• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.271-274
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• 2016

CT 정도관리 영상평가는 팬텀 영상평가를 통한 정량적인 평가로 시행하며, 평가 항목으로는 물의 감약 계수, 균일도, 노이즈, 대조도 분해능, 공간분해능, 10mm 슬라이스 두께 평가 등이 있으며, 대조도 분해능, 공간 분해능, 슬라이스 두께 평가의 경우, 검사자의 주관적인 판단에 의한 평가로 인한 오류를 예상할 수 있으므로, 주관적인 오류를 최소화 하고자 전산화된 영상처리 프로그램을 이용하여 객관적인 평가를 하고자 한다. CT 정도관리 영상평가의 기본 촬영 조건은 특수의료장비 품질관리검사와 동일하며, IMAGE J를 이용하여 영상을 정량적으로 평가하였다. CT 감약계수, 균일도, 노이즈 평가의 경우, CT 정도 관리 영상에 비하여 디지털 처리 영상의 측정값의 표준편차가 더 작아 잡음이 적고 균일한 영상이라고 평가하였으며, 대조도 분해능 평가는 원의 직경의 크기가 큰 1인치, 0.75인치, 0.5인치의 경우 원형, 원의 직경이 작아질수록 타원에 가까운 원형으로 평가되었다. 공간분해능 평가는 영상처리 프로그램의 자동추출 기능을 이용하여, 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 모두 자동으로 추출하여, 정량적인 평가에 매우 유용하다고 평가하였다. 위의 결과 등을 바탕으로 CT 정도관리 영상 평가 시, 영상처리 프로그램을 이용한다면 평가자의 주관적인 판단 오류를 최소화하고, 보다 더 효율적인 정량적평가가 이루어 질 것이라고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.592-600
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• 2016

AAPM CT 성능 평가용 표준 팬텀을 이용한 특수의료장비 품질관리 검사 시, 평가자의 주관적인 평가로 인한 오류를 최소화 하고자 전산화된 평가 프로그램을 이용하여 유용성을 평가하고자 한다. 평가 팬텀으로 AAPM CT Performance Phantom을 사용하였고, 기본 촬영 조건은 품질관리검사와 동일하며, 평가프로그램으로 IMAGE J를 사용하였다. 정량적인 평가로 CT 감약계수와 노이즈측정, 균일도측정, 슬라이스 두께 측정, 대조도 분해능 측정, 공간 분해능 측정의 팬텀 영상을 평가프로그램을 이용하여 영상처리를 한 후 자동추출 된 결과로 평가 하였으며, CT 감약계수, 노이즈, 균일도 측정은 영상처리를 한 영상의 표준편차가 작아 더 균일하다고 평가하였고, 슬라이스 두께 측정은 팬텀영상의 측정값과의 비율 차로 인해 평가에 어려움이 있었다. 대조도 분해능은 원통형의 지름을 6회 측정하여 지름의 평균값과 표준편차를 구해 원의 형태를 평가하였으며, 공간 분해능은 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 자동 추출한 결과 원의 개수를 모두 추출한 결과로 나타났다. 정성적인 평가로 원본영상과 영상 처리한 영상을 육안적으로 비교 평가 하였는데 영상처리 된 영상이 우수한 결과를 나타내었다. 위의 결과 등을 바탕으로 평가자의 주관적인 판단의 오류를 최소화하기 위해서는 정량적인 평가와 정성적인 평가가 함께 이루어져야 하고 전산화된 평가프로그램을 활용한다면 보다 더 효율적인 평가가 이루어 질 것이라고 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.139-143
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• 2023

본 논문에서는 CT영상을 구성하는 RT 알고리즘에 비해 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 기존의 RT보다 빠르게 3D CT 영상 구성을 할 수 있도록 하였으며 두 개의 알고리즘에 대한 영상속도를 비교분석 하였다. 이를 위하여 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 3D CT 영상구성에 있어서 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험결과 TPSM을 이용하여 구성된 단면 영상은 중심점에서 멀어질수록 빈 화소에 의해 영상의 질이 미소하게 감소하지만 TPSM 회전 기반법의 경우에서 영상 구성 속도는 RT알고리즘보다 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.717-723
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• 2023

간 질환을 포함한 여러 복부 질환은 사망에 영향을 줄 수 있다. 복부 질환 진료 시 전산화단층검사는(CT; Computed Tomography) 필수적으로 사용되고 있다. 판독에 유리한 영상을 만들기 위해서 높은 방사선 노출이 따르는데, 이에 대한 화질관리와 환자의 피폭 관리를 위한 다양한 노력이 필요하다. 복부 CT 영상의 화질개선을 위해서 후처리 방식의 웨이블릿(Wavelet) 알고리즘을 제안하였다. 웨이블릿은 입력 영상의 종류에 따라 역치(Threshold) 값을 설정해 주어야 하는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 역치 값을 실험적으로 제안하였고 화질 평가도 하였다. 실험결과, 복부 CT 영상의 최적 역치 값은 50으로 계산되었다. 실험영상 1의 경우 49%, 실험 영상 2의 경우 29% 노이즈가 개선되었고, 대조도도 크게 상승 하였다. 본 연구 결과를 저선량 복부 CT 영상을 획득 후 후처리 방법으로 적용한다면, 화질을 개선시킬 수 있어 질병 판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.185-195
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• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.59-64
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• 2023

최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3207-3209
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• 2000

X-ray CT(Computed Tomography) has been a good modality for non-invasive diagnosis and recently, Conventional CT has been replaced rapidly with Spiral CT in recent. In X-ray CT, spiral scanning has various advantages such as better image quality, reduced scan time (in a single breath-hold), a lower x-ray dose. But, it requires very fast and high performance image processing system to reconstruct slice images from spiral scanning. This paper describes the fast image reconstruction techniques with filtered back projection from the viewpoints of fast algorithm as well as hardware implementation for real-time imaging.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권5호
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• pp.658-663
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• 1999

2D sliced CT images hardly express the human disease in a space. This space expression can be reconstructed into 3D image by piling up the CT sliced image in succession. In medical image, in order to get the reconstructed 3D images, expensive system or much calculation time is needed. But by changing the method of reconstruction procedure and limit the range, the reconstruction time could be reduced. In this study, to reduce the processing time and memory, we suggested a method of interpolation and ray casting processing at the same time in a limited range. Such a limited range processing have advantages that we could reduce the unnecessary interpolation and ray casting. Through a experiment, it is founded that the reconstruction time and the memory was much reduced.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권2호
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• pp.80-82
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• 2014

Purpose Microtia is congenital anomaly of external ear and the reconstruction method for the external ear of microtia patient was based on autogenous costal cartilage framework. The application of 3D printing technique in medical science has made more possibility of human tissue restoration, and we tried to apply this technique in auricular reconstruction field. Materials and Methods As for unilateral microtia patient, the contralateral side ear is normal and reconstructive surgeon tried to mimic it for reconstruction of affected ear. So, we obtained facial CT scan of microtia patient and made mirror image of normal side ear. Moreover, to make the 3D scaffold based on the mirror image of normal ear and to apply this scaffold for the auricular reconstruction surgery, we included auriculocephalic sulcus and anterior fixation part. Results We could successfully obtain mirror image of normal ear, auriculocephalic sulcus and anterior fixation part for 3D scaffold printing. Conclusions Using this CT image processing and 3D printing technique, we will be able to make the scaffold for auricular reconstruction of unilateral microtia patient, and perform auricular reconstruction in near future.