This paper presents a two-step, semi-automated method for reconstructing a three-dimensional (3D) shape of the prostate from a 3D transrectal ultrasound (TRUS) image. While the method has been developed for prostate ultrasound imaging, it can potentially be applicable to any other organ of the body and other imaging modalities. The proposed method takes as input a 3D TRUS image and generates a watertight 3D surface model of the prostate. In the first step, the system lets the user visualize and navigate through the input volumetric image by displaying cross sectional views oriented in arbitrary directions. The user then draws partial/full contours on selected cross sectional views. In the second step, the method automatically generates a watertight 3D surface of the prostate by fitting a deformable spherical template to the set of user-specified contours. Since the method allows the user to select the best cross-sectional directions and draw only clearly recognizable partial or full contours, the user can avoid time-consuming and inaccurate guesswork on where prostate contours are located. By avoiding the usage of noisy, incomprehensible portions of the TRUS image, the proposed method yields more accurate prostate shapes than conventional methods that demand complete cross-sectional contours selected manually, or automatically using an image processing tool. Our experiments confirmed that a 3D watertight surface of the prostate can be generated within five minutes even from a volumetric image with a high level of speckles and shadow noises.
Purpose: We have developed a new method of segmenting the areas of absorbable implants and bone using region-based segmentation of micro-computed tomography (micro-CT) images, which allowed us to quantify volumetric bone-implant contact (VBIC) and volumetric absorption (VA). Materials and Methods: The simple threshold technique generally used in micro-CT analysis cannot be used to segment the areas of absorbable implants and bone. Instead, a region-based segmentation method, a region-labeling method, and subsequent morphological operations were successively applied to micro-CT images. The three-dimensional VBIC and VA of the absorbable implant were then calculated over the entire volume of the implant. Two-dimensional (2D) bone-implant contact (BIC) and bone area (BA) were also measured based on the conventional histomorphometric method. Results: VA and VBIC increased significantly with as the healing period increased (p<0.05). VBIC values were significantly correlated with VA values (p<0.05) and with 2D BIC values (p<0.05). Conclusion: It is possible to quantify VBIC and VA for absorbable implants using micro-CT analysis using a region-based segmentation method.
근골격계 수술 전 CT 촬영 후 3차원 체적영상을 Increment별로 구현하는 과정에서 시간이 많이 소요되지 않고 데이터의 양도 많지 않은 적절한 Increment를 찾아 제안하고자 한다. 이에 본 연구에서는 손, 무릎, 발인체팬텀을 CT로 검사후, MMWP 프로그램을 사용하여 3차원 체적영상을 구현하여 재현성 평가를 하였다. 첫 실험으로는 각 Increment에 따른 세 가지 인체팬텀 별 데이터양을 분석하였다. 두번째 실험으로는 재현성평가와 실측 길이를 비교하였다. Increment에 따라 각 팬텀별로 이미지 데이터양을 분석한 결과 Increment를 0.1mm 로 설정했을 때보다 1.0mm 로 설정하였을 때 1/10 정도로 데이터양이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 구현성 평가를 하였을 때 손 팬텀은 0.7mm, 무릎 팬텀과 발 팬텀은 0.6mm 부터 gap이 생성되었고 실제 팬텀과 실측 길이를 비교하였을 때 길이가 많이 차이나서 구현성이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. Increment가 1.0mm 에 가까울수록 이미지 수가 적고, 3D 구현 시간이 적게 소요되지만 gap이 생성되면 구현성이 급격이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 영상의 gap이 생성되기 전 Increment를 알아내어 적용하는 것이 수술 전 진단을 내리기에 가장 적합하다. 본 연구를 통해 CT 촬영후 VRT Rendering을 통한 3D 영상 구현시 정확한 Increment 설정을 증명할 수 있는 지표가 되기를 기대한다.
본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.
최근 방사선치료는 치료 장비에 있어 고도화되고 방법 또한 다양해지고 있다. 기존의 방사선치료의 경우 다엽콜리메이터의 두께가 치료계획에 있어서 중요한 요인으로 생각되었지만 세기변조방사선치료의 개념에서는 그 중요성이 다소 떨어진다. 이 시점에서 보다 정밀한 치료를 시행할 때 다엽콜리메이터와 더불어 어떤 방식으로 치료계획을 세우고 치료하느냐를 고민할 시점이 되었다고 본다. 따라서 본 연구는 5 mm 다엽콜리메이터를 적용한 용적변조회전조사치료(Volumetric modulated arc therapy, VMAT) 치료계획과 2.5 mm 다엽콜리메이터를 적용한 입체조형동적회전조사치료(Dynamic conformal arc therapy, DCAT) 치료계획을 여러 가지 모양을 지닌 가상의 표적용적에 따라 나타나는 치료선량분포를 확인하고 실제 환자치료에 적용하여 보다 효율적인 방사선치료를 구상하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 목적은 치료계획 시 전산화 단층촬영영상과 자기공명영상과의 융합을 통해 영상의 재현성 및 유용성을 평가하고 획득한 영상에서 타겟 선량을 비교, 분석하고자 자체개발한 팬톰을 사용하여 수행하였다. 전산화단층촬영을 한 팬톰의 영상과 각기 다른 자장의 세기로 촬영한 팬톰의 자기공명영상에서 팬톰 내에 존재하는 작은 홀의 크기 및 용적의 재현성을 비교하고, 임의의 타겟에서 선량 변화를 비교, 분석하였다.
The three dimensional geometries of an aluminum open cell foam before and after uniaxial compressive loading were investigated using the X-ray micro CT(computed tomography). Aluminum 6101-T6 open cell foams of 10, 20, 40 ppi (pore per inch) were considered in this work. After the serial sectioning CT images of aluminum foams were obtained from non-destructive X-ray images, the exact 3D structure were reproduced and visualized with commercial image processing program. The relative density ratio was around the 7.0 to 9.0 range, the unit cells showed anisotropic shapes having the different dimensional ratios of 1.1 to 1.3 between the rise and the transverse directions. The yield stress increased with the relative density ratio and the volumetric strain increased proportionally with compressive strain. The plateau stress in the compressive stress-strain curve was caused by the buckling of ligaments.
Optical Coherence Tomography (OCT) is an important noninvasive medical imaging technique that can reveal subsurface structures of biological tissue. OCT has demonstrated a good correlation with histology in sufficient resolution to identify morphological changes in articular cartilage to differentiate normal through progressive stages of degenerative joint disease. Current OCT systems provide individual cross-sectional images that are representative of the tissue directly under the scanning beam, but they may not fully demonstrate the degree of degeneration occurring within a region of a joint surface. For a full understanding of the nature and degree of cartilage degeneration within a joint, multiple OCT images must be obtained and an overall assessment of the joint surmised from multiple individual images. This study presents frequency domain three-dimensional (3-D) OCT imaging of degenerative joint cartilage extracted from bovine knees. The 3-D OCT imaging of articular cartilage enables the assembly of 126 individual, adjacent, rapid scanned OCT images into a full 3-D image representation of the tissue scanned, or these may be viewed in a progression of successive individual two-dimensional (2-D) OCT images arranged in 3-D orientation. A fiber-based frequency domain OCT system that provides cross-sectional images was used to acquire 126 successive adjacent images for a sample volume of $6{\times}3.2{\times}2.5\;mm^3$. The axial resolution was $8\;{\mu}m$ in air. The 3-D OCT was able to demonstrate surface topography and subsurface disruption of articular cartilage consistent with the gross image as well as with histological cross-sections of the specimen. The 3-D OCT volumetric imaging of articular cartilage provides an enhanced appreciation and better understanding of regional degenerative joint disease than may be realized by individual 2-D OCT sectional images.
변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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