본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
고령화 사회로 인한 만성질환자의 증가로 그들의 질병 예방과 관리가 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 생체인증 방법과 원격의료시스템들이 소개되고 있으나 의료정보와 개인인증의 보안성 문제를 해결하는데에는 어려움이 있다. 스마트 헬스케어는 대상자의 개인 의료정보를 포함하고 있으므로 무엇보다 개인정보의 보안이 중요한 분야이다. 따라서 본 논문에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 스마트 웨어러블 디바이스 ECG와 얼굴 개인인증을 활용한 원격의료시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 다양한 의료인과 전 지역 만성질환자를 대상으로 하였으며, 데이터의 무결성과 투명성을 높일 수 있는 프라이빗 블록체인을, 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG와 얼굴인증을 활용하여 보안성과 신뢰성이 높일 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 통해 재가 만성질환자의 질병 예방과 건강관리에 힘써 만성질환 관리의 효율성을 높이는데 기여하고자 한다.
최근 볼륨 그래픽스가 의료 영상의 해석 도구로서 주목을 받아 오고 있다. 볼륨 그래픽스에서는 가시화를 위하여 복셀로 정의된 물체가 필요하다. 이 때문에 기하학적인 방법으로 정의한 다각형 및 곡면을 복셀 기반의 물체로 변환시키는데 이를 복셀화(voxelization)라고 한다. 기하학적인 물체를 복셀화하면 기하학적 물체 데이터를 샘플링 데이터와 함께 단일화된 방법으로 볼륨 렌더링할 수 있다. 본 논문에서는 큐브의 단면을 이용한 복셀화의 한 기법을 제안한다. 그리고 개인용 컴퓨터 환경에서 이 기법을 구현한 후에 단순한 기하학적인 데이터를 이용해서 평가하여 논리적인 타당성을 조사한다. 이 기법은 변환된 복셀로부터 정확한 법선 벡터를 계산할 수 있고 복셀간에 구멍(hole)이 발생하지 않고 다해상도(multi-resolution) 표현이 가능한 특성을 가지고 있다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기 설계를 위한 효율적인 in-loop filter의 하드웨어 구조 설계에 대해 기술한다. in-loop filter는 deblocking filter와 SAO로 구성되며, 블록 단위 영상 압축 및 양자화 등에서 발생하는 정보의 손실을 보상하는 기술이다. 하지만 HEVC는 $64{\times}64$ 블록 크기까지 화소 단위 연산을 수행하기 때문에 높은 연산시간 및 연산량이 요구된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 in-loop filter의 deblocking filter 모듈과 SAO 모듈은 최소 연산 단위인 $8{\times}8$ 블록 연산기로 구성하여 하드웨어 면적을 최소화하였다. 또한 SAO에서는 $8{\times}8$ 블록의 연산 결과를 내부레지스터에 저장하는 구조로 $64{\times}64$ 블록 크기를 지원하도록 설계하여 연산시간 및 연산량을 최소화 하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC 칩 공정 180nm 셀 라이브러리로 합성한 결과 동작 주파수는 270MHz이고, 전체 게이트 수는 48.9k이다.
시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.
The purpose of multimodal medical image fusion (MMIF) is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for doctors to accurately diagnose and treat the diseased tissues of patients. Encouraged by this purpose, this paper proposes a novel method based on a two-scale decomposer and detail preservation model. The first step is to use the two-scale decomposer to decompose the source image into the energy layers and structure layers, which have the characteristic of detail preservation. And then, structure tensor operator and max-abs are combined to fuse the structure layers. The detail preservation model is proposed for the fusion of the energy layers, which greatly improves the image performance. The fused image is achieved by summing up the two fused sub-images obtained by the above fusion rules. Experiments demonstrate that the proposed method has superior performance compared with the state-of-the-art fusion methods.
몰입형 가상현실 시스템은 더 나은 3차원 시각정보를 제공할 수 있어, 의료계에서 해부학에 대한 이해를 높이는 데 사용되고 있다. 우리는 몰입형 가상현실에서 다중 사용자가 함께 MRI 영상으로부터 생성된 볼륨 렌더링 된 객체를 관찰하고 수술을 계획할 수 있는 시스템을 개발하여 소개하고자 한다.
의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.
본 논문에서는 단일 명령어, 다중 데이터 처리 기반의 매니코어 프로세서를 이용하여 높은 계산량이 요구되는 차감 클러스터링 알고리즘을 병렬 구현하고 성능을 향상시킨다. 또한 차감 클러스터링 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로서서 구조를 선택하기 위해 다섯 가지의 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE) 구조 (PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096)를 모델링하고, 각 PE구조에 대해 실행시간 및 에너지 효율을 측정한다. 두 가지 의료 영상 및 각 영상의 세 가지 해상도(($128{\times}128$, $256{\times}256$, $512{\times}512$)를 이용하여 모의 실험한 결과, 모든 경우에 대해 PEs=4,096구조에서 최고의 성능 및 에너지 효율을 보였다.
디지털 콘텐츠의 원본 품질을 유지할 수 있고 지적 재산권을 보호할 수 있는 가역 워터마킹 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 원본 품질을 중요시하는 의료, 군사, 예술작품 분야에서 가역 워터마킹의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 추정 오차 확장 및 오류 예측 보정을 통한 고용량 가역 워터마킹 기술을 제안한다. 보간 기법을 사용하여 픽셀의 값을 추정하고, 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 계산한 후에 이를 확장하여 워터마크 메시지를 삽입한다. 기존의 인접 픽셀 사이의 차이값이 아닌 추정치를 활용함으로써 메시지가 삽입되는 히스토그램 값의 집중도를 높여서 높은 삽입 용량을 달성하였다. 삽입된 워터마크는 추정값과 원본값의 차이에 대한 히스토그램을 복원하여 검출한다. 삽입 후에 발생할 수 있는 오버플로우 및 언더플로우 문제는 오류 예측 기법을 통하여 해결하였다. 제안하는 가역 워터마킹 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 영상을 활용하여 기존 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성을 갖으며, 삽입 후에도 높은 영상 품질을 유지하고, 높은 삽입 용량을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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