• 대한치과교정학회지
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• 제54권1호
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• pp.48-58
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• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.29-38
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• 2024

정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.63-75
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• 2016

우리나라에서는 삼면이 바다와 접해있는 반도형태의 국가로 과거부터 해양수산물에 대한 양식이 이루어져 왔다. 최근에는 양식시설물들을 체계적으로 관리하기 위해 생산량에 대한 조사하고 있으며, 조사된 자료를 기반으로 생산물에 대한 가격책정을 수행하여 내수 어족자원을 안정화하고 어민생활권을 보장하고 있다. 이러한 양식시설물의 조사는 매년 항공사진 기반의 수동 디지타이징을 기반으로 하고 있다. 고해상도의 항공사진을 활용한 수동 디지타이징은 양식시설물 별 종류에 따른 특징과 시설물 운용 여부 등을 알고 있는 전문가의 지식을 기반으로 하여 정확한 구획이 수행된다. 그러나 항공사진의 활용은 생육주기가 다른 양식자원들을 모니터링하기에는 경제적, 시간적 한계가 있으며, 전문가의 지식기반 구획 역시 다수의 전문 인력 등이 투입되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 관측 대상지에 대한 대단위 모니터링이 가능한 위성영상을 바탕으로 양식장에 대한 외곽정보 자동으로 검출하는 프로토타입 시스템 개발에 대해 연구하였다. 연구에 사용되는 위성영상은 국내 고해상 위성인 KOMPSAT-3 위성영상 13 Scene을 양식시설이 주로 이용되는 10월에서 4월 사이에 신규 촬영하여 사용하였다. 양식시설의 검출은 가두리식, 연승식, 부류식 양식시설을 검출하였으며 검출 방법은 영상 처리를 통한 ANN 분류기법 및 Polygon 생성기법을 사용하였다. 개발된 프로토타입 시스템의 양식시설 검출율은 약 93% 정도로 나타났다. 위성영상 기반의 양식시설물 외곽정보 검출은 기존 항공사진이 가지는 모니터링의 한계를 개선할 수 있을 뿐만 아니라, 전문가가 양식시설을 탐지하고 판독하는 데 있어 유용하게 지원될 수 있을 것이다. 향후 양식장 시설물별 분류 및 영상 처리 기법의 적용을 통해 양식장 시설물 검출 시스템이 개발되어야 할 것이며, 해당 시스템을 통해 양식시설물 모니터링을 수행하여 관련 의사결정 지원에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.99-107
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• 2013

간 전이 암은 이전에는 수술을 통한 외과적 절제가 주요 치료기법이었지만 방사선 치료 기법의 발전으로 인해 점차 방사선치료의 시행이 늘어나고 있다. 18F-FDG PET 영상은 간 전이 암 진단 시 더욱 우세한 민감도와 특이도를 보이며, 치료계획용 CT 영상과 더불어 종양조직의 위치를 정의하는 중요한 영상장비로 자리매김하고 있다. 본 연구에서는 간 전이 암의 18F-FDG PET 영상에 나타난 종양영역을 영상분할기법 적용하였으며 PET영상의 여러 인자들이 영상분할기법들에 미치는 영향을 알아보았다. 2009년부터 2012년까지 방사선 치료를 받은 간전이 환자들 중 18F-FDG PET/CT 촬영을 시행한 13명의 환자들의 치료계획용 CT와 PET/CT 영상을 얻었다. 그 뒤 PET 영상의 관심영역을 설정하기 위하여 3가지 영상 분할 기법인 상대적문턱기법, 기울기기법, 영역성장기법을 적용하였다. 이 결과들을 바탕으로 GTV와 각 영상 기법으로 구현된 종양 영역과 부피 비교를 시행하였으며 영상 분할 기법에 영향을 미치는 영상인자들과의 관계를 회귀 분석하였다. GTV (Gross Tumor Volume)의 평균 부피는 $60.9{\pm}65.9$ cc이며, 40% 상대적문턱값 기법은 $22.43{\pm}35.3$ cc, 50% 상대적문턱값 기법은 $10.11{\pm}17.9$ cc, 영역성장기법은 $32.89{\pm}36.8$ cc, 기울기기법은 $30.34{\pm}35.8$ cc로 나타났다. 기존의 GTV와 가장 유사한 영역을 나타낸 영상 분할 기법은 영역성장기법 이었다. 이 영역성장기법에 영향을 미치는 영상인자를 정량적으로 분석하기 위해 표준화 계수 ${\beta}$값을 이용하였으며, GTV의 크기, $TumorSUV_{MAX/MIN}$, $SUV_{max}$, TBR 순으로 나타났다. 이와 같은 PET 영상인자를 반영한 영상 분할 기법을 이용해서 종양 영역을 정의한다면 보다 정확하고 일관성 있는 종양그리기를 수행할 수 있으며 궁극적으로 종양에 최적화된 방사선량을 투여할 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.153-157
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• 2014

Anti double-stranded DNA (Anti-ds DNA)항체의 검출은 SLE의 진단에 중요하며 American College of Rheumatologists의 SLE 진단기준에 포함되어 있다. 또한 SLE 질병의 활성도와 Anti-ds DNA 항체 수준의 상관성이 보고되어 있으며 Anti-ds DNA 항체 정량검사는 SLE의 치료 전, 후 추적에 매우 유용하다. Anti-ds DNA 항체의 검출을 위한 검사 방법으로 방사면역측정법(radioimmunoassay, RIA)을 이용한 Farr assay, Crithidia luciliae를 이용한 면역형광 측정법(immunofluorescence Test, CLIFT), 효소면역측정법(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA), 화학발광면역 측정법(chemiluminescence immunoassay, CLIA)이 있다. 본원에서 방사면역측정법(radioimmunoassay, RIA)으로 Anti-ds DNA 항체 검사 과정에서 lipemic한 검체의 경우 침전물의 형성이 원활하지 않거나 침전물도 같이 흡입되는 상황이 발생 하였고, 이러한 문제점을 해결하기 위해 lipemic 검체가 분석 결과에 미치는 영향 정도를 평가하였다. 2012년 9월부터 2013년 2월까지 Anti-ds DNA 항체 검사가 의뢰된 검체 중 lipemic한 검체(n=81)를 선택하여 마이크로 원심분리기로 전처리(고속 원심분리: 14,000 rpm 5 mins)한 후 동시에 Anti-ds DNA 항체 검사(Anti-ds DNA kit, Trinity Biotech, Ireland)를 시행하였다. 실험군 1 (lipemic 검체의 Anti-ds DNA 항체 농도 ${\leq}7IU/mL$)에서 y=0.3636x+4.7322, $R^2=0.0238$, Pearson 상관계수는 0.154, paired t-test (P=0.003), Difference (%) mean 65.7의 결과를 얻었으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 그러나 실험군 2 (lipemic 검체의 Anti-ds DNA 항체 농도 ${\geq}8IU/mL$)에서 y=0.9837x+0.2982, $R^2=0.994$, Pearson 상관계수는 0.997, paired t-test (P=0.181), Difference (%) mean -5.53을 보였고 통계적으로 유의한 차이가 없음을 확인할 수 있었다. 임상에서 SLE (systemic lupus erythematosus)의 진단에 중요한 역할을 하는 Anti-ds DNA 항체 검사는 lipemic 검체의 영향을 배제하기 위해서 반드시 전처리(고속 원심분리: 14,000 rpm 5 mins) 과정을 통해 혈청 내 지질 성분을 제거한 후 검사를 시행하여야 한다.