본 연구는 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝 기법을 통해 개발하기 위해 수행 되었다. 모형 개발을 위해 질병관리본부에서 수집한 퇴원손상심층조사 자료의 2011년부터 2016년까지 퇴원한 미숙아 6,149건을 이용하였다. 입원 초기 신경망 모형은 설명력(R2)이 0.75로 다른 모형에 비해 우수 하였다. 입원 초기 변수에 임상진단을 CCS(Clinical class ification software)로 변환하여 추가 투입한 모형은 큐비스트(Cubist) 모형의 설명력(R2)이 0.81로 랜덤 포레스트(Random Forests), 그라디언트 부스트(Gradient boost), 신경망(neural network), 벌점화 회귀(Penalty regression) 모형에 비해 성능이 우수 하였다. 본 연구는 전국단위 데이터를 이용한 미숙아의 재원일수 예측 모형을 머신러닝을 통해 제시하고 그 활용 가능성을 확인하였다. 하지만 임상정보, 부모정보 등 데이터의 한계로 향후 성능 향상을 위한 추가 연구가 필요하다.
Digital Radiography(DR) 시스템은 임상현장에서 아날로그 시스템을 대체하고 널리 이용되고 있다. DR을 이용하여 얻어진 X선 영상의 해상력을 결정짓는 요소에는 이용되는 검출기의 고유 해상력, 피사체의 대조도 및 특성, X선 선질, X선원의 산란, DR 검출기의 성능, X선 변환효율 및 초점의 크기, 피사체의 움직임 등이 있다. DR 검출기를 구성하는 요소에는 X선 포획 요소, 커플링 요소, 정보수집 요소가 있는데 이들은 시스템의 성능에 영향을 미치며, 그 성능은 해상력으로 평가된다. 의료영상 시스템의 해상력은 촬영대상물의 조직 간의 해부학적 영상을 구분하는 능력을 나타낸다. 해상력 평가를 위해 Modulation Transfer Function(MTF)이 보편적으로 이용되고, MTF는 입력 공간주파수 성분에 대한 출력 공간주파수 성분의 비를 나타내는데, 수학적으로 MTF는 Point Spread Function(PSF) 입력에 대한 시스템의 주파수 응답이며 Edge Phantom을 이용한 결과 영상에서 추출된 Line Spread Function(LSF)을 Fourier Transform하면 얻을 수 있다. 일반적으로 임상현장에서 의료영상시스템의 이용 및 관리의 책임은 방사선사가 맡고 있지만, MTF를 측정하기 위해서는 공학적, 수학적 기초 및 C, Fortran, Matlab등의 프로그램 작성 능력이 필요하기 때문에 비 공학도는 정확한 측정이 불가능하다. 의료영상 시스템의 성능 관리 및 최상의 상태를 유지하기 위해 시스템의 성능평가가 이뤄져야 하는데, 이를 위해 본 연구에서는 비공학도가 해상력 성능평가를 할수 있도록 ImageJ 및 Excel을 이용하여 해상력 평가를 할 수 있도록 방법을 제시하고, 제안된 방법을 이용해 계산된 결과와 프로그래밍을 이용해 계산된 결과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법의 유용성을 확인하였다.
기계적 에너지를 전지적 에너지로 변환하는 에너지 변환소자인 압전 세라믹스는 액츄에이터, 변압기, 초음파모터, 초음파 소자 및 각종 센서로 응용되고 있으며, 그 응용분야는 크게 종가하고 있다. 최근 이러한 에너지변환 소자를 앞으로 도래하는 유비쿼터스 무선 모바일 시대의 휴대용 전자제품, 즉 Wearable 컴퓨터, MP3, GSM, Bluetooth 등의 정보통신기기, Robotics, 항공우주, 자동차, 의료, 건축, MEMS 분야 등의 대체 에너지원으로 응용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 인간의 동작등과 같은 일상적인 동작(Typing, U. limbbing, Breathing, Walking 등)으로 필요한 전력을 얻을 수 있고, 세라믹 소자를 이용하기 때문에 전자노이즈가 발생되지 않을 뿐 아니라 반영구적으로 사용할 수가 있어서, 기존 이차전지, 연료전지를 대체 또는 보완 할 수 있는 방안도 검토되고 있다. 따라서 본 연구에서는 향후 응용 가능성이 큰 압전 발전 시스템을 제작하기 위해서 압전특성이 우수한 조성시스템 설계, 바이몰프 형태의 압전액츄에이터 제작, 그리고 발전시스템의 회로설계를 수행하였다.
최근에 $CO_2$의료용 레이저의 이용이 증가함에 따라 레이저출력의 안정도, 유지와보수의 편리성, 소형화, 저가격화 등이 요구되고 있으며, 이러한 특성을 충족시키기 위해서본 연구에서는 실험실에서 직접 설계ㆍ제작할 수 있는 저속 축류형의 구조를 채택하였다. 그리고 펄스 발생 장치는 SMPS방식, 스위칭 소자는 수십KHz의 스위칭에 적합한 IGBT를 사용하였고 커패시터에 충전된 에너지를 고압ㆍ고주파 펄스 변압기를 사용하여 고압펄스로 변환 후 방전관에 인가하였다. 레이저 출력은 일정한 펄스폭에서 펄스반복율을 변화시킴으로서 제어가 가능하도록 하였다. 반복율은 10Hz~1KHz까지 가변할 수 있도록 설계하였고 최대펄스 전압은 약 20㎸였다. 실험결과 기존의 출력보다 최대 3% 향상을 얻을 수가 있었고. 최대출력은 동작압력 18 Torr에서 23w를 얻었다. 또한, 90˚에서 SCR를 점호하였고 펄스반복률은 60Hz조건에서 한개의 펄스파형을 포착하여 펄스폭(FWHM:Full Width at Half Maxium)을 측정한 결과 약 3㎳을 얻을 수가 있었다.
휴대용 무선 단말기에서 사용할 수 있으며, 기존 워터마크 방법이 가지고 있는 화질 저하의 문제점을 해결하기 위한 왜곡이 없는 이미지 인증을 위한 블록 기반 정보 은닉 기법을 제안하였다. 콘텐츠에 관련된 디지털 서명을 기존 영상의 하단에 동일한 화소 값을 가지는 $8{\times}8$ 블록단위의 영상으로 변환하여 추가하고 압축한 다음, 저장할 때 JPEG 파일 스트림의 영상 사이즈 부분을 카메라에 설정된 화소수로 바꿔줌으로써 삽입된 영상서명을 은닉한다. 실험결과, 제안한 방법은 영상서명 은닉을 위해 추가되는 비트가 0.1% 이하로 미세함을 검증하였으며, 화질저하 없이 영상인증이 가능한 방법임을 확인할 수 있었다. 나아가 제안방식은 의료영상, 스마트폰 및 DSLR 등 카메라를 사용하는 다양한 임베디드 시스템에 활용할 수 있다.
U-Healthcare의 활성화를 위해 모바일 기기를 활용한 원격진료 및 진료지원에 대한 연구가 활발하다. 특히 원격처방시스템을 허용하는 의료법이 개정되면 모바일 처방시스템에 관한 연구는 급속도로 확산될 것이다. 그러나 모바일 앱은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지는 특징을 가지므로, 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 모바일 표준 웹 개발 언어로 대두된 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery Mobile을 이용하여 모바일 웹 처방 인터페이스를 설계한다. 또한, 기존의 병원정보시스템과의 자료 공유를 위해서 표준 프로토콜인 HL7을 기반으로 하는 메시지 형태로 변환하는 기능을 추가한다. HL7 메시지 송신을 통해 기존의 병원정보시스템과의 연동이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 모바일 플랫폼에 독립적이고, 범용 컴퓨터에서도 호환성을 가지므로 다양한 환경에서 활용이 가능한 장점을 가진다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
기존의 광류 (Optical flow)는 국소적 처리를 시작점으로 하는 bottom-up수법에 의해서 구하였다. 이에 반해, 본 논문은 영상유체보존식과 함수 전개법에 의해 영상 전체의 움직임을 차수가 낮은 모드로 부터 순차적으로 전개하는 bottom-down수법을 새로운 수법으로 제안한다. 의료 영상에 있어서 명도는 움직임이 있어도 불변으로 유지하려는 경우가 많다. 그러나 이 같은 영상계열에서의 움직임은 좌표 변환에 의해서 대응된다. 본 수법의 경우 광류는 선형모멘트방정식의 함수에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의해서 반복계산으로 구하여 진다. 본 논문에서는 심장의 영상계열을 이용하여 기존의 Horn and Schunck기법, Standard multigrid기법과 본 수법의 알고리즘을 비교 평가하여 유효성을 나타낸다.
일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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