거듭하는 결과를 가져왔다. 본 논문에서는 한방의 직관적 진단법을 시각화, 객관화하기 위해 4진 방법 중 안면 망진 기법을 기기로 구현하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선적으로 찰색에 필요한 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 개발하여 질병 진단에 필요한 진단 데이터를 시각화, 정량화, 계량화하기 위한 작업을 행하고자 한다. 또한 얼굴 안면의 색상 보정을 위해 화이트 밸런스 촬영으로 이미지를 분석하고 얼굴영역을 추출하며, 이목구비와 명당 영역을 추출하여 찰색에 필요한 영역을 분할해 내고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 흥부 CT 영상에서 폐 부위를 효율적으로 자동 분할하기 위한 하이브리드 접근기법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 2, 3차원 자동 씨앗 영역성장법과 저해상도 연결요소 레이블링을 통하여 폐와 기관지를 분할한다. 두 번째, 2차원 형태학적 연산을 반복 적용하여 폐와 기관지를 분리한 후 저해상도 연결요소 레이블링을 이용하여 폐만 분할한다. 세 번째, 영상차감 기법을 사용한 폐 영역 보정을 통해 보다 정확한 폐 영역을 얻는다. 실험에서는 5명의 환자로부터 얻은 10개의 흉부 CT 영상을 사용하여 제안방법의 정확성과 효율성을 평가한다. 제안한 자동 분할 기법의 적용 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교함으로써 정확성을 평가하고, 수행시간과 메모리 사용량을 분석하여 제안방법의 효율성을 평가한다. 제안한 저해상도 연결요소 레이블링을 사용했을 때 수행시간은 평균 31.4초, 최대 메모리 사용량은 평균 196.75MB가 단축된다. 본 제안방법은 혈관에 생기는 빈 공간을 막아주는 추가작업 없이 효율적으로 자동 폐 분할을 수행한다.
전산화된 지적도를 그대로 사용하여 필지경계점 위치, 필지면적, 필지경계선의 길이를 계산하고, 법적으로 유효한 도면으로 사용하기 위해서는 왜곡을 보정하여야 한다. 왜곡보정방법으로서 4 도곽점을 이용한 2차원부등각변환법, 지적도를 9개의 영역으로 분할하는 방법, 세부측량원도를 이용하는 방법, 도곽선을 직선화하면서 보정하는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 이 네가지 보정방법을 지적도에 적용하여 필지경계점의 위치 보정을 하고, 그 보정의 정확도를 비교 분석하였다. 불규칙적으로 일어난변형을 완전하게 보정할 수는 없으나, 4 도곽점을 이용하여 2차원투영변환으로 보정한 후 도곽선 직선화에 의한 보정을 추가하는 것이 왜곡을 최소화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
본 논문에서는 알츠하이머병이 유도된 형질전환 마우스로부터 획득한 혈소판 라만 스펙트럼의 분석을 위해 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 기준선을 추정하고 보정하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 의미 있는 정보와 불필요한 노이즈 성분인 기준선과 가산 노이즈를 포함하고 있다. 스펙트럼의 효율적인 분석을 위해 노이즈를 포함하고 있는 스펙트럼을 몇 개의 피크를 포함하는 영역으로 분할하고 각 로컬 영역의 스펙트럼을 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 모델링한다. 가산 노이즈는 원 스펙트럼을 이 델로 대체하는 과정에서 명백하게 제거된다. 피팅된 모델의 로컬 최저점을 linear, piecewise cubic Hermite, cubic spline 알고리즘으로 보간하고 기준선을 보정한다. 기준선을 보정한 피팅 모델은 PCA(principal component analysis) 방법을 이용하여 특징을 추출하고 SVM(support vector machine)과 MAP(maximum $a$ posteriori probability) 분류 방법으로 성능 비교 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 linear 보간법이 모든 주성분 수에 대한 분류율의 평균에서 우세하였고 특히 piecewise cubic Hermite 보간법은 주성분의 수가 5개인 경우에서 SVM 분류율이 약 97.3%로 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 이전의 연구 결과와 비교를 통해 제안한 기준선 보정 방법이 혈소판 라만 스펙트럼의 분석에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
감쇠 보정법과 산란 보정법은 정량적인 PET검사를 하기 위한 필수적인 방법이다. PET/CT에서는 PET에서 사용하는 소멸방사선과 CT의 X선이 같은 전리 방사선이기 때문에 측정에 의한 CT의 Hounsfield Units를 감쇠 계수로 전환해서 감쇠보정, 산란보정이 가능하다. 그러나 PET/MR에서 MR는 강한 자기장을 걸어 수소밀도와 조직의 이완률차이로 되돌아오는 변화로 신호를 획득하기 때문에 CT처럼 전환하는 것은 불가능하다. Ingenuity TF PET/MR장비는 soft tissue, lung, air로 3구역을 segment하여 MR 감쇠지도를 얻는다. 이에 신호획득원리가 완전히 상이한 PET/MR과 PET/CT에 대한 정량적 평가를 하고자 한다. Phantom study로 uniform cylinder phantom에 증류수 9293 ml와 $^{18}F$-FDG 199.8 MBq를 넣고 magnetic stirrer를 이용하여 균일하게 교반한 후 60 min부터 15분 간격으로 Ingenuity TF PET/MR, Gemini TF 64, Biograph Truepoint 40를 이용하여 각각 single-bed로 2 min씩으로 영상을 얻었다. phantom의 중심부분 10개의 slice에 대한 동일한 관심영역을 그려 SUVs를 측정하고 평균, 표준편차를 구하였다. 그리고 임상적용을 위한 평가로 $^{18}F$-FDG 섭취가 정상인 환자를 대상으로 90 sec/bed씩 Ingenuity TF PET/MR을 시행한 후 Gemini TF 64 PET/CT 검사를 실시하였다. 각각의 data에서 lung, liver, spleen, bone 위치에 동일한 관심영역을 그려 SUVs 최대값과 평균값을 측정하고, %Difference를 구하였다. 또한, PET 장비들 사이에서의 일치도를 평가하기 위해 Bland-Altman plot 분석을 하였다. Phantom study에서 3가지 장비에서 측정한 SUVs 최대값과 평균값은 Biograph Truepoint 40, Gemini TF 64, Ingenuity TF PET/MR 순으로 높은 것을 확인할 수 있었다. patients study에서는 MR과 CT로 감쇠 보정한 PET장비의 SUVs 최대값과 평균값이 서로 유의미한 차이가 없었다.(p<0.05) Lung에서 left middle lobe과 transverse bone을 제외하고는 MR로 감쇠 보정한 PET의 SUVs가 대체로 낮았다. Bland Altman Plot으로 분석한 결과 대부분의 항목에서 95% 신뢰구간의 일치한계선내에서 측정되었다. PET/CT에서는 time of flight 기능을 가진 PET이 SUVs가 낮게 측정되었다. PET/MR과 PET/CT에서 알아본 SUVs차이는 MR을 이용한 분할 감쇠 보정방법이 CT를 사용한 측정 감쇠보정방법보다 SUVs가 낮게 측정되었다. 이러한 다른 감쇠 보정법에 의한 SUVs의 차이는 임상적으로는 용인할 수준에 있었지만, 향후 PET/MR와 PET/CT의 정량적인 값을 비교 분석할 때 PET 장비들간의 특성은 고려할 필요가 있다.
본 논문에서는 화상회의 시스템 등 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상과 카메라 보정을 거친 영상을 이용하여 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법과 동적계획법(dynamic programing method) 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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