• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.69-78
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• 2016

허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.322-325
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• 2022

삼킴 장애 환자는 뇌졸중, 치매, 외상성 뇌손상, 파킨슨병, 암이 주요 원인으로 급속히 증가하고 있다. 특히 고령화 사회가 되면서 더욱 삼킴 장애 환자는 늘어날 것으로 전망하고 있다. 고령 환자의 삼킴 이상의 진단을 위해 가장 많이 사용하고 있는 검사법으로는 비디오 조영 삼킴 검사(VFSS)이다. VFSS는 진단에 있어서 숙련된 전문의가 필요하기 때문에 대학병원 급에서 주로 시행하며, 고령 환자에게는 분석 결과를 상담받을 때까지 오랜 시간을 소요해야하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 삼킴 장애 진단을 위한 의료영상 관리 및 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 서버에서 대용량 멀티프레임 영상을 성능 저하 없이 핸들링 하고 라벨링 데이터 생성을 위한 라벨링 툴을 구현하였다. 차후 라벨링 데이터를 생성하고 학습을 통하여 삼킴 장애 진단을 위한 인공지능 모델을 개발하고자 한다.

• 전기의세계
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• 제38권8호
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• pp.26-31
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• 1989

PET는 다른 nuclear imaging system(SPECT등)과는 달리 기계적 collimator가 필요없이 전자적 collimation을 할 수 있고 이런 collimation역할로 인하여 SPECT보다 감도(sensitivity)가 좋고 또한 전체 영상영역에 걸쳐 해상도와 감도가 균일하며 감쇄상수의 보정이 쉽다. 기존 X선 CT나 NMR-CT에 비해 해상도와 신호대 잡음비가 떨어짐에도 불구하고 PET 시스템 독특한 장점은 영상 자체가 단순한 영상을 재현하는 것이 아니라 인체내의 생태학적 또는 생리학적인 변화에 대한 정량적 분석이 가능하다는데 있다. 즉, $^{11}$ C, $^{13}$N, $^{15}$ O, $^{18}$ F와 같은 물질은 인체내에 생리적현상과 매우 밀접한 관계를 가지고 있어 이들 물질의 분포나 변화를 제공하는 것은 다른 의료 영상기기와 뚜렷이 구별되는 점이라 할 수 있다. 따라서 앞으로 분해 능력이 2-3mm의 PET시스템의 개발은 임상은 물론 의료연구용으로 매우 유용할 것이며 종래의 NMR과 X선 CT 와는 다른 보완적인 정보를 제공하는 영상시스템으로써 의료산업계의 발전에 크게 기여를 할 것이라고 본다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.164-172
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• 2001

본 논문에서는 시각화와 공간적, 속성 혼합 쿼리를 수행할 수 있는 관계형 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 쿼리에 사용되는 데이터형은 슬라이스, MPR, 볼륨 렌더링으로 시각화할 수 있으며, 쿼리는 아탈라스를 이용하는 경우와 그렇지 않는 경우를모두 고려하였다. 영상 데이터는 공간충전 곡선으로 공간적으로 클러스트링한 후 무손실 압축하여 데이터베이스에 저장된다. 본 논문은 저장 데이터의 양을 줄이기 위하여 관심영역의 크기에 따라 창의 크기가 변하는 적응적 Hibert 곡선을 제안하였으며, 실험에서 Hibert 곡선의 적용한 데이터보다 약 1.15배 높은 압축율을 보였다. 또한 아틀라스에 대한 뇌종양의 공간적 쿼리 결과를 통하여 본 의료 영상 데이터베이스의 유용성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.614-617
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• 2022

인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.165-169
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• 2001

최근 포항 방사광 가속기 연구소에 미세구조 X-선 영상 실험을 위한 5C1 방사광(Synchrtoron Radiation) 빔라인이 건설되었다. 광대역의 에너지 스펙트럼을 가진 방사광 X-선이 물체를 투과한 후 CdWO$_{4}$ scintillator에 의해 가시광선으로 바뀌고, 그 빛을 CCD 카메라로 받아들여 영상을 획득하게 된다. 방사광 X-선은 일반 의료진단용 X-선에 비하여 위상이 일치하고, 평행하며, 그 양이 풍부한 특성들을 갖고 있다. 방사광 영상시스템과 X-선 유방촬영 시스템에서 영상을 획득하여 영상특성들을 비교, 분석하였다. 고-분해능 X-선 시험 패턴(20 line pairs mm$^{-1}$), 유방촬영 팬텀, 파라핀에 고정한 인체 유방암조직과 포르말린에 고정한 인체 유방암조직, 그리고 capillary tube내 micro-bubbles등의 방사광 영상은 기존의 X-선 유방촬영시스템에서 얻은 영상보다 분해능이 뛰어나고 영상질도 우수하였다. 방사광 X-선 영상시스템은 micrometer 공간 분해능 영상을 획득할 수 있어 많은 기초분야의 영상연구와 의료영상분야에서도 활발하게 활용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.439-446
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• 2019

본 논문에서는 효율적으로 의료 영상을 보호하기 위하여 C-MLCA와 1차원 CAT를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 먼저, Wolfram 규칙으로 상태 전이 행렬을 생성한 후 최대 길이의 수열을 만든다. 다음으로 여원 벡터를 곱하여 복잡한 수열로 변환한다. 그리고 두 수열을 행과 열로 곱하여 원 의료 영상 크기의 기저 영상을 생성한 후 XOR 연산을 한다. 마지막으로 게이트 웨이값을 설정하여 만들어진 1차원 CAT 기저함수와 CAT 변형 계수가 적용된 영상을 연산하면, 최종적으로 암호화된 영상을 얻을 수 있다. 암호화된 영상은 원 의료 영상과 비교하기 위해 히스토그램과 PSNR을 사용하여 평가한다. 또한 NPCR과 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법의 안정성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.