• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 1998

In this study, a three-dimensional geometrical parameterized finite element modeling of the lumbar spine is compared with the 3-D reconstruction model from 2-D CT image. feasibility and accuracy of the parameterized modeling method is evaluated compared with conventional 3-D reconstruction method from 2-D CT image.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.1-5
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• 2021

Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.208-215
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• 2009

2차원의 영상을 이용한 돌출형 전립선 비대증의 부피 평가방법에서 돌출부위를 포함시킬 경우와 포함시키지 않을 경우의 부피변화를 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering, VR)을 이용하여 비교 평가하고자 한다. 돌출형 전립선 부피측정을 위한 가상 전립선 모델은 곤약을 이용해 임의로 평균 1 cm 정도로 돌출되도록 하여 10 ml에서 각각 10 ml씩 부피를 변화시켜 100 ml까지 총 10 개의 모델을 제작하였다. 이 때 제작된 모델의 부피측정은 64 channel 전산화단층촬영(computed tomography, CT)과 3.0 Tesla 자기공명영상(magnetic resonance image, MRI)을 이용하여 획득된 3차원 볼륨 영상자료로 계측하였다. 산출한 CT와 MRI영상들의 3차원 볼륨데이터 근접성 평가를 위해 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 하였다. 또한 획득한 영상자료는 3차원 영상처리를 통하여 볼륨 렌더링으로 재구성한 후 타원체부피공식법을 이용하여 돌출부위를 포함시킬 때와 포함하지 않을 때의 부피를 구하였다. 이 때 돌출 유무에 따라 각각 측정된 부피와 3차원 볼륨 렌더링의 부피를 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 사용하여 유의성을 평가했으며 상관계수(pearson's correlation coefficient, r)를 사용하여 상관관계를 분석하였다. 계측된 가상 전립선 모델의 돌출부위길이는 CT에서 $0.90{\pm}0.18\;mm$, MRI에서 $0.75{\pm}0.11\;mm$이었으며, CT와 MRI에서 계측된 3차원 영상 부피의 p-value는 0.414로 유의한 차이는 없었다. 그러나 MRI에서 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.139로 나타났으며, CT에서도 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.057로 나타났다. 돌출형 전립선의 부피측정은 돌출부위를 제외하고 상하길이를 측정하는 것이 3차원 볼륨 렌더링에 의한 부피 값과 더 가까운 부피 값을 얻을 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.23-30
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• 2007

본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권8호
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• pp.126-131
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• 2009

Acetabular dysplasia is a condition defined by inadequate development of an individual's acetabulum. Individual diversity of the symptoms in this disease needs safe and accurate preoperative planning. Technologies that utilize multidimensional image information are thus important. The assessment method by Janzen et al. was suggested a coefficient method in evaluation of acetabular dysplasia. In this study, we applied it, using a three-dimensional computed tomography (3D CT) on the koreans. 19 cases of the normal hips and 4 cases of the acetabular dysplasia were investigated to evaluate the proved method; 3D CT was used to define the geometric center of the femoral head and to measure center edge angles at $10^{\circ}$ rotational increments around the acetabular rim. Mean and standard deviation in CEAs (Center Edge Angle) of normal 19 hips at $10^{\circ}$ rotational increments from anterior to posterior rim were determined, and termed as a 'normal curve'. Then this normal values were compared with the CEA data measured from 4 cases of acetabular dysplasia patiens. Quantative comparison of the CEA values between the normal cases and dysplasia cases was successfully demonstrated, and thus, we claim that this simple CT method of assessing acetabular dysplasia can be well applicable to diagnosis, quantification and surgical planning for adult acetabular dysplasia patients.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.135-144
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• 2022

In this study, we transformed 4680 type lithium-ion batteries to 3-dimensional CAD models and present a methodology to detect defects using Radon inverse transformation. Transparency was applied to the model to make it look like a CT image when viewed from the front. One normal and three defect models were created and analyzed. The models were saved as image files while rotating at a certain angle. Then, we used the Radon inverse transformation to reconstruct the original 3D geometry from the image files. Finally, we successfully found defects in the defect models for three cases.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제11권1호
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• pp.71-74
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• 1990

In the medical modalities, three-dimensional objects must be reconstructed from the consecutive slices. but the slime separation is usually much greater than the pixel size within an individual slices. In this paper, an interpolation scheme for filling the spare between the shapes in two successive slices is developed. It minimizes the computation involvement in segmentation of 3-D reconst ructlon process as well as more accurately approximates the object than the linear interpolation method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.79-88
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• 1989

본 논문에서는 2차원적인 CT영상의 단면으로부터 3차원 영상을 재구성하고 수정하기 위한 시스템을 구성하기 위하여 선형 octree를 이용하였다. 선형 octree를 소형 컴퓨터 시스템에 적용할 경우, 재구성하기 위하여 소요되는 많은 데이터를 효율적으로 압축할 수 있었다. 특히 이러한 트리구조는 공간적인 개념이 포함되어 있는 계층적인 표현방식을 갖기 때문에 3차원 영상을 2차원 화면에 표현하기 위한 은면제거를 효율적으로 수행할 수 있었으며, 관측위치의 변환 및 명암표시의 실현이 가능하였다. 실제 CT에 의하여 획득된 인체기관을 재구성하여 봄으로서 기술적 기법들 확인하였으며, 임상적인 치료와 외과 수술계획에 사용될 가능성을 확인하여 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.468-475
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• 2020

In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.

• 대한기계학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.767-776
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• 1985

본 연구에서는 초기 조건(입구 R$_{i}$수)의 변화에 따른 속도 분포, 온도 분 포, 확산율, 계면의 변화등을 연구하며, 난류 혼합과 계면의 불안정에 기인한 속도장 과 온도장의 변화과정을 가시화 사진과 비교 분석한다.다.