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대장의 굴곡면을 가시화하기 위한 적응형 펼친 영상 기법
An Adaptive Unfolding Method for Visualizing Wrinkled Colon Surface 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.9 no.9, 2006년, pp.1160 - 1172  

이진희 (인하대학교 컴퓨터.정보공학과) ,  신병석 (인하대학교 컴퓨터공학부)

초록
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펼친 영상 생성 기법은 대장 전체를 하나의 영상으로 보여주므로 병변을 식별하는데 효과적이다. 그러나 광선 투사법에 기반한 이전의 펼친 영상 생성 방법은 대장의 굴곡이 심한 부분이나 접힌 부분에서 숨겨진 병리구조는 제대로 표현할 수 없었다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 표면 복잡도에 따라 투사되는 광선 수를 가변적으로 조정하는 방법을 제안한다. 첫 번째로 중심 경로상의 샘플점에서 대장 벽까지 이르는 거리 값이 큰 샘플점과 작은 샘플점들을 선택하여 그 점을 기준이 되는 제어점으로 결정한다. 다음으로 샘플점에서 발사된 광선이 주름진 영역 안쪽까지 도달하도록 하기 위해 제어점 사이에 있는 샘플점들을 거리 값이 큰 제어점 부근으로 이동시킨다. 마지막으로 영상을 펼쳤을 때 일어나는 왜곡 현상을 줄이기 위해 이차원 크기변환을 한다. 이 방법을 이용하면 대장 조직을 정확하게 표현할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Unfolding is an efficient technique to detect colorectal disease since it represents entire shape of colon at a glance. However, the previous unfolding methods may miss the surface located behind the folds or high curvature areas. To solve the problem, we propose an adaptive unfolding method that co...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 전의 펼친 영상 생성 방법으로는 대장의 굴곡이 심한 부분이나 접힌 부분에는 중심 경로상의 샘플점에서 투사된 광선이 대장 표면까지 도달하지 못하기 때문에 해당 영역의 색상값은 표현할 수 없었다. 본 논문에서는 적은 비용으로 이 문제를 해결하여 광선이 닿지 않는 접힌 부분이나 광선이 지나쳐버릴 수 있는 숨겨진 부분을 표현하기 위하여 이들 부분의 샘플점을 해당 중심 부근의 샘플점으로 이동시켜 광선을 투사한다. 결과적으로 광선이 주름진 안쪽까지 도달하게 되어 해당 부분의 색상값을 가져올 수 있다.
  • 본 논문에서는 조직의 주름 안쪽의 병변도 표현할 수 있도록 적응형 펼친 영상 생성 기법을 제안하였다. 이 전의 펼친 영상 생성 방법으로는 대장의 굴곡이 심한 부분이나 접힌 부분에는 중심 경로상의 샘플점에서 투사된 광선이 대장 표면까지 도달하지 못하기 때문에 해당 영역의 색상값은 표현할 수 없었다.
  • 본 연구에서는 대장 표면에 대한 광선의 입사각을 최대한 줄이기 위해 광선이 발사될 샘플 점의 위치를 입사각이 최소화되는 샘플 점 쪽으로 이동시킨 후 그 위치에서 광선을 발사하여 보이지 않던 부분의 색상 값을 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이차원 크 기변환(2D scaling)을 통하여 영상을 펼쳤을 때 영상이 찌그러지거나 왜곡된 부분을 최소화하고, 광선의 위치와 방향을 미리 계산하여 저장한 템플릿을 이용 함으로써 계산량을 감소시키고, 실시간으로 정확한 영상을 생성할 수 있다.

가설 설정

  • 선형 광선 투사법을 기반으로 하는 이전연구에서는 펼친 영상 생성 기법의 입력으로 볼륨 데이터와 미리 계산된 중심 경로가 있다고 가정한다. 중심 경로 는 샘플점의 집합으로 표현되고, 제어점은 샘플 점의 부분집합으로서 경로의 모양을 결정한다.
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