• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.511-514
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• 2003

본 연구는 입력된 영상으로부터 특정한 형태를 이루고 있는 대상 물체를 추출함에 있어, 처리에 소요되는 시간 비용(Time cost)을 줄이는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 특정 관심 지역(Region of Interest)이나 대상 물체(Tareet object)의 경계 검출(Boundary detection)을 하는 과정에 통계학적 수치자료(SSM : Statistical Shape Model)를 사용한 접근법을 이용하였다. 또한, 향후 연구 방향인 의료 영상해석(Medical image analysis)으로의 확장성을 고려, 의료 영상 해석에 많이 사용되어지는 MRI, CT, X-Ray 이미지가 Gray level 영상이라는 것을 감안하여 Gray level 영상을 연구 대상으로 삼았다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.69-78
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• 2016

Ischemic stroke is a disease that the brain tissues cannot function by reducing blood flow due to thrombosis or embolisms. Due to the nature of the disease, it is most important to identify the status of cerebral vessel and the medical images are necessarily used for its diagnosis. Among many indicators, brain MRI is most widely utilized because experts can effectively obtain the semantic information such as cerebral anatomy aiding the diagnosis with it. However, in case of emergency diseases like ischemic stroke, even though a intelligent system is required for supporting the prompt diagnosis and treatment, the current systems have some difficulties to provide the information of medical images intuitively. In other words, as the current systems have managed the medical images based on the basic meta-data such as image name, ID and so on, they cannot consider semantic information inherent in medical images. Therefore, in this paper, to provide core information like cerebral anatomy contained in brain MRI, we suggest a template-driven medical images mapping method. The key idea of the method is defining the mapping characteristics between anatomic feature and representative images by using template images that can be representative of the whole brain MRI image set and revealing the semantic relations that only medical experts can check between images. With our method, it will be possible to manage the medical images based on semantic.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.708-711
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• 2016

본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1633-1636
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• 2005

의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.11
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• pp.1980-1986
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• 2008

A digital watermarking technique used as a protection and certifying mechanism of copyrighted creations including music, still images, and videos in terms of lading any loss in data, reproduction and pursuit. This study suggests using a selected geometric invariant point through the whole processing procedure based on the invariant point so that it will be robust in a geometric transformation attack. The introduced algorithm here is based on a watershed splitting method in order to make medical images strong against RST transformation and other processing. This algorithm also proved that is has robustness against not only RST attack, but also JPEG compression attack and filtering attack.

• 소프트웨어공모대전
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• s.7
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• pp.158-166
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• 2002

• Korea Multimedia Society
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• v.4 no.4
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• pp.51-69
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• 2000

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.119-121
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• 2000

문자 정보 및 X-Ray, MRI, CT등과 같은 의료영상 정보를 취급하는 의료정보 시스템에서의 유사객체 검색을 지원하는 협력 의료정보 시스템의 설계에 대하여 논한다. 이를 위해 객체간 의미적 관련성을 기반으로 한 유사도 자동 추출 방식 및 지식베이스 구성 방식을 제안하고 이를 활용한 유사객체 검색에 대하여 논한다. 특히 의료영상을 객체 값으로 갖는 경우 객체간 유사도는 영상처리의 특징추출 방식에 의해 추출된 영상내에 출현하는 공간 객체의 위치, 면적, 둘레, 공간 객체간의 위상 관계 등의 공간 속성을 이용한다. 여기서 공간적 위치에 근거한 유사도는 공간 위치를 대표하는 Hilbert값의 분포와 빈도를 토대로 계산한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.224-227
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• 2003

컴퓨터와 공학 분야에서의 빠른 기술적 진보는 의료정보의 처리에 있어 새로운 패라다임을 제시함으로써 의료정보사회의 변화를 가속화시키고 있다. 본 논문에서는 단일 플랫폼에서 운영하기 위한 컴퓨터지원진단, 음성인식과 의료영상저장전송시스템의 통합을 제안한다. 단일 플랫폼에서 운영되는 통합시스템은 세 시스템의 장점을 최대로 하는 향상과 시너지효과를 가져왔다. 컴퓨터지원진단과 음성인식은 시간과 비용 절감 면에서 두드러진 개선을 가져왔으며, 제안한 시스템은 병원의 디지털화와 병원경영의 효율을 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.322-325
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• 2022

삼킴 장애 환자는 뇌졸중, 치매, 외상성 뇌손상, 파킨슨병, 암이 주요 원인으로 급속히 증가하고 있다. 특히 고령화 사회가 되면서 더욱 삼킴 장애 환자는 늘어날 것으로 전망하고 있다. 고령 환자의 삼킴 이상의 진단을 위해 가장 많이 사용하고 있는 검사법으로는 비디오 조영 삼킴 검사(VFSS)이다. VFSS는 진단에 있어서 숙련된 전문의가 필요하기 때문에 대학병원 급에서 주로 시행하며, 고령 환자에게는 분석 결과를 상담받을 때까지 오랜 시간을 소요해야하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 삼킴 장애 진단을 위한 의료영상 관리 및 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 서버에서 대용량 멀티프레임 영상을 성능 저하 없이 핸들링 하고 라벨링 데이터 생성을 위한 라벨링 툴을 구현하였다. 차후 라벨링 데이터를 생성하고 학습을 통하여 삼킴 장애 진단을 위한 인공지능 모델을 개발하고자 한다.