목 적: 온 보드영상(OBI)장치를 이용한 콘빔CT는 환자 치료 중 실시간으로 전산화모의치료 영상과 비교하여 환자의 자세 및 표적용적의 움직임과 셋업오차를 확인 할 수 있다. IMRT 시 콘빔CT를 이용해 환자의 자세 및 표적용적의 변화와 움직임을 확인하여 치료계획과의 오차정도를 산출하고, Automatic Match System을 이용하여 위치 보정을 한 후 전자포털영상 장치를 통하여 위치보정의 정확성을 검증하고, IMRT에서 콘빔CT의 유용성과 Automatic Match System의 정확성에 대하여 알아보고 자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 치료받은 IMRT 환자 중 두 경부 치료환자 3명, 골반부 치료환자 1명을 대상으로 치료 자세의 변동과 그에 따른 조사용적의 위치변동을 알아보기 위해 선형가속기에 장착된 온 보드 영상 장치를 이용해 콘빔 CT를 촬영하였다. IMRT 전 매 치료 시 마다 콘빔CT를 촬영하여 전산화단층모의치료 영상과 비교하여 좌표별로 치료계획과의 오차값을 확인하고 3D/3D Match의 Automatic Match System을 통하여 치료계획과 일치하도록 이동 보정한 후 전자포털영상 장치를 이용하여 검증, 평가하였다. 결 과: 치료 전 콘빔 CT와 전산화단층모의치료 영상 비교 시 두 경부에서 좌표별 평균오차는 Vertical 0.99 mm, Longitudinal 1.14 mm, Lateral 0.84 mm, Rotation $0.49^o$이고, 골반부의 평균오차는 Vertical 2.78 mm, Longitudinal 2.04 mm, Lateral 4.91 mm, Rotation $1.07^o$로 부위별로 다소 근소한 차이를 보였다. 보정 후 검증에서는 전자포털영상 장치에 의한 영상과 DRR 영상 비교 결과 0.5 mm 이내의 오차로 정확한 보정이 이루어졌음을 알 수 있었다. 결 론: 치료 전 콘빔CT 영상은 환자의 셋업오차와 장기 및 표적의 위치변화를 2차원적 영상의 비교와 달리 하나의 체적으로 재구성된 3차원적 영상으로 비교함으로써 보다 정확하게 위치변화와 표적용적의 변동 등을 측정, 보정하여 정확한 치료를 할 수 있으며, 그 오차 값을 산출하여 비교할 수 있다. 이상의 연구로 보아 콘빔CT는 치료계획과 일치하는 정확한 치료전달과 반복적인 치료재현성에 유용하였으며, 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다. 콘빔CT에 의해 향상된 정확도는 복잡한 모양의 표적용적과 급격한 선량분포의 변화가 나타나는 IMRT에서 더욱 필요하며 각 치료 부위별, 치료 목적별로 Match focus에 대한 기준을 연구해야 될 것으로 사료된다.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
병변의 정확한 위치 결정은 정위적 방사선 수술에서 정상조직을 보호하고 방사선을 정확히 병변에 조사하기 위하여 매우 중요하다. 병변의 검출 및 위치 결정에 보편적으로 사용되는 디지털 혈관조영술에서는 영상증배관의 기하학적 특성으로 인해 영상이 중심부로 휘는 바늘겨레 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 병변 위치 결정의 오차를 증가시키므로 보정해주어야만 한다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 바늘겨레 왜곡을 모사한 영상을 만들었다. 이렇게 만든 왜곡 모사 영상을 기하학적 변환 방법인 bilinear 변환과 polynomial 변환을 사용하여 보정하였다. 이러한 보정 방법으로 왜곡을 보정한 영상과 왜곡되지 않았을 때의 영상을 모사한 원영상과의 각 화소값과의 차이를 구하여 통계적인 오차를 계산하였다. 보정 결과 두 변환 방법 모두에서 원 영상과의 오차가 2% 이내로 보정 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 서로 다른 두 보정 방법간의 비교에서는 전 영역에서 거의 같은 오차를 나타냄으로써 두 보정 방법간의 차이가 나타나지 않음을 확인하였다.
In this paper, to correct the error, we propose a method to estimate a correction data based on observation data obtained from MUBEX campaign. Many heat spots are correspond to industrial area including steel plant, power plant and so on. Heat spot transmits some kinds of thin cloud because it emits large radiance, so that it is possible to extract GCP from the area under the thin cloud.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the influence of different implant computer software on the accuracy of image registration between radiographic and optical scan data. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography and optical scan data of a partially edentulous jaw were collected and transferred to three different computer softwares: Blue Sky Plan (Blue Sky Bio), Implant Studio (3M Shape), and Geomagic DesignX (3D systems). In each software, the two image sets were aligned using a point-based automatic image registration algorithm. Image matching error was evaluated by measuring the linear discrepancies between the two images at the anterior and posterior area in the direction of the x-, y-, and z-axes. Kruskal-Wallis test and a post hoc Mann-Whitney U-test with Bonferroni correction were used for statistical analyses. The significance level was set at 0.05. Result: Overall discrepancy values ranged from 0.08 to 0.30 ㎛. The image registration accuracy among the software was significantly different in the x- and z-axes (P=0.009 and <0.001, respectively), but not different in the y-axis (P=0.064). Conclusion: The image registration accuracy performed by a point-based automatic image matching could be different depending on the computer software used.
ExacTrac 6D couch를 이용한 영상유도 방사선 치료의 정확도를 검증하기 위하여 여섯 개의 방향의 오차 값을 임의로 부여하여 교정 한 후 CBCT 이미지와 비교 분석하여 ExacTrac의 정확도를 평가 하고자 하였다. Rando head Phantom의 치료좌표 값을 X, Y, Z 방향으로 이동시킨 Translationgroup과 pitch, Roll, Yaw방향으로 이동시킨 Rotationgroup으로 나누어 교정하였다. 교정 수치는 couch의 여섯 개의 방향으로 복합적으로 상호 작용하여 이동 하였다. 교정 값은 최소 1mm, 최대 23mm까지 다양하게 나타났다. 치료좌표로 수정된 Phantom를 CBCT 촬영한 이미지와 3D/3D matching 오차 값의 분석에서는 Rotation group에서 높은 오차 값이 나타났다. CBCT로 교정된 치료좌표 오차 값에 대한 선량분포의 비교에서는 정상조직에 선량 제한치 값은 처방선량에 충족되었으며 종양조직의 선량 균질성 지표인 PHI, PCI 값은 Rotation group에서 저 선량 분포영역이 다소 높음으로 나타났다. 본 연구에서는 ExacTrac 6D couch 의 정확도에 대한 평가를 CBCT를 이용하여 검증해 보았다. 단편적인 이동에 대한 오차 값은 비교적 정확한 교정 능력을 갖추고 있었지만, couch에 각이 들어가는 이동에서는 부정확한 교정 수치를 보였다. 환자의 체위가 Rotation방향으로 많은 변화가 예상되어지거나 ExacTrac 교정하였을 때 pitch, Roll, Yaw값의 오차가 크게 나타나면 CBCT 영상유도를 시행하여 정확히 치료 좌표를 교정하여 예상치 못한 부작용을 최소화해야 된다고 여겨진다.
G3 FAX용 1칩 이진 영상 처리기구현을 위하여 알고리즘들을 개발하였다. CCD또는 CIS로 부터의 ANALOG 신호를 DIGITIZING한 후, SHADING 및 GAMMA 보정 등의 전처리된 DATA의 화질 개선을 위하여 본 논문에서는 개선된 고화질 문서 이진화 알고리즘을 제안하고, 고화질 중간조를 위한 오차 확산 알고리즘 들을 분석하였으며, 혼재 모드 영상처리를 위해 퍼지 이론에 근거한 알고리즘을 새로이 제안하였다.
For successful establishment of the roughing CAM system based on reverse engineering, it is necessary to develop the measurement method for generation of roughing path from a physical footwear model. In this study, the development of the roughing path measurement system is presented. It consists of 3 CCD cameras, image acquisition board and the roughing path measurement algorithm. The 3 CCD cameras capture images of the sidewall and the bottom of the footwear and, from two images, the outer and inner lines are extracted using image-processing algorithm. The roughing path measurement algorithm generates the roughing path which is reflected on the change of resolution according to the distance between the CCD camera and the measured point. The experimental results show that the developed system can measure the roughing path within the allowable roughing error range.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
In this paper, the block reweighting and global offset initialization methods are proposed to complement the improved IRLMS algorithm which is the effective algorithm in registration based SBNUC algorithm. Proposed block weighting method reweights the error map whose abnormal data are excluded. The global offset initialization method compensates the global nonuniformity initially. The ordinary registration based SBNUC algorithm is hard to compensate global nonuniformity because of low scene motion. We employ the proposed methods to improved IRLMS algorithm, and apply it to real-world infrared raw image stream. The result shows that new implementation provides 3.5~4.0dB higher PSNR and convergence speed 1.5 faster then the improved IRLMS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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