본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.
3차원의 영상을 2차원 화면에 투영시키기 위해서는 영상에 대한 카메라의 촬영 각도와 촬영 거리를 일치시켜주어야 한다. 이를 위해서 다른 각도와 거리에서 촬영한 영상을 같은 각도와 거리에서 촬영한 영상으로 만들어 주는 변환을 만들었다. 그러나 이러한 변환을 하였을 때 디지털 영상은 경계부분이나 직선 등이 끊어지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 변환된 영역에서의 정수 점에 원래 영상의 점을 바로 대응시키지 않고 주변 점의 다항식으로 나타낼 수 있다. 이 다항식의 계수를 정하는 방법으로 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상의 점을 구하여 2차 선형 보간법(Bilinear interpolation)을 사용하였다. 변환된 영역에서의 정수 점에 대응하는 원래 영상에서의 좌표를 얻기 위해 주변 4개의 점 내에서는 부분적으로 선형적임을 가정하였다. 위의 방법으로 주변 점들의 에너지를 각 정수 점들로 분산시킴으로써 경계 점이나 직선들이 잘 보존된 상태로 변환할 수 있었다.
본 논문은 지역적으로 초점이 맞는 정도를 고려하여 칼라 양자화 하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사진을 촬영할 때, 촬영자는 촬영대상중 부각시키고자 하는 물체에 초점 맞추어 촬영한다. 따라서 대부분의 사진의 경우 사진의 초점이 맞추어진 영역은 사진의 중요한 정보를 담고 있다. 사진을 칼라 양자화 할 때 초점이 맞추어진 영역을 초점이 맞추어지지 않은 영역보다 더 많은 수의 색으로 표현하면 중요한 정보를 자세히 표현 할 수 있다. 본 논문은 사진의 초점이 맞추어진 영역을 찾아내고 이 영역을 더 많은 수의 색으로 표현하는 칼라 양자화 방법을 제안한다.
의료피폭에 관한 관심과 함께 촬영록(촬영조건)을 기록하는 일은 단순히 환자기록이 아니라 피폭선량을 예측하는 방법으로 이용될 수 있다. 그러나 각 장비마다 출력의 차이가 있어서 장치의 출력을 실험을 통하여 구하고 그 출력을 엑셀 프로그램상에서 3차 수식화하여 그 계수를 구함으로서 촬영조건을 입력함과 동시에 피부 입사선량을 구할 수 있는 방법을 고안하였다.
본 논문에서는 일반 사용자가 카메라로 사진을 촬영할 경우에 시선을 집중시키면서 안정적인 구도의 영상을 얻을 수 있는 자동 구도 제시기법을 제안한다. 일반 사용자는 대부분 사진의 구도에 대한 배경지식이 없이 사진을 촬영하고, 촬영된 사진은 피사체의 위치가 적절하지 않아 전문가들이 촬영한 안정적인 구도의 사진과 대조된다. 따라서 비전문가 사용자들에게 촬영 후 영상을 처리하는 방법이 아닌 촬영 시 안정적인 구도를 자동으로 제시해주는 방법을 제공한다. 제안하는 방법은 Saliency Map, Image Segmentation, 윤곽선 검출 등을 통해 피사체를 분석하고 피사체를 안정적인 구도가 구성될 수 있는 위치에 황금분할 가이드라인과 함께 출력한다. 실험결과를 통해 피사체를 분석하고 윤곽선을 검출하여 사용자에게 자동으로 구도가 제시되는 것을 알 수 있다.
오늘날 촬영 상황을 조절할 수 있는 환경, 즉 고정된 촬영각이나 일관된 조도 조건에서는 얼굴인식 기술 수준은 신뢰할 수 있을 정도로 높다. 그러나 복잡한 현실에서의 얼굴 인식은 여전히 어려운 과제이다. SIFT 알고리즘은 촬영각의 변화가 미미할 때에 한하여, 크기와 회전 변화에 무관하게 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 다양하게 촬영각이 변하는 환경에서도 얼굴 인식을 할 수 있는 어파인 불변 지역 서술자를 탐지하는 ASIFT(Affine SIFT)라는 알고리즘을 적용하였다. SIFT 알고리즘을 확장하여 만든 ASIFT 알고리즘은 촬영각 변화에 취약한 단점을 극복하였다. 제안하는 방법에서 ASIFT 알고리즘은 표본 이미지에, SIFT 알고리즘은 검증 이미지에 적용하였다. ASIFT 방법은 어파인 변환을 사용하여 다양한 시각에 따른 영상을 생성할 수 있기 때문에 ASIFT 알고리즘은 저장 영상과 실험 영상의 시각 차이에 따른 문제를 해결할 수 있었다. 실험결과 FERET 데이터를 사용했을 때 제안한 방법은 촬영각의 변화가 큰 경우에 기존의 시프트 알고리즘보다도 높은 인식률을 보여주었다.
촬영 순간 카메라와 촬영대상간의 상대적인 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 의도 되지 않은 블러 효과는 이미지 품질에 손상을 주므로 블러 효과에 의해 손상된 이미지를 복원할 필요가 있다. 블러 효과에 의해 손상된 이미지의 복원을 위해서는 블러 효과별 발생시키는 블러의 성분을 정확히 알아내어야 한다. 본 논문에서는 모션 블러가 발생된 이미지로부터 모션 블러의 성분을 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 오브젝트의 크기와 블러의 크기에 상관없이 블러의 크기를 정확히 추출함을 보여 주었다.
촬영 순간 카메라와 촬영대상간의 상대적인 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 의도되지 않은 블러 효과는 이미지 품질에 손상을 주므로 블러 효과에 의해 손상된 이미지를 복원할 필요가 있다. 블러 효과에 의해 손상된 이미지의 복원을 위해서는 블러 효과를 발생시키는 블러의 성분을 정확히 알아내어야 한다. 본 논문에서는 모션 블러가 발생된 이미지로부터 모션 블러의 성분 중 블러의 크기를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 오브젝트의 크기와 블러의 크기에 상관없이 블러의 크기를 정확히 추출함을 보여주었다.
한국의 유방 질환에 대한 유방촬영술의 방법은 서구의 방법과는 연령에 따라 다양하고 신중하게 시행되어야 한다. 유방암 발생율이 급속히 증가되면서 조기진단을 목적으로 유방촬영술의 검사건수가 증가되어가고 있다. 우리나라 여성의 30세 이상 60세 이하를 대상으로 유방촬영술이 내사위촬영과 상하촬영에서 유방의 두께와 압력을 측정하였다. 유방촬영술에 필요한 압력과 두께의 기초 자료를 제공하여, 선예도와 해상력이 높은 진단적 가치가 있는 영상을 만드는데 목적을 두고자 한다. 204명을 대상으로 한 연령대별의 분포에서 30대는 64명(31.4%), 40대와 50대는 70명(34.3%)이었다. 압력에서 내사위촬영과 상하촬영 모두 50대가 가장 높았고, 40대, 30대 순으로 측정되었다. 전체 평균은 내사위촬영 14 daN, 상하촬영 13.88 daN으로 내사위촬영이 조금 높았다. 두께에서는 내사위촬영과 상하촬영 모두에서 50대가 40대, 30대에 비해 두껍게 측정되었고, 전체 평균은 내사위촬영 41.46 mm, 상하촬영 39.50 mm로 내사위촬영이 상하촬영보다 두꺼웠다.
이 연구의 목적은 개에서 실험적으로 복수를 유발한 후, 컴퓨터 촬영술과 필름 촬영술을 실시하여 복수의 정량적인 비교를 한 것이다. 건강한 4 마리의 비글견과 1 마리의 말티즈 견을 사용하였으며, 각 개체마다 무균적으로 복강 내로 멸균 생리 식염수를 6 ml, 8 ml, 12 ml, 15 ml, 그리고 18 ml 을 주입하였으며, 우외측상과 복배상으로 컴퓨터 촬영과 필름 촬영을 실시하였다. 총 5명의 평가자에게 복수량에 따른 컴퓨터 촬영 사진과 필름 촬영 사진을 보였주었으며, 각 사진마다 복수량에 따라 5 가지의 점수를 순차적으로 평가하도록 하였다 (0 =복수 없음, 5 =중등도의 복수가 있음). 5명의 평가자가 평가한 데이터를 이용하여 ROC 분석 방법을 이용하여, 두 진단 모델간의 민감도와 특이도를 평가하였다. 이 연구를 통해, 복수의 양을 평가하는데 있어 두 진단 모델간의 유의적인 차이는 보이지 않았다. 그러나 RCO 분석 방법을 통해, 컴퓨터 촬영술이 필름 촬영술에 비해 민감도가 상대적으로 높았으며, 각 평가자 간에도 복수의 양을 평가하는데 있어, 상대적으로 컴퓨터 촬영술이 우위인 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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