Image registration is the process of determining the geometric transformation of a source image to match the target image. For a medical image registration, the source and target images are the cross-sectional images of human internal organs. The registration is required to compensate the motion of these organs. Since these organs are non-rigid by their nature, it is desirable to consider non-rigid transformation for registration. Also, although the images are 2D, the organs are 3D objects. Therefore, it is also desirable to consider 3D registration rather than a series of 2D registration. In this thesis, we investigate an effective and efficient 3D non-rigid registration for medical image data based on thin-plate spline method. The thin-plate spline is widely used mostly in 2D applications. We expand the framework into 3D and applied it to CT volumetric data sets of lung at two different phases: inspiration and exhalation. With a small number of control points within the 3D volume, the bending energy for matching is computed and applied to the entire volume within an interactive time. The results are promising that the proposed technique can aid physicians in many clinical applications.
영상 정합이란 서로 다른 형태의 정보를 가지는 영상들로부터 상호 보완적인 정보를 추출하여 유용하고 복합적인 정보를 생성하는 기술이다. 이러한 영상 정합 기술은 컴퓨터 비전 분야의 다중 영상을 통한 파노라마 영상의 생성 또는 가상 현실 분야의 실사-CG 기반 실감 영상의 생성에 필수적인 기술이다. 특히 영상 정보의 획득 및 처리 기술의 발달로 인체 내부의 3 차원 영상들을 다양하게 가시화하여 볼 수 있게 되었고, 나아가 질병의 진단 및 처방, 가상 시술 등의 실질적인 치료에 효율적인 도움을 주기 위한 의료 영상 처리 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 의료 영상 처리 분야에서의 정합 기술이란 다중 모달리티를 갖는 영상의 정합, 촬영 시 환자의 움직임 보정을 위한 정합, 그리고 동적 가변형 볼륨 객체인 인체 내부 기관의 변형에 대한 정합에 주로 사용된다.
영상 정합 기술은 크게 강직 정합과 비강직 정합 기술로 분류할 수 있는데, 강직 정합 기법은 어파인 변환을 통한 전역적인 변형의 특성을 가지는 영상정합에 사용되는 방법이고, 비강직 정합은 지역적인 변형들까지 처리하여 가변형 물체를 좀 더 정확하게 정합하는 방법이다. 특히 의료 영상 처리 분야에서 다루게 되는 데이터들은 인체 내부 기관들의 변형 자체가 비강직적이기 때문에 가변형성을 고려해 주어야 정확한 정합 결과를 얻을 수 있다.
이에 본 논문에서는 기존의 FEM 및 물리 기반 가변형 모델을 이용한 정합 방법의 큰 데이터 용량 처리의 어려움과 긴 처리 시간이라는 단점을 대신하여, 효율적이며 실시간 변형이 가능한 특징점 기반, 박판 스플라인 기법의 에너지 함수를 이용한 3 차원 볼륨 데이터의 비강직 정합 기법에 대하여 연구하였다.
본 논문에서 제안하고 있는 비강직 정합 방법은 아래와 같은 세 단계로 정합을 수행한다. 우선 정합해야 하는 3 차원 볼륨 데이터에서 정규화된 상호 정보 값을 척도로 하여 해부학적인 의미를 갖는 최적화된 특징점을 추출하고, 이 특징점을 사용하여 어파인 변환 파라미터를 구하고 이를 통해 전역적인 정합을 수행한다. 다음으로 박판 스플라인 기법의 밴딩 에너지를 최소화할 수 있는 가중치 파라미터의 추출을 통하여 지역적인 변형을 구해 내고, 마지막으로 스플라인 보간 방법을 사용하여 최종 변형된 볼륨 데이터를 얻어 내게 된다.
개발된 알고리즘을 기하학적 3 차원 볼륨 데이터에 적용하여 정확한 변형 결과 추출을 확인하였고, 현재 들숨, 날숨 때의 다른 위상을 가지는 폐 데이터의 변형에 적용하여 정합 결과를 분석하였고, 빠르고 정확한 정합 결과를 보이고 있다. 본 연구는 동적 볼륨 영상 데이터의 가시화에 의한 가변형 기관의 진단에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
