• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.85-92
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• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 지질공학
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• 제24권3호
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• pp.353-362
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• 2014

다공질 암석의 공극구조는 그 암석의 수리-역학적 거동에 매우 큰 영향을 미친다. 다공질 암석의 공극구조 특성을 표현하는 대표적인 방법은 공극률, 공극크기분포, 방향성 등이 있다. 암석의 유효공극률은 실험적으로 비교적 쉽게 구할 수 있지만, 공극의 크기분포 특성을 파악하는 것은 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 X-ray CT를 이용하여 대표적 다공질 암석인 베레아 사암의 공극구조 중 공극크기분포를 이미지 기반으로 평가하였다. 공극크기분포 평가를 위해 본 연구에서는 이미지 필터링, 이진화, 골격화 등의 이미지 기반 처리 작업을 수행하였으며, 국부 두께평가 및 star chord를 이용하여 베레아 사암의 공극크기분포를 구하였다. 본 연구에서 제시된 X-ray CT 기반의 공극크기분포 평가방법을 이용하여 향후 다공질 재료의 공극구조 평가에 새롭고 효율적인 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.17-28
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• 2023

본 연구에서는 화강암 시편을 대상으로 파쇄 유체의 점성과 주입 속도를 변화시키며 실내 수압 파쇄 실험을 수행하였고, 3D X-ray CT 촬영을 통해 파쇄 후 시편 내부를 관찰하였다. 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 Nested U-Net 모델 구조를 활용하여 CT 이미지 내 수압 파쇄 균열 추출을 수행하였고, 복잡한 형상의 미세균열을 정교하게 추출할 수 있었다. CNN 기반 모델로 추출된 균열을 3차원으로 재구성하여 균열의 부피, 두께, 굴곡도, 균열면 거칠기를 분석하였다. 그 결과 파쇄 유체의 점성이 클수록 균열 부피와 두께가 증가하였고, 굴곡도와 균열면의 거칠기가 감소하는 경향을 보였다. 또한 균열면의 굴곡도와 거칠기 이방성이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구는, CNN 기반의 균열 추출 모델을 활용해 전통적인 이미지 처리 방법보다 정교한 균열 추출을 수행하고, 이를 기반으로 수압 파쇄 균열의 정량 분석을 성공적으로 수행하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 1999년도 춘계공동학술대회:정보화시대의 지식경영
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• pp.105-107
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• 1999

본 연구의 목적은 CT장비로부터 얻어지는 단면 영상을 이용하여 재구성한 3차원 Voxel 정보를 기반으로 의료 시술 중 위험도가 높으며 장기간의 수술 훈련이 필요한 수술인 척추경나사 삽입술에 대한 모의 시술기를 개발하는 것이다. 모의 시술기의 입력은 환자의 환부에 대한 CT와 모의 시술을 해보고자 하는 의사 (사용자)의 입력 (경나사의 진입 위치와 각도)이 되며 출력은 의사들이 시술장에서 받을 수 있는 유일한 방법인 Voxel데이터로부터 재생성된 X-Ray이미지, 혹은 C-Arm의 동영상이며, 최종 결과 출력은 나사못이 삽입된 재구성 CT 이미지들과 3차원 정보를 볼 수 있는 Image Based Rendering의 Image data set이 된다. 본 연구에서는 각 시각화 부분의 특성을 고려하여 direct volume projection, surface modeling, 그리고 최근 많은 관심을 받고 있는 Image Based Rendering 기법을 intergrate하여 사용하였으며 각 시각화 모듈의 초고속 정보 통신망에서의 정보 교환에 대한 방법론에 대해 다루고 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1023-1024
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• 2009

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.265-270
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• 2013

방사선수술 치료계획 시 목표체적 윤곽 그리기 과정에서 발생하는 오차를 확인 하기 위하여 작은 목표체적을 고르게 분포시킨 두 경부 팬텀을 제작하였으며, 동일한 팬텀을 사용하여 CT영상 및 MR영상을 획득하고 이를 대표적인 3개의 방사선수술 치료계획시스템에서 작은 목표체적에 대하여 윤곽 그리기 한 후 체적을 측정하여 비교 분석하였다. CT로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN (노발리스)에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적 평균값은 $2.23{\pm}0.08cm^3$이며, Leksell gamma plan (감마 나이프)은 $2.13{\pm}0.07cm^3$, Multi plan (사이버 나이프)에서 측정한 값은 $2.24{\pm}0.10cm^3$이였다. 또한 MRI로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적크기의 평균값은 $2.08{\pm}0.06cm^3$이며, Leksell gamma plan은 $1.94{\pm}0.05cm^3$이고 Multi plan에서 측정한 값은 $2.15{\pm}0.06cm^3$이었다. 각 방사선치료계획 시스템에서 CT영상과 MR영상으로부터 측정한 목표체적의 차이는 CT에서 획득한 이미지를 측정한 체적이 MRI보다 평균적으로 6.4% 정도 크게 나타나는 것을 확인하였다. 동일한 영상획득 장비에서 획득한 이미지를 3개의 서로 다른 방사선치료시스템에서 측정한 결과의 차이는 3~6%이었다. 이 결과는 영상을 획득하는 방식과 윤곽을 그릴 때 생기는 오차를 고려하였을 때 임상적으로 수용할 수 있는 범위 내에 들어간다고 판단이 된다.

• 박물관보존과학
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• 제25권
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• pp.63-84
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• 2021

본 연구는 전통도자기의 제작 전과 후, 소성 전과 후에 기물의 내부에서 일어나는 다양한 물리화학적 변화를 알아보고자 청자상감운학문매병의 재현품을 성형 → 조각 → 상감 → 초벌 → 유약 → 재벌 등의 6단계로 제작하여 과학적 조사 및 3차원의 정밀한 투과 이미지 촬영으로 획득한 이미지를 세부 영역별로 분석하였다. 재현편의 제작 재료는 각각의 재료가 가진 성분에 따라 다른 광물상이 존재하며, 산화철(Fe₂O₃)의 함량이 높은 흑상감은 어두운 색을 나타냈고, 알루미나(Al₂O₃)의 함량이 높은 백상감은 백색이 나타나는 것과 같이 색상에도 영향을 준다. 재현편의 색도와 전암대자율, 주요성분 등의 물리화학적 특성을 CT이미지를 통해 밀도의 차이로 확인할 수 있었으며, 미세조직과 흡수율, 겉보기기공률, 주요구성광물 등의 번조에 따른 특성 변화는 영상 분석에서 기물 내부의 기공 유무와 존재량, 균열의 발달과 확장으로 파악하였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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• pp.78-78
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• 2003

목적： 이전에는 손쉽게 구할 수 있는 표준데이터를 가지고 visual human body model을 형성하였다. 주로 팬텀이나, 외국인의 데이터를 가지고 만든 것이기 때문에 우리가 실제 실험에 쓰려면 큰 차이가 있었다. 그래서 본 연구에서는 실제 우리나라 사람 중 동일 인물의 MR와 CT 이미지를 가지고 인체 모델을 만들고자 하였다. 그러기 위해서 먼저 인체의 MR, CT영상에 대한 특징을 분석해야 했고, 이것을 바탕으로 영상 분할(Image Segmentation)을 하였다. 인체 부위에 따라 영상 분할 방법도 그 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.26-33
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• 2005

의료기기들 중 기능 영상을 보기 위해 이용되는 PET 장치에서 획득된 결과 영상은 선명하지 않기 때문에, 해부학적 구조와 기능 영상을 동시에 보기 위해서는 선명한 영상을 제공하는 CT 와 PET 장치와 하나로 통합하여 영상을 획득하게 되었다. 그래서 한번의 촬영으로 PET/CT 영상을 얻을 수 있게 된 것이다. 서로 다른 특성을 갖는 이미지를 융합하게 되면 보다 정확한 진단을 내리는데 많은 도움을 준다. 본 논문은 CT 영상에서 폐 영역을 반 자동(Semi-Auto)으로 분리한 후 PET 영상에 자동으로 융합하는 방법을 제안한다. 반 자동 폐 영역 분할을 위해 1 차원 신호 처리 기법과 Seeded Region Growing 기법을 사용한다. 수행된 폐 분리 결과는 몸의 해부학적 구조를 보기 위해 사용되는 CT 영상에서 추출한 폐 영역을 기능을 보기 위한 PET 영상에 퓨전 함으로서 진단 전문가가 보다 정확한 진단을 하는데 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기능을 쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 시각 프로그래밍 기법을 접목하였다.

• Composites Research
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• 제36권6호
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• pp.395-401
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• 2023

본 연구에서는 지도학습 기반 분할기법을 이용하여 단층 촬영된 단방향 복합재료의 유한요소모델링을 실시하였다. 우선, 단방향 복합재료의 형상 정보를 얻기 위해 Micro-CT 스캔을 수행하여 단방향 복합재료의 순수 체적(raw volume)을 획득하였고 여기에 몇 개의 단면을 선택하여 재료의 마이크로 구조인 섬유의 형상을 라벨링하였다. 이후 재료의 단면 이미지와 라벨링한 이미지를 각각 입출력으로 U-net 모델을 훈련시켰다. 이를 사용하여 선택되지 않은 단층촬영 이미지를 섬유형상을 구분하는 분할을 수행하였고 이렇게 생성된 3차원 정보를 이용해서 유한요소모델을 생성하였다. 최종적으로 단방향 복합재료 시편과 유한요소모델의 섬유체적비를 비교하여 제안된 방법의 적절성을 확인하였다.