The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.2
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pp.96-102
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2011
In this study, we performed algorithm development of automatic symptom degree for patient with hallux valgus one of the representative foot disease of morden. And this study proposes an efficient automated technique that is different from the original analog diagnosis for treatment and surgery of hallux valgus using digital image process. And we used X-Ray images of both a normal and a patient with hallux valgus in the procedure. First, we marked the standard angle on the X-Ray image of normal through Overlap & Add technique. Then we created a standard image through thinning filter and roberts filter(edge detection algorithm). Second, we used sobel filter of edge detection algorithm on the X-Ray image of patient. Moreover, we went another overlap & add technique procedure with both normal and patient image that we made. With the output, we projected the display detection image onto the screen. Finally, with the display detection image, we could measure and project the diagnosis angle of hallux valgus. And this confirms that this method is much more practical and applicable for another orthopedics disease than the prior one.
의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.577-579
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2021
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
상부기도 협착의 원인은 장기간의 기관 삽관, 외상, 감염, 종양, 및 선천적인 결함등에 의해 존재하며, 이에 대한 진단은 단순 촬영이나 전산화 단층 촬영술 등으로 쉽게 진단은 가능하나, 적절한 치료 계획을 세우기 위해서는 그 범위 및 정도를 정확히 파악하는 일이 중요하다 최근 방사선 촬영기술의 발달로 현재의 2차원적 단면 영상에서 3차원적 영상으로 발전해왔으며 상부기도 협착 또한 3차원적 영상으로 진단하려는 노력이 시도되고 있다. 이에 저자들은 최근에 경험한 기관 협착증 7례에서 3D CT를 시행하여 협착 부위의 상태를 기존의 단순 촬영 영상 및 2D CT 영상과 비교하였고, 7례의 기관 협착증 중 4례에서 기관 단단 문합술 및 후두 기관 문합술을 시행한 바 수술시 확인된 협착 상태를 3D CT 영상과 비교하였다.
The augmented reality(AR) technology enables to acquire various image information at the same time by combining virtual image information with the user's viewpoint. These AR technologies have been used to visualize patients' organs and tissues during surgery and diagnosis in the fields of Image-Guide Operation, Surgical Training, and Image Diagnosis by medical convergence, and provides the most effective surgical methods. In this paper, we study the technical features and application methods of each element technology for medical fusion of AR technology. In the AR technology for medical convergence, display, marker recognition and image synthesis interface technology is essential for efficient medical image. Such AR technology is considered to be a way to drastically improve current medical technology in the fields of image guide surgery, surgical education, and imaging diagnosis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.463-465
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2004
베디드 시스템의 발전으로 인하여 고성능화, 소형화, 편의성 등이 강조되어 지는 시점에서 의료장비 또한 임베디드 시스템 기술 도입이 빠르게 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 초음파 영상진단 단말기 (Magic-Probe)를 구현하기 위해 SA-1100 마이크로 프로세스 레퍼런스 보드에 리눅스 커널을 포팅하고 포팅된 플랫폼을 기반으로 초음파 영상진단을 처리하기 위한 응용프로그램의 설계 및 구현에 관하여 논하도록 하겠다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.185-188
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
본 연구는 2011년 8월 12일부터 8월 17일까지 일개 광역시에 대학병원에서 근무하는 안과인턴, 레지던트, 전문의, 방사선사, 안경사, 간호사를 대상으로 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료지원 시스템 구축을 위한 사용자 요구도 조사를 실시하였다. 구성 대상은 의사 7명(38.9%), 의료기술직 4명(22.2%) 간호사 3명(16.7%), 기타 4명(22.2%)로 나타났다. 안과 PACS 도입 시 가장 중요한 부분으로 8(44.4%)명이 편리성이라고 하였고, 안과 PACS Viewer 중요분야는 9(50.0%)명이 편리한 기능이라고 하였다. 안과 PACS Viewer 필요분야에서 가장 필요한 분야는 14(77.8%)명이 망막분야라고 하였다. 이는 망막 검사의 대부분이 영상을 이용한 진단이 활용되어 있어 나타나 결과로 볼 수 있었다. 안과 PACS Viewer의 환경 관련 문항에서 검사 환자 리스트에서 가장 중요한 것은 생년월일, 부위 ,장비명이었으며, Annotation 및 사진 편집기능에서는 길이측정, 선 및 화살표 삽입, 글자입력으로 진료 및 치료에 직접적인 영향을 미치는 부분을 가장 중요한 환경 구성으로 응답하였다. 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료에 대한 지원 시스템 구성은 기존 PACS에서 이루어져 있는 Viewer 형태의 UI 구성보다는 더 세밀하고 정확한 진단을 요하는 길이, marking, 장비의 특성, Color Palette 변화, Multi Modality Image Display를 요구하고 있다. 앞으로 방사선 분야의 기존 Viewer 형태의 PACS UI 구성보다는 각 분야에 맞는 PACS UI를 구축함으로써 더 정확하고 지능화된 영상 진단 및 치료 지원을 할 수 있어야 하겠다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.419-422
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2006
고령화 및 저출산 사회가 대두되면서 예방을 통해 건강을 지키고자 하는 노력이 증가되고 있으며, 비침습, 무자각의 한방 진단 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나, 기존의 한방 진단 분야에서 가지고 있는 임상의의 직관에 의한 진단 결과의 시각화에 따른 문제를 해결하지 않고서는 신뢰도를 얻을 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 한방의 진단 분야 중 가장 중요한 망진(望診) 분야의 시각화, 객관화를 위해 입력 영상의 분석을 위한 최적화에 관한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 입력 영상에 대한 색상 보정과 반사 보정을 통해 보다 정확한 색상값을 구하기 위한 연구를 진행한다. 또한, 컬러 영상의 최적화를 통한 보정 후의 결과 영상을 이용하여 망진에 필요한 얼굴 영역 추출을 나타내었다. 끝으로 실험을 통해 보정 전/후의 결과를 비교 평가하였다.
Seo, Yeong-Geon;Kim, Eung-Hwan;Jeong, Mun-Ryeol;Park, Yeong-Taek;O, Hae-Seok
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.5
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pp.1046-1058
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1996
In this paper, we describe an abvanced medical diagnostic system using multimedia technologies in netwok environments. In the system, docotors in remote sites perorm medicl diagnosis by exchanging information about patients and 3-D medicl images of malfunctioning body parts, which are reconstructed from 2-D images such as MRI, CT, CR, Angio. The diagnosic conferencing system controls the conferencing process by exchanging audio, information about patients, 3-D medical images and control data. 3-D medicl images are reconstructed by a ray casting method that uses an nalytical integration. Medical databae conists of absic information about patients, Information about medicl images, users, results of dianosis.
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