• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.361-364
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• 2007

국민건강증진을 위해 우리나라만의 독창적이고 뛰어난 진단 방법인 한의학의 망진을 의료공학적 시스템화를 구현하고자 하는데 큰 걸림돌이 되는 것이 찰색이다. 찰색이란 안면의 색을 보고 대상자의 상태를 진단하는 방법으로 이를 위해서는 실제의 피부 색상을 정확하게 획득하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색의 정확성을 높이기 위해 대상자의 영상 수집 시 화이트 밸런스를 설정한 후 영상을 획득하고 QP 카드를 통하여 후 보정을 수행하였다. 이를 기반으로 색상 보정 전과 후를 비교, 분석하여 실험을 통한 색상 보정 효과를 파악하고자 한다. 또한 여러 조명 환경 하에서 실험을 진행함으로써 색상의 재현성이 있는지를 확인하고 이를 분석하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.179-185
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• 2015

최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.39-43
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• 2009

전리방사선을 이용한 의료진단검사는 장치의 발전과 더불어 환자의 삶을 개선시키고 의료검사의 혁명을 가지고 왔다. 하지만 이러한 의료영상의 발전은 대중에 의한 전리방사선피폭의 증가의 원인이 되었다. 이러한 가운데 ICRP에서는 각 국가 및 지역의 실정에 맞게 진단참고준위를 사용하도록 권고하고 있으며, 우리나라에서도 2007년 식품의약품안전청에서 환자선량측정 가이드라인을 제시하였다. 하지만 임상에서는 대부분 선량계가 없어 X선 검사시 환자피부선량을 알 수가 없는 것이 현실이다. 이에 저자는 bit system을 이용하여, PC상에서 엑셀프로그램을 이용하여 간단하게 환자선량을 알 수 있게 프로그램화 하여 그 유용성을 검토하였으며, 그 결과 실측값과 계산값은 약 10% 정도의 차이로 우수한 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.175-179
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• 2016

최근 의료 영상 기술의 발전은 진단, 수술계획, 또는 교육에 도움이 되는 수술 시뮬레이션을 만들어 왔다. 개선된 고화질 영상과 3차원 시각화는 의료 영상 가용성을 향상시키고 수술, 교육 분야에서 더 잘 이용할 수 있게 되었다. 실제 인간의 시각은 입체이다. 따라서, 외과의사의 판단을 통해 2차원 영상을 스테레오로 재구성하여 처리하는 것이 함께 필요하다. 이러한 과정을 줄이기 위해, 3차원 (3D) 이미지가 사용되어 왔다. 3D 영상은 복잡한 상황에서 외과 의사가 매우 짧은 시간에 판단할 수 있도록 3D 시각화를 강화하여 제공한다. 3D 화상 데이터 세트에 기초하여, 가상 내시경 수술 계획, 실시간 상호 작용 가상 의료 시뮬레이션이 가능하게 되었다. 본 논문은 새로운 이미징 기술의 최근 응용 프로그램을 설명하고 이의 기본과 특별히 주목할만한 의료 3D 복원 기술에 관한 것이다. 최근 CT, MR 및 기타 영상 양식의 기술발전은 흥미로운 새로운 솔루션과 어깨 영상의 활용 가능성을 넓혀왔다. 특히, 의료 기기에서 파생 된 3차원 (3D) 이미지는 고급 정보를 제공한다. 이 프레젠테이션은 어깨와 팔꿈치의 수술실습에서 원리, 3D 영상기술의 잠재적 응용가능성, 시뮬레이션, 3D프린팅을 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.47-53
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• 1999

의학분야에서 컴퓨터는 병원에서 발생하는 각종 업무데이터의 전산화에서 진단을 위해 사용하는 검사 의료기기들의 자동화, 그리고, 각종 의학영상들을 디지털화하여 처리하는 단계까지 활발하게 활용되고 있는 실정이다. 이러한 시점에서 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 늘어나고 있는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈구영상으로부터 적혈구를 분석하여 정상세포를 비롯한 비정상세포를 16부류로 나누어 분류하였다. 이를위해 UNL푸리에 특징과 불변 모멘트 알고리즘을 사용하여 세그먼트된 적혈구 영상으로부터 특징을 추출하고 이를 인식하기 위한 다단계 신경망을 구축하였다. 실제 임상에서 10명의 환자를 대상으로 실험한 결과 검사자가 참조가능 형태의 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권5호
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• pp.365-371
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• 2019

We have developed and applied a diagnostic Multi-Leaf Collimator (MLC) to optimized the X-ray field in medical imaging and the usefulness evaluated through the fusion of infrared image and X-ray image acquired by infrared camera. The hand and skull radiography with multi-leaf collimator(MLC) showed significant area dose reductions of 22.9% and 31.3% compared to ARC and leakage dose was compliant with KS A 4732. Also scattering doses of 50 cm and 100 cm showed a significant decrease to confirm the usefulness of MLC. It was confirmed that the fusion of infrared images with an adjustable degree of transparency was possible in the X-ray images. Therefore, fusion of anatomical information with physiological convergence is expected to contribute and improvement of diagnostic ability. In addition, the feasibility of convergence X-ray imaging and DITI devices and the possibility of driving MLC with infrared images were confirmed.

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

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.75-81
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• 2010

연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.127-132
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• 2001

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.