• Title/Summary/Keyword: 의료영상처리

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Image analysis method and system for multi-center Medical bigdata research (다기관 의료 빅데이터 연구를 위한 영상 분석 방법 및 시스템)

  • Kim, Seung-Jin;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Jun, Hong Yong;No, Si-Hyeong;Kim, Ji-Eon;Lee, Yun Oh;Yoon, Kwon-Ha
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.428-429
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    • 2018
  • 본 논문에서는 다기관 의료영상 분석 방법 및 시스템을 제안한다. 다기관 연구에 참여하는 기관에게 분석 가이드 및 분석 프로그램을 제공하여 표준화된 영상분석 연구를 지원하고자 한다. 이를 위해 동일한 프로토콜로 표준화된 영상을 획득 및 분석하고 결과를 공유하는 분산형 연구방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 개인정보보호법 및 보안문제가 강조되고 있는 의료현장에 적합한 시스템으로 다양한 다기관 의료 빅데이터 분석 연구에 활용될 것으로 기대된다.

Performance Analysis of Feature Extractor for Transfer Learning of a Small Sample of Medical Images (소표본 의료 영상의 전이 학습을 위한 Feature Extractor 기법의 성능 비교 및 분석)

  • Lee, Dong-Ho;Hong, Dae-Yong;Lee, Yeon;Shin, Byeong-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.405-406
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    • 2018
  • 본 논문은 소표본 의료용 영상 분석의 정확도 향상을 위해 전이학습 모델을 feature extractor로 구축하여 학습시키는 방법을 연구하였으며 성능 평가를 위해 선학습모델로 AlexNet, ResNet, DenseNet을 사용하여 fine tuning 기법을 적용하였을 때와의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 실험에 사용된 3개의 모델에서 fine tuning 기법보다 향상된 정확도를 보임을 확인하였고, 또한 ImageNet으로 학습된 AlexNet, ResNet, DenseNet이 소표본 의료용 X-Ray 영상에 적용될 수 있음을 보였다.

Fast Medical Volume Decompression Using GPGPU (GPGPU를 이용한 고속 의료 볼륨 영상의 압축 복원)

  • Kye, Hee-Won
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.15 no.5
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    • pp.624-631
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    • 2012
  • For many medical imaging systems, volume datasets are stored as a compressed form, so that the dataset has to be decompressed before it is visualized. Since the decompression process takes quite a long time, we present an acceleration method for medical volume decompression using GPU. Our method supports that both lossy and lossless compression and progressive refinement is possible to satisfy variable user requirements. Moreover, our decompression method is well parallelized for GPU so that the decompression takes a very short time. Finally, we designed that the decompression and volume rendering work in one framework so that the selective decompression is available. As a result, we gained additional improvement in volume decompression.

Digital Watermarking of Medical Image Based on Public Key Encryption Algorithm Considering ROI (ROI를 고려한 공개키 암호화 알고리즘 기반 의료영상 디지털 워터마킹)

  • Lee Hyung-Kyo;Kim Hee-Jung;Seong Tack-Young;Kwon Ki-Ryong;Lee Jong-Keuk
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.8 no.11
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    • pp.1462-1471
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    • 2005
  • Recently, the medical image has been digitized by the development of computer science and digitization of the medical devices. There are needs for database service of the medical image and long term storage because of the construction of PACS(picture archiving and communication system) following DICOM(digital imaging communications in medicine) standards, telemedicine, and et al. However, it also caused some kinds of problems, such as illegal reproduction of medical image, proprietary rights and data authentication. In this paper, we propose the new digital watermarking technique for medical image based on public key encryption algorithm for integrity verification. It prevents illegal forgery that can be caused after transmitting medical image data remotely. The watermark is the value of bit-plane in wavelet transform of the original image for certification method of integrity verification. We proposed the embedding regions are randomly chosen considering ROI, and a digital signature is made using hash function of MD5 which input is a secret key. The experimental results show that the watermark embedded by the proposed algorithm can survive successfully in image processing operations and that the watermark's invisibility is good.

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Construction of CT Image data Automatic Recognition System for Diagnosis of Urinary Stone Based on AI Plaform (인공지능 플랫폼기반 요로결석진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템 구축)

  • Noh, Si-Hyeong;Lee, Chungsub;Kim, Tae-Hoon;Lee, Yun Oh;Park, Sung Bin;Yoon, Kwon-Ha;Jeong, Chang-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.928-930
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    • 2020
  • 본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

Reversible Watermarking based on Predicted Error Histogram for Medical Imagery (의료 영상을 위한 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 알고리즘)

  • Oh, Gi-Tae;Jang, Han-Byul;Do, Um-Ji;Lee, Hae-Yeoun
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.4 no.5
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    • pp.231-240
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    • 2015
  • Medical imagery require to protect the privacy with preserving the quality of the original contents. Therefore, reversible watermarking is a solution for this purpose. Previous researches have focused on general imagery and achieved high capacity and high quality. However, they raise a distortion over entire image and hence are not applicable to medical imagery which require to preserve the quality of the objects. In this paper, we propose a novel reversible watermarking for medical imagery, which preserve the quality of the objects and achieves high capacity. First, object and background region is segmented and then predicted error histogram-based reversible watermarking is applied for each region. For the efficient watermark embedding with small distortion in the object region, the embedding level at object region is set as low while the embedding level at background region is set as high. In experiments, the proposed algorithm is compared with the previous predicted error histogram-based algorithm in aspects of embedding capacity and perceptual quality. Results support that the proposed algorithm performs well over the previous algorithm.

PACS Authentication System on the Mobile Environment (무선 환경의 PACS 인증 시스템)

  • Oh, Guan-Tack;Lee, Yun-Bae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.1035-1038
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    • 2005
  • 오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA:Personal Digital Assistants)가 의료 분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업 등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리 해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용 하는 데는 보안 의 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사람들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 무선 환경의 PACS의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.

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The enhancement of medical image using optimized adaptive contrast method (최적화된 적응적 컨트라스트 기법을 이용한 의료영상의 증진)

  • Shin, Choong-Ho;Jung, Chai-Yeoung
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.8
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    • pp.1782-1790
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    • 2011
  • The goal of image processing is to improve the perceptual aspect and visual appearance of images for human viewers. The objectives of image enhancement vary according to its specific application and an image enhancement techniques used for a specific objective may not be accepted in some other applications. In this paper we review some of conventional enhancement techniques, such as histogram shrink, equalization, and the conservative adaptive contrast enhancement filter. And also, The adaptive contrast enhancement filter has optimized the applied values of variables which is configured rightly the medical image field. In the postprocessing, we used the histogram equalization method. As a result, the inputs which used a medical images has enhanced the edges of a result images which has applied the proposed filter. And also, because of the postprocessing, the image outlines has been lightened.

Ultrasound Image Enhancement using Markov Random Field Model (MRF 모델을 이용한 초음파 영상 개선 기법)

  • Gwak, Seong-Hoon;Park, Eun-Bi;Kim, Ho-Joon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.792-795
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    • 2013
  • 본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 도달시간(arrival time)과 전이시간(transit time)에 관한 정보를 영상화하는 과정에서 정보의 왜곡을 개선하는 방법론을 제시한다. 간 질환 진단을 위한 파라미터 영상에서 병변 형태의 왜곡은 호흡에 의한 흔들림 현상과 노이즈의 영향에 기인한다. 본 논문에서는 이를 개선하는 방법으로서 MRF(Markov Random Field) 모델을 적용한 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여 Gibbs 샘플러를 적용하기 위한 에너지 함수를 정의하고 이를 기반으로 하는 영상개선 알고리즘을 구현하였다. 제안된 이론은 실제 의료진단 데이터에 적용함으로써 그 유용성을 평가하였다.

Implementation of Digital Mammogram CAD Algorithm (디지털 유방영상의 CAD 알고리즘 구현)

  • Lee, Byungchea;Choi, Guirack;Jung, Jaeeun;Lee, Sangbock
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.8 no.1
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    • pp.27-33
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    • 2014
  • Medical imaging has increased rapidly in the increase of interest in health, with the development of computer technology, digitization of medical imaging is rapidly advancing, PACS has been introduced to the medical field. Increase in the production of medical images by these phenomena made increased the workload of radiologist who must read a medical image. in response to the need for secondary diagnosis using a computer, The term of CAD in medical radiology field was introduced. In this study, we have proposed a CAD algorithm for the interpretation of the image obtained by the digital X-ray mammography equipment. The experiments were performed by programmed in Visual C++ for the proposed algorithm. A result of the execution of the CAD algorithm seven sample images, the results of five samples was confirmed in breast cancer and benign tumors, both the images sample was error processing. If you use a program that implements this with the algorithm proposed in this study it is helpful to reading breast images, and it is considered to contribute significantly to the early detection of breast cancer.