Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.907-910
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2005
방사선치료에서 결손조직의 보호를 위해 사용되는 기존의 결손조직 보상체는 체표윤곽을 얻기위해 컴퓨터단층촬영영상이나 자기공명촬영영상등의 의료영상을 이용해 왔다. 하지만 이러한 촬영을 위해서는 고가의 비용이 소요되고 방사선치료에 따른 체표윤곽의 변화에 적절히 대응하지 못하는 등의 단점이 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용이 간편한 디지털 카메라로 환자를 촬영한 후 얻은 2차원 이미지를 이용하여 결손조직 보상체를 제작하고 이의 유용성 평가를 위해 기하학적, 선량학적 평가를 수행하였다. 그 결과, 조직결손을 보정하고 정상조직을 보호할 수 있어 임상적용의 가능성을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.386-389
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2012
다시점 비디오는 3차원 정보를 표현하기 위한 영상으로 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상이다. 영상들 사이에 존재하는 시간적 상관성과 화면간 상관성을 이용하는 다시점 비디오 부호화는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 늘어나기 때문에 계산량을 줄일 수 있는 다시점 비디오 부호화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다시점 비디오의 부호화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 예측구조를 제안한다. 제안한 예측 구조는 다시점 비디오의 부호화 효율을 높이기 위하여 부호화되는 현재 화면과 현재 화면이 참조하는 참조 화면들과의 평균 거리, B계층 최대 인덱스 그리고 각 B계층의 화면 수를 고려하였다. 제안한 예측 구조의 성능을 참조 예측 구조의 성능과 비교하였을 때 영상 화질 면에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다 약 0.07~0.13 (dB) 성능 향상을 보였다. 발생되는 평균 초당 비트량에 있어서 제안한 예측 구조가 참조 예측 구조보다약 +3 ~ -6.5(Kbps) 감소하였다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.11a
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pp.180-185
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2000
방사선 치료계획이나 사전수술계획 등에 컴퓨터 사용이 늘어남에 따라 의료영상별 특성에 따른 복합적 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계와 정보중복성을 계산하는 상호정보(mutual information)를 통해 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상(MRI)과 컴퓨터단층촬영영상(CT)의 상호정보를 최적화하여 정합 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출 등의 전처리 과정 없이 영상 자체 정보를 기반으로 계산함으로써 정합의 정확도를 높일 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.199-200
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2019
최근 의료서비스에 ICT 기술이 도입되면서 의료서비스 패러다임이 병원중심에서 환자 중심으로 변화되고 있다. 특히, 사물인터넷 기술은 스마트헬스케어 서비스를 현실화하고 있다. 이로인하여 병원이 아닌 곳에서도 환자의 상태를 확인할 수 있고 이에 대한 적절한 조치를 취할 수 있는 다양한 서비스를 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 의료 사각지대의 환자는 여전히 신속하게 조치를 못하는 실정이며, 관리가 되고 있지 않아 사회적인 문제로 이슈화되고 있다. 본 논문은 의료사각지대의 환자에 대한 의료영상 진단 지원을 위한 클라우드환경 기반의 Connected Radiology Care System을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1418-1420
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2013
GPU는 범용 CPU와는 달리 수백 개의 코어로 이루어져 병렬처리에 특화된 형태로 발전되어 왔으며, 이미지 및 동영상 처리, 유체 역학 시뮬레이션, 의료, 지진 분석 등 점차 많은 영역에서 사용 되고 있다. 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 렌더링을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 렌더링을 가속화하기 위한 GPU 기반의 쉐아-스큐 워프 기법을 제안한다. 여기서는 GPU를 이용하여 효율적인 메모리 사용, 코어의 활성화, 뱅크 충돌 감소 기법을 이용하여 기존의 CPU 기반 볼륨 렌더링 기법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
Purpose The aim of this study was to evaluate the diagnostic image quality of low dose abdominal digital radiography processed with a new post-processing technique. Materials and Methods Abdominal radiographs from phantom pilot studies were post-processed by the novel and conventional post-processing methods of our institution; the proper dose for the subsequent patient study of 49 subjects was determined by comparing image quality of the two preceding studies. Two radiographs of each patient were taken using the conventional and derived dose protocols with the proposed post-processing method. The image details and quality were evaluated by two radiologists. Results The radiation dose for the patient study was derived to be half of the conventional method. Overall half-dose image quality with the proposed method was significantly higher than that of the conventional method (p < 0.05) with moderate inter-rater agreement (κ = 0.60, 0.47). Conclusion By applying the new post-processing technique, half-dose abdominal digital radiography can demonstrate feasible image quality compared to the full-dose images.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.749-752
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2017
캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.175-179
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2016
Recent advances in technology of medical image have made surgical simulation that is helpful to diagnosis, operation plan, or education. Improving and enhancing the medical imaging have led to the availability of high definition images and three-dimensional (3D) visualization, it allows a better understanding in the surgical and educational field. The Real human field of view is stereoscopic. Therefore, with just 2D images, stereoscopic reconstruction process through the surgeon's head, is necessary. To reduce these process, 3D images have been used. 3D images enhanced 3D visualization, it provides significantly shorter time for surgeon for judgment in complex situations. Based on 3D image data set, virtual medical simulations, such as virtual endoscopy, surgical planning, and real-time interaction, have become possible. This article describes principles and recent applications of newer imaging techniques and special attention is directed towards medical 3D reconstruction techniques. Recent advances in technology of CT, MR and other imaging modalities has resulted in exciting new solutions and possibilities of shoulder imaging. Especially, three-dimensional (3D) images derived from medical devices provides advanced information. This presentation describes the principles and potential applications of 3D imaging techniques, simulation and printing in shoulder and elbow practice.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.185-188
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
Image processing is currently used in various fields. Among them, autonomous vehicles, medical image processing, and robot control require fast image processing response speeds. To fulfill this requirement, hardware design for real-time processing is being actively researched. In addition to the size of the input image, the hardware processing speed is affected by the size of the inactive video periods that separate lines and frames in the image. In this paper, we design three different scaler structures based on the type of line memories, which is closely related to the inactive video periods. The structures are designed in hardware using the Verilog standard language, and synthesized into logic circuits in a field programmable gate array environment using Xilinx Vivado 2023.1. The synthesized results are used for frame rate analysis while comparing standard image sizes that can be processed in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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