• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.335-343
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• 2006

본 논문에서는 수술 전에 획득한 전산화 단층촬영영상에서 추출한 3차원 정보를 수술 중에 획득한 2차원 X-선 투시영상에 실시간으로 표시하기 위하여 표식기 기반 고속 2차원-3차원 영상정합 방법을 제안한다. 정합과정은 전처리 과정과 실시간 정합 과정으로 나누어진다. 전처리 과점에서 가장 많은 계산량을 필요로 하는 DRR의 생성을 그래픽 하드웨어를 이용하여 고속으로 생성하고, 표식기를 부착한 심장 모형데이타에서 자동으로 표식기를 탐색 추출 한다. 실시간 정합 과정은 주축 정합을 이용한 평면 내부 정합과 구좌표계에서 최소 오차 탐색 방법을 이용한 평면 외부 정합 방법으로 분리하여 계층적으로 정합하여 탐색 범위를 6자유도에서 2자유도로 개선하였다. 본 제안방법은 실시간 계산을 최소화함으로써 정확성을 유지하면서 정합의 효율성을 개선하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.85-97
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• 2003

MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권6호
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• pp.392-401
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• 2006

Image Guided Surgery (IGS) system which has variously tried in medical engineering fields is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation. The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model and the object operated by a surgeon are matched on the common frame. Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to additional trauma, its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone and generating noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Therefore, this paper developed shape-based registration technique to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. Iterative Closest Points (ICP) algorithm was used to match corresponding points and quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution applied to find the optimized cost function of transformation. we assumed that this algorithm were used in Total Knee replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.20-30
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• 2012

증강현실은 가상 객체를 통해 현실 세계에서 독특한 체험을 할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이지만 가상 객체를 영상 정합하기 위한 마커 기술의 한계로 인해 제한적인 상호작용만 가능하다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존의 마커 기술이 가진 한계점을 보완할 수 있는 차세대 마커 기술을 제안한다. IR LED를 마커의 형태로 조합한 후 M2M이 가진 LED VLC의 개념을 융합한 것으로써, 사용자가 속한 환경 및 개인적 취향을 하나의 맥락으로 표현하여 OOK IR LED 마커 알고리즘을 통해 시스템에 전달하는 마커기술이다. 사용자의 취향에 따라 가상 객체를 변경하기 위해 즉석에서 마커를 조작할 수 있고, 여러 개의 가상 객체에 대하여 동시 정합 및 제어를 가능하게 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.1-9
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• 2009

투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.71-81
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• 2012

다양한 사용자들이 증강 현실을 쉽게 제작하기 위하여 3차원 물체의 추적 및 인식이 가능하도록 하기 위한 물체 등록과정이 직관적이고 간단하여야 한다. 물체 등록에 활용될 수 있는 다양한 3차원 재구성 방법이 개발되었지만, 아직은 실험적인 단계에 있다. 본 논문은 증강 현실 저작 시 다양한 사용자들에게 다양한 환경에서 직관적으로 활용될 수 있도록 하기 위한 3차원 재구성 방법으로써 마커를 활용하는 마커 기반 탠저블 인터페이스를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 인터페이스를 이용하여 사용자가 물체의 표면을 직접 접촉함으로써 물체 여러 표면의 3차원 기하학 정보를 획득한다. 이 인터페이스를 이용하여 단순히 그래픽적인 모델링을 위한 3차원 재구성을 하는 것이 아니라 물체의 특징점 정보를 제공함으로써 증강현실에 활용할 수 있도록 한다. 최종적으로 제안하는 방법을 통하여 증강 현실 응용을 보임으로써 제안하는 방법의 효용성을 확인한다.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.542-546
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• 2009

모바일상의 혼합현실 기반의 소프트웨어 기술은 현재 국내외적으로 시작 단계에 있다. 하지만 급속한 모바일 인터넷 인프라의 확산, 모바일 기기의 성능 향상 및 개방형 모바일 OS의 등장으로 인해 모바일 혼합현실과 같은 새로운 융합형 IT기술이 사용자의 요구에 부흥하여, 수요가 급신장 되고 있다. 모바일 혼합현실 기반 기술 중 하나인 마커의 검출과 추적은 혼합현실의 가장 기본이며 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 낮은 CPU를 이용하는 모바일 환경에 최적화된 실시간 마커 추적 방법에 대하여 제안한다. 낮은 CPU의 처리속도를 보완하기 위하여 처리영역을 축소하여 가변 탐색영역내의 공간에서 처리를 수행하고, 좌표변환정보를 이용하여 추적을 수행하는 캘리브레이션 과정을 대신하여 캠 시프트 알고리즘을 이용하여 효과적인 추적 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.123-130
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• 2007

본 논문에서는 소동물 생체내 실험시 서로 다른 장비에서 획득된 영상의 융합 및 정합을 위한 방법을 제안한다. 마우스의 꼬리 정맥에 $[[^{18}F]FDG$를 주사하여 60분 섭취후 서로 다른 장비에서 동일한 위치의 영상을 획득하기 위하여 아크릴 재질의 소동물 가이드에 기준마크를 설정하고 microPET과 CT 영상을 획득하였다. MicroPET으로 획득된 리스트모드(list-mode) 데이터는 Fourier Rebinning(FRB) 방법을 사용하여 사이노그램(Sinogram)으로 변환 후 4 번의 반복횟수를 가지는 Ordered Subset Expectation Maximization(OSEM) 알고리즘으로 재구성하였다. MicroPET 영상획득후 PET/CT의 CT를 이용하여 CT영상을 획득하였다. MicroPET 영상에서 폐영역을 정확히 찾아내는 어려움이 있어. 해부학적 정보를 제공하는 CT 영상을 이용하여 폐 영역을 구분하였다. 영상 융합을 위한 불일치 부분을 해결하기 위하여 기준마크의 정보와 폐 영역의 정보를 이용하여 회전과 이동정보를 가지는 어파인 (affine) 변환 행렬 구하여 영상 정합에 사용하였다. 이 방법은 정량적 정확성과 영상 해석의 정확성을 개선할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.49-58
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• 2011

일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.