• Title/Summary/Keyword: 진단영상기술

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

  • Chun, Sungjin;Choo, Hyunseung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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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.

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

  • Ji, Kim Hyun;Yoon, Young-Don;Kim, Yu-Sung;Lee, Gun-Ho;Son, Bum-Su;Park, Joon-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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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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Development of Convergence Core Technology for Cancer Prognosis from Circulating Tumor Cells (혈중 암세포 기반 암 예후 예측 진단 융합기술 개발)

  • Jung, M.Y.;Lee, D.S.;Park, J.W.;Shin, Y.K.;Kim, Y.D.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.5
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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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Ultrasound Image Classification of Diffuse Thyroid Disease using GLCM and Artificial Neural Network (GLCM과 인공신경망을 이용한 미만성 갑상샘 질환 초음파 영상 분류)

  • Eom, Sang-Hee;Nam, Jae-Hyun;Ye, Soo-Young
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.26 no.7
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    • pp.956-962
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    • 2022
  • Diffuse thyroid disease has ambiguous diagnostic criteria and many errors occur according to the subjective diagnosis of skilled practitioners. If image processing technology is applied to ultrasound images, quantitative data is extracted, and applied to a computer auxiliary diagnostic system, more accurate and political diagnosis is possible. In this paper, 19 parameters were extracted by applying the Gray level co-occurrence matrix (GLCM) algorithm to ultrasound images classified as normal, mild, and moderate in patients with thyroid disease. Using these parameters, an artificial neural network (ANN) was applied to analyze diffuse thyroid ultrasound images. The final classification rate using ANN was 96.9%. Using the results of the study, it is expected that errors caused by visual reading in the diagnosis of thyroid diseases can be reduced and used as a secondary means of diagnosing diffuse thyroid diseases.

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

  • Song, D.H.;Seo, H.S.;Lee, S.K.;Huh, C.;Park, S.J.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.36 no.5
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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.