• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1383-1391
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• 2011

Following the appearance of the latest medical equipment with improved function, the importance of image analysis which enables effective image processing and analysis consistent with the hardware performance is on the rise. As well as, ongoing study is being done on the 2D medical image processing and 3D reconstruction. This paper segments chest CT images into each stage and finally shows 3D reconstruction of each segmented result. Among various image segmentation methods, Region Growing and apply sharpening and Gamma Controller as for image improvement for effective segmentation, image segmentation in order of bronchus and lung, bronchus, lung. Human organs image of segmented is use VTK(Visualization Toolkit) to make 3D reconstruction, two and three-dimensional medical image processing and analysis for lesions diagnosis are able to utilized.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.163-170
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• 2010

Multi-planar reformatting(MPR) is a volume rendering technique which generates images of sectional planes users define, so that it is essential for medical imaging system. Due to the recent advances of medical imaging system, users require to place plural planes on a single dataset and to enable an individual and easy control for each plane. In this paper, we enumerate various user operations for recent MPR and analyze user requirements to update the plane equation. For the effective control of coordinate system, each plane is considered in a separated coordinate system and all informations which form a coordinate system are grouped into two components: the individual components and the common components. The proposed system is implemented on a graphics hardware, so that it smoothly performs MPR including recent requirements.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.498-504
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• 2009

In the PACS system, the radiology image(X-ray) and its report are saved as separated parts. The exchange of the radiology image between clinics that installed this system are easily achieved by the DICOM standardization. But it is difficult to exchange the radiology report between clinics because a solution of PACS system is different according to manufacturers. The radiology report should be unified the vocabulary and the type of code for effective sharing and exchanging, and also the radiology image and its report should be integrated for the accurate analysis. In this paper, we propose the sharing system of medical information based on HL7-CDA, it defines the templates and converts the structured documents. For this purpose, we design the XML schema of the radiology report and turn the DICOM files into defined schema. The HL7-CDA documents based on XML is easily displayed on web browser and can help the diagnosis by inserting the radiology image.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.9
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• pp.317-322
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• 2022

The rapid development of information technology is also bringing about many changes in the medical environment. In particular, it is leading the rapid change of medical image information systems using big data and artificial intelligence (AI). The prescription delivery system (OCS), which consists of an electronic medical record (EMR) and a medical image storage and transmission system (PACS), has rapidly changed the medical environment from analog to digital. When combined with multiple solutions, PACS represents a new direction for advancement in security, interoperability, efficiency and automation. Among them, the combination with artificial intelligence (AI) using big data that can improve the quality of images is actively progressing. In particular, AI PACS, a system that can assist in reading medical images using deep learning technology, was developed in cooperation with universities and industries and is being used in hospitals. As such, in line with the rapid changes in the medical image information system in the medical environment, structural changes in the medical market and changes in medical policies to cope with them are also necessary. On the other hand, medical image information is based on a digital medical image transmission device (DICOM) format method, and is divided into a tomographic volume image, a volume image, and a cross-sectional image, a two-dimensional image, according to a generation method. In addition, recently, many medical institutions are rushing to introduce the next-generation integrated medical information system by promoting smart hospital services. The next-generation integrated medical information system is built as a solution that integrates EMR, electronic consent, big data, AI, precision medicine, and interworking with external institutions. It aims to realize research. Korea's medical image information system is at a world-class level thanks to advanced IT technology and government policies. In particular, the PACS solution is the only field exporting medical information technology to the world. In this study, along with the analysis of the medical image information system using big data, the current trend was grasped based on the historical background of the introduction of the medical image information system in Korea, and the future development direction was predicted. In the future, based on DICOM big data accumulated over 20 years, we plan to conduct research that can increase the image read rate by using AI and deep learning algorithms.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.313-315
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• 2023

본 논문에서는 ¹⁸F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. ¹⁸F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.730-732
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• 2003

의료영상정합을 통해서 이상징후 발현시점과 소멸시점의 기능영상을 비교함으로써 기능이상부위를 판별하는 것은 질환의 진단에 매우 유용하다. 본 논문에서는 기존 변화시점간 기능영상 감영법이 정확한 소멸시점에서의 영상 취득이 어려움으로 인해 정확도가 떨어질 우려가 있는 점을 개선하고자 뇌 혈류이상을 나타내는 뇌기능영상인 SPECT의 변화시점 기능이상부위 추출을 위하여 정상인집단 영상의 비선형 영상정합기법과 영상평균화를 통해 뇌기능영상 템플릿을 구축하였다. 또한 이를 기반으로 영상감영을 수행함으로써 간질환자의 발작중(ictal) SPECT 뿐만 아니라 발작간(interictal) SPECT에서도 뇌혈류의 이상을 정확히 분석할 수 있는 3차원 추출가시화 방법을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.7 no.3
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• pp.227-232
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• 2013

The pixels used in a digital X-ray detector have different sensitivities and offset values. A non-uniform image is consequently obtained. Flat-field correction was introduced to resolve this problem and carried out image preprocessing in a digital imaging system. Nevertheless, the non-uniform images caused by several reasons have been being occasionally acquired. In this study, the non-uniform images acquired in digital imaging systems were applied to flat-field correction, and NPSs were calculated and analyzed with those images before and after correction. It was confirmed that low frequency noise were effectively eliminated.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.271-274
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• 2004

영상정합을 통한 의료영상 분석방법들 중 동일환자에 대한 선형적 다중모달리티 정합이 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다 본 논문에서는 표준 형상을 가지는 정상인 해부학적 뇌영상에 대한 환자 기능적 뇌영상의 정합방법을 제안한다. 먼저 두 영상간 모멘트 정보 매칭 및 초기선형 변환을 수행하고, 3차원 B zier 함수 기반 free-form 변형기법을 이용한 비선형 정합을 수행하여 정합 영상간 형상 차이를 최소화한다 제안방법은 환자 기능영상의 해부학적 분석 뿐 아니라 시술전-시술중 영상정합을 통한 영상유도시술에도 확장 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1019-1022
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• 2019

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.80-80
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• 2003

디지털 의료영상 획득기술과 컴퓨터 및 네트워크 기술의 발달로 현재 각 병원에서는 PACS(Picture Archiving and Communication System)를 설치하여 필름을 사용하지 않고 진단과 진료를 하는 병원이 증가하고 있으며, 이에 따라 기존 필름상태의 의료영상은 필름디지타이저로 디지털 영상화한 후 모니터를 통하여 판독과 진료에 이용하고 있다. 본 연구에서는 현재 세브란스병원에서 사용되고 있는 CCD 방식 필름디지타이저와 레이저 스캐너방식 필름디지타이저의 픽셀값 균일도에 대해 중점적으로 비교, 분석하고자 한다. 픽셀값 균일도 측정을 위해 필름프린터를 이용하여 균일한 광학밀도를 가진 필름을 출력하였다. 그 테스트 필름은 각 사분면에 각기 다른 광학밀도를 가지고 있었으며, 그 광학밀도 값은 각각 0.19, 0.71, 1.41, 그리고 3.10 이었다. 제작된 필름은 레이저 (Model 2905, Array Corp., Japan) 방식과 CCD 방식 (SEDAS Media Film Scanner, Kodak, japan) 디지타이저에 의해 디지털화 되었다. 그 영상들은 다시 분석을 위해 PACS를 통해 PC로 전송되어졌고 자체 제작된 소프트웨어를 이용하여 균일도에 대한 분석을 수행하였다. 하나의 사분면 영상에 대하여 일정한 간격과 크기로 20개의 ROI를 만들고, 그 내부의 픽셀값들의 평균값을 구하여 그 영역의 대푯값으로 하였다. 그 대푯값들 중 최대값과 최소값의 차이에 대한 백분율로써 균일도를 표시하였다. 그 결과 광학밀도가 0.19인 사분변의 영상에서의 균일도는 레이저 방식 및 CCD 방식 각각에서 99.8%, 94.3%였으며, 0.71인 사분면에서는 99.4%, 75.6%, 1.41 일때는 97.9%, 62.96%, 그리고 3.1인 사분면에서는 82.7%, 53.7%였다. 같은 광학밀도를 가진 사분면에서는 레이저방식의 균일도가 CCD 방식에 비해 더 우수함을 알 수 있었으며, 같은 방식에서 얻은 영상이라 할지라도 광학 밀도값이 높은 사분변에서 얻은 영상일수록 균일도가 떨어짐을 알 수 있었다. 결론적으로, 레이저 방식 필름 디지타이저는 균일도 면에서도 CCD 방식에 비해 우수함을 알 수 있었으며 CCD 방식은 백라이트의 균일도가 영상의 균일도에 영향을 미칠수도 있는 만큼 향후 거기에 대한 연구도 이루어져야 할 것으로 생각된다.