MATLAB을 사용한 3차원 이미지 프로세싱

이미지 가져오기 및 시각화

3차원 이미지 데이터는 다양한 장치와 파일 형식에서 가져올 수 있습니다. 3차원 이미지를 효과적으로 가져오고 시각화하려면 이미지의 기본 데이터와 메타 데이터에 액세스하는 것이 중요합니다.

관찰하려고 하는 세부 정보에 따라 다양한 방법을 사용하여 3차원 이미지를 시각화할 수 있습니다. 일부 응용 프로그램에서는 3차원 데이터를 렌더된 볼륨(rendered volume)으로 시각화하기를 원할 수 있습니다.

다른 응용 프로그램에서는 3차원 좌표계에서 3차원 데이터를 2D 평면으로 볼 수 있습니다.

이미지 필터링 및 개선

3차원 이미지에는 일반적으로 관심 있는 볼륨의 특징을 흐리게 하거나 희미하게 만드는 원치 않는 노이즈가 포함되어 있습니다. 이미지 필터를 적용하거나, 이미지 대비를 정규화하거나, 모폴로지 연산을 수행하는 것은 3차원 이미지에서 노이즈를 제거하는 일반적인 기법입니다.

영상 정합

3차원 이미지의 데이터셋으로 작업할 때 일반적으로 이미지는 다른 장치에서 가져오거나, 장치가 움직이는 동안에 회전 또는 왜곡 및 스케일링 차이를 통해 오정렬이 초래될 수 있습니다. 3차원 기하 변환 및 영상 정합 기법을 사용하여 이러한 오정렬을 제거하거나 줄일 수 있습니다.

영상 분할

볼륨 또는 3차원 이미지를 분석할 때 관심 영역에서만 계산을 수행하기 위해 특정 지역을 분리할 수 있습니다. 예를 들어, 상자 안의 병 볼륨을 계산하려면 이미지 분할을 사용하여 병과 상자 내 다른 구조의 3차원 이미지를 파티션으로 나눌 수 있습니다.

3차원 이미지 데이터 가져오기

MATLAB에서 대화형 앱 또는 내장 함수를 사용하여 TIFF, DICOM 또는 NIfTI와 같은 다양한 파일 형식의 3차원 이미지 데이터를 가져올 수 있습니다.

볼륨 데이터 시각화

MATLAB을 사용하면 레이블 유무와 상관없이 3차원 이미지 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있습니다.

다양한 모달리티로부터 취득한 3D 영상 정합

MATLAB은 다양한 모달리티로부터 얻는 이미지를 지원하며 영상 정합 워크플로를 제공하여 이미지를 통합합니다.

이미지 필터링 및 개선 작업

MATLAB을 사용하면 가우스 필터링, 박스 필터링 또는 이미지 모폴로지와 같은 다양한 이미지 필터링 기법을 사용하여 노이즈를 줄이거나 이미지를 개선할 수 있습니다.

3차원 데이터의 구성 요소 분할

MATLAB은 3차원 영상 분할 루틴을 자동화하는 데 도움이 되는 대화형 앱과 내장 함수를 제공합니다.

이 예제는 능동 윤곽선(스네이크)을 사용하여 3차원 분할을 수행하는 방법을 보여줍니다.  Image Segmenter 앱을 사용하여 볼륨의 2D 슬라이스를 대화형 방식으로 분할하면 능동 윤곽선 알고리즘 시작점이 생성됩니다.

딥러닝을 이용한 3차원 이미지 프로세싱

3차원 이미지 프로세싱에 대한 딥러닝 접근 방식에는 3차원 이미지의 관련 기능을 자동으로 학습, 감지 및 라벨링하기 위해 컨벌루션 신경망과 시맨틱 분할을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.

이 예제는 MATLAB을 사용하여 3차원 U-Net 네트워크를 학습하고 3차원 영상에서 뇌종양의 시맨틱 분할을 수행하는 방법을 보여줍니다.