단층 촬영한 영상을 삼차원적으로 재구성해서 가시화 또는 자동처리와 분석을 하기 위해서는 등방 해상도의 삼차원 영상 자료를 생성하는 보간이 필수적이다. 최근에 제시된 형태기반 보간 방법은 먼저 형태를 분할한 이후, 보간을 행하므로 구조적으로 객체간 뚜렷한 보간 영상을 생성하는데는 유리하지만 대부분 이진 영상을 대상으로 보간을 수행하므로 영상을 이루는 주요 객체들을 표현할 수 없으며 내부 구조를 가시화할 수 없으며 방법상 보간을 위하여 행하는 최소거리 계산시 많은 수행시간을 소모한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상을 이루는 주요 구성 객체를 표현할 수 있는 그레이-스케일 영상을 대상으로 보간 영상을 생성하고 이차원 평면상의 최소거리 맵 구성과 삼차원 공간 개념을 고려한 최소거리 맵 수정으로 계산시간을 효율적으로 단축시키면서 고질의 보간 영상을 생성할 수 있는 새로운 형태기반 보간법을 제시하였다.
방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.
본 논문에서는 비디오에서 입력된 영상으로부터 내용기반 검색을 위해 자동으로 자막을 추출하여 특징 추출을 기반의 단층 연결 신경망 인식기(FE-MCBP)에 의해 자막 문자를 인식하여 영상 자막의 내용을 검출하는 방법을 제시하였다. 비디오에서 자막 추출은 먼저, 비디오에서 일정한 시간 간격으로 획득한 프레임 중에서 히스토그램 분석을 통하여 키 프레임을 찾는 과정을 수행하며, 그 다음에 각각의 키 프레임에 대하여 칼라 세그먼테이션 후 라인 검사 방법 통하여 자막 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로 추출된 자막영역에서 개별문자를 분리하였다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램을 분석 후 지역 최대값을 이용하여 세그먼테이션 후 라인 검사를 수행함으로써 처리 속도와 자막영역 검출의 정확도를 개선하였다. 비디오에서 자막 추출은 비디오 정보를 멀티미디어 데이터베이스화하는 초기 단계로 추출된 자막은 바로 문자 인식기의 입력이 된다. 또한 인식된 자막정보는 데이터베이스로 구축되며 내용기반 검색 기법에 의해 검색되도록 하였다.
컴퓨터 단층영상에 기반한 임플란트의 삼차원 컴퓨터 유도 수술은 임플란트 가이드를 이용함으로써 수술시 정확도와 편의성을 향상시킨다. 본 증례에서는 최근에 개발된 임플란트 가이드를 제작 프로그램을 이용하여 가이드를 설계하고 아크릴릭 레진을 절삭하는 방식으로 제작하여 임상에 적용하였다. 본 프로그램을 이용한 가이드의 설계와 제작시 이로운 점이 있었기에 이를 보고하는 바이다.
영상의학과 의사가 컴퓨터단층촬영 영상을 볼 때, 소장에 생긴 악성 병변은 그 크기가 작아 정상 소장과 유사한 조영증강을 보이거나 비특이적인 조영증강으로 인해 정상 소장으로 오인될 수 있기 때문에 놓치기 쉽다. 또한, 소장의 악성 병변은 자궁, 직장, 대망과 같은 다른 장기에서 발생한 종괴로 오인될 수 있다. 이 임상화보에서, 저자들은 소장에 생긴 다양한 악성 종양과 악성 종양으로 오인할 수 있는 소장 병변의 전형적, 비전형적 CT 소견을 임상 양상과 함께 보여주고자 한다.
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
대부분의 척수 수막종은 경막 내에 위치하거나 부분적으로 경막 외에 위치한다. 척수 수막종의 가장 흔한 병리학적 유형은 수막세포종 기원이다. 온전하게 경막 외에 위치한 척수 수막종은 드물며 림프구 형질세포 과다형 수막종은 매우 드문 유형이다. 우리는 병리학적으로 확진된 흉추에서 발생한 경막 외 척수 림프구 형질세포 과다형 수막종의 자기공명영상과 컴퓨터단층촬영 영상의 소견을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.
두 마리의 말티즈견 (2살 중성화 암컷, 4개월 암컷)과 한 마리의 페키니즈견 (10살 수컷)이 구토, 식욕부진, 두위하강과 침흘림 등의 증상으로 내원하였다. 신체검사, 혈액검사, 방사선검사, 초음파, 컴퓨터단층촬영이 진단을 위해 실시되었다. 실험실 검사에서 높은 간수치, 담즙산 수치, 암모니아 농도가 세 마리 모두에서 확인되었다. 두 마리의 환축에서 방사선검사 상 소간증이 확인되었다.복부 초음파 검사에서 세 마리 모두 문맥전신 단락이 많이 의심되어 컴퓨터단층촬영을 실시하였고, 그 결과 모두 단일 간외성 문맥전신 단락으로 확인되었다. 진단 후 세마리는 모두 수술적인 방법을 통해 단락 혈관에 아메로이드 링을 적용하였다. 본 증례보고는 세 마리의 개에서 발생한 단일 간외성 문맥전신 단락 증례에 대한 임상적, 영상학적인 특징들을 잘 나타내고 있으며, 컴퓨터단층촬영이 문맥전신단락의 정확한 진단을 위해 유용한 진단기법임을 잘 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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