• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.281-288
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• 2009

This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and annotation of medical images, especially X-ray images. Since X-ray images have a bright foreground against a dark background, we need to extract the different visual descriptors compare with general nature images. In this paper, a Color Structure Descriptor (CSD) based on Harris Corner Detector is only extracted from salient points, and an Edge Histogram Descriptor (EHD) used for a textual feature of image. These two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine (SVM), respectively, to classify images into one of 20 categories. Finally, an image has the Annotation Code Array based on the pre-defined hierarchical relations of categories and priority code order, which is given the several optimal keywords by the Annotation Code Array. Our experiments show that our annotation results have better annotation performance when compared to other method.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.2 no.4
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• pp.23-29
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• 2002

This paper suggest the image compression that is needed to process PACS in medical information system. The image decoding method is used Linear-predictor and Lloyd-Max quantizer(quantization) in the Wavelet transform domain. Wavelet Transform Method is processed the multi-resolution by dividing image into 10 sub-bands of 3 levels. Low frequency domain that is sensitive to human visual characteristic is encoded by DPCM which is lossless encoding methods, and Lloyed-Max quantizer, the optimal quantizer for reducing ringing and aliasing in the image of inter sub-band, is used in the remaining high frequency domain of sub-band. The examination verifies that decompressed images are superior by the result that PSNR is 28.53dB on the input image, 512$\times$152 abdominal CT image and Chest image.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.3
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• pp.119-126
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• 2023

Sarcopenia is not well known enough to be classified as a disease in 2021 in Korea, but it is recognized as a social problem in developed countries that have entered an aging society. The diagnosis of sarcopenia follows the international standard guidelines presented by the European Working Group for Sarcopenia in Older People (EWGSOP) and the d Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS). Recently, it is recommended to evaluate muscle function by using physical performance evaluation, walking speed measurement, and standing test in addition to absolute muscle mass as a diagnostic method. As a representative method for measuring muscle mass, the body composition analysis method using DEXA has been formally implemented in clinical practice. In addition, various studies for measuring muscle mass using abdominal images of MRI or CT are being actively conducted. In this paper, we develop an AI image segmentation model based on abdominal images of CT with a relatively short imaging time for the diagnosis of sarcopenia and describe the multicenter validation. We developed an artificial intelligence model using U-Net that can automatically segment muscle, subcutaneous fat, and visceral fat by selecting the L3 region from the CT image. Also, to evaluate the performance of the model, internal verification was performed by calculating the intersection over union (IOU) of the partitioned area, and the results of external verification using data from other hospitals are shown. Based on the verification results, we tried to review and supplement the problems and solutions.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.147-149
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• 2006

본 연구는 산업용과 의료용에 사용되는 비파괴 검사용 X 선 영상시스템에 이용되는 X 선을 직접 감지하는 방식의 센서를 실리콘 반도체 재료를 사용하여 개발하는데 목적이 있다. 현재 사용되고 있는 비파괴 시험 용 검사 방법은 X-선을 사용하고 감지 필름 또는 고가의 감지재료를 사용하고 있으나 본 과제에서는 경제성이 있으며 기술기반이 확고한 실리콘 재료를 사용하고 디지털 촬영 방식을 도입하여 컴퓨터로 시험결과를 영상 처리한다는 장점이 있으며 영상 자료의 컴퓨터 베이스 처리와 영상 저장이 편리하게 이루어졌다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1765-1772
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• 2012

Success rate of transplantation of body organs improved due to development of medical equipment and diagnostic technology. In particular, a liver transplant due to liver dysfunction has increased. With the development of image processing and analysis to obtain the volume for liver transplantation have increased the accuracy and efficiency. In this thesis, we try to reconstruct the regions of the liver within three dimensional images using the mevislab tool, which is effective in quick comparison and analysis of various algorithms, and in expedient development of prototypes. Liver is divided by applying threshold values and region growing method to the original image, and by removing noise and unnecessary entities through morphology and region filling, and setting of areas of interest. It is deemed that high temporal efficiency, and presentation of diverse range of comparison and analysis module application methods through usage of MeVisLab would make contribution towards expanding of baseline of medical image processing researches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.997-999
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• 2022

아기의 심장 박동 소리를 듣지 못하는 청각 장애 부모를 위한 태아 초음파 심장박동 촉각 변환 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 아기의 심장박동 소리를 USB 마이크를 이용하여 소릿값을 입력받아 이에 대응하는 값을 진동 모터의 진동 출력 세기와 LED 밝기의 세기로 출력시키도록 하였다. 아기의 심장박동 느낌을 진동으로 표현해 내기 위해 진동의 샘플링 주기를 구체적인 수치로 조절하였고 산모에 따라 진동의 세기와 주변 잡음 제거를 할 수 있도록 조절하는 가변저항 2개를 연결하였다. 그 결과 태아 초음파 심장박동 촉각 변환 시스템을 성공적으로 개발하였으며 장치 체험자들로부터 총 평균 4.63점으로 높은 만족도를 얻었다. 개발 제품은 청각장애 산모들의 모성애를 충족시키고 아기의 심장박동을 느낌으로써 아기의 존재를 느낄 수 있을 것이며, 산부인과의 초음파 영상진단의 확장 신기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.12
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• pp.2586-2594
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• 2009

A digital watermarking technique used as a protection and certifying mechanism of copyrighted creations including music, still images, and videos in terms of finding any loss in data, reproduction and pursuit. This study suggests using a selected geometric invariant point through the whole processing procedure of an image and inserting and extracting 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(Rotation Scale, Translation) transformation and other processing. It also helps to maintain the watermark in images that are compressed and stored for a period of time. This algorithm also proved that is has robustness against not only JPEG compression attack, but also RST attack and filtering attack.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.463-465
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• 2004

베디드 시스템의 발전으로 인하여 고성능화, 소형화, 편의성 등이 강조되어 지는 시점에서 의료장비 또한 임베디드 시스템 기술 도입이 빠르게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 영상진단 단말기 (Magic-Probe)를 구현하기 위해 SA-1100 마이크로 프로세스 레퍼런스 보드에 리눅스 커널을 포팅하고 포팅된 플랫폼을 기반으로 초음파 영상진단을 처리하기 위한 응용프로그램의 설계 및 구현에 관하여 논하도록 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1080-1081
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• 2019

만성간질환의 조기 발견과 적절한 관리는 중증 질환으로 진행을 차단하거나 완치하는데 큰 역할을 할 수 있다. 만성간질환을 진단하는 Gold Standard는 조직검사이지만 시간적·비용적인 측면에서 제한점이 있다. 현재 만성간질환 진단을 위해 최우선 시행하고 있는 검사는 혈액검사이며 진단정확도가 낮은 것으로 보고된다. 영상진단검사는 검사비용 측면에서 혈액검사보다 비싸며 진단정확도 측면에서 조직검사를 대체하기에는 정확도 향상이 요구된다. 본 연구에서는 획득된 의료영상을 활용하여 간세포 이질성과 결정성을 신속하게 정량 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 만성간질환 환자를 대상으로 정량 평가함으로서 임상활용 가능성을 확인하고자 한다.