• Title/Summary/Keyword: 영상진단

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Computer-Aided Diagnosis of Liver Cirrhosis Using Wave Pattern of Spleen (비장의 웨이브 패턴을 이용한 간경변의 자동 진단)

  • 성원;조준식;박종원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.763-765
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    • 2004
  • 본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하여 비장의 웨이브 패턴(wave pattern)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 환자의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 본 논문은 관찰된 두 가지 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 간경변을 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 본 논문에서 실험에 사용한 영상들의 경우에 꼬리엽과 우엽의 비율로써 간경변을 보유한 영상임을 알 수 있는 경우에는 모두 비장의 웨이브 패턴 테스트들로써 간경변 보유 판정 결과를 얻었다. 이는 꼬리엽과 우엽의 비율 테스트를 생략하고 비장만으로 간경변 보유간을 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다.

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Analysis of Malignant Tumor Using Texture Characteristics in Breast Ultrasonography (유방 초음파 영상에서 질감 특성을 이용한 악성종양 분석)

  • Cho, Jin-Young;Ye, Soo-Young
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.20 no.2
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    • pp.70-77
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    • 2019
  • Breast ultrasound readings are very important to diagnose early breast cancer. In Ultrasonic inspection, it shows a significant difference in image quality depending on the ultrasonic equipment, and there is a large difference in diagnosis depending on the experience and skill of the inspector. Therefore, objective criteria are needed for accurate diagnosis and treatment. In this study, we analyzed texture characteristics by applying GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) algorithm and extracted characteristic parameters and diagnosed breast cancer using neural network classifier. Breast ultrasound images were classified into normal, benign and malignant tumors and six texture parameters were extracted. Fourteen cases of normal, malignant and benign tumor diagnosed by mammography were studied by using the extracted six parameters and learning by multi - layer perceptron neural network back propagation learning method. As a result of classification using 51 normal images, 62 benign tumor images, and 74 malignant tumor images of the learned model, the classification rate was 95.2%.

In Vitro Imaging of MRI and Ultrasound for Gastric Carcinoma (위암 조직의 자기공명영상과 초음파 소견에 대한 비교 연구)

  • Kil, Sung-Won;Jee, Keum-Nahn
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • v.12 no.2
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    • pp.178-187
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    • 2008
  • Purpose : To evaluate and compare the diagnostic accuracy of MRI and ultrasound(US) for estimation of invasion depth of gastric carcinoma by correlation with histopathologic findings in vitro and to find out the best MR pulse sequence for detection and accurate delineation of tumor. Materials and Methods : Resected specimen of total or subtotal gastrectomy from 53 patients with gastric carcinoma were done of imaging studies of MRI and US. And US was examined by using high frequency linear transducer for tumor invasion depth by a radiologist. In each case, both imaging findings of MRI and US were evaluated independently for tumor detection and invasion depth by consensus of two radiologists and were compared the diagnostic accuracy between two imaging modalities according to the histopathologic findings. MR imaging with five MR pulse sequences, spin echo T1 and in- and out-of phase gradient echo T1 weighted images, FSE and SSFSE T2 weighted images, were performed. Five MR pulse sequences were evaluated and compared on the point of detection and accurate distinction of tumor from surrounding normal tissue. Results : In EGC, diagnostic accuracy of US(77%) was superior than that of MRI(59%) but no statistically significant difference was noted between two imaging modalities(p=0.096). In AGC, both imaging modalities of MRI and US showed relatively high diagnostic accuracy as 97% and 84% respectively. Diagnostic accuracy of MRI was statistically better than that of US at the significant level(p<0.001). The best MR pulse sequence among five in each specimen was FSE T2WI(75.5%, 40/53) in both EGC and AGC. In AGC, FSE T2WI showed excellent imaging quality by showing very high ratio (93.5%, 29/31) of accurate delineation of tumor. Conclusion : MRI and US show relatively high diagnostic accuracy in the evaluation of tumor invasion depth of resected specimen in AGC. The most excellent pulse sequence of MRI for the evaluation of tumor invasion depth is FSE T2WI on the point of detection and accurate delineation of tumor in both EGC and AGC.

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무게 중심 기반 자기 구성 지도를 위한 간암 추출 및 분석

  • Jung, Kyung-Hoon;Jang, Do-Won;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.520-529
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    • 2007
  • 간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

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Radiologic Evaluation for Resectability of Pancreatic Adenocarcinoma (췌장 선암의 절제 가능성 평가)

  • Shin Hye Hwang;Mi-Suk Park
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.82 no.2
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    • pp.315-334
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    • 2021
  • Imaging studies play an important role in the detection, diagnosis, assessment of resectability, staging, and determination of patient-tailored treatment options for pancreatic adenocarcinoma. Recently, for patients diagnosed with borderline resectable or locally advanced pancreatic cancers, it is recommended to consider curative-intent surgery following neoadjuvant or palliative therapy, if possible. This review covers how to interpret imaging tests and what to consider when assessing resectability, diagnosing distant metastasis, and re-assessing the resectability of pancreatic cancer after neoadjuvant or palliative therapy.

영상 처리 기법을 이용한 초음파 영상에서의 근육 영역 검출

  • Jung, Chung-Huyn;Park, Choong-Shik;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.550-555
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    • 2007
  • 초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

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Imaging Diagnosis in Salivary Gland Tumors (타액선 종양의 영상진단)

  • Han Moon-Hee
    • Korean Journal of Head & Neck Oncology
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    • v.9 no.1
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    • pp.88-90
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    • 1993
  • 병변의 양상에 따른 감별진단 재발성 이하선 종대를 보이는 경우 타액선조영술이 영상진단방법중 1차적인 선택이 된다. Stensen 씨관이나 중심선관(central glandular duct)의 확장을 보이는 경우 만성 타액선염으로 진단할 수 있다. 소아에서의 단일성 양성종괴의 감별진단은 임파절, 혈관종, 양성혼합종양, 저급점액상피암, 임파관종 등이다. 성인에서의 단일성, 양성으로 관찰되는 종괴는 양성혼합종양, Warthin씨 종양, 저급점액상피암, 선상낭성암, 소포상세포암 등이다. 여러개의 종괴를 보이는 경우 Warthin씨 종양, 소포상세포암, 임파종, 육아종, 전이암 등이며 단일성 낭성종괴의 경우는 branchial cleft cyst,, Warthin씨 종양, 상피낭포 등이다.

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Development of a model for early detection of Parkinson's disease using diffusion tensor imaging and cerebrospinal fluid (확산 텐서 영상과 뇌척수액을 이용한 파킨슨병의 조기 진단 모델 개발)

  • Kang, Shintae;Lee, Wook;Park, Byungkyu;Han, Kyungsook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.753-756
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    • 2014
  • 파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

Neonatal Respiratory Distress Syndrome Diagnosis Method Based on X-ray Images Using Semantic Segmentation (의미론적 분할을 이용한 X-ray 영상 기반 신생아 호흡곤란 증후군 진단 기법)

  • Jang, Eojin;Cho, Hanyong;You, Sunkyoung;Gang, Mi Hyeon;Jang, Haneol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.539-542
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    • 2022
  • 신생아 호흡곤란 증후군은 주로 미숙아에게 발생하는 호흡기 질환으로, 특징적 영상 소견 및 다른 검사 소견을 바탕으로 진단된다. 본 논문은 기계 장치 등 외부 요소의 영향을 최소화하고자 폐 영역을 분할하여 신생아 호흡곤란 증후군을 진단하는 기법을 제안한다. 분할에는 UNet 구조를 사용하고 진단에는 EfficientNet-B5를 사용하여 최종적으로 신생아 호흡곤란 증후군의 진단 정확도 0.852를 달성하였다.