본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
현행 노선선정시 1:5,000 축척의 수치지도를 이용하여 계획, 검토하고 있으나, 수치 지도는 수정, 갱신주기가 원활치 못하여 급속한 개발에 따른 지형·지물의 변화 등이 반영되지 않아 실제와 상이한 부분들이 존재한다. 이에 대한 대안으로서, 본 연구에서는 기존 노선계획 방법에 의해 수치지도를 기본자료로 사용하여 노선선정을 한 후, 이를 IKONOS 위성영상과 중첩하여 지형·지물의 사실적 표현을 통한 문제점을 파악하고, 이에 따른 노선변경을 하였다. 이로써 기본설계의 질적 내실화와 지형에 맞는 합리적인 도로의 선형을 도출할 수 있었으며, 차후 실시설계 단계에서의 노선변경을 미리 예방함으로써 경제성을 도모할 수 있었다. 한편, IKONOS 영상의 기하학적 보정에 있어서 지상기준점 수가 충분할 경우에는 TPS(Thin Plate Spline)변환을 효과적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
The paper presents methods of determining the capacity and installation positions of regenerative inverters installed in DC 1500V electric railway system. We suggested a method that approximates using parameters related to substations where regenerative inverters are installed, railway lines and operating motor cars, and another that calculates using regenerative power obtained from Train performance Simulation (TPS) and Power Flow Simulation (PFS). We carried out TPS and PFS for Seoul Subway Line $5{\sim}8$, calculating regenerative power and determining substations where regenerative inverters would be installed and the optimal capacity and number of inverters to be installed.
본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.
본 연구의 목적은 새로 개발된 2차원 토모테라피 선량측정 시스템의 가능성을 알아보는 것이다. 방사선이 조사되면 가시광성을 내보내는 인광판을 원통형 물팬텀에 삽입하였다. 치료계획장치에서 원 모양, C자 모양, 다중표적 3종류의 가상의 표적을 만들고 각 표적에 10 Gy의 방사선을 전달하도록 하였다. 원통형 팬텀을 토모테라피 치료테이블위에 올려놓고 치료계획대로 방사선을 조사하였다. CCD카메라로 쵤영된 모든 프레임은 누적되었고 각 픽셀은 선량으로 변환되었다. 인광판으로부터 나온 영상은 치료계획장치에서 계산된 선량분포와 비교하였다. 선량기울기(dose rate)와 픽셀값의 관계그래프는 선량기울기 900 MU/min 까지 포화(saturated)되지 않았다. 인광판의 선형성 보정이 개선된다면 인광판과 CCD카메라를 이용한 토모테라피의 2차원 선량측정이 유용할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 이용하여 방사선 치료계획 시 3차원 흡수선량 분포 검증을 위한 정도 관리 소프트웨어를 개발하여 겔을 이용한 3차원 선량분석 방법을 제시하고자 한다. 우선 치료계획상의 3차원 흡수선량 데이터와 측정한 겔 광학밀도 데이터의 입출력 기능을 구현하였고, 변환 테이블을 이용하여 광학밀도를 흡수선량으로 변환하는 기능을 구현하였다. 겔에서 측정된 흡수선량과 치료계획상의 흡수선량 분포간의 기하학적 매칭을 위하여 3D 볼륨 데이터의 x, y, z 방향 및 회전 변환을 구현하였다. 매칭이 완료된 두 선량 분포간에 일치도를 검증하기 위하여 3차원 감마 인덱스알고리듬을 구현하였고, 감마 통과 지도(gamma passing map) 기반의 일치도 확인 기능을 구현하였다. 광학밀도와 흡수선량간의 관계를 분석하기 위하여 원기둥 형태의 $PRESAGE^{REU}$ 겔을 대상으로 X-선 전산화 단층촬영기를 이용하여 CT 영상을 획득하였고, 방사선 치료계획 시스템(Eclipse, Varian, Palo Alto)을 이용하여 원반 형태의 6개의 가상 표적을 생성하여, 각각에 1 Gy에서 6 Gy까지 선량이 전달되도록 입체조형 방사선 치료계획을 수립하였다. 다음으로 광학 CT 스캐너($Vista^{TM}$, Modus Medical Devices Inc, Canada)를 이용하여 기준 투영 영상들을 획득하였고, 치료계획과 동일하게 겔에 방사선을 조사하였다. 조사2시간 후 매 2시간 간격으로 광학 CT 스캐너로 투영 영상 셋을 획득 후 3차원 광학밀도 데이터로 재구성하였다. 실린더 중심축을 따라 치료계획상의 흡수선량 프로파일과 광학밀도 프로파일을 추출하여 광학선량 대비 흡수선량 대응 테이블을 정의하였다. 이후 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 3차원상의 선량 분포의 일치도를 평가하였다. 광학밀도와 흡수선량간에는 supra-linear 관계가 나타났으며, 광학밀도는 그 크기에 따라 24시간당 60% 전후로 감쇄하였다. 측정된 흡수선량은 중심축 부근에서는 치료계획 선량과 잘 일치하였으나, 주변부로 갈수록 크게 낮아짐을 확인할 수 있었으며, 이로 인하여 3D 감마 통과율은 선량 차이율과 DtoA 각각 3%/3 mm의 조건하에 70.36%로 낮게 나타났다. 이러한 결과는 광학 CT 스캐너 내부의 오일과 $PRESAGE^{REU}$ 겔간의 굴절률이 정확하게 매칭되지 않아서 광학 스캔 시 빔이 굴절되어 부정확한 데이터를 만들어 내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 정도 관리소프트웨어는 3차원 겔 선량을 비교 분석하기에 유효한 것으로 평가되었으나, $PRESAGE^{REU}$ 겔로부터 정확한 흡수선량데이터를 획득하기 위해 겔 선량측정 과정의 많은 개선이 요구된다.
ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.
목 적: 이중선원 듀얼에너지 CT(DS-DECT)의 가상 단색 영상을 이용해서 영상의 질 향상과 선량학적 영향에 대한 방사선치료계획 이용의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: DS-DECT를 이용하여 듀얼에너지(80/Sn 140 kVp)와 싱글에너지(120 kVp) 영상을 획득하였다. 영상 교정 팬텀 실험을 위해서 40-140 keV 범위로 단색 영상을 재구성했다. 선량 측정용 고체물등가팬텀 연구에서는 64, 69, 88, 105 keV 단색 영상을 선택했다. 스테인리스 스틸을 포함한 고체물등가팬텀에 $10{\times}10cm^2$ 조사야, SSD 100 cm, 10 MV 광자선, 100 MU 조사선량, 단일빔으로 치료계획을 수립하였다. 방사선량측면도 자료는 중심축에 위치한 4개의 지점에서 구했다. 싱글에너지 CT에서 획득한 다색 영상을 기준영상으로 하고, 가상 단색 영상의 선량학적 결과를 분석하였다. 결 과: 낮은 단색 에너지 수치에서 평균 감약이 증가했다. 7개의 물질 중에서 Teflon이 에너지 의존성이 가장 컸고, 10 keV 수치 상승으로 CT number가 평균 2.48 % 감소했다. 저밀도 공기에서는 단색 에너지에 대한 에너지 의존성이 없었다. Polystyrene, Acrylic은 70 keV 이상에서 안정한 CT number를 나타내었다. CT-ED 변환 곡선은 80 keV 단색 영상과 120 kVp 다색 영상이 비슷하였다. 단색 영상의 에너지가 증가할수록 금속의 식별 능력이 향상되었다. 줄무늬 인공음영은 105 keV 단색 영상에서 높은 감소를 보였지만, 여전히 남아 있었다. 다색 영상과 비교하여 각 영상에 따른 방사선치료계획의 선량학적 차이는 ${\pm}0.7%$ 미만이었다. 결 론: 듀얼에너지 영상의 획득은 싱글에너지에 비해 피폭선량을 감소시킬 수 있고, 가상 단색 영상은 CT number 보정에 유용하였다. 향상된 영상의 질은 인체의 기하구조 묘사와 전자 밀도 분포 형성에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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