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3차원 인체 영상을 획득하는 단계;상기 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계; 상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 폐엽 사이의 틈새 후보군을 추출하는 단계;상기 틈새 후보군을 포함한 상기 폐 영역의 영상을 인체 정면에서 바라보는 영상으로 재구성하고, 상기 재구성된 영상에서 나타내는 틈새 후보군을 기초로 가상 틈새를 생성하는 단계; 및상기 가상 틈새를 이용하여 폐엽을 추출하는 단계;를 포함하고,상기 틈새 후보군을 추출하는 단계는,상기 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 각 방향의 변화에 대한 고유값(eigen value)을 구하는 단계; 및상기 각 방향에 대한 고유값의 비율을 기초로 폐엽 사이의 면(sheet) 성분을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 틈새 후보군을 추출하는 단계 이전에, 잡음 제거를 위하여 비등방성 확산(anisotropic diffusion) 필터링 또는 가우시안 평활화(Gaussian Smoothing)를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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삭제
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제 1항에 있어서, 상기 면 성분을 추출하는 단계는,상기 복셀들의 세 방향에 대한 각각의 고유값 λ1, λ2, λ3은,(|λ3|/|λ1|) 003e# 기준 고유값, (|λ3|/|λ2|) 003e# 기준 고유값을 만족하는 복셀들의 집합을 상기 면 성분으로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 1항에 있어서, 3차원 레이블링(labeling)을 이용하여 상기 틈새 이외의 영역에 대한 잡음을 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 추출한 면 성분에 대해, 스트럭처링 원소(structruing element)를 이용한 형태학적 닫힘(morphological closing) 연산을 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 1항에 있어서, 상기 폐엽을 추출하는 단계는,상기 가상 틈새를 통해 구분되는 각 영역에서 영역성장법을 이용하여 각각의 폐엽을 분할하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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3차원 인체 영상을 획득하는 단계;상기 3차원 인체 영상으로부터 영역성장법을 이용하여 폐 영역을 분할하는 단계;상기 폐 영역의 폐엽 사이의 가상 틈새를 구하는 단계;상기 가상 틈새로 구분되는 각 영역의 무게중심 좌표를 구하는 단계;상기 각 영역의 무게중심 좌표를 종자점으로 하여 각 영역에서 동시에 영역성장법을 수행하여 폐엽을 분할하는 단계;를 포함하고,상기 가상 틈새를 구하는 단계는,상기 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 각 방향의 변화에 대한 고유값(eigen value)을 구하는 단계; 및상기 각 방향에 대한 고유값의 비율을 기초로 폐엽 사이의 면(sheet) 성분을 가상 틈새로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 8항에 있어서, 상기 가상 틈새를 구하는 단계는,상기 폐 영역에 속한 복셀(voxel)들의 신호강도 변화에 대한 방향성을 기초로 상기 폐 영역을 구성하는 폐엽들 사이의 면 특성을 갖는 가상 틈새를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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제 8항에 있어서, 상기 분할하는 단계는,각 폐엽에서 영영성장법에 의해 성장한 영역이 다른 폐엽에서 영역성장법에 의해 성장한 영역과 맞붙게 되면, 상기 획득된 틈새를 기반으로 맞붙는 방향으로의 영역 성장을 멈추는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 폐엽 추출 방법
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