• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제27권10호
• /
• pp.1054-1061
• /
• 2000

영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.387-392
• /
• 2017

영 유아는 사건, 사고 및 교통사고 또는 질병으로 인해 머리에 골절 및 혈관파열, 피부에 상처를 받아 병원에 내원하여 영상의학과에서 머리 검사인 전 후(Skull AP) 및 측면(Skull LAT) 촬영을 받게 된다. 머리검사에서 성인 머리(Skull) 촬영은 격자를 이용하여 촬영에 적용하면 방사선 2차선을 제거하여 영상의 대조도를 높인다. 그러나 방사선 노출조건 중 관전압을 8~10 kVp 높게 주어야 하며 환자피폭이 증가한다. 본 연구는 영 유아 머리촬영시 격자(grid)를 이용하지 않고 동등한 영상을 얻을 수 있다면 피폭선량 감소 및 Grid Cut off에 의한 아티팩트를 방지할 수 있어 연구해 보았다. 연구자는 방사선계측기 이용 방사선선량을 측정 하고 의료영상평가 방법 중에서 주관적 평가(ROC,receiver operationg characteristic)을 해 보았다. 결과에서 격자를 이용하지 않고 촬영하면 환자 피폭선량 감소와 영상 평가에서도 영 유아의 머리 촬영시 격자를 이용하지 않고 촬영을 하게 되면 머리 전 후촬영에서 0.019 mGy 와 측면촬영 0.02 mGy 피폭선량 감소가 있었고 영상평가에서도 4점을 높게 받았다. 결론으로 병원에 내원한 영 유아 머리촬영은 격자를 이용하지 않고 촬영하면 피폭 선량 감소 및 영상 아티팩트인 Grid Cut off을 방지 할 수 있고 엑스선관 수명이 연장되리라 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.595-602
• /
• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.11-16
• /
• 2008

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.693-699
• /
• 2023

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권2호
• /
• pp.75-81
• /
• 2012

본 논문에서는 흐려지고 노이즈가 부가되어 열화된 아날로그 의학영상을 복원시키기 위하여 복원기법이 적용되었다. 열화함수에 의해 흐려지고 노이즈가 낀 열화영상의 복원을 위해서 역필터링, 위너필터링에 의한 선형복원기법과 Lucy-Richardson 알고리듬에 의한 비선형 반복 복원기법이 사용되었다. 더욱이, 복원영상의 화질을 평가하기 위해서 주관적 평가방식인 ROC 곡선이 사용되었다. 상수비를 사용한 위너필터링은 역필터링에 비하여 좋은 복원영상을 얻었으나, 진단능력을 향상시키지는 못하였다. Lucy-Richardson 알고리듬이 사용된 복원영상은 가장 우수한 성능을 나타냈고, 감도와 특이도가 열화영상보다 15[%] 만큼 개선되었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권3호
• /
• pp.179-186
• /
• 2013

PAC는 디지털 의료영상을 위한 의료 시스템이며 PACS가 공용 네트워크를 이용한 웹 기반 서비스로 확장 될 수 있다. 이 경우 DICOM 파일은 개인의무기록을 포함하고 있기 때문에 악의적 사용자의 공격으로부터 보호되어야 한다. 그 위험성을 해결하기 위하여 우리는 유연한 IPSec을 이용하는 보안전송 시스템을 설계하였고, 웹 기반의 3차원 의료영상 시스템에 적용하였다. 그리고 대용량 DICOM 데이터 전송 시 적용되는 암호화 및 무결성 알고리즘을 변경하며 개발 된 시스템의 성능평가를 수행하였다. 이 때, 사용 된 알고리즘의 조합은 DES-MD5, DES-SHA1, 3DES-MD5, 그리고 3DES-SHA1이며, 암호화 전송은 실험을 위한 테스트베드에서 수행하였다. 실험 결과, 암호화를 적용하지 않은 경우에 비교하여 전반적으로 암호화 알고리즘에 의하여 영향을 받았다. DES의 경우 약 50%의 전송성능 저하를 보였으며, 3DES의 경우 약 65%의 전송성능 저하를 보였다. 또한 DICOM 볼륨데이터 전송 시 패킷 증가에 의한 오버헤드로 인한 네트워크 성능 감소가 발생함을 확인하였다. 결론적으로, 보안전송 시스템에 의한 메시지의 안전한 교환을 보장하기위한 서버 및 네트워크 성능의 저하가 발생하였다. 따라서 반드시 보호 되어야 할 의료영상에 대해서만 보안전송을 구성한다면 서버의 성능 저하 문제를 해결함과 동시에 안전한 웹 PACS를 구성 할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권6호
• /
• pp.231-236
• /
• 2014

의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1949-1955
• /
• 2021

최근 코로나 상황을 겪으면서 국가들은 의료인력과 그 기술에 대한 필요성을 심각하게 느끼고 있다. 고령화되고 있는 사회에 따라 실제로 의료진의 수는 줄고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실제 의사가 하는 의료 행위 중고도의 전문성을 요구하지 않는 부분을 대체 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 존재하는 다양한 딥러닝 영상처리 기반 기술을 활용하여 의료진이 직접 환자를 대면해야 하는 재활 분야에 적용할 수 있는 회복 상태를 확인하는 업무에 관한 무인 의료 시스템과 관련한 실제 연구 방법들을 서술하고 제안한다. 제안하는 방법은 실제 동작 비교에 사용했던 방법인 각도계나 사진에 선을 긋는 방법과 같은 수동적인 계산을 대체한다. 실시간으로 수행하므로 빠른 진단에 도움을 주며, 동작 수행 일치도에 대한 데이터를 확인할 수 있기에 의료진이 필요한 정보를 쉽게 제공한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제9권7호
• /
• pp.445-448
• /
• 2015

최근 다색 X-ray 중 저에너지 광자의 비율을 감소시키는 필터에 대한 관심이 대두되고 있으나 X선 경화현상으로 인하여 나타나는 영상 화질에 영향에 대해서는 간과되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 필터에 따른 전방산란율의 변화를 평가함으로써 의료영상 품질에 영향을 미치는 산란선량을 정량적으로 고찰하였다. 실험 결과, 필터 두께가 증가함에 따라 최대 13.9%p의 전방산란율이 증가하는 추세가 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 결과를 바탕으로 한국 산업규격에서 권고된 필터 두께를 준수할 경우 환자의 피폭선량을 저감하면서도 약 1%p 이내의 전방산란율 만이 의료영상에 노이즈에 추가적으로 기여할 것으로 사료된다. 그러므로 환자의 피폭선량을 저감화하면서도 의료영상의 품질을 개선하기 위해서는 적절한 필터의 활용이 중요할 것으로 사료된다.