본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.
본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.
자기공명영상은 다른 의료영상에 비해서 보다 정확한 해부학적인 진단 정보를 제공해 주므로 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 이차원 축단면 뇌 자기총명영상을 분할하는 자동화 알고리즘과 병별에 의해서 손상된 슬라이스를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 영상분활 과정은 두단계로 구성되어 있는데, 첫 단계에서는 이진화와 형태학적 연산을 이용하여 대뇌영역을 추출하고, 둘째 단계에서는 FCM(Fuzzy C-means)알고리즘을 이용하여 추출된 대뇌 내부의 각 조직을 분할하였다. FCM알고리즘은 분할하는 조직의 수가 증가할수록 급격하게 많은 실행시간을 요구하므로 제안하는 두단계 영상분할 과정을 통하여 실행시간을 향상시켰다. 병변 인식은 해부학적지식과 패턴매칭을 이용하였다.
인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb's angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
이 논문은 3차원 손실 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 또한 의료영상에 3차원 불균형 트리 웨이브릿 분할법과 3차원 불균형 수평단면상 의존성 트리를 이용한 불균형 트리 구조 알고리즘을 제공 한다. 그리고 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 리프팅 방법을 보여준다. 여러 정수 필터들과 16개의 코딩유닛 수를 이용하여 의료영상을 우리의 알고리즘으로 만든 인코더를 이용하여 테스트를 했습니다. 코딩 유닛 수 16 개를 사용하여 전에 사용 되었던 방법인 전체 영상 코딩 유닛에 비해 코딩 지연을 줄일 수 있었고, RAM의 용량도 줄일 수 있었다. 또한 불균형의 트리 구조를 사용하여 2차원을 3 레벨 이상으로 사용할 수 있어서, 부호화와 복호화에서 각 픽셀에서 트리의 길이를 마음대로 조정할 수 있는 결과가 되었다. 결론적으로 사이즈가 적은 코딩 유닛과 불균형 웨이브릿 변환을 의료 영상에 적용하여 전에 했던 코딩방법보다도 정수 필터인 I(5,3) 필터 에서는 더욱더 좋은 결과를 보여 준다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
의료기기 및 진단 기술의 발달로 신체 장기의 이식에 대한 성공률이 향상되었으며 특히 간 기능 장애에 의한 간이식이 늘어나는 추세이다. 영상처리 및 분석의 발달로 간 이식을 위한 간의 체적을 구하는 방법들이 정확성과 효율성이 높아졌다. 본 논문은 각 알고리즘들의 신속한 비교 및 분석, 빠른 프로토타입 개발에 효과적인 MeVisLab을 사용하여 간 영역을 분할하고 재구성하였다. 원본 영상에 문턱치 값 적용과 영역 확장법을 적용하여 간 영역을 분할하고 Morphology와 구멍 채우기, 관심영역 설정으로 노이즈 및 불필요한 객체를 제거하여 간을 분할하였다. MeVisLab의 사용으로 높은 시간적 효율과 다양한 비교 및 분석 모듈 사용 방법을 제시하여 의료영상처리 연구의 저변 확대에 기여하리라 판단된다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.
의료영상에서의 혈관의 분할은 심혈관계질환의 진단 및 시술을 위한 3차원 가시화 및 가상내시경을 하기위한 필수 선행 단계로 이에 대한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 조영제를 투여한 환자의 CT데이터에서 혈관분할의 가장 큰 문제점은 혈관의 밝기값이 뼈의 밝기값과 비슷하기 때문에 기존의 3차원 SRG방법으로 분할하는 경우 새나감의 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 Cubic SRG라는 방법을 통해 기존의 3차원 SRG가 가지는 깔끔한 분할결과와 적응적인 특성등의 여러 장점을 그대로 취하며 Cubic이라는 구조적 특징을 이용하여 혈관을 빠르고 강인하게 분할하는 방법을 제안한다. Cubic SRG는 SRG가 픽셀단위의 성장을 통해 동질 영역을 분할하는 방법을 사용함에 반해 Cubic이라는 부피 단위를 지정하여 이를 SRG의 픽셀과 같이 퍼트리는 방식으로 기존의 3차원 SRG에 비해 2$\sim$5배 정도의 빠른 수행속도를 보이며 3차원 SRG의 장점인 적응적인 특성을 그대로 가질수 있도륵 구현되었다. 또한 복셀들을 Cubic이라는 단위로 묶음으로서 혈관의 구조적인 분석을 수행하여 혈관을 트리형태의 구조로 그룹화가 가능하기 때문에 혈관을 가지별로 분할하기에 용이한 특징을 가지도록 하였으며, 이를 통해 새나감이 시작된 가지를 찾아서 잘라내는 방법을 통하여 SRG의 가장 큰 문제인 새나감 방법을 효과적으로 해결하는 방법을 제시한다. 최종적으로 위의 방법을 기본으로 하여 적응형 임계값 기반의 분할 방법을 혼합하여 사용자가 지정한 두 지점사이의 혈관을 강인하게 분할할수 있도록 구현하였고, 제안한 방법으로 여러 환자의 CT데이터에 실험하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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