Abstract:
PURPOSE: A pulmonary nodule multistage matching method of a serial computer tomography scan and a method thereof are provided to reduce time for matching computed tomography images by using a coronal maximum intensity projection image and a sagittal maximum intensity projection image. CONSTITUTION: A tracing image location according to a reference image is compensated based on the center coordinate of an optimum boundary volume(S110). A coronal maximum intensity projection image of the reference image and a coronal maximum intensity projection image of the tracing image are compared. A sagittal maximum intensity projection image of the reference image and a sagittal maximum intensity projection image of the tracing image are compared(S120). The reference image and the tracing image are matched(S130). The reference image and the tracing image are matched to a template(S140).
Abstract:
본 발명은 연속적으로 촬영된 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상의 각 슬라이스를 정합함으로써 연속 CT 영상 내의 폐결절 (Pulmonary Nodule)을 추적 관찰하는 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다. 본 발명은 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심 좌표를 기반으로 기준 영상에 대한 추적 영상의 위치를 보정하는 단계, 기준 영상 및 추적 영상 간의 관상(coronal) 최대강도 투사영상 간의 비교 결과 및 시상(sagittal) 최대강도 투사영상 간의 비교 결과에 기반하여 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상을 강체 정합하는 단계, 및 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상 내의 폐결절의 형태 정보 및 주변 지역 정보에 기반하여 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상을 템플릿 정합하는 단계를 포함할 수 있다. 컴퓨터 단층촬영 영상, 폐결절, 관상 최대강도 투사, 시상 최대강도 투사, 강체 정합, 템플릿 매칭
Abstract:
기도 추출 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상처리장치는 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하고, 3차원 인체 영상에서 분할한 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 제2 후보 영역을 추출한 후, 제1 후보 영역과 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역에 대해 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출한다.
Abstract:
PURPOSE: A volume maintenance area detection and non rigid registration method using GLCM(Grey Level Co-occurrence Matrix) texture analysis and a recording medium thereof are provided to accurately detect a volume maintenance area. CONSTITUTION: An optimum rigid transform image with optimum similarity is generated(S100). A volume maintenance area is classified(S230). A transformation parameter for B-spline transformation is calculated(S310). A floating image is converted using the B-spline transformation(S320). The transform parameter for the B-spline conversion is updated (S340). A registered floating image with the minimum cost function is generated(S350).