Kim, Kwang Hyeon;Lee, Haenghwa;Sohn, Moon-Jun;Mun, Chi-Woong
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권2호
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pp.40-49
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2021
Purpose: This study aimed to develop a surface-guided radiosurgery system customized for a neurosurgery clinic that could be used as an auxiliary system for improving the accuracy, monitoring the movements of patients while performing hypofractionated radiosurgery, and minimizing the geometric misses. Methods: RGB-D cameras were installed in the treatment room and a monitoring system was constructed to perform a three-dimensional (3D) scan of the body surface of the patient and to express it as a point cloud. This could be used to confirm the exact position of the body of the patient and monitor their movements during radiosurgery. The image from the system was matched with the computed tomography (CT) image, and the positional accuracy was compared and analyzed in relation to the existing system to evaluate the accuracy of the setup. Results: The user interface was configured to register the patient and display the setup image to position the setup location by matching the 3D points on the body of the patient with the CT image. The error rate for the position difference was within 1-mm distance (min, -0.21 mm; max, 0.63 mm). Compared with the existing system, the differences were found to be as follows: x=0.08 mm, y=0.13 mm, and z=0.26 mm. Conclusions: We developed a surface-guided repositioning and monitoring system that can be customized and applied in a radiation surgery environment with an existing linear accelerator. It was confirmed that this system could be easily applied for accurate patient repositioning and inter-treatment motion monitoring.
목적: 본 연구는 현재 시판되고 있는 구강스캐너를 사용하여 구강스캐너 정확도 평가를 위해 국제표준이 제안하고 있는 모형의 스캔이미지 획득이 가능한 지 분석하고, 이를 통해 표준모델이 가지고 있는 문제점을 파악하는 데 있다. 연구 재료 및 방법: ISO12836과 ANSI/ADA no.132에서 규정하는 국제표준을 참고하여 3D 프린터기를 이용하여 모델을 제작하였으며, 모델스캐너와 두 가지 구강스캐너를 이용하여 스캔을 하였다. 스캔이미지 획득 정도를 3등급으로 분류하여 스캐너의 성능을 비교하였으며, 모델 표면의 상태에 따른 이미지 획득 능력도 비교하였다. 결과: 모델 스캐너가 모든 모델에서 가장 우수한 이미지를 얻을 수 있었으며 TRIOS3는 둥근 형태의 구조물, CS3500은 각진 형태의 구조물에 대한 이미지 재현이 좋은 결과를 보였다. 표준 모델의 표면상태에 따른 스캔이미지 재현에서는 초경석고 모델이 스캐너 종류와 관계없이 가장 우수하였다. 3D 프린팅 모델의 경우, 표면에 파우더 처리를 한 모델에서 가장 우수한 스캔이미지를 얻을 수 있었다. 결론: ISO12836과 ANSI/ADA 132의 표준모델의 경우, 구강스캐너의 field of view (FOV)를 벗어나는 구조물을 스캔할 때 서로 다른 면인 것을 구분하는 기준점이 존재하지 않게 되면 연속적인 스캔 및 정합과정에서 정확한 이미지를 나타내지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 단순한 패턴의 반복과 대칭구조를 가지지 않는 새로운 표준모델이 필요하다고 여겨진다.
In this paper, I would like to explore the possibility that the nature of place assimilation can be captured in terms of the OCP within the Optimality Theory (Mccarthy & Prince 1999. 1995; Prince & Smolensky 1993). In derivational models, each assimilatory process would be expressed through a different autosegmental rule. However, what any such model misses is a clear generalization that all of those processes have the effect of avoiding a configuration in which two consonantal place nodes are adjacent across a syllable boundary, as illustrated in (1):(equation omitted) In a derivational model, it is a coincidence that across languages there are changes that have the result of modifying a structure of the form (1a) into the other structure that does not have adjacent consonantal place nodes (1b). OT allows us to express this effect through a constraint given in (2) that forbids adjacent place nodes: (2) OCP(PL): Adjacent place nodes are prohibited. At this point, then, a question arises as to how consonantal and vocalic place nodes are formally distinguished in the output for the purpose of applying the OCP(PL). Besides, the OCP(PL) would affect equally complex onsets and codas as well as coda-onset clusters in languages that have them such as English. To remedy this problem, following Mccarthy (1994), I assume that the canonical markedness constraint is a prohibition defined over no more than two segments, $\alpha$ and $\beta$: that is, $^{*}\{{\alpha, {\;}{\beta{\}$ with appropriate conditions imposed on $\alpha$ and $\beta$. I propose the OCP(PL) again in the following format (3) OCP(PL) (table omitted) $\alpha$ and $\beta$ are the target and the trigger of place assimilation, respectively. The '*' is a reminder that, in this format, constraints specify negative targets or prohibited configurations. Any structure matching the specifications is in violation of this constraint. Now, in correspondence terms, the meaning of the OCP(PL) is this: the constraint is violated if a consonantal place $\alpha$ is immediately followed by a consonantal place $\bebt$ in surface. One advantage of this format is that the OCP(PL) would also be invoked in dealing with place assimilation within complex coda (e.g., sink [si(equation omitted)k]): we can make the constraint scan the consonantal clusters only, excluding any intervening vowels. Finally, the onset clusters typically do not undergo place assimilation. I propose that the onsets be protected by certain constraint which ensures that the coda, not the onset loses the place feature.
3 차원 정보로부터 정확한 에지를 추출하고 푸리 변환하여 물체를 인식할 수 있는 고 효율의 물체 인식방법을 제안하였다. 물체의 윤곽은 인식에 유용한 많은 정보를 포함하고 있지만, 정확한 윤곽정보를 얻기가 어려우며, 정확한 윤곽정보를 얻었다고 하더라도 물체의 크기나 방향 마다 윤곽이 달라지기 때문에 물체 인식에 획기적 대안으로 활용되지 못하고 있다. 제안한 물체 인식 알고리즘은 1) 레이저 스캔 디바이스를 사용하여 얻는 3 차원 물체정보로부터 정밀한 물체 윤곽을 획득하고 2) 크기 및 회전 불변한 푸리에 표시 자를 이용하여 윤곽을 표현함으로써, 필요 데이터 베이스의 크기를 대폭 줄인다. 이렇게 얻어진 물체에 대한 푸리에 표식자 정보는 미리 준비된 푸리에 표식자 데이터 베이스로부터 최적 정합되는 물체를 찾아 인식한다. 이 알고리즘은 MPEG7 Part B의 방대한 영상 데이터 베이스를 대상으로 실험하였으며, 그에 대한 결과를 논문에 포함시켰다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
목적:컴퓨터 가이드 임플란트 수술에서 방사선 영상과 디지털 영상과의 정합은 필수적인 과정이다. 본 연구의 목적은 마이크로스크류의 사용이 가이드 수술을 위한 영상정합 과정에서 작업시간과 술자편의성에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 연구모형의 제작을 위해 Kennedy class I 하악 덴티폼에 마이크로스크류 2개를 후구치 삼각 부위에 식립 후 컴퓨터 단층촬영과 디지털 스캔을 통해 방사선 영상과 스캔 영상을 획득하였다. 영상들은 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법과 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법을 이용하여 12명의 술자에 의해 중첩되었다. 이 중첩된 영상에 대하여 작업시간, 술자편의성, 만족도의 자료가 수집되고, Mann-Whitney U test을 통해 분석되었다. 결과: 작업시간은 영상정합 조건 사이에 통계학적인 차이가 없었다 (P > .05). 술자편의성과 만족도는 치아와 마이크로스크류를 이용하는 방법에서 잔존 치아 부위만을 이용하는 방법보다 높았다 (P < .001). 결론: 영상정합에서 마이크로스크류의 이용은 작업시간의 단축에는 영향을 미치지 않지만 술자편의성과 만족도는 향상시킨다.
SPECT 검사는 여러 가지 물리적인 요소들에 의해서 영향을 받기 때문에 정확한 데이터를 획득하는 것이 중요하다. 본 실험은 여러 가지 요인 중 COR에서 심장의 위치를 달리하여 두 중심이 일치할 때와 일치하지 않았을 때 영상의 균일도에 대해서 알아보고자 하였다. Philips사의 Cardio MD장비를 이용하여 cylindrical uniform phantom (직경 6.7 cm, 높이 9 cm), heart insert phantom을 COR과 각각 상 하 좌 우 100 mm 위치에서 실험하였다. Cylindrical uniform phantom과 heart insert phantom에서 획득한 영상은 line profile을 이용하여 phantom과 심장 양쪽 벽에 대한 계수 차이를 비교하였다. 육안평가는 heart insert phantom과 volunteer test를 하였다. Heart insert phantom 실험은 COR과 상 하 좌 우 100 mm 위치에서 수평으로 T-A curve를 나타내면 계수 차가 2.6%, 12.1%, 6.7%, 13.8%, 1.4%로 나타났고, 수직에서는 3.9%, 21.9%, 3.5%, 23.9%, 14.0%로 나타났다. Cylindrical phantom 실험은 수평에서 계수 차가 4.3%, 0.3%, 3.3%, 2.6%, 0.7%로 나타났고, 수직에서는 2.7%, 3.0%, 1.0%, 0.3%, 3.4%로 나타났다. Heart insert phantom과 volunteer test에서 획득한 영상의 육안평가는 COR 위치에서 가장 균등하였고, COR 제외한 위치에서는 약간의 왜곡현상이 나타났다. Phantom 종류에 따라 결과의 차이가 있었지만 육안평가와 종합해보면 심장과 COR 위치가 일치할 때 영상이 가장 균일하였다. 따라서 myocardiac SPECT 검사 시 심장과 COR의 두 중심을 일치시킴으로써 심근관류의 감쇠 또는 증가되는 왜곡현상을 예방하여 진단의 정확성을 높일 수 있을 것이다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
PET/CT 검사에서 피검자의 호흡에 의한 움직임은 PET과 CT의 정합오차를 유발하여 영상의 질 저하와 판독의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다. PET/CT 검사에서 CT 영상 획득 시 자유호흡과 호기 시 잠시 멈춤 상태에서 획득하는 두 가지 호흡법을 이용하여 각 호흡법이 PET과 CT 영상의 정합결과에 끼치는 영향을 평가하였다. 환자 200명을 대상으로 두 집단으로 나누어 CT 영상 획득 시 평소대로 호흡하거나 호기 시 멈추도록 지도하였다. PET과 CT가 정합된 전신영상 관상단면에서 횡경막-간 경계의 정합오차를 길이로 측정하였으며 각 호흡법에 따른 성별, 연령, 상병의 정합오차를 비교하였다. 자유호흡과 호기 시 잠시 멈춤 상태에서 정합오차의 차이는 통계적으로 유의한 차이가 없었으며 호흡법에 따른 정합차이가 99%이상이 5 mm이하였다. 호흡법, 연령, 상병에 따른 정합오차의 차이가 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 PET/CT 검사시 호흡법에 의한 PET와 CT영상의 정합차이가 없음을 증명하였다. 호흡에 의한 motion artifact를 줄이기 위해서는 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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