• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.307-310
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• 2021

지난 몇년간 유방 초음파영상을 이용한 신호 및 영상처리 기술과 자동 영상 최적화 기술, 유방 종괴 자동 검출 및 분류 기술 등, 컴퓨터 보조 진단(computer-aided diagnosis, CAD)을 활용하는 연구들이 활발히 진행되어지고 있다. 컴퓨터진단기술이 개발될수록 암의 조기 발견이 정확하고 빠르게 진행되어 건강 보험과 환자의 검사 빙용을 줄일 수 있고 조직 검사에 대한 불안감을 없앨 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GLCM(gray level co-occurrence matrix)을 사용하여 초음파 영상에서 종양의 정량적 분석을 진행하여 컴퓨터보조 진단에 활용 가능성을 실험하였다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2006년도 제33회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.144-144
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• 2006

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.13-18
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• 2004

최근 몇 년간 방사선 의학진단과 관련된 연구가 한층 높아진 가운데 유방암은 여성의 암 중에서 1위를 차지하고 조기에 진단하고 치료하기 위한 국가적인 노력이 필요한 시점이다. 이렇듯 여성들의 유방암 발생빈도수가 급증하면서 대두 되고 있는 것이 조기 진단방법인 Mammography와 초음파 진단이며 그로인하여 발생하는 오진률 역시 많은 연구가 진행 되고 있다. 먼저 Mammography 및 초음파 진단의 문제점 보면 첫째 촬영과정에서의 오차, 둘째 영상의 선명도 ,셋째 전문의의 판독에 대한오차, 넷째 의사의 경험으로 진단함으로 표준화가 존재하지 않는다는 공통적인 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 CAD 시스템의 프레임웍 및 요소 기술을 제시하여 의사의 진단을 보조적 수행이 보다 수월하도록 하고자 한다. 본 연구에서는 CAD시스템의 기능은 Detection기능(Image enhancement, Morphology, segment detection)과 Diagnosis기능( Neural Natwork등을 이용하여 증상을 판단)이다. 또한 과거 자료를 이용한 변이 및 변화를 예측함으로써 향후 있을 위험요소에 대비가 가능한 모듈과 전문의사가 대화형으로 빠르게 진단지식을 구축할 수 있는 지능형, 대화형 온라인 진단기능을 추가함으로써 외국의 CAD시스템과는 많은 차이가 있다고 볼 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권4호
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• pp.705-713
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• 2024

본 종설에서는 모니터코퍼레이션(주)의 폐결절 검출을 위한 인공지능 기반 컴퓨터 보조 병변 검출(artificial intelligence-based computer-aided detection; 이하 AI-CAD) 소프트웨어 LuCAS-plus의 임상적 활용에 관한 연구와 실제 사용 경험을 기술하였다. AI-CAD의 폐암 검진에 대한 임상시험에서는 민감도와 특이도 측면에서 의료진의 판단과 비슷한 수준의 성능을 보였으며, 악성 종양의 폐전이 진단에 적용한 실증연구에서도 높은 검출 성능을 보여주었다. 또한 폐전이 진단에서 AI-CAD와 결절 매칭 알고리즘을 함께 사용할 경우 위양성 결과를 유의하게 감소시킬 수 있었다. 실제 판독에서도 AI-CAD를 적용함으로써 흉부 CT 판독의 정확성을 향상시키고, 판독에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있었다. 종합하면, 폐결절 검출 AI-CAD는 폐암 검진과 악성 종양 경과 관찰 흉부 CT 판독에 유의한 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Clinical Endoscopy
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• 제55권3호
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• pp.355-364
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• 2022

Background/Aims: Colonoscopy is the gold standard diagnostic method for colorectal neoplasia, allowing detection and resection of adenomatous polyps; however, significant proportions of adenomas are missed. Computer-aided detection (CADe) systems in endoscopy are currently available to help identify lesions. Diminutive (≤5 mm) and nonpedunculated polyps are most commonly missed. This meta-analysis aimed to assess whether CADe systems can improve the real-time detection of these commonly missed lesions. Methods: A comprehensive literature search was performed. Randomized controlled trials evaluating CADe systems categorized by morphology and lesion size were included. The mean number of polyps and adenomas per patient was derived. Independent proportions and their differences were calculated using DerSimonian and Laird random-effects modeling. Results: Seven studies, including 2,595 CADe-assisted colonoscopies and 2,622 conventional colonoscopies, were analyzed. CADe-assisted colonoscopy demonstrated an 80% increase in the mean number of diminutive adenomas detected per patient compared with conventional colonoscopy (0.31 vs. 0.17; effect size, 0.13; 95% confidence interval [CI], 0.09-0.18); it also demonstrated a 91.7% increase in the mean number of nonpedunculated adenomas detected per patient (0.32 vs. 0.19; effect size, 0.05; 95% CI, 0.02-0.07). Conclusions: CADe-assisted endoscopy significantly improved the detection of most commonly missed adenomas. Although this method is a potentially exciting technology, limitations still apply to current data, prompting the need for further real-time studies.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 1998

X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화는 유방암의 조기 검출에 중요한 징후로 이용된다. 본 논문은 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회를 검출하여 그것의 위치를 표시하는 컴퓨터 보조 검출 방법을 제안한다. 제안된 검출방법의 구성도는 ROI9region of interest)선택, 필름흠제거, srdm(surrounding region dependence method), 분류기, 그리고 위치 표시로 구성되어 있다. SRDM은 이미 저자들에 의해 제안되었으며, 이것은 현재의 픽셀을 둘러싸고 있는 두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를 상기시킬 수 있다

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.319-322
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• 1997

This paper presents a CAD (Computer-Aided Diagnosis) system or detection of breast cancer, which is composed of personal computer, X-ray film scanner, high resolution display and application softwares. There are three major algorithms implemented in the application software. The irst algorithm is the adaptive enhancement of the digitized X-ray mammograms based on the first derivative and the local statistics. The second one is to detect the clustered microcalcifications by using the statistical texture analysis, and the third one is the classification of the clustered microcalcifications as malignant or benign by using the shape analysis. These algorithms were verified by real experiments.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권5호
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• pp.2375-2382
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• 2016

Cancer is a major health problem in Oman. It is reported that cancer incidence in Oman is the second highest after Saudi Arabia among Gulf Cooperation Council countries. Based on GLOBOCAN estimates, Oman is predicted to face an almost two-fold increase in cancer incidence in the period 2008-2020. However, cancer research in Oman is still in its infancy. This is due to the fact that medical institutions and infrastructure that play central roles in data collection and analysis are relatively new developments in Oman. We believe the country requires an organized plan and efforts to promote local cancer research. In this paper, we discuss current research progress in cancer diagnosis using machine learning techniques to optimize computer aided cancer detection and classification (CAD). We specifically discuss CAD using two major medical data, i.e., medical imaging and microarray gene expression profiling, because medical imaging like mammography, MRI, and PET have been widely used in Oman for assisting radiologists in early cancer diagnosis and microarray data have been proven to be a reliable source for differential diagnosis. We also discuss future cancer research directions and benefits to Oman economy for entering the cancer research and treatment business as it is a multi-billion dollar industry worldwide.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권7호
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• pp.3651-3658
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• 2016

Computer-aided diagnosis of breast cancer is an important medical approach. In this research paper, we focus on combining two major methodologies, namely fuzzy base systems and the evolutionary genetic algorithms and on applying them to the Saudi Arabian breast cancer diagnosis database, to aid physicians in obtaining an early-computerized diagnosis and hence prevent the development of cancer through identification and removal or treatment of premalignant abnormalities; early detection can also improve survival and decrease mortality by detecting cancer at an early stage when treatment is more effective. Our hybrid algorithm, the genetic-fuzzy algorithm, has produced optimized systems that attain high classification performance, with simple and readily interpreted rules and with a good degree of confidence.

• 전기학회논문지
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• 제65권8호
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• pp.1424-1429
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• 2016

Segmentation is one of the first steps in most diagnosis systems for characterization of dental caries in an early stage. The purpose of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make more precise diagnosis. We proposed the semi-automatic method for the segmentation of dental caries on digital x-ray images. Based on a manually and roughly selected ROI (Region of Interest), it calculated the contour for the dental cavity. A snake algorithm which is one of active contour models repetitively refined the initial contour and self-examination and correction on the segmentation result. Seven phantom tooth from incisor to molar were made for the evaluation of the developed algorithm. They contained a different form of cavities and each phantom tooth has two dental cavities. From 14 dental cavities, twelve cavities were accurately detected including small cavities. And two cavities were segmented partly. It demonstrates the practical feasibility of the dental lesion detection using Computer-aided Detection (CADe).