• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.63-74
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• 2007

간은 인체의 생명을 유지하고 성장할 수 있도록 하는 영양섭취와 매우 밀접한 관계를 가진 중요한 장기이다. 이러한 간의 중요성에도 불구하고 현재 우리나라의 간암 발병률이 세계에서 가장 높은 수치를 기록하고 있으며 이에 따라 간암을 조기 진단하고 예방할 수 있는 방법의 중요성이 확대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 의학적 검사 방법 중 하나인 CT 촬영으로 획득된 조영 증강 CT 영상에서 간 영역과 간 종양 영역을 정확히 검출하고 간 종양의 악성도를 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40\;{\sim}\;50$장 정도로 촬영한 조영 증강 CT 영상에서 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법과 장기들의 위치 및 형태학적 특징정보, 그리고 흉부와 복부 양방향으로 인접한 CT 영상들의 정보를 분석하여 간 영역을 검출한다. 간 종양 영역은 과혈관성 종양의 특징을 분석하고 간 영역의 검출 방법에 적용하여 추출한다. 추출된 간 종양 영역은 퍼지 기반 SOM 알고리즘을 제안하여 간 종양의 악성도를 분석하는데 적용한다. 제안된 퍼지 기반 SOM 알고리즘은 SOM의 이웃 반경을 동적으로 조정하는데 퍼지 제어 기법을 적용하여 기존의 SOM 알고리즘보다 종양의 악성 정도를 분류하는 정확성을 개선하였다. 제시된 간 영역과 간 종양 검출 및 분석 방법의 결과와 전문의가 진단한 결과를 비교 분석한 결과, 기존의 간 영역 및 간 종양 영역 검출 방법보다 정확성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.160-163
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• 2002

본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.601-606
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• 2006

The image data amount that used in medical institution with great development of medical technology is increasing rapidly. Therefore, people need automation method that use image processing description than macrography of doctors for analysis many medical image. In this paper. we propose that acquire texture information to using GLCM about liver area of abdomen CT image, and automatically detects liver tumor using PCA from this data. Method by one feature as intensity of existent liver humor detection was most but we changed into 4 principal component accumulation images using GLCM's texture information 8 feature. Experiment result, 4 principal component accumulation image's variance percentage is 89.9%. It was seen this compare with liver tumor detecting that use only intensity about 92%. This means that can detect liver tumor even if reduce from dimension of image data to 4 dimensions that is the half in 8 dimensions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.343-344
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• 2022

간암에는 크게 두 종류가 있는데 하나는 간에서 생긴 종양이 악성종양으로 진행된 것이고 다른 하나는 다른 장기에서 생긴 암이 간으로 전이되는 것이다. 본 논문에서는 간에서 생긴 종양이 악성종양으로 진행되는 것을 조기 발견하고 막고자 Object Detect 모델인 YOLO v5의 다섯 가지 모델을 비교하여 악성 종양으로의 발전 가능성이 있는 간의 lesion을 찾아보았다.

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 1991.11a
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• pp.24.2-26
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• 1991

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 1999.12a
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• pp.274.1-274.1
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• 1999

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 1994.11a
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• pp.19.2-20
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• 1994

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1897-1907
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• 2001

제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 자동 추출에 관한 연구로서, 맘모그램에서 특성을 파악하여 종양을 추출하였다. 처리과정에서 정상조직인 cooper\`s ligament 로부터 조직의 붕괴에 의한 동질화된 종양조직을 분리하였다. 추출된 부분들을 8-연결성 관계를 이용하여 1차 후보를 추출하였다. 1타 추출긴 각 후보들을 영상의 명암값을 지형적 높이정보로 해석한 2단계의 영상으로 표현하였다. 이러한 영상에서 2 중의 원형성과 분포 비율로 비교하는 방법을 통하여 2차 후보를 추출하였다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 통하여 순위를 결정하였다. 추출된 결과로서 진단방사선 전문의에 의해 종양의 포함이 확진된 58 사례에 적용하여 모든 사례에서 종양을 추출하였고 1 사례를 제외하고 종양을 첫 번째 순위로 검출할 수 있었다.

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 1992.11a
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• pp.134.2-135
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• 1992

• Progress in Medical Physics
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• v.26 no.3
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• pp.143-152
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• 2015

In this study, we aim to design the architecture of the kV imaging system for tumor tracking in the dual-head gantry system and analyze its accuracy by simulations. We established mathematical formulas and algorithms to track the tumor position with the two-pair kV imaging systems when they are in the non-orthogonal positions. The algorithms have been designed in the homogeneous coordinate framework and the position of the source and the detector coordinates are used to estimate the tumor position. 4D XCAT (4D extended cardiac-torso) software was used in the simulation to identify the influence of the angle between the two-pair kV imaging systems and the resolution of the detectors to the accuracy in the position estimation. A metal marker fiducial has been inserted in a numerical human phantom of XCAT and the kV projections were acquired at various angles and resolutions using CT projection software of the XCAT. As a result, a positional accuracy of less than about 1mm was achieved when the resolution of the detector is higher than 1.5 mm/pixel and the angle between the kV imaging systems is approximately between $90^{\circ}$ and $50^{\circ}$. When the resolution is lower than 1.5 mm/pixel, the positional errors were higher than 1mm and the error fluctuation by the angles was greater. The resolution of the detector was critical in the positional accuracy for the tumor tracking and determines the range for the acceptable angle range between the kV imaging systems. Also, we found that the positional accuracy analysis method using XCAT developed in this study is highly useful and will be a invaluable tool for further refined design of the kV imaging systems for tumor tracking systems.