• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2124-2148
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• 2017

Accurate facial expression recognition (FER) requires reliable signal filtering and the effective feature extraction. Considering these requirements, this paper presents a novel approach for FER which is robust to noise. The main contributions of this work are: First, to preserve texture details in facial expression images and remove image noise, we improved the anisotropic diffusion filter by adjusting the diffusion coefficient according to two factors, namely, the gray value difference between the object and the background and the gradient magnitude of object. The improved filter can effectively distinguish facial muscle deformation and facial noise in face images. Second, to further improve robustness, we propose a new feature descriptor based on a combination of the Histogram of Oriented Gradients with the Canny operator (Canny-HOG) which can represent the precise deformation of eyes, eyebrows and lips for FER. Third, Canny-HOG's block and cell sizes are adjusted to reduce feature dimensionality and make the classifier less prone to overfitting. Our method was tested on images from the JAFFE and CK databases. Experimental results in L-O-Sam-O and L-O-Sub-O modes demonstrated the effectiveness of the proposed method. Meanwhile, the recognition rate of this method is not significantly affected in the presence of Gaussian noise and salt-and-pepper noise conditions.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권3호
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• pp.45-50
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• 2005

산업용, 의학용 및 군사용, 환경감시용 등 다양한 분야에서 UV 카메라가 이용되고 있다. 높은 분해능과 고효율을 가진 GaN 계열의 III-V족 질화물 반도체를 이용하여 제작한 UV 센서인 포토다이오드로 부터 최적의 자외선 응답을 읽어낼 수 있는 ROIC(ReadOut IC)를 개발 했다. FPA(Focal Plane Array)용 UV $8{\times}8$ ReadOut IC(ROIC)를 설계를 위하여 포토다이오드 타입 센서 소자를 커패시터로 모델링하였다. ROIC는 검출되는 신호를 받아 이를 증폭하고 잡음제거 필터링을 거쳐 픽셀 단위로 순차적으로 출력하는 기능을 수행하도록 하였다. ROIC는 $0.5{\mu}m$ 2Poly, 3Metal N-well CMOS process를 이용하여 제작되었으며, 이방성 전도성 페이스트 (Anisotropic Conductive Paste:ACP)를 사용하는 gold stud bumping 공정으로 ROIC와 포토다이오드 어레이를 하이브리드 패키지 (package)한 후 PC에서 자외선 영상으로 확인함으로써 ROIC의 동작을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.23-31
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• 2000

본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.751-759
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• 2010

본 논문에서는 초음파 영상에서 끊어진 구조의 연결성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 대상 픽셀의 밝기값과 주변픽셀의 그라디언트 정보를 사용하여 연결 여부를 결정하게 된다. 끊어진 구조로 판단되어진 픽셀은 그 밝기값을 증가시켜 연관성 있는 구조로 연결시키게 된다. 이후 시각적 자연스러운 표현을 위하여 비등방성 확산 필터링을 적용하여 수행하게 된다. 연산속도의 이득을 위하여 제안하는 연결성 향상 방법의 구조행렬은 그라디언트 정보와 확산 방향을 결정하는 확산 필터의 구조행렬과 통일한 구조행렬을 사용하였다. 실험은 끊어진 구조가 나타나는 실제 초음파 영상에 대해 수행하였으며 제안된 방법에 의해 끊어진 구조가 연결되어 졌음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.73-76
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• 2011

본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사를 이용하여 획득한 소재 영상에서 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선하기 위한 개선된 결함 검출 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 명암 대비를 강조하기 위해 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 비파괴 영상의 명암 대비를 강조한다. Stretching 기법이 적용된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 비파괴 영상의 경계 영역을 추출하고, 영상의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터링을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 임계치 이진화 기법을 적용하여 경계 영역의 기울기를 계산하고, 계산된 기울기를 이용하여 비파괴 영상의 영역을 세분화한다. 세분화된 영역을 구분하기 위해 Grassfire Labeling 기법을 적용한다. Grassfire Labeling 기법이 적용된 영상을 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 비파괴 영상에 적용한 후에 대각선 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 획득한 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 더 효과적으로 소재의 결함을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.110-116
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• 2006

Finite element method (FEM) provides several advantages over other numerical methods such as boundary element method, since it allows truly volumetric analysis and incorporation of realistic electrical conductivity values. Finite element mesh generation is the first requirement in such in FEM to represent the volumetric domain of interest with numerous finite elements accurately. However, conventional mesh generators and approaches offered by commercial packages do not generate meshes that are content-adaptive to the contents of given images. In this paper, we present software that has been implemented to generate content-adaptive finite element meshes (cMESHes) based on the contents of MR images. The software offers various computational tools for cMESH generation from multi-slice MR images. The software named as the Content-adaptive FE Mesh Generation Toolbox runs under the commercially available technical computation software called Matlab. The major routines in the toolbox include anisotropic filtering of MR images, feature map generation, content-adaptive node generation, Delaunay tessellation, and MRI segmentation for the head conductivity modeling. The presented tools should be useful to researchers who wish to generate efficient mesh models from a set of MR images. The toolbox is available upon request made to the Functional and Metabolic Imaging Center or Bio-imaging Laboratory at Kyung Hee University in Korea.

• 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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권2호
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• pp.81-89
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• 2003

근접조사용 선원으로 직경이 0.5 mm에 길이 3.5 mm인 Ir-192선원을 고안하고, 선량알고리즘을 개발하였다. 선원을 0.1 mm 두께로 균등분할하고 총 875개의 미소선원으로부터 조직에 도달되는 선량을 계산하고 선량분포를 조사하였다. 선원을 감싸는 캡슐용기의 두께는 0.3 mm이며, 선량기준점인 Ir선원의 Air-kerma strength(S$_{k}$ ) 는 mCi당 4.108U를 얻었으며 선원 측방의 1 cm에서 1.154 Uh$^{-1}$ (1.3167${\times}$$10^{-3}$cGy/mCi-sec)의 조직선량률을 얻었다. Air-kerma strength로부터 조직내 선량률상수(Λ)는 Ir-192에너지 스펙트럼과 실험치인 조직내 산란보정계수를 적용하여 1.154 cGy h$^{-1}$U$^{-1}$ 얻었다. 선량분포의 특성은 선원 축방향으로 56%의 상대선량률을 보였고, 케이블측의 선량감쇠는 50%를 보였다. 마이크로선원의 중심에서 반경 1 cm 주위의 선량분포와 5 cm의 선량분포를 비교한 결과 반경이 큰 경우의 측방선량에 비해 축 방향의 선량이 약 2% 감쇠함을 보았다. 선원자체의 필터효과는 점선원에 비해 88.3%의 선량률을 얻어 약 12%의 감쇠를 보였으며, 캘슐벽의 필터효과는 약 3% 정도로 미미하게 나타났으며 기준점에서 선량필터효과는 약 15.6% 감쇠되는 것으로 나타났다. Ir-192 선원과 같이 에너지가 낮은 선원을 사용하는 경우 선량분포특성에 따라 아프리케이터의 직경을 크게 하여 선원 축 방향의 선량저하를 피할 수 있음을 알 수 있었다.