• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권2호
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• pp.149-154
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• 1999

자기공명영상은 다른 의료영상에 비해서 보다 정확한 해부학적인 진단 정보를 제공해 주므로 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 이차원 축단면 뇌 자기총명영상을 분할하는 자동화 알고리즘과 병별에 의해서 손상된 슬라이스를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 영상분활 과정은 두단계로 구성되어 있는데, 첫 단계에서는 이진화와 형태학적 연산을 이용하여 대뇌영역을 추출하고, 둘째 단계에서는 FCM(Fuzzy C-means)알고리즘을 이용하여 추출된 대뇌 내부의 각 조직을 분할하였다. FCM알고리즘은 분할하는 조직의 수가 증가할수록 급격하게 많은 실행시간을 요구하므로 제안하는 두단계 영상분할 과정을 통하여 실행시간을 향상시켰다. 병변 인식은 해부학적지식과 패턴매칭을 이용하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권5호
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• pp.457-467
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• 2000

본 논문에서는 active contour model과 유전 알고리즘을 이용하여 의료영상에서 해부학적 객체의 경계선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. active contour model의 성능은 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 active contour model의 에너지를 최적화 하는 방법을 제안한다. 본 방법을 대퇴골두 의료영상에 적용하여 실험하였으며, active contour model의 초기화에 관계없이 성공적인 결과를 얻었음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.231-240
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• 2015

의료 영상은 원본 콘텐츠의 품질을 유지하는 것이 중요한 동시에 사생활 보호의 요구가 증가함에 따라서 가역 워터마킹 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 가역 워터마킹 알고리즘은 의료 영상이 아닌 일반 영상에서는 고용량 고품질을 유지할 수 있으나 영상 전체에 왜곡을 야기한다. 따라서 촬영 대상물의 품질 유지가 중요한 의료 영상에 직접적으로 적용하기에는 부적합하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 의료 영상의 촬영 대상물 영역의 영상 품질을 유지하며, 워터마크를 효율적으로 삽입할 수 있는 가역 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 먼저 대상물과 배경 영역을 분할하기 위한 알고리즘을 설계하고, 그 후에 분할된 대상물과 배경에 대해 추정오차 히스토그램에 기반하여 가역 워터마킹 기법을 적용한다. 대상물 영역에는 삽입 레벨을 낮게 설정하고, 배경 영역에 삽입 레벨을 높게 설정함으로써 대상물의 화질은 최소한으로 변형을 하며 효율적인 삽입이 가능하도록 하였다. 실험에서 다양한 의료 영상에 대하여 제안한 알고리즘을 기존 추정오차 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기술과 삽입 용량 및 영상 품질에 대한 비교를 수행하였고, 그 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 높은 영상 품질을 유지하면서 우수한 삽입 용량을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.763-765
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• 2004

현재 의료 영상을 이용한 신속하고 정확한 진단과 치료를 위하여 각 기관별로 영상을 분할하는 방식이 기본적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 이용하여 해부학적 기관 중 폐 영역을 분할하는 방식을 제안한다. 초기에 소벨 에지 마스크(Sobel Edge Mask)를 이용하여 윤곽선을 강조하여 워터쉐드 알고리즘을 적용하였을 경우 과다 분할되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 제거(Opening) 연산과 채움(Closing) 연산을 이용하여 마커(Marker) 정보를 추출하여 워터쉐드 알고리즘을 재적용하여 폐 영역 이미지를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 마커 정보를 이용한 워터쉐드 재적용 방식은 폐 영역 효율적이고 정확하게 추출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.45-51
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• 2005

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.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.113-117
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• 2003

본 논문에서는 병원에서의 PACS(Picture Archiving and Communications System)의 필요성을 갖고 있으나 경제적인 문제로 인하여 향후 PACS를 도입이 어려움이 있는 병원에서는 고가의 장비를 구입을 할 수 없으므로 가중치 메디안 필터를 이용하여 전처리 필터링을 거친 영상을 가지고 웨이브렛 분해와 웨이브렛 영역에서 처리된 영상을 역변환시켜 복원한 뒤에 명암의 개선을 위해 히스토그램 평활화(Histogram equalization)을 적용하여 영상 품질을 향상하여 이를 의료영상에 적용하여 특징 추출하였다. 이는 차후, 의료영상의 진단 및 관찰에 적용시 보다 더 효율적인 시스템 적용을 목적으로 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.63-70
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• 2012

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.597-605
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• 1999

본 논문에서는 조영제 투입이전의 초기영상과 조영제가 투입된 현재 프레임을 감산하는 방법을 사용하여 영역 분할을 하고 심장조영상을 압축하는 기법을 제안한다. 차영상에서 안정영역을 얻기 위하여 다중 임계값을 도입하며, 안정영역의 영상에서 의미영역을 추출하고 이를 경계와 질감정보로 분류한다. 경계정보는 경계 부호화하고, 질감정보는 2차원 근사 다항식으로 근사화하여 그 계수를 부호화한다. 실험결과, 심장조영상에 대해 고압축율을 이룩하였고, 0.02∼0.04 bpp의 전송율로 좋은 재생영상을 얻었다.