[논문]다중모달리티 영상에 대한모멘트 기반 정합기법과 표면정보 기반 정합기법의 성능 비교 분석

박지영; 김민정; 최유주; 김명희

다중모달리티 영상에 대한모멘트 기반 정합기법과 표면정보 기반 정합기법의 성능 비교 분석
Performance Comparison and Analysis of Moment Based- with Surface Based Multimodality Image Registration 원문보기

박지영 (이화여자대학교 공과대학 컴퓨터학과) , 김민정 (이화여자대학교 공과대학 컴퓨터학과) , 최유주 (이화여자대학교 공과대학 컴퓨터학과) , 김명희 (이화여자대학교 공과대학 컴퓨터학과)

모멘트 기반 정합은 전처리 과정을 통하여 수행되는 정합 대상기관의 형태정보를 추출하여, 이를 기반으로 대상기관의 무게중심 및 주축을 계산하고 이들 모멘트 정보를 일치시킴으로써 서로 다른 3차원 영상에 대한 정합을 유도하는 기법이다. 표면정보 기반 영상정합은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전형적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 본 연구에서는 서로 다른 모달리티 영상에 대한 정합을 위하여 모멘트 기반 정합기법과 표면정보기반정합기법을 각기 구현하고 이들 방법에 대한 성능 및 문제점을 비교 분석하였다.

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문제 정의

본 연구에서는 서로 다른 모달리티 영상에 대한 효율적 이고 정확한 정합을 위하여 모멘트 기반 정합기법과 표면 정보 기반 정합기법을 각기 구현하고 이들 방법에 대한 성능 및 문제점을 비교 분석하였다.

대상 데이터

구현은 Pentiumlll (866MHz CPU, 524M Memory, Windows 2000 professional) 플랫폼 상에서 Visual C++언어를 사용하여 GUI로 동작하도록 설계되었다. 실험 영상은 횡단면 방향 뇌부위 MRI 영상과 PET 영상을 사용하였고 해상도 및 복셀 정보는 표1과 같다.

이론/모형

Meyer[5] 는 사용자에 의해 정해진 점, 선, 면을 사용, 가중치 방식으로 유사(affine) 정합을 수행하였다. 또한 단순 최적화 방법과 유사한 BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb- Shanno) 방법에 의한 거리 오류 최소화 기법을 사용하였 다. Neelin[6]은 사용자 정의된 해부학적 랜드마크에 의해 강체 변환을 구했고 Maguire[7]는 사용자 정의된 해 부학적 랜드마크와 외부 마커를 사용하고, 식별된 영역에 서 지역적으로 교차상관관계를 최적화함으로써 유사변환 또는 곡선변환을 찾아내었다.

후속연구

향후 연구로서, 위의 두가지 정합방법을 혼합하여 수행 시간과 에러를 최소화하는 정합기법을 설계, 구현하고자 한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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