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비디오 영상의 비지도 영상 정합을 이용한 파랑 이동 속도 추정
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.12.1296
본 논문은 대용량 비디오 영상에서 파랑 추적을 통한 파랑 이동 속도 추정을 위하여 비지도 학습 기반 영상 정합 기술을 소개한다. 연안에서 파랑은 자체의 높은 비선형성과 비선형 상호작용에 의한 높은 복잡도, 그리고 센서 기반 관측의 어려움으로 물리 방정식을 이용한 파랑 이동 속도의 정확한 추정이 어렵다. 본 연구에서 제안하는 방법은 연안 비디오 영상을 이용한 다양한 비선형 파랑 거동에 대한 학습을 통하여 파랑을 정확히 추적함으로써 파랑의 이동 속도를 계산할 수 있다. 오토인코더를 이용하여 주변광 등 외부 요인이 제거된 파랑 이동 장면 영상을 추출하고, 이로부터 시-공간 비선형 영상 정합을 통해 파랑 추적에 대한 변위 벡터를 추출하여, 단위 시간에 대한 파랑의 이동 변위를 계산한다. 추정된 파랑이동 속도의 정확도 평가를 위해 실제 관측값과 기존 영상 처리 방법으로 추정된 값을 비교 분석하였다.
치료계획용 4D MDCT와 치료 시 획득한 4D CBCT간 영상정합 및 종양 매칭을 이용한 방사선 치료 시 종양 움직임 추적
폐암 환자의 영상유도 방사선 치료의 경우 환자의 호흡 및 심장박동에 따라 종양의 움직임이 변화할 수 있으므로 치료 시 종양의 움직임을 추적하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 치료계획용 4D MDCT 영상과 치료 시 획득한 4D CBCT 영상의 3차원 영상 정보를 기반으로 종양 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 첫째, 효율적으로 치료 시 종양의 움직임을 추적하기 위해 치료계획용 4D MDCT 영상에서 획득한 종양 움직임 모델을 통해 종양의 전역적 움직임을 예측한다. 둘째, 종양 움직임 추적의 정확성을 높이기 위해 4D CBCT 영상에서 종양 주변의 구조적 정보를 이용해 세부적 움직임을 보정하여 종양의 지역적 움직임을 예측한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 디지털 팬텀을 이용해 실험한 결과, 지역적 움직임을 고려했을 때 전역적 움직임만 보정한 경우보다 종양 위치화 오류가 45% 감소하였다.
