• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
• /
• 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
• /
• pp.57-63
• /
• 2001

Tensor 하면 최근 3D로 white matter내의 섬유질을 멋있게 그려내는 diffusion tensor를 연상합니다. 하지만 여기서 다룰 tensor는 수학적 연산자(operator)입니다. NMR 혹은 MRI에서 스핀을 vector로 표시하고, 이 vector 스핀이 90도 rf pulse에 의해서 z축에서 x-y Plane으로 rotation되는 것을 vector diagram으로 나타냅니다. 그런데 이 vector notation으로는 스핀에 일어나는 여러 현상들을 수식적으로 모델 하는데 한계가 있습니다. 그래서 도입된 모델이 product operator와 tensor operator입니다 (1, 2, 3). 한 예로 우리가 다루는 proton NMR 신호가 single quantum인데 23Na 등에는 multiple quantum 신호가 생기게 되며 이는 vector로는 나타낼 수가 없으며 tensor로 분석이 가능합니다 (4, 5).

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권9호
• /
• pp.1075-1085
• /
• 2012

영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.520-522
• /
• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권8호
• /
• pp.815-826
• /
• 2000

본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.191-194
• /
• 2011

문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.

• 한국가시화정보학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.12-17
• /
• 2023

Aortic valve stenosis is a heart valve disease caused by the accumulation of calcium in the valve, which can divide into tricuspid aortic valve (TAV) stenosis and bicuspid aortic valve (BAV) stenosis depending on the shape of natural valve. In this study, pig heart-based TAV and BAV ex vivo models were fabricated, and the flow characteristics behind a valve were analyzed using 4D flow MRI. Flow behind normal TAV was uniformly distributed, while BAV asymmetrically opened with an eccentric strong jet. Especially, BAV ex vivo model exhibited a secondary flow in the region where the valve closed. In addition, BAV had a 26% higher peak velocity while maintaining similar stroke volume compared with normal TAV. This study would be helpful for understanding the flow characteristics for BAV AS patients.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
• /
• pp.205-205
• /
• 2011

본 연구에서는 한반도의 유역별 대표 기상관측 지점을 선정하여 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 경향성을 분석하였다. 분석을 위한 자료는 실제 강수량 자료(1974~1999년)와 A2시나리오를 따르는 5개의 GCMs(General Circulation Model) 자료를 통계적 상세화한 강수량 자료(1974~2099년)를 이용하여 산정한 지속기간 6개월의 SPI(Standardized Precipitation Index)를 사용하였다. 분석을 위한 대표 기상관측 지점으로는 춘천, 서울, 대전, 대구, 전주, 광주, 부산 지점을 선정하였으며 GCM으로는 호주(CSIRO : MK3), 미국(GFDL : CM2_1), 독일/한국(CONS : ECHO-G), 일본(MRI : CGCM2_3_2), 영국(UKMO : HADGEM1)의 GCM을 선정하였다. 가뭄의 통계적 특성을 분석하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성 분석과 Wavelet Transform 분석을 통한 주기성 분석을 하였으며 Drought Spell을 이용하여 가뭄심도별 발생빈도를 보았다. 그 결과, 경향성 분석에서는 각 GCMs의 차이를 볼 수 있었으며 CSIRO : MK3.0, GFDL : CM2_1, MIUB : ECHO-G 모델에서는 전체적으로 가뭄이 완화되고 MRI : CGCM2_3_2, UKMO : HADGEM1 모델에서는 가뭄이 심화되는 것으로 나타났다. 주기성 분석에서는 춘천, 서울에서는 낮은 주기를 대전, 대구, 전주, 광주, 부산지점에서는 다소 긴 주기를 보여주었다. Drought-spell에 의한 분석에서는 전 관측지점에서 SPI의 이론적인 확률밀도 함수값과 유사하게 나타나고 있었으며 이를 통해, 미래에는 극심한 가뭄의 빈도가 증가하고 있는 것을 예측할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.191-197
• /
• 2011

직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.85-92
• /
• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 과학기술학연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.107-141
• /
• 2010

과학적 활동에서 시각화(visualization)는 새로운 현상을 재현(representation)하기 위한 하나의 방식이다. 특정한 시각화 방식이 믿을만한 재현으로 구성되는 과정은 관련 기구와 실행에 대한 행위자들의 협상과 체화를 수반하는 사회-기술적 과정이며, 이로부터 생산된 시각적 재현은 해당 분과의 사실주의와 인식적 가치에 의해 정당성을 획득한다. 이 논문에서는 얼굴 인식 메커니즘에 대해 서로 다른 주장을 제시하는 두 과학자 그룹이 논문에 제시하고 있는 시각적 이미지들을 분석함으로써, 이들이 특정한 시각화 방식을 구성하여 자신들의 연구 가설을 재현하는 과정을 살펴본다. 두 그룹은 동일한 fMRI 기술을 사용했지만, 서로 다른 fMRI 실험 패러다임과 시각적 자극을 사용함으로써 상이한 이론을 뒷받침 하는 시각적 증거를 만들어냈다. 이 때, fMRI 자극으로 활용된 시각적 이미지는 해당 과학자가 특정한 방식으로 현상에 개입하고 자신의 연구 가설을 실험 가능한 것으로 만드는 도구이자, 다른 과학자들과 소통하고 설득함으로써 연구자가 제시하는 해석의 설득력을 높이는 수단이었다. 이렇게 서로 다른 실험 패러다임 속에서 생산된 시각적 증거들은 뇌영상과 이론적 모델 사이를 연결하는 중간 재현물로, 이러한 시각적 재현의 연쇄가 이루는 정합성에 기초해서 얼굴 인식 메커니즘에 대한 서로 다른 주장에 과학적 가치가 부여되었다. 본 논문의 사례와 같이, 같은 현상에 대한 상이한 재현이 공존하는 현상은 이러한 재현이 과학자 사회 내부의 맥락에 철저히 의존해서 만들어지는 것임을 드러내며, 이는 과학적 지식의 가치와 한계를 다시 생각해볼 수 있는 기회를 제공할 것이다.