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.
This review aims to provide a brief, comprehensive overview of advanced technologies of nuclear medicine physics, with a focus on recent developments from both hardware and software perspectives. Developments in image acquisition/reconstruction, especially the time-of-flight and point spread function, have potential advantages in the image signal-to-noise ratio and spatial resolution. Modern detector materials and devices (including lutetium oxyorthosilicate, cadmium zinc tellurium, and silicon photomultiplier) as well as modern nuclear medicine imaging systems (including positron emission tomography [PET]/computerized tomography [CT], whole-body PET, PET/magnetic resonance [MR], and digital PET) enable not only high-quality digital image acquisition, but also subsequent image processing, including image reconstruction and post-reconstruction methods. Moreover, theranostics in nuclear medicine extend the usefulness of nuclear medicine physics far more than quantitative image-based diagnosis, playing a key role in personalized/precision medicine by raising the importance of internal radiation dosimetry in nuclear medicine. Now that deep-learning-based image processing can be incorporated in nuclear medicine image acquisition/processing, the aforementioned fields of nuclear medicine physics face the new era of Industry 4.0. Ongoing technological developments in nuclear medicine physics are leading to enhanced image quality and decreased radiation exposure as well as quantitative and personalized healthcare.
We designed and implemented a medical image query system, including a relational database and DBMS (database management system), which can visualize image data and can achieve spatial, attribute, and mixed queries. Image data used in querying can be visualized in slice, MPR(multi-planner reformat), volume rendering, and overlapping on the query system. To reduce spatial cost and processing time in the system. brain images are spatially clustered, by an adaptive Hilbert curve filling, encoded, and stored to its database without loss for spatial query. Because the query is often applied to small image regions of interest(ROI's), the technique provides higher compression rate and less processing time in the cases.
In traditional Chinese medical (TCM) science, tongue images can be observed for medical diagnosis; however, the tongue diagnosis of TCM is influenced by the subjective factors of doctors, and the diagnosis results vary from person to person. Quantitative TCM tongue diagnosis can improve the accuracy of diagnosis and increase the application value. In this paper, digital image processing and pattern recognition technologies are employed on mobile device to classify tongue images collected in different health states. First, through grayscale integral projection processing, the trough is found to localize the tongue body. Then the tongue body image is transferred from RGB color space to HSV color space, and the average H and S values are considered as the color features. Finally, the diagnosis results are obtained according to the relationship between the color characteristics and physical symptoms.
Heart related special images are classified as Cardiac US, XA, CT, MRI. Several Problem is caused by image compression, control and medical support point, so most big hospitals have created a Cadiac PACS differentially in past years. For this reason, create a conflict in inner colleague and patient, protector that result from 2 data processing server operating independently in 1 medical center area. For this reason, we sugges an alternative model of best medical control process together with understand the current situation on medical facility.
본 논문에서는 원격제어가 가능한 의료용 로봇 응용을 위한 웹기반-영상처리 시스템을 구현하였다. 개발된 소프트웨어 시스템은 다양한 영상처리 모듈과 원격 제어동작 모듈로 계층적으로 구성되어 있으며, 계층적 구성은 상위계층의 복잡한 응용을 위한 확장성과 웹에서의 접근성을 만족하였다. 또한, 응용환경의 변화에 따른 처리된 영상의 표시, 전송, 저장 및 공유를 위하여 다양한 DICOM, VRML, CAD (STL) 파일형식을 지원하였다. 메시지를 기반으로 한 데이터 교환과 객체-지향 모듈과 오픈소스 기반의 소프트웨어 구성은 다양한 원격 의료 응용에 따른 다양한 요구조건에 맞는 효율적인 동적 조합이 가능할 것이다.
Lee, Cho Hee;Kim, Eun Bin;Lee, Onseok;Kim, Eun Young
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4241-4254
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2019
The efficiency and accuracy of handwriting measurement could be improved by adopting digital image processing. This study developed a computer-based Korean Handwriting Assessment tool. Second graders participated in this study by performing writing tasks of consonants, vowels, words, and sentences. We extracted boundary parameters for each letter using digital image processing and calculated the variables of size, size coefficient of variation (CV), misalignment, inter-letter space, inter-word space, and ratio of inter-letter space to inter-word space. Children were also administered traditional handwriting and visuomotor tests. Digital variables from image processing were correlated with these previous tests. Using these correlations, we established a three-point scoring system that computed test scores for each variable. We analyzed inter-rater reliability between the computer rater and human rater and test-retest reliability between the first and second performances. The validity was examined by analyzing the relationship between the Korean Handwriting Assessment and previous handwriting and visuomotor tests. We suggested the Korean Handwriting Assessment to measure size, size consistency, misalignment, inter-letter space, inter-word space, and space ratio using digital image processing. This Korean Handwriting Assessment tool proved to have reliability and validity. It is expected to be useful for assessing children's handwriting.
Since the progress of digital medical imaging techniques, it has been needed to compress the variety of medical images. In medical imaging, reversible compression of image's region of interest (ROI) which is diagnostically relevant is considered essential. Then, improving the global compression rate of the image can also be obtained by separately coding the ROI part and the remaining image (called background). For this purpose, the present work proposes an efficient reversible discrete cosine transform (RDCT) based embedded image coder designed for lossless ROI coding in very high compression ratio. Motivated by the wavelet structure of DCT, the proposed rearranged structure is well coupled with a lossless embedded zerotree wavelet coder (LEZW), while the background is highly compressed using the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique. Results coding shows that the performance of the proposed new coder is much superior to that of various state-of-art still image compression methods.
Intravascular ultrasound images of coranary artery contain very important informations on heart disease. The intimal contours on the image show informations and data to examine intravascular problems of patients. A new computation algorithm to detect the intimal and adventitial contours from the intravascular images was developed. An Image processing on gray level image was used. It uses arrays of pixels in each radial lines on the images. A "Robert" filter was adopted at first step for one dimensional image processing. Some other calculation techniques were developed to inclose the accuracy of automatically detected contours. The standard contour data to compare with automatically detected contour data were obtained through manually tracing by experienced cardiological medical doctors. The result of the new algorithm shows high accuracy of 80 % matching with the standard contour data.
의료 영상 처리는 특수한 전문 분야로서 새롭게 개발되는 기술을 임상에 적용하고 그 결과를 전문 의사들이 분석하여 기술을 보완하면서 발전시켜 나간다. 그러므로, 새로운 의료 영상 처리 알고리즘을 임상에 쉽게 적용하고 그 결과를 분석할 수 있는 도구의 필요성은 매우 크다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시각 프로그래밍 기법을 도입하여 프로그래밍 전문 기술이 없는 일반 의사들도 의료 영상 처리 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 환경을 설계하고 구현하여 의료 영상 알고리즘의 적용을 편리하게 하려고 한다. 개발된 시각 프로그래밍 환경에는 의료영상처리에 필요한 다양한 함수들을 코딩하여 아이콘(Icon)으로 정의한 다음, 함수 라이브러리로 만들어 놓았다. 사용자는 영상처리 응용 프로그램을 개발할 때에, 명령어나 변수를 타이핑하여 프로그램을 작성하는 대신, 아이콘으로 정의되어 제공되는 함수들 중에서 필요한 함수를 선택하고, 이들 사이의 자료흐름에 따라 아이콘들을 연결시켜서 프로그램의 논리를 자료흐름도(Dataflow Diagram)로 표현하여 작성하면 된다. “VPI(Visual Programming Interface)”라고 불리는 그래픽 편집기는 자료 흐름도를 그려내는 창과 준비된 함수 라이브러리를 시각화하여 보여주는 창으로 구성되어 있다. 함수 라이브러리에 포함된 함수들을 용도에 따라서 분류하고, 사용자가 필요한 함수를 찾기 쉽고 사용하기 편리하도록 시각화하여 하이퍼볼릭 트리(Hyperbolic Tree)라는 새로운 형태로 표현하였다. 하이퍼볼릭 트리를 사용하면 함수들의 개별적 특성과 함수들을 분류한 전체 구조를 한꺼번에 잘 볼 수 있다. 개발된 프로그램의 사용자 인터페이스를 쉽게 구현할 수 있는 “GUI Builder”라는 도구를 설계하고 구현하였다. 개발된 프로그래밍 환경을 사용하면 프로그래밍 전문 지식이 없는 의사도 쉽게 영상 처리 응용 프로그램을 작성하여 최신 의료영상 처리 기법을 쉽게 임상에 적용하고 실험할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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