• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제3권1호
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• pp.16-21
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• 2016

Computed tomography (CT) can completely digitize the interior and the exterior of nearly any object without any destruction. Generally, the resolution for industrial CT is below a few microns. The industrial CT scanning, however, has a limitation because it requires long measuring and processing time. Whereas, 2D X-ray imaging is fast. In this paper, we propose a novel concept of 3D non-destructive inspection technique using the advantages of both micro-CT and dual X-ray images. After registering the master object’s CT data and the sample objects’ dual X-ray images, 3D non-destructive inspection is possible by analyzing the matching results. Calculation for the registration is accelerated by parallel computing using graphics processing unit (GPU).

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.553-560
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• 2008

의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.896-900
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• 2010

본 논문은 차세대 저장장치로 각광받고 있는 패턴드 미디어 장치에 대한 트랙 위치 오프셋에 따른 성능을 알아본다. 패턴드 미디어 채널은 SUL(Soft Underlayer)의 유무에 따라 1차원 검출기인 비터비 검출기와 2차원 검출기인 2차원 SOVA(Soft output Viterbi algorithm)를 이용해 실험하였고, 트랙 위치 오프셋이 없을 때, 10%, 20%, 30%, 40% 있을 때 실험하였다. 트랙 위치 오프셋이 10%일 때는 성능영화가 0.3 dB ~ 0.5 dB 정도로 크지 않았지만 그 이상이 되면, 성능열화가 심해지는 것을 볼 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.41-50
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• 2008

본 연구에서는 거리기준 위치등록(Distance-Based Registration, DBR) 방법의 성능 개선 방안을 제안하고 그 성능을 분석한다. DBR 방법에서는 이동국이 새로운 셀에 진입할 때마다 현재 셀에서 가장 최근에 위치등록한 셀까지의 거리를 계산하여, 그 값이 기준거리 D 이상이면 위치등록을 수행하게 된다. 본 연구에서는 기존DBR 방법의 성능을 개선하기 위하여 2개의 위치영역을 가질 수 있는 이중영역 거리기준 위치등록(Two-Location Distance-Based Registration, TDBR) 방법을 제안하였다. TDBR에서는 이동국이 가장 최근에 위치등록한 위치영역뿐만 아니라 그 직전에 위치등록한 위치영역까지도 저장하게 되며 이 경우 저장된2개 위치영역을 넘나들 때는 위치등록이 필요 없게 된다. 반면에 페이징 부하는 DBR보다 증가하게 되므로 줄어드는 위치등록 부하와 늘어나는 페이징 부하의 절충이 필요하게 된다.본 연구에서는 육각형 셀 환경 하에서2차원 랜덤워크 모형에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 두 위치등록 방법의 성능을 분석하고 비교하였다. 시뮬레이션과의 비교를 통하여 수리적 분석이 정확함을 보였으며, 다양한 환경에 대한 수리적 결과로부터 제안하는 TDBR 방법이 기존의 DBR 방법보다 대부분의 경우 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권1호
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• pp.21-26
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• 2023

Purpose: A fully digital approach to oral prosthodontic rehabilitation requires the possibility of combining (i.e., registering) digital documentation from different sources. This becomes more complex in an edentulous jaw, as fixed dental markers to perform reliable registration are lacking. This validation study aimed to evaluate the reproducibility of 1) intraoral scanning and 2) soft tissue-based registration of an intraoral scan with a cone-beam computed tomography (CBCT) scan for a fully edentulous upper jaw. Materials and Methods: Two observers independently performed intraoral scans of the upper jaw in 14 fully edentulous patients. The palatal vault of both surface models was aligned, and the inter-observer variability was assessed by calculating the mean inter-surface distance at the level of the alveolar crest. Additionally, a CBCT scan of all patients was obtained and a soft tissue surface model was generated using patient-specific gray values. This CBCT soft tissue model was registered with the intraoral scans of both observers, and the intraclass correlation coefficient(ICC) was calculated to evaluate the reproducibility of the registration method. Results: The mean inter-observer deviation when performing an intraoral scan of the fully edentulous upper jaw was 0.10±0.09 mm. The inter-observer agreement for the soft tissue-based registration method was excellent(ICC=0.94; 95% confidence interval, 0.81-0.98). Conclusion: Even when teeth are lacking, intraoral scanning of the jaw and soft tissue-based registration of an intraoral scan with a CBCT scan can be performed with a high degree of precision.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권8호
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• pp.164-170
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• 2004

The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.67-83
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• 2006

우리나라의 지적제도는 일본에 의해서 창설된 일본식 2차원적인 평면지적제도 이다. 그러나 최근 지표뿐만 아니라 지상과 지하까지 개발 공간이 확대되어 가는 실정을 감안할 경우 현 지적관리 체계로는 국토자원의 효율적 관리와 국민의 안정적인 소유권 보호가 어렵다. 따라서 토지자원을 보다 효율적이고 입체적으로 관리할 수 있는 3차원 지적정보 구축이 필요하다. 본 연구에서는 향후 3차원 지적정보를 보다 효율적이고 안정적으로 구축하기 위하여 지적정보를 입체적으로 등록할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권2호
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• pp.68-74
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• 2016

In this study, we investigated the rotational characteristics which were comprised of directionality and linearity of target registration error (TRE) as a study in advance to enhance the accuracy of contour-based registration in neuronavigation. For the experiment, two rigid head phantoms that have different faces with specially designed target frame fixed inside of the phantoms were used. Three-dimensional coordinates of facial surface point cloud and target point of the phantoms were acquired using computed tomography (CT) and 3D scanner. Iterative closest point (ICP) method was used for registration of two different point cloud and the directionality and linearity of TRE in overall head were calculated by using 3D position of targets after registration. As a result, it was represented that TRE had consistent direction in overall head region and was increased in linear fashion as distance from facial surface, but did not show high linearity. These results indicated that it is possible for decrease TRE by controlling orientation of facial surface point cloud acquired from scanner, and the prediction of TRE from surface registration error can decrease the registration accuracy in lesion. In the further studies, we have to develop the contour-based registration method for improvement of accuracy by considering rotational characteristics of TRE.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.454-456
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• 2001

본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권5호
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• pp.303-314
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• 2023

This study aimed to assess the practical feasibility of advanced deformable image registration (DIR) algorithms in radiotherapy by employing two distinct datasets. The first dataset included 14 4D lung CT scans and 31 head and neck CT scans. In the 4D lung CT dataset, we employed the DIR algorithm to register organs at risk and tumors based on respiratory phases. The second dataset comprised pre-, mid-, and post-treatment CT images of the head and neck region, along with organ at risk and tumor delineations. These images underwent registration using the DIR algorithm, and Dice similarity coefficients (DSCs) were compared. In the 4D lung CT dataset, registration accuracy was evaluated for the spinal cord, lung, lung nodules, esophagus, and tumors. The average DSCs for the non-learning-based SyN and NiftyReg algorithms were 0.92±0.07 and 0.88±0.09, respectively. Deep learning methods, namely Voxelmorph, Cyclemorph, and Transmorph, achieved average DSCs of 0.90±0.07, 0.91±0.04, and 0.89±0.05, respectively. For the head and neck CT dataset, the average DSCs for SyN and NiftyReg were 0.82±0.04 and 0.79±0.05, respectively, while Voxelmorph, Cyclemorph, and Transmorph showed average DSCs of 0.80±0.08, 0.78±0.11, and 0.78±0.09, respectively. Additionally, the deep learning DIR algorithms demonstrated faster transformation times compared to other models, including commercial and conventional mathematical algorithms (Voxelmorph: 0.36 sec/images, Cyclemorph: 0.3 sec/images, Transmorph: 5.1 sec/images, SyN: 140 sec/images, NiftyReg: 40.2 sec/images). In conclusion, this study highlights the varying clinical applicability of deep learning-based DIR methods in different anatomical regions. While challenges were encountered in head and neck CT registrations, 4D lung CT registrations exhibited favorable results, indicating the potential for clinical implementation. Further research and development in DIR algorithms tailored to specific anatomical regions are warranted to improve the overall clinical utility of these methods.