본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
본 논문에서는 수술 전에 획득한 전산화 단층촬영영상에서 추출한 3차원 정보를 수술 중에 획득한 2차원 X-선 투시영상에 실시간으로 표시하기 위하여 표식기 기반 고속 2차원-3차원 영상정합 방법을 제안한다. 정합과정은 전처리 과정과 실시간 정합 과정으로 나누어진다. 전처리 과점에서 가장 많은 계산량을 필요로 하는 DRR의 생성을 그래픽 하드웨어를 이용하여 고속으로 생성하고, 표식기를 부착한 심장 모형데이타에서 자동으로 표식기를 탐색 추출 한다. 실시간 정합 과정은 주축 정합을 이용한 평면 내부 정합과 구좌표계에서 최소 오차 탐색 방법을 이용한 평면 외부 정합 방법으로 분리하여 계층적으로 정합하여 탐색 범위를 6자유도에서 2자유도로 개선하였다. 본 제안방법은 실시간 계산을 최소화함으로써 정확성을 유지하면서 정합의 효율성을 개선하였다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.
Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.
본 연구에서는 환자 치료 전 셋업 확인을 위해 디지털 재구성 방사선영상(digitally reconstructed radiographs, DRR)을 참조영상으로 하여 온보드 영상 장치로부터 획득된 kV X선 영상과의 2차원 정합을 수행하였을 경우 DRR 영상의 질에 따라 환자 셋업 오차 보정의 정확도가 어떻게 달라지는가를 확인하였다. 방사선치료계획 장치로는 Pinnacle3와 Eclipse를 이용하였으며 참조 영상으로는 팬텀 및 환자를 각각 다른 슬라이스 두께로 부위별로 CT 촬영한 영상으로부터 재구성된 DRR 영상을 이용하였다. DRR 영상 및 프로파일 비교에서는 CT 슬라이스 두께가 증가함에 따라 이를 이용한 DRR 영상의 질이 저하됨을 확인할 수 있었지만 2차원 정합 결과 유사한 오차 값을 보여주어 DRR 영상의 질이 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다. 슬라이스 두께에 따른 2차원 정합 결과의 차이가 크지는 않지만 일반적인 환자 치료계획 및 2차원 정합을 위해 슬라이스 두께 3 mm 이하의 CT 영상 획득이 필요할 것으로 생각한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.197-200
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2001
본 논문에서는 가상 캐릭터 제작을 위해 표정변화가 가능한 얼굴의 3D텍스처를 구성하는 방법을 2가지로 제안한다. 하나는 3D 스캐너에서 입력한 얼굴 3D 텍스처에 얼굴의 3D 표준 모델을 정합하여 표정변화가 가능하게 하는 방법이다. 이 경우는 얼굴의 3D 텍스처와 함께 정확한 3D 형상 모델을 얻을수는 있으나, 스캐닝 비용이 고가이고, 장비의 이동이 불편하다. 또 하나의 방법은 전후좌우 4매의 2D영상을 통합하여 얼굴의 3D 텍스처를 구성하는 방법이다. 이 방법은 4매의 2D 영상에 3D 형상모델을 정합한 후, 4개의 모델의 높이, 넓이, 깊이를 통합하여, 대체적인 3D 형상모델을 얻고, 4매의 영상을 통합하여 개인 얼굴의 3D 텍스처를 얻게 된다. 이 경우는 2D 얼굴영상을 이용하기 때문에 저가로 널리 이용할 수 있는 방법이다.
목 적: 현재 본원에서 방광암 환자의 영상유도 방사선치료는 재현성을 높이기 위하여 환자의 상태에 따라 알맞은 양의 생리식염수를 주입하고 영상유도 시스템(On-Board Imager system, OBI, VARIAN, USA)의 Cone.Beam CT (CBCT)로 3차원 정합(3D-3D matching)을 하여 치료를 한다. 본 연구에서는 방광암 환자의 치료 시 획득한 CBCT 영상의 분석을 통해 뼈를 기준으로 한 정합과 방광을 기준으로 한 정합의 차이를 알아보고, 생리 식염수를 주입한 방광의 체적 변화를 알아보고 방광암 환자의 치료 시 더욱 적절한 영상정합방법을 평가하고 고찰하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2009년 1월에서 2010년 4월까지 방사선치료를 위해 내원한 방광암 환자 7명을 대상으로 Folly catheter를 이용하여 방광 내 잔류 소변을 제거한 뒤 환자 개개인에 맞게 정해진 양 만큼의 생리식염수를 주입하고 CT-Sim 후 치료계획을 설계하였다. 그 뒤 OBI system을 이용하여 치료 전 자세 확인을 위해 CBCT를 찍었고, 담당 주치의가 모든 대상 환자의 영상 정합을 진행하였다. 총 45개 CBCT 영상을 이용하여 뼈를 기준으로 한 영상정합과 방광을 기준으로 한 영상정합의 차이를 분석하였다. 또, 방광의 체적 변화를 Eclipse (version 8.0, VARIAN, USA)를 통해 얻어냈다. 결 과: 뼈를 기준으로 한 영상정합을 한 후 다시 방광을 기준으로 한 정합의 차이는 X축으로 평균 $3{\pm}2mm$, Y축으로 $1.8{\pm}1.3mm$, Z축으로 $2.3{\pm}1.7mm$이고 전체 이동거리는 $4.8{\pm}2.0mm$로 나타났다. 또 방광의 체적은 기준 대비 $4.03{\pm}3.97%$의 차이를 나타냈다. 결 론: 방광의 특성상 해부학적 위치 및 내부의 움직임으로 인해 뼈를 이용한 영상정합 후에도 방광의 위치 차이가 발생하였다. 또, 생리식염수를 채운 방광의 체적은 4.03%의 차이를 나타냈으나 영상 정합 시 모두 계획한 볼륨 안에 포함되는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 생리식염수를 주입한 뒤 방광을 기준으로 영상 정합을 실시함으로써 더욱 정확한 치료를 실시 할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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