• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.904-906
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• 2005

본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.204-207
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• 2001

뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.95-98
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• 2001

본 논문은 뇌의 축방향(axial sect ion)에 대하여 촬영한 뇌의 자기공명 영상(Magnetic Resonance Imaging)을 대상으로 뇌의 영역만을 분리하기 위한 방법을 제안하고 있다. MR영상은 슬라이스마다 다른 분포값을 가지기 때문에 각 슬라이스 별로 조직의 특성을 파악하여 뇌의 영역을 분리하였다. 히스토그램의 명암값 분포를 분석하여 배경과 뇌를 둘러싸고 있는 외피를 제거하고 라벨링(label1ing) 알고리즘을 적용하여 뇌만 분리 할 수 있도록 하는 마스크 영상을 만들어 이것을 이용하여 원영상으로부터 뇌의 영역만을 분리하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.389-392
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• 2003

MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.517-519
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• 2000

본 논문은 뇌의 수직단면에 대하여 촬영된 자기공명영상에서 뇌 영역을 분리한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경 및 뇌 내부를 둘러싸고 있는 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암값의 번짐 현상을 보이는 뇌의내부 영역에서 각 성분의 부분체적을 산출하여 각 조직을 분리하기 위한 명암 값을 결정한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액의 영역을 분리하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않은 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후, 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비 등과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용될 수 있도록 하는데 있다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.82-82
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• 2003

목적： 인간은 시각적 자극에 뇌가 반응함으로써 대상을 파악한다. 그리고 대상의 종류에 따라 뇌가 시각적인 정보를 판단하는 영역은 서로 다를 수 있다는 것을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 시각적 자극의 대상을 크게 인간의 안면과 사물로 나누고 그 대상에 따라 인지하는 뇌의 영역을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.185-188
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.4
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• pp.267-273
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• 2011

In this paper, we proposed the method to detect brain tumor region in MR images. Our method is composed of 3 parts, detection of tumor slice, detection of tumor region and tumor boundary detection. In the tumor slice detection step, a slice which contains tumor regions is distinguished using symmetric analysis in 3D brain volume. The tumor region detection step is the process to segment the tumor region in the slice distinguished as a tumor slice. And tumor region is finally detected, using spatial feature and symmetric analysis based on the cluster information. The process for detecting tumor slice and tumor region have advantages which are robust for noise and requires less computational time, using the knowledge of the brain tumor and cluster-based on symmetric analysis. And we use the level set method with fast marching algorithm to detect the tumor boundary. It is performed to find the tumor boundary for all other slices using the initial seeds derived from the previous or later slice until the tumor region is vanished. It requires less computational time because every procedure is not performed for all slices.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.208-210
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• 2002

신경과 의사들은 실제 임상에서 환자들에게 대뇌피질감각의 이상 여부를 알기 위해 손바닥에 숫자나 문자를 쓰게 하여 알아 맞추게 하는 검사를 시행한다. 손바닥에 쓰여진 문자나 숫자를 인식하기 위해서는 몇 가지 단계의 인지과정이 필요할 것으로 생각된다. 첫번째로 손바닥에 닿는 감각을 인지해야 하고, 다음 단계로 이 감각들을 시공간적으로 통합하는 과정이 필요할 것이고, 이러한 정보들을 유지하면서 마지막 단계로 우리 머리 속에 있는 문자와 일치시키는 과정이 필요할 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 가설 아래 각각에 해당할 수 있는 뇌영역을 밝히기 위해 기능적 뇌자기공명영상을 이용하였다. 손바닥의 일차적 감각을 인지하는 데는 일차감각영역이 활성화 되었고, 이차감각영역의 활성은 감각들의 시공간적 통합과 관련될 것으로 생각되었으며, 이것들을 유지하는 것은 작업기억의 하부구조인 시공간 그림판과 관련되는 영역이며, 문자를 일치시키는 과정은 브로카영역 부근의 활성과 관련되는 것으로 생각되었다. 위의 가설에 대한 추가검증 및 실제로 일어나는 인지과정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이다.