• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.501-506
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• 2008

기존 스네이크 알고리즘은 에너지 함수의 정의에 의해 복잡한 객체의 윤곽을 추출하는데 어려움이 있고, GVF 방법은 에너지 맵 계산 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠르고, 복잡한 객체의 윤곽을 잘 추출하는 방법을 제안한다. 객체 윤곽의 복잡도는 곡률로 정의하여 곡률 값이 임계치 이상이면 스네이크 포인트를 추가하여 객체의 윤곽을 추출하였다. 다수의 복잡한 영상에 실험을 통해 계산속도 및 윤곽 추출 성능을 개선하는 결과를 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.231-237
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• 2024

뇌손상에서 생존자의 경우 지속적인 장애를 유발하고 뇌출혈에 따른 경막외 혈종(EDH) 및 경막하 혈종(SDH)은 주요 임상 질환 중 하나라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터단층검사(CT; Computed Tomography) 영상을 기반으로 뇌출혈에 따른 혈종을 자동 분할하고 3차원으로 모델링하고자 하였다. 혈종의 자동 분할을 위해서 개선된 GVF(gradient vector flow) 알고리즘을 구현하였다. 영상으로부터 경사 벡터를 계산과 반복계산을 거친 후 자동 분할을 하고 분할 좌표를 이용해서 3차원 모델을 생성하였다. 실험결과, 혈종의 경계에 대해서 정확하게 분할 성공하였다. 경계 부분과 얇은 혈종부분에서도 결과가 좋은 것으로 나타났고, 3차원 모델을 통해서 여러 방향에서 혈종의 강도, 확산 방향, 면적 등을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발 한 뇌출혈 부위의 평면정보와 3차원 모델은 의료진에게 보조적인 진단자료로서 활용 될 수 있을 것으로 판단한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2798-2800
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• 2003

Active contour models(called Snakes) are methods for the image segmentation. Many researchers have developed snake algorithms and then published such as GVF, GGF snake. In this paper, we present a pre-process for GGF snake algorithm. This process removes noise so that snakes can flow smoothly. In experiment, we compared a image removed noise with a image corrupted by noise. In result, the pre-process produced a good image for GGF Snake and is necessary.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.670-675
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• 2015

Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권2호
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• pp.183-190
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• 2014

본 논문은 해양플랜트용 다상유동 펌프 개발에 대한 주제로 연구를 수행한 내용이다. 연구 수행을 위하여 다상유동 펌프 임펠러와 디퓨져 기본 모델을 선정한 후 수치해석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 계획법(DOE)을 이용한 최적 설계를 수행하기 위해 임펠러와 디퓨져에 대한 설계 변수와 변수 변화 범위를 선정하였으며 선정된 변수들에 대한 시험 셋을 산출하여 수치해석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 각 시험 셋에 대한 성능 평가 결과를 분석하여 설계 변수들에 대한 영향성 평가를 수행하였으며 최종적으로 다상유동 펌프에 대한 최적 모델을 도출하였다. 추가적으로 다상유동 해석을 수행하여 기체체적률(Gas Volume Fraction) 변화에 따른 성능을 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.266-274
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• 2009

복부대동맥류는 주로 65-75세의 중년이후 남성과 흡연자에서 주로 발생한다. 가장 중요한 증세는 대동맥 파열로서 생명에 치명적이며, 혈관벽이 헐고 약해지고 파열되어 많은 양의 혈액이 복강 내로 쏟아지는 것을 의미한다. 복부대동맥박리를 치료하기 위해서는 3차원 영상 정보가 필요하고, 수술시 임상의사에게 많은 도움이 된다. 3차원 정보는 MDCT로부터 계산되고 3차원 모델은 2차원 CT영상의 분할로 계산된 좌표로부터 재구성된다. 따라서 3차원 영상의 질은 2차원 영상의 분할알고리듬에 의존적이다. 본 연구에서는 목적장기만을 모델링하기 위해서 가변형 능동모델을 제안한다. 가변형 능동모델은 외부힘에 의해서 에너지가 최소화되는 수렴하는 모델이다. 외부힘은 GVF로 불리며, 그레이레벨 또는 영상으로 부터의 이 진경계지도의 구배가 확산되는 것을 계산한다. 실험결과 복부대동맥박리에 적용해서 3차원 표면재구성을 성공했으며, 분할알고리듬의 특성으로 시각적 및 정량적인 평가도 성공했다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권2호
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• pp.90-94
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• 2024

Diagnosing wounds presents a significant challenge in clinical settings due to its complexity and the subjective assessments by clinicians. Wound deep learning algorithms quantitatively assess wounds, overcoming these challenges. However, a limitation in existing research is reliance on specific datasets. To address this limitation, we created a comprehensive dataset by combining open dataset with self-produced dataset to enhance clinical applicability. In the annotation process, machine learning based on Gradient Vector Flow (GVF) was utilized to improve objectivity and efficiency over time. Furthermore, the deep learning model was equipped U-net with residual blocks. Significant improvements were observed using the input dataset with images cropped to contain only the wound region of interest (ROI), as opposed to original sized dataset. As a result, the Dice score remarkably increased from 0.80 using the original dataset to 0.89 using the wound ROI crop dataset. This study highlights the need for diverse research using comprehensive datasets. In future study, we aim to further enhance and diversify our dataset to encompass different environments and ethnicities.