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3D Reconstruction of Tissue from a few of MRI Images using Radial Basis Function

BBF를 이용한 적은 수의 MRI 이미지로부터 3차원 조직 재구성

  • 신영석 (동의대학교 디지털미디어공학과) ;
  • 김형석 (동의대학교 멀티미디어공학과)
  • Published : 2008.11.30

Abstract

Recent the advanced technologies in medical imaging such as magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) make doctors improve the diagnostic skill with detailed anatomical information. In general, it is necessary to get a number of MRI images in order to obtain more detail information. However, the performance of MRI machines of privately run hospitals is not good and thus we may obtain only a few of MRI images. If 3D surface reconstruction is accomplished with a few slices, then it generates 3D surface of poor qualify. This paper propose a way to Set a 3D surface of high quality from a few of number of slices. First of all, our algorithm detects the boundary of tissues which we want to reconstruct as a 3D object and find out the set of vortices on the boundary. And then we generate a 3D implicit surface to interpolate the boundary points by using radial basis function. Lastly, we render the 3D implicit surface by using Marching cube algorithms.

최근 MRI와 CT와 같은 의료영상에서의 진보한 기술은 의사들에게 상세한 해부학적 정보를 제공하게 하여 그들의 진단 능력을 향상시키고 있다. 일반적으로 보다 상세한 정보를 얻기 위해서는 많은 수의 MRI이미지를 필요로 한다. 그러나 일반 병원에서 접하는 MRI 기계의 성능이 우수하지 않은 경우가 많고 따라서 획득되는 이미지의 수가 적다. 결과적으로 적은 수의 슬라이스를 이용해 3D surface를 재구성하게 되면 퀄리티가 낮아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 적은 수의 슬라이스를 이용하여 높은 퀄리티의 3D surface를 얻는 방법을 제안한다. 이를 위한 알고리즘은 먼저 원하는 영역의 경계를 찾아서 그 경계선들의 점을 찾는다. 이러한 점들로부터 Radial Basis Function을 이용해서 점들을 모두 지나는 음함수 곡면 수식을 생성한다. 생성된 음함수 곡면수식으로부터 Marching cube 알고리즘을 이용하여 렌더링 한다.

Keywords

References

  1. J. C. Carr, R. K. Beatson, J.B. Cherrie, T. J. Mitchell, W. R. Fright, B. C. McCallum and T. R. Evans, 'Reconstruction and Representation of 3D Objects with Radial Basis Functions', ACM SIGGRAPH, 12-17, pp. 67-76 August 2001
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