As the point sampling technology evolves rapidly, there has been increasing need in generating tool path from dense point set without creating intermediate models such as triangular meshes or surfaces. In this paper, we present a new tool path generation method from point set using Euclidean distance fields based on Algebraic Point Set Surfaces (APSS). Once an Euclidean distance field from the target shape is obtained, it is fairly easy to generate tool paths. In order to compute the distance from a point in the 3D space to the point set, we locally fit an algebraic sphere using moving least square method (MLS) for accurate and simple calculation. This process is repeated until it converges. The main advantages of our approach are : (1) tool paths are computed directly from point set without making triangular mesh or surfaces and their offsets, and (2) we do not have to worry about no local interference at concave region compared to the other methods using triangular mesh or surface model. Experimental results show that our approach can generate accurate enough tool paths from a point set in a robust manner and efficiently.
목 적: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. Detected offsets은 실제로 적용된 인체팬톰(Rando phantom) 위치의 오차와 비교되어 진다. 이후, 인체 팬톰은 detected 오차에 근거하여 couch를 움직여 위치선정 되었다. 또한 인체팬톰 위치 결정의 실측값과 이론값 오차값들을 비교하였으며, OBI를 사용하고 있는 KV X선영상의 2D와 CBCT의 3D 타켓 위치 정확성 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)을 사용하여 실제방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료(SIMULATION) 및 치료계획(RTP)을 시행한 후 치료 데이블 위에 인체 팬톰을 셋업한다. 정확히 위치가 재현된다고 가정되는 인체팬톰에 대해 3가지 방법으로 실험을 했는데 X, Y, Z축의 변화에 따라 셋업 오차를 측정했고 각각의 실험은 10회씩 반복되어 오차의 표준 편차를 구했다. DigiPas DWL-80G는 기울기의 각을 결정하기 위해 사용하였으며, 2D/2D 및 3D/3D정합의 실측치와 측정치를 비교 분석 하였다. 결 과: 온보드 영상장치로 획득한 정면 및 측면 kv x선 영상과 모의치료시 디지털 재구성 기준영상과의 2차원/2차원 정합시, 팬톰의 X, Y, Z 편차 평균값은 lat 0.12 cm, long -0.66 cm, vert 0.07 cm이며, 각도의 변화를 주었을 때 편차의 평균값은 lat -0.5 cm, long -0.3 cm, 팬톰의 몸을 약간 튼 상태에서의 편차 평균값은 각각 lat -0.5 cm, long 0.2 cm, vert -0.6 cm으로 나타났다. 또한 콘빔CT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3차원/3차원 정합에서 팬톰의 3가지 방법에서 편차의 평균 detection error와 표준편차는 lateral $0.5{\pm}0.4\;mm$, longitudinal $0.8{\pm}0.5\;mm$, vertical $0.4{\pm}0.3\;mm$로 각각 0-10 mm의 범위이다. Residual error에 해당되는 positioning couch shift 변수는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.5{\pm}0.3\;mm$, $0.3{\pm}0.1\;mm$이다. 20-50 mm까지 longitudinal shift에 의한 평균 detection error는 각각 lateral $0.4{\pm}0.2\;mm$, longitudinal $0.3{\pm}0.2\;mm$, vertical $0.3{\pm}0.3\;mm$이다. Residual error는 $0.6{\pm}0.3\;mm$, $0.6{\pm}0.2\;mm$, $0.4{\pm}0.1\;mm$이다. Detection error는 모두 0.0~0.6 mm 범위이다. Residual error는 0.3~0.9 mm 범위로 나타났다. 결 론: 온보드 영상장치(OBI) 및 콘빔 CT (CBCT)를 이용하여 표적위치의 정확성을 평가하였다. 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료(SIMULATION) 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 그러므로 OBI 및 CBCT를 이용한 2D/2D 및 3D/3D 정합은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 할 것으로 평가된다.
For an automotive surveillance radar system, fast-chirp train based FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar is a very effective method, because clutter and moving targets are easily separated in a 2D range-velocity map. However, pedestrians with low echo signals may be masked by strong clutter in actual field. To address this problem, we proposed in the previous work a clutter cancellation and moving target indication algorithm using the coherent phase method. In the present paper, we initially composed the test set-up using a 24 GHz FMCW transceiver and a real-time data logging board in order to verify this algorithm. Next, we created two indoor test environments consisting of moving human and stationary targets. It was found that pedestrians and strong clutter could be effectively separated when the proposed method is used. We also designed and implemented these algorithms in FPGA (Field Programmable Gate Array) in order to analyze the hardware and time complexities. The results demonstrated that the complexity overhead was nearly zero compared to when the typical method was used.
Motion of lung tumors from respiration has been reported in the literature to be as large as of 1-2 cm. This motion requires an additional margin between the Clinical Target Volume (CTV) and the Planning Target Volume (PTV). While such a margin is necessary, it may not be sufficient to ensure proper delivery of Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) to the CTV during the simultaneous movement of the DMLC. Gated treatment has been proposed to improve normal tissues sparing as well as to ensure accurate dose coverage of the tumor volume. The following questions have not been addressed in the literature: a) what is the dose error to a target volume without gated IMRT treatment\ulcorner b) what is an acceptable gating window for such treatment. In this study, we address these questions by proposing a novel technique for calculating the 3D dose error that would result if a lung IMRT plan were delivered without gating. The method is also generalized for gated treatment with an arbitrary triggering window. IMRT plans for three patients with lung tumor were studied. The treatment plans were generated with HELIOS for delivery with 6 MV on a CL2100 Varian linear accelerator with a 26 pair MLC. A CTV to PTV margin of 1 cm was used. An IMRT planning system searches for an optimized fluence map ${\Phi}$ (x,y) for each port, which is then converted into a dynamic MLC file (DMLC). The DMLC file contains information about MLC subfield shapes and the fractional Monitor Units (MUs) to be delivered for each subfield. With a lung tumor, a CTV that executes a quasi periodic motion z(t) does not receive ${\Phi}$ (x,y), but rather an Effective Incident Fluence EIF(x,y). We numerically evaluate the EIF(x,y) from a given DMLC file by a coordinate transformation to the Target's Eye View (TEV). In the TEV coordinate system, the CTV itself is stationary, and the MLC is seen to execute a motion -z(t) that is superimposed on the DMLC motion. The resulting EIF(x,y)is inputted back into the dose calculation engine to estimate the 3D dose to a moving CTV. In this study, we model respiratory motion as a sinusoidal function with an amplitude of 10 mm in the superior-inferior direction, a period of 5 seconds, and an initial phase of zero.
I. 목적 방사선 치료에서 인접한 두 target을 가진 두경부 환자의 target간의 이동시, 육안으로 판별하여 수동으로 couch를 이동하는 방식에서 나타날 수 있는 오차를 확인하기 위하여, couch의 좌표값을 분석하고 target간의 이동에 대한 재현성의 정확성을 평가하고자 한다. II. 대상 및 방법 방사선 치료에 있어서 치료하고자 하는 인접한 두 target간의 이동시 operator에 의한 수동이동에서 나타날 수 있는 이동오차를 확인하기 위하여, couch의 좌표값(vertical, longitudinal, lateral 세 방향)을 이용, 수동으로 위치잡이시 이동거리에 대한 정확도를 평가하기 위해 치료장비( CL 2100C, Varian, USA) 의 console monitor에 나타난 좌표값을 기록하였다. 매 치료마다 vertical, longitudinal, lateral 세 방향에서 기록된 좌표의 이동거리를 구한 후에, 이를 RTP(Pinnacle, ADAC, USA)에 의한 target간의 거리와 비교하여 오차값을 구하였다. 동일환자를 10회에 걸쳐 실제 set-up시의 좌표이동의 평균값과 오차정도, 그리고 표준편차를 구하였다. III. 결과 환자의 skin mark를 육안으로 확인하며 수동으로 couch를 이동하는 방식에서 두 target간 이동의 평균 표준편차가 각 방향에서 vertical 1.4mm, longitudinal 0.9mm, lateral 2.2mm로 나타났고, 직선상의 이동오차는 평균 약 3.6mm, 최대 5.1mm의 오차가 나타났다. Lateral 방향에서 오차정도가 가장 커서 최대 5mm까지 오차가 발생하였으며, 각 방향에서 오차평균값은 vertical 1mm, longitudinal 0.7mm, lateral 2.7mm이고 이중에서 가장 오차가 큰 lateral방향의 오차평균값을 크게 넘어서는 경우는 전체의 $30\%$정도로 나타났다. IV. 결론 Couch를 수동으로 이동하여 target간을 이동시, 평균 약 3.6mm정도의 오차가 발생하였다. 3D conformal therapy나 IMRT처럼 높은 정밀도를 요구하는 치료의 경우에는 인접한 target간의 정확한 이동을 요구하므로, couch의 실제 좌표의 오차를 확인하는 일이 중요하다. 따라서 couch의 좌표확인을 이용한 치료의 재현성과 정확성 평가를 더욱 발전시켜 응용한다면 양질의 방사선 치료를 실시할 수 있을 것이라 사료된다.
Objective: This study aims to find suitable types and styles for gesture interaction as remote control on smart TVs. Background: Smart TV is being developed rapidly in the world, and gesture interaction has a wide range of research areas, especially based on vision techniques. However, most studies are focused on the gesture recognition technology. Also, not many previous studies of gestures types and styles on smart TVs were carried out. Therefore, it is necessary to check what users prefer in terms of gesture types and styles for each operation command. Method: We conducted an experiment to extract the target user manipulation commands required for smart TVs and select the corresponding gestures. To do this, we looked at gesture styles people use for every operation command, and checked whether there are any gesture styles they prefer over others. Through these results, this study was carried out with a process selecting smart TV operation commands and gestures. Results: Eighteen TV commands have been used in this study. With agreement level as a basis, we compared the six types of gestures and five styles of gestures for each command. As for gesture type, participants generally preferred a gesture of Path-Moving type. In the case of Pan and Scroll commands, the highest agreement level (1.00) of 18 commands was shown. As for gesture styles, the participants preferred a manipulative style in 11 commands (Next, Previous, Volume up, Volume down, Play, Stop, Zoom in, Zoom out, Pan, Rotate, Scroll). Conclusion: By conducting an analysis on user-preferred gestures, nine gesture commands are proposed for gesture control on smart TVs. Most participants preferred Path-Moving type and Manipulative style gestures based on the actual operations. Application: The results can be applied to a more advanced form of the gestures in the 3D environment, such as a study on VR. The method used in this study will be utilized in various domains.
작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.
최근 시행되고 있는 호흡동조 방사선치료는 환자의 호흡의 주기를 이용하여 일정 주기에만 방사선을 조사하는 최신 방사선치료기술로 4D Computed Tomography와 RPM (Real-time Position Management) 시스템과 같은 호흡 모니터링 시스템의 개발로 환자들에게 시행이 되고 있다. 그러나 이러한 호흡동조 방사선치료에 대한 정도 관리는 아직 체계적으로 수행되고 있지 않으며 특히 환자에게 계획된 방사선치료선량이 환자의 호흡에 따라서 치료계획된 대로 조사되는지에 대한 정도관리에 대한 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 기관에서는 환자의 호흡신호를 사용하여 환자의 움직임을 동일하게 모사할 수 있는 팬텀을 제작하여 호흡동조 방사선치료의 2차원적 선량 분포를 평가할 수 있는 시스템을 구축하였고 특정환자의 호흡신호와 방사선치료계획을 이용하여 검증하였다. 환자의 호흡신호는 LabVIEW 7.0을 이용하여 모사하였고, 자체 제작한 팬텀 및 Kodak EDR2 필름을 사용하여 방사선을 조사한 뒤 gamma index를 사용하여 2차원 선량 분포를 비교 분석하였다. 본 연구에서 개발된 4D 정도관리 시스템을 좀 더 보완하여 호흡동조 방사선치료 과정에 있어서 조사선량의 적정성을 평가할 수 있는 정도관리 시스템으로 사용할 수 있을 것이라 생각된다.
전산화단층촬영에 근거를 둔 3차원선량계산은 소형의 뇌종양에 대한 방사선수술에 있어서 가장 기본이 된다. 본 연구의 방사선수술 프로그램은 전산화단층촬영을 통해 표적 위치, 크기와 모양을 3차원공간에서 결정하고 최적조사면적을 구할 수 있었다. 방사선수술의 선량은 선형가속기의 6메가볼트 고에너지 광자선을 이중 비공면의 회전조사를 가상두부에 실시하여 계산된 3차원적 선량분포와 필름선량계의 실측선량을 비교한 바 거의 일치됨을 확인하였다. 본 연구의 방사선수술에서 $80\%$에서 $50\%$까지 선량곡선의 기울기는 전회전각이 1120도 일때 10 mm 조사면적에서 약 $16.7\%$/mm 였고 30 mm 에서 는 $13.0\%$/mm를 보였다. 또한 표적 주위의 선량분포는 표적내 최대선량값이 $90\%$ 에서 $50\%$ 까지 선량분포의 최대폭은 직경 10 mm조사면에서 2.3 mm를 나타내었으며, $90\%$에서 $20\%$까지의 거리는 5.6 mm를 나타내었으며, 30 mm직경의 조사면에서는 각각 3.5 mm와 9.8 mm를 보였다. 이러한 선량분포의 급격한 기울기는 방사선수술시 표적주위의 치명부위의 손상을 최소화하기 위한 선량최적화 작업에 지침이 될 것으로 생각되며, 또한 방사선수술방법의 차이에 따라 비교자료가 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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