• 제목/요약/키워드: 혈관검출

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나선형 CT 혈관촬영의 폐색전증 자동 검출 (Automatic Detection of Pulmonary Embolism in Spiral CT Angiography)

  • 한재복;홍성훈;김수형;이귀상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.703-706
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    • 2004
  • 나선형 CT 혈관촬영에서 획득한 영상의 분석를 통해서 폐색전증이 의심되는 부위를 자동으로 검출하는 방법으로, 연구 대상은 20명의 환자를 대상으로 분석하였으며 CT 검사 후 방사선과 의사가 정상소견을 받은 환자 5명과 폐색전증이 있는 판독소견을 가진 15명을 대상으로 비교 분석하였다. CT 검사하는 동안에 조영제를 투입하면, 폐색전증이 발생한 부위는 조영제 양과 분포가 불균등하여 명암값이 낮게 검출된다. 검출방법으로는 전처리 작업으로 폐영역만을 분할하고, 분할된 폐영역에서 혈관을 찾기 위해 모폴로지기법를 적용하여 세선화(thinning) 작업을 진행한다. 다음 공정으로는 경계선을 찾아 local watershed를 적용하여 혈관을 검출하고, 검출된 혈관내에서 원형모델을 적용하여 모폴로지(morphology)을 통해 국소 부위의 미세한 농도변화를 인지하여 색전이 발생한 영역을 자동검출하였다. 본 논문의 자동검출시스템에서는 색전증이 있는 경우에 true positive의 발생빈도는 case 당 4.5개가 검출되었다. 정상인의 경우에도 혈류의 흐름, 혈류의 분기점, 노이즈로 인한 false positive의 빈도는 case 당 2.6개가 발생하여 전체적으로 false positive는 5.2개가 검출되었다. 본 논문은 false positive의 비율이 높게 검출되었지만 폐영역 CT 검사의 컴퓨터지원진단시스템(computer aided diagnosis)의 향후 연구과제에 방향을 제시할 수 있을 것이라 사료된다.

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복부 MRI 영상에서의 인페인팅 기법을 활용한 간 혈관 검출 방법 (Liver Vessel Extraction based on In-painting Method in Abdominal MRI Images)

  • 은성종;황보택근
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.525-526
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    • 2011
  • 복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.

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안저 영상에서 헤이지안 알고리즘을 이용한 혈관 검출 (Detection of Retinal Vessels of Fundus Photograph Using Hessian Algorithm)

  • 강호철;김광기;오휘빈;황정민
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.1082-1088
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    • 2009
  • 망막 질환의 진단에서 안저영상은 환자의 망막 상태에 대한 객관적인 평가와 기록에 중요하다. 특히 혈관의 분석은 당뇨병, 고혈압 등의 진단과 경과 관찰에 매우 중요하다. 혈관 영역을 검출하기 위해 톱-햇(Top-hat) 필터를 사용하여 균일하지 않은 배경 영상을 보상하고, 대비 제한의 적응적 히스토그램 보정(contrast limited adaptive histogram equalization) 방법을 적용하여 대비를 향상시켰다. 영상에 전처리를 한 후 헤이지안 행렬(hessian matrix)을 적용하여 혈관 성분을 검출한 결과 제안된 방법이 기존의 정합 필터(matched filter) 방법보다 약 1.3% 더 정확하였다. 결론으로 제안한 알고리즘은 안저 영상에서 혈관 영역을 검출하는데 있어서 기존 방법에 비해서 향상되었다.

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망막혈관 검출을 위한 영상분할기법 (Survey of Image Segmentation Algorithms for Extracting Retinal Blood Vessels)

  • 김정환;서승연;송철규;김경섭
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.397-398
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    • 2019
  • 망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.

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미소혈관내 백혈구 운동검출을 위한 시공간 영상 생성법 (Generation Method of Spatiotemporal Image for Detecting Leukocyte Motions in a Microvessel)

  • 김응규
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권9호
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    • pp.99-109
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    • 2016
  • 본 논문에서는 미소혈관내 백혈구 운동을 검출하기 위한 시공간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하여 백혈구 운동을 검출하고 시공간 영상을 생성한다. 우선, 생체내의 운동에 의해 발생한 평행운동을 템플레이트 정합법으로 제거한다. 다음으로, 시간 분산 영상을 이진화하기 위한 자동 문턱값 선정법에 기초하여 혈관 영역을 검출하고 그 다음, 혈관벽 윤곽선을 B-스플라인 함수로 나타낸다. 최종적으로, 검출된 혈관벽 윤곽선을 초기곡선으로하여 가장 정확한 위치의 혈장층을 스네이크에 의한 공간축으로 결정하고 시공간 영상을 생성한다. 실험 결과, 제안방법은 세개 영상 계열의 각 단계별 비교를 통해 시공간 영상을 양호하게 생성함을 보여준다.

CT 검사에서 조영제의 혈관외유출 예방을 위한 EDA 시스템 개발의 예비 보고 (The Development of Extravasation Detection Accessory System for the Preventive Contrast Media Extravasation in the Computed Tomography: A Preliminary Report)

  • 권대철;정석희;김태형;김정구;박범
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제17권1호
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    • pp.32-39
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    • 2006
  • CT 검사에서 조영제의 혈관외유출을 예방하기 위해 EDA시스템을 증폭기, ADC, 스트레인 게이지로 구성하여 개발하였고, 스트레인 게이지의 신호의 수치를 나타내도록 프로그램을 설계하였다. 신호비율은 500/1000 sec, 분해능 값은 0에서 4,096범위로 표시하고, 입력범위 $0{\sim}5$ V이다. 혈관외유출 검출 문턱 값은 50으로 하였고, 10 간격으로 조정하도록 하였다. 개발된 EDA 시스템을 성인 50명을 대상으로 적용하였다. 2명의 환자에서 혈관외유출이 검출되었고, 조영제 주입속도는 2.0 mL/sec, 2.5 mL/sec, 압력은 137 psi, 158 psi, 혈관외유출된 조영제 용량은 22 mL, 25 mL였다. 설정된 주입 조영제에 비해 20% 정도의 적은 용량이 혈관외유출되었다. 개발된 EDA 시스템은 소량의 조영제를 검출하여 혈관외유출을 예방하는 효과가 있다.

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미소혈관 내 백혈구 운동의 검출법 (Detection Method of Leukocyte Motions in a Microvessel)

  • 김응규
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.128-134
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    • 2014
  • 본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.

퍼지 알고리즘을 이용한 관상동맥의 협착부위 검출 (Detection of coronary artery stenosis using Fuzzy algorithm)

  • 이주원;김성후;김주호;이한욱;정원근;이건기
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.2013-2018
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    • 2011
  • 관상동맥 성형술과 관상동맥 우회술은 심근경색의 치료를 위해서 널리 이용되고 있는 방법이다. 특히 이 시술을 위해서 혈관의 협착 부위를 정확히 진단하는데 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 여러 연구자들에 의해서 에지 추출을 이용한 혈관의 협착부위를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 혈관의 구조나 영상의 질에 따라 그 성능의 차이가 발생한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 쓰레쉬홀드, 퍼지 알고리즘을 이용한 혈관의 분기점과 끝점, 협착 부위를 검출하는 방법으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관조영영상을 사용하였으며 그 결과 제안된 알고리즘에 의한 혈관의 분기점 및 끝점, 협착 부위 검출에 효과적이었다.

CT Bolus Tracking System을 이용한 조영제의 혈관외유출 검출 (Detection for Contrast Media Extravasation using Bolus Tracking Systems of CT)

  • 권대철;이용구
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권9호
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    • pp.137-142
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    • 2016
  • 컴퓨터단층촬영(CT) 검사의 정맥주사(IV)시 조영제의 혈관외유출은 조직손상을 유발할 수 있다. Bolus tracking 시스템을 이용하여 조영제를 주입과정에서 발생하는 혈관외유출을 검출한다. 또한 조직손상을 방지하기 위하여 MPR 및 VR 영상을 이용하여 혈관외유출을 검출하였다. 조영제의 혈관외유출을 검출하기 위하여 16MDCT, 64MDCT를 사용하였다. 혈관외유출에 대한 3차원영상은 환자치료에 중요한 치료정보를 제공할 수 있다. 또한 조영제와 조직 간의 선예도를 개선하기 위해서 edge enhancement 영상처리기법을 적용하였고, 선예도 및 대조도가 개선되었다.

유동적인 배경 텍스쳐 분석을 통한 DSA 기반의 관상동맥 검출 (Flexible Background-Texture Analysis for Coronary Artery Extraction Based on Digital Subtraction Angiography)

  • 박성호;이중재;이근수;김계영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권5호
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    • pp.543-552
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    • 2005
  • 본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.