• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.151-159
• /
• 2014

Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.395-403
• /
• 2016

최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.162-165
• /
• 2017

제안 논문은 x-ray 입력영상에서 관심부위 영역을 추출해 참조이미지와 비교하는 경우가 발생한다. x-ray영상의 모양은 같지만 대상의 크기나 방향 및 위치가 서로 다르게 촬영되어 나타나게 된다. 이와 같이 동일 대상에 대해 서로 다른 영상이 입력될 경우 영상의 유사도 측정법을 이용해 명암의 발기 차이를 측정한다. 또한 거리 측정은 x-ray 데이터의 벡터좌표(x,y,z)를 가지고 두 점간의 거리를 계산한다. 제안 방식은 기존 방식에 비해 관심영역 추출의 정확도 향상과 참조이미지 매칭 수행시간이 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.96-100
• /
• 2012

정 자장($B_0$)의 세기가 7 T(Tesla) 또는 9.4 T 고자기장 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템은 정 자장의 세기가 1.5 T 또는 3 T MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템에 비하여 인가된 RF(Radio Frequency) 필드의 높은 불균질성을 보여준다. 다채널(multi-channel) RF 코일에서는 인가된 RF 자장($B_1^+$)의 불균질성을 개선시키기 위해서 각각의 코일 소자(element)에 인가되는 전류의 크기와 위상을 독립적으로 조절할 수 있다. 선택된 관심 영역에서의 RF 자장이 균일하도록 RF 코일의 각 요소로 들어가는 최적화된 전류의 크기와 위상 값을 얻기 위해서 iterative 방법과 함께 convex 최적화 방법이 사용된다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 9.4 T MRI 시스템에 RF 코일의 공진 주파수가 400 MHz을 가지는 다채널 전송 선로 코일이 인체 두상 모형과 함께 모델링되었으며, 이 코일에 의하여 자장이 얻어진다. 9.4 T MRI 시스템을 위한 시뮬레이션 결과가 자세히 논의된다.