• Radiation Oncology Journal
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• 제21권1호
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• pp.100-106
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• 2003

목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.325-330
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• 2022

본 논문은 한국 수어에 대하여 수어 인식, 수어 번역, 수어 영상 시분할과 같은 수어에 관한 딥러닝 연구를 위한 데이터셋의 수집 및 실험을 진행하였다. 수어 연구를 위한 어려움은 2가지로 볼 수 있다. 첫째, 손의 움직임과 손의 방향, 표정 등의 종합적인 정보를 가지는 수어의 특성에 따른 인식의 어려움이 있다. 둘째, 딥러닝 연구를 진행하기 위한 학습데이터의 절대적 부재이다. 현재 알려진 문장 단위의 한국 수어 데이터셋은 KETI 데이터셋이 유일하다. 해외의 수어 딥러닝 연구를 위한 데이터셋은 Isolated 수어와 Continuous 수어 두 가지로 분류되어 수집되며 시간이 지날수록 더 많은 양의 수어 데이터가 수집되고 있다. 하지만 이러한 해외의 수어 데이터셋도 방대한 데이터셋을 필요로 하는 딥러닝 연구를 위해서는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 한국 수어 딥러닝 연구를 진행하기 위한 대규모의 한국어-수어 데이터셋을 수집을 시도하였으며 베이스라인 모델을 이용하여 수어 번역 모델의 성능 평가 실험을 진행하였다. 본 논문을 위해 수집된 데이터셋은 총 11,402개의 영상과 텍스트로 구성되었다. 이를 이용하여 학습을 진행할 베이스라인 모델로는 수어 번역 분야에서 SOTA의 성능을 가지고 있는 TSPNet 모델을 이용하였다. 본 논문의 실험에서 수집된 데이터셋에 대한 특성을 정량적으로 보이고, 베이스라인 모델의 실험 결과로는 BLEU-4 score 3.63을 보였다. 또한, 향후 연구에서 보다 정확하게 데이터셋을 수집할 수 있도록, 한국어-수어 데이터셋 수집에 있어서 고려할 점을 평가 결과에 대한 고찰로 제시한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제25권2호
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• pp.167-173
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• 2013

목 적: CBCT와 EXACTRAC을 이용한 Spine 체부정위적방사선 치료 Set up 시 이미지 보정 값과 실제 오차의 차이를 측정하고, 이 오차 값이 미치는 선량분포를 계산하여 CBCT와 EXACTRAC의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Set up 오차 보정 값과 실제 오차 비교 실험을 위해서 QA용 Cubic phantom (The EASY CUBEr, Euromechanics, Schwarzenbruck, Germany)을 이용하였고, phantom의 중심축을 인위적으로 LR 방향으로 -1 mm, -2 mm, -3 mm SI 방향으로 1 mm, 2 mm, 3 mm 그리고 AP방향으로 1 mm, 2 mm, 3 mm 이동시켰으며, 중심축을 $0.5^{\circ}$씩 좌우로 회전시켜 CBCT와 EXACTRAC의 Auto matching 보정 값과 비교 측정하였으며, 이동된 오차 값을 가정하여 Rando Phantom을 이용한 Spine SBRT 플랜에 적용하여 재계산을 시행하였다. 결 과: Set up 보정 값과 실제 오차 비교실험에서 3D CBCT의 평균값은 LR, SI, AP 방향으로 0.15 mm 회전방향으로 $0.04^{\circ}$였고 EXACTRAC의 평균값은 LR, SI, AP 방향으로 0.18 mm 회전방향으로 $0.07^{\circ}$였다. 이동 값 오차를 가정한 선량 재계산 결과, SI방향 2, 3 mm 이동 시 $V_{10}$ (종양의 용적에 10 Gy가 들어가는 선량) Volume이 각각 10.574%, 10.712%가 나타났고 LR방향 -3 mm 이동 시 12.076%로 가장 높게 나타났다. 결 론: CBCT와 EXACTRAC의 Set up 보정 값과 실제 오차는 1 mm, $0.1^{\circ}$ 미만으로 두 시스템 모두 매우 정밀한 set up 오차보정을 보였다. 그러나 선량 재계산 시 3 mm 이상의 오차가 발생한 경우, Spine SBRT 치료 시 Spinal cord에 들어가는 선량이 $V_{10}$에서 3% 이상 최대선량 13 Gy 이상 증가함으로서 치명적인 흡수선량 오류가 발생할 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 저자는 1회에 한한 Spine SBRT 치료 시 정확도 측면에서 종양의 단면 정보를 위치적으로 제공하는 CBCT가 더 유용할 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제26권2호
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• pp.118-125
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• 2008

목적: 온보드 영상장치(On-Board Imager, OBI) 및 콘빔CT(Cone Beam Computerized Tomography, CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 온라인 영상유도방사선치료(on-line Image Guided Radiation Therapy, on-line IGRT)에서는 이러한 정보를 이용하여 방사선 치료 직전에 환자의 위치를 확인하고 보정한다. 이때 모의치료 시 획득한 영상과 치료실에서 실시간 얻은 kV X선 영상 또는 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원/2차원 맞춤(2D/2D Match) 또는 3차원/3차원 맞춤(3D/3D Match)의 이미지 퓨젼 프로그램을 사용하여 그 편차를 산출한다. 이 과정에서 주어지는 편차가 환자 자세에 대한 오차를 정확히 반영하고 있는지에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The $RANDO^{(R)}$ Phantom, Alderson Research Laboratories Inc., Stamford, CT, USA)을 사용하여 실제 방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료 및 치료계획을 시행한 후 치료 테이블 위에 팬톰을 셋업한다. 그리고 모의치료 시 표시된 팬톰의 표면 지점에 치료실의 레이저에 일치시킨다. 이때, CT 모의치료실과 가속기가 있는 치료실의 벽면 고정 레이저에 대한 정렬의 일치만 확인하면, 치료테이블에 놓여진 팬톰의 위치는 모의치료 시 위치와 정확히 일치한다. 실제로는 팬톰 표면에 나타나는 레이저 선의 두께 정도되는 오차를 무시한다면, 두 시점에서 팬톰의 위치가 정확히 같다고 말할 수 있다. 정확히 위치가 재현되었다고 가정되는 팬톰에 대해 평행이동 또는 회전이동의 변화를 만들어 준 후, 위치가 옮겨지고 틀어진 팬톰에 대해 온보드 영상장치로부터 kV X선 영상을 그리고 콘빔CT로부터 CT 영상을 얻는다. kV X선 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 이용하여 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원/2차원 맞춤의 결과를 얻는다. 그리고 콘빔CT 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 가지고 이미지 퓨젼 과정을 거쳐 3차원/3차원 맞춤의 결과를 얻는다. 이렇게 얻은 2차원/2차원 맞춤 및 3차원/3차원 맞춤의 결과와 처음에 팬톰에 인위적으로 만들어준 위치 변화를 비교한다. 결과: 온보드 영상장치로 획득한 kV X선 영상과 모의치료 시 영상을 비교하는 2차원/2차원 맞춤에서는 팬톰의 위치에 회전이동만 존재한다고 가정했을 때에는 평균 $0.06^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치에 대한 편차를 찾을 수 있었다. 또한 평행이동만 존재한다고 가정했을 때에는 편차 벡터의 크기가 평균 1.8 mm였다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 평균 2.1 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0.3^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 콘빔CT로 획득한 영상을 이용하는 3차원/3차원 맞춤의 과정에서 팬톰의 위치가 회전이동만 존재할 때에는 평균 $0.03^{\circ}$의 오차 내에서, 평행이동만 있는 경우는 편차 벡터의 크기의 평균이 0.16 mm 내에서, 틀어지고 이동된 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 1.5 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0^{\circ}$의 오차 내에서, 모의치료 시 팬톰의 위치와 맞출 수 있었다. 결론: 온보드 영상장치와 콘빔CT를 이용한 영상유도방사선치료(on-line IGRT)에서 모의치료 시 팬톰의 위치는 가속기의 치료테이블 위에서 매우 정확히 재현되어졌다. 온보드 영상장치는 kV X선 영상을 이용하여 간단하게 위치의 검증과 보정을 할 수 있었고, 콘빔CT를 이용하는 경우에는 2차원적인 정면 또는 측면 영상이 아니라, 3차원 영상을 비교함으로서 더욱 정확한 위치보정이 가능하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권2호
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• pp.177-184
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• 2001

방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1-9
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• 2019

본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.21-26
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• 2016

주문진 표준사와 사우디 아라비아의 Ras Al Khair 사질토 입자의 형상에 대한 분석을 실시하였다. 광학현미경을 사용하여 200배 확대하여 해상도 $640{\times}320$으로 디지털 이미지를 촬영하였다. 사질토 입자의 디지털 이미지를 영상 처리를 통해 입자 경계면의 좌표를 추출하였다. 추출한 입자의 경계면 좌표를 복소 평면에 도시하고, 극형식으로 변환 후 퓨리에 변환을 실시하였다. 퓨리에 변환을 통해 추출된 각각의 계수 값들은 입자 형상의 특징을 반영하며, 좌표의 기준점 이동에 대해 불변하는 값으로 사질토 입자의 이미지에 대해 좌표의 기준점과 회전등에 관계없이 항상 같은 값을 갖게 되어 입자의 형상 분석에 적합하다. 각각의 계수 값을 입자의 등가 반경으로 정규화하여 퓨리에 기술자를 추출하여 입자의 형상을 정량적으로 분석하였다. -3에서 +3의 범위에 해당되는 주요 퓨리에 기술자들을 분석한 결과 주문진 표준사 입자의 경우 신장(elongation)이 가장 두드러진 형상의 특징이었으며 그다음으로는 비대칭성(asymmetry)이 두드러진 특징이었다. Ras Al Khair 사질토의 형상도 주문진 표준사와 같은 형상 특징을 나타냈다. 또한 퓨리에 기술자 분석 결과 작은 구조가 전체 구조와 비슷한 형태로 되풀이되는 프랙탈의 미세구조 특성이 나타나는 것으로 판단되었다. 해상도 $640{\times}320$과 해상도 $160{\times}80$의 주문진 표준사의 디지털 이미지를 비교한 결과 -3에서 +3에 해당되는 주요 퓨리에 기술자에 대해서는 해상도가 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나 텍스쳐 분석에는 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권5호
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• pp.490-494
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• 2009

A 2-year-old Maltese and a 5-month-old Yorkshire terrier were presented with ataxia. Tetraparesis was observed in a 9-year -old Yorkshire terrier. The localizations of the lesions suggested brain or cervical spinal cord by the neurological examination, and the following images was achieved: radiography, axial images of computed tomography (CT), reconstruction image of CT such as multi-planar reformation(MPR) and 3-dimensional(3D) reconstruction and magnetic resonance imaging (MRI). On radiography, the misalignment between atlas (C1) and axis (C2), absent dens of axis, and increased space between the dorsal arch of C1 and spinous process of C2 were found. The discontinuation between dens and body of C2 was identified through axial CT images, and the fragmentation of dens separated from axis was observed through MPR and 3D image in all case. The hyperintense lesions and the spinal cord compression on T2-weighted MR images were represented in a dog with tetraparesis, the others represented only spinal cord compression. Three dogs were diagnosed as atlantoaxial instability (AAI) by dens fracture of C2. The dog with tetraparesis was euthanized due to guarded prognosis. The others were recovered completely. It is difficult to differentiate dens fracture of C2 from abnormal dens such as agenesis and hypoplasia. We thought that CT is very useful to evaluate the dens of C2 and differentiate the causes of AAI, and the reconstruction images of CT such as MPR and 3D make the translation of the fragmented dens or axis of AAI more precisely evaluate.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권1호
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• pp.77-88
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• 2022

Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.185-191
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• 1999

Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.