• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권4호
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• pp.212-223
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• 2006

본 연구에서는 방사선치료용 선형가속기의 갠트리 회전에 따른 온-보드 영상장치(on-board imager, OBI)의 회전중심점의 위치 정확도 확인을 위해 제조사에서 제공된 고객인수시험절차서(customer accetpance procedure, CAP)상에서 명시된 방법을 비롯하여 OBI 선원 위치 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$에서 획득된 영상, 갠트리 각도 $10^{\circ}$ 간격으로 촬영된 영상, 콘빔 CT 재구성을 위한 미처리 투사영상 등에 디지털 영상처리 기법을 적용하여 자동으로 오차를 계산하는 새로 제안된 세 가지의 방법들을 각기 적용하여 그 오차를 평가하고 각 방법의 효용성에 대하여 검증하였다. 갠트리 회전에 따른 OBI 회전중심점의 오차 변화 양상 확인을 위해서는 $10^{\circ}$ 간격으로 영상 촬영 후 5차 다항식을 이용하여 조정함수(fitted function)를 구하는 방법이 적절하지만 정도관리 목적으로 최대 오차만을 구하고자 할 경우에는 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$ 등 네 방향에서 촬영된 영상을 이용하여 계산하는 것으로도 충분하였다. 각 방법을 적용하여 오차를 구한 결과 OBI 선원의 위치가 $90^{\circ}$부터 $180^{\circ}$ 사이일 경우 가장 크게 나타났으며 최대값은 0.44 mm였다. 또한 기간에 따른 OBI 회전중심점의 변화 양상은 최대 0.6 mm 이내로 안정적으로 유지되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 방법이 주기적인 정도관리에 적용된다면 간단하면서도 비교적 정확하게 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.249-255
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• 2017

지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.143-151
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• 2016

본 연구의 목적은 별도의 방사선 외부 검출장치 없이 스마트폰 자체의 CMOS 반도체 소자만을 활용하여 의료용 방사선 발생장치에서 발생하는 방사선을 효율적으로 검출하기 위한 최적의 조건과 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구를 통하여 스마트폰에 내장된 CMOS 반도체 소자에 X-선의 선량을 증가시켜가면서 CMOS 영상 센서에서 반응하는 픽셀의 개수 및 밝기 등을 측정하였다. 스마트폰의 전면 카메라가 후면 카메라보다 노이즈가 적고 X-선과 같은 방사선에 대한 반응 특성이 우수하였다. 섬광결정을 사용한 간접 검출방식에 보다 CMOS 자체에 X-선을 반응시키는 직접 검출방식이 더 적은 선량까지 정확하게 검출이 가능하였다. 또한 X-선에 대한 선량의존성은 역치값을 넘어가는 픽셀의 개수를 계산한 Pixel number에 비해 개별 반응한 픽셀의 밝기까지 이용한 Pixel intensity가 더욱 선형적으로 나타났다. 컬러모델에 의한 실험에서는 스마트폰의 컬러모델인 YUV 컬러모델의 값 중 픽셀의 밝기값의 정보를 가지고 있는 Y값을 활용하면 방사선 검출에 있어 효율적일 것으로 사료된다. 향후 이와 같은 방사선 검출을 위한 최적의 조건들과 효율적 검출 알고리즘들에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 방사선 선량의 관리가 효율적이며 체계적으로 이루어 질 수 있기 때문에 국민보건건강에 일조 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제9권4호
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• pp.207-215
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• 1998

방사선의 측정방법으로 현재까지 여러 방법들이 쓰여져 왔다. 여기에는 필름을 이용하는 방법, TLD를 이용하는 방법, 전리함(ion chamber)을 이용하는 방법 등이 대체로 가장 많이 쓰여지는 방법이다. 그러나 본 연구에서는 새로운 방사선측정 방법이 시도되었다. 고분자 젤과 핵자기공명영상 (MRI)을 이용한 방법이 그 것이다. 본 연구의 목적은 방사선 측정을 위한 고분자 젤을 합성하고 합성된 젤을 사용하여 젤의 방사선 흡수선량과의 관계를 MRI 영상으로부터 구해서, 이 결과를 근접치료에 쓰이는 seed 선원의 선량분포를 측정하여 가시화 시키는데 있다. 이를 위해 지름 12 cm 원통형 팬텀에 젤을 합성하고, 이 젤을 뇌정위 방사선수술에 쓰이는 30 mm 콜리메이터를 이용하여 여러 단계의 선량을 젤에 조사하였다. 이렇게 조사된 젤은 MRI 을 촬영하였고 이렇게 촬영된 MRI 영상으로부터 젤팬텀의 각 위치의 횡이완시간 (T$_2$ time)을 영상분석 소프트웨어를 이용하여 계산하였다. 그 결과 젤의 홉수선량과 횡이완시간과는 17 Gy 근처까지는 거의 반비례 ($R^2$=0.993)하는 것을 알 수 있었으며, 이 보다 높은 흡수선량에 대해서는 또 다른 관계가 있음을 알 수 있었다. 또 이것을 이용하여 HDR afterloading system 의 Ir-192 seed 선원에 의한 선량분포와 2 mCi Ir-192 seed 선원에 의한 선량분포를 측정하였다. 그리고 이 것을 각각 치료계획컴퓨터에 의한 선량분포곡선과 비교하였다. 본 연구의 결과로는 고분자 젤을 이용한 방사선의 측정방법을 시도하여 홉수선량과 젤의 특성과의 관계를 밝혔으며, 실제로 그접치료에 쓰이는 seed 선원에 의한 선량분포 곡선을 얻는데 적용하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.159-168
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• 1999

Cardiac disease is one of the leading causes of death in Korea. In quantitative analysis of cardiac function and morphological information by three-dimensional reconstruction of magnetic resonance images, left ventricle provides an important role functionally and physiologically. However, existing procedures mostly rely on the extensive human interaction and are seldom evaluated on clinical applications. In this study, we developed a system which could perform automatic extraction of enpicardial and endocardial contour and analysis of cardiac function to evaluate reliability and stability of each system comparing with the result of ARGUS system offered 1.5T Siemens MRI system and manual method performed by clinicians. For various aspects, we investigated reliability of each system by compared with left ventricular contour, end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stock volume (SV), ejection fraction (EF), cardiac output (CO) and wall thickness (WT). When comparing with manual method, extracted results of developed process using minimum error threshold (MET) method that automatically extracts contour from cardiac MR images and ARGUS system were demonstrated as successful rate 90% of the contour extraction. When calculating cardiac function parameters using MET and comparing with using correlation coefficients analysis method, the process extracts endocardial and epicardial contour using MET, values from automatic and ARGUS method agreed with manual values within :t 3% average error. It was successfully demonstrated that automatic method using threshold technique could provide high potential for assessing of each parameters with relatively high reliability compared with manual method. In this study, the method developed in this study could reduce processing time compared with ARGUS and manual method due to a simple threshold technique. This method is useful for diagnosis of cardiac disease, simulating physiological function and amount of blood flow of left ventricle. In addition, this method could be valuable in developing automatic systems in order to apply to other deformable image models.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.115-120
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• 2010

목적 : 활성자극 파라다임을 사용한 기능적 자기공명영상 데이터에서 자발적 요동에 해당하는 저주파 BOLD 신호의 존재여부를 규명해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 20명의 여자 양궁선수들과 양궁 경험이 없는 23명의 여자들을 대상으로 finger-tapping 파라다임은 30초간의 운동기와 휴지기를 3회 반복하였다. 혈액산소수준의존(BOLD) fMRI 영상은 3.0 T MR 기기에서 경사자장 반향 EPI 영상을 해부학적 영상은 3차원 T1 강조영상을 사용하였다. 뇌활성화 차이는 SPM-5를 사용하여 분석하였고 저주파 요동성분을 찾기 위해 GIFT 프로그램을 사용하였다. 결과 : 두군 모두에서 finger-tapping에 따라 대뇌좌측의 주운동영역과 보조운동영역 그리고 우측 소뇌에서의 활성화가 관찰되었다. GIFT를 사용한 ICA 분석에서 피검자들의 반측 감각운동망, 동측 감각운동망 그리고 인지기능과 연관된 신경망에 해당하는 독립적인 성분들이 구별되었다. 결론 : Finger-tapping fMRI 데이터에서 BOLD 신호의 자발적 요동에 해당하는 저주파 신호 성분들을 ICA 기법을 사용하여 분리해 낼수 있었고 이러한 독립성분들이 일차운동감각 신경망 그리고 운동 인지기능을 담당하는 신경망의 휴지기 신경활동을 나타낸다는 사실을 규명할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.27-31
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• 2009

현재 의료용 엑스선 장비는 기존의 아날로그 방식의 필름, 카세트를 대신하여 디지털 방식인 CR, DR 이 널리 사용되면 그에 관한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 본 연구 에서는 디지털 엑스선 장비의 변환물질로 $BiI_3$(Bismuth tri-iodide)를 적용하여 실험하였으며 기존 선행연구에 비해 만족할만한 결과 값은 얻을 수 없었지만 가장 많이 사용되고 있는 a-Se(Amorphous Selenium)의 단점인 고전압인가와 제작방식의 어려움을 보완할 수 있는 새로운 가능성을 제시해 주었다. 본 연구에서 사용되어진 변환 물질은 순도 99.99%의 $BiI_3$가 이용되었으며 $3cm{\times}3cm$의 크기와 200um의 두께를 가지는 변환물질 층이 제작되었다. 변환 물질의 상하부에는 Magnetron Sputtering system장비를 이용한 ITO 전극이 형성되었다. 형성된 $BiI_3$ 엑스선 변환 물질의 특성 평가를 위해 구조적 분석과 전기적 분석이 이루어 졌다. SEM 측정을 통해 제작된 필름의 표면 및 단면적, 구성 성분을 관찰하였고, 전기적 분석을 위해서는 누설전류, 엑스선에 대한 신호량 및 잡음 대 신호비의 관찰이 이루어졌다. 실험 결과 $BiI_3$는 $1.6nA/cm^2$의 누설전류와 $0.629nC/cm^2$의 신호량을 측정할 수 있었으며, 이렇게 Screen print method로 제작된 엑스선 검출 물질은 PVD방법을 이용해 제작된 물질과 비슷하거나 더 나은 전기적 특성을 가지고 있었고 이는 제작 방법의 간소화 및 수율을 향상 시킬 수 있어 BiI3도 a-Se를 대체하기 위한 변환물질로 적합하다고 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.62-69
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• 2012

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 매 치료 마다 획득되는 Megavoltage cone-beam CT (MVCBCT) 영상을 이용한 재 선량 계산 과정은 필수적이다. 본 연구의 목적은 intensity 보정 방법을 적용한 MVCBCT 영상 기반의 선량 계산 결과와 kilo-voltage CT (kV CT) 영상 기반의 선량 계산 결과의 비교 및 MVCBCT 영상 기반의 선량계산 정확성의 향상이다. MVCBCT 영상의 intensity 교정을 위해 kV CT와 MVCBCT을 이용하여 12 종류의 전자밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀 영상을 획득하고, Cheese 팬텀 영상의 동일한 전자밀도 바에서 표현되는 kV CT 영상과 MVCBCT 영상의 intensity 관계를 도출하였다. 이후 kV CT, MVCBCT를 이용한 Rando 팬텀 영상을 획득하여 MVCBCT 영상은 3차원 강체 정합을 수행하였고 본 과정을 통해 MVCBCT 영상은 kV CT 영상과 마치 동일한 모달리티에서 획득한 영상과 같은 위치 및 intensity 분포로 변환되었고, MVCBCT 영상의 잡음을 없애기 위한 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. 위의 과정을 거친 MVCBCT 영상을 토대로 intensity 교정을 적용한 영상과, intensity 교정을 적용하지 않은 영상, kV CT영상을 기반으로 방사선 치료 계획 시스템을 이용한 선량 계산을 시행 하였다. 선량 계산의 결과는 선량 분포의 차이 및 Percentage difference로 평가되었다. Intensity 보정을 적용한 MVCBCT 영상의 선량 계산 결과의 경우 kV CT 영상 기반의 선량 계산 결과와의 Percentage difference가 두경부 영상의 경우 1.08%, 흉부 영상의 경우 2.44%였다. 본 연구에서 적용한 intensity 변환을 통해 MVCBCT 영상을 이용한 선량 계산의 정확성이 향상됨을 확인하였고, 본 연구 방법은 실제 선량 계산에 적용 및 사용의 편리성을 확인하였다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.123-126
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• 2012

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.