본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
관상동맥 CT 조영술은 높은 정확도로 유의한 관상동맥 협착을 발견할 수 있어 관상동맥 질환이 의심되는 환자들에서 침습적 관상동맥 조영술의 문지기로서의 역할을 인정받고 있다. 그러나 관상동맥에 과도한 석회화 경화반이 있으면 내강을 시각화하기 어려워 영상의 해석에 오류를 초래할 수 있다. 이는 주로 CT 스캐너의 제한적인 공간 해상도로 인해 석회화 경화반에 의한 번짐허상이 발생하기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 높은 칼슘 점수를 보이는 CT 영상에서 관상동맥 협착을 평가해야 하는 상황을 종종 마주한다. 이러한 한계를 극복하기 위한 기술적인 방법으로 고해상도 CT 스캐너의 도입, 새로운 재구성 기법 및 후처리 기술의 개발, 감산기법 등이 있으며, 판독에 도움이 되는 방법으로 적절한 창너비 및 창높이의 설정, 혈관의 단면 영상에서 석회화 경화반의 범위 및 내강의 잔류 가시성 평가 등이 권고된다.
PET/CT 영상에서 표준섭취계수(Standardized uptake value, SUV)는 간단한 반정량적인 방법으로 정상 조직과 종양 조직의 섭취 비를 측정하여 임상에서 육안적인 평가와 함께 유용하게 사용되고 있지만 많은 변수들로 인해 SUV에 영향을 주게 된다. 그 중 혈관 삽입기구나, 주사 부위의 잔여 방사능과 그 위치에 따라서 영향을 평가해 보고자 한다. GE Discovery 600 (GE Healthcare, MI, USA)과 NEMA IEC Body Phantom을 사용하였다. $^{18}F-FDG$ 5.7 kBq/mL를 물과 함께 phantom에 채웠고, 22 mm 직경의 구에 7.4, 14.8, 22.2, 29.6, 37, 55.5 MBq로 변화하여 SFOV에 포함, 불포함 그리고 끝단에 걸쳐진 조건으로 시뮬레이션 하였다. 획득된 영상에 관심영역을 설정하여 SUV에 미치는 영향을 비교 평가하였다. SFOV 포함 여부에 따라 구분한 3 그룹에서 방사능량에 상관없이 SFOV에 포함되지 않은 것이 가장 높은 SUV를 나타내었으며, 끝단에 걸친 것, 포함된 순으로 SUV의 변화가 있었다. 이중 구의 방사능량이 7.4 MBq의 경우 SFOV에 포함과 끝단에 걸친 위치의 경우 평균 SUV는 0.780, 0.840로 나왔으며 SFOV 밖에 위치 할 경우 0.896이 나왔다. 22.2 MBq과 55.5 MBq의 SUV는 동일한 순서대로 0.600, 0.700, 0.728, 0.372, 0.460, 0.508로 나왔으며, 구의 잔여방사능량에 따라 최소 10.4% 최대 62.8% 차이를 보였다. 본 연구를 통해 혈관삽입기구에 잔여 방사능이 많이 남아 있을수록 SUV를 과소평가하였다. 또한 SFOV에 포함여부에 따라서도 SUV의 변화가 있었으며, 포함되지 않았을 때 가장 적은 차이를 알 수 있었다. 추후에 혈관 삽입 기구 내 잔여 방사능과 환자의 혈관외 누출에 따른 방사능을 측정 할 수 있다면 임상에 더욱 도움이 되리라 사료된다.
영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.
본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는 DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.
여닫이형 방사선 치료에서, 잔여 움직임으로 인하여 방사선은 실직적인 질병의 부위 뿐만이 아니라 주변 정상조직까지 투여 되도록 되어 있다. 비록 표적이 방사선 투여 중 움직이지만, 방사선이 최소한도로 실질적인 부위 (임상적 표적 체적)에 조사되기를 원한다. 본 연구의 목적은 여닫이형 치료에 있어서 방사선이 실질적인 표적에 투여되는지를 검증하고, 여닫이 범위, 움직임의 정도 및 임상적 표적체적의 크기의 변화에 따라, 표적및 주변 조직에 투여되는 방사선의 경향을 연구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 실험 및 이론적인 연구를 고안하여 수행하였다. 직육각형 및 피라미드형의 표적 체적을 내포하는 팬텀을 만들어 움직이며 4차원 영상을 얻었다. 여러 여닫이 범위를 얻어진 영상에 적용하여 치료계획용 내부표적(표적체적 및 내부 움직임범위포함)을 만들었다. 직육각형 표적에는 전통적인 치료계획을 그리고 피라미드형 표적에는 세기 변조형 치료계획을 세웠다. 평판형 다이오드에 치료계획에서 얻어진 여닫이형 방사선을 수직으로 조사하여 실험적으로 선량평가를 수행하였고 또한 움직이는 상황에서 선량투여를 전산적으로 모사하였다. 본 연구는 두 표적에 대한 반음영 영역의 확장 및 움직임으로 인하여 방해 받았으나 확실하게 수행된 표적 선량투여 그리고 주변 조직에 투여된 상당량의 선량등을 수반하는 잔여움직임의 영향을 정량적으로 그리고 해석적으로 분석하였다. 선량-체적 히스토그램 분석에 따르면, 내부표적에는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 또한 표적체적이 증가함에 따라 선량이 증가함을 보였고, 내부 움직임 범위에 해당하는 체적에 대하여는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 선량이 증가하였고, 마지막으로 주변 정상조직에 대하여는, 내부 움직임 범위와는 반대의 경향을 보였다. 본 연구는 잔여움직임의 영향에 대하여 확실한 이해를 주었고 호흡행태가 재생되는한 불연속적인 투여과 표적의 움직임에도 불구하고 여당이형 방사선 치료는 안전함을 입증하였다. 본연구에서 수반된 절차와 전산적 모델은 여닫이형 치료의 시작점 검증, 주기적인 품질관리 및 환자별 검증에 사용될 수 있다. 환자별 영상에 선량을 재구성하는 방향으로 추후 연구가 필요하다.
온보드영상장치(OBI)를 사용하고 있는 콘빔CT(CBCT)를 이용하여 인체 팬텀 자세 및 위치와 모의치료시 인체 팬텀 자세 및 위치를 비교하여 CBCT의 3D 타깃 위치의 유용성을 평가하고자 한다. 실제방사선 치료와 동일한 과정으로 모의 치료계획을 하기 위해서 인체 팬텀(The Rando Phantom) 을 set up 한다. 기준점에 놓인 인체팬텀에서 CBCT를 이용하여 평행이동 및 회전이동 하였다. 이때 얻어진 영상들의 위치 차이에 대한 평균 및 편차를 인체 팬텀의 실제 이동 값과 비교하였다. 실험은 10회씩 반복하여 오차의 표준 편차를 구하였다. CBCT로 획득한 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 비교하는 3D/3D 매칭에서 평균 setup의 residual error의 평균 및 표준편차는 lateral $0.2{\pm}-0.2$ mm, longitudinal $0.4{\pm}0.3$ mm, vertical $-0.4{\pm}0.1$ mm 로 각각 0~4 mm의 범위 이내로 나타났다. 모의실험 된 회전 내용은 $0.4{\pm}0.2$ mm, $0.3{\pm}0.3$ mm, 그리고 $0.3{\pm}0.4$ mm이다. 회전에 의한 error는 $0{\sim}0.6^{\circ}$ 범위이다. 인체 팬텀을 이용한 CBCT 3D/3D 매칭은 모의 치료 시와 환자 치료 시 정확한 정합을 함으로써 error를 최소화 하였다.
본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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