• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.216-221
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• 1998

슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.3-10
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• 1998

In this paper, a new superimposition scheme using a computer vision system was proposed with 7 pairs of skull and ante-mortem photographs, which were already identified through other tests and DNA fingerprints at the Korea National Institute of Scientific Investigation. At this computer vision system, an unidentified skull was caught by video-camcoder with the MPEG and a ante-mortem photograph was scanned by scanner. These two images were processed and superimposed using pixel processing. Recognition of the individual identification by anatomical references was performed on the two superimposed images. This image processing techniques for the superimposition of skull and ante-morterm photographs simplify used the previous approach taking skull photographs and developing it to the same size as the ante-mortem Photographs. This system using various image Processing techniques on computer screen, a more precise and time-saving superimposition technique could be able to be applied in the area of computer individual identification.

• 대한치주과학회:학술대회논문집
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• 2000.11a
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• pp.59-59
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• 2000

• 대한치주과학회:학술대회논문집
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• 1999.11a
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• pp.34-34
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• 1999

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.431-433
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• 1999

본 논문에서는 뇌의 자기공명(이하 MR로 줄임) 영상에서 양측 대뇌반구의 뇌백질과 뇌회백질의 추출에 관하여 연구하였다. MR 영상은 특정 장기에서 일정한 gray level 값을 유지하는 전산화단층촬영(이하 CT로 줄임) 영상과는 달리 사람마다 gray level 값이 다르며 한 사람에 대해서도 각 슬라이스에 따라 gray level 값이 다르므로 각 슬라이스별로 조직의 특성을 파악하여 백질과 회백질의 추출에 이용하였다. 먼저 뇌를 둘러싸고 있는 두피, 근육, 두개골과 함께 안구를 제거한 후 두 개강 내에 위치한 뇌간과 소뇌의 특성을 차례로 인식하여 대뇌반구로부터 분리한 후 제거하였다. 또한 추출된 대뇌의 영상으로부터 백질과 회백질의 체적을 구하고, 뇌신경게 진단방사선과 전문의의 manual 작업과 비교하여 본 논문에서 제시한 방법의 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.526-530
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• 2006

논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.1
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• pp.81-87
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• 2012

The current defacing method for keeping an anonymity of brain images damages the integrity of a precise brain analysis due to over removal, although it maintains the patients' privacy. A novel method has been developed to create an anonymous face model while keeping the voxel values of an image exactly the same as that of the original one. The method contains two steps: construction of a mockup brain template from ten normalized brain images and a substitution of the mockup brain to the brain image. A level set segmentation algorithm is applied to segment a scalp-skull apart from the whole brain volume. The segmented mockup brain is coregistered and normalized to the subject brain image to create an anonymous face model. The validity of this modification is tested through comparing the intensity of voxels inside a brain area from the mockup brain with the original brain image. The result shows that the intensity of voxels inside from the mockup brain is same as ones from an original brain image, while its anonymity is guaranteed.

• The Journal of Dong Guk Oriental Medicine
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• v.9
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• pp.179-191
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• 2000

Anti-bone resorption properties of the Korean herbal medicine, CEDR, which is comprised 5 herbs of [Drynariae Rhizoma, Loranthi Ramus, Cibotii Rhizoma, Amydae carapax, Psoraleae semen], were investigated. Mouse calvarial osteoblast cells were isolated and cultured. Mouse osteoblasts, which were stimulated by PTH, $1,25(OH)_2D_3$, $TNF-\alpha$ and IL-1 as bone resorption agents, showed increased collagenolysis by producing the active gelatinase. IL-1 in stimulating bone resorption was examined using fetal mouse long bone organ culture. IL-1 stimulated bone resorption and produced marked resorption when present simultaneously. The results of in vitro cytotoxicities showed that CEDR extracts have no any cytotoxicities in concentrations of $1-60{\mu}g/ml$ and furthermore there is no any cytotoxicity even in concentration of $120{\mu}g/ml$ on mouse calvarial bone cells. CEDR extracts had protective activity against PTH (5 units/ml, or $IL-1{\alpha}$ (1 ng/ml) or $TNF-\alpha$ or $1,25(OH)_2D_3$ (20 ng/ml), $IL-1{\alpha}$ and $IL-1{\beta}-induced$ collagenolysis in the mouse calvarial cells. Pretreatment of the CEDR extracts for 1 h, which by itself had little effect on cell survival, did not enhance the collagenolysis, nor significantly reduced the collagenolysis by pretreatment. Furthermore, the medicinal extracts were shown to have the protective effects against collagenolysis induced by $IL-1{\alpha}$ and $IL-1{\beta}$. Pretreatment of the extracts for 1 h significantly reduced the collagenolysis. Interestingly, the CEDR extracts were shown to have the inhibiting effects against gelatinase enzyme and processing activity induced by the bone resorption agents of PTH, $1,25(OH)_2D_3$, $TNF-\alpha$, $IL-1{\beta}$ and $IL-1{\alpha}$ with strong protective effect in pretreatment with the extracts. CEDR extracts were shown to have the inhibiting effects against $IL-1{\alpha}-$ and $IL-1{\beta}-stimulated$ bone resorption and the effect of the pretreatment with a various concentrations of the medicinal extracts were significant. These results indicated that the CEDR extracts are highly stable and applicable to clinical uses in osteoporosis.

• The Journal of Korean Obstetrics and Gynecology
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• v.25 no.3
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• pp.61-70
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• 2012

Objectives: In this study, the author aimed to evaluate the effect of BuOH fraction(YK) from Cinnamomum loureirii on osteoblast proliferation in murine rat calvarial cells. Methods: The osteoblast separated from murine calvariae was cultivated for 10 days and evaluated the cell function. After the addition of YK on the culture medium, we determined the effect of YK on the cell proliferation, alkaline phosphatase activity, apoptosis of the cultivated osteoblast, protein synthesis and collagen synthesis. Results: YK increased the proliferation of rat calvarial osteoblast. YK increased ALP activity of rat calvarial osteoblast. YK did not change the survival rate of rat calvarial osteoblast. YK increased protein synthesis of rat calvarial osteoblast. YK increased collagen synthesis of rat calvarial osteoblast. Conclusions: This study suggests that YK might improve the osteoporosis resulted from augumentation of osteoblast proliferation.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.4
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• pp.1-5
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• 2004

본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging)에서 뇌 영역의 대뇌 피질 만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 논문에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫번째 단계에서는 Speckle reducing anisotropic diffusion (SRAD)를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이다. 두번째 단계에서는 필터링된 결과를 이용하여 추출된 임계값과 사용자의 인터렉션인 씨드 포인트를 통해 영상분할을 수행하고, 세 번째 단계에서는 후 처리를 통해 분할 결과를 보완한다. 영상분할 결과의 정확성을 측정하기 위하여 현재 병원의 의료진들이 사용하고 있는 Mayo clinic사의 Analyze를 이용하여 분할된 결과와의 오류를 측정하였다. 또한 최종 결과에 대해 ultravis를 이용한 볼륨 렌더링으로 영상분할의 최종 결과를 제시하였다.