초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구의 주된 대상은 CT 또는 MRI등의 기기를 통해 획득될 수 있는 3차원 의료영상이다. 이러한 영상을 가시화하기 위해서 볼륨 렌더링과 등위면 추출 알고리즘이 흔히 사용된다. 그러나 이 기법들은 영상의 내부 구조나 성질을 객관적인 형태로 보여주지 않는 단점이 있으며 색상-투명도 및 등위값 선택 등 수작업에 큰 영향을 받는 문제점이 있다. 또한, 지역화된 관심영역을 분할하여 분석하는 것이 어렵다. 최근, 이러한 단점을 보완하기 위하여, 컨투어 트리 기반 알고리즘 개발이 활발히 이루어지고 있다. 컨투어

연구의 목적 및 내용
본 연구의 주된 대상은 CT 또는 MRI등의 기기를 통해 획득될 수 있는 3차원 의료영상이다. 이러한 영상을 가시화하기 위해서 볼륨 렌더링과 등위면 추출 알고리즘이 흔히 사용된다. 그러나 이 기법들은 영상의 내부 구조나 성질을 객관적인 형태로 보여주지 않는 단점이 있으며 색상-투명도 및 등위값 선택 등 수작업에 큰 영향을 받는 문제점이 있다. 또한, 지역화된 관심영역을 분할하여 분석하는 것이 어렵다. 최근, 이러한 단점을 보완하기 위하여, 컨투어 트리 기반 알고리즘 개발이 활발히 이루어지고 있다. 컨투어 트리는 등위면의 위상 변화를 트리 형태로 나타낸 구조체로서, 영상의 내부 구조를 나타내며 개별 등위면 요소를 분리할 수 있도록 하여 가시화의 범위를 확장시킬 수 있는 가능성을 열어주었다. 이에 본 연구에서는 컨투어 트리를 주된 도구로 하여 의료영상에서 기하/위상정보를 계산하고 이를 이용하여 관심 영역을 추출하고 가시화하며, 영상 데이타베이스로부터 주어진 관심영역과 비슷한 성질을 가지는 영역들을 검색하는 새로운 개념의 query 처리 알고리즘 개발을 목표로 한다. 또한, 이를 질병 진단에 이용하는 SW를 개발하여 유용성을 보인다.

연구결과
본 연구의 주요 결과는 크게 아래 다섯가지 항목으로 분류될 수 있다.
(i) 컨투어 트리 단순화를 위한 계층적 표현과 디스플레이 방법 연구 및 구현: 의료 영상의 기하/위상 성질은 컨투어 트리로 표현될 수 있어, 후속 처리를 위해 컨투어 트리가 흔히 이용된다. 그러나, 컨투어 트리는 일반적으로 매우 복잡한 구조를 가지고 있어, 이를 적절한 정도의 복잡도를 가지도록 단순화 시키는 알고리즘이 필요한데, 본 연구에서 그 방법을 제시하고 그 결과를 기술하였다.

(ii) 컨투어 트리에서 정의되는 각 등위면 요소 기하 성질의 정량적 계산 방법 연구: 컨투어 트리에서 유도될 수 있는 각 등위면 요소의 기하 성질을 정량적으로 정의하고 계산함으로써 관심 영역을 찾는 알고리즘에 사용될 수 있도록 하였다.

(iii) 기하/위상 정보에 기반한 관심영역의 자동 추출 알고리즘 개발 및 구현: 의료영상의 위상적 성질을 나타내는 컨투어 트리와 여기서 유도될수 있는 각 등위면 영역의 기하 성질로부터 관심영역을 찾고 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였고, 이것이 실제 의료영상에 적용될 수 있을을 보이는 실험결과를 제시하였다. 또한

(iv) 주어진 삼차원 자료의 효과적 가시화를 위한 HMD기반 가상현실 환경 구축하고, 가상 환경의 네비게이션을 위한 실감형 동작 인터페이스를 설계/구현하였다.

연구결과의 활용계획
본 연구 결과는 다음과 같은 두가지 항목에 대하여 주요 활용이 가능하다. (i) 질병 진단을 보조하기 위한 분할, 정합 알고리즘의 개선에 활용한다. 의료 영상의 내부 구조를 이용함으로써 복잡한 PDE계산과 수작업을 주로 요구하는 기존 분할 방법의 단점을 보완이 가능하다. 이는 정합 방법에도 유사하게 적용할 수 있다. 두 영상에서 계산된 컨투어 트리의 매칭을 통하여 등위면 요소들의 대응 정보를 얻을 수 있으며 이러한 대응 정보가 정합 알고리즘에 활용이 가능하다. 구체적인 예로서 mammogram 또는 breast DCE-MRI에서 mass영역의 자동 검출 및 성질 분석을 통한 자동 진단에 활용하거나 심장 부위의 3차원 MRI영상에서 좌심실, 우심실 영역의 자동 검출 및 심기능의 진단에 활용하는 등 그 활용 범위가 매우 넓다. (ii) 환자별 의료 시뮬레이션 (Patient-Specific Medical Simulation) 수행을 위한 인체 부위 및 병변의 기하 모델 추출에 활용할 계획이다. 추출된 관심영역의 등위면 추출 알고리즘을 기반으로 하여 2차원/3차원 기하모델의 생성한다. 3차원 영상으로부터 추출한 관심영역의 기하 모델을 생성하는 것은 의료 시뮬레이션의 정확성을 위하여 매우 중요한 단계이며 이 작업은 일반적으로 많은 수작업을 요하는데, 본 연구를 통해 이 과정을 더욱 자동화 할수 있다.

(출처 : 한글요약문 5p)

Abstract ▼

Purpose&contents
The Contour Tree is an abstraction that represents topology change of isosurfaces. It contains the information of internal structure of the image. We propose to compute geometric/topological properties based on the Contour Tree and apply them to extraction and visualization of re

Purpose&contents
The Contour Tree is an abstraction that represents topology change of isosurfaces. It contains the information of internal structure of the image. We propose to compute geometric/topological properties based on the Contour Tree and apply them to extraction and visualization of regions of interests, and design a novel query processing algorithm. Through these research efforts, we show the usefulness of our software system for the automated diagnosis of disease.

Result
The results of our research are classified as following five items.
(i) Design and implementation of algorithms for Contour Tree simplification, hierarchical representation, and display: geometry/topology properties of medical images can be expressed as the Contour Tree and the Contour Tree is often used for post-processing. However, since the Contour Tee generally has very complex structures, the algorithm for simplfying the tree such that it can control the degree of complexity is necessary. Our work described the method and implementation results. (ii) Algorithm for quantitation of geometric properties on a contour component that can be defined from the Contour Tree is designed and implemented so that the algorithm can be used for finding the region of interests. (iii) Development and implementation of algorithm for automatically locating regions of interests based on geometric and topological properties was performed. (iv) For the purpose of effectively visualizing the medical images, we built HMD-based virtual reality environment by immersive gesture interfaces for navigation.

Expected Contribution
The expected contributions of this research are described as follows: (i) Our method can be applied to improving segmentation and registration from medical images for assisting computer aided diagnosis of deseases. Our method can overcome conventional complex algorithms based on PDE calculation that require manual processing by utilizing internal structure of input medical images. This can be also applied to registration algorithms. Contour trees computed from two input medical images can be matched and the matching information is used for segmentation and registration. (ii) Our method can be also contributed to extracting gemetric models of regions of interests in medical images, which can be used for patient-specific medical simulation. The results of medical simulation significantly depend on the accuracy of input geometric models. Generally, the extraction of accurate models requires time-consuming manual processing. Our research made contribution of automating the process of geometric model extraction.

(출처 : SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1목차 ... 3연구계획 요약문 ... 4연구결과 요약문 ... 5 한글요약문 ... 5 SUMMARY ... 6연구내용 및 결과 ... 7 1. 연구개발과제의 개요 ... 7 2. 국내외 기술개발 현황 ... 8 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 10 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 18 5. 연구결과의 활용계획 ... 18 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 20 7. 참고문헌 ... 20 8. 연구성과 ... 21 9. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 23 10. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 23 11. 기타사항 ... 23끝페이지 ... 23