• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.558-574
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• 2014

최근 복부비만, 고혈압, 당뇨, 고지혈증과 같은 대사성 증후군에 속하는 질환이 급격히 증가하여 지방간 환자수가 급격히 증가하고 있다. 이를 위해 자기공명영상을 통한 검진이 요구되는데 관심 영역과 관심 영역이 아닌 영역의 intensity 값이 상당히 유사하거나 동일한 경우가 많기 때문에 전문적인 물, 지방 분리 방법을 통해서 분석하는 경우가 많다. 그러나 이러한 분리법은 필드의 불균일성이 큰 고자장으로 갈수록 부정확한 결과가 도출하게 된다. 본 논문은 이러한 기존 분리법의 한계를 극복하고자, 고자장에서도 적용이 가능한 필드 맵 측정 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 IDEAL 시퀀스로 얻어진 에코 영상을 통해 필드 맵을 생성하고, 클러스터링 작업, 그리고 영역성장법 스키마 기반의 least square fit을 통한 필드 맵의 보정, 마지막으로 필드 맵의 homogeneity를 위한 경계선의 보정을 수행하여 최종적으로 물과 지방을 분리한다. 실험결과 IDEAL방법이 평균 61.5%, Yu의 방법이 평균 62.6%, 제안 방법이 평균 86.4%의 지방 검출율로 제안방법이 월등함을 확인하였다. 또한 물 검출율 역시 제안 방법이 평균 98.4%의 물 검출율로 Fat saturation의 평균 88.6% 보다 높은 정확도를 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.591-594
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• 2003

본 논문에서는 hopfield 신경망을 사용한 다양한 부분적인 패턴 복원에 관하여 연구하였다. 여섯 개의 $32{\times}32$ 비트맵 훈련패턴들은 한글자음 ㄱ, ㅁ, ㅂ, ㅇ, ㅊ, ㅍ, 그리고 남자와 여자 이미지로 구성되어 있다. 그리고 부분패턴들의 크기, 범위, 방향의 효과를 알아보기 위해서 훈련패턴에서 여덟 가지 형태의 테스트 패턴을 만든다. 한글 자음의 경우 유사 패턴이 많기 때문에 완전히 복원되지 못하였으나, 400회 정도 수렵된 후에는 테스트패턴들이 견본패턴과 비슷한 모양으로 복원되었다. 이 유사도를 측정하기 위해 해밍거리 (Hamming distance)를 이용하였다. 유사도를 측정하여 해밍거리가 가장 적은 것으로 본래의 이미지들 복원하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.101-104
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• 2014

3차원 영상 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 깊이를 측정하는 TOF 카메라에 의해 획득된 깊이 영상은 컬러 영상에 비해 매우 작은 해상도의 영상을 갖게 되는 문제가 있다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 방법이 필요하다. 특히 컬러 영상에서 사물 간의 경계에 해당하는 부분에서 색상 차이를 인지하지 못하여 깊이 맵을 부적절하게 처리하게 되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 색상 영상에서 경계부분에 해당하는 영역을 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링 하는 방법을 제안한다. 깊이 영상을 업샘플링 할 때 중요하게 다루어야 할 경계 부분을, 고해상도 색상 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 찾아낸다. 색상 경계 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 MRF를 이용하여 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation)방법을 이용하여 에너지 함수 최적화를 수행한다. 제안한 방법은 기존의 다른 에너지 함수나 필터 기반 업샘플링 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.53-60
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• 2020

이 연구의 목적은 Roadmap 영상에서 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위한 것으로, 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate를 변화하여 연구를 하였다. 화질의 정량적인 평가를 위해, 아크릴를 이용하여 3mm 혈관모형의 Water Phantom을 자체 제작하였고, 자체 제작한 혈관모형의 Water Phantom으로 Roadmap 영상을 획득하고, SNR(Signal to Noise Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 분석하였다. CM : N/S 희석률 변화에 대한 연구에서 CM : N/S 희석률을 (100%~10% : 100%)로 변화를 주었으며, 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 촬영한 Roadmap 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과 CM에 N/S 희석률이 높아질수록 SNR의 측정값이 점차적으로 낮아짐을 나타났고, CNR의 측정값도 점차적으로 낮아짐을 나타났다. 결론적으로 CM : N/S의 희석률이 높아질수록 SNR과 CNR 낮아짐을 확인하였고, CM : N/S의 희석률(100%~70 : 30%)에서 유의한 이미지를 얻을 수 있음을 확인하였다. Collimation Field 변화에 대한 연구에서 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Colimation Field를 혈관모형 중심으로 좌, 우 2 cm 간격으로 좁히면서 0 cm, 2 cm, 4 cm, 6 cm, 8 cm 10 cm, 12 cm으로 각각 변화를 주었으며, Roadmap을 촬영한 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과는 Collimation Field를 혈관모형 중심으로 좁힐수록 SNR과 CNR의 측정값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. Flow rate 변화에 대한 연구에서 Autoinjector의 Volume을 15로 일정하게 하고, Flow Rate를 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 으로 각각 변화를 주었다. 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Roadmap 영상을 촬영한 이미지의 SNR과 CNR의 측정 결과 Flow Rate를 증가했을 때, SNR의 측정값이 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 SNR의 측정값이 점차적 증가를 보였고, CNR의 측정값도 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 CNR의 측정값이 점차적으로 증가를 보였다. 그러나 ROI Mean 값과 Background Mean 값으로 SNR과 CNR의 상관관계를 확인할 수 없었다. 상관관계를 확인하기 위해 Flow Rate 변화에 따른 Roadmap 연구는 향후 더 많은 연구로 확인해야 할 것으로 사료된다. 결론적으로 Roadmap 영상의 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위해 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate 변화에 대한 연구에서 조영제에 N/S의 희석률이 증가할수록 SNR과 CNR이 낮아져 화질과 대조도가 낮아지는 것을 확인하였으며, Collimation Field를 좁힐수록 SNR과 CNR이 증가하여 화질과 대조도가 높아지는 것을 확인하였다. 그러나 Flow Rate 변화에 대한 연구에서는 상관관계를 확인할 수 없었다. 검사 및 시술을 할 때 신장의 영향을 최소화하기 위해 적절한 조영제 농도 선택과 대조도 향상 및 피폭 감소를 위한 적절한 Collimation Field를 사용하는 것이 유용할 것으로 판단된다.