방사선치료 계획시 다중영상 활용의 정확도 향상을 위한 영상정합 알고리즘 분석

송주영,이형구,최보영,윤세철,서태석 한국의학물리학회 2002 의학물리 Vol.13 No.4

방사선치료 계획시 다중영상의 장점들을 활용하여 종양부위 설정의 정확도를 높일 수 있는 방법들이 연구되고 있다 본 연구에서는 다중영상의 장점들을 적절히 활용하기 위해 선행되어야 하는 영상정합과 관련하여 정확도 및 실용성 측면에서 현재 가장 많이 사용되고 있는 chamfer matching 알고리즘과 mutual information maximization 알고리즘을 분석하여 정합 대상 영상들의 특성에 따라 정확도 측면에서 더 적합한 영상정합 방법을 도출하고자 하였다. 이를 위해 다중영상 획득이 가능하게 설계, 제작한 폐 팬텀을 대상으로 CT, MRI, SPECT 영상을 획득하였고, 분석대상으로 선정된 두 정합 알고리즘을 효과적으로 구현할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 서로 다른 발현기전의 영상간 정합을 수행하여, 정합 대상 영상의 해상도 및 영상 정보 손실에 따른 정합 결과의 정확도를 분석하였다. 다중영상간 정합 결과, 두 정합 알고리즘 모두 이동거리 평균 오차 2.3 mm, 회전각도 평균 오차 $1.5^{\circ}$ 내의 결과를 보여 다중영상 정합에 있어 모두 타당성 있는 방법임을 검증할 수 있었으나, chamfer matching 방법의 경우, 낮은 해상도의 영상과 손상된 영상에서의 정합 결과는 mutual information 방법의 경우와 비교하여 상대적으로 증가된 정합 오차를 보였다. 본 연구결과, mutual information 방법은 chamfer matching 방법에서 선행되어야 하는 contour 추출과정을 필요로 하지 않고, 영상 특성에 큰 영향 없이 정확한 정합결과를 도출하여, 다중 영상간 정합 알고리즘으로 좀 더 양호한 방법임을 확인할 수 있었다.생존율은 각장 10 cm 시험구에서 98.10% 이었으며, 다른 시험구(90.95~94.76%)보다 높게 나타났다. 한편, 자연발생적으로 서식하는 원서식지와 이식지에 있어서 키조개의 성장률은 이식지가 원서식지보다 각장, 전중량, 육중량 및 패주중량이 각각 1.3배, 2.6배, 2.7배 및 4.5배씩 더 증가하였다.졌다.부의 H pylori 균체 밀도가 유의하게 감소하였다 (p<0.05). IgY정제 투여군에서 위체부의 만성 염증 활성도가 감소하는 경항을 보였다. IgY 함유 계란 투여군에서 위전정부 및 위체부의 장상피화생과 위축도는 치료전후 변화가 없었다. IgY정제 투여군의 1예에서만 치료전 위전정부에 경도의 장상피화생이 관찰되었으며 치료후 정상으로 호전되었다. 위점막 위축은 대상환자 모두에서 치료전후 변화가 없었다. 이용 가능성이 전망된다. 다소 높은 경향이었으나 유의성이 없었고, PNMTs의 발현정도는 OVX+Oil군과 OVX+E$_2$군 모두에서 부신 > SNC >시상하부 순으로 나타났다. PNMTs 발현에 미치는 estradiol의 효과로 SNc에서는 유의한 감소를, 부신에서는 유의한 증가를, 그리고 시상하부에서는 통계적 유의성은 없으나 증가하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 카테콜아민 생합성 효소들의 유전자 발현의 조절에 미치는 estrogen의 영향이 세포기원이 neural crest cell인 부신 수질은 물론 뇌의 상이한 지역간에서도 조직특이적임을 관찰하였다. 이러한 결과는 각 조직에서의 estrogen 수용체 유형의 차이, 작용 모드와 각 효소 유전자 발현 사이에 중요한 상관관계가 있음을 시사한다.아 대봉광상의 광화유체에 대한 기원과 진화과정을 두 가지로 생각할 수 있다 There have been many studies on the application of the reciprocal advantages of multimodality image to define accurate target volume in the Process of radiation treatment planning. For the proper use of the multimodality images, the registration works between different modality images should be performed in advance. In this study, we selected chamfer matching method and mutual information method as most popular methods in recent image registration studies considering the registration accuracy and clinical practicality. And the two registration methods were analyzed to deduce the optimal registration method according to the characteristics of images. Lung phantom of which multimodality images could be acquired was fabricated and CT, MRI and SPECT images of the phantom were used in this study. We developed the registration program which can perform the two registration methods properly and analyzed the registration results which were produced by the developed program in many different images' conditions. Although the overall accuracy of the registration in both chamfer matching method and mutual information method was acceptable, the registration errors in SPECT images which had lower resolution and in degraded images of which data were removed in some part were increased when chamfer matching method was applied. Especially in the case of degraded reference image, chamfer matching methods produce relatively large errors compared with mutual information method. Mutual information method can be estimated as more robust registration method than chamfer matching method in this study because it did not need the prerequisite works, the extraction of accurate contour points, and it produced more accurate registration results consistently regardless of the images' characteristics. The analysis of the registration methods in this study can be expected to provide useful information to the utilization of multimodality images in delineating target volume for radiation treatment planning and in many other clinical applications.

방광암 환자의 영상유도 방사선치료에 관한 고찰

배성수,배선명,김진산,강태영,백금문,권경태,Bae, Seong-Soo,Bae, Sun-Myoung,Kim, Jin-San,Kang, Tae-Young,Back, Geum-Mun,Kwon, Kyung-Tae 대한방사선치료학회 2012 대한방사선치료학회지 Vol.24 No.1

목 적: 현재 본원에서 방광암 환자의 영상유도 방사선치료는 재현성을 높이기 위하여 환자의 상태에 따라 알맞은 양의 생리식염수를 주입하고 영상유도 시스템(On-Board Imager system, OBI, VARIAN, USA)의 Cone.Beam CT (CBCT)로 3차원 정합(3D-3D matching)을 하여 치료를 한다. 본 연구에서는 방광암 환자의 치료 시 획득한 CBCT 영상의 분석을 통해 뼈를 기준으로 한 정합과 방광을 기준으로 한 정합의 차이를 알아보고, 생리 식염수를 주입한 방광의 체적 변화를 알아보고 방광암 환자의 치료 시 더욱 적절한 영상정합방법을 평가하고 고찰하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2009년 1월에서 2010년 4월까지 방사선치료를 위해 내원한 방광암 환자 7명을 대상으로 Folly catheter를 이용하여 방광 내 잔류 소변을 제거한 뒤 환자 개개인에 맞게 정해진 양 만큼의 생리식염수를 주입하고 CT-Sim 후 치료계획을 설계하였다. 그 뒤 OBI system을 이용하여 치료 전 자세 확인을 위해 CBCT를 찍었고, 담당 주치의가 모든 대상 환자의 영상 정합을 진행하였다. 총 45개 CBCT 영상을 이용하여 뼈를 기준으로 한 영상정합과 방광을 기준으로 한 영상정합의 차이를 분석하였다. 또, 방광의 체적 변화를 Eclipse (version 8.0, VARIAN, USA)를 통해 얻어냈다. 결 과: 뼈를 기준으로 한 영상정합을 한 후 다시 방광을 기준으로 한 정합의 차이는 X축으로 평균 $3{\pm}2mm$, Y축으로 $1.8{\pm}1.3mm$, Z축으로 $2.3{\pm}1.7mm$이고 전체 이동거리는 $4.8{\pm}2.0mm$로 나타났다. 또 방광의 체적은 기준 대비 $4.03{\pm}3.97%$의 차이를 나타냈다. 결 론: 방광의 특성상 해부학적 위치 및 내부의 움직임으로 인해 뼈를 이용한 영상정합 후에도 방광의 위치 차이가 발생하였다. 또, 생리식염수를 채운 방광의 체적은 4.03%의 차이를 나타냈으나 영상 정합 시 모두 계획한 볼륨 안에 포함되는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 생리식염수를 주입한 뒤 방광을 기준으로 영상 정합을 실시함으로써 더욱 정확한 치료를 실시 할 수 있을 것으로 사료된다. Purpose: In hospital image-guided radiation therapy in patients with bladder cancer to enhance the reproducibility of the appropriate amount, depending on the patient's condition, and image-guided injection of saline system (On-Board Imager system, OBI, VARIAN, USA) three of the Cone-Beam CT dimensional matching (3D-3D matching) to be the treatment. In this study, the treatment of patients with bladder cancer at Cone-Beam CT image obtained through the analysis of the bones based matching and matching based on the bladder to learn about the differences, the bladder's volume change injected saline solution by looking at the bladder for the treatment of patients with a more appropriate image matching is to assess how the discussion. Materials and Methods: At our hospital from January 2009 to April 2010 admitted for radiation therapy patients, 7 patients with bladder cancer using a Folly catheter of residual urine in the bladder after removing the amount determined according to individual patient enough to inject saline CT-Sim was designed after the treatment plan. After that, using OBI before treatment to confirm position with Cone-Beam CT scan was physician in charge of matching was performed in all patients. CBCT images using a total of 45 bones, bladder, based on image matching and image matching based on the difference were analyzed. In addition, changes in bladder volume of Eclipse (version 8.0, VARIAN, USA) persuaded through. Results: Bones, one based image matching based on the bladder and re-matching the X axis is the difference between the average $3{\pm}2mm$, Y axis, $1.8{\pm}1.3mm$, Z-axis travel distance is $2.3{\pm}1.7mm$ and the overall $4.8{\pm}2.0mm$, respectively. The volume of the bladder compared to the baseline showed a difference of $4.03{\pm}3.97%$. Conclusion: Anatomical location and nature of the bladder due to internal movement of the bones, even after matching with the image of the bladder occurred in different locations. In addition, the volume of saline-filled bladder showed up the difference between the 4.03 percent, but matched in both images to be included in the planned volumes were able to confirm. Thus, after injection of saline into the bladder base by providing a more accurate image matching will be able to conduct therapy.

3차원 기하정보 및 특징점 추적을 이용한 다시점 거리영상의 온라인 정합

백재원,문재경,박순용,Baek, Jae-Won,Moon, Jae-Kyoung,Park, Soon-Yong 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.7

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다. An on-line registration technique is presented to register multi-view range images for the 3D reconstruction of real objects. Using a range camera, we first acquire range images and photometric images continuously. In the range images, we divide object and background regions using a predefined threshold value. For the coarse registration of the range images, the centroid of the images are used. After refining the registration of range images using a projection-based technique, we use a modified KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) tracker to match photometric features in the object images. Using the modified KLT tracker, we can track image features fast and accurately. If a range image fails to register, we acquire new range images and try to register them continuously until the registration process resumes. After enough range images are registered, they are integrated into a 3D model in offline step. Experimental results and error analysis show that the proposed method can be used to reconstruct 3D model very fast and accurately.

표면거리 및 표면곡률 최적화 기반 다중모달리티 뇌영상 정합

박지영,최유주,김민정,태우석,홍승봉,김명희,Park Ji-Young,Choi Yoo-Joo,Kim Min-Jeong,Tae Woo-Suk,Hong Seung-Bong,Kim Myoung-Hee 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지 A Vol.11 No.5

서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다. Within multimodal medical image registration techniques, which correlate different images and Provide integrated information, surface registration methods generally minimize the surface distance between two modalities. However, the features of two modalities acquired from one subject are similar. So, it can improve the accuracy of registration result to match two images based on optimization of both surface distance and shape feature. This research proposes a registration method which optimizes surface distance and surface curvature of two brain modalities. The registration process has two steps. First, surface information is extracted from the reference images and the test images. Next, the optimization process is performed. In the former step, the surface boundaries of regions of interest are extracted from the two modalities. And for the boundary of reference volume image, distance map and curvature map are generated. In the optimization step, a transformation minimizing both surface distance and surface curvature difference is determined by a cost function referring to the distance map and curvature map. The applying of the result transformation makes test volume be registered to reference volume. The suggested cost function makes possible a more robust and accurate registration result than that of the cost function using the surface distance only. Also, this research provides an efficient means for image analysis through volume visualization of the registration result.

B-스플라인 기반 관심 영역 고정밀 비강체 정합 기법 : 흉부 CT 영상에의 응용

송영찬,이정진,신영길 한국차세대컴퓨팅학회 2016 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.12 No.2

의료 영상에서 영상 정합은 시간차를 두고 얻어진 영상 사이에서 정보를 얻기 위해 많이 사용하는 기술이다. 영상정합은 일반적으로 결과를 얻기까지 시간이 오래 걸리기 때문에 구체적인 정합 대상을 정하여 관련 지식을 이용함으로써 정합의 속도를 향상시키는 경우가 많다. 하지만 이 경우, 설정한 정합 대상을 제외한 다른 대상에 대해서는 비효율적인 알고리즘이 된다. 이 논문에서는 의료 영상 중에서 복부 CT영상을 대상으로 하여, 특징점과 같은 구체적인 정합 대상에 대한 정보를 이용하지 않고 범용적으로 사용할 수 있는 영상 정합 방법을 구현한다. 이를 위해 B-스플라인 기반 비강체 정합 방법을 사용한다. 또한, 영상 정합의 속도 향상과 정확도를 동시에 향상시키기 위하여 관심 영역을 이용하는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 방법으로 기존의 방법과 비교한 결과, 관심 영역의 크기에 따라 최대 3.3배의 속도 향상과 1.4배의 정확도 향상을 얻을 수 있었다. 따라서 제안 방법은 기존 기법에 비하여정확도와 속도를 개선하여 임상에 적용이 가능하다. Image registration is a popular technique for acquiring useful information from medical images taken at different time. Because it takes a long time to make as a result by registration, using characteristics of registration target is a general method to improve the speed. However in this case, the algorithm has only worked in the target organ or object. In this paper, we implemented an image registration technique which can be used widely by using B-spline technique instead of using specific information of target. And we propose a ROI (Region of Interest) based nonrigid registration technique for achieving more higher accuracy and faster completion time of registration algorithm. By using this technique, the results can be acquired at most 3.3 times faster with 1.4 times better accuracy, compared to the result of the previous methods, depending on the size of ROI. Therefore, the proposed method can be applied to clinical practice due to improved accuracy and speed.

정규 상호정보와 기울기 방향 정보를 이용한 다중센서 영상 정합 알고리즘

주재용(Jae-Yong Ju),김민재(Min-Jae Kim),구본화(Bon-Hwa Ku),고한석(Han-Seok Ko) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.6

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다. Image registration is a process to establish the spatial correspondence between the images of same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we propose an effective registration method for images acquired by multi-sensors, such as EO (electro-optic) and IR (infrared) sensors. Image registration is achieved by extracting features and finding the correspondence between features in each input images. In the recent research, the multi-sensor image registration method that finds corresponding features by exploiting NMI (Normalized Mutual Information) was proposed. Conventional NMI-based image registration methods assume that the statistical correlation between two images should be global, however images from EO and IR sensors often cannot satisfy this assumption. Therefore the registration performance of conventional method may not be sufficient for some practical applications because of the low accuracy of corresponding feature points. The proposed method improves the accuracy of corresponding feature points by combining the gradient orientation as spatial information along with NMI attributes and provides more accurate and robust registration performance. Representative experimental results prove the effectiveness of the proposed method.

Particle Swarm Optimization을 이용한 PET/CT와 CT영상의 정합

이학재(Hak-Jae Lee),김용권(Yong-Kwon Kim),이기성(Ki-Sung Lee),문국현(Guk-Hyun Moon),주성관(Sung-Kwan Joo),김경민(Kyeong-Min Kim),천기정(Gi-Jeong Cheon),최종학(Jong-Hak Choi),김창균(Chang-Kyun Kim) 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회) 2009 방사선기술과학 Vol.32 No.2

영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다. Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration algorithm for PET/CT and CT images acquired by different systems at different times. We matched two CT images first (one from standalone CT and the other from PET/CT) that contain affluent anatomical information. Then, we geometrically transformed PET image according to the results of transformation parameters calculated by the previous step. We have used Affine transform to match the target and reference images. For the similarity measure, mutual information was explored. Use of particle swarm algorithm optimized the performance by finding the best matched parameter set within a reasonable amount of time. The results show good agreements of the images between PET/CT and CT. We expect the proposed algorithm can be used not only for PET/CT and CT image registration but also for different multi-modality imaging systems such as SPECT/CT, MRI/PET and so on.

Megavoltage Cone-beam CT 영상의 변환을 이용한 변환 영상 정합의 정확도 향상

김민주,장지나,박소현,김태호,강영남,서태석,Kim, Min-Joo,Chang, Ji-Na,Park, So-Hyun,Kim, Tae-Ho,Kang, Young-Nam,Suh, Tae-Suk 한국의학물리학회 2011 의학물리 Vol.22 No.1

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다. To perform the Adaptive Radiation Therapy (ART), a high degree of deformable registration accuracy is essential. The purpose of this study is to identify whether the change of MV CBCT intensity can improve registration accuracy using predefined modification level and filtering process. To obtain modification level, the cheese phantom images was acquired from both kilovoltage CT (kV CT), megavoltage cone-beam CT (MV CBCT). From the cheese phantom images, the modification level of MV CBCT was defined from the relationship between Hounsfield Units (HUs) of kV CT and MV CBCT images. 'Gaussian smoothing filter' was added to reduce the noise of the MV CBCT images. The intensity of MV CBCT image was changed to the intensity of the kV CT image to make the two images have the same intensity range as if they were obtained from the same modality. The demon deformable registration which was efficient and easy to perform the deformable registration was applied. The deformable lung phantom which was intentionally created in the laboratory to imitate the changes of the breathing period was acquired from kV CT and MV CBCT. And then the deformable lung phantom images were applied to the proposed method. As a result of deformable image registration, the similarity of the correlation coefficient was used for a quantitative evaluation of the result was increased by 6.07% in the cheese phantom, and 18% in the deformable lung phantom. For the additional evaluation of the registration of the deformable lung phantom, the centric coordinates of the mark which was inserted into the inner part of the phantom were measured to calculate the vector difference. The vector differences from the result were 2.23, 1.39 mm with/without modification of intensity of MV CBCT images, respectively. In summary, our method has quantitatively improved the accuracy of deformable registration and could be a useful solution to improve the image registration accuracy. A further study was also suggested in this paper.

모멘트 정보와 표면거리 기반 다중 모달리티 의료영상 정합

최유주,김민정,박지영,윤현주,정명진,홍승봉,김명희 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.31 No.3

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다. Multi-modality image registration is a widely used image processing technique to obtain composite information from two different kinds of image sources. This study proposes an image registration method based on moment information and surface distance, which improves the previous surface-based registration method. The proposed method ensures stable registration results with low registration error without being subject to the initial position and direction of the object. In the preprocessing step, the surface points of the object are extracted, and then moment information is computed based on the surface points. Moment information is matched prior to fine registration based on the surface distance, in order to ensure stable registration results even when the initial positions and directions of the objects are very different. Moreover, surface comer sampling algorithm has been used in extracting representative surface points of the image to overcome the limits of the existed random sampling or systematic sampling methods. The proposed method has been applied to brain MRI(Magnetic Resonance Imaging) and PET(Positron Emission Tomography), and its accuracy and stability were verified through registration error ratio and visual inspection of the 2D/3D registration result images.

DEM 작성을 위한 항공사진의 컬러입체정합

이효성 ( Hyo-seong Lee ),안기원 ( Ki-weon Ahn ) 한국환경기술학회 2013 한국환경기술학회지 Vol.14 No.1

입체정합 관련 연구에 있어서 컬러영상보다는 주로 흑백영상이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 수치컬러영상으로부터 수치표고모델을 작성을 위하여 영역기반의 표준상관기법을 사용하는 입체정합기법을 연구하였다. 컬러영상을 사용하는 입체정합기법의 유효성을 제시하기 위하여 두 가지 실험을 수행하였는데 첫째는 정합결과의 평가에 사용될 참조영상이 공개되어 있는 Middlebury 데이터세트로 실험을 수행하였고 둘째는 항공사진측량용 UltraCamX 카메라로 촬영된 공간해상도 0.125m의 입체수치컬러영상으로 실험하였다. 첫 번째 실험 결과, 컬러영상을 사용하는 입체정합기법이 흑백영상을 사용하는 경우보다 평균상관계수는 커지지만 정합정확도는 향상되지 않았다. 따라서 실제의 컬러항공영상을 사용하는 두 번째 실험에서는 공간교차이론의 적용시에 발생하는 공간교차오차를 사용하여 정합결과를 필터링 하는 기법을 제안하고 제안된 기법으로 수치표고모델을 작성하였다. Most of stereo matching methods have been limited to panchromatic or mono-spectral image while few papers have dealt with color image matching. To generate a digital elevation model from digital color aerial images, we tried to use a color stereo matching technique based on area-based correlation coefficients. In order to show effectiveness of the color stereo matching technique, the first test was performed using the well-known Middlebury stereo dataset whose ground truth disparity map is available. The second test was then carried out for the large format digital color aerial images acquired from UltraCamX whose ground sampling distance is about 0.125 meters. The test results indicated that while the color matching technique could increase the average correlation coefficients than conventional mono-spectral matching, the matching precision based on the similarity measure or average absolute residual parallax was not improved. Therefore, we proposed a filtering method for reliable matching points having smallest absolute value of residual parallax and we could generate a DEM using the filtered points.