earticle

영어

Image registration is a popular technique for acquiring useful information from medical images taken at different time. Because it takes a long time to make as a result by registration, using characteristics of registration target is a general method to improve the speed. However in this case, the algorithm has only worked in the target organ or object. In this paper, we implemented an image registration technique which can be used widely by using B-spline technique instead of using specific information of target. And we propose a ROI (Region of Interest) based nonrigid registration technique for achieving more higher accuracy and faster completion time of registration algorithm. By using this technique, the results can be acquired at most 3.3 times faster with 1.4 times better accuracy, compared to the result of the previous methods, depending on the size of ROI. Therefore, the proposed method can be applied to clinical practice due to improved accuracy and speed.

한국어

의료 영상에서 영상 정합은 시간차를 두고 얻어진 영상 사이에서 정보를 얻기 위해 많이 사용하는 기술이다. 영상정합은 일반적으로 결과를 얻기까지 시간이 오래 걸리기 때문에 구체적인 정합 대상을 정하여 관련 지식을 이용함으로써 정합의 속도를 향상시키는 경우가 많다. 하지만 이 경우, 설정한 정합 대상을 제외한 다른 대상에 대해서는 비효율적인 알고리즘이 된다. 이 논문에서는 의료 영상 중에서 복부 CT영상을 대상으로 하여, 특징점과 같은 구체적인 정합 대상에 대한 정보를 이용하지 않고 범용적으로 사용할 수 있는 영상 정합 방법을 구현한다. 이를 위해 B-스플라인 기반 비강체 정합 방법을 사용한다. 또한, 영상 정합의 속도 향상과 정확도를 동시에 향상시키기 위하여 관심 영역을 이용하는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 방법으로 기존의 방법과 비교한 결과, 관심 영역의 크기에 따라 최대 3.3배의 속도 향상과 1.4배의 정확도 향상을 얻을 수 있었다. 따라서 제안 방법은 기존 기법에 비하여정확도와 속도를 개선하여 임상에 적용이 가능하다.