RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재후보

      Particle Swarm Optimization을 이용한 PET/CT와 CT영상의 정합 = Image Registration for PET/CT and CT Images with Particle Swarm Optimization

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A82388789

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
      번역하기

      영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자...

      영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration algorithm for PET/CT and CT images acquired by different systems at different times. We matched two CT images first (one from standalone CT and the other from PET/CT) that contain affluent anatomical information. Then, we geometrically transformed PET image according to the results of transformation parameters calculated by the previous step. We have used Affine transform to match the target and reference images. For the similarity measure, mutual information was explored. Use of particle swarm algorithm optimized the performance by finding the best matched parameter set within a reasonable amount of time. The results show good agreements of the images between PET/CT and CT. We expect the proposed algorithm can be used not only for PET/CT and CT image registration but also for different multi-modality imaging systems such as SPECT/CT, MRI/PET and so on.
      번역하기

      Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration a...

      Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration algorithm for PET/CT and CT images acquired by different systems at different times. We matched two CT images first (one from standalone CT and the other from PET/CT) that contain affluent anatomical information. Then, we geometrically transformed PET image according to the results of transformation parameters calculated by the previous step. We have used Affine transform to match the target and reference images. For the similarity measure, mutual information was explored. Use of particle swarm algorithm optimized the performance by finding the best matched parameter set within a reasonable amount of time. The results show good agreements of the images between PET/CT and CT. We expect the proposed algorithm can be used not only for PET/CT and CT image registration but also for different multi-modality imaging systems such as SPECT/CT, MRI/PET and so on.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 국문초록
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 대상 및 방법
      • Ⅲ. 결과
      • Ⅳ. 고찰
      • 국문초록
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 대상 및 방법
      • Ⅲ. 결과
      • Ⅳ. 고찰
      • Ⅴ. 결론
      • 참고문헌
      • Abstract
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 은정휘, "선택적 영역의 상호정보를 이용한 고속 의료 영상 정합" 103-106, 2002

      2 M.G.H. Omran, "Particle Swarm Optimization for Pattern Recognition and Image Processing" 34 : 125-151, 2006

      3 James Kennedy, "Particle Swarm Optimization" 1942-1948, 1995

      4 우상근, "PET/CT 영상 움직임 보정" 대한핵의학회 42 (42): 172-180, 2008

      5 Josien P. W. Pluim, "Mutual information based registration of medical images : a survey" 22 : 986-1004, 2003

      6 Mahua Bhattacharya, "Mutil Resolution Medical Image Registration Using Maximization of Mutual Information and Optimization by Genetic Algorithm" M13-M125, 2007

      7 nthil Periaswamy, "Medical Image Registration with Partial Data" (10) : 452-464, 2006

      8 Derek L G Hill, "Medical Image Registration" 46 : R1-R45, 2001

      9 Petra A. van den Elsen, "Medical Image Matching, - Review with classification" 26-39, 1993

      10 Yaun Y. Tang, "Image Transformation Approach to Nonlinear Shape Restoration" 23 (23): 1993

      1 은정휘, "선택적 영역의 상호정보를 이용한 고속 의료 영상 정합" 103-106, 2002

      2 M.G.H. Omran, "Particle Swarm Optimization for Pattern Recognition and Image Processing" 34 : 125-151, 2006

      3 James Kennedy, "Particle Swarm Optimization" 1942-1948, 1995

      4 우상근, "PET/CT 영상 움직임 보정" 대한핵의학회 42 (42): 172-180, 2008

      5 Josien P. W. Pluim, "Mutual information based registration of medical images : a survey" 22 : 986-1004, 2003

      6 Mahua Bhattacharya, "Mutil Resolution Medical Image Registration Using Maximization of Mutual Information and Optimization by Genetic Algorithm" M13-M125, 2007

      7 nthil Periaswamy, "Medical Image Registration with Partial Data" (10) : 452-464, 2006

      8 Derek L G Hill, "Medical Image Registration" 46 : R1-R45, 2001

      9 Petra A. van den Elsen, "Medical Image Matching, - Review with classification" 26-39, 1993

      10 Yaun Y. Tang, "Image Transformation Approach to Nonlinear Shape Restoration" 23 (23): 1993

      11 Jan Kybic, "Fast Parametric Elastic Image Registration" 12 (12): 2003

      12 Rafael C. Gonzalez, "Digital Image Processing, second edition" Prentice Hall 91-94, 2001

      13 C.E. Shannon, "A mathematical theory of communication" 27 : 379-423, 1948

      14 Lisa G.Brown, "A Survey of Image Registration Techniques" 24 (24): 1992

      15 Calvin R. Maurer, Jr, "A Review of medical Image Registration" 17-44, 1993

      16 Russell Eberhart, "A New Optimizer Using Particle Swarm Theory, Micro Machine and Human Science" 39-43, 1995

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2023 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
      2019-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (계속평가) KCI등재후보
      2018-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2015-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
      2012-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2010-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
      2009-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2007-05-08 학회명변경 한글명 : 대한방사선기술학회 -> 대한방사선과학회
      영문명 : Korean Society Of Radiologial Technology -> Korean Society of Radiological Science
      KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.37 0.37 0.38
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.4 0.41 0.487 0.08
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼