• 핵의학기술
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• 제12권3호
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• pp.222-228
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• 2008

목적 : 게이트심장혈액풀 스캔의 각 단위 영상에서 심실내 방사능치를 측정하여 좌심실의 시간-방사능 곡선을 구하여 심박출계수를 구하고 있다. 이를 위하여 좌심실과 배후방사능 관심영역을 정해야 하는데 올바른 관심영역 설정은 심박출계수의 정확도와 밀접한 관련이 있다. 관찰자에 의한 수동 관심영역을 설정 시 시간이 많이 걸리고 많은 경험을 필요로 하며 주관적인 측면이 포함되어 관찰자간의 오차가 발생하는 이유로 대부분의 컴퓨터에는 자동 및 반자동으로 각 단위영상 내 좌심실 외형을 그릴 수 있는 방법이 있다. 본 연구에서는 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정에 따른 좌심실 심박출계수를 비교 분석하여 컴퓨터 자동 관심영역 설정 방법이 수동 관심영역 설정보다 객관적이고 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있는지를 알아보고자 하였다. 실험재료 및 방법 : 항암화학요법 치료 대상 환자 33명을 대상으로 PHILIPS사의 ADAC laboratories, Argus Single head Gamma Camera를 이용하여 영상을 획득하였으며, 사용된 방사성 의약품은 체내 표지법을 이용하여 $^{99m}Tc$-RBC를 사용하였다. 영상획득 조건은 다중 게이트 획득 방식으로 매 R-R간격마다 서로 상응하는 단위 영상을 600초 동안 계수치를 얻어 24개의 단위영상을 획득하였다. 앙와위 자세에서 좌전사위 30~45도, 10~20도의 미측경사(caudal tilt) 조건으로 영상 획득 한 후 방사선사 3명이 각각 1회씩 컴퓨터 자동관심영역 설정 모드와 수동 관심영역 설정 모드를 이용하여 좌심실의 심박출계수를 구하여 비교 분석하였다. 결과 : 컴퓨터 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정 방법에서의 좌심실 심박출계수 평균은 각각 $65.8{\pm}5.9%$와 $71.4{\pm}12.4%$였다. 두 평균 간의 차이는 $5.5{\pm}9.9%$로 두 관심영역 설정 방법 간의 유의한 차이가 있었다(p=0.003). 또한 관찰자간의 신뢰도 검정에서는 수동 관심영역 설정 방법으로 분석하였을 때 보다 자동 관심영역 설정 방법이 관찰자간 일관성이 높은 것으로 나타났다($\gamma^{MROI}=0.793$, Cronbach's $\alpha$ $M^{ROI}=0.911$ Vs $\gamma^{AROI}=0.964$, Cronbach's $\alpha^{AROI}=0.986$). 영상분류에 따른 분석에서는 최적 중격상에서 두 관심영역 방법에 따른 좌심실 심박출계수는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며(${\Delta}LVEF^{BSV}=0.7{\pm}2.3%$, p=0.233), 좌심실 분리가 잘 안 된 영상에서는 좌심실 심박출계수가 자동 관심영역 설정방법에서 더 높게 나타나는 차이를 보였다(${\Delta}LVEF=10.9{\pm}11.4%$, p=0.001). 또한 신뢰도 검정에서는 두 관심영역 설정 방법 모두 좌심실 분리가 잘 안 된 영상보다 최적 중격상에서 일관성이 높게 나타났다(수동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.836$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.936$ Vs $\gamma=0.748$, Cronbach's $\alpha=0.888$ / 자동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.939$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.978$ Vs $\gamma=0.948$, Cronbach's $\alpha=0.981$). 결론 : 최적 중격상을 획득하여 분석한다면 수동과 자동 관심영역 설정 방법 따른 좌심실 심박출계수가 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 수동과 자동 관심영역 설정 방법에 대한 일관성을 비교하였을 때 자동 관심영역 설정 방법에서 높은 일관성을 나타냈다. 결국 영상획득 시 좌심실 최적 중격상의 좌전 사위상을 획득하여 관심영역을 설정한다면 수동 관심영역 설정 방법보다 자동 관심영역 설정 방법이 객관적이고, 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2001

신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 설정하게 되는 관심영역은 그 설정 위치 및 모양과 크기에 따라 서로 다른 분석 결과를 도출하게 한다. 따라서, 관심영역을 사용자가 직접 육안으로 판별하여 수동으로 설정하는 경우, 사용자별 주관적 요소에 의해 위치 및 형태가 서로 상이한 관심영역을 설정하게 되어 동일한 자료를 분석하더라도 그 결과가 모두 상이한 값을 갖게 되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 관심영역 수동설정시 사용자별 관심영역 설정의 변화도가 실제 신장기능 분석결과에 어느 정도의 영향을 주는지를 조사하였으며, 수동설정시보다 일관성 있는 결과를 얻기 위해 여러방법의 자동설정 기능을 개발하여 그 적용 결과를 분석하였다. 관심영역의 설정에 따른 결과분석을 위한 지표값으로 좌ㆍ우 신장의 상대적 섭취도, 사구체여과율 및 평균통과시간을 선정하였고, IDL5.2로 프로그래밍하여 분석용 도구로서 적합한 소프트웨어를 개발하였으며, $^{99m}$ Tc-DTPA를 주입하여 얻은 총 11명의 정상인 신장 핵의학 영상을 대상으로 9명의 사용자들이 수행한 신장기능 평가 결과를 분석하였다. 신장 관심영역의 자동설정을 위해 영상내 화소들의 gradient값을 이용한 역치(threshold)의 계산과 border tracing기법을 적용하였으며, 배후 관심영역과 대동맥의 관심영역은 좌ㆍ우 신장의 관심영역이 설정 완료된 후, 영상내 기하학적 정보와 화소값을 참조로 하여 자동으로 설정되도록 하였다. 신장 관심영역의 자동설정 기능으로 사용자 주관적 요소의 배제 정도에 따라 4가지 방법을 개발하였으며, 각각의 적용결과를 비교, 분석하였다. 이 4가지 관심영역 자동설정 기능들은 그 구현 방법에 따라 조금씩의 차이는 있었지만, 수동설정시보다 정량적 분석 결과값의 사용자별 편차를 확연히 감소시켜, 신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 객관적 기준을 통한 일관성 있는 결과를 도출함에 있어 그 기능의 상대적 우수성을 입증하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.268-278
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• 2003

목 적 : $^{123}$ I IPT SPECT에서 선조체 섭취율(specific striatal binding ratio: SBR)과 미상핵과 전$.$후 조가비핵의 비(anterior/posterior ratio： APR)를 측정하기 위해 육안적인 방법으로 설정한 수동 관심영역설정 방법과 MR template을 영상 융합하여 해부학적 영상을 기준으로 관심영역을 설정하는 방법에서 수동방법과 영상 융합 방법간 차이의 유의성과 분석 그룹간의 유의성과 재현성을 분석하고자 한다. 대상 및 방법： Early parkinson군 17명(남/녀：8/9, 56.6$\pm$10.8세)과 severe parkinson군 13명(남/녀：8/5, 56.4$\pm$11.1세), 정상인 11명(남/녀：7/4, 57.8$\pm$14.4세)을 대상으로 $^{123}$ I IPT 259 MBq을 정맥 주사한 후 얻은 $^{123}$ I IPT SPECT 영상에서 수동 ROI와 영상융합방법에 의한 ROI를 설정하였다. 영상융합방법에 의한 자동 관심영역 설정방법은 NMI 방법으로 $^{123}$ I IPT SPECT와 MNI T1 template를 영상 융합하여 midthalamic level에서 선조체의 경계를 따라 하부조직을 7개의 관심영역으로 구분하여 SBR과 APR을 측정하고 수동방법으로 측정한 SBR과 APR과 통계적 유의성을 분석하였다. 결 과：수동 관심영역 설정방법과 자동 관심영역 설정방법에 의한 두 분석 방법간 비교에서 SBR은 정상인 그룹(r=0.853, P=0.001), early parkinson군(H＆Y stage I, II) (r=0.841, P=0.000), severe parkinson군(H＆Y stage III, IV) (r=702, P=0.007) 모두에서 유의한 상관관계를 보였으나 APR은 early parkinson군에서만 유의한 상관관계(r=0.720, P=0.001)를 보였고 정상인(r=0.567, P=0.069), severe parkinson군(r=0.413, P=0.161)로 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 분석그룹간 비교에서 수동 관심영역 설정방법에서 정상인과 early parkinson군(P=0.000), 정상인과 severe parkinson군(P=0.000), early parkinson군과 severe parkinson군(P=0.013) 모두 유의한 결과를 보였고, 자동 관심영역 설정방법에서 정상인과 early parkinson군(P=0.000), 정상인과 severe parkinson군(P=0.000), early parkinson군과 severe parkinson군(P=0.003)에서는 유의한 결과를 보였다. APR은 수동 관심영역 설정방법에서는 분석그룹간에 유의한 차이를 보이지 않았다(정상인과 early parkinson군：P=0.316, 정상인과 severe parkinson군：P=0.256, early parkinson군과 severe parkinson군：P=0.969). 자동 관심영역 설정방법에서는 정상인과 early parkinson군(P=0.038), 정상인과 severe parkinson군(P=0.027)에서는 유의한 결과를 보였으나 early parkinson군과 severe parkinson군에서는 유의한 결과를 보이지 않았다(P=0.948). 재현성은 CV값으로 자동 관심영역 설정방법이 7.2%, 수동 관심영역 설정방법이 31%로 자동 관심영역 설정방법의 재현성이 4.3배 높았다. 결 론：$^{123}$ I IPT SPECT영상에서 SBR과 APR의 측정이 해부학적 표준영상인 T1 template를 기준으로 영상 융합하여 선조체와 하부조직을 미상핵과 조가비핵 전측과 후측으로 구분하여 섭취율을 측정하는 방법이 수동으로 관심영역을 설정하여 분석하는 방법보다 통계적으로 유의하고 재현성 있는 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.835-836
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• 2009

본 연구는 스케치기반의 인터페이슬 통해 큐빅스플라인 곡선을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 또한 탐색항해에서 많이 발생하는 이동중 관심영역으로의 뷰포인트를 자동으로 변환하기 위한 방법을 제시한다. 스케치기반 인터페이스는 일반인에게 친숙한 종이환경과 유사한 인터페이스를 통해 가상환경의 탐색항해를 위한 투어패스를 설정하고 관심영역을 중심으로 뷰포인트가 자동적으로 변환하는 기법을 제시함으로써 가상환경에 전문적인 지식이 없거나 전문개발자에게도 시간과 노력을 절약할 수 있는 방법을 제시한다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.27-33
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• 2012

수신증 진단을 받은 소아 환자 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 검사에서 영상 획득 후 좌-우측 신장의 섭취 비율을 분석하기 위해 관심영역을 설정하는데, 장비의 자동 관심영역 설정 시 수신증으로 확장되어 있는 신우 부위까지 관심영역에 포함되어 정확한 좌-우 신장의 섭취율이라 할 수 없기에 본 연구는 신장 모형과 확장된 신우의 모형을 이용한 실험을 통해 수신증으로 인해 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 비교하여 보다 개선된 관심영역의 설정 방법을 제시 하고자 한다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품이 신장 피질 세포에서의 섭취인지 아니면 요관의 막힘으로 인한 잔류 소변 인지를 알아 보기 위해 판독의의 도움을 받아 알아 보기로 한다. 두 개의 신장 모형에 같은 양의 물을 채우고 $^{99m}TcO_4$ 111 MBq를 각각 넣어 섞었다. 확장된 신우를 표현하기 위해 5개의 고무 풍선에 물 용량을 각각 10 mL로 채운 후 $^{99m}TcO_4$를 각각 18.5, 37, 55.5, 74, 92.5 MBq를 각각 섞어 준비 하였다. 또한, 고무 풍선에 $^{99m}TcO_4$를 37 MBq으로 고정하고 물 용량을 각각 5, 10, 15, 20, 25 mL를 섞어 준비하였다. 좌측 신장은 모양 그대로 유지하고 우측 신장 모형에 이 고무 풍선을 붙여 수신증의 신장과 비슷한 모형을 만든 후 각각 200만 계수를 수집하였다. 수집된 영상을 확장된 신우를 포함한 관심영역과 포함하지 않은 관심영역을 그려서 좌-우 신장의 섭취비율을 비교 하였고, 재현성을 위해 한 영상당 5회씩 관심 영역을 설정하였다. 환자의 경우 $^{99m}Tc$-DMSA를 1.5~1.9 MBq/kg 주사하고, 3~4시간 후에 검사하였고, 숙련된 3명의 방사선사가 각각 1회씩 관심 영역을 설정하여 비교 평가 하였다. 두 자료 간의 통계적 유의성을 알아보기 위해 SPSS (ver. 17) Wilcoxon Signed Ranks Test 사용하였다. 신장 모형 실험 결과로 확장된 신우를 포함하여 관심영역을 설정한 것과 포함하지 않고 관심영역을 설정한 두 집단간에 수집계수, 주변 계수, 섭취율을 비교해 본 결과 수집계수와 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었고, 환자 검사 영상에서 또한 섭취율의 변화된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 확장된 신우에 섭취된 방사성 의약품은 확장된 신우에 의해 요관으로 내려가지 못한 잔류 된 소변이라는 것이 확인되었다. 위 결과에서 보여 주듯이 신장의 좌-우측 섭취율 도출 시에 수신증으로 인해 신우가 확장된 신장에서 신우를 포함하여 관심영역을 설정했을 때의 섭취율이 포함하지 않았을 때의 섭취율에 비해 과섭취율을 보여 주고 있다. 검사자의 작업 편의성과 결과의 신속성을 위해 자동 관심영역으로 설정하여 결과를 도출해 내고 있지만, 이러한 수신증 환자의 경우에는 확장된 신우에 방사성의약품이 섭취가 되어있는 것은 잔류된 소변이므로 관심영역 설정 시에 확장된 신우 부분을 제외하고 수동으로 관심영역을 설정해야 정확한 좌-우측 신장의 섭취율을 도출할 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.458-462
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• 2010

본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-97
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• 2003

본 논문에서는 안저 영상에서 시신경유두의 계층적인 검출 방법을 제안하였다. 혈관 정보. 영상의 복잡성 등을 포함하는 안저의 해부학적 지식에 기반한 선행 정보를 이용함으로써 시신경유두의 윤곽선을 검출하였다. 전체적인 처리과정은 크게 3 단계로 나누어진다. 먼저, 처리 과정을 단순화하기 위한 선행 지식으로 이용되는 시신경유두의 근사적인 크기와 위치를 계산하기 위하여 시신경유두를 포함하는 관심영역을 설정하였다. 그런 다음. 설정된 관심영역 내에서 watershed알고리듬을 이용하여 안저 영상을 분할하였고 분할된 영역을 병합함으로써 시신경유두의 초기 윤곽선을 검출하였다. 최종적으로 정확한 윤곽선을 검출하기 위하여 혈관의 심한 간섭 등으로 인해 손상된 윤곽선 부분들을 탐색하고 이들을 제거 및 보정하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.153-158
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• 2016

본 논문에서는 집중호우, 태풍, 허리케인과 같은 자연재해로 인한 낙과된 배 봉지를 자동으로 검출할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 검출 대상인 배 봉지는 글자가 인쇄된 회색 계열로, 수출용 배를 대량으로 생산하는 상주와 나주의 대규모 농원들에서 주로 사용한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상에서 관심영역을 설정하고, 설정한 관심 영역에 대해 유채색 영역을 제거한 후 형태학적 연산을 사용하여 잡음이나 이상 영역을 제거하여 낙과 영역을 검출한다. 이 낙과 영역을 분석하고 계수하여 낙과 피해 규모를 산정한다. 실험영상으로는 2014년 상주와 나주 배농원에서 촬영한 영상을 사용하였다. 제안한 기법은 실험영상에 대해 90% 이상의 검출 성능을 얻었으며, 알고리즘 구성이 간단해서 실시간 하드웨어 적용 및 모바일 디바이스를 활용한 구현도 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.127-134
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• 2003

본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.260-267
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• 2011

본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.