초록 ▼

연구개요
현재 대표적인 4차원 CT 영상의 재구성 방법은 호흡주기를 기반한다. 각 프로젝션을 시간에 따른 호흡 구간으로 나누고 그 구간 안에서는 움직임이 미비하다는 가정 하에 구간 안에 있는 데이터만을 이용하여 하나의 3차원 이미지를 재구성 하고, 그 이미지들로 4차원 영상 재구성을 한다.
본 연구는 사이노그램상에서 움직임을 보정하여 하나의 3차원 CT 영상을 재구성하는 알고리즘을 고안한다. CT 데이터인 프로젝션 데이터는 피사체 영상의 라돈변환으로 나타난다. 본 연구에서 움직임에 대한 보정은 라돈 변환의 수학적 성질을

연구개요
현재 대표적인 4차원 CT 영상의 재구성 방법은 호흡주기를 기반한다. 각 프로젝션을 시간에 따른 호흡 구간으로 나누고 그 구간 안에서는 움직임이 미비하다는 가정 하에 구간 안에 있는 데이터만을 이용하여 하나의 3차원 이미지를 재구성 하고, 그 이미지들로 4차원 영상 재구성을 한다.
본 연구는 사이노그램상에서 움직임을 보정하여 하나의 3차원 CT 영상을 재구성하는 알고리즘을 고안한다. CT 데이터인 프로젝션 데이터는 피사체 영상의 라돈변환으로 나타난다. 본 연구에서 움직임에 대한 보정은 라돈 변환의 수학적 성질을 이용하여 보정한다. 인체의 움직임은 블록 형태가 아닌 연속성을 갖는다.
그러므로 각 프로젝션 간에 움직임은 연속성 있게 나타날 것이다. 연속적인 움직임이 파라미터를 이용하여 프로젝션 데이터를 보정, 전체 CT 영상 재구성을 한다. 여기에서 나타날 수 있는 데이터 손실 부분은 보간 알고리즘을 통하여 추정치를 구한다. 재구성된 3차원 영상을 기반으로 움직임을 다시 생성하여 4차원 영상을 완성한다.

연구 목표대비 연구결과
(1) 1차년도(2015)
1. 라돈 변환 성질에 대한 연구
- 움직임이 선형적이라는 가정 하에 라돈 변환에 대한 수학적 성질을 연구한다.
인체의 움직임은 평행이동, 회전, 축소/확대의 복합으로 나타낼 수 있다.
2. 영상 움직임 보정
- 2차원 수치적 팬텀(numerical phantom)을 이용하여 움직임 있는 영상을 재현하고, 그에 따른 사이노그램 데이터를 얻고, 라돈 변환의 성질에 따라 움직임 보정을 사이노그램 공간에서 행하고, 다시 영상 재구성을 하였다.
- 1차년도에서 영상 재구성 방법은 필터후 후면 프로젝션 방법으로 한다.
- 재구성된 영상에 대한 화질 평가를 한다.
(2) 2차년도(2016년)
1. 블록 형태의 움직임 보정(3차원으로 확장)
- 1차년도에 시행한 2차원 영상으로 블록형태 움직임 보정을 3차원으로 확장한다.
2. 연속 움직임에 대한 보정 시행
- 3차원 영상의 연속 움직임에 대한 보정을 실시한다.
- 보간 알고리즘을 통하여 데이터 결손이 있는 부분에 보간을 실시한다 - 데이터의 구조를 이용한 보간 실시
- 알고리즘 1) 보간으로 결손부분이 없는 사이노그램을 사용하여 FBP 알고리즘으로 CT 영상 재구성
- 알고리즘 2) 보간없이 움직임 보정만 거친 데이터로 반복적 재구성 방법을 이용하여 해상도 높은 영상을 재구성
3. 알고리즘 평가
- 알고리즘 1) 과 알고리즘 2)의 재구성된 영상 화질 평가.
(3) 3차년도(2017년)


연구개발결과의 중요성
○ 인체에 마커 등의 별다른 부착물 없이 인체 움직임 모델링이 가능함으로 하드웨어적 비용을 줄이기 때문에 경제적인 효과 기대
○ 인공음영 보정으로 정확한 영상 획득이 가능하여 추가적인 CT 촬영 횟수를 줄일 수 있기 때문에 경제적인 효과 기대
○ RGBD 카메라를 적용시킨 의료 영상 시스템이 활성화 된다면, 고해상도의 영상으로 진단의 정확성을 높일 수 있으며 시간단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있음.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
• (1) 경제적 중요성 ... 7
• (2) 산업적 중요성 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 7
• 5. 연구성과 ... 8
• 대표적 연구실적 ... 9
• 끝페이지 ... 12