• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.473-475
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• 2000

폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.465-467
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• 2019

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.29-32
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• 2001

현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.47 no.10
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• pp.647-655
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• 2009

지면의 한계 상 다양한 악성종양을 모두 다룰 수가 없어, 주로 상악에 발생하여 골 파괴를 야기하고 있는 증례들의 영상 소견을 소개하고자 한다. 악성종양의 진단 과정에는 보통 CT, MRI, PET/CT 등의 특수 장치들이 필요하지만, 개원의들이 일반 환자들의 진단과 치료 과정에서 흔히 접하게 되는 파노라마 방사선사진을 중심으로 하여, 악성종양들의 병인이나 기본적인 악성종양에 대한 설명 보다는 실제 임상 증례들을 통해 악성종양의 공통된 영상 소견 특징을 찾아보고자 한다.

• 전기의세계
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• v.38 no.8
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• pp.19-25
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• 1989

현재 전세계적으로 퍼져있는 NMR-CT 시스템의 수를 살펴보면 약 370여기가 설치.운영되고 있으며 앞으로 계속 늘어날 전망이다. 국내에서는 1988 한국과학기술원과 금성통신에 의해 자체 개발된 2.0 Tesla 강자장 시스템이 최초로 서울대학병원에 설치 가동된 이래 여러병원에서 시스템들이 설치중에 있다. 첨단의로 진단장치로서의 핵자기 공명 영상법은 그 영상을 통하여 기존의 진단 장치보다 우월함을 증명하고 있으며 초음파 검사나 동위원소 검사 및 X선 전산화 단층 촬영술들을 장점을 두루 지니면서 그 영상법의 다양성 때문에 앞으로의 연구 및 발전에 대한 전망은 아주 밝다고 할 수 있다. 따라서 앞으로의 종합 영상 의료 진단 장치는 이 NMR-CT가 중심이 되어 발전할 것이라고 단언해도 무리한 생각은 아닐 것이다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.40-43
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• 2011

최근, 레이저 초음파 영상화 기법은 구조물의 비접촉식 손상 진단을 위해 널리 연구되고 있다. 초음파 영상화 기법의 가장 큰 장점은 비접촉식으로 구조물의 손상을 진단할 수 있고, 가진 및 측정 지점을 자유로이 이동할 수 있다는 점이다. 따라서 이는 고온이나 동적상태의 구조물에 적용이 가능하며, 시간과 공간상의 충분한 데이터를 획득할 수 있으므로 역문제 (Inverse problem)를 해결할 필요 없이 완전한 초음파의 전파 형상을 얻을 수 있다. 지난 연구들에서는 충분한 가진력 혹은 측정 민감도를 확보하기 위해 가진 레이저와 부착형 센서의 조합이나 부착형 가진 트렌스듀서와 센싱 레이저의 조합으로 초음파 영상을 획득하고자 하였다. 하지만 이들 조합은 가진 혹은 측정 지점이 구조물에 부착되어 있어 완전한 비접촉식 기법을 구현하지 못하였다. 이를 극복하고자 레이저와 EMAT 센서 등의 조합이 시도되어 왔으나, 이 또한 EMAT 센서의 적용 거리에 따른 한계점을 지니고 있다. 본 연구에서는 가진 레이저 (Nd:Yag)의 스캐닝을 통해 다양한 가진 점에서 발생된 초음파가 탄성체 구조물을 통해 전파되고, 이를 센싱 레이저 (Laser Doppler Vibrometer)를 이용하여 측정함으로써 비접촉식 초음파 영상화를 구현하였다. 나아가, 정상파 필터(Standing-wave filter)를 이용하여 구현된 초음파 영상으로부터 손상 영향만 검출해 내는 기법을 개발했다. 개발된 기법은 복합재 시편의 층간박리 (Delamination) 진단을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.100-100
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• 2010

토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.

• 전기의세계
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• v.34 no.9
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• pp.541-547
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• 1985

생체내부의 영상진단법 중에 진단시 인체에 무해, 무통하며 실시간 동적 영상을 제공해주는 치명적인 잇점을 갖고 있는 초음파영상 진단장치는 그 내부를 살펴보면 타 의용장치와는 달리 전기.전자공학의 결정체이다. 그러나 X선 CT에 비해 화질이 멀어지고 정량성 결여의 문제점을 안고 있다. 그러나, 소형, 저렴성은 그 이용도를 높혀주고 있으나 화질불량은 화상진단시 숙련을 요구하고 확실한 정보 제공의 장벽이 되고 있다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위한 노력의 일환이 Tissue Characteization이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.990-992
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• 2015

X-선 영상은 소량의 방사선을 이용하여 만들어지는데 진단 결과를 빠르게 알 수 있지만 혈관이나 근육 밀도가 비슷한 구조물을 구분하는데 있어 주관적 판단이 개입된다. 따라서 영상을 보며 병변의 유무를 진단 할 때에도 정상조직과 병변조직과의 농도차이가 확연하게 들어나지 않은 경우에 환자의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 이러한 x선 촬영영상의 문제점이 있기에 미세한 농도의 차이를 보다 확실히 구분 지을 수 있기 때문에 영상처리가 요구된다. 특히 유선조영 촬영의 경우 주변의 연부조직과 유선의 밀도차이를 극대화시키기 위해 조영제를 유선으로 주입하여 영상을 얻는데, 미세한 병변을 놓치지 않고 객관적으로 판별을 할 수 있도록 다양한 배경영상 전처리 알고리즘의 영향을 분석하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.11 no.2
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• pp.26-33
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• 2005

의료기기들 중 기능 영상을 보기 위해 이용되는 PET 장치에서 획득된 결과 영상은 선명하지 않기 때문에, 해부학적 구조와 기능 영상을 동시에 보기 위해서는 선명한 영상을 제공하는 CT 와 PET 장치와 하나로 통합하여 영상을 획득하게 되었다. 그래서 한번의 촬영으로 PET/CT 영상을 얻을 수 있게 된 것이다. 서로 다른 특성을 갖는 이미지를 융합하게 되면 보다 정확한 진단을 내리는데 많은 도움을 준다. 본 논문은 CT 영상에서 폐 영역을 반 자동(Semi-Auto)으로 분리한 후 PET 영상에 자동으로 융합하는 방법을 제안한다. 반 자동 폐 영역 분할을 위해 1 차원 신호 처리 기법과 Seeded Region Growing 기법을 사용한다. 수행된 폐 분리 결과는 몸의 해부학적 구조를 보기 위해 사용되는 CT 영상에서 추출한 폐 영역을 기능을 보기 위한 PET 영상에 퓨전 함으로서 진단 전문가가 보다 정확한 진단을 하는데 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기능을 쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 시각 프로그래밍 기법을 접목하였다.