의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.143-144
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2011
최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 InGaN/GaN 양자 우물 구조는 푸른색, 녹색 발광다이오드 구현에 있어 우수한 물질적 특성을 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 우수한 물질적 특성에도 불구하고 고인듐 고품위 막질 성장의 어려움으로 인해 높은 효율의 녹색 발광다이오드 구현하는 것은 여전히 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위한 대안 중에 하나인 선택 영역 박막성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 열린 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 인듐 함량을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 GaN를 성장하기 위해 그림 1의 공정을 통하여 n-GaN층 위에 SiO2 마스크를 포토리소그라피와 Reactive Ion Etching (RIE)를 이용한 건식 식각 공정을 통해 형성한 후 Metal Organic Chemical Vapor Deposition (MOCVD) 장비를 이용하여 선택적으로 에피를 성장하였다. 성장된 마이크로 피라미드 발광다이오드 구조는 n-GaN 피라미드 구조위에 양자우물 및 p-GaN을 성장함으로써 p-GaN/MQW/n-GaN 구조를 갖는다. 이렇게 생성된 피라미드 구조의 에피를 이용하여 발광다이오드를 제작한 후 그에 대한 전기적, 광학적 특성을 측정하였다. 2인치 웨이퍼의 중심을 원점 좌표인 (0,0)으로 설정하였을 때 2인치 웨이퍼에서 좌표에 해당하는 위치에서의 Photoluminescence (PL) 측정한 결과 일반적인 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 441~451nm인데 반해 피라미드 구조의 발광다이오드의 경우 첨두치가 558nm~563nm 임을 알 수 있었다. 이를 통해 피라미드 구조 발광다이오드의 경우 일반적인 구조의 발광다이오드에 비해 인듐의 함유량을 증가시킬 수 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 마이크로 피라미드 InGaN/GaN 양자 우물 구조 구현과 광 전기적 특성에 대해 더 자세히 논의 하도록 하겠다.
본 논문에서는 호흡 연동 장치와 EBT로부터 획득한 폐실질 영상에 대하여 동적 윤곽선 모델 방법과 영역 성장법을 이용하여 폐실질 영역을 검출하였다. 그런 다음 , 검출된 폐실질 영역내에서의 각종 정량적 요소들을 도출하여 농도 분포 곡선에대한 분석을 하였다. 동적 윤곽선 모델방법에서 페실질 영역의 낮은 휘도 준위와 폐의 윤곽선 벡터 방향을 고려한 에너지 함수를 제안하였다. 그리고 폐실질 영역 성장법에서는 폐실질 영역내의 분포한 공기 성분에 대한 화소를 확장시켜 효과적으로 폐실질 영역을 검출하였다. 추출된 폐실질 영역내의 빈도 분포 곡선을 분석하여 정상군과 비교한 결과 만성 폐쇄성 폐질환자에서는 정상인에 비하여 평균 농도,최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 낮았으며, 농도 분포곡선은 더 낮은 쪽으로 이동하였음을 알 수 있었다. 또한, 특발성 폐섬유증 환자에서는 평균 농도, 최대 빈도 농도, 최대 상승 기울기 농도가 모두 증가되었고 농도 분포 곡선은 더 높은쪽으로 이동하였다. 폐실질 영역을 추출하여 히스토그램 분포에 대한 정량적 분석을 함으로써 정상인으로부터 만성 폐쇄성 질환자의 폐섬유증 환자를 구분할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.904-906
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2005
본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.
Park, Yeong-Sik;Kim, Jeong-Hun;Chu, Ben-Ben;Min, Chi-Hong;Yang, U-Cheol
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.445-445
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2011
본 연구에서는 편극 패턴된 강유전체 단결정 $LiNbO_3$ 기판에 광화학적 반응에 의해 금속(Au, Ag, Cu)나노입자를 표면에 선택적으로 성장하였다. 강유전체는 자발편극성의 특성을 지니고 있기 때문에 선택적으로 전압을 가하여 편극성의 역전에 의해 표면의 편극성을 선택적으로 패터닝이 가능하다. 본 연구에서는 주기적으로 양의 편극 영역과 음의 편극 영역이 패턴된 $LiNbO_3$ 기판을 사용하였다. 표면의 편극성은 압전소자반응현미경법(PFM)을 이용하여 확인하였으며, 극성은 R-V curve로 확인하였다. 금속입자는 금속입자를 포함하는 용액에 기판을 넣고 자외선을 조사하여 성장시켰다. 성장된 금속입자의 표면 분포 및 분석은 AFM을 이용하여 측정하였다. Ag 입자를 성장시킨 결과, (-z)편극 영역보다 (+z)편극영역에서 보다 많은 금속 나노입자들이 환원반응을 일으켜 나노입자를 형성하였으며, 경계영역 (inversion domain boundary)에 가장 많은 나노구조체가 형성되었다. Au 입자의 경우, (+z)편극영역이 (-z)편극영역의 표면보다 더 많은 입자가 형성되었지만 Ag입자처럼 편극영역의 경계에서 많이 증착되는 경향성은 보이지 않았다. Cu 입자의 경우 광화학반응을 거의 일으키지 않았으며, 편극영역에 따른 증착 경향성도 보이지 않았다. 이와 같은 결과를 증착된 금속 나노입자의 편극에 따른 표면분포를 강유전체 표면 극성에 따른 표면 밴드구조와, 각 입자가 지닌 환원전위와 전자친화도에 관련된 모델로 설명할 것이다.
Park, Seo and Kim (12) developed the input domain-based SRGM, which was able to quantitatively assess the reliability of a software system during the testing and operational phases. They assumed perfect debugging during testing and debugging phase. To make this input domain-based SRGM more realistic, this assumption should be relaxed. In this paper we generalize the input domain-based SRGM under imperfect debugging. Then its statistical characteristics are investigated.
의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성 하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 3차원적 정보를 이용한 영상 분할 방법으로 슬라이스 기반의 3차원 영역 확장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗을 전달하여 재귀적으로 3차원 영역을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스 간의 영역의 크기를 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 튜브 형태의 기관의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뽀족한 가지들까지도 성공적으로 분할 했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.
In this paper, we proposed the algorithm for detection of microtalcification by automatic threshold decision based on region growing method. The region for optimal threshold is grown from local maximum pixel by increasing repeatedly threshold in microralcification candidate region. Then, the optimal threshold is automatically decided at the maximum value of the contrast and edge sharpness in this region. Microcalcifications could be efficiently detected as satisfied result that true positive ratio is 81.5% and average false positive numbers are 1.1 about total 299 microcalcifirations in real image. In a result, we showed that this algorithm can be used to aid diagnostic-radiologist for the diagnosis of the early phase of breast cancer.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.187-187
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2010
ZnO의 나노 구조는 화학적으로 안정하고 큰 결합에너지를 가지는 성질 때문에 청색 영역에서 작동하는 광전소자의 제작에 대단히 유용하다. ZnO 나노 구조들은 화학 기상 성장법, 기상 에피텍시 성장법, 화학적 용액 성장법과 같은 여러 가지 방법으로 성장하고 있다. 여러 가지 성장방법 중에서도 전기 화학 증착법으로 성장된 ZnO의 나노 구조는 가격이 저렴하고 낮은 온도에서 성장이 가능하며 대면적화를 할 수 있는 장점이 있다. 전기 화학 증착법으로 ZnO을 성장할 때 3개의 전극을 사용하여 성장하였다. ITO 기판을 음극으로 백금 전극을 양극으로 사용하였고 기준 전극은 Ag/AgCl을 사용하였다. Zinc Nitrate의 몰 농도를 변화하면서 ZnO 나노구조를 성장 하였다. 성장한 ZnO 나노구조를 $400^{\circ}C$에서 2 분정도 열처리를 하였다. 성장된 ZnO을 X-선회절장치를 분석하게 되면 (0002) 피크가 $34.35^{\circ}$에서 주되게 나타났다. 주사 전자 현미경상은 Zinc Nitrate의 몰 농도가 낮을 때 성장한 ZnO 는 나노세선 형태로 형성되었음을 보여주었다. Zinc Nitrate의 농도가 높아지게 되면 ZnO 나노구조가 나노 막대 또는 나노 접시 모양으로 변화되었다. 300 K에서 광루미네선스 스펙트럼은 형성된 나노구조가 엑시톤과 관련된 주된 피크가 Zinc Nitrate 농도에 따라 변화하게 되는 것을 알 수 있었다. 이 실험결과는 ZnO 나노구조의 미세구조와 광학적 성질이 Zinc Nitrate의 농도에 영향을 많이 받는 것을 알 수 있었다.
We propose an automatic segmentation method for identifying pulmonary structures using gray-level information of chest CT images. Our method consists of following five steps. First, to segment pulmonary structures based on the difference of gray-level value, we select the threshold using optimal thresholding. Second, we separate the thorax from the background air and then the lungs and airways from the thorax by applying the inverse operation of 2D region growing in chest CT images. To eliminate non-pulmonary structures which has similar intensities with the lungs, we use 3D connected component labeling. Third, we segment the trachea and left and right mainstem bronchi using 3D branch-based region growing in chest CT images. Fourth, we can obtain accurate lung boundaries by subtracting the result of third step from the result of second step. Finally, we select the threshold in accordance with histogram analysis and then segment radio-dense pulmonary vessels by applying gray-level thresholding to the result of the second step. To evaluate the accuracy of proposed method, we make a visual inspection of segmentation result of lungs, airways and pulmonary vessels. We compare the result of the conventional region growing with the result of proposed 3D branch-based region growing. Experimental results show that our proposed method extracts lung boundaries, airways, and pulmonary vessels automatically and accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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