본 연구에서는 자궁종양 세포를 정상, 비정상으로 진단하기 위한 세포핵의 특성값 추출 방법으로 3차원 형태학적 분석 방법을 제안한다. 컨포컬 현미경을 이용하여 3차원 볼륭데이터를 획득하고 3차원 연결 성분 레이블링을 적용하였다 레이블링 후, 각각의 세포핵으로부터 3차원 형태학적 특성값을 추출하였으며 정상세포핵과 비정상세포핵의 3차원 형태계측에 대한 차이를 비교하였다. 이는 잘린 단면의 각도나 두께에 따라 서로 다른 분석 결과를 나타내는 2차원 영상분석방법의 한계를 극복할 수 있으며 실체에 가까운 계측으로 보다 객관적이고 정확한 병리진단을 위한 보조도구로써 활용될 수 있다.
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 연구의 목적은 세포핵의 3차원 염색질 질감 특성값이 암의 진행정도를 인식하는데 있어 유용한 특성값인지 평가하는데 있다. 특히, 제안한 방법이 악성이라고 진단된 세포진 도말 표본에서 정상으로 보이는 세포의 염색질 패턴에서의 미세한 차이를 인식할 수 있는지 살펴보고자 한다. 분류등급 정상(Normal), 저등급 편평 상피내 병변(LSIL, Low grade Squamous Intraepithelial Lesion), 고등급 편평 상피내 병변(HSIL, High grade Squamous Intraepithelial Lesion)에서 각각 100개씩의 세포 볼륨데이터로부터 3차원 GLCM(Gray Level Co occurrence Matrix)에 기반한 질감 특성값과 3차원 Wavelet 변환에 기반한 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 각 분류기에 대한 분류정확도를 비교하였으며, 2차원 세포진 영상에서의 세포핵 질감 특성값과 비교하기 위해 동일한 실험 볼륨데이터의 투영된 2차원 영상을 이용하여 같은 방법으로 2차원 세포핵 질감 특성값을 추출하고 분류기를 생성한 후 분류정확도를 비교하였다. 2차원 세포핵 질감 특성값과의 비교연구에서 3차원 세포핵 질감 특성값이 등급별 분류에 있어 보다 효율적인 것을 확인 할 수 있었으며 이는 3차원 염색질 질감 특성값이 자궁경부 세포의 정량화에 대한 정확성과 재현성을 개선할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 단면이 원이 3차원 물체의 특징 추출 방법을 제안하고자 한다. 고 기능의 물체 인식 시스팀을 구현하기 위해서는 2차원 영상과 3차원 영상의 정보를 효과적으로 추출, 취합하는 시스팀을 구축하여야만 한다. 이를 위해 2차원 영상과 3차원 영상의 정보를 추출하는 방법을 다루며 이를 단면이 원인 물체를 중심으로 제안하고자 한다. 단면이 원인 물체의 특징 정보로는 모양 정보와 기하학적 정보가 이용된다. 이를 위해 모양 정보는 Z축기울기를 제안하여 이의 특성을 파악하여 모양 정보를 추출하였으며, 기하학적 정보는 표면에서 법선 벡터들의 교점 특성을 이용하여 추출하였다. 또한 보다 세밀할 인식을 위해 표면 영역들간의 특징값을 추출하는 방 법을 제안하며 최종적인 인식 효율을 위해 기능 정보를 추출하는 방법도 다루었다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.
얼굴 표면에 대한 곡률의 특성은 사람의 특징을 나타내는 중요 요소 중의 하나이며, 깊이 간에 따른 얼굴의 형상 또한 사람마다 다른 모양을 가지고 있으므로 중요한 특징의 하나로 간주 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률을 얼굴의 등고선 값에 따라 추출된 영역에 대하여 퍼지적분을 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가지게 된다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 얼굴의 표면 특성 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 각각의 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유 얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 그리고 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역들에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 코끝으로부터 깊이 값 40 (DT 40)인 등고선 영역이 가장 높은 인식률을 나타내었으며, 퍼지적분을 사용한 방법이 다른 알고리즘보다 놀은 인식률을 나타내었으며, 곡률은 주 곡률의 최대 곡률이 98%의 높은 인식률을 나타내었다.
조간대의 생물상과 조류로는 조간대 내의 모래나 펄을 구성하는 입자의 크기와 조성에 의하여 많은 영향을 받는다. 이런 조류로의 특성을 파악하기 위하여 전통적으로 현장조사를 실시하였으나 이 방법은 짧은 조간대의 노출시간 동안 넓은 조간대 지역을 파악하기 힘든 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 국내외적으로 위성자료와 현장조사롤 통해 조간대내의 조류로 발달을 연구하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 프랙탈 이론을 적용하여 발달양상이 다른 두 지역의 조류로의 발달정도를 정량적인 값으로 나타내었다. 본 연구에서는 강화도 남단 조간대에 대하여 IKONOS 영상에서 조류로를 추출한 뒤, 프랙탈 분석방법 중 2차원 분석에 많이 사용되는 box counting 방법을 적용하여 프랙탈 차원을 구하였다. 분석 결과, 강화도 남단 조간대 전체 지역에 대한 프랙탈 차원 값은 약 1.31 로 나타났다. 조류로의 지선이 단순하며 남북으로 수직방향으로 발달한 지역은 프랙탈 차원 값이 $1.0563{\sim}1.0672$로 나타났으며,조류로의 지선이 발달하고 매우 복잡한 형태를 보이는 곳은 프랙탈 차원 값이 $1.255{\sim}1.3016$로 나타나는 것을 알 수 있었다. 실제 해안선과 같은 곡선의 경우 프랙탈 차원 값이 $1.1{\sim}1.3$ 정도 나타나는데 본 연구에서 얻어진 프랙탈 차원 값을 보면 매우 흡사하게 나온 것을 알 수가 있다. 또한, 양상이 다른 두 지역의 프랙탈 차원 값이 약 0.2 정도 차이를 나타내는 것을 알 수가 있다. 이 결과는 영상에서의 조류로 발달의 복잡성에 대한 구분을 뒷받침 할 수 있을 것으로 생각한다.
텍스춰는 영상을 분류하거나 분할하는데 사용되는 유용한 특징이다. 기존에 제안되었던 LBP는 텍스춰 영상의 지역적인 특징을 간단한 연산을 통해 성공적으로 추출하는 기법으로서 많은 응용 분야에서 높은 성능을 보인 것으로 확인되었지만 오직 화소값의 차이만을 토대로 특징을 기술하기 때문에 잡음에 약하고 특히 이웃화소의 수가 증가함에 따라 특징벡터의 차원이 기하급수적으로 증가하는 문제점으로 인해 멀티스테일 텍스춰 기술자로서 사용하기에는 제약이 크다. 본 논문은 이런 LBP의 단점을 극복하기 위하여 화소값의 범위를 구간별로 양자화하여 양자화영상의 화소값의 상관관계를 3차원 히스토그램으로 표현하는 기법을 제시한다. 이와 같이 3차원 히스토그램을 이용하여 화소값 사이의 상관 관계를 추출하면 특징벡터의 차원이 선형적으로 증가하는 특성을 가지므로 멀티스케일 텍스춰 기술자로 다양하게 응용될 수 있다. 제안하는 방법을 텍스춰 실험영상을 통해 실험한 결과 텍스춰를 분류하는 문제에 있어서 LBP와 비교하여 유의 수준의 성능의 향상을 확인하였다.
본 논문은 현실감 있는 영상 기반 환경 모델의 생성을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링 방법을 제안한다. 입력 영상을 환경 특성에 따라 바닥면, 천정(하늘), 주변 물체들로 분할하고 분할된 바닥면이나 천정을 참조 평면으로 설정하고 주변 물체들의 깊이값을 계산함으로써 상세한 환경 모델을 얻을 수 있다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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