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의료영상정보의 복합적 비쥬얼 컴퓨팅 기술개발

의료영상정보의 복합적 비쥬얼 컴퓨팅 기술개발

Material type
단행본
Personal Author
김명희, 주관연구책임
Corporate Author
이화여자대학교, 주관연구기관
Title Statement
의료영상정보의 복합적 비쥬얼 컴퓨팅 기술개발 = Visual computing technology of medical image information / 주관연구기관명: 이화여자대학교 ; 주관연구책임자: 김명희
Publication, Distribution, etc
과천 :   과학기술부,   2005  
Physical Medium
280 p. : 삽도 ; 29 cm
General Note
본 보고서는 "국가지정연구실사업 최종보고서"의 세부과제임  
"연구기간: 2000.6.14 - 2005.6.13"  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌: p. 273-280
비통제주제어
영상기반 형상추출 , 복합 모델링 및 가시화 , 영상정합 , 영상유도시술 , 컴퓨터지원 시술계획 ,,
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245 0 0 ▼a 의료영상정보의 복합적 비쥬얼 컴퓨팅 기술개발 = ▼x Visual computing technology of medical image information / ▼d 주관연구기관명: 이화여자대학교 ; ▼e 주관연구책임자: 김명희
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500 ▼a 본 보고서는 "국가지정연구실사업 최종보고서"의 세부과제임
500 ▼a "연구기간: 2000.6.14 - 2005.6.13"
504 ▼a 참고문헌: p. 273-280
653 ▼a 영상기반 형상추출 ▼a 복합 모델링 및 가시화 ▼a 영상정합 ▼a 영상유도시술 ▼a 컴퓨터지원 시술계획
653 ▼a image segmentation ▼a hybrid modeling & visualization ▼a image registration ▼a image-guided surgery ▼a computer-assisted surgical planning
700 1 ▼a 김명희, ▼e 주관연구책임
710 ▼a 이화여자대학교, ▼e 주관연구기관
710 ▼a 한국. ▼b 과학기술부
740 ▼a 국가지정연구실사업 최종보고서

Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Medical Library/Closed Stacks4/ Call Number 616.0757 2005f Accession No. 131024709 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Table of Contents

제1장 연구개발과제의 개요(Introduction) = 29
  제1절 연구개발의 필요성(Necessities) = 29
  제2절 연구개발의 목적(Objectives) = 30
제2장 국내외 기술개발 현황(Related Study) = 31
  제1절 세계 기술 동향(Trends of World Technology) = 31
  제2절 국내 기술 동향(Trends of Domestic Technology) = 47
제3장 연구개발수행 내용 및 결과(Research Performance Contents and Results) = 54
  제1절 인체기관의 다차원 반자동 형상 추출(Multi-dimension and Semi-automatic Shape Extraction of Human Organs) = 54
    1. 잡음제거 및 보정을 위한 전처리(Image Preprocessing for Noise Removal and Enhancement) = 54
      가. 다차원 필터링에 의한 영상 복원 및 영상 향상(Image Restoration and Enhancement using Multi-resolutional Filtering) = 54
      나. 다해상도 볼륨영상 피라미드 생성(Construction of Multi-resolutional Volumetric Pyramid) = 57
    2. 2차원 기반 형상추출(2D Shape Extraction) = 60
      가. ROI 추적 영역 확장법 기반 형상추출(ROI based Region Growing Method) = 60
      나. 방사조사방식 기반 형상추출(Shape Extraction by Ray-casting based Method) = 61
      다. 2차원 활성외곽선모델 기반 형상추출(Shape Extraction based on 2D Active Contour Model) = 63
      라. 공간정보에 의한 내·외벽 클러스터링(Clustering of Inner/Outer Wall using Spatial Information) = 64
    3. 3차원 기반 형상추출(3D Shape Extraction) = 70
      가. 3차원 형태학적 연산자 기반 형상추출(Shape Extraction based on 3D Morphological Operators) = 70
      나. 3차원 가변 모델기반 형상추출(Shape Extraction based on 3D Deformable Model) = 81
    4. 3차원 추출형태 가시화(Visualization of 3D Shape) = 88
      가. 표면기반 가시화(Surface Rendering) = 88
      나. 역동적 변형 솔리드를 이용한 운동 추적·가시화(Motion Visualization using Dynamic Deformable Solid) = 89
      다. 볼륨기반 가시화(Volume Rendering) = 92
  제2절 질환 추적 관찰 정성적 정량적 모니터링 시스템(Qualitative and Quantitative Monitoring System for Longitudinal Study of Diseases) = 99
    1. 다해상도 상호정보 최적화 기법을 적용한 MRI/CT 영상정합(MRI/CT Registration using Hierarchical Opimization Method of Mutual Information) = 99
    2. 하이브리드 복합가시화(Hybrid Rendering) = 111
    3. 연조직 움직임의 정성적 가시화(Qualitative Visualization of Soft Tissue Movement) = 117
      가. 변화시점간 연조직 움직임의 복원 및 가시화(Reconstruction and Visualization of Soft Tissue Movement at Different Points in time) = 118
      나. 연조직 기관에 대한 반자동 분할 및 다중 해상도적 형상복원(Semi-automatic Segmentation and Multi-resolutional Shape Reconstruction for Soft Tissue Organ) = 121
    4. 단일 및 변화시점간 질환부위의 정량적 변이분석 평가(Evaluation of Quantitative Variation Analysis for Disease Region at Different Points in Time) = 126
      가. 대상기관의 정량적 분석 파라미터 추출(Extraction of Quantitative Parameters for the Target Organ) = 126
      나. 변화시점간 대상기관의 정량적 변이분석(Quantitative Analysis of Target Organs at Difference Points in Time) = 137
      다. 기능적 평가를 위한 효과적인 시각화(Efficient Visualization for Functional Parameters) = 138
  제3절 형태적/기능적 영상분석에 의한 질환부위판별 및 진단평가(Lesion Detection & Diagnostic Evaluation by Structural/Functional Image Analysis) = 141
    1. 영상 정규화(Image Normalization) = 141
      가. 복셀선형보간(Linear Interpolation) = 141
    2. 뇌 영역 모멘트 및 표면 정보 추출(Extraction of Moment & Surface Information from Brain Image) = 142
      가. 임계값 기반 이진 영상생성(Creation of Binary Image based on Threshold) = 142
      나. 3차원 형태학적연산자를 이용한 영상잡음제거(Noise Removal using 3-D Morphological Operators) = 142
      다. 체인코드를 이용한 표면 윤곽정보 추출(Extraction of Surface Contours using Chain Code) = 143
      라. 참조영상에 대한 3차원 거리맵 생성(Creation of 3-D Distance Map for Reference Image) = 144
      마. 모멘트 정보 생성(Creation of Moment Information) = 145
      바. 표면 곡률 기반 샘플링(Surface Curvature based Sampling) = 146
    3. 형태적/기능적 영상간 정합(Registration between Structural/Functional Images) = 148
      가. 모멘트 기반 초기 정합(Initial Registration based on Moment Information) = 148
      나. 표면 정보 기반 상세 정합(Detail Registration based on Surface Information) = 151
    4. 변화시점(발작중-발작간) 기능적 영상 정합(Inictal-Interictal Functional Image Registration) = 156
      가. 변화시점(발작중-발작간) 기능적 영상 감영(Subtraction of Inictal-Interictal Functional Images) = 157
      나. 감영영상-형태적 영상간 정합(Registration between Subtraction-Structural Images) = 158
    5. 영상의 평균화 및 감영(Image Averaging & Subtraction) = 159
      가. 공간정규화된 정상인집단 영상의 평균화를 통한 Atlas 구축(Atlas Construction by Averaging of Normalized Normal Group Images) = 159
      나. 평균화영상-환자영상간 차감(Subtraction of Averaged-Patient Image) = 161
  제4절 Image-guided PCI(Percutaneous Coronary Intervention) = 163
    1. 심볼릭 형태모델 추출 및 평면적 시술경로맵의 실시간 투영가시화(Extraction of Symbolic Shape Model & Real-time Projection of 2-D Surgical Route) = 163
      가. X-ray Angiogram에서의 관상동맥 영역분할(Segmentation of Coronary Artery from X-ray Angiogram) = 163
      나. 심볼릭 형태 구조 추출(Extraction of Symbolic Structure) = 168
      다. 형태구조 기반 평면적 시술 경로맵 생성(Creation of 2-D Surgical Route based on Shape Structure) = 168
      라. 실시간 투영 가시화(Real-time Projection) = 169
    2. 3차원 CTA기반 공간적 시술 경로맵 생성 및 해부학적 모델 구축(Creation of Spatial Surgical Route & Anatomical Model based on 3-D CTA Images) = 170
      가. 3차원 CTA 심장 관상동맥 영상분할(Segmentation of Coronary Artery from 3-D CTA Images) = 170
      나. 3차원 해부학적 복합 모델 구축(Construction of 3-D Anatomical Complex Model) = 174
      다. 3차원 공간적 시술 경로맵 생성(3-D Spatial Surgical Route Generation) = 178
    3. 2차원 영상/3차원 모델 실시간 정합 가시화(Real-time Visualization of Registered 2-D Image & 3-D Model) = 178
      가. 혈관구조 골격화 및 형태 복잡도 분석(Skeletonization of Vascular Structure & Analysis of Shape Complexity) = 178
      나. 공간적 시술 경로맵의 실시간 정합 가시화(Real-time Registration & Visualization of 3-D Surgical Route) = 181
    4. 영상정합기법기반 뇌질환 진단평가 보조시스템의 세부기능 구현(Implementation of Diagnosis Support Sytem Functions based on Image Registration) = 186
      가. 뇌 영역 반자동 분할(Semi-automatic Segmentation of Cerebral Cortex) = 186
      나. MRI-PET/SPECT-PET 영상정합 및 최적화(Registration & Optimization of MRI-PET/SPECT-PET) = 188
      다. 해마 형상복원 및 metabolism 가시화(Shape Reconstruction & Metabolic Visulization of Hippocampus) = 192
      라. 해마 형상 분석(Shape Analysis of Hippocampus) = 195
    5. 뇌정합시스템 인터페이스 설계 및 시스템 구축(Brain Image Registration System Construction & Interface Design) = 197
      가. 뇌정합 시스템 설계 및 구축(System Design & Development) = 197
  제5절 혈관질환의 컴퓨터지원 시술 전 계획 및 평가(Computer-assisted Surgical Planning & Evaluation for Vascular Diseases) = 201
    1. 컴퓨터 지원 시술전 계획(Computer-assisted pre-surgery planning) = 201
      가. 시술전 관상동맥 형태 모델링(Pre-surgical Shape Modeling of Coronary Artery) = 201
      나. 시술전 관상동맥 형상분석(Pre-surgical Shape Analysis of Coronary Artery) = 208
      다. 관상동맥 우회로이식술을 위한 공간적 경로계획(Spatial Surgical Route Planning for Coronary Artery Bypass Grafting(CABG)) = 216
      라. 관상동맥 우회로계획의 가시화(Visualization of Surgical Plan for CABG) = 219
    2. 시술후 심장 및 관상동맥 동적 합성가시화와 우회로 혈류량 분석.평가(Dynamic Hybrid Visualization of Heart & Coronary artery and Blood Flow Evaluation) = 224
      가. 시술후 관상동맥 우회로 형태 모델링(Post-surgical Shape Modeling of Bypass Graft) = 225
      나. 심장 및 관상동맥의 복합적 움직임 모델링(Hybrid Dynamic Modeling of Heart & Coronary Artery) = 226
      다. 심장모델 및 관상동맥우회로의 동적합성 가시화(Dynamic Hybrid Visualization of Cardiac Model & Coronary Artery Bypass Graft) = 229
    3. 템플릿-환자간 뇌영상 비선형 정합 기반 해부학적 ROI 정보 추출(Extraction of Anatomical ROI Information based on Template-Patient Brain Image Nonlinear Registration) = 230
      가. 뇌 템플릿 영상-환자 기능영상간 비선형 영상 정합(Nonlinear Registration between Template Structural Image-Patient Functional Image) = 230
      나. 해부학적 ROI기반 기능영상정보 분석 가시화(Visualization & Analysis of Functional Information on Anatomical ROI) = 238
      다. 해마의 3차원 형상 분류(3-D Shape Classification of Hippocampus) = 241
제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도(Attainment and Contribution to Related Field) = 247
  제1절 계획대비 달성도(The Degree of Attainment Contrasted with Plans) = 247
  제2절 연구개발성과(Research and Development Outcomes) = 249
  제3절 관련분야 기술발전에의 기여도(The Degree of Contribution to Related Field) = 263
제5장 연구개발결과의 활용계획(Research Performance Results and Application) = 266
  제1절 연구개발 활용방안(Application Areas and Methods) = 166
  제2절 상용화 가능성(Possibility of Commercialization) = 168
제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보(Collected Technical and Scientific Information of Foreign Countries) = 270
제7장 참고문헌(References) = 273

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