• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.231-239
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• 2001

This paper proposes a region segmenting method for the Pap-smear image. The proposed method uses a pixel classifier based on neural network, which consists of four stages : preprocessing, feature extraction, region segmentation and postprocessing. In the preprocessing stage, brightness value is normalized by histogram stretching. In the feature extraction stage, total 36 features are extracted from $3{\times}3$ or $5{\times}5$ window. In the region segmentation stage, each pixel which is associated with 36 features, is classified into 3 groups : nucleus, cytoplasm and background. The backpropagation network is used for classification. In the postprocessing stage, the pixel, which have been rejected by the above classifier, are re-classified by the relaxation algorithm. It has been shown experimentally that the proposed method finds the nucleus region accurately and it can find the cytoplasm region too.

• 한국건강관리협회지
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• 제2권1호
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• pp.27-37
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• 2004

Background 'For many years, the Papanicolaou smear has been used to detect pre-malignant and malignant disease of the cervix. Although cervical cytology screening programmes have result in the reduction of cervical cancer incidence and mortality, Pap smear have been subjected to intense scrutiny and criticism in recent years. So cervicography is introduced. Cervicography is an adjunct method of cervical cancer screening intended to complement Papanicolaou smear. Cervicography involve obtaining and evaluating a photographic image of the cervix. The purpose of this investigation was to evaluate the efficacy of Papanicolaou smear and cervicography in cervical cancer screening. Materials & Methods : This study population was of 74 women, who visited department of obstetrics & Gynecology, Korea association of Health Promotion Chung-nam branch from January, 20O2 to October, 2003. All patients were taken Pap smear before cervicography, and then two cervicography was obtained with applying5% acetic acid. Those women in whom abnormalities were detected by either test subsequently obtained histologic specimen. Results : 1. The sensitivity and the specificity of Papanicolaou smear was 92.1% and 72.7%respectively.2. The sensitivity and the specificity of cervicography was 88.9% and 54.5% respectively. The false negative rate, and false positive rate of Papanicolaou smear were 7.9%, 27.2% respectively. The false negative rate, and false positive rate of cervicography were 11.1%,45.5% respectively. Conclusions . Papanicolaou smear is a useful method and an important tool for detecting cervical cancer. However when Papanicolaou smear and Cervicograpy is used together, the sensitivity is higher than for Papanicolaou smear used alone.

• 대한세포병리학회지
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• 제5권1호
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• pp.15-22
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• 1994

Cancer of the cervix is the most common malignancy in women in developing countries and the second most common cancer in women throughout the world with approximately 500,000 new cases each year. Prevention of this large number of premature deaths among women is, therefore, a goal worthy of urgent and serious consideration. Due to its high diagnostic disagreement among pathologists and large quantity of specimens, it is necessary to develop an automatic screening system measuring morphologic and densitometric features of the samples. Many research works have been published but most of them used Feulgen stained specimens which are not a usual staining method used in clinics. In this thesis, an automatic cancerous nucleus detection method essential to a screening system with papanicolaou stained specimens called Pap-smear is proposed which employs image processing techniques. It uses edge information to segment objects and morphologic as well as densitometric information to distinguish cancerous nuclei from dirts or normal nuclei. It has produced useful results in our study.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1992-1998
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 효과적인 세포핵 영역 추출과 인식 및 분류를 위해서는 세포진 영상의 배경 그리고 세포핵과 세포질 영역의 정확한 구분이 중요하다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵 영역과 배경을 효과적으로 분할하기 위 해 Median 필터를 적용하여 전체적인 영상의 명암값을 보정한 후, Gaussian 필터를 적용하여 그레이 영상에서 존재하는 잡음을 제거한다. Kapur 방법을 통해 배경과 세포의 엔트로피 누적 확률을 이용하여 영상을 이진화 한다. 자궁 경부진 영상에서는 군집화된 세포 영 역 이 빈번하게 나타난다. 군집화가 심화된 세포영역에서는 그 영역의 평균 명암도 값을 이용하여 세밀하게 영역을 재분할 한다. 그런 후, 미세잡음을 제거하기 위해 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 분할된 영역에서 세포들의 후보영역을 추출한다. 추출된 세포영역은 크기, 면적 비율, 핵 외곽의 방향성 정보를 이용하여 정상 세포와 암세포를 인식 및 분류한다. 실험 결과에서는 제안된 방법의 성능이 전문의와 소견과 비교적 근접한 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.533-535
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• 1999

자궁경부진 세포인식 시스템에 있어서 가장 중요한 것이 영상처리를 이용하여 세포핵과 세포질을 추출하여 세포의 형태적인 정보를 알아내는 과정이다. 기존의 전역 thresholding 기법이나 region growing의 경우는 pap smear 검사를 통해 얻어진 세포 영상을 분할할 수 있는 region growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold growing 기법을 제안한다. 제안된 region growing 기법은 초기에 seed를 검출할 때 local threshold 개념을 도입하여 seed의 검출을 고르게 하고, 2가지 확장 조건을 사용하여 영역을 확장한다. 첫 번째 확장 조건은 비정상 세포나 artifact가 많아서 어둡게 나타나는 영상이나 세포질과 배경의 경계가 뚜렷하지 않아서 세포질의 구별이 어려운 영상의 영역 분할이 가능하도록 그 특성을 반영하고, 두 번째 조건은 세포가 흡수하는 빛의 양이 일정하다는 가정으로 영상에서의 지역 특성(gray level, color 등을 반영한다. 제안된 기법은 정상세포 영상뿐만 아니라 비정상 세포 영상에 대하여 over-segment나 under-segment하는 경우를 줄여서 영역 분할에 좋은 결과를 보인다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권1호
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• pp.16-20
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• 2001

목적 : 제 3기 흉선종에서 수술후 방사선치료의 효과를 평가하고 최적의 방사선 치료 방법을 알아보고자 함이 본 연구의 목적이다. 대상 및 방법 : 1987년 6월부터 1999년 5월까지 본원에서 제 3기 흉선종으로 진단받고 수술후 방사선치료를 시행한 24명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 1명은 완전 절제술을 시행받았고 17명은 불완전 절제술을 나머지 6명은 조직검사만을 시행받았다. 환자의 나이는 20세부터 62세의 분포를 나타내었고 평균연령은 47세였다. 남녀의 성비는 14대 10였다. 6 또는 10 MeV 리니악을 이용하여 방사선치료를 시행하였고 종격동 및 알려진 잔여병변부위를 조사하였다. 쇄골하 림프절은 조사야에 포함되지 않았다. 조사된 총 방사선 양은 30 내지 56 Gy였으며 한명만이 30 Gy를 조사 받았고 18명은 최소한 50 Gy이상을 조사 받았다. 추적기간은 12개월 내지 8년이었고 중앙값은 40개월였다. 결과 : 전체 환자에서 전반적인 국소제어율은 5년에 $67\%$였다. 1년, 3년 밑 5년 국소재발율은 각각 $18\%,\;28\%$ 및 $33\%$였다. 불완전 절제술 및 조직검사만을 시행받은 환자에서 국소제어율은 각각 $76\%$ 및 $33\%$였다. 5년 생존율은 관찰치가 $57\%$, 조정치가 $72\%$였다. 불완전 절제술을 시행받은 환자와 조직검사만을 시행받은 환자의 5년 생존율은 각각 $62\%$와 $30\%$였으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 결론 : 제 3기 흉선종환자에서 수술 후 방사선치료는 안전하고 효과적인 치료방법이라 사료된다. 수술시 절제면에 가깝거나 특히 불완전 절제를 시행받은 환자에서 수술 후 방사선치료가 도움을 주리라 생각된다.thasone점안액의 대체약물로 사용될 수 있을 것으로 평가된다.E 처리하여 얻어진 영상이 해부학적 구조를 판독하는데 도움이 죄었다. 결론 : GSE 영상의 재구성은 대조도를 증가 시킬뿐 아니라 인체내 관심부위의 농도분포를 별도로 재구성할 수 있으므로 이중방사선조사(double exposure)에 의해 발생되는 화질의 저하를 보정함으로써 화질 개선을 가능하게 하였다. Linacgram 화질 개선은 simulation image 및 치료계획에서 발생한 DRR과 multi-layer 중첩영상 분석에 사용할 수 있으며 영상 비교 시 치료부위의 신속하고 정밀한 확인을 가능하게 하였다.알 수 있었다. 시뮬레이터에서 DRR을 구현했을 때 각각의 치료 조건들에 대해 오차가 임상적용 범위 안에 있어서 이 팬톰을 이용하여 주기적인 QC/QA에 사용할 수 있음을 보였다.에서의 NOS2 mRNA의 발현을 시작으로 비교적 일관된 발현 양상을 보여 주었고 그에 따라 폐포세척액 내의 NO 및 TGF-$\beta$ 단백의 양이 변하였다. 그러나 예상과는 달리 56일 째에는 NOS2와 TGF-$\beta$가 모두 발현하여, 좀 더 많은 개체 수를 대상으로 장기간을 통해 발현 양상을 관찰할 필요성이 있으며, 이 연구를 바탕으로 NOS2 억제제를 사용하여 TGF-$\beta$의 발현 양상에 어떤 변화가 오는지에 대한 연구가 필요하다고 평가되었다.1)가 의미있는 인자로 나타났고, 재발율에 있어서는 CEA가 $\geq$5 ng/ml인 경우, SCC는 $\geq$2 ng/ml인 경우가 2$\~$3배 높은 것으로 나타났다. 결론: 방사선치료 후 Pap smear, CEA, SCC는 생존율과 재발율에 모두 비교적 의미있게 작용하는 예후인자로 나타나 앞으로 방사선치료 후 환자의 추적관찰시