• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.869-877
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• 2016

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 이용한 대퇴부 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음의 두 단계로 구성된다. 첫째, 대퇴부 연골이 대퇴골에 붙어 있다는 형상정보를 이용하기 위해 볼륨 및 객체 정합 기반의 지역적 가중투표와 협대역 영역확장을 통해 대퇴골을 분할한다. 둘째, 대퇴골의 객체 기반 어파인 변환을 대퇴부 연골 정합에 적용한 후, 다중 아틀라스 형상 기반의 지역적 가중투표를 통해 대퇴부 연골을 분할한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다수투표 기법, 밝기값 기반 지역적 가중투표 기법과 제안 방법의 분할 결과를 전문가에 의한 수동 분할 결과와 비교한다. 실험 결과 제안 방법이 주변 유사 밝기값 영역으로의 누출을 방지하여 분할 정확도가 향상되었음을 보여준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제32권4호
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• pp.172-178
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• 2021

Purpose: This study aimed to develop a deep learning architecture combining two task models to generate synthetic computed tomography (sCT) images from low-tesla magnetic resonance (MR) images to improve metallic marker visibility. Methods: Twenty-three patients with cervical cancer treated with intracavitary radiotherapy (ICR) were retrospectively enrolled, and images were acquired using both a computed tomography (CT) scanner and a low-tesla MR machine. The CT images were aligned to the corresponding MR images using a deformable registration, and the metallic dummy source markers were delineated using threshold-based segmentation followed by manual modification. The deformed CT (dCT), MR, and segmentation mask pairs were used for training and testing. The sCT generation model has a cascaded three-dimensional (3D) U-Net-based architecture that converts MR images to CT images and segments the metallic marker. The performance of the model was evaluated with intensity-based comparison metrics. Results: The proposed model with segmentation loss outperformed the 3D U-Net in terms of errors between the sCT and dCT. The structural similarity score difference was not significant. Conclusions: Our study shows the two-task-based deep learning models for generating the sCT images using low-tesla MR images for 3D ICR. This approach will be useful to the MR-only workflow in high-dose-rate brachytherapy.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권2호
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• pp.78-87
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• 2012

In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권3호
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• pp.167-175
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• 2014

본 연구는 IMRT가 적용된 성문암 환자에 대하여 CBCT영상과 변형영상 정합기법을 이용하여 치료기간 동안 실제 환자에게 전달되는 선량 변화를 평가하고자 하였다. B-spline 알고리즘을 사용한 변형영상정합 시스템을 통해 치료 중 1주 간격으로 얻은 CBCT를 재구성하고 치료계획을 재계산하여 종양과 결정장기의 선량 분포를 비교하였다. 체중에 따른 체적변화는 3~5 주부터 평균 1.38~2.04 kg로 증가하였으며 체표면의 변화는 평균 2.1 mm로 감소하였다. 또한, 3주 이후의 경동맥에 전달된 선량은 계획되었던 값보다 최대 8.76%로 증가하였고, 갑상선샘은 26.4%로 감소하였다. 종양의 물리적의 평가인자인 PITV, TCI, rDHI, mDHI 그리고, CN은 치료 계획된 값보다 각각 평균 4.32%, 5.78%, 44.54%, 12.32% 그리고, 7.11%로 감소하였다. PTV에 대한 $D_{max}$는 평균 2.99% 증가하였고, $D_{mean}$, $V_{67.50}$, $D_{95}$는 각각 평균 1.52%, 5.78%, 11.94%로 감소하였다. 체중변화에 따른 체적의 변화가 없더라도 체형변화는 발생하였고, 좁은 여유마진을 가지는 IMRT는 이러한 변화에 민감하게 반응하였다. 성문암에 대한 IMRT 적용 시 환자의 체중변화를 관찰과 함께 변화를 기록하고 치료 중 변형영상정합 시스템을 이용하여 선량분포를 평가할 필요가 있다. 최종적으로 치료 중 실제 전달되는 선량평가는 적응형치료계획을 통하여 확인하고 정확한 선량전달이 필요하다고 사료된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1222-1230
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• 2015

무릎 자기공명영상에서 전방십자인대의 분할은 밝기값의 불균일성 및 주변 조직들과의 유사 밝기값 특성으로 인해 기존 분할기법의 적용에 한계가 있다. 본 논문에서는 지역적 정렬을 통한 확률아틀라스 생성 및 반복적 그래프 컷을 통한 다중아틀라스 기반 전방십자인대 분할기법을 제안한다. 첫째, 전역 및 지역적 다중아틀라스 강체정합을 통해 전방십자인대의 확률아틀라스를 생성한다. 둘째, 생성된 확률아틀라스를 이용하여 최대사후추정 및 그래프 컷을 통하여 전방십자인대 초기 분할을 수행한다. 셋째, 마스크 기반 강체정합을 통한 형상정보 개선 및 반복적 그래프 컷을 통해 전방십자인대 분할 개선을 수행한다. 제안방법의 성능평가를 위하여 육안평가 및 정확성평가를 수행하였으며, 평가 결과 제안방법의 Dice 유사도는 75.0%, 평균표면거리는 1.7화소, 제곱근표면거리는 2.7화소로서 기존 그래프 컷 방법에 비하여 전방 십자인대의 분할정확도가 각각 12.8%, 22.7%, 및 22.9% 향상된 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제20권5호
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• pp.854-861
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• 2019

Objective: To evaluate quantitative magnetic resonance imaging (MRI) parameters for differentiation of cysts from and solid masses in the anterior mediastinum. Materials and Methods: The development dataset included 18 patients from two institutions with pathologically-proven cysts (n = 6) and solid masses (n = 12) in the anterior mediastinum. We measured the maximum diameter, normalized T1 and T2 signal intensity (nT1 and nT2), normalized apparent diffusion coefficient (nADC), and relative enhancement ratio (RER) of each lesion. RERs were obtained by non-rigid registration and subtraction of precontrast and postcontrast T1-weighted images. Differentiation criteria between cysts and solid masses were identified based on receiver operating characteristics analysis. For validation, two separate datasets were utilized: 15 patients with 8 cysts and 7 solid masses from another institution (validation dataset 1); and 11 patients with clinically diagnosed cysts stable for more than two years (validation dataset 2). Sensitivity and specificity were calculated from the validation datasets. Results: nT2, nADC, and RER significantly differed between cysts and solid masses (p = 0.032, 0.013, and < 0.001, respectively). The following criteria differentiated cysts from solid masses: RER < 26.1%; nADC > 0.63; nT2 > 0.39. In validation dataset 1, the sensitivity of the RER, nADC, and nT2 criteria was 87.5%, 100%, and 75.0%, and the specificity was 100%, 40.0%, and 57.4%, respectively. In validation dataset 2, the sensitivity of the RER, nADC, and nT2 criteria was 90.9%, 90.9%, and 72.7%, respectively. Conclusion: Quantitative MRI criteria using nT2, nADC, and particularly RER can assist differentiation of cysts from solid masses in the anterior mediastinum.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권1호
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• pp.60-71
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• 2009

목적: 최근들어 비호지킨 림프종 환자군에서 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용한 반복적인 방사면역치료가 효과적인 치료방법임이 보고되고 있다. 이 연구에서는 $^{131}I$ 표지 rituximab을 이용하여 반복적인 방사면역치료를 시행받은 비호지킨 림프종 환자군에서 치료전 FDG-PET과 치료후 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 이용하여 종양의 흡수선량을 평가하였다. 대상 및 방법: 모두 4명의 환자들에게 치료용량의 $^{131}I$ 표지 rituximab ($7270.5{\pm}276.5MBq$)을 정맥주사하였다. 방사면역치료의 반복휫수는 3명에서는 3회, 1명에서는 4회였으며, 7개의 측정가능한 종양에 대해 총 21회의 평가가 이루어졌다. 감마카메라를 이용한 전신 평면방출영상을 방사면역치료 후 5분, 5시간, 24시간, 48시간 및 72시간에 연속적으로 촬영하였고, FDG PET/CT를 방사면역치료 전 1주일 이내와 방사면역치료 후 30일째 되는 날에 각각 촬영하였다. 방사면역치료 전 PET/CT로부터 관상면의 최대강도투사영상을 얻었고, 이 영상에 AMIDE소프트웨어를 이용하여 연속적인 전신 평면방출영상을 중첩시켰는데, 이 과정에서 4개의 해부학적 표지자(양측 어깨와 엉덩이)를 이용하였다. 중첩된 영상에서 종양부위와 왼쪽 안쪽 넓적다리(배경영역)의 관심영역을 그리고, 종양자체의 시간-방사능곡선을 구하였다. PET/CT에 포함된 CT영상으로부터 종양의 부피를 측정했으며, 각각의 종양부위의 SUVmax를 구하여 종양부피와 SUVmax의 방사면역 치료 전후 변화율을 평가하였다. 종양의 흡수선량과 부피변화율 간의 상관관계를 분석하였고, 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에 유의한 차이가 있는지 알아보았다. 결과: 전체 환자군의 종양부위 흡수선량은 $397.7{\pm}646.2\;cGy$ ($53.0{\sim}2853.0\;cGy$)이었다. 방사면역 치료 전 종양의 부피는 $11.3{\pm}9.1\;cc$ ($2.9{\sim}34.2\;cc$)이었고, 치료 후 종양의 부피 변화율은 $-29.8{\pm}44.3%$($-100.0%{\sim}+42.5%$)이었다. 종양의 흡수선량과 부피 변화율 간에는 유의한 상관관계가 관찰되지 않았으며(p>0.05), 방사면역치료 횟수에 따라서 종양의 흡수선량 및 부피 변화율에도 유의한 차이가 관찰되지 않았다(p>0.05). 결론: FDG-PET의 최대강도투사영상을 이용하여 종양의 위치와 경계를 보다 명확하게 파악할 수 있었고, 감마카메라 영상과의 중첩을 통해서 효과적인 종양의 흡수선량평가가 가능하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권3호
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• pp.139-142
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• 2014

본 연구의 목적은 흡수선량 재구성, 방사선 치료간의 재구성된 선량의 등록, 선량-체적 히스토그램의 생산등을 수행하는 선량 재구성의 임상적 응용시스템을 만들고 그것을 변형된 전립선 팬텀에 적용하는 것이다. 이를 위해 변형가능한 전립선 팬텀을 20 cm 깊이와 40 cm너비의 물팬텀에 집에 넣었다. 이것의 영상을 얻고, 전립선, 정낭 및 항문의 윤곽을 그렸다. 동일 평면에서 네개의 조사문을 이용하여 세기 변조계획을 세웠다.항문에 20 ml의 물풍선을 삽입하여 장기를 변형시켰다. 영상을 다시 획득하여 위 장기의 윤곽을 그렸다. XVMC몬테칼로 코드를 사용하여 두 팬텀및 EPID내에서 선량반응 인자를 계산하였다. 세기변조계획에서 얻어진 방사선을 두팬텀에 조사하여 EPID에서 적분형 영상을 얻었다. Demons 방법을 사용하여 변형된 팬텀을 변형전 팬텀에 등록시켰다. 이를 통해 단위체적별 위치변이 정보를 얻었고 이를 이용해 두 팬텀의 재 구성된 선량을 합하여 변형전 팬텀에 생산해 냈다. 순방향으로 계산된 치료계획 선량을 합산된 재구성된 선량과 비교하였다. 200 cGy에서 전립선과 정낭이 받든 체적은 차이를 거의 보이지 않았으나, 210 cGy 이상에서는 3%가량 차이를 보였다. 항문에서는 150-200 cGy영역에서 재구성된 선량에 의하여 받은 체적은 치료 계획과 비교하여 3% 이상 적었다. 본 연구를 통하여 선량 재구성의 임상적 응용시스템이 성공적으로 만들어 졌다. 변형된 전립선 팬텀에 적용되어 작지 않은 선량의 차이를 목표장기와 보호 장기에 보였다.