Due to the characteristics of the optical coherence tomography (OCT) which are non-invasive and harmless for biological tissues, it is possible to observe the inside and outside of blood vessels and the outside of lymphatic vessels. Because the OCT is built based on the interferometer, it uses the reference mirror which causes limitation of imaging speed, so the OCT system can image only narrow region and acquire a few images. To overcome the limitation, the second generation OCT uses wavelength-swept laser and it makes possible to improve imaging speed and image wide region. While the second OCT generates a large number of images, medical doctors or researchers cannot review all blood and lymphatic vessel in images manually. Therefore, many computer-aided studies about providing blood and lymphatic vessel information are published actively, but most of them use two-dimensional structures and simple methods such as filtering. In this thesis, we suggest three methods to detect blood and lymphatic vessel information using three-dimensional (3D) structural information in the second generation blood and lymphatic vessel OCT images. In arterial intravascular OCT images, we find stent region, segment guide-wire, and lumen using 3D structural information, and judge whether stent insertion is right or not. In lymphatic vessel OCT images, we detect lymphatic vessels using 3D information based on 3D modeling and provide quantitative information such as length, surface area, and volume. In retinal blood vessel OCT images, we split the retinal intra-layers using 3D structural information and detect retinal blood vessels using 3D information based on 3D modeling and provide quantitative information.
광간섭단층촬영 기법은 비침습적이고, 생체조직에 피해 없이 영상을 획득할 수 있기 때문에 혈관 내부와 외부 및 림프관 외부를 관찰하는데 많이 사용되었다. 하지만, 구조적 한계로 영상을 획득하는 속도에 제한이 있어 좁은 영역에 대해서만 샘플링 수준으로 영상을 획득할 수 있었다. 2세대 광간섭단층촬영 시스템은 파장변환 레이저를 사용하여 영상을 획득하는 속도를 높이고 짧은 시간동안 넓은 영역의 영상을 획득할 수 있게 되었다. 하지만, 의사 및 연구자가 직접 살펴봐야 할 영상이 많아졌고, 그들의 부담을 덜기 위해 컴퓨터를 활용하여 정보를 획득하는 연구가 활발히 진행되었지만, 단순하게 2차원 정보를 활용하거나 필터링 등의 간단한 방법이 대부분이었다. 본 학위 논문에서는 광간섭단층촬영 시스템에서 획득한 관상동맥 내부, 림프관, 망막 혈관 영상에서 3차원 정보를 활용하여 혈관 및 림프관의 3차원적 정보를 획득하는 방법을 제안한다. 관상동맥 내 영상에서는 스텐트가 존재하는 영역 및 스텐트 삽입이 잘 이루어졌는지를 판단할 때 사용되는 정보들을 3차원 구조를 활용하여 검출했다. 림프관 영상에서는 림프관을 3차원 모델링을 통해 검출하고 양적인 정보를 제공하였다. 망막 혈관 영상에서는 3차원 정보를 활용하여 관심영역의 혈관을 찾아내고 3차원 모델링을 통해 혈관을 검출하고 양적인 정보를 제공하였다.
