• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.362-369
• /
• 2014

본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권3호
• /
• pp.327-336
• /
• 2004

일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다

• 대한디지털의료영상학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.32-44
• /
• 2002

The role of radiology department has been greatly increased in the past few years as the technology in the medical imaging devices improved and the introduction of PACS (Picture Archiving and Communications System) to the conventional film-based diagnostic structure is a truly remarkable factor to the medical history. In addition, the value of using digital information in medical imaging is highly expected to grow as the technology over the computer and the network improves. However, the current medical practice, using PACS is somewhat limited compared to the film-based conventional one due to a poor image quality. The image quality is the most important and inevitable factor in the PACS environment and it is one of the most necessary steps to more wide practice of digital imaging. The existing image quality control tools are limited in controlling images produced from the medical modalities, because they cannot display the real image changing status. Thus, the image quality is distorted and the ability to diagnosis becomes hindered compared to the one of the film-based practice. In addition, the workflow of the radiologist greatly increases; as every doctor has to perform his or her own image quality control every time they view images produced from the medical modalities. To resolve these kinds of problems and enhance current medical practice under the PACS environment, we have developed a program to display a better image quality by using the ROI optical density of the existing gray level values. When the LUT is used properly, small detailed regions, which cannot be seen by using the existing image quality controls are easily displayed and thus, greatly improves digital medical practice. The purpose of this study is to provide an easier medical practice to physicians, by applying the technology of converting the H-D curves of the analog film screen to the digital imaging technology and to preset image quality control values to each exposed body part, modality and group of physicians for a better and easier medical practice. We have asked to 5 well known professional physicians to compare image quality of the same set of exam by using the two different methods: existing image quality control and the LUT technology. As the result, the LUT technology was enormously favored over the existing image quality control method. All the physicians have pointed out the far more superiority of the LUT over the existing image quality control method and highly praised its ability to display small detailed regions, which cannot be displayed by existing image quality control tools. Two physicians expressed the necessity of presetting the LUT values for each exposed body part. Overall, the LUT technology yielded a great interest among the physicians and highly praised for its ability to overcome currently embedded problems of PACS. We strongly believe that the LUT technology can enhance the current medical practice and open a new beginning in the future medical imaging.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권4호
• /
• pp.259-268
• /
• 2008

일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.

• 생물정신의학
• /
• 제18권4호
• /
• pp.232-238
• /
• 2011

Objectives Optimized voxel based morphometry (VBM) has been increasingly applied to investigate differences in the brain morphology between a group of patients with mild cognitive impairment (MCI) and control subjects. Optimized VBM permits comparison of gray matter (GM) volume at voxel-level from the entire brain. The purpose of this study was to assess the regional GM volume change measured by optimized VBM in MCI subjects compared to controls. Methods Twenty patients with MCI and 20 control subjects with normal cognition were recruited for this study. We applied the optimized VBM protocol to the image data including study-specific template and the modulation of the data with the Jacobian determinants. GM volume differences between the MCI subjects and the control subjects and their correlations with the neuropsychological performances were investigated. Results Optimized VBM analysis revealed GM volume reduction in hippocampus, precentral gyrus, insula and parietal operculum in the MCI group compared to the control group (family wise error corrected p < 0.05). Korean version of the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's disease (CERAD-K) word list recall scores were significantly correlated with the GM volumes of hippocampus, precuneus and posterior cingulate in the MCI group (FWE corrected p < 0.05). Conclusions The results confirm previous findings of atrophic changes in medial temporal lobe and parietal lobe in the MCI group and suggest that these abnormalities may be related with cognitive decline and prognosis in patients with MCI.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권5호
• /
• pp.451-457
• /
• 2001

본 논문은 컴퓨터단층촬영 영상에서의 자동화된 결절성 폐암의 추출 및 체적계산을 수행하였다. 배경으로부터의 흉부 분리 및 흉부로부터 폐영역으로의 분리를 위해 명암값 임계치 방법이 사용되었고, 폐 경계선 주위에 위치하는 폐암을 폐영역으로 포함시키기 위해 스캔닝-볼(Scanning-Ball) 알고리즘을 사용하였다. 폐영역으로부터 높은 명암값을 가진 부분만을 추출하는데, 이는 폐암, 혈관 또는 부분볼륨중의 하나이다. 추출된 폐암 후보자중에서 폐암을 구별하기 위해 크기, 솔리드(Solid) 형태, 평균값, 표준편차, 픽셀의 빈돗수와 명암값과의 상관계수가 사용되었으며, 식별된 폐암의 체적 및 원형율을 계산하였으며, 이를 내림차순으로 분류하였다. 19개 케이스, 총 621개 영상에 적용한 결과, 95%의 폐암추출 민감도를 가진다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제15권7호
• /
• pp.1041-1050
• /
• 2001

Control of bone cement volume (PMMA) may be critical for preventing complications in vertebroplasty, the percutaneous injection of PMMA into vertebra. The purpose of this study was to predict the optimal volume of PMMA injection based on CT images. For this, correlation between PMMA volume and textural features of CT images was examined before and after surgery to evaluate the appropriate PMMA amount. The gray level run length analysis was used to determine the textural features of the trabecular bone. Extimation of PMMA volume was done using 3D visualization with semi-automatic segmentation on postoperative CT images. Then, finite element (FE) models were constructed based on the CT image data of patients and PMMA volume. Appropriate material properties for the trabecular bone were assigned by converting BMD to elastic modulus. Structural reinforcement due to the changes in PMMA volume and BMD was assessed in terms of axial displacement of the superior endplate. A strong correlation was found between the injected PMMA volume and the area of the intertrabecular space and that of trabecular bone calculated from the CT images (r=0.90 and -0.90, respectively). FE results suggested that vertebroplasty could effectively reinforce the osteoporotic vertebra regardless of BMD or PMMA volume. Effectiveness of additional PMMA injection tended to decrease. For patients with BMD well lower than 50mg/ml, injection of up to 30% volume of the vertebral body is recommended. However, less than 30% is recommended otherwise to avoid any complications from excessive PMMA because the strength has already reached the normal level.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권7호
• /
• pp.737-744
• /
• 2005

본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.571-575
• /
• 1998

초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.277-286
• /
• 2014

본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.