의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
Osteoarthritis is the most common chronic joint disease in the world. With its progression, cartilage thickness tends to diminish, which causes severe pain to human being. One way to examine the stage of osteoarthritis is to measure the cartilage thickness. When it comes to inter-subject study, however, it is not easy task to compare cartilage thickness since every human being has different cartilage structure. In this paper, we propose a method to assess cartilage defect using MRI inter-subject thickness comparison. First, we used manual segmentation method to build accurate atlas images and each segmented image was labeled as articular surface and bone-cartilage interface in order to measure the thickness. Secondly, each point in the bone-cartilage interface was assigned the measured thickness so that the thickness does not change after registration. We used affine transformation and SyGN to get deformation fields which were then applied to thickness images to have cartilage thickness atlas. In this way, it is possible to investigate pixel-by-pixel thickness comparison. Lastly, the atlas images were made according to their osteoarthritis grade which indicates the degree of its progression. The result atlas images were compared using the analysis of variance in order to verify the validity of our method. The result shows that a significant difference is existed among them with p < 0.001.
본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.
최근 정보통신 기술과 복지수준이 발전함에 따라 장애인들을 위한 여러 인터페이스 장비나 훈련 시스템들이 연구되고 있으나 발달 장애인을 위한 훈련시스템은 미흡한 실정이다. 본 논문 에서는 발달 장애인의 상황 대처 능력 향상과 사회 적응훈련을 목적으로 '음식점 서빙' 이라는 주제에 따른 증강 현실기반 상황 훈련 시스템을 제안한다. 본 시스템은 실제 훈련환경에 마커를 두고 실제 공간에서는 사용하기 어려운 물체들을 가상 물체로 대체한 증강 현실 공간을 구성하여 안전하고 주변 환경의 제약없이 반복훈련이 가능하도록 한다. 훈련자는 HMD를 착용하고 훈련 공간 주위를 볼 수 있으며, 음성 멘트에 따라 행동을 함으로써 시나리오에 따른 훈련이 가능하게 된다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA 에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y 축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
A PC based software, the RTP Research Tool Box (RTB), was developed for IMRT optimization research. The software was consisted of an image module, a beam registration module, a dose calculation module, a dose optimization module and a dose display module. The modules and the Graphical User Interface (GUI) were designed to easily amendable by negotiating the speed of performing tasks. Each module can be easily replaced to new functions for research purpose. IDL 5.5 (RSI, USA) language was used for this software. Five major modules enable one to perform the research on the dose calculation, on the dose optimization and on the objective function. The comparison of three cost functions, such as the uncomplicated tumor control probability (UTCP), the physical objective function and the pseudo-biological objective function, which was designed in this study, were performed with the RTB. The optimizations were compared to the simulated annealing and the gradient search optimization technique for all of the optimization objective functions. No significant differences were found among the objective functions with the dose gradient search technique. But the DVH analysis showed that the pseudo-biological objective function is superior to the physical objective function when with the simulated annealing for the optimization.
본 논문에서는 4-조각 전립선 병리조직 영상을 기하 보정 및 강체 정합하여 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 4-조각 병리영상에 대하여 총 3번의 스티칭을 수행하는데, 좌, 우 조각영상의 상, 하 영상 간 스티칭을 각각 수행 한 후 좌, 우 조각 영상 간 스티칭을 수행한다. 강체 정합 전 병리 조각의 코너를 이용해 x-축, y-축 방향의 위치보정과 회전보정을 수행하는 기하보정 단계를 거침으로서 지역적 최적해로의 수렴을 방지하며, 강체 정합의 정확성을 높인다. 병리영상은 전체적으로 밝기값이 유사하므로 밝기값이 아닌 외곽선 정보를 이용하여 조각 영상간의 거리를 최소화시켜 강체 정합한다. 실험 결과, 4-조각 전립선 병리조직 영상이 지역적 최적해에 수렴하지 않고, 조각 영상 간 거리를 최소화 하며, 하나로 스티칭 됨을 확인할 수 있었다. 제안 방법의 총 수행 시간은 평균 10.32초로 측정되었다. 본 논문의 제안 방법은 4조각으로 나뉜 전립선 병리조직 영상을 하나로 스티칭 함으로서 해당 조직의 전체 구조 파악 및 조직 내에서의 암의 위치 파악에 사용 될 수 있으며 이를 통한 전립선암의 확진에도 사용 될 수 있다.
천리안 위성의 궤도상 시험이 위성발사 직후인 2010년 7월부터 2011년 1월까지 약 7개월에 걸쳐 성공적으로 수행되었으며, 과학탑재체인 기상 및 해양탑재체 자료는 2011년 4월부터 공식적으로 배포되고 있다. 이 논문에서는 천리안위성의 궤도상 시험 중 핵심적인 요소인 탑재체 자료의 보정 과정 중 최종 단계인 기하보정의 궤도상 테스트 내용에 중점을 두고 있다. 천리안위성 기하보정 알고리즘의 구조와 내용을 간략하게 소개하였으며, 위성발사 후 행해진 기하보정시스템의 기능 및 검증 테스트의 단계별 과정들과 그 결과를 분석 정리하였다. 실시간 위성자료 전처리 시스템을 통해 확보한 자료들을 이용한 천리안 기하보정알고리즘의 최종 성능테스트는 요구 조건을 만족하는 우수한 정확도를 보여 주었다.
Purpose: To investigate positional uncertainty and its correlation with clinical parameters in spine stereotactic body radiotherapy (SBRT) using thermoplastic mask (TM) immobilization. Materials and Methods: A total of 21 patients who underwent spine SBRT for cervical or upper thoracic spinal lesions were retrospectively analyzed. All patients were treated with image guidance using cone beam computed tomography (CBCT) and 4 degrees-of-freedom (DoF) positional correction. Initial, pre-treatment, and post-treatment CBCTs were analyzed. Setup error (SE), pre-treatment residual error (preRE), post-treatment residual error (postRE), intrafraction motion before treatment (IM1), and intrafraction motion during treatment (IM2) were determined from 6 DoF manual rigid registration. Results: The three-dimensional (3D) magnitudes of translational uncertainties (mean ${\pm}$ 2 standard deviation) were $3.7{\pm}3.5mm$ (SE), $0.9{\pm}0.9mm$ (preRE), $1.2{\pm}1.5mm$ (postRE), $1.4{\pm}2.4mm$ (IM1), and $0.9{\pm}1.0mm$ (IM2), and average angular differences were $1.1^{\circ}{\pm}1.2^{\circ}$ (SE), $0.9^{\circ}{\pm}1.1^{\circ}$ (preRE), $0.9^{\circ}{\pm}1.1^{\circ}$ (postRE), $0.6^{\circ}{\pm}0.9^{\circ}$ (IM1), and $0.5^{\circ}{\pm}0.5^{\circ}$ (IM2). The 3D magnitude of SE, preRE, postRE, IM1, and IM2 exceeded 2 mm in 18, 0, 3, 3, and 1 patients, respectively. No association were found between all positional uncertainties and body mass index, pain score, and treatment location (p > 0.05, Mann-Whitney test). There was a tendency of intrafraction motion to increase with overall treatment time; however, the correlation was not statistically significant (p > 0.05, Spearman rank correlation test). Conclusion: In spine SBRT using TM immobilization, CBCT and 4 DoF alignment correction, a minimum residual translational uncertainty was 2 mm. Shortening overall treatment time and 6 DoF positional correction may further reduce positional uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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