• 대한골관절종양학회지
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• 제5권1호
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• pp.44-50
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• 1999

부산대학교 병원 정형외과학 교실에서는 24례의 신경초종 환자를 치험하였고 다음과 같은 결론을 얻었다. 신경초종은 성인에 대개 단일성으로 발생하며 주로 상지의 굴곡면에서 촉진가능한 무통성 종괴를 주소로 내원하게 되며 자기공명영상을 이용하면 거의 확진 가능하고 수술상에서도 신경에서 흔히 편심성으로 위치하며 병소 변연부 절제술로 적출이 용이하였으며 합병증으로 감각이상과 표재성 감염이 드물게 발생했지만 일시적이었고, 악성화하거나 재발한 경우는 없었다. 따라서 자기공명영상은 병소의 부위와 범위파악에 유용하며 병소 변연부 절제술은 재발없이 신경초종을 치유할 수 있는 방법으로 권장될 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권4호
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• pp.277-282
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• 2011

정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-509
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• 2020

본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Archives of Hand and Microsurgery
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• 제22권3호
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• pp.137-146
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• 2017

상완 신경총 손상은 상지의 가장 심각한 손상으로 정확한 진단을 내리는 것이 성공적인 결과를 얻는 데에 있어 중요하다. 기본적인 수술 전 평가에는 단순방사선 촬영, 경부 척수조영, 자기공명영상, 혈관조영술, 전기생리학적 검사 및 수술시의 평가가 있다. 또한, 적절한 수술 시기와 적응증, 수술계획과 환자의 예후에 대한 충분한 예후가 만족스러운 결과를 얻기 위한 필수적 조건이다. 저자들은 상완 신경총 손상의 진단, 수술 시의 관찰과 외상 후 상완신경총 손상 치료의 적절한 수술 계획에 대해 기술하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.435-444
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• 2019

최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권9호
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• pp.794-806
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• 2017

지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.

• 대한정형외과학회지
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• 제55권6호
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• pp.511-519
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• 2020

목적: 신경초종은 말초신경에 주로 발생하는 양성종양이나 크기가 크거나 신경 이외의 부위에서 발견될 경우 악성 연부조직 종양으로 오인하기 쉽다. 저자들은 크기 5 cm 이상의 신경초종 50예의 1) 원발 위치의 분포 및 임상증상여부, 2) 술 전 방사선 및 병리학적 진단 결과와 진단적 정확도에 대해 알아보았다. 대상 및 방법: 신경초종으로 확진된 214예 중 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)상 종양의 최대직경이 5 cm 이상인 종양 50예를 추출하였다. 이를 주요신경 기원, 근육 내, 골 내의 원발위치에 따라 분류하였고 구체적인 해부학적 위치를 분석하였다. 결과: 전체 코호트에서 원발위치에 따라 분류하였을 때 주요 말초신경에 생긴 종양이 14예, 근육 내 발생이 31예, 골 내 발생이 5예였다. 신경초종의 평균크기는 7 cm였으며 근육내 신경초종이 평균 8 cm로 가장 컸다. MRI를 통한 영상학적 진단에서 전체 50예 중 33예(66.0%)는 양성 신경종양으로, 15예(30.0%)는 악성종양으로 판독하였으며, 나머지 2예(4.0%)는 각각 결핵 농양, 건활막 거대세포종으로 보고되었다. 골내 신경초종 5예 중 영상학적으로 신경초종으로 진단한 예는 없었다. 임상증상에서는 주요 신경기원의 경우는 Tinel sign이 78.6%로 많았고(11/14), 주요 신경 외 기원 종양에서는 종괴 촉지 증상이 93.5%로 가장 많았으며(29/31) 증상기간도 평균 66.6개월로 가장 길었다. 병리학적 진단을 위해 생검을 시행한 총 38예 중 86.8%에서는 신경초종으로 진단하였다. 합병증은 수술 후 합병증이 총 2예였으며 종양절제 후 출혈로 재수술이 필요했던 경우와 수술 후 경한 신경마비가 발생한 경우였다. 결론: 5 cm 이상의 근육 내 종양을 진단할 때 장기간의 종괴인지 소견이 있고, MRI상 비특이적인 소견일 경우에는 양상 신경종양일 가능성도 염두에 두고 조직학적 확진 후 치료를 시행하는 것이 과잉 치료 가능성을 줄이는 데 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국치위생학회지
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• 제24권3호
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• pp.219-227
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• 2024

연구목적: 치수는 신경과 혈관을 포함하고 있는 부위로 다양한 자극이나 세균에 의해 염증이 생기면 이를 치수염이라고 한다. 치수염은 말초 신경조직 변화와 심한 통증을 유발하는 질환으로 만성적 통증을 유발하나, 삼차신경절의 신경세포 활성화와 특정 나트륨 채널(Nav1.7) 발현 사이의 관계는 잘 알려져 있지 않다. 이에 본 연구에서는 실험적으로 유도된 치수염이 말초신경에서 Nav1.7 나트륨 채널의 발현을 활성화시켜, 삼차신경절의 뉴런을 활성화함으로써 통증을 유발한다는 사실을 발견하고 이를 조절하는 신호기전을 규명하고자 하였다. 연구방법: 실험동물(Male C57BL/6 생쥐, 6주, 20-25 g)의 상악 제1대구치 치수에 AITC를 처리하여 급성 치수염을 유발하고, 3일 후 실시간 광영상 이미지를 이용하여 삼차신경절의 뉴런 활성화를 측정 및 비교 분석하였다. 단백질 분석을 통해 뇌간(SpVc)에서 치수염 통증유발 신호조절기전에 관여하는 여러가지 단백질들(p-ERK, c-FOS, TRPA1, p-CRMP2)의 발현을 관찰하였다. 연구결과: 시공간적 광영상 이미지를 통해 삼차신경절의 뉴런세포들은 대조군과 비교 시 급성 치수염 모델에서 흥분성 활성화가 유도되어 신경학적 변화가 일어남을 관찰하였다. 또한 조직학 및 분자생물학적 결과를 통해 치수염으로 인한 특정 나트륨 채널(Nav1.7)의 증가가 통증을 유발한다는 사실을 확인하였다. 또한, ProTxII(Nav1.7의 선택적 억제 약물) 처리를 통해 뉴런의 과흥분성 활성이 억제됨에 따라, 치수염이 삼차신경절에서 나트륨 채널(Nav1.7)의 증가를 유도하고 이러한 특정 나트륨 채널을 효과적으로 제어하면 치수염의 통증을 줄이는 방법이 될 것이라 생각된다. 결론: 본 연구의 결과를 통해 과 발현된 특정 나트륨 채널(Nav1.7)을 억제하면 삼차신경절에서 통각 신호 처리를 조절하고 치수염에 의해 유발되는 통증을 효과적으로 조절할 수 있음을 시사한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2432-2438
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• 1997

본 논문은 CCD 카메라로부터 얻어진 차량 영상에서 번호판 영역이 일정한 패턴의 광강도를 지니는 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출학 문자인식을 개선하기 위하여 단일 역전파 신경망 대신 다중 역전파 신경망으로 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 결과, 효율적인 문자 영역의 추출이 가능하고, 기존의 단일 역전파 방법보다 학습 시간이 단축되고 인식율이 향상됨을 보인다.