• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.465-467
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• 2019

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.

• 월간당뇨
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• 통권18호
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• pp.13-19
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• 1991

• 대한방사선과학회:학술대회논문집
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• 대한방사선과학회 1993년도 학술대회
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• pp.11-11
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• 1993

• 대한방사선과학회:학술대회논문집
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• 대한방사선과학회 1991년도 학술대회
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• pp.15-16
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• 1991

• 대한방사선과학회:학술대회논문집
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• 대한방사선과학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.14-14
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• 1996

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.520-529
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• 2007

간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.111-120
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• 2020

병원에서 사용하는 X선 장비는 X선 장비의 능력 연구와 더불어 출력되는 영상의 화질까지도 분석하는 연구가 활발히 진행되어야 한다. 영상의학과 장비의 X-Ray기계나 CT, MRI와 같은 장비의 후향적 이미지 분석은 활발히 진행되었으나 혈관조영실의 혈관조영장비를 이용하여 획득한 영상의 화질 측정은 팬텀을 이용하여 측정하는 방법이 대부분이고 실제 환자에게 촬영된 후의 영상에 관한 화질 측정은 미비한 실정이며 정확한 화질 측정 방법에 관한 연구가 현저히 부족한 상태이다. 따라서 본 연구를 통해 관상동맥 조영술 후 획득된 영상의 화질측정 방법을 고안한 연구를 진행해 시술자에게 질 높은 영상을 제공하고자 연구를 진행하게 되었다. 사용된 장비 및 프로그램은 혈관 조영 검사 장비(Axiom Artis Zee Ceiling)와 Image J프로그램을 사용하였다. 대상으로는 관상동맥 조영술 후 PACS프로그램에 자동 저장된 영상들을 대상으로 하였다. 화질 측정 방법으로는 Image J프로그램을 이용했을 때 관상동맥 조영술 중 좌 관상동맥의 주요 혈관들이 가장 잘 펼쳐져 보이는 각도의 영상인 AP Caudal 30°영상과 우 관상동맥의 혈관이 가장 잘 펼쳐져 보이는 LAO 30° 영상을 선택하여 선택된 영상의 배경영역(Background)과 관심영역(ROI)을 측정하기 위해 혈관과 간, 폐 등의 음영 중복이 가장 최소화 되는 구간을 찾아 측정하는 방법에 관한 기준을 제시하였다. 결론적으로 혈관 조영 영상의 화질측정 분석 방법은 정확히 제시되어 있는 기준이 없기 때문에 시술자에게 질 좋은 영상을 제공하기 위해선 그 장비의 기술자들뿐 아니라 실제로 사용하는 사용자들이 연구자가 되어 다양한 방법으로 화질측정에 관한 연구를 진행해야만 환자에게도 우수한 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털콘텐츠
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• 8호통권99호
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• pp.61-65
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• 2001

최근 인터넷 기업에 대한 전망이 회의론으로 기울어가고, 실제 수많은 기업들이 도산하거나, 사이트를 폐쇄하면서, 인터넷 광고 전망이 어두워졌다. 또한, 최근 온라인 기업의 선두 주자인 야후와 아마존 등이 유료화 대열에 끼어들면서, 자연스럽게 비즈니스의 키워드는 콘텐츠 유료화와 수익 창출로 급속하게 이동하고 있는 추세이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.297-300
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• 2015

의료 진단 초음파영상에서 조영제의 전이시간과 확산패턴의 형태는 질환 및 병변을 분석하는 중요한 파라미터로 고려된다. 조영증강 초음파영상 분석과 관련한 기존의 대부분의 연구에서 대상 영역의 평균 명도 변화곡선을 기반으로 파라미터값을 추출한다. 그런데 이러한 명도 데이터는 조영제의 마이크로 버블 효과로 인하여 그 값이 왜곡될 수 있다. 이에 본 논문에서는 조영증강 초음파 진단 파라미터의 추출 과정에서 그 정확도를 개선하기 위하여 명도값의 변화뿐만 아니라, 조영제의 영향을 반영하는 픽셀에 대한 밀도 정보를 보완적으로 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 간 질환 진단 과정에서 병변의 윤곽선 추출과 병변의 특성분석을 위하여 조영제의 확산시점과 속도를 보다 정확하게 판별할 수 있게 한다. 실제 임상 데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법이 파라미터 영상 생성기법에서 개선된 결과를 생성할 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.491-494
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• 2001

실제 화자 인증기를 설계함에 있어서 발생하는 가장큰 문제는, 적은 Enrollment data로 화자 모델이 만들어 지므로 화자 인증기의 성능이 시간이 지남에 따라 굉장히 줄어들게 되는 것과, 미리 훈련된 데이터 만으로 Threshold를 설정함에 따라 차후 실제 사용 시에 발생하는 변이를 고려하지 못하여 역시 성능 저하의 문제를 발생시킨다는 것이다. 위의 문제를 해결하기 위해 이 논문은 화자 모델을 구성하는데 있어 MAP 방법을 적용하고, threshold를 Resetting하는 방법을 적용했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 HTER값이 23%정도 줄어듦을 보여준다.