• Journal of Trauma and Injury
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• 제22권2호
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• pp.206-211
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• 2009

Purpose: Abdominal CT (computed tomography) is a principal diagnostic imaging modality for torso trauma at the Emergency Department (ED). When acute osseous pelvic injuries are detected by abdominal CT, additional three-dimensional (3D) reconstruction pelvic CT is often performed. We compared abdominal CT with pelvic CT to provide information about acute osseous pelvic injuries. Methods: A retrospective investigation of patients'electronic medical records during the five year period between January 1, 2004 and December 31, 2008 among Korean soldiers who underwent pelvic CT after abdominal CT at the ED was conducted. Axial images of abdominal CT were compared with axial images and 3D reconstruction images of pelvic CT. Results: Sixteen patients underwent subsequent pelvic CT after abdominal CT. Axial images of abdominal CT showed the same results in terms of fracture detection and classification when compared to axial images and 3D reconstruction images of pelvic CT. Pelvic CT (including 3D reconstruction images) followed by abdominal CT neither detected additional fracture nor changed the fracture type. Conclusion: This study has failed to show any superiority of pelvic CT (including 3D reconstruction images) over abdominal CT in detecting acute osseous pelvic injury. When 3D information is deemed be mandatory, 3D reconstructions of abdominal CT can be requested rather than obtaining an additional pelvic CT for 3D reconstruction.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.396-405
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• 2021

In surgery to remove pancreatic cancer, it is important to figure out the shape of a patient's pancreas. However, previous studies have a limit to detect a pancreas automatically in abdominal CT images, because the pancreas varies in shape, size and location by patient. Therefore, in this paper, we propose a method of learning various shapes of pancreas according to the patients and adjacent slices using Faster R-CNN based on Inception V2, and automatically detecting the pancreas from abdominal CT images. Model training and testing were performed using the NIH Pancreas-CT Dataset, and intensity normalization was applied to all data to improve pancreatic detection accuracy. Additionally, according to the shape of the pancreas, the test dataset was classified into top, middle, and bottom slices to evaluate the model's performance on each data. The results show that the top data's mAP@.50IoU achieved 91.7% and the bottom data's mAP@.50IoU achieved 95.4%, and the highest performance was the middle data's mAP@.50IoU, 98.5%. Thus, we have confirmed that the model can accurately detect the pancreas in CT images.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.717-723
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• 2023

간 질환을 포함한 여러 복부 질환은 사망에 영향을 줄 수 있다. 복부 질환 진료 시 전산화단층검사는(CT; Computed Tomography) 필수적으로 사용되고 있다. 판독에 유리한 영상을 만들기 위해서 높은 방사선 노출이 따르는데, 이에 대한 화질관리와 환자의 피폭 관리를 위한 다양한 노력이 필요하다. 복부 CT 영상의 화질개선을 위해서 후처리 방식의 웨이블릿(Wavelet) 알고리즘을 제안하였다. 웨이블릿은 입력 영상의 종류에 따라 역치(Threshold) 값을 설정해 주어야 하는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 역치 값을 실험적으로 제안하였고 화질 평가도 하였다. 실험결과, 복부 CT 영상의 최적 역치 값은 50으로 계산되었다. 실험영상 1의 경우 49%, 실험 영상 2의 경우 29% 노이즈가 개선되었고, 대조도도 크게 상승 하였다. 본 연구 결과를 저선량 복부 CT 영상을 획득 후 후처리 방법으로 적용한다면, 화질을 개선시킬 수 있어 질병 판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.553-560
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• 2005

일반적으로 간경변에 동반된 비장은 비대한 것으로 알려져 있다. 본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하여 비장의 웨이브 패턴(wave patten)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 사람의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 간경변을 가지고 있는 환자의 복부 CT 영상에서 비장은 왼쪽 측면에 깊은 웨이브 부분이 존재하였다. 정상간의 경우에도 왼쪽 측면에 웨이브가 존재하기도 하나 깊이가 깊지 않음을 알 수 있다. 그러므로, 간경변을 가진 비장의 웨이브 부분들의 면적의 합이 정상간을 가진 비장의 웨이브 면적보다 크다는 것을 알 수 있다. 나아가, 간경변을 보유한 영상에서 비장의 웨이브 부분을 추출하여 원형성(circularity)을 살펴보았을 때 정상간에 수반된 비장의 웨이브 부분보다 더 원형에 가깝다는 것을 알 수 있었다. 본 논문은 위와 같이 관찰된 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 비장 비대를 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 단순히 비장의 크기만을 이용하지 않고 비장의 형태 변화로써 국소적 비장 비대를 자동 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1960-1969
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• 2016

In this paper, we propose an automatic hierarchical organ segmentation method on abdominal CT images. First, similar atlases are selected using bone-based similarity registration and similarity of liver, kidney, and pancreas area. Second, each abdominal organ is roughly segmented using image-based similarity registration and intensity-based locally weighted voting. Finally, the segmented abdominal organ is refined using mask-based affine registration and intensity-based locally weighted voting. Especially, gallbladder and pancreas are hierarchically refined using location information of neighbor organs such as liver, left kidney and spleen. Our method was tested on a dataset of 12 portal-venous phase CT data. The average DSC of total organs was $90.47{\pm}1.70%$. Our method can be used for patient-specific abdominal organ segmentation for rehearsal of laparoscopic surgery.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.803-808
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• 2002

본 논문은 복부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서의 자동화된 신장 및 신장암 추출에 관한 연구를 수행하였다. 필름으로 보관된 복부 CT 영상을 디지털화하여 영상분석을 수행하였으며, 명암값에 의한 임계값(Gray-Level Thresholding) 처리 기법을 사용하여 신장만을 분리하였다. 신장암의 샘플영상에 대한 텍스쳐(Texture)분석 결과를 토대로, 대표적인 통계적 모멘트 값인 평균 및 표준 편차값을 동질성 시험 기준으로 삼아 신장암의 SEED를 선택하였다. 선택된 SEED의 중앙 픽셀을 시작점으로 하여, 명암값을 동질성 시험기준으로 사용한 영역확장(Region Growing) 방법을 적용하여 신장암을 추출하였다. GE사의 Hispeed Advantage CT 스캐너를 사용하여 촬영된 9개의 예, 총 113매 영상을 Lumisys LS-40 필름 디지타이저로 디지털화 하여 적용한 결과, 85%의 신장암 추출 민감도를 가진다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.532-541
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• 2005

본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하석 비장의 웨이브 패턴(wave pattern)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 환자의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 간경변을 가지고 있는 환자의 복부 CT 영상에서 비장은 왼쪽 측면에 깊은 웨이브 부분이 존재하였다. 정상간의 경우에도 왼쪽 측면에 웨이브가 존재하기도 하나 깊이가 깊지 않음을 알 수 있다. 그러므로, 간경변을 가진 비장의 웨이브 부분들의 면적의 합이 정상간을 가진 비장의 웨이브 면적보다 크다는 것을 알 수 있다. 나아가, 간경변을 보유한 영상에서 비장의 웨이브 부분을 추출하여 원형성(circularity)을 살펴보았을 때 정상간에 수반된 비장의 웨이브 부분보다 더 원형에 가깝다는 것을 알 수 있었다. 본 논문은 위와 같이 관찰된 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 간경변을 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 꼬리엽과 우엽의 비율 테스트를 생략하고 비장만으로 간경변 보유 간을 자동 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권9호
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• pp.854-865
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• 2022

Photon-counting detector (PCD) CT is a new CT technology utilizing a direct conversion X-ray detector, where incident X-ray photon energies are directly recorded as electronical signals. The design of the photon-counting detector itself facilitates improvements in spatial resolution (via smaller detector pixel design) and iodine signal (via count weighting) while still permitting multi-energy imaging. PCD-CT can eliminate electronic noise and reduce artifacts due to the use of energy thresholds. Improved dose efficiency is important for low dose CT and pediatric imaging. The ultra-high spatial resolution of PCD-CT design permits lower dose scanning for all body regions and is particularly helpful in identifying important imaging findings in thoracic and musculoskeletal CT. Improved iodine signal may be helpful for low contrast tasks in abdominal imaging. Virtual monoenergetic images and material classification will assist with numerous diagnostic tasks in abdominal, musculoskeletal, and cardiovascular imaging. Dual-source PCD-CT permits multi-energy CT images of the heart and coronary arteries at high temporal resolution. In this special review article, we review the clinical benefits of this technology across a wide variety of radiological subspecialties.

• Journal of International Society for Simulation Surgery
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• 제1권1호
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• pp.37-40
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• 2014

Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권5호
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• pp.311-317
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• 2015

The aim of this study is to develop a 3D registration algorithm for positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) and magnetic resonance (MR) images acquired from independent PET/CT and MR imaging systems. Combined PET/CT images provide anatomic and functional information, and MR images have high resolution for soft tissue. With the registration technique, the strengths of each modality image can be combined to achieve higher performance in diagnosis and radiotherapy planning. The proposed method consists of two stages: normalized mutual information (NMI)-based global matching and independent component analysis (ICA)-based refinement. In global matching, the field of view of the CT and MR images are adjusted to the same size in the preprocessing step. Then, the target image is geometrically transformed, and the similarities between the two images are measured with NMI. The optimization step updates the transformation parameters to efficiently find the best matched parameter set. In the refinement stage, ICA planes from the windowed image slices are extracted and the similarity between the images is measured to determine the transformation parameters of the control points. B-spline. based freeform deformation is performed for the geometric transformation. The results show good agreement between PET/CT and MR images.