동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.
목적 : 본 논문은 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하는 데 목적을 두었다. 대상 및 방법 : 신경계 양성자 강조영상은 뼈를 제외한 뇌척수액과 근육 및 지방 등 모든 조직을 보여준다. 또한 자기공명영상을 이용하면 2차원이나 3차원 영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2차원 영상기법으로 2차원 고속스핀반향 (Fast spin-echo) 영상법을 사용하였고 3 차원 영상기법으로는 3차원 경사자계반향(Gradient-echo) 영상법을 사용하였다. 2차원 스핀반향 (Spin-echo)과 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 신호세기를 알아내기 위해 2차원 스핀 반향과 3차원 경사자계반향의 신호세기의 이론값을 계산하였다. 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 긴 반복시간 (4000 ms) 과 짧은 반향시간(TE$_{eff}$ =22 ms)을 적용하였다. 3차원 경사자계반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 작은 꺽임각 (8$^{\circ}$) 과 짧은 반복시간 (35 ms) 및 짧은 반향시간 (3 ms)을 적용하였다. 결과: 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비(SNR) 값은 39-57 사이였다. 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도는 2차원 고속스핀반향 영상법의 결과와 비슷하였지만 신호 대 잡음비(SNR) 값은 26-33 사이였다. 신호 대 잡음비는 2차원 고속스핀반향 영상법이 3차원 경사자계반향 영상 법보다 높았고 가장자리 향상효과 때문에 2차원 고속스핀반향 영상에서 머리뼈의 가장자리를 쉽게 구별할 수 있었다. 덧붙여 2차원 고속스핀반향 영상에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도는 강한 신호세기와 향상된 뇌척수액의 가장자리 때문에 상당히 우수하였다. 결론 : 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 머리뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하였다. 뇌척수액과 근육 및 지방의 계산값과 측정값의 영상 대조도와 신호 대 잡음비 값이 2차원 고속스핀반향 영상법과 3차원 경사자계반향 영상법에서 대체로 일치하였다. 그렇지만 2차원 고속스핀반향 영상에서 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비는 상대적으로 높았으며 상대적으로 짧은 영상시간이 소요되었다.
원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.
암세포 조직 영상 분석에서 유효한 특성값 추출은 암세포 등급별 분류를 위한 중요한 과정이다. 본 논문에서는 디지털 영상 세포 측정법 기반 세포핵의 3차원 정량적 분석 방법을 제안한다. 먼저 공초점 현미경을 사용하여 신세포암의 각 등급별 3차원 볼륨 데이터를 획득하고, 지도학습 방법을 기반으로 슬라이스 영상의 화소의 컬러 특성값을 이용하여 세포핵을 분할했다. 세포핵의 3차원 가시화를 위해, 윤곽선 기반 표면 렌더링과 3차원 텍스쳐 사상 방법을 이용한 볼륨 렌더링을 수행했다. 이후 세포핵의 3차원 형태학적 특성값을 정의하고 추출했다. 어떠한 3차원 특성값이 진단 정보로 유용할 것인가를 평가하기 위해, 분산 분석을 이용하여 각 등급 간 3차원 특성값의 통계적 유효성을 분석했다. 마지막으로 추출한 특성값을 2차원 특성값과 비교하고 상관관계를 분석했다. 그 결과, 세포핵 등급과 3차원 형태학적 특성값 간의 유효한 통계학적인 차이를 확인했다. 제안한 방법은 정확한 진단과 예후 추정을 위한 새로운 등급 결정 시스템 개발을 위한 기반 연구로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 푸리에 변환법에 의한 위상정보 추출 기술을 개발하고, 주파수 영역에서의 창함수 필터에 따른 위상추출 특성을 분석하였다. 푸리에 변환법은 위상이동법과는 달리 정현파 패턴이 투영된 하나의 영상만을 이용하여 3차원 형상정보를 추출할 수 있는 장점이 있다. 획득된 영상은 오일러 공식으로부터 다음과 같이 표현할 수 있다. (중략)
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 이용하여 왜곡에 강인한 물체를 인식하는 방법을 연구한다. 해당 화소들의 확률적 특성인 평균과 표준편차를 이용하여 3차원 공간에서 물체를 복원하고 거리를 추정한다. 표적인식은 Fisher 선형판별법(linear discriminant analysis, LDA)과 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 기술을 결합한 통계적 분류기(statistical classifier)로 수행한다. Fisher 선형판별법은 클래스 간의 판별력을 최대로 하고 주성분 분석법은 Fisher 선형판별법을 수행하기 위한 차원축소를 실행한다. 주성분 분석법은 차원축소 후 복원된 벡터와 원 벡터의 오차를 최소화하는 기술로 알려져 있다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 면외(out-of-plane) 회전된 표적을 본 논문에서 제안한 방법으로 분류한다.
MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.
Algebraic reconstruction technique (ART)과 multiplicative algebraic reconstruction technique (MART)이라는 토모그래피 방법을 이용하여 2상유동에서 기포의 거동을 배침투적으로 분석하였다. 먼저, 컴퓨터 합성 영상장으로 환상유통과 기포유동을 제작하여 2차원 단면의 재건을 시도하였다. 2상유동의 보다 정확한 결과들을 얻기 위하여 두가지 토모그래피 방법이 비교되었다. 그리고, 2상유동에서 기포의 거동을 3차원으로 분석하기 위하여 2개와 3개의 기포가 존재하는 3차원 합성 영상장으로부터 2차원 단면에서 보다 정확한 결과를 보인 MART 재건법에 의해서 밀도 분포 해석을 수행하였다.
미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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