• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1986-1994
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• 1999

본 논문에서는, 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해서, 첫 장의 영상 분할은 사람에 의해서 주어진 것으로 가정하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적해 가는 반자동 방식의 이동체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계층적인 구조를 가지며, 각각의 계층에서는 seed 추출, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할, 영역 구분의 단계를 거쳐 영상 분할을 수행한다. 영역 구분 단계에서는, 순방향으로 추정된 움직임 벡터장으로부터 영역 분할의 판단 기준을 만들고 이를 이용하여 각각의 영역을 '객체 영역', '배경 영역', '불확실 영역'으로 구분한다. 이때, '불확실 영역'으로 구분된 영역들에 대해서는 좀 더 낮은 계층에서 위의 단계들을 반복하여 다시 수행하게 한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 모의실험을 통해서 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', 'Mother and daughter'의 영상에서 바람직한 추적 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.619-622
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• 1999

This paper describes a new semi-automatic segmentation algorithm based on color information. Semi-automatic segmentation mainly consists of intra-frame segmentation and inter-frame segmentation. While intra-frame segmentation extracts video objects of interest from boundary information provided by the user and intensity information of the image, inter-frame segmentation partitions the image into the video objects and background by tracking the motion of video objects. For inter-frame segmentation, color information (Y, Cb and Cr) of the current frame can be used efficiently in order to find the exact boundary of the video objects. In this paper we propose a new region growing algorithm which can maximize the ability of region differentiation, while preserving features of each color component.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권3호
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• pp.239-246
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• 2000

본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.157-168
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• 2020

자기공명영상(Magnetic Resonance Image)을 이용한 구조적 연구 방법에서 뇌 구조 세분화 방법은 최근 빠르게 발전하여 구조 이미지의 자동 분할을 위한 유능한 방법론이 되었다. 특히 아틀라스 정보를 이미지에 등록해 피사체의 이미지로 전달하는 분할(Segmentation) 방법은 아틀라스(Atlas)의 정확도에 편향되기 때문에 높은 정확도를 갖고 있는 아틀라스가 필요하게 된다. 알렌 마우스 뇌 아틀라스(Allen Mouse Brain Atlas)는 마우스의 아틀라스 중에서 높은 정확도를 갖고 있어 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 신경섬유지도(Tractography)에 필수적인 마우스 뇌구조의 정확한 좌표와 분할 정보를 제공할 수 있다. 또한 기능적 연구 방법인 뇌의 백질 경로를 재구성하는 확산텐서영상(Diffusion Tensor Image)에 대한 확률론적 신경섬유지도를 사용하여 포괄적인 뉴런 네트워크를 매핑 하였다. 인간의 뇌 연구 결과와 마우스의 뇌 연구 결과는 비교분석 할 수 있어 인간에게 적용하기 어려운 실험들을 질환이 모델링된 마우스를 통해 결과를 얻어 임상적으로 이용이 가능하기 때문에 마우스 실험의 중요성이 올라가고 있다. 하지만 마우스를 이용한 연구에서 인간과 마우스의 뇌 크기 차이로 인한 문제가 있어 동등한 영상의 질을 달성하려면 다양한 조건이 필요하게 되며, 그중 대표적으로 충분히 긴 스캔시간이 필요하게 된다. 충분히 긴 스캔시간을 확보하기 위해 본 연구에서는 마우스의 뇌를 샘플화시켜 Ex-vivo 실험이 진행되었으며, 마우스 커넥톰(Connectome) 매핑에 대한 참조를 제공하기 위해 이 연구는 아틀라스 정규화 도구인 ANTx와 확산 텐서 영상을 분석할 도구인 FSL을 사용하여 마우스 뇌의 반자동 분할 및 신경섬유지도 분석 파이프라인을 제시하여 다양한 마우스 모델에 적용하고자 했다. 또한, 신경섬유지도 분석을 위해 획득하는 확산텐서영상의 유용한 신호대 잡음비를 결정하기 위해 다양한 여기수의 영상을 획득해 비교분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.93-98
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• 1999

본 논문에서는 영상 내 존재하는 의미 있는 객체단위로 초상권을 보호하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초상권 보호 객체선택 단계와 객체에 마스크를 적용하는 단계 그리고 마스크가 적용된 객체를 추적하는 단계로 나누어진다. 초상권 보호 객체선택 단계에서는 블록분류(block classification) 및 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 이용하여 분할된 결과영상을 얻고 이를 이용하여 사용자가 원하는 객체를 마우스로 클릭함으로써 손쉽게 초상권 보호법을 적용시킬 객체를 추출할 수 있다. 이렇게 정의된 객체는 다음 단계에서 마스크를 적용 받게 된다. 첫 번째 프레임에서 마스크가 적용되면 다음 프레임부터는 객체추적과정에서 연된 화면사이의 움직임 및 밝기정보에 의해 객체를 추적, 계속 마스크를 적용함으로써 초상권을 보호할 수 있다. 제안된 알고리듬은 초상권 보호를 위한 모자이크 처리 시 화질 저하에 따른 시청자의 화면 거부감을 최소화시키고, 반자동영상분할 알고리듬을 사용하여 객체 단위로 초상권 마스크를 적용하여 초상권 보호대상물을 놓치지 않고 추적할 수 있어 신뢰도를 높일 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.489-493
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• 2019

산업의 발달로 인한 생활습관과 신체활동 부족 등으로 한국인의 비만인구가 급증하고 있다. 전산화단층영상을 이용한 기존의 지방량 계산 프로그램에서 반자동방식의 프로그램이 사용되고 있다. 관련 문제를 해결하기 위한 방법들이 제시되고 있으나 본 연구에서는 모폴로지 연산을 이용한 알고리즘을 제시하고 절차가 간단하고 비교적 계산량이 적은 새로운 방법으로 문제를 해결하고자 한다. 모폴로지 연산을 통해 침식과 팽창을 반복한 결과 영상으로부터 문제점이 해결된 것을 알 수 있어 결과로부터 각 조직 간의 경계를 더욱 정교하게 얻을 수 있었다. LoG (Laplace of Gaussian) 함수를 이용해서 각 조직간 경계 부분을 분할하였다. 각 경계는 명확하게 구분이 되었으며, 피하지방을 계산하기 위해 충분한 정보를 제공하였다. 개발된 분할결과를 사용하여 향후 자동 지방량 계산을 할 수 있다. 정확한 분할 도구를 제공함으로써 의사에게 편리함을 주고 재검사로 인한 피폭과 검사비용을 줄이는데 도움이 될 것으로 판단한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권5호
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• pp.75-84
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• 2019

최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.175-182
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• 2014

한방에서 설진은 초기 병증을 진단할 수 있는 방법으로 객관적인 진단 지표의 개발은 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 그러나 이전의 대부분의 설진 시스템은 한의사의 간섭을 배제한 자동 진단을 위한 전문가 시스템으로서 진료를 위한 객관화된 진단 지표의 생성에 있어서 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 한방 설진에 있어서 한의사의 진료 행위에 의해서 최적화된 설진을 위한 진단 지표를 계산하는 컴퓨터 지원 진단 소프트웨어를 제안한다. 개발한 소프트웨어는 반자동 방식으로 설질 추출을 위해서는 한의사의 매뉴얼 방식을 이용하고, 설태 영역을 자동 분할하여 비설태와 설태의 색상, WTCI 등에 대한 수치적 진단 지표를 한의사에게 실시간으로 제공한다. 또한, 설태 비율을 이용하여 소태, 박태, 후태의 분류 확률 추정 값과 진료 편의를 위한 전자의무기록 차트 기능도 제공한다. 구현된 컴퓨터 지원 진단 소프트웨어의 유효성 평가를 위해서는 60명의 피실험자를 대상으로 혀 영상을 구축하고, 설진 소프트웨어를 실험한 결과 피실험자의 95%가 소프트웨어 사용-유효성을 나타냈다.