• 제목/요약/키워드: 초음파 의료 영상법

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비파괴 초음파 검사법의 의학적 활용: 초음파 C 스캔 영상을 이용한 미세 골절의 진단 (Medical Application of the Nondestructive Ultrasonic Tests: Diagnosis of Micro Bone Fractures using Ultrasonic C Scan Images)

  • 최민주
    • 비파괴검사학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.377-385
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    • 2002
  • 비전리 방사선을 이용하는 초음파 탐상법은 안전하며 사용이 간편하기 때문에 비파괴검사에서 매우 선호되고 있는 방법이다. 의학적으로 초음파 탐상법은 동일한 원리를 이용하여 인체의 결함 즉 질병의 진단을 위해 유용한 수단 요로 활용되고 있다. 본 논문에서는 초음파 탐상법에 기반한 의료용 초음파 진단의 원리에 대해 개관하고, 그동안 임상적으로 별로 주목받지 못한 초음파 C스캔 영상을 이용한 치밀골의 미세 골절 진단 가능성을 실험적으로 평가하였다. 실험에서는 돼지 대퇴골에 3점 굽힘 힘 (2-4 kN)을 1 mm/min 속도로 가해 미세 골절을 유발하였다. 골절의 정도를 변화하면서 골절에 대한 엑스선 영상과 25 MHz 접속형 초음파 변환기롤 이용하여 C스캔 영상을 취득하였다. 실험 결과 초음파 C 스캔 영상은 기존의 골절 진단법인 엑스선 영상에서는 진단이 어려운 미세한 골절까지 감지할 수 있음을 확인하였다.

의료용 초음파 스트레인 영상 시스템의 실시간 구현 (Real-Time Implementation of Medical Ultrasound Strain Imaging System)

  • 정목근;권성재;배무호
    • 비파괴검사학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.101-111
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    • 2008
  • 의료용 초음파 영상 시스템에서 스트레인 영상 기법은 병변 주위의 조직보다 단단한 성질을 가지는 암이나 종양을 영상화할 수 있다. 준정적인 압축(quasistatic compression) 방법을 이용하여 스트레인 영상을 얻는 방법은, 조직에 변형을 가하기 전의 초음파 신호를 기준으로 하여 변형을 가한 후에 얻어진 초음파 신호 사이의 변위를 계산하고, 이를 공간 미분하여 스트레인을 구한다. 본 논문에서 변위의 계산은 복소 기저대역 신호의 자기상관(autocorrelation)을 계산하여 위상차로부터 구하고, 위상차를 시간 혹은 거리로 변환할 때 발생하는 오차를 중심주파수 편차를 보상하여 줄였다. 조작자의 손 움직임의 영향을 줄이기 위해 모든 스캔라인의 변위를 정규화시키는 알고리즘을 적용하여 균일한 스트레인 영상을 얻었다. 제안한 스트레인 영상 기법을 초음파 영상 진단기에서 실시간 동작하도록 구현하였다.

초음파 의료 영상에서 비집속 송신을 이용한 고속 음향 복사력 임펄스 영상법 (Fast Acoustic Radiation Force Impulse Imaging Using Non-focused Transmission in Medical Ultrasound Imaging)

  • 최승민;박정만;권성재;정목근
    • 한국음향학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.151-160
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    • 2012
  • 초음파 의료 영상에서 탄성영상은 암과 같은 종양의 진단에 도움을 준다. 본 논문은 초음파 음향 복사력을 이용하여 관찰하고자 하는 연조직에 힘을 인가하여 탄성 영상을 구현하였다. 데이터 획득 시간을 줄이기 위하여 송신 집속을 하지 않고 버스트 (burst) 형태의 평면파를 송신하여 모든 영상 영역에 동시에 음향 복사력이 인가되도록 하였다. 균일 탄성팬텀을 이용한 실험에서 송신 집속을 하지 않고도, 송신 시간을 길게 함으로써 탄성 영상을 얻기에 충분한 음향 복사력을 얻을 수 있음을 확인하였다. 그러나 기존의 집속형 음향 복사력을 이용한 영상과는 다른 시간 대 변위 특성이 관찰되었다. 제안한 탄성 영상 기법으로 초음파 병변 탄성 팬텀과 소의 간 실험에서 병변을 구별할 수 있음을 확인하였다.

자기 공명 영상술의 원리와 최근 연구 현황

  • 조장희;김영근
    • 전기의세계
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    • 제38권8호
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    • pp.19-25
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    • 1989
  • 현재 전세계적으로 퍼져있는 NMR-CT 시스템의 수를 살펴보면 약 370여기가 설치.운영되고 있으며 앞으로 계속 늘어날 전망이다. 국내에서는 1988 한국과학기술원과 금성통신에 의해 자체 개발된 2.0 Tesla 강자장 시스템이 최초로 서울대학병원에 설치 가동된 이래 여러병원에서 시스템들이 설치중에 있다. 첨단의로 진단장치로서의 핵자기 공명 영상법은 그 영상을 통하여 기존의 진단 장치보다 우월함을 증명하고 있으며 초음파 검사나 동위원소 검사 및 X선 전산화 단층 촬영술들을 장점을 두루 지니면서 그 영상법의 다양성 때문에 앞으로의 연구 및 발전에 대한 전망은 아주 밝다고 할 수 있다. 따라서 앞으로의 종합 영상 의료 진단 장치는 이 NMR-CT가 중심이 되어 발전할 것이라고 단언해도 무리한 생각은 아닐 것이다.

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간 병변 분석을 위한 조영증강 초음파 데이터의 영상화기법 (A Parametric Imaging Technique for Characterizing Focal Liver Lesions in Contrast-Enhanced Ultrasound)

  • 박소정;성명철;이승강;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.369-372
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    • 2012
  • 조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 확산효과에 대한 분석은 간질환과 연관된 각종 병변을 검출하고 분석하는 과정에서 매우 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 초음파 영상에서 조영제의 확산 패턴을 분석하고 이를 영상화하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 부수적으로 호흡에 의한 흔들림 현상을 보정하고 노이즈의 영향을 극복할 수 있는 방법론을 고찰한다. 호흡주기에 따른 모멘텀 요소를 고려한 ROI 추적 기법은 측정과정에서의 흔들림과 노이즈에 의한 오류를 최소화 할 수 있게 한다. 조영제의 확산 단계에 따라 서로 다른 노이즈 비율을 고려하여 동적 가중치를 할당하는 방법으로써 흔들림을 보정하였으며, 조영제의 전이 시간과 패턴을 분석하고 그 특성을 분류함으로써 간 병변 분석을 위한 효과적인 영상화기법을 구현하였다. 또한 생성된 영상에서 노이즈를 제거하고 영상을 개선하는 방법으로서 MRF 기반의 최적화 알고리즘을 적용하는 영상 개선 기법을 제시한다.

경계요소법을 이용한 유도초음파 토모그래피 영상화 기법 (Guided Wave Tomographic Imaging Using Boundary Element Method)

  • ;조윤호;;안봉영;김노유;조승현
    • 비파괴검사학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.338-343
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    • 2009
  • 토모그래피는 다중 빔을 이용하여 단면을 영상화하는 기법으로서 주로 의료진단 분야에서 인체의 단면 영상획득을 위해 응용되어지는 기법이다. 비파괴검사 분야에서도 단순한 시간영역 신호의 제시에서 탈피하여 검사자에게 영상을 제공함으로써 진단의 효율성을 높이고자 하는 추세이므로 이 기법은 많은 의미를 갖는다. 최근, 유도초음파를 이용한 평판 구조물의 진단 기법이 많은 주목을 받고 있어, 본 논문에서는 컴퓨터 기반 유도초음파 해석 기법과 토모그래피 영상화 기법을 기반으로 2차원 평판에 존재하는 결함 위치를 영상화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 경계요소법을 이용하여 판 구조물에 존재하는 결함이 유도초음파의 전파 양상에 미치는 영향을 해석하고 그 결과를 토모그래피 영상화 기법에 적용하여 평판의 결함 위치를 판별하고자 하였다. 그 결과, 토모그래피를 위해 사용되는 센서의 개수가 결함 검출 성능에 많은 영향을 미침을 확인할 수 있다.

진단용 초음파 변형률 영상에서 전역 균일 신장에 의한 콘트라스트 향상 (Contrast Improvement in Diagnostic Ultrasound Strain Imaging Using Globally Uniform Stretching)

  • 권성재;정목근
    • 한국음향학회지
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    • 제29권8호
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    • pp.504-508
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    • 2010
  • 기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.

측방향 움직임 보상을 이용한 초음파 의료용 변형률 영상의 화질개선 (Improvement of Medical Ultrasound Strain Image Using Lateral Motion Compensation)

  • 박명기;권성재;정목근
    • 한국음향학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.239-248
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    • 2011
  • 초음파 의료용 변형률 영상에서 화질을 향상시키기 위해서는 정확한 변위를 계산하여야 한다. 본 논문에서는 2차원 방향의 움직임에 의한 변위를 구할 때 1차원 변위 계산법을 적용하기 위하여 초음파 신호의 축방향 변위와 측방향 변위를 분리하여 계산하였다. 측방향 변위를 계산하기 위하여, 측방향으로 정렬된 1차원 신호를 해석 신호 (analytic signal)로 변환한 뒤 상호상관방법을 이용하였다. 제안한 측방향 변위계산 알고리즘을 이용하여 구한 측방향 변위로 측방향 움직임을 보상한 뒤에, 다시 축방향 변위를 구하여 변형률 영상을 얻었다. 제안한 방법으로 얻은 변형률 영상은, 기존의 축방향 변위만 계산하여 얻은 변형률 영상에 비해 신호 대 잡음비와 명암대비 대 잡음비에서 향상됨을 팬텀과 인체 데이터를 이용한 실험을 통해 확인하였다.

초음파 심장 영상에서 자동 심장 분할 방법 (Automatic Heart Segmentation in a Cardiac Ultrasound Image)

  • 이재준;김동성
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권4호
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    • pp.418-426
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    • 2006
  • 본 논문에서는 수술 도중에 심장내부로 삽입한 초음파 탐침을 통해 획득된 초음파 심장영상에서 강인하게 심장 영역을 고속 자동 분할하는 방법을 제안한다 제안한 방법은 심장 초기 경계 추출, 신뢰도 경쟁을 통한 전체 경계 검출, 회전 국부 방사선 기법을 이용한 국부 경계 보완으로 세 단계로 구성된다. 첫째, 초음파 탐침의 중심에서 방사선을 만들어 각 방사선에서 밝기값 기반 임계값 기법으로 얻어진 심장외부 영역을 이용하여 대략적인 초기 심장영역의 경계를 추출한다. 둘째, 각각의 방사선에서 임계치로 추출된 초기 심장영역의 위치를 포함하여 경계와 영역정보를 이용해 추출된 새로운 후보들과 신뢰도의 경쟁을 수행하여 높은 신뢰성을 가진 심장 경계를 검출한다. 셋째, 방사선 기법으로 경계획득이 어려운 심장의 오목한 영역에서 경계를 따라 회전하면서 국부적으로 방사선 조사법을 적용하여 경계를 보완한다. 제안된 방법은 실제 환자의 심장 수술 도중에 얻어진 초음파 영상에 적용되어 고무적인 결과를 획득했다.

X-ray 및 초음파 영상을 활용한 고관절 이형성증 진단을 위한 특징점 검출 딥러닝 모델 비교 연구 (A comparative study on keypoint detection for developmental dysplasia of hip diagnosis using deep learning models in X-ray and ultrasound images)

  • 김성현;이경수;이시욱;장진호;황재윤;김지훈
    • 한국음향학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.460-468
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    • 2023
  • 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.