• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.48-50
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• 2008

U_Life의 의료 기술은 의료 영상 정보 전송 서비스를 언제 어디서나 가능하게 해준다. 더 나아가 의사의 다양한 상황인식을 인지, 수집하고 변화된 상황에 적합한 최적의 영상 정보를 의사에게 전송해주는 지능적인 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 의사의 변화된 상황에 적합한 서비스를 제공하고자 의료영상 정보 전송 시스템에 상황인식 서비스를 접목시킨 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어(Doctor Centered PACS Middleware) 시스템을 제안하고자 한다.

• Korea Multimedia Society
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• v.8 no.1
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• pp.47-57
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• 2004

의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.904-905
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• 2023

본 논문에서는 의료 영상 생성을 위한 Med-StyleGAN2를 제안한다. 생성적 적대 신경망은 이미지 생성에는 효과적이지만, 의료 영상 생성에는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 의료 영상 생성에 특화된 StyleGAN 기반 학습 모델을 제안한다. 이는 다양한 의료 영상 어플리케이션에 활용할 수 있으며, 생성된 의료 영상에 대한 정량적, 정성적 평가를 수행함으로써 의료 영상 생성 분야의 발전 가능성에 대해 연구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.45-46
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• 2021

의료영상이란 의료영상장비로부터 DICOM이라는 의료영상표준에 따라 저장되며, 의료영상관리 시스템인 PACS를 통해 관리된다. 이러한, 의료영상장비 ICT기술이 융합되어 급격하게 발전되고 있으며 다양한 의료영상장치가 개발되어지고 있다. 하지만, 기술력은 높아지고 있으나 개발된 의료영상장비로부터 촬영된 영상품질관리에 대한 문제점이 제기되고 있다. 이와 관련하여 다기관의 의료영상장비 개발과 해당 기기로부터 수집된 의료영상에 대한 품질을 관리할 필요성이 증가하고 있다. 따라서 코로나 19와 같은 상황에서 의료기기 개발 지원과 관리를 비대면 관리서비스 시스템 개발과 의료영상장치 개발 정도를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상에 대한 품질까지 모니터링하여 및 개선 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.922-924
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• 2005

급증하는 정확하고 빠른 정보 제공의 요구 및 다양한 기술적 발달에 부응하여 본 논문은 무선 인터넷 서비스를 기반으로 하는 의료 영상 처리 게이트웨이 서버 및 서비스를 구축하고 이를 통한 의료 서비스의 질적 향상을 도모하였다. 무선 단말기인 스마트 폰의 한계를 고려하여 영상 처리가 0.5초 이상 걸리는 경우는 의료 영상 게이트웨이 서버(Medical Image Gateway Server: MIGS)에서 처리하여 전송하고, 나머지 경우에는 직접 연산하여 적절한 영상 처리 서비스를 제공한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.27 no.9
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• pp.23-29
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• 2010

본고에서는 3D 입체 영상 기술에 기반한 의료 장비 및 시스템과 활용 사례 등을 소개하고 의료용 3D 영상처리 시스템을 구성하는 기반 기술 및 연구 동향에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.285-288
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• 2013

의료영상에서의 노이즈는 환자 진단에 있어서 막대한 영향을 미치는 영상의 화질을 떨어트림으로써, 진단에 대한 유효성을 낮추게 된다. 특히, 현재 이슈화 되고 있는 저선량 의료영상은 기존의 고선량 의료영상보다 노이즈 레벨이 높으며, 이에 따라서 의료영상에서의 노이즈 제거 기술은 매우 중요한 사안으로 부각되고 있다. 본 논문에서 제시하는 노이즈 제거 기술은 각각의 투영 영상을 여러개의 부대역(sub-band)으로 분해하는 것으로부터 시작한다. 분해된 각각의 부대역 영상은 엣지 검출기를 통하여 엣지 부분과 평탄한 영역으로 구별되어 진다. 검출된 엣지는 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 되며, 퍼지기반의 연산을 통하여 엣지의 확실성을 나타내는 엣지맵으로 변환하게 된다. 이 엣지맵을 통하여 각 부대역 영상의 필터링 정도를 제어하고, 분해된 각 부대역을 결합하는 방식을 취함으로써 영상의 엣지 부분을 최대한 보존하면서 노이즈는 효과적으로 제거하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.346-347
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• 2019

의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.187-190
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• 2001

요즘 의료 분야는 환자 병력 약제 정보등과 같은 다양한 의료정보가 증가함에 따라 정보화의 요구가 대두되고, 이는 디지털 영상의 등장과 함께 컴퓨터의 도움을 받는 소프트웨어의 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞춰, 이전에 개발된 유방암 전용 소형 감마카메라로부터 신호를 획득하여 실시간으로 디지털 영상을 만들어 내고 화면에 디스플레이하는 의료영상 표현 시스템을 설계하고 구현한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2349-2360
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• 2000

In medical image processing, if new technologies arc developed, they arc applied to real clinical cases. The results are to be analyzed by doctors to improve the new technologies. So, it is important for doctors to have a tool that helps the doctors in applying the new technologies to clinical cases and analyzing the clinical results. In this paper, we design and implement a visual programming environment where non-programming experts, such as medical doctors, can easily compose a medical image processing application program. A set of image processing functions are implemented and represented as icons. Thc user selects functions by clicking correslxmding icons. The users can easily find necessary' functions from the visualized library. A user selects a function from the visualized library and [Jut the function node into a canvas of Visual Programming Interface. The user connects nodes to compose a dataflow diagram. The connected dataflow diagram shows the now of the program. Hyperbolic Tree is helpful in visualizing a set of function icons in a single screen because it provides both the whole stmcture of the function Iihrary and the details of the focused functions at the same time. We also developed a CUI builder where the user interfaces of the medical image processing applications are composed. Therefore. non'programming experts such as physicians can apply new medical image processing algorithms to clinical cases without performing complex computer programming procedures.