• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.368-370
• /
• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2013.01a
• /
• pp.303-304
• /
• 2013

본 논문에서는 충수염을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 충수염을 추출하는 과정은 복부 초음파 영상에서 End_in_search Stretching 기법, 블록 이진화, Grassfire, 팽창 연산을 이용하여 복부 근육의 최하단 근막 부분을 추출하여 제거한 후, 평균 이진화 기법을 적용하고 영상의 객체화 및 객체 제거를 통해 충수염을 추출한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용시킨 결과, 객관적이고 효율적으로 충수염이 추출됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.11
• /
• pp.2382-2387
• /
• 2012

In this paper, we propose a new method to extract and analyze appendicitis from abdomen ultrasonographic image in order to measure the thickness of appendix and change of inflammation correctly. Since the ultrasonographic image has environmental effect in nature, we standardize the image first and the process of extracting appendicitis then extracts the bottom facia which has the critical role to find appendix area. The experiment with real appendicitis patient verifies that the proposed method is more effective than current field expert's naked eye inspection.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.10a
• /
• pp.94-96
• /
• 2013

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, 이진화, 영역 레이블링 기법, 잡음 제거를 통해 근막을 추출하고, 근막 영역의 하단 경계선을 기준으로 Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 근막 하단 영역을 추출한다. 복부 초음파 영상에서 추출된 근막 하단 영역을 이용하여 근막 영역을 제거한 후, 거리 기반 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 충수 후보 영역을 추출한 다. 추출된 충수 후보 영역에 침식 연산과 영역 레이블링 기법을 적용하여 충수를 추출한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 충수 추출 방법보다 객관적이고 효율적으로 충수와 소장의 명암도 차이를 구별할 수 있어 충수 영역이 이전의 방법 보다 비교적 정확히 추출되는 것을 영상의학과 관련 전문의를 통해 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.11
• /
• pp.2540-2545
• /
• 2015

In this paper, we propose a novel method to extract appendix from ultrasound image automatically to avoid such subjectivity issue. In the process, we apply a series of image processing algorithms such as Ends_in search stretching for emphasizing brightness contrast and binarization, region labelling, and cubic spline interpolation for extracting lower bound fasicia line that is the base of extracting the appendix. Knowing that the appendix is located at the lower organ area below the bottom fascia line, we conduct a series of image processing techniques to find the fascia line correctly. And then we apply ART2 algorithm to the organ area in order to extract appendix accurately. Through experiment, the effectiveness of the proposed method is verified based on the field experts' evaluations.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2012.01a
• /
• pp.73-75
• /
• 2012

본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.341-346
• /
• 2012

In rehabilitation where ultrasonographic diagnosis is not popular, it could be subjective by medical expert's experience. Thus, it is necessary to develop an objective automative procedure in ultrasonic image analysis. A disadvantage of existing automative analytic procedure in musculoskeletal system is to designate an incorrect muscle area when the figure of fascia is vague. In this study, we propose a new procedure to extract more accurate muscle area in abdomen ultrasonic image for that purpose. After removing unnecessary noise from input image, we apply End-in Search algorithm to enhance the contrast between fascia and muscle area. Then after extracting initial muscle area by Up-Down search, we trace the fascia area with a mask based on morphological and directional information. By this tracing of mask movements, we can emphasize the fascia area to extract more accurate muscle area in result. This new procedure is proven to be more effective than existing methods in experiment using convex ultrasound images that are used in real world rehabilitation diagnosis.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.23-28
• /
• 2011

Ultrasound images for the abdominal muscles are complicated enough to have difficulty in interpreting their results. For better interpretation, magnifying the original image is necessary but its magnified image could be deteriorated and suffer from information loss. Thus, in this paper, we propose a magnifying method that reduces the gap between the original image and the magnified one in quality using a fuzzy method with weights for its brightness and interpolation. The proposed method extracts information of pixels in magnified image that have most similar characteristics of the original one by applying fuzzy membership function. In the process, the difference in the brightness between pixels of the magnified image and the original one using bilinear interpolation method and the weight value using the interpolation from multiplied values of four pixels are supplied to the fuzzy membership function. In this experiment, the proposed method reduces the cloudy phenomenon appears commonly compared to the bilinear interpolation method among those qualitative issues of image interpretation.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.17 no.6
• /
• pp.1281-1285
• /
• 2013

In this paper, we propose a method to extract the area of appendix from ultrasonographic image via computational vision. A series of image processing techniques such as Ends-in search stretching for enhancing the brightness contrast, block binarization, grassfire algorithm for extracting lower part of fascia, and fuzzy sigma binarization method to finalize the appendix area are used to achieve our goal. The strength of this paper is using fuzzy sigma binarization instead of other binarization technique to handle the sensitivity of extracting the target area from regio hypogastrica. The experiment verifies the efficacy of the proposed method successfully.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.389-391
• /
• 2013

본 논문에서는 초음파 검사자가 효율적으로 충수염을 진단할 수 있도록 하기 위하여 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 충수를 추출하는 과정은 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음 제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, K-Means 클러스터링과 영역 레이블링을 적용하여 충수 영역을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 충수염을 진단하기에 적합한 충수 영역이 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.