[국가R&D연구보고서]의료영상의 3차원 처리 및 진단 시스템의 개발;3차원 의료영상 시스템의 개발;Image Processing Library 및 PACS와 연계된 Network System의 개발 Development of 3D Medical Image Processing and Diagnosis System원문보기
- 연구개발사업의 목적 * 병원의 영상장비에서 획득한 의료 영상의 다양한 영상처리 알고리즘의 라이브러리 구성 및 기능별 모듈화 * 의료 영상의 실시간 3차원 가시화 기술 개발 및 다양한 응용 모듈 개발 * 뇌 영상에 대한 표준 좌표계 개발 및 영상 분석을 통한 뇌 질환 진단에 유용한 특징 정보 추출 * DICOM 3.0 과 PACS 시스템을 통한 명상 전송 및 분석 시스템 개발 - 연구 방법 * 2차원 및 3차원 의학영상처리 응용 프로그램 개발 * 하드웨어 가속기를 이용한 볼륨 렌더링 병렬처리
- 연구개발사업의 목적 * 병원의 영상장비에서 획득한 의료 영상의 다양한 영상처리 알고리즘의 라이브러리 구성 및 기능별 모듈화 * 의료 영상의 실시간 3차원 가시화 기술 개발 및 다양한 응용 모듈 개발 * 뇌 영상에 대한 표준 좌표계 개발 및 영상 분석을 통한 뇌 질환 진단에 유용한 특징 정보 추출 * DICOM 3.0 과 PACS 시스템을 통한 명상 전송 및 분석 시스템 개발 - 연구 방법 * 2차원 및 3차원 의학영상처리 응용 프로그램 개발 * 하드웨어 가속기를 이용한 볼륨 렌더링 병렬처리 알고리즘 개발 * 3차원 볼륨 렌더링의 성능 향상 기법 개발 * 표면 렌더링을 이용한 가상 내시경 항해 시스템 개발 * 뇌 자기공명 영상 분할 알고리즘 개발 * 3차원 텍스춰 매핑을 이용한 4차원 이미지의 볼륨 렌더링 가속 알고리즘 개발 * 영상 융합 알고리즘 개발 * 영상 분석을 통한 뇌 질환에 대한 특징 정보 추출 및 분석 모듈 개발 * DICOM의 분석과 조사 및 DICOM 모듈 구현 * 기본 영상처리 라이브러리 확장 및 Measure 라이브러리 추가 * 탈라이락 좌표 시스템의 개발 - 연구 결과 * 2차원 및 3차원 의학영상처리 응용 프로그램 개발 ▶ 2차원 모듈 : Display 관련 (Orthogonal, Oblique, Curved Section, Region of Interest), 각종 필터링 ▶ 3차원 모듈 : Ray Casting using Octree, Shear warping Factorization, MIP, Surface Rendering * DSP와 PC의 병렬처리를 위해 적용할 수 있는 병렬처리 알고리즘을 분석하고 DSP의 계산 능력 뿐 아니라 PC의 계산능력도 함께 이용하는 알고리즘의 개발 * 3차원 볼륨 렌더링의 성능 향상 기법 개발 ▶ 응집성을 이용한 스플래팅 방법의 속도 향상 기법 ▶ OpenGL 지원 그래픽스 보드를 사용한 볼륨 렌더링 기법 ▶가시화 목적에 따른 압축 데이터의 렌더링 화질 향상* 표면 렌더링을 이용한 가상 내시경 항해 시스템 개발 ▶ 사용자의 작업과정을 저장할 수 있는 애니메이션 기능을 구현 ▶ 3차원 인체기관 내부로 네비게이션 중 현재의 위치를 파악할 수 있는 카메라 위치표시 기능을 구현 * 뇌 자기공명 영상 분할 알고리즘 개발 ▶ 수동 편집 방법 ▶ 영역 확장 알고리즘 ▶ 형태학적 연산 ▶ 퍼지 분할법 * 3차원 텍스춰 매핑을 이용한 4차원 이미지의 볼륨 렌더링 가속 알고리즘 개발 ▶ 3D 텍스춰 정의 → 텍스춰를 입힐 다각형을 순차적으로 여러 장 생성 → 텍스춰 메모리에 정의된 3D 텍스춰로부터 2D 텍스춰를 샘플링 → 다각형에 할당 ▶ OpenGL메서 하드웨어로 보간법을 적용하여 매우 빠른 속도를 낸다. * 영상 융합 알고리즘 개발 ▶ 선형 융합법 : rigid-body registration, affine registration ▶ 비선형 융합법 : intensity-based, feature-based, hybrid registration * 영상 분석을 통한 뇌 질환에 대한 특징 정보 추출 및 분석 모듈 개발 ▶ 프랙탈 차원 분석 ▶ Deformation 벡터를 이용한 분석 ▶ Voxel-based Morphometry ▶ 특정 영역의 3차원 형태 분석 ▶ DICOM의 분석과 조사 및 DICOM 모듈 구현 ▶ DICOM Storage 구현 ▶Query/Retrieve 서비스 구현 * 기본 영상처리 라이브러리 확장 및 Measure 라이브러리 추가 ▶ 영상처리 라이브러리 : addition, substraction, multiply, division ▶ Measure 라이브러리- 볼륨 데이터에서 원하는 점 또는 영역의 밝기, 거리, 면적, 부피 등을 측정- point & line profiles, area, volume의 3가지 module로 구성 * 탈라이락 좌표 시스템의 개발 ▶ 선형 변형 파라메터를 이용한 회전, 크기 변형 및 위치 변형 함수 모듈 개발 ▶ 해부학적 정보 및 병리학적 정보를 데이터 베이스화 ▶ 병리학적 정보를 포함하여 각 좌표에 연계하여 구동 ▶ 탈라이락 좌표계에 맵핑된 결과를 파라메터로 저장하는 기능 추가 ▶ 기능적인 영상(PET, FMRI)과 MRI를 병합하여 보여줌으로서, 뇌기능이 활성화되고 있는 위치를 판단가능하게 함
Abstract▼
- Purpose * Construction of various medical image processing library and technical module * Development of real-time 3D visualization for medical image and various applicationmodule * Development of reference coordinate system for brain image and feature extraction for diagnosis of brain di
- Purpose * Construction of various medical image processing library and technical module * Development of real-time 3D visualization for medical image and various applicationmodule * Development of reference coordinate system for brain image and feature extraction for diagnosis of brain disorder through brain image analysis * Development of image transmission and analysis system through DICOM 3.0 and PACS - Methods * Development of 2D & 3D medical image processing application * Development of volume rendering parallel processing algorithm using H/W accelerator * Improvement of 3D volume rendering efficiency * Development of virtual endoscopy navigation system using surface rendering * Development of brain MRI segmentation algorithm * Development of volume rendering acceleration algorithm using 3D texture mapping * Development of Image registration algorithm * Feature extraction and development of analysis module for brain disorder through image analysis * Analysis and investigation of DICOM 3.0 and Implementation of DICOM module * Extension of basic image processing library and supplement of measure library * Development of Talairach coordinate system - Results * Development of 2D & 3D medical mage processing application ▶ 2D Module : Display ( Orthogonal, Oblique, Curved section, Region of Interest), filtering ▶ 3D Module : Ray Casting using Octree, Shear warping Factorization, MIP, Surface Rendering * Analysis of parallel processing algorithm for parallel process between DSP board and CPU * Improvement of 3D volume rendering efficiency ▶ Improvement of splatting method using data Coherence ▶ Volume rendering using OpenGL-supported graphics board ▶ Improvement of rendering image quality of compressed data according to visualization purpose * Development of virtual endoscopy navigation system using surface rendering ▶ Implementation of animation function that saves the procedure ▶ Implementation of camera position window that shows present position through navigation * Development of brain MRI segmentation algorithm ▶ manual editing ▶ region growing & morphological operation ▶ fuzzy clustering * Development of volume rendering acceleration algorithm using 3D texture mapping ▶ Define 3D torture → Generate several polygons for texture mapping → Sampling 2D feature from 3D texture defined in texture memory → Assign to the polygon * Development of Image registration algorithm ▶ Linear methods : rigid-body registration, affine registration ▶ Nonlinear methods : intensity-based, feature-based, hybrid registration * Feature extraction and development of analysis module for brain disorder through image analysis ▶ fractal dimension analysis ▶ Deformation-based Morphometry ▶ Yokel-based Morphometry ▶ Region of Interest shape analysis * Analysis and investigation of DICOM 3.0 and Implementation of DICOM module ▶ Implementation of DICOM storage ▶ Implementation of Query/Retrieve service ▶ Development of user interface * Extension of basic image processing library and supplement of measure library ▶ Image processing library : addition, substraction, multiply, division ▶ Measure library- Measure of point or region intensity, distance, area size, and volume size * Development of Talairach coordinate system ▶ Development of rotation, translation, and scaling transform module using Linear transformation parameter ▶ Construction of DataBase about anatomical and pathological information ▶ Visualization of data merged functional image with anatomical one → possible toidentify position that is activated region
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.