• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1383-1391
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• 2011

향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.11-17
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• 2024

폐암은 크기가 다양하고 유사한 밝기값을 갖는 주변 구조물이 존재하기 때문에 흉부 CT 영상에서 폐암을 정확하게 분할하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 심층 감독을 포함하고 UNet3+를 백본으로 사용하는 폐암 분할 네트워크를 제안한다. 또한, 픽셀 기반, 영역 기반 및 형태 기반의 3가지 구성 요소로 이루어진 하이브리드 병변 초점 손실함수를 제안한다. 이를 통해 배경에 비해 작은 영역을 차지하는 폐암 부분에 집중하고, 불명확한 경계를 처리하는데 도움이 되는 형태 정보를 고려할 수 있다. 제안 방법을 UNet 및 UNet3+와 비교 실험을 통해 검증하였고, 제안 방법은 모든 폐암 크기에서 DSC 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2313-2319
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• 2020

The goal of this project is to achieve an accurate segmentation of the pulmonary tumors besides shortening the time and increasing the accuracy. Here, improved region growing (IRG) algorithm is introduced in order to segment the lung tumor with a sufficient accuracy in a shorter time compared to the other basics methods. This comprehensive algorithm was applied on 4 patients CT images and the results of the various steps on segmentation improvement shown 98% accuracy as compared to the basic algorithm. The combination of "multipoint growth start" produced a desirable outcome in accurately bounding the tumor. The proposed algorithm improved tumor identification by less than 13% along with a sufficient percentage of compliance accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.554-556
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• 2011

각종 폐혈관 질환의 발생에 따른 정확하고 빠른 진단의 필요성이 강조되었다. 몇 가지 폐혈관 조영술의 제약사항의 존재로 흉부 CT에 대한 영상 처리의 필요성을 인지하였고 의료 영상처리의 다양성을 위해 ITK를 이용한 폐혈관 분할을 제안하였다. 본 논문은 명암 값을 기반한 방법으로 두 단계의 폐 영역 분할과 혈관 분할의 과정을 수행한다. 각 단계로 폐 영역 분할은 영상 향상, 문턱치 값, 관심영역 잘라내기로 결과 영상을 획득하고 폐 혈관 분할은 획득된 폐 영역에 영역 채우기를 적용하여 얻는다. 분할된 폐혈관 영상을 바탕으로 3차원 시각화 영상을 획득하여 폐혈관에 대한 다양한 관점의 분석 및 진단이 가능할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.19-26
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• 2018

흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권4호
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• pp.1426-1436
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• 2014

In this article, we present a new grey scale image segmentation method based on Fuzzy logic and bitplane techniques which combines the bits of different bitplanes of a pixel inorder to increase the segmentation quality and to get a more reliable and accurate segmentation result. The proposed segmentation approach is conceptually different and explores a new strategy. Infact, our technique consists in combining many realizations of the image together inorder to increase the information quality and to get an optimal segmented image. For segmentation, we proceed in two steps. In the first step, we begin by identifying the bitplanes that represent the lungs clearly. For this purpose, the intensity value of a pixel is separated into bitplanes. In the second step, segmentation values are assigned for each bitplane based on membership table. The segmented values of foreground are combined and the segmentation values of background are combined. The algorithm is demonstrated through the medical computed tomography (CT) images. The segmentation accuracy of the proposed method is compared with two existing techniques. Satisfactory segmentation results have been obtained showing the effectiveness and superiority of the proposed method.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.173-181
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• 2014

본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.529-536
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• 2022

지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.105-114
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• 2015

본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.213-222
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• 2024

본 연구는 폐 방사선 치료를 위한 컴퓨터 단층촬영의 관전압, 관전류 조건에 따라 딥 러닝과 아틀라스기반 자동분할 방법에 따른 생성된 볼륨과 Dice 유사도 계수와 95% 하우스도르프 거리를 분석하였다. 첫 번째 결과로 관전압 관전 류의 변화에 생성된 볼륨의 결과에서는 아틀라스기반인 smart segmentation 방법이 가장 적은 볼륨 변화를 보여주었으며, 딥 러닝을 사용한 Aview RT ACS와 OncoStudio에서는 100 mAs보다 낮은 관전류에서는 볼륨이 작아지는 걸 확인했다. 두 번째 결과인 Dice 유사도 계수에서는 Aview RT ACS가 OncoStuido 보다 2% 높은 결과를 보여주고 있으며, 95% 하우스도르프거리 결과에서도 Aview RT ACS가 OncoStudio 보다 평균 0.2~0.5% 높게 분석되었다. 하지만 관전류와 관전압에 따라 각각의 결과의 표준편차에서는 오히려 OncoStudio가 낮으므로 볼륨의 변화에서도 일관성 있을 거라 사료된다. 따라서 폐 방사선 치료를 위한 CT 촬영조건에서 낮은 관전압과 낮은 관전류에서 딥 러닝 기반 자동분할 프로그램을 사용할 때는 주의가 필요하며, 일정 관전압, 관전류 이상에서 기존에 사용하고 있는 아틀라스기반 자동분할 프로그램과 유사한 결과를 도출할 수 있었다.