• 제목/요약/키워드: 진단영상기술

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A3C 기반 안저영상 왜곡 보정 기법 (A3C-based Fundus Image Distortion Correction Technique)

  • 천성진;추현승
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.335-337
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    • 2021
  • 안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.

딥러닝 학습을 이용한 탈모 자가 진단 앱 (Hair loss self-diagnosis application using deep learning)

  • 김현지;윤영돈;김유성;이건호;손범수;박준호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.451-452
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    • 2022
  • 본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.

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혈중 암세포 기반 암 예후 예측 진단 융합기술 개발 (Development of Convergence Core Technology for Cancer Prognosis from Circulating Tumor Cells)

  • 정문연;이대식;박정원;신영기;김영덕
    • 전자통신동향분석
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    • 제29권5호
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    • pp.105-113
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    • 2014
  • 주치의에게는 암환자의 암 전이 여부가 초미의 관심사다. 암환자의 10명 중 9명이 전이암으로 사망하기 때문이다. 암의 전이 초기에 그 전이 여부를 방사선 진단법으로 가능하지 않다. 혈액을 채취하여 암의 전이 유무를 진단 하는 기술이 개발되고 있다. 이 혈중 암세포는 혈구세포 10억개당 1~100개 정도의 극히 미량이 존재하여 암세포 분리기술이 특별히 잘 개발되어야 한다. 최근 마이크로바이오칩 형태의 분리기술이 큰 기술적 진화를 보이고 있어 본고에 소개하고자 한다. 이 기술은 한 가지 큰 의미를 갖는다. 그것은 암환자의 암 전이 모니터링에 필요한 도구가 될 수 있기 때문이다. 전이암세포 검출 키트로 전이암세포를 계수 하여 환자에게 투약한 항암제가 적합한지에 대한 답을 의사는 얻을 수 있다. 전이암세포 진단용 마이크로바이오칩 기술이 기존의 영상진단법만큼 중요한 임상 수단이 될 것으로 전망된다.

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GLCM과 인공신경망을 이용한 미만성 갑상샘 질환 초음파 영상 분류 (Ultrasound Image Classification of Diffuse Thyroid Disease using GLCM and Artificial Neural Network)

  • 엄상희;남재현;예수영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.956-962
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    • 2022
  • 미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

근적외선 펨토초 레이저 및 이광자 바이오 영상 기술 (Near Infrared Femtosecond Laser and Its Two-photon Bio-imaging Technology)

  • 송동훈;서홍석;이상균;허철;박수준
    • 전자통신동향분석
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    • 제36권5호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • Over the last three decades, the development of Ti:sapphire femtosecond lasers has led to advancements in scientific and industrial fields. In particular, these advanced lasers show great potential for applications with bio-imaging and medical surgery, such as two-photon microscopy, nonlinear Raman microscopy, optical coherence tomography, and ophthalmic surgery. Herein, we present a detailed description of the theoretical and experimental physics of Kerr-lens mode-locked femtosecond Ti:sapphire lasers and its two-photon microscopy.