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증강현실 기반 유방 병변 제거술을 위한 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치에 의해 수행되는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법에 있어서,3D 유방 CT 영상에서 신체 영역을 분할하여 피부 세분화 데이터를 생성하는 단계;상기 생성된 피부 세분화 데이터에 기 설정된 임계값을 적용하여 피부 분할 영역을 추출하는 단계;기울기 기반 자동 탐색을 이용하여 유두 위치를 획득하고, 상기 획득한 유두 위치를 기준으로 상기 피부 분할 영역에 대한 최적화를 수행하는 단계;각 피부 분할 영역에서 관심 영역을 설정하여 유두 영역을 선정하는 단계;상기 피부 분할 영역을 이용하여 메시(Mesh)를 생성하고, 상기 설정된 관심 영역에서 선정된 유두 위치를 기준으로 최적화 과정을 수행하는 단계; 및환자의 3D 스캔을 통해 획득한 현실 좌표계 상의 포인트 셋(Point Set)과 상기 3D 유방 CT 영상으로부터 획득한 가상 좌표계 상의 포인트 셋을 이용하여 두 포인트 셋의 정합을 수행하는 단계를 포함하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 피부 세분화 데이터를 생성하는 단계는,상기 3D 유방 CT 영상에 ADF(Anisotropic Diffusion Filter)를 적용하여 노이즈를 제거하고 경계선(Edge) 정보를 유지하여 환자 영역에 대한 포인트 셋을 획득하기 위한 신체 영역을 분할하여 상기 피부 세분화 데이터를 생성하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 피부 분할 영역을 추출하는 단계는,화소의 밝기값에 대한 확산 정도의 분석을 기반으로 적응적으로 자동 설정된 임계값을 적용하여 상기 피부 분할 영역을 추출하되,SRG(Seeded Region Growing) 기법과 모폴로지(Morphology) 연산을 순차적으로 수행하여 상기 피부 세분화 데이터의 토폴로지(Topology) 정보를 고려하고 오분할된 영역을 제거하여 추출하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 유두 영역을 선정하는 단계는,상기 관심 영역 내에 존재하는 피부 분할 영역에서 경계선을 추출하고, 추출된 경계선 상의 연속된 점들에서 극값을 통하여 유두 후보 영역을 선정하되, 한쪽 또는 양쪽의 유두 후보 영역이 2개 이상인 경우, 대칭 정보를 이용하여 최종 유두 영역을 선정하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 최적화 과정을 수행하는 단계는,피부 메시를 이루는 정점 중 수술 시 노출되는 부위를 포함하는 일부 영역만 남기는 최적경계볼륨을 생성하여 상기 최적화 과정을 수행하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 두 포인트 셋의 정합을 수행하는 단계는,무게 중심을 일치시켜 대략적으로 위치를 정렬한 이후, 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용하여 최단 거리에 있는 점들 간의 대응관계를 결정하고, 회전과 이동 변환을 통하여 대응관계에 있는 점들의 거리가 최소로 수렴할 때까지 반복 수행하는 ICP(Iterative Closest Point) 기법을 이용하여 상기 두 포인트 셋의 정밀 정합을 수행하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법
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제1항에 따른 증강현실 기반 유방 병변 제거술을 위한 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치에 의해 수행되는 3D CT 영상의 마커리스 정합 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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증강현실 기반 유방 병변 제거술을 위한 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치에 있어서,3D 유방 CT 영상에서 신체 영역을 분할하여 피부 세분화 데이터를 생성하는 데이터 생성부;상기 생성된 피부 세분화 데이터에 기 설정된 임계값을 적용하여 피부 분할 영역을 추출하는 피부 분할 영역 추출부;기울기 기반 자동 탐색을 이용하여 유두 위치를 획득하고, 상기 획득한 유두 위치를 기준으로 상기 피부 분할 영역에 대한 최적화를 수행하는 제1 최적화 수행부;각 피부 분할 영역에서 관심 영역을 설정하여 유두 영역을 선정하는 관심 영역 설정부;상기 피부 분할 영역을 이용하여 메시(Mesh)를 생성하고, 상기 설정된 관심 영역에서 선정된 유두 위치를 기준으로 최적화 과정을 수행하는 제2 최적화 수행부; 및환자의 3D 스캔을 통해 획득한 현실 좌표계 상의 포인트 셋(Point Set)과 상기 3D 유방 CT 영상으로부터 획득한 가상 좌표계 상의 포인트 셋을 이용하여 두 포인트 셋의 정합을 수행하는 정합부를 포함하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치
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제8항에 있어서,상기 데이터 생성부는,상기 3D 유방 CT 영상에 ADF(Anisotropic Diffusion Filter)를 적용하여 노이즈를 제거하고 경계선(Edge) 정보를 유지하여 환자 영역에 대한 포인트 셋을 획득하기 위한 신체 영역을 분할하여 상기 피부 세분화 데이터를 생성하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치
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제8항에 있어서,상기 피부 분할 영역 추출부는,화소의 밝기값에 대한 확산 정도의 분석을 기반으로 적응적으로 자동 설정된 임계값을 적용하여 상기 피부 분할 영역을 추출하되,SRG(Seeded Region Growing) 기법과 모폴로지(Morphology) 연산을 순차적으로 수행하여 상기 피부 세분화 데이터의 토폴로지(Topology) 정보를 고려하고 오분할된 영역을 제거하여 추출하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치
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제8항에 있어서,상기 관심 영역 설정부는,상기 관심 영역 내에 존재하는 피부 분할 영역에서 경계선을 추출하고, 추출된 경계선 상의 연속된 점들에서 극값을 통하여 유두 후보 영역을 선정하되, 한쪽 또는 양쪽의 유두 후보 영역이 2개 이상인 경우, 대칭 정보를 이용하여 최종 유두 영역을 선정하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치
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제8항에 있어서,상기 정합부는,무게 중심을 일치시켜 대략적으로 위치를 정렬한 이후, 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용하여 최단 거리에 있는 점들 간의 대응관계를 결정하고, 회전과 이동 변환을 통하여 대응관계에 있는 점들의 거리가 최소로 수렴할 때까지 반복 수행하는 ICP(Iterative Closest Point) 기법을 이용하여 상기 두 포인트 셋의 정밀 정합을 수행하는 3D CT 영상의 마커리스 정합 장치
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