실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.
목 적: 유방 보존 수술 후 방사선 치료를 받는 Large pendulous breast 환자에 있어서 엎드린 자세의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법: 동일 환자에게 Breast board를 사용한 바로 누운 자세(Supine position: SP), Breast Supporting Device를 사용한 바로 누운 자세(Supine position with breast supporting device: SD), 그리고 Custom Prone mattress를 사용한 엎드린 자세 (Prone position: PP)를 모두 적용하였다. 각 방법에 대해 전산화단층촬영(High Advantage, GE Medical System, USA)을 시행하였고, 3차원 치료계획용 컴퓨터($Pinnacle^3$, Philips Medical System, USA)를 사용하여 세 방법에 대한 최적의 치료 계획을 세웠다. 평가를 위해 임상표적체적(CTV)과 조사되는 정상조직(동측 폐, 심장)의 용적(ILV, IHV)을 구하였고, 각 정상조직에 대해 Central Lung Distance (CLD)와 Maximum heart distance (MHD)를 측정하였다. 또한, 선량 체적 히스토그램(Dose-volume histogram, DVH)을 사용하여 CTV에서 $V_{95}$, $V_{100}$, $V_{105}$, $V_{110}$과 $D_{90}$, $D_{95}$를 비교하였고, 정상조직에 있어서 $D_5$와 $V_{20\;Gy}$ (동측 폐), $V_{18\;Gy}$ (심장)을 비교하였다. 결 과: SP와 SD에 비해 PP에서 ILV가 73.6%와 49.5%, IHV가 33.8%와 10.7%, CLD가 54.5%와 40.0%, 그리고 MHD에서 34.3% 와 20.7% 감소하였다. CTV의 선량 체적 히스토그램을 비교한 결과, SP에서 $V_{110}$이 0.2%인 것과 달리 PP에서 $V_{95}$가 96.2%, $V_{100}$이 61.5%, $V_{105}$가 1.2%, 그리고 $V_{110}$은 0%의 값을 나타내어 상대적으로 과다선량(hot spot) 영역 없이 Dose coverage가 우수함을 보여 주었다. 정상조직의 $D_5$는 동측 폐에 있어서 PP가 SP와 SD에 비해 57.6%와 52.2%, 심장에서는 13.9%와 11.4% 감소하였다. 또한, 동측 폐의 $V_{20\;Gy}$는 77.4%와 57.8%, 심장의 $V_{18\;Gy}$는 42.4%와 39.1% 감소하였다. 결 론: Large pendulous breast 환자의 방사선 치료 시, 엎드린 자세의 적용은 CTV의 선량 분포를 향상시키고, 동측 폐와 심장의 선량 감소를 가능케 한다.
목적 : 폐, 간 등의 상 복부에 위치한 종양의 방사선 조사 체적은 호흡에 의한 종양의 이동을 포함하는 영역으로 조사 체적이 증가된다. 이로 인하여 방사선 독성 및 정상조직 선량이 증가되며, 호흡으로 인한 환자자세의 변화로 인해 종양의 정확한 위치파악이 어렵게 된다. 본 연구에서는 호흡에 따른 장기 움직임 유형을 분석하여 호흡에 의한 장기의 움직임을 최소화 할 수 있는 호흡운동 감소장치를 고안하고 방사선치료 시 호흡운동 감소장치의 유용성을 평가해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 간암환자 10명을 대상으로 하여 MeV-Green과 벨트, 스티로폼판 등을 사용하여 호흡운동감소장치(respiratory motion reduction device, RRD)를 제작하였다. 내부장기의 이동정도는 모의치료 시에 관찰된 횡경막의 이동 정도로 평가하였으며 앙와위와 복와위 및 RRD의 사용 시 이동정도를 쏠아보았고, 각각의 경우에서 이동정도를 고려하여 방사선치료계획을 수립하였다. 선량체적 히스토그램(dose-volume histogram, DVH)을 통해서 전체 간 용적 중 처방선량의 $50\%$가 조사되는 정상간 용적을 구하였다. 결과 : 호흡에 따른 횡경막의 평균이동거리는 앙와위 자세에서 $16{\pm}1.9\;mm$ 이었고, 복와위 자세에서는 $12{\pm}1.9mm$임을 알 수 있었다. 복와위 자세에서 본원에서 자체 제작한 RRD를 사용한 경우에는 $5{\pm}1.4\;mm$으로 감소되었고, 벨트 고정장치의 추가 사용 시에는 $3{\pm}0.9\;mm$으로 감소하여 총 9 mm 감소함을 알 수 있었다. 방사선치료계획에 따른 DVH에서 처방선량의 $50\%$가 조사되는 정상간의 용적은 호흡운동감소장치를 사용하지 않은 경우에 앙와위 자세에서 $43.7\%$, 복와위 자세에서 $40\%$ 이었고, 호흡운동 감소장치를 사용한 경우에 복와위 자세에서 $30.7\%$, 여기에 벨트 고정장치를 추가 사용하였을 경우에는 $21\%$로서 전체 간 용적 중 방사선에 조사되는 정상 간 용적은 최대 $22.7\%$ 감소됨을 알 수 있었다. 결론 : 호흡에 따른 내부장기의 움직임을 최소화 할 수 있는 RRD를 사용하여 정상조직에 불필요하게 조사되는 방사선을 감소시킬 수 있었다.
본 연구는 초음파영상에서 컴퓨터보조진단으로 유방질환의 병변인식률을 알아보고자 6가지 질감특성분석 파라미터(평균밝기, 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피) 알고리즘을 제안하였다. 2013년 8월에서 2014년 1월까지 부산소재 대학병원을 내원한 환자 중 영상의학과 전문의의 판독과 세포병리학 진단 결과를 토대로 한 90증례의 유방 초음파영상을 대상으로 하였다. 연구방법은 유방 초음파영상에서 관심영역을 $50{\times}50$ 픽셀 크기로 설정하였으며, 획득된 실험영상(정상, 양성, 악성)에 히스토그램 평활화의 전처리 과정 후 MATLAB을 이용한 질감특성분석 알고리즘의 결과값을 산출하였다. 그 결과 제안된 질감특성분석 파라미터 중 평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피의 정상과 악성의 병변인식률은 100%로 높게 나타났으며. 정상과 양성의 병변인식률은 약 83~96%를 나타내었다. 이러한 결과는 유방질환에서 감별진단의 전처리 단계로 자동진단의 가능성을 나타내며, 향후 제안된 알고리즘의 추가적인 연구와 다양한 임상증례에 대한 신뢰성과 재현성이 제공된다면 컴퓨터보조진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파 영상에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
고정식 초점형 격자가 적용된 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 초점-격자간 중심변위와 두부 팬텀의 검출기내 위치 변위가 영상 특성에 미치는 영향을 조사하여, 디지털 의료영상 장비의 올바른 사용 방법을 제안하고자 한다. 고정식 초점형 격자를 적용한 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 두부 팬텀을 사용하여 초점-격자간 중심 변위와 두부 팬텀의 위치 변위에 따라 영상을 획득 하였다. 획득된 영상을 NIH(Image J) 영상 분석 프로그램을 이용하여 동일 영역에서의 픽셀값(Pixel value), 히스토그램(Histogram), 도면형상(plot profile), 표면도(Surface plot)등을 분석하고, 표준 촬영 영상과 비교 하였다. 초점-격자간 측 방향 중심 변위와 초점-격자와 두부 팬텀의 이중 변위는 수평, 대각선으로 증가할수록 픽셀의 평균값과 표준편차값이 비례적으로 감소하였다. 또한 높은 픽셀값의 빈도수가 상당히 감소하여 영상의 대조도를 저하시켰고, 변위가 증가할수록 영상 왜곡현상도 증가하였다. 다음으로 두부 팬텀 위치 변위의 픽셀 평균값은 큰 변화가 없었으나 수평, 대각선으로 증가할수록 높은 픽셀값의 빈도수가 감소하는 양상을 보여 영상의 대조도가 저하 되었다. 디지털 검출기의 넓은 관용도와 후처리 능력은 영상의 화소 잡음이 증가하여도 방사선사들이 인지하지 못할 수 있다. 따라서 방사선사는 격자가 장착된 디지털 검출기에서 화소 잡음을 증가시키는 촬영 요인들을 정확히 인지하여 검사에 임해야 할 것이다.
본 연구는 흉부영상에서 심장저부 음영 관심영역(Region of Interest; ROI)의 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR)를 Post processing에서의 이퀄라이제이션 기법으로 측정 평가하였다. 연구대상은 대학병원에서 흉부검사를 실시한 환자 87명이다. 측정방법은 ImageJ 프로그램을 사용하여 표본의 인구사회학적 특성, 영상별 흉부영상의 SNR평균값, 95% 신뢰구간 값, SNR평균차이 값 등을 분석하였다. 이때 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며, 95%(p < 0.05)에서 유의한 것으로 판단하였다. 영상별 분석결과의 SNR은 Original chest image, Original chest image heart shadow, Equalization chest image, Equalization chest image heart shadow순으로 높은 값을 나타냈다(p < 0.001). 결론적으로, 본 연구에서는 흉부영상의 평활화 시 심장저부 음영의 정량화한 평가결과를 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 개선된 영상 생성 모델을 제시하고, 제시된 모델에 기반한 칼라 영상 향상을 제안한다. 제시된 영상 생성 모델에서는 입력 영상을 전역 조명 성분과 국부 조명 성분, 그리고 반사율 성분의 곱으로 표현한다. 제안된 칼라 영상 향상에서는 RGB 입력 칼라 영상을 HSV 칼라 영상으로 변환한 다음, 백색광 조명 상태라는 가정 하에 개선된 영상 생성 모델에 근거하여 V 성분 영상만을 향상한다. 전역 조명 성분은 입력 V 성분 영상에 유효 영역이 넓은 선형 저대역 필터를 적용하여 추정하고, 국부 조명 성분은 입력 V 성분 영상에서 추정된 전역 조명 성분이 제거된 영상에 유효 영역이 좁은 JND (just noticeable difference) 기반의 비선형 저대역 필터를 적용하여 추정한다. 그리고 반사율 성분은 입력 V 성분 영상에 추정된 전역 조명 성분과 국부 조명 성분을 나누어 추정한다. 이어서 이들 추정된 성분에 감마 수정을 각각 적용하고 그 결과들을 곱하여 출력 V 성분 영상을 얻은 다음 히스토그램 모델링을 적용하여 최종 출력 V 성분 영상을 얻는다. 마지막으로 최종 출력 V 성분 영상과 입력 H 성분 영상 및 S 성분 영상으로부터 출력 RGB 칼라 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 NASA 홈 페이지로부터 다운받은 칼라 영상과 MPEG-7 CCD 칼라 영상으로 구축한 시험 영상 데이터 베이스에 대하여 후광 효과가 거의 억제되고 색상 변화가 거의 없으면서 전역 대비와 국부 대비를 동시에 잘 증가시키는 것을 확인하였다.
본 논문은 이동 로봇이 움직이는 목표물을 실시간으로 따라가게 하는 방법을 제안한다. 로봇은 이동하는 목표물을 일정한 방향과 거리를 유지하면서 따라간다. 이 방법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 목표물의 위치를 로봇 좌표계 상에서 구해낸다. 두 번째 단계에서는 목표물을 따라가기 위한 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구해낸다. 목표물의 위치를 구하기 위해 영역 센서 데이터를 히스토그램으로 나타낸다. 실시간으로 계산된 로봇 좌표계에서의 목표물의 위치정보를 사용하여 목표물을 따라가게 하는 로봇의 직진 속도와 회전 속도를 구한다. 로봇의 직진 속도와 회전 속도는 로봇의 목표물로의 방향과 목표물까지의 거리를 원하는 값으로 수렴할 수 있게 한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에서 목표물은 직선 궤적, 직사각형 궤적, 그리고 원 궤적에 의해 움직이게 하였다. 시뮬레이션결과 목표물이 급격히 방향을 바꾸는 경우에는 순간적으로 목표물 추적이 불가능함을 알 수 있는데, 이것은 실시간 추적에서는 피할 수 없는 문제이다. 그렇지만, 이 경우에도 로봇이 빠른 속도로 목표물을 추적하여 다시 따라잡게 된다. 제안된 방법은 로봇이 목표물을 따라가도록 하는 경우에는 물론 여러 대 로봇이 대형을 갖추어 이동하게 하는 경우에도 적용도 가능하다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
초음파영상은 갑상선 질병에서 결절성 갑상선 질병을 진단하는 검사로서 결절의 위치, 크기, 개수, 내부 에코 특성에 대한 정보를 제공하여 암의 가능성이 높은 고위험 결절을 선별하며, 세침흡인 검사 시 정확한 유도를 가능하게 한다. 갑상선 결절 중 악성으로 진단되는 경우는 5% 미만이지만 초음파에서 감별진단이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 병리학적으로 갑상선 유두암으로 진단된 증례를 실험 대상으로 하며, 영역을 묘사하는 알고리즘으로 그 질감을 정량화하는 방법으로 질감특징 분석(TFA)를 적용하여 컴퓨터자동진단의 검출 효율을 실험하였다. 초음파영상에서 관심영역을 설정하여 $50{\times}50$ 픽셀 크기, 히스토그램 평활화로 전처리하여 실험영상을 획득하였다. 전체영상 70증례에서 갑상선 유두암의 영상 35증례를 테스트 영상으로 하고, 고유영상 생성의 정상영상 35증례를 학습영상으로 실험하였다. 질감특징 분석 알고리즘을 적용한 실험결과 GLavg, SKEW, UN, ENT 4개 파라미터의 질병 검출 효율이 91~100%로 높게 나타났다. 이는 갑상선 결절 질병을 감별하는 컴퓨터자동진단의 응용을 나타내며, 갑상선 질병의 감별진단에 전처리 자동진단 가능성을 나타낸다. 향후 추가적인 관련 알고리즘의 연구가 계속 진행된다면 갑상선 질병의 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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