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측두골 CT에 적합한 vector기반 edge detection algorithm의 개발

Title
측두골 CT에 적합한 vector기반 edge detection algorithm의 개발
Other Titles
Development of a new edge detection algorithm based on vector image compatible temporal bone CT
Authors
손지연
Issue Date
2005
Department/Major
대학원 의학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
변성완
Abstract
정확한 진단을 위한 방법 중 영상처리 및 컴퓨터 그래픽스 이론을 응용하여 2차원 단면영상으로부터 공간적 구성을 갖는 3차원 물체를 재구성하는 연구가 대두되고 있으며, 특히 2차원 의료영상을 3차원으로 재건하기 위해 필요한 전처리 과정인 영상의 경계선 검출(edge detection)은 중요한 과정으로, 이에 대한 여러 가지 algorithm이 개발되고 있다. 현재 의료 영상분야에서는 watershed transformation이라는 algorithm이 많이 사용되고 있지만, 이와 같은 기존의 수학적 형태학 algorithm을 사용한 경우 영상이 너무나 많은 영역들로 분할되고, 미세한 구조에 대한 경계선 검출의 어려움 등의 단점이 있으며, 비트맵 방식의 이미지에 기본을 두고 있기 때문에 측두골 CT에서의 미세한 경계선 검출에 많은 문제점이 있었다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 비트맵(bitmap)기반의 영상분할 방법과 다른 벡터(vector)기반의 algorithm을 제안하였다. 측두골 CT(SOMATOM sensation 16, Siemens medical system, Erlangen, Germany)로 획득한 영상의 DICOM file을 이용하였다. 이 algorithm에서는 CT상에 나타나는 픽셀을 하나의 점으로 보고 각 픽셀의 2차원 영상에서의 위치에 대한 좌표는 3차원 공간에서의 x, y좌표로 표시하였으며, 각 픽셀이 가지는 Hounsfield unit값을 높이로 하는 3차원 공간의 지형으로 생각하였다. 그러면 3차원 공간상에서 각 점과 이웃하는 점들을 연결하는 직선들이 존재하고, 이들을 뼈대로 하여 면으로 구성하면 산과 골을 이루는 지형과 같은 도형을 만들 수 있다. 이것과 일정한 높이(즉, threshold level)를 가지는 평면과 서로 만나서 생기는 단면에서의 경계선이 우리가 산출하고자 하는 경계선(edge)이 된다. 그리고 이를 수식으로 공식화 하였다. 이 algorithm을 3x3 matrix, 4x4 matrix 그리고, 측두골 CT에 적용하여 2차원 단면의 경계선 검출을 하였을 때 기존의 algorithm과는 다른 경계선을 검출함을 볼 수가 있었고, 제안된 algorithm에 의해 형성된 모양이 좀더 미세하고 부드러운 모양의 경계면을 이루고 있다는 것을 볼 수가 있었다. 또 threshold level을 변화시킴에 따라 다양한 2차원 단면의 모양을 얻을 수가 있었고, threshold level이 높아짐에 따라 연조직에 의해 나타나는 단면의 모양이 배제되어 원하는 측두골의 양상만을 얻을 수 있음을 볼 수 있었다. 따라서 우리가 재현하고자 하는 측두골 CT의 경계선 검출에 대해 고전적인 algorithm을 적용하는 것보다는 새로 제안된 algorithm을 적용하는 것이 뼈의 미세한 구조와 높은 신호강도를 나타내어 정확한 경계선 검출이 힘든 측두골 CT에서 유용하게 쓰일 수 있음을 볼 수 있었다.;Edge detection is an important process in the interpretation of image data, therefore a lot of algorithms is developed. Now watershed transformation, which is proved to be a reliable model, is widely used as edge detector at medical image department. When conventional mathematical morphology algorithm was applied to medical image analysis, it had important drawbacks (over-segmentation, difficulties in extracting accurate contours, poor detection of thin or low signal to noise ratio structures). And it may raise problem on edge detection of temporal bone CT, because it was based on bitmap image. Therefore we propose a new algorithm, which is used to image segmentation method but based on vector graphic image. We used temporal bone CT scan at Ewha Womans University Mokdong Hospital. The pixel size of CT is 0.3125 x 0.3125 mm at transverse section and slice interval of 2-D images is 1.5 mm. On temporal bone CT, we supposed that one pixel indicates one point, and position of each pixels is represented by 3-dimensional coordinates. At 3-dimensional space, we obtained a topographic figure using the presention of lines, to which two neighboring points are connected. If the obtained topographic figure is given to a fitting threshold level, we will gain intersecting line between the two plane. This presenting line contour is edge. And we present a formula for new edge detection method. We applied our new algorithm to 3 x 3 matrix, 4 x 4 matrix, and temporal bone CT. The production of new edge detector at 2-dimensional plane presents different edge detection and more smooth contour. In addition, temporal bone CT with smooth and fine edge not presented by soft tissue was obtained with changing of threshold levels. Our algorithm proved to be sensitive method for delineating fine structure and accurate edge detection, especially on temporal bone CT scan. But our proposed algorithm has some problem, therefore further study involving this problem may be needed.
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일반대학원 > 의학과 > Theses_Master
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