• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3153-3155
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• 1999

최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1949-1955
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• 2021

With the recent COVID-19 situation, countries are seriously feeling the need for medical personnel and their technologies. PDepending on the aging society, the number of medical staff is actually decreasing, and in order to solve this problem, research is needed to replace the part that does not require high expertise among actual medical practices performed by doctors. This paper describes and proposes actual research methods related to unmanned medical systems that use various deep learning image processing-based technologies to check the recovery status applicable to rehabilitation areas where medical staff should face patients directly. The proposed method replaces passive calculations such as a protractor or a method of drawing a line in a photograph, which is the method used for actual motion comparison. Since it is performed in real time, it helps to diagnose quickly, and it is easy for medical staff to provide necessary information because data on the degree of match of motion performance can be checked.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.3
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• pp.203-213
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• 2023

In medical ultrasound imaging systems, Side lobes may appear if signals outside the imaging point are not completely removed during receive focusing. If the time signal of the side lobe overlaps with the time signal (main lobe) from the image point, it is difficult to completely remove it using filter processing in the time domain. However, In the receive focusing process, when time-channel signals are Fourier-transformed, the main lobe and side lobe signals are spatially separated in the spectral domain. Therefore, the side lobes can be suppressed by multiplying the image with magnitude weights, which are determined by the magnitudes of the main and side lobes calculated in the spectral domain. In addition, when the main lobe and the side lobe spectrum are adjacent, the distance weight was applied based on the distance between them. In a 5 MHz ultrasound imaging system using a 64-channel linear transducer, point reflector and speckle images with cysts of various brightness were synthesized and weights were applied to the ultrasound image. Using computer simulations, we confirmed that the side lobes were greatly reduced without affecting the spatial resolution in the point reflector image, and the contrast was significantly improved in the cyst image with computer simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1173-1176
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• 2001

정보통신의 발달로 인하여 의료분야에서도 컴퓨터 기반 환자기록이 보편화되었다. 이러한 의료정보에는 가족 병력 기록, 과거 병력 기록, 정신 질환 기록 등 개인의 텍스트 정보뿐만 아니라 X-ray 등과 같은 영상 정보들이 의료기관간의 내 외부로 이동되고 있다. 이러한 정보들은 네트워크 환경 하에서 자연히 노출될 수 있는 보안상의 문제가 대두되고 있다. 이를 위하여 기존의 의료 정보 시스템과 잘 호환되고, 안전하고, 효율적인 보안 장치가 필요한데 이러한 장치 중의 하나가 견고한 암호 알고리즘의 구축이다. 이 논문에서는 현재 PACS의 표준 프로토콜인 DICOM의 데이터 구조와 같은 크기의 블록으로 나누어 암호화는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.520-522
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• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1047-1048
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• 2023

청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.375-378
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• 2019

최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.685-686
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• 2016

엑스선 투시촬영장치와 같은 의료용 동영상의 잡음 제거에 있어서 시공간 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 얄고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 지역적 평균 필터 기반 공간 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐 열화 현상을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1176-1178
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• 2017

영상, 음성, 환자의 가정용 의료기기, 라즈베리파이를 이용하여 라즈베리파이 7인치 터치스크린과 카메라로 사용자의 의료진과 영상통화를 할 수 있고, 환자의 의료기기 측정을 하여 의료진과 언제 어디서든 피드백을 주고받을 수 있으며 Application을 통한 환자는 주치의, 보호자, 긴급호출 119로 자신의 위급함을 알릴 수 있으며 주치의는 환자목록[이름, 나이, 성별, 주소, 환자에 대한 정보(평소 지병, 복용중인 약)]환자의 상태 등을 관리 하며 긴급 상황 발생 시 사용자의 위치를 추적하여 지도로 표시해주며 주치의는 구급대원과 의사소통을 할 수 있는 헬스 케어이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.515-516
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• 2018

본 논문은 의료 영상을 기반으로 중재시술을 위한 네비게이션 시스템을 제안한다. 네비게이션 시스템은 의료영상을 기반으로 로드맵을 제공하며, 병변지역까지의 최단경로를 A-start 알고리즘을 이용하여 네비게이션 서비스를 제공한다. 또한 카테터의 추적은 자기장 추적방법을 채택한 Aurora 시스템에 의해 실시간으로 모니터링 한다. 끝으로 뇌질환 팬텀을 통해 제안한 시스템의 제공하는 서비스 수행 결과를 보인다. 향후 수술 적용 범위를 넓혀 다양한 질환에 적용시키고자 한다.