본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.
풍력은 전 세계적으로 가장 각광을 받고 있는 신재생 에너지이며 당분간 이러한 추세는 계속될 것으로 기대되고 있다. 최근 풍력발전시스템의 O&M(Operation & Maintenance) 비용의 절감에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 실정이다. O&M 비용의 절감을 위한 가장 효율적인 방법은 CMS(Condition Monitoring System)의 도입이며 이는 풍력발전기 부품들의 악화, 적절한 선제적 유지보수, 발전중지시간의 단축 및 궁극적으로 풍력발전기의 운전 효율을 증대시키는 것을 가능케 한다. 풍력발전기의 터빈 로터와 관련하여 질량 불평형 및 공력비대칭과 같은 고장이 발생될 수 있다. 일반적으로 이러한 고장은 다양한 형태의 진동을 야기 시킨다. 이에 본 연구에서는 진동신호에 대한 스펙트럼과 간단한 max-min 진단 로직으로 구성된 고장검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 진단기법의 유용성의 확인을 위해 GH-Bladed 프로그램을 이용한 다양한 시뮬레이션 고찰을 수행한다.
인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.
한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.
유방영상은 유방 전체의 재현 가능한 영상을 만들며, 만져지지 않는 조기 유방암의 가장 중요한 소견인 미세석회화와 종괴를 발견할 수 있어 유방 질환의 일차적인 선별검사로 이용되고 있다. 유방 병변의 미세석회화는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고되고 있지만 유방초음파 검사에서 검출이 어렵다. 본 연구에서는 유방초음파 영상에서 미세석회화 검출을 위해 6가지의 질감분석 파라미터를 이용하였으며, 정상 초음파영상과 미세석회화가 보이는 초음파 영상 간의 병변인식률을 알아보았다. 실험결과로는 유방촬영영상과 유방 초음파영상에서 병변을 구별하는 컴퓨터자동진단 인식률은 70~98%로 상당히 높은 결과를 나타내었다. ROC 분석에서도 평균대조도와 엔트로피 파라미터의 특이도는 다소 낮게 나타났으나, 나머지 4개 파라미터의 민감도와 특이도는 90% 이상을 나타내어 초음파영상에서 미세석회화 검출의 가능성을 보였다. 향후 6가지 질감분석 알고리즘들 외에 추가적인 파라미터 알고리즘의 연구가 계속 진행되어 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련한다면 전문의 진단의 예비단계로서 더욱 중요한 의미를 가질 것이며, 유방암의 조기진단에 매우 유용할 것으로 사료된다.
현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
Recently, human life is getting longer due to change of living environment and development of medical technology, and silver medical technology has been in the limelight. Geriatric skin disease is difficult to detect early, and when it is missed, it becomes a malignant disease and is difficult to treatment. Melanoma is one of the most common diseases of geriatric skin disease and initially has a similar modality with the nevus. In order to overcome this problem, we attempted to perform a feature analysis in order to attempt automatic detection of melanoma-like lesions. In this paper, one is first order analysis using information of pixels in radiomic feature. The other is a gray-level co-occurrence matrix and a gray level run length matrix, which are feature extraction methods for converting image information into a matrix. The features were extracted through these analyses. And classification is implemented by SVM.
여러 개의 태양전지들이 붙어 있는 태양광 패널을 이용하여 전력을 생산하는 태양광 발전은 최근 신재생 에너지 기술로 빠르게 성장하고 있는 분야이다. 하지만 태양광발전의 단점 중 하나인 불규칙한 전력 생산문제로 인해, 장비 및 패널 결함에 빠르게 대응하지 못하는 문제가 발생한다. 이 연구에서는 다양한 기후데이터와 패널 정보를 이용하여 태양광발전량 예측 방법들을 비교하여 최적의 예측 알고리즘을 평가하고 이를 기반으로 태양광발전소 결함 검출 시스템을 개발하여 국내 태양광 발전소에 적용한 사례를 기술한다.
X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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