조직 기반 계층적 non-rigid 정합 : Visible Human 컬러 단면 영상과 CT 다리 영상에 적용
Hierarchical Non-Rigid Registration by Bodily Tissue-based Segmentation : Application to the Visible Human Cross-sectional Color Images and CT Legs Images
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참고문헌
초록
해부학적 구조의 변형이 존재하는동일환자에 서 변형을 갖는 부위의 정합영상을 정합하기 위 하여 연구되 는 non- rigid 정 합 방법은 환자간의 정합，환자와 표준영 상간의 정합， 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다． 본 논문에서는 서로 형태 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상과 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈， 근육， 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 정합 방법을 제안하였다． 제안한 조직 기반의 겅합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다． 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스 （bounding box) 정합． 전역 Rigld 정합과 지역 non- rigid 정합， 정합 보간 (int肛Polation） 을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다．
Abstract
Non- rigid registlation between different modality images with shape deformation can be used to diagnosis and study for inter- patient image registlation. Iongitudinal intra- pa仇ent registration, and re棘stration between a paticllt image and an atlas image. This paper prop08田 a hi이· al℃ hical Iegistration method using b0dily tissue based segmentation fol Icgistration between col아· imagㅇ 5 alld CT im石lges of the Visible Humall ] eg al' eas. The α 055」 sectional colol, images and the axial CT images ale segmented into three distinctive bodily tissue regions, Iesp帆tively: fat, muscle, and bone. Each Icgion 15 sepalately IeglstCred hi胛剖℃ hically. Bounding boxes containing bodily tissue regions in diffelent modalities al℃ initially legisteled. Then, boundaries of the Icgions are globally reglstered within range of seal 'ching spaㄸ ．Local boundaly segments of the legions ale further registered for non- rigid legistration of the samplcd boundaly points. Non- rigid registration palamet이5 for the un- sampfed points are Interpolated hnearly. Such hierarchical apPIDach enables the method to register imagos efficiently. Moreover, Iogistration of visibly distinct bodily tissue regions PI계OVides accurato and lobust r애ults in le낟ion boundalles and inside the regions. Key words : Visible Human, Bodily tissue based segmentatiㅇ n, Hi아딨Ichical non- rigid registration서 론 본 연구는 20이년도 보건의료기술연구개발사업 （단독기초연구지원： 과 제번호 0l- PJI. PG3- 51300- 0004） 의 지원에 의하여 이루어진 것임 통산저자 : 김동성， (l56- 743) 서울시 동작구 상도동 1번지 숭실대 학교정 보통신 잔자공학부 Tel. 02) 822- 8441, F〔 Ix. 硼） 821- 7653 E- mail. dorlgsurlg釀e. ss脈ac. kr Visible Human 영상은 미국의 NLM (National Library of Medical） 에서 공개한 데이터로 남자의 신쳬에 대해서 CT, MR, 단먼영상을 획득한 것으로 신체 구조 분석의 많은 연구 에 사용 되었다 ［1， 기． MR영상이 비 활동성인 상태의 신쳬에서 획득되어서 관심을 덜받은 반먼， CT영상은 단먼영상과 비교함 260 김게현 · 이 호 · 김동성 · 강흥식 (a) CT영상 （비 컬러 단먼영상