• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1540-1546
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• 2017

디지털 영상 처리는 군사, 의료, 영상인식 시스템, 로봇, 산업 등의 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 일반적으로 영상에 중첩되는 잡음에는 발생 원인과 형태에 따라 다양하며, AWGN 및 임펄스 잡음이 대표적이다. 영상처리에서 잡음 제거는 영상 분할, 영상 인식, 특징 추출 등의 전처리 과정에서 필수적이다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 캐니 에지를 이용하여 비에지 영역과 에지 영역을 구분하여 각 영역에 따라 필터를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상, 에지 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.24-32
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• 2010

본 연구에서는 Optical Flow Method의 추적 성능을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Median Filter, Binarization, Morphology, Canny Edge, Contour Detecting 및 Approximation Method를 기반으로 개발되었다. Optical Flow 추적 성능 향상 여부를 평가하기 위해 Lucas-Kanade Optical Flow 알고리즘에 개발된 전처리 알고리즘을 적용하고, 전처리 알고리즘이 적용되지 않은 Optical Flow 영상과 추적 결과를 비교 분석하였다. 또한, Median Filter와 Histogram Equalization으로 구성된 기존 전처리 알고리즘과의 결과 비교를 통해, 개발된 전처리 알고리즘의 추적 성능 향상여부를 평가하였다. 실험결과, 전처리 알고리즘을 적용하지 않은 영상과 기존 전처리 알고리즘을 적용한 영상은 특징영역의 분할이 이루어지지 않아, Optical Flow의 추적 정확도가 매우 낮게 나타났다. 반면, 개발된 전처리 알고리즘을 적용한 영상에서는 외곽선이 내외부로 세분화되고, 외곽선 트리가 구성됨에 따라 Optical Flow의 추적 성능이 매우 높게 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.29-38
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• 2018

본 논문에서는 무릎 MR 영상에서 반월상 연골의 자동 위치화, 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통한 반월상 연골 분할 및 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통한 반월상 연골 자동 분할 방법을 제안한다. 첫째, 뼈와 무릎 관절 연골을 분할한 후 이를 이용하여 반월상 연골의 관심볼륨영역을 자동 위치화한다. 둘째, 반월상 연골의 관심볼륨영역에서 형상 및 밝기값 분포 가중치를 고려한 다중 아틀라스 기반 지역적 가중 투표를 통해 반월상 연골을 분할한다. 셋째, 밝기값이 유사한 측부 인대로의 누출을 제거하기 위해 형상 및 거리 가중치를 고려한 패치 기반 윤곽선 특징 분류를 통해 반월상 연골 분함을 개선한다. 제안 방법을 통한 분할 결과와 수동 분할 결과 간 다이스 유사계수는 내측 반월상 연골은 80.13%, 외측 반월상 연골은 80.81%를 보였으며 다중 아틀라스 기반 지역적 가중투표를 통한 분할 방법과 비교하여 내 측 및 외측 반월상 연 골 각각 7.25%, 1.31% 향상되었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.68-71
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• 1997

The early detection of brest cancer is clearly a key ingredient for any strategy designed to reduce breast cancer mortality. Microcalcification(MCC) is one of the primary signatures to discriminate between normal and cancerous tissue. The detection and locating procedures can be automated by digital image processing, however, MCCs have various sizes, shapes, and intensity levels in film images, so it is difficult to find accurate locations and sizes. Firstly, we made quantitative analysis for many characteristic features of mammograms that can be used to segment MCCs from normal tissues. Secondly, we developed algorithms proper to segmentation like pattern matching. The performance was evaluated with TP and FP rates.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.367-368
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• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1476-1485
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• 2020

Segmenting OCT retinal images into layers is important to diagnose and understand the progression of retinal diseases or identify potential symptoms. The task of manually identifying these layers is a difficult task that requires a lot of time and effort even for medical professionals, and therefore, various studies are being conducted to automate this using deep learning technologies. In this paper, we use cGAN-based neural network to automatically segmenting OCT retinal images into seven terrain-type regions defined by six layer boundaries. The network is composed of a Segnet-based generator model and a discriminator model. We also proposed a dynamic programming algorithm for refining the outputs of the network. We performed experiments using public OCT image data set and compared its performance with the Segnet-only version of the network. The experimental results show that the cGAN-based network outperforms Segnet-only version.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.83-95
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• 2018

목 적 : 폐암의 호흡동조방사선치료(Respiratory Gated Radiotherapy, RGRT)계획수립 후 표적 주변에 위치하고 있는 정상장기의 경우에는 움직임과 용적변화가 고려되지 않은 상태에서 선량평가가 이루어지는 경우가 많다. 본 연구에서는 적응형방사선치료(Adaptive Radiotherapy, ART)에서 많이 사용되는 변형영상정합(Deformable Image Registration, DIR)을 이용하여 호흡동조방사선치료 시 특정 위상에서의 정상장기의 움직임을 반영한 4차원-선량평가를 진행하였으며, 3차원 선량평가와의 차이를 연구하였다. 또한, 폐암의 치료계획평가 시 환자 호흡에 따른 정상장기의 움직임과 용적변화에 대한 분석 및 고려가 필요한 지 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 호흡동조방사선치료를 받은 폐암 환자 10명을 대상으로 하였다. Eclipse(Ver 13.6 Varian, USA)로 최고 위상 CT영상에 그려진 구조물을 모든 위상영상에 Propagation($Eclipse^{TM}$)이나 Segmentation Wizard($Eclipse^{TM}$)의 메뉴로 동일하게 설정하였으며, Center-to-Center 방식으로 구조물의 움직임 및 용적을 분석하였다. 또한, 4차원 선량평가를 위해 VELOCITY 프로그램(VELOCITY Ver 4.0, Varian, USA)을 이용하여 각 위상의 영상과 선량분포를 최고 위상 CT영상에 변형하였으며, 선량을 합산하여 정상장기의 4차원 선량평가를 실시하고, 3차원 선량평가와 비교분석을 하였다. 또한, 4차원 선량분포의 검증을 위해 $QUASAR^{TM}$ Phantom(Modus Medical Devices)과 $GAFCHROMIC^{TM}$ EBT3 Film(Ashland, USA)을 사용하여 4차원 감마분석을 시행하였다. 결 과 : 들숨과 날숨 구간의 움직임은 우측 폐가 축 방향 $0.989{\pm}0.34cm$로 가장 컸으며, 척수가 측 방향 -0.001 cm로 가장 작았다. 30~70 % 구간의 움직임은 식도가 축 방향 $0.52{\pm}0.21cm$로 가장 컸으며, 척수가 전후방향 $0.013{\pm}0.01cm$로 가장 작았다. 용적은 우측 폐가 33.5 %로 가장 큰 변화율을 보였다. 3차원 선량평가와 4차원 선량평가에서의 PTV 선량균질지수(Conformity Index, CI) 값과 처방선량지수(Homogeneity Index, HI) 값의 차이는 각각 최대 0.076, 0.021, 최소 0.011, 0.0으로 평가되었다. 정상장기의 경우 4차원 선량평가에서 0.0045~2.76 % 차이를 보였다. 모든 환자의 4차원 감마통과율은 평균 $98.1{\pm}0.42%$로 확인되었고, 모두 기준 95 %를 통과하였다. 결 론 : 모든 환자의 PTV 선량균질지수 값은 4차원 선량평가 시 더 유의한 값임을 확인할 수 있었으며, 처방 선량지수는 두 선량평가에서 차이를 보이지 않았다. 호흡에 의한 움직임이 고려된 4차원 선량분포에서 PTV 경계부분이 채워져 3차원 선량분포에서보다 선량이 더욱 균질한 것을 확인할 수 있었다. 정상장기의 4차원 선량평가에서 0.004~2.76 % 차이가 있었으며, 척수를 제외한 모든 정상장기에서 두 평가방법의 차이유의를 확인할 수 있었다. 정상장기의 3차원 선량평가 시 과소평가가 이루어 질 수 있다는 사실을 본 연구를 통해 알 수 있었으며, 호흡에 의한 정상장기의 선량변화가 예상되는 경우 변형영상정합을 이용한 4차원 선량평가를 고려할 수 있을 것이다. 변형영상정합을 이용한 4차원 선량평가는 환자의 호흡에 의한 정상장기의 움직임과 용적 변화를 반영하는 조금 더 현실적인 선량평가방법이 될 것이라고 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1257-1263
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• 2006

다양한 의료진단 자동화 기기들이 개발되고 있으나 대부분 서양의학에 집중되어 있는 현실이고, 한의학의 진단시 자동화 및 정량화를 위한 장치 개발은 미미하다. 한편, 한의학에서의 네가지 진단 방법 중 하나인 망진은 환자의 관형과 찰색을 통해 질병의 유무와 경중을 진단한다. 망진을 시행할 때 얼굴에서 이목구비와 명당 부위의 상태가 특히 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 망진을 위한 얼굴 요소들을 추출하기 위한 방법을 제안하고, 남여 얼굴 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.385-396
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• 1993

본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.81-87
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• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.