• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.591-597
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• 2012

신체 주요 장기들에 대한 영상의 중요성이 커져감에 따라 향상된 의료 장비들이 등장하였으며, 획득된 영상에 대한 개선된 화질과 활용성에 기대가 높아지고 있다. 최근 향상된 영상분석 연구를 위해 MATLAB을 이용한 영상 처리의 빈도가 커져가는 것에 기인하여 MATLAB을 이용하여 폐혈관을 분할하였다. 본 논문은 3단계로 폐 영역 분할, 폐 혈관 분할과 3차원 연결성 검사로 수행된다. 분할된 폐 영역에서 문턱치 값을 사용하여 혈관을 분할하고, 2차원 정제 과정인 혈관 두께 분류를 수행한 후 3차원 정제 과정으로 3차원 연결성 검사를 적용하였다. MATLAB을 통한 영상 처리로 의료영상 처리의 다양성 측면과 신뢰성 향상에 기여하였고 흉부 CT 영상을 이용한 관련 연구의 기반이 되리라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.291-292
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• 2019

본 논문은 의료영상을 기반으로 근감소증의 정량적 평가를 위한 특화된 분석 소프트웨어에 대하여 기술한다. 특히, 제안한 분석 소프트웨어는 복부 CT영상에서 근감소증 영상분석에 중요한 인자인 근육, 피하지방 그리고 내장지방의 영역을 반자동 방식으로 세그멘테이션하여 정량화 할 수 있다. 또한 각각의 영역별 레이블링 영상을 다양한 포맷으로 생성할 수 있다. 분석 소프트웨어는 근감소증의 진단 및 정량적 평가를 정의하는 출발점이 될 것으로 기대하고 있으며, 다양한 질환에 대해 분석에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.475-478
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• 2023

컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1054-1061
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• 2000

영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.38-39
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• 2019

본 논문은 R-CDM 의료영상정보를 기반으로 ELK Stack 기술을 적용하여 획득한 데이터의 분석 결과를 시각화하기 위한 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템은 의료 빅데이터의 검색, 수집 그리고 분석 결과를 모니터링 할 수 있으며, 특히 대량의 데이터의 변화와 데이터간의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 수집된 의료영상 빅데이터에 대해 적용하여 현황과 처리결과 그리고 실시간 분석결과에 대한 모니터링을 통해 관리의 효율성을 높여 실시간 검색 및 분석 서비스 분야에 기여할 것으로 기대된다.

• 전기의세계
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• 제46권5호
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• pp.39-44
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• 1997

현재 DSP는 음성 및 오디오 신호처리 시스템, 디지털 통신 시스템, 제어 시스템, 영상처리 시스템 등 많은 영역에 걸쳐 성공적으로 사용되고 있다. 몇가지 대표적인 활용분야를 살펴보면, 음성신호 압축 분야 [1-4], MPEG (moving picture expert group)과 같은 오디오신호 압축분야[5,6], 그리고 디지털 통신 시스템에서의 적응 반향제거기, 적응 동화기, 채널간섭 제거, 변복조기, 채널 코딩, 암호화기[7-14] 등에서도 DSP가 사용되고 있다. 그리고 수중 음향 신호처리[15], 디지털 필터 디자인, 전력 스펙트럼 추정, 수중 음향 신호처리 같은 디지털 신호처리 분야[16-23]와 적응 신호처리[24-26], 이외에도 능동 소음 제어기 및 적응 제어기와 같은 제어 시스템 [27]에도 유용하게 이용되고 있다. 또한 영상 압축, 디지털 방송, 의료기기 등과 같은 영상처리 분야[28-32] 및 그 밖의 많은 분야에서 DSP의 활용은 점점 커져가고 있는 추세이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.185-192
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• 2022

다중모드 의료영상 융합(MMIF)은 각기 다른 특징들을 나타내는 여러 종류의 모드의 이미지를 풍부한 정보가 포함된 하나의 결과 이미지로 통합하는 것이다. 이러한 의료영상 융합은 의사가 환자의 병변을 정확하게 관찰하고 치료하는 것을 도와줄 수 있다. 이러한 목적에 영향을 받아 본 논문에서는 복층 분해기 및 미세구조 보존 모델에 기반한 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 복층 분해기를 사용하여 소스 이미지를 미세정보 보존의 특성을 갖는 에너지 층과 구조적 층으로 분해하였다. 둘째, 구조 텐서 연산자와 max-abs를 결합하여 구조적 층을 융합한다. 에너지 층의 융합을 위해 미세구조 보존 모델을 제안하였으며 이미지 융합성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 융합규칙을 통해 형성된 두 개의 융합된 하위 이미지를 합산하여 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 현재까지 최첨단 융합 방법들과 비교하여 우수한 성능을 나타내는 것을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.171-178
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• 2019

방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.34-37
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• 2003

본 논문에서는 가역변환 (reversible transform)에 기반을 둔 가역 워터마킹 기법에 관해 기술한다. 워터마크를 삽입한 후 원본 데이터에 영구적으로 남아있는 기존의 워터마킹 기법과는 달리 가역 워터마킹 기법의 경우, 컨텐츠의 인증이 이루어진 후 삽입되었던 워터마크 신호를 컨텐츠로부터 제거함으로써, 원 영상을 화소단위로 무손실 복원할 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 가역 변환인 Haar 웨이블릿 변환(Haar Wavelet Transform) 이용하여 원 영상을 변환한 후 웨이블릿 계수를 이용하여 워터마크를 삽입 및 추출한다. 이러한 가역워터마킹 기법은 판사 목적의 영상 혹은 의료영상과 같은 민감한 영상신호처리가 요구되는 분야로 응용될 수 있을 것이다.