• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.141-144
• /
• 2008

본 논문에서는 세포영상을 분할하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 배경으로부터 세포를 분할한 후, 학습데이터로부터 얻은 Compactness, Smoothness, Moments와 같은 형태학적 특징을 추출한다. 전경세포들이 분할된 후에, 보다 정밀한 세포분석을 위해서 군집세포(Overlapped Cell)와 독립세포(Isolated Cell)를 분류 할 수 있는 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위해서 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 각 노드에 대한 3개의 확률밀도함수를 사용하여 각 세포 영역을 분류한다. 분류된 군집세포영역은 향후 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포가 포함하는 독립세포의 수만큼 마커를 찾고, Watershed 알고리즘과 병합과정을 거쳐 하나의 독립세포를 분리하게 된다. 현미경으로부터 얻은 세포영상에 대한 실험 결과는 이전 논문들에서 제안한 방법들과 비교했을 때, 각 군집세포의 독립세포로의 분리 이전에 세포영역에 대한 분류과정을 먼저 수행하였기 때문에 분할 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.313-315
• /
• 2023

본 논문에서는 ¹⁸F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. ¹⁸F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1699-1704
• /
• 2009

자궁경부암은 다른 암과 달리 전암(前癌) 단계가 존재하므로 조기 발견할 경우에 생존율이 높다. 그러나 의사나 병리학자가 하루에 검진할 수 있는 양은 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 세포 도말 검사에 사용되는 자궁 경부진 세포에서 핵을 추출하는 방법을 제안한다. 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 핵의 추출은 영상의 배경 그리고 핵과 세포질 영역의 구분이 중요하기 때문에 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정하고, 명암도의 분포가 가장 작은 B채널에서 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상을 이진화하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 세포 객체를 추출한다. 추출된 세포 객체 중에서 군집화된 세포 영역에 대해서는 R 채널의 명암도 값을 반복 이진화에 적용하여 핵 영역을 추출한다. 실제 진단 세포학에서 사용하는 자금경부 세포진 400 배율 영상을 대상으로 실험한 결과, 45개의 세포 영역 중에서 40개의 핵이 추출되었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.1-5
• /
• 2003

의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.511-513
• /
• 2000

PaP Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error, 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree)를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Neighbor) 방법을 통해 인식하는 단계이다. 50개의 영상 (640X 480, RGB True Color 25 개의 100배 영상 , 25개의 400배 영상)이 실험에 사용되었다. 한 영상을 처리하는데 약 3초 (2.984초) 소요되었으며, 이는 region growing(20초)나 split and merge(58초) 방법 보다 덜 소요되었다. 100배 영상에서 정상과 비정상의 두 그룹으로 나누었을 경우에는 96%의 높은 인식율을 나타내었으나 비정상을 다시 5개의 그룹으로 나누었을 때는 45%로 나타내었다. 이는 영역 추출(segmentation) 단계에서 오류와 트레이닝 데이터의 비정확성에 기인한다. 400배 영상에서는 각각 92%와 30%로 나타내었다. 이는 영역추출 단계에서 사용한 Watershed 방법의 오류로 기인한 것으로 본다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제83권6호
• /
• pp.1412-1417
• /
• 2022

신수질 간질세포 종양은 거의 대부분의 경우에서 부검 혹은 다른 원인에 의해 신장을 절제했을 때 우연히 발견된다. 하지만, 드물게 임상적인 증상을 보이는 신수질간질세포 종양의 경우도 보고되었다. 우연히 발견된 신장 종양으로 나타난 신수질 간질세포 종양이 영상 검사상 신세포종양을 모방하였던 증례를 보고한다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제84권5호
• /
• pp.1169-1175
• /
• 2023

위장관의 투명 세포 육종 유사 종양은 젊은 성인에서 국소 재발 및 원격 전이 가능성이 높은 드문 악성 중간엽 기원 위장관 종양이다. 저자들이 아는한 현재까지 영어로 보고된 소장에서 발생한 위장관의 투명 세포 육종 유사 종양의 영상 소견이 포함된 사례 보고서는 7예 뿐이다. 이에 저자들은 22세 여성 환자의 소장에서 발생한 위장관의 투명 세포 육종 유사 종양의 영상 소견을 보고하고 발표된 논문들의 영상 소견을 정리해 보고자 한다.

• 한국광학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.53-56
• /
• 2009

타원법을 사용하여 인간 중간엽 줄기세포의 광학상수와 두께의 영상정보를 정량적으로 구하였다. 영상 타원계를 이용하여 in vitro 환경에서 세포의 핵(nucleus)과 세포체(cell body)의 타원상수 $\Delta$, $\Psi$를 2차원 영상정보 형태로 구한 다음 각 화소별로 타원상수들을 수치해석적 역방계산하여 굴절률과 두께의 영상정보를 얻었다. 세포의 핵 영역과 세포체 영역에서 줄기세포의 두께와 굴절률 값을 2차원 영상정보 형태로 제시하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.104-112
• /
• 2012

최근 들어, 실제 환경 영상과 디스플레이 영상간의 인지적 불일치를 위해, 인간 시각 시스템을 흉내 낸 높은 동적 범위를 갖는 영상 촬영 기술이 LCD/LED 디스플레이 장치에 사용되고 있다. 그러나 HDR 영상에는 섬광 한계뿐만 아니라 국부 영상 대비 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중심/주변 레티넥스, 다중 스케일 영상 레티넥스, 톤 매핑 방법, iCAM06 등 여러 가지 색상 보정 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들에서는 결과 영상내의 전반적으로 특정 색상 두드러짐 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 톤 매핑과 동적 원추 세포 응답으로 구성된다. 색도 성분과 비색도 성분의 선형적인 보간을 이용하여 톤 매핑을 수행하고, 톤 매핑의 결과 영상에서 동적 원추 세포 응답 함수를 이용하여 원추세포 응답을 획득한다. 획득된 원추세포 응답을 이용하여 색상 보정을 수행한다. 이는 인간 눈의 동적 응답을 예측함과 동시에 보정된 영상이 실제 환경과 최대한 일치하도록 한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 색상 보정 효과가 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.243-247
• /
• 1998

전자현미경 영상인 유방암 조직세포의 암 분포 정도를 알기 위해, 조직세포중 암이 퍼진 부분과 그렇지 않은 부분에 대해 정량적 분석과 세포수에 의한 분석을 비교하여 보았다. 유방암 조직세포의 면역조직화함염색에서 암이 있는 세포핵은 갈색으로 나타났고, 그렇지 않은 세포는 푸른색으로 나타났다. 이것은 환자를 진단하고 예지하는데 있어서 중요한 요인으로 작용하지만 지금까지는 의사의 주관적인 생각이 다분히 포함된 판단에 의존할 수 밖에 없었다. 의료영상이미지의 시각적 표현을 위해 RGB칼라를 HLS칼라로 변환하여 사용하였으며, 이것은 시각적으로 좀 더 쉽게 갈색세포핵과 푸픈색 세포핵을 구분하게 해 주었다. 두 세포핵을 분리하기 위해 히스트그램의 임계치와 Box classification의 두 알고리즘의 사용하여 추출하였다. 그리고 추출한 세포핵들에 대해 각각 정량적인 분석과 세포수에 의한 분석을 하였다. 이러한 실험은 시각적 병리정밀검사에 좋은 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.