최근 요통의 원인을 밝히기 위한 노력의 일환으로 의료 영상 자료를 이용하는 연구가 많이 이루어지고 있는 실정이나 의료 영상 장비들은 사용 비용이 고가라는 점, 인체에 침습적이라는 점 그리고 추간판의 크기를 측정하기 위해서는 이를 구현할 수 있는 소프트웨어가 필요하다는 점 등의 제한점으로 인해 연구 환경에서는 그 사용이 제한적으로 이루어지고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 비교적 신뢰도가 높으면서 신체 계측 자료를 이용하여 간단한 추정식에 의해 추간판의 크기를 추정할 수 있는 Colombini 등의 방법과 이를 수정하여 보다 발전시킨 Turk와 Celan의 방법을 소개하고 이들의 방법에 의해 추정된 추간판의 크기가 의료 영상 자료에 의한 실계측치와 유의한 상관성이 있는가를 알아보기 위하여 수행되었다. 본 연구는 근골격계 질환이 없는 20대의 정상 성인을 대상으로 신체 계측을 통해 구해진 자료를 Colombi의 추정식과 Turk와 Celan의 추정식으로 처리한 후 이를 통해 구해진 L4-5, L5-S1 추간판의 크기를 CT 영상을 통해 구해진 실계측치와 비교하는 방식으로 진행되었다. 본 연구 결과 L4-5와 L5-S1 추간판의 크기는 Colombi 추정식에 의해 구해진 값이 Turk와 Celan 추정식으로 구한 값이나 CT 영상을 통해 얻어진 실계측치 보다 약간 큰 것으로 나타났으나 Turk와 Celan의 값과 CT에 의한 실계측치 사이에는 유의한 차이가 없었다. 따라서 신체 계측을 통한 추간판 크기의 추정 방법인 Turk와 Celan의 공식이 CT 실계측과 매우 높은 상관성을 가진다는 것을 알 수 있었다.
국민건강증진을 위해 우리나라만의 독창적이고 뛰어난 진단 방법인 한의학의 망진을 의료공학적 시스템화를 구현하고자 하는데 큰 걸림돌이 되는 것이 찰색이다. 찰색이란 안면의 색을 보고 대상자의 상태를 진단하는 방법으로 이를 위해서는 실제의 피부 색상을 정확하게 획득하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색의 정확성을 높이기 위해 대상자의 영상 수집 시 화이트 밸런스를 설정한 후 영상을 획득하고 QP 카드를 통하여 후 보정을 수행하였다. 이를 기반으로 색상 보정 전과 후를 비교, 분석하여 실험을 통한 색상 보정 효과를 파악하고자 한다. 또한 여러 조명 환경 하에서 실험을 진행함으로써 색상의 재현성이 있는지를 확인하고 이를 분석하고자 한다.
H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이면서 보다 나은 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 대칭적인 탐색패턴을 이용한 계층적인 탐색 기법을 사용하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 십자가 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 작은 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 제안한 움직임 추정 탐색 기법에서 사용한 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 기법의 성능을 전역 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간에 있어서 약 4~5.5 배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 전역 탐색 기법의 화질과 같거나 약간의 화질 저화를 보였다. 반면에, 비대칭 다중 육각형 탐색 기법의 성능과 비교하였을 때 움직임 추정 속도면에 있어서 약간의 성능 향상과 화질에 있어서 비슷하거나 최대 0.05 (dB)정도 향상을 보였다.
본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.
본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.
척추에 대한 외과수술은 신경조직을 손상하지 않아야 하기 때문에 수술 절차가 신중하게 계획되고 고도의 정밀을 요구한다. 척추성형술(verte-broplasty)은 골다공증으로 인한 척추의 골절을 치료하기 위해 제안된 비교적 새로운 외과적인 수술방법으로 최소침습적인 수술 기법으로 피부를 통하여 골절된 척추부위에 구멍을 내고 그곳에 PMMA(polymethylmethacrylate)라 불리는 골시멘트(bone cement)를 주입하여 치료하는 방법이다. 최근의 연구결과, 수술 후 즉각적인 고통의 경감을 가져오며, 골다공증으로 인한 골절부위에 강도가 강한 골시멘트를 주입하게 됨으로써 골다공증 척추체에 구조적인 안정성을 제공해 주는 것으로 알려져 있다. 수술 후 발생하는 합병증의 대부분은 과도한 골시멘트의 주입으로 인한 것으로 알려져 있으며, 따라서 척추성형술의 치료에 가장 중요한 요인은 주입한 골시멘트의 양을 조절하는 것이다. 이에 본 연구에서는 환자의 컴퓨터단층촬영(computer tomography)을 통하여 획득한 영상을 토대로 척추성형술 시술시 필요한 의료 영상 시스템을 설계 및 개발하고, 텍스처 분석을 통하여 개개인의 환자에게 필요한 골시멘트의 양을 계산하는 알고리즘을 개발하여 이를 실제 환자의 시술시에 적용해 보았다. 결과적으로 본 시스템은 척추성형술시에 최적의 골시멘트의 양을 예측할 수 있었으며, 정형외과의 다른 부위의 수술시에도 적용가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 흐려지고 노이즈가 부가되어 열화된 아날로그 의학영상을 복원시키기 위하여 복원기법이 적용되었다. 열화함수에 의해 흐려지고 노이즈가 낀 열화영상의 복원을 위해서 역필터링, 위너필터링에 의한 선형복원기법과 Lucy-Richardson 알고리듬에 의한 비선형 반복 복원기법이 사용되었다. 더욱이, 복원영상의 화질을 평가하기 위해서 주관적 평가방식인 ROC 곡선이 사용되었다. 상수비를 사용한 위너필터링은 역필터링에 비하여 좋은 복원영상을 얻었으나, 진단능력을 향상시키지는 못하였다. Lucy-Richardson 알고리듬이 사용된 복원영상은 가장 우수한 성능을 나타냈고, 감도와 특이도가 열화영상보다 15[%] 만큼 개선되었다.
PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 처리 속도가 상대적으로 느리기 때문에 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업 등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 Display할 수 있는 액정이 매우 작아서 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 자세히 보기에는 현재의 기술력으로는 매우 어렵다. 그리고 특히 다수의 PDA와 PC 클라이언트의 데이터 요청으로 인한 서버의 과부하 문제 또한 모바일 진료시스템의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도와 Display의 제한을 대처하기 위하여 모바일 다중처리 시스템과 작업 이양 시스템을 구성하기 위한 하나의 방법론을 제안한다.
심폐기능 재활환자에 있어서 흉부 X선 화상은 임상적 소견 중 가장 일반적이고 널리 사용되는 의학정보로서 질환의 예후에 대한 다양한 해부학적 정보를 제공한다. 흉부 X선 영상에서의 영역분할 및 영상해석에 관한 많은 연구에 의해 다양한 해석 알고리즘이 개발되어 왔으나, 영상의 복잡성과 다양성에 의한 해석 차이가 존재한다. 본 논문에서는 X선 영상에서의 질환 여부를 진단하기 위해 영상처리 및 분석방법에 기반한 흉부 X선 영상의 진단지원시스템이 제안되었다. 흉부 X선 영상에서 폐 영역을 검출하기 위하여 임계값 및 형태학적 방법이 적용되었으며, 형태학적 측정 및 질감 분석은 분할된 영역에서 수행되었다. 실제 흉부 X선 영상에 적용한 실험결과와 임상 전문가의 진단 결과를 비교하여 제시하였으며, 제안한 방법이 충분히 의사결정지원시스템에 활용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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