• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.112-119
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• 2004

인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.511-515
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• 2008

디지털 워터마크 기법은 음악, 영상, 동영상에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전 처리 과정을 거친다. 그리고 선택된 기하학적인 불변점을 골라 여러 가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터쉐드(watershed) 분할 기법을 이용한 의료 영상 보안 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 RST 공격, JPEG 압축 공격 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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• pp.77-77
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• 2003

목적： 한국인의 인체 모델링을 연구하는 과정에서 인체의 부위별로 원하고자하는 부분과 영상 분할 할 수 있는 최적의 영상 분할 알고리듬을 개발하여 3차원 해부학적 영상을 재구현 하는데 그 목적이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.895-898
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• 2000

의료 영상에서 폐 영역의 정확한 추출과 폐엽의 분할은 폐 기능의 측정 및 폐 질환의 진단을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT 흉부 영상에서 자동으로 폐 영역을 추출하고 폐 영역을 폐엽 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 히스토그램 분석과 형태학적 연산자를 이용하여 폐 영역을 추출하고 adaptive filter를 이용한 에지 연산과 폐엽 경계(pulmonary fissure)에 대한 의학적 지식을 바탕으로 폐엽을 분할하였다. 본 방법을 여러 종류의 EBT 폐 영상에 적용하여 실험한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.763-765
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• 2004

현재 의료 영상을 이용한 신속하고 정확한 진단과 치료를 위하여 각 기관별로 영상을 분할하는 방식이 기본적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 이용하여 해부학적 기관 중 폐 영역을 분할하는 방식을 제안한다. 초기에 소벨 에지 마스크(Sobel Edge Mask)를 이용하여 윤곽선을 강조하여 워터쉐드 알고리즘을 적용하였을 경우 과다 분할되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 제거(Opening) 연산과 채움(Closing) 연산을 이용하여 마커(Marker) 정보를 추출하여 워터쉐드 알고리즘을 재적용하여 폐 영역 이미지를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 마커 정보를 이용한 워터쉐드 재적용 방식은 폐 영역 효율적이고 정확하게 추출한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.159-164
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• 2001

본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.133-134
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• 2015

흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 기법은 의료 X-ray 영상의 화질 개선 알고리즘을 더 효과적으로 적용하기 위해 전처리 단계로 영상의 물체와 배경을 분할하거나 관심영역만을 분할하는 방법이다. 보통 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 디테일과 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 영상 전체에 이러한 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 배경 정보가 포함되기 때문에 디테일과 대비가 떨어질 수 있다. 본 논문은 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 1 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 2 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐사이의 장기 정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 팔이나 목, 복부의 불필요한 정보를 제외하는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.185-188
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.