• 대한영상의학회지
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• 제81권4호
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• pp.920-932
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• 2020

목적 새로운 후처리 기술로 처리된 저선량 복부 디지털 방사선 영상의 진단능을 평가하기 위해 이 연구를 진행하게 되었다. 대상과 방법 팬텀과 파일럿 스터디에서 촬영된 복부 방사선 영상을 본 의료기관의 기존 및 새롭게 제시된 후처리 기술을 이용해 처리한 뒤 영상의 질을 비교하였다. 이후 시행된 45명의 환자 연구에 이용된 선량은 앞선 두 연구로부터 도출되었다. 한 환자당 두 장의 복부 방사선영상이 기존 및 도출된 선량으로 촬영되었고 제시된 후처리 기술로 처리되었다. 영상의 세부사항과 질을 두 명의 영상의학과 의사가 평가하였다. 결과 환자 연구에 이용된 선량은 기존 선량의 절반이었다. 제시된 후처리 기술을 이용해 처리된 절반의 선량으로 촬영된 영상들의 전체 영상 질은 기존 선량으로 촬영된 영상들에 비해 유의미하게 높았고(p < 0.05) 중등도의 평가자 간 일치도를 보였다(κ = 0.60, 0.47). 결론 새로운 후처리 기술을 적용함으로써, 절반의 선량으로 촬영된 복부 디지털 방사선 영상은 기존의 전체 선량을 이용한 영상과 비교했을 때 비견될 만한 영상의 질을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.29-32
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• 2001

현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.763-766
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• 2002

오늘날 CT나 MR 등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화되므로 데이터의 조작 및 가공 또한 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스(slice)들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 가시화, 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3 차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT 나 MR 을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정장기(organ)의 영상 부분을 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적일 수 밖에 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation 의 처리를 위하여 구역확장(region-growing) 기법을 응용한 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2 차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 3차원 표현 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1064-1065
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• 2020

본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.333-337
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• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• 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.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.423-426
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• 2006

예방 의학에 대한 관심이 증대되고 있는 현대 생활에서 사상체질 진단을 통한 건강 유지는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법 중에 하나이며, 이를 위해 사상의학(四象醫學)적 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나, 사상의학에서 사상체질 진단 및 분류는 매우 중요한 과제로서 많은 학자들에 의해 연구되고 있으나 지금까지 객관적으로 인정된 방법이나 기술은 없다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 외형적 특징을 통한 사상 체질 분류를 연구하기 위한 목적으로 안면부의 형태학적인 특징을 도출하였다. 즉, 안면 영상에서 눈과 입을 추출하여 결과 영상과 사상체질 간의 상관성을 규명하기 위하여 안면 영상의 형태학적 분석을 이용한 사상체질의 판별을 시도하였다. 특히, 한방의 망진(望診) 방법에 근거하여 사상체질을 객관적으로 진단, 분류하기 위한 연구를 수행하였다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.397-398
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• 2019

망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.