• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.118-122
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• 2004

본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.11-19
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• 2022

최근 의료영상의 발전에 따라 의료 영상 생성에 대한 다양한 연구가 제안되고 있는데, 이와 관련하여 생성된 의료 영상의 품질과 다양성을 정확하게 평가하는 것이 중요해지고 있다. 생성된 의료 영상을 평가하는 방법으로는 전문가의 시각적 튜링 테스트(visual turing test), 특징 분포 시각화, IS, FID를 통한 정량적 평가를 통해 평가하고 있으나 의료 영상을 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 정량적으로 평가 하는 방법은 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 DCGAN과 PGGAN 생성 모델을 통해 비소세포폐암 환자의 흉부 CT 데이터 셋을 학습하여 영상을 생성하고, 이를 품질(fidelity)과 다양성(diversity) 측면에서 두 생성 모델의 성능을 평가한다. 1차원 점수 기반 평가방법인 IS, FID와 2차원 점수 기반 평가방법인 Precision 및 Recall, 개선된 Precision 및 Recall을 통해 성능을 정량적으로 평가하고, 의료영상에서의 각 평가방법들의 특징과 한계점에 대해서도 분석한다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.132-147
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• 1998

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.148-155
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• 1998

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.76-83
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• 2017

본 연구에서는 원본 의료영상인 DICOM 파일을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 이미지 파일로 변환한 후 Origin pro와 ICY 영상분석 프로그램을 이용하여 영상의 압축 및 변환과정에 따른 변환 손실율을 정량적으로 평가를 하고자 하였다. 평가 방법으로는 50% MTF, 구조적 유사지수, MSE, RMSE, 최대 신호대 잡음비 등을 실험을 통하여 평가하였으며, TIFF 이미지 파일의 경우 모든 실험군에서 DICOM 영상과 동일한 결과 값을 나타내어 DICOM 영상과 동일 하거나 가장 유사한 이미지 파일 형식이라고 판단하였다. 그리고 JPEG 이미지 파일의 화질의 손실 및 왜곡의 정도가 가장 심한 결과로 나타났다, 본 연구는 Origin pro나 ICY 의료영상 분석 프로그램과 같은 독창적인 평가 프로그램을 적용하여 이후의 디지털 의료영상 기초 연구분야에서 본 논문의 평가 방법이 의료 영상 처리 분야의 연구 자료로 활용될 것으로 기대되며, DICOM 파일을 지원하지 않는 디지털 의료영상 및 평가 프로그램을 이용한 기초 연구분야에서 DICOM 영상과 동일한 결과를 나타내는 TIFF 이미지 파일을 기준으로 제시하여, 이미지 파일을 이용한 디지털 의료영상처리 연구 분야에서 신뢰성을 확보하는데 도움이 될 것으로 추론된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.221-224
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• 2010

PACS(Picture Archiving Communication System)를 바탕으로 하는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 주요 의료영상장비들 사이에 데이터와 영상을 효율적으로 교환하고 전송할 수 있도록 마련한 표준안으로 현재 대부분의 최신형 의료영상장비(CT, MR, DSA, CR(Computed Radiology), 초음파검사, 핵의학검사, 내시경검사, 조직병리검사, 등)들은 의료 영상 분야의 국제 표준인 DICOM 표준방식에 의해 영상을 제공하고 있다. 최근 이러한 의료영상장비들은 독립적으로 사용하기보다는 의료수술 모니터링 장비 등의 비 의학영상장비와 서로 연계하여 사용하는 경우가 많아졌다. 그러나 이러한 의료수술 모니터링 장비들은 DICOM 표준 데이터를 고려하지 못하므로 PACS를 통한 데이터 연계에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 표준 DICOM 포맷과 의료수술 모니터링 장비의 데이터 구조를 분석하여 non-DICOM 의료수술 모니터링 장비의 PACS 연동을 위한 방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.703-705
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• 2004

의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.222-225
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• 2002

본 논문은 의료영상 워터마킹에 웨이블릿 패킷을 적용한 연구이다. 웨이블릿 패킷기법을 적용하여 저주파 대역에서 고주파 대역까지 손실을 최소화하므로 의료영상의 분해능을 향상시킨다. 비교분석 실험결과 PSNR은 0.1dB 이상 향상되었고 내구성 평가에서 압축률 60%에서 PSNR이 28dB 이상 얻었다. 결과적으로 의료영상의 화질이 향상되었으며 고의적인 영상왜곡 및 변형 등의 외부 공격에 대해 내구성을 유지하는 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.428-429
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• 2018

본 논문에서는 다기관 의료영상 분석 방법 및 시스템을 제안한다. 다기관 연구에 참여하는 기관에게 분석 가이드 및 분석 프로그램을 제공하여 표준화된 영상분석 연구를 지원하고자 한다. 이를 위해 동일한 프로토콜로 표준화된 영상을 획득 및 분석하고 결과를 공유하는 분산형 연구방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 개인정보보호법 및 보안문제가 강조되고 있는 의료현장에 적합한 시스템으로 다양한 다기관 의료 빅데이터 분석 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.824-833
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• 2004

대역폭과 저장장치의 한계 때문에 의료영상은 전송과 저장 전에 압축되어야 한다. 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 JPEG 정지영상 압축을 지원하는 구조를 제공한다. 본 논문에서는 의료영상을 JPEG으로 압축하기 위한 방법을 설명하고 JPEG 압축을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째로 의료영상은 자연영상과는 시각적인 특성이 다르기 때문에, 스펙트럼 분석을 이용한 양자화 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 두 번째로 의료영상은 자연영상과 다르게 픽셀당 비트수가 높기 때문에, 심벌들의 확률분포 특성을 고려한 허프만 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 의료영상에 적합한 양자화 테이블과 허프만 테이블을 설계하는 방법을 제안한다. 실험 결과 JPEG 표준의 양자화 테이블과 수정된 허프만 테이블에 비해 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 JPEG 표준을 만족하므로, PACS (Picture Archiving and Communications System)에 적용될 수 있다.