• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제10권3호
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• pp.317-322
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• 1989

In this paper, brain CT images are automatically segmented to reconstruct the 3-D scene from consecutive CT sections. Contextual segmentation technique was applied to overcome the partial volume artifact and statistical fluctuation phenomenon of soft tissue images. Images are hierarchically analyzed by region growing and graph editing techniques. Segmented regions are discriptively decided to the final organs by using the semantic informations.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1990년도 춘계학술대회
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• pp.33-37
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• 1990

In this paper, a new method for lung area segmentation in chest radiographs has been presented. The movivation of this study is to include fuzzy informations about the relation between the image date structure and the area to be segmented in the segmentation process efficiently. The proposed method approached the segmentation problem in the perspective of pattern classification, using trainable pattern classifier, multi-layer perceptron. Having been trained with 10 samples, this method gives acceptable segmentation results, and also demonstrated the desirable property of giving better results as the training continues with more training samples.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.191-197
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• 2013

방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.39-42
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• 2000

In our study, by observing and analyzing normal liver in abdominal CT image, we estimated gray value range and generated binary image. In the binary image, we achieved the number of hole which is located between pixels. Depending on the ratio, we processed the input image to 4 kinds of mesh images to remove the noise part that has the different ratio. With the Union image of 4 kinds of mesh images, we generated the template representing general outline of liver and subtracted from the binary image so the we can represent the organ boundary to be minute. With results of proposed method, processing time is reduced compared with existing method and we compared the result image to manual image of medical specialists.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제11권1호
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• pp.71-74
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• 1990

In the medical modalities, three-dimensional objects must be reconstructed from the consecutive slices. but the slime separation is usually much greater than the pixel size within an individual slices. In this paper, an interpolation scheme for filling the spare between the shapes in two successive slices is developed. It minimizes the computation involvement in segmentation of 3-D reconst ructlon process as well as more accurately approximates the object than the linear interpolation method.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.49-54
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• 2016

Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권1호
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• pp.100-106
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• 2004

In this paper, we present a novel, rapid approach for the detection of brain tumors and deformity boundaries in medical images using a genetic algorithm with wavelet based preprocessing. The contour detection problem is formulated as an optimization process that seeks the contour of the object in a manner of minimizing an energy function based on an active contour model. The brain tumor segmentation contour, however, cannot be detected in case that a higher gradient intensity exists other than the interested brain tumor and deformities. Our method for discerning brain tumors and deformities from unwanted adjacent tissues is proposed. The proposed method can be used in medical image analysis because the exact contour of the brain tumor and deformities is followed by precise diagnosis of the deformities.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1765-1772
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• 2012

의료기기 및 진단 기술의 발달로 신체 장기의 이식에 대한 성공률이 향상되었으며 특히 간 기능 장애에 의한 간이식이 늘어나는 추세이다. 영상처리 및 분석의 발달로 간 이식을 위한 간의 체적을 구하는 방법들이 정확성과 효율성이 높아졌다. 본 논문은 각 알고리즘들의 신속한 비교 및 분석, 빠른 프로토타입 개발에 효과적인 MeVisLab을 사용하여 간 영역을 분할하고 재구성하였다. 원본 영상에 문턱치 값 적용과 영역 확장법을 적용하여 간 영역을 분할하고 Morphology와 구멍 채우기, 관심영역 설정으로 노이즈 및 불필요한 객체를 제거하여 간을 분할하였다. MeVisLab의 사용으로 높은 시간적 효율과 다양한 비교 및 분석 모듈 사용 방법을 제시하여 의료영상처리 연구의 저변 확대에 기여하리라 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1062-1075
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• 2010

의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1994년도 추계학술대회
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• pp.39-42
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• 1994

An automatic multi-threshold algorithm for segmentation of 2D ultrasound images based on average filtering and the characteristics of speckle noise in 2D ultrasound image is proposed. To do this, we investigate the histogram of difference between $7{\times}7$ averaging histogram and $3{\times}3$ averaging histogram. And, we find zero crossing points in the positive portion of the differenced histogram and select middle points of the zero crossing points. We assign these selected points to characteristic points. The thresholds are the center of two characteristic points. Then we segment 2D ultrasound image by using these thresholds and extract edges from applying edge operator to optimal segmented image. Experimental results show that the segmented regions are devided accurately around the homogeneous region.