Image registration is a transformative procedure required for matching images from different places, time periods, and perspectives. It is used in various areas such as map updating for remote sensing, medical imaging, guided missile targeting, and augmenting reality. It generally aims to transfer pre-recorded infor-mation by augmenting images with other images which contain necessary information. However it is difficult to develop a generalized registration method which can be applied in various conditions and environments.
Research on image-guided treatment to shorten operation time and hasten patient recovery has been actively pursued. Image-guided treatment assists a surgeon by providing necessary information such as the location of excision when there are no direct means to identify it. Image-guided treatment can be applied to many operational activities such as planning or training using segmentation and guidance of target position using registration. However, it is difficult to apply these methods directly to a specific operation due to differ-ent environments and errors in the process of 3D segmentation.
To overcome this problem, this paper will analyze some intrinsic marker-based image registration methods to provide necessary information by using CT data in real time and evaluate them to actual operation images. It need a process that the 2D CT images render to 3D virtual model and registration with actual organ images. However, the reconstructed 3D virtual model actually differs from the shape of the real organ due to the resolution of the CT image device, the reconstructive process, and the pose of the patient. And these facts make it difficult to determine the initial position and to estimate the position of the camera. In addition, to solve such a problem, an auto-initialization and robust position tracking method is proposed and analyzed to overcome disturbances such as the reflection of camera light.
This paper covers segmentation, registration, and validation. A 3D virtual model is created from 2D CT images using segmentation. Because the 3D virtual model coincides with the 2D CT images in its coordi-nate system, it is possible to provide a CT image used in real operation using registration on an actual endos-copy image without radiation exposure. Since image registration yields different results depending on the en-vironment, three registration methods are compared to choose the best one for determining the initial position and tracking position of the camera.
The accuracy of the position of the tracking camera is calculated using a phantom study. Because it is difficult to measure the position of the camera inside a patient, the shape of the organ is manufactured using 3D printing based on the CT image and the location of camera is recorded while recording. The accuracy can be calculated by comparing the estimated position of the camera in the virtual model compared to the actual one.
영상정합이란 서로 다른 장소나 시간, 관점에서 촬영된 두 영상을 일치시키는 과정이다. 이것은 원격으로 지형을 측정하여 지도를 갱신, 의료 분야, 영상 유도 미사일이나 증강 현실 등 다양한 분야에 이용된다. 영상정합의 목적은 사전에 기록된 정보를 증강된 영상을 통하여 필요한 시점에 전달하는 것이다. 하지만 다양한 분야에 적용될 수 있는 일반화 된 영상정합 방법은 서로 다른 영상의 특징 등으로 인하여 개발하는데 어려움이 있다.
시술시간의 단축시킴으로써 환자의 빠른 회복을 도울 수 있는 영상유도 치료를 위한 연구가 활발하게 진행되었다. 영상유도 치료란 시술자에게 시술 중 절개 혹은 병변의 위치 등을 환자의 해부학적 구조를 담고 있는 의료영상을 통해 실시간으로 제공해줌으로써 시술자를 도울 수 있는 유용한 기술이다. 실시간으로 증강된 영상을 제공해 주기 위해서는 시술자가 바라보는 위치와 방위의 정보가 필요하다. 이를 위하여 특별한 표지를 부착하여 이를 검출함으로써 현재 시술자의 시야를 측정할 수 있지만, 연구에서 다루고자 하는 내시경술에서는 이러한 외부 표지를 부착하는데 어려움이 있다.
이러한 어려움을 극복하기 위하여 영상 내부의 영상강도나 영상의 특징 등을 이용하는 내부 표지 기반의 방법을 이용하여 내시경 영상에 정합된 환자의 CT 영상을 제공할 수 있다. 이를 위하여 제공하고자 하는 CT 영상의 좌표에서 실제 내시경의 초기 위치와 방위가 결정되어야 한다. 하지만 음영으로 나타난 CT 영상과 실제 내시경 영상에 나타난 장기의 모습은 비교를 통하여 초기 포즈를 결정하기 어렵기 때문에 CT 영상으로부터 가상의 장기 표면 모델을 구성하는 과정이 필요하다. CT 영상으로부터 생성된 가상의 장기 표면 모델은 측정 장비의 성능이나 불연속의 CT 영상 등의 한계점으로 인하여 실제 장기의 형상과 차이를 보이게 되고, 이것으로 인하여 내시경 카메라의 초기 포즈를 결정하는데 어려움이 있다. 뿐만 아니라, 영상의 강한 특징으로 나타나는 장기 표면에 반사된 내시경 조명 효과는 영상을 정합하는데 방해요소로 작용하여 정확하게 영상을 추종하는데 어려움이 있다.
본 논문에서는 가상의 장기 형상과 실제 장기의 형상의 유사성을 비교하여 자동으로 실제 내시경의 초기 포즈를 추정하고 장기 표면에 반사된 내시경 조명 효과에도 강인한 영상정합 방법을 제안한다. 추정된 내시경의 초기포즈의 정확도는 허용오차 내에서 가장 빠르게 수행될 수 있는 조건을 실험을 통하여 결정하였다. 영상 추종의 정확도는 실제 내시경의 포즈를 알 수 없기 때문에 장기 모델을 3차원 프린터를 이용하여 제작하였고 PHANToM 장치에 부착된 카메라를 이용하여 영상과 카메라의 포즈를 기록하여 정확도를 비교하였다.
