• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1623-1626
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• 2005

초음파 영상 기법은 장기, 연조직, 혈류를 검사하는데 쓰이는 영상 진단법이다. 초음파 장비를 통해 얻어진 초음파 볼륨 데이터는 장비 특성상 많은 잡음(speckle noise)을 포함하기 때문에, 깨끗한 영상을 얻기 위해서는 잡음 필터링(noise filtering)이 필요하다. 그런데, 볼륨 데이터 모든 영역에 대해 잡음 필터링을 적용할 경우 전처리 시간이 길어져 실시간으로 초음파 볼륨 데이터를 렌더링하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 초음파 볼륨 데이터를 가시화 하기위하여 전처리 시간 없이 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 전처리 시간에 전체 볼륨 데이터에 대해 잡음 필터링을 적용하지 않고, 영상을 생성하는 동안 참조되는 복셀(voxel)에 대해서만 잡음 필터를 적용하여 얻은 값을 사용한다. 이때 필터링에 소요되는 시간을 최소화하기 위해 가장 단순한 평균화 필터를 사용한다. 그리고 복셀에 적용되는 3차원 필터를 3단계의 1차원 필터 연산 단계로 분할 한 후, 각 단계별 연산을 거친 복셀들에 대해서는 다시 연산을 하지 않도록 하여 중복을 피한다. 이를 통해 전처리 시간 없이 기존 방법과 동일한 화질을 유지하는 최종 영상을 만들어 낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.447-450
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• 2010

하모닉 초음파 영상은 일반 초음파 영상에 비해 조직 간의 영상 대조도와 해상도를 향상 시키고, 경계가 보다 명확하기 때문에 초음파 영상 진단 분야에서 각광받고 있다. 하지만 초음파 영상이 포함하고 있는 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의한 화질 저하는 하모닉 초음파 영상에서도 여전히 문제가 되고 있다. 이러한 스펙클 잡음을 제거하기 위해 많은 스펙클 제거 (despeckling) 방법들이 연구되었으며, 대부분의 방법들이 영상의 시각적 개선에 초점을 두고 있다. 이러한 접근 방법은 잡음개선정도와 영상의 정보 손실의 상반 관계 (trade off)를 갖는다. 한편 병변 분할은 이런 잡음 제거 방법에 따라 다른 분할 성능을 보이게 된다. 따라서 정확한 병변 분할을 위해서는, 스펙클 제거 방법에 따른 병변 분할 성능을 비교하고, 그 결과를 토대로 병변 분할에 효과적인 스펙클 제거 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 다양한 스펙클 제거 방법을 사용하여 각각의 필터가 병변 분할 성능에 미치는 영향을 비교해 보았으며, 실험 결과를 바탕으로 유방 병변 분할에 효과적인 전처리 역할을 수행하는 필터에 대해 분석해 보았다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.36 no.4
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• pp.238-246
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• 2017

High frequency ultrasound imaging typically suffers from low sensitivity due to the small aperture of high frequency transducers and shallow imaging depth due to the frequency-dependent attenuation of ultrasound. These limitations should be overcome to obtain high-frequency, high- resolution ultrasound images. One practical solution to the problems is a high-performance signal receiver capable of detecting a very small signal and amplifying the signal with minimal electronic noise addition. This paper reports a recently developed low-noise, wideband ultrasound receiver for high-frequency, high-resolution ultrasound imaging. The developed receiver has an amplification gain of up to 73 dB and a variable amplification gain range of 48 dB over an operating frequency of 80 MHz. Also, it has an amplification gain flatness of ${\pm}1dB$. Due to these high performances, the developed receiver has a signal-to-noise ratio of at least 8.4 dB and a contrast-to-noise ratio of at least 3.7 dB higher than commercial receivers.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.2
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• pp.159-168
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• 2015

This paper introduces effective noise removal method for medical ultrasound volume data. Ultrasound volume data need to be filtered because it has a lot of noise. Conventional 2d filtering methods ignore information of adjacent layers and conventional 3d filtering methods are slow or have simple filter that are not efficient for removing noise and also don't equally operate filtering because that don't take into account ultrasound' sampling character. To solve this problem, we introduce method that fast perform in parallel bilateral filtering that is known as good for noise removal and adjust proportionally window size depending on that's position. Experiments compare noise removal and loss of original data among average filtered or biliteral filtered or adaptive biliteral filtered ultrasound volume rendering images. In this way, we can more efficiently and correctly remove noise of ultrasound volume data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.433-434
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• 2014

최근 간질환 검사의 비침습적인 방법으로 탄성초음파가 각광받고 있는 추세이다. 그러나 진단결과와 탄성초음파 결과 값에 따른 표준 진단 매뉴얼이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 탄성초음파 수치에 따른 간질환의 종류와 B-mode 영상 간의 경향을 알아보고자 하였다. 그리고 환자의 우측 늑간 초음파 B-mode 영상평가 파라미터인 평균, 신호 대 잡음비, 최대신호 대 잡음비, 엔트로피로 분석하고, 동일 부위에 시행한 탄성초음파 수치와의 비교를 통해 경향을 연구하였고, 그 기준을 제시하고자 하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.5
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• pp.775-786
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• 2017

Monitoring sediment flux is crucial especially for maintaining river systems to understand morphological behaviors. Recently, hydroacoustic backscatter (or SNR) as a surrogate to empirically estimate suspended sediment concentration has been increasingly highlighted for more efficient acquisition of sediment dataset, which is difficult throughout direct sediment sampling. However, relevant contemporary researches have focused on wide range solution applicable for large natural rivers where H-ADCPs with relatively low acoustic frequency have been widely utilized to seamlessly measure streamflow discharge. In this regard, this study aimed at investigating hydroacoustical characteristics based on a very recently released H-ADCP (SonTek SL-3000) with high acoustic frequency of 3 MHz in order to capitalize its capacity to be applied for suspended sediment monitoring in laboratory conditions. SL-3000 was tested in a laboratory flume to collect SNR in conjunction with LISST-100X for actual sediment concentration and particle distribution in both sand and silt sediment injection in various amount. Conventional algorithms to correct signal attenuations for water and sediment were carefully tested to validate whether they can be applied for SL-3000. As result of analyzing the SNR-SSC correlation trand, through further study in the future, it is confirmed that SSC can be observed indirectly by using the SNR.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.413-416
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• 2010

본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정 할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역에 대해 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 요부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.419-422
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• 2014

본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.550-555
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• 2007

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.186-188
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• 2021

본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.