• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.802-804
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• 2005

제안된 연구에서는 기존의 일반 CT(Computerized tomography) 영상이 아닌 MDCT(Multi Detector CT) 영상을 이용하여 장기 추출에 관한 연구를 진행하였다. 조영제를 이용한 복부 MDCT 영상으로부터 모폴로지(morphology) 기법을 통해 간에 근접한 노이즈를 제거하고, 기존의 Otsu threshold를 개선하여 간의 명암값 분포를 구분할 수 있는 임계치를 구하였다. 찾아진 임계치를 이용하여 영상을 이진화하고, 최종적으로 위치정보를 이용하여 간에 해당하는 부분들을 추출하였다. 이러한 방식은 명암값과 위치정보를 이용하여 간을 추출한 후 다시 노이즈 문제를 해결하는 기존의 알고리즘과 비교했을 때, 처리 방식이 단순해지고 속도가 향상되었다. 추출된 간은 간 이식술이나 절제술에 필요한 간 내부의 혈관 인식과 간의 부분체적 계산 연구에 중요한 정보로 사용될 수 있을 것이다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제15권2호
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• pp.72-78
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• 2019

Pathology is the motor that drives healthcare to understand diseases. The way pathologists diagnose diseases, which involves manual observation of images under a microscope has been used for the last 150 years, it's time to change. This paper is specifically based on tumor detection using deep learning techniques. Pathologist examine the specimen slides from the specific portion of body (e-g liver, breast, prostate region) and then examine it under the microscope to identify the effected cells among all the normal cells. This process is time consuming and not sufficiently accurate. So, there is a need of a system that can detect tumor automatically in less time. Solution to this problem is computational pathology: an approach to examine tissue data obtained through whole slide imaging using modern image analysis algorithms and to analyze clinically relevant information from these data. Artificial Intelligence models like machine learning and deep learning are used at the molecular levels to generate diagnostic inferences and predictions; and presents this clinically actionable knowledge to pathologist through dynamic and integrated reports. Which enables physicians, laboratory personnel, and other health care system to make the best possible medical decisions. I will discuss the techniques for the automated tumor detection system within the new discipline of computational pathology, which will be useful for the future practice of pathology and, more broadly, medical practice in general.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.819-822
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• 2005

본 연구는 MDCT 영상을 이용하여 인체의 장기인 간을 추출하고 그 간 내부의 혈관을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 간에는 2개의 주요혈관이 있는데 생체 간 이식 수술시 필수적인 간의 절개 비율 및 간 내의 혈관 모습들을 제공하여 의료진에게 수술 전 혈관 형태에 대한 정확히 정보를 파악하도록 함으로써 혈관의 손상을 최대한으로 줄일 수 있도록 하여 수술 성공률을 높이는데 중요한 역할을 할 수 있다. 간을 이식 할 때 기증자와 수혜자가 동시에 생존하기 위해서는 기증자의 간으 크기가 중요하며 둘다 생존하기 위해서는 기증자는 자신의 간의 35% 이상을 남겨야 하며 수혜자 또한 생존을 위해 자신의 간의 40% 이상에 해당하는 간을 이식 받아야 하는데 간 이식에 있어서 절단 부분을 결정하는데 중요한 중간 정맥을 찾아내어 보여 줌으로써 중간 정맥을 중심으로 3가닥의 굵은 혈관과 주변혈관의 손상을 최소화하고 비율을 잘 맞추어 절단 할 수 있도록 수술하는데 도움을 줄 수 있다. 각 혈관은 원형성과 다양한 각도를 갖는 막대형의 형태를 가지고 있다는 특징을 이용해 morphological filtering을 통해 추출한 후 조합하여 재구성을 하여 혈관의 모습으로 생성해 낼 수 있었다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.19-25
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• 2014

PET/MRI에서는 MRI의 진단적 가치를 높이기 위해 T1 조영제를 사용하고 있다. PET의 감쇠 보정을 위해 T1 시컨스 계열인 VIBE DIXON은 조영제에 직접적으로 영향을 미치지만, 실제 ${\mu}-map$과 감쇠 보정된 PET 영상에는 큰 변화가 없었다. 그러므로 PET/MRI 검사시 조영제 사용은 PET 데이터 얻기 전 후 언제든 사용할 수 있을 것이다.