• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.643-646
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.153-154
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• 2015

현재 의료장비는 진단의 향상을 위해 보다 나은 영상을 획득하기 위하여 개발, 발전되어지고 있다. MRI장비 또한 좋은 영상을 획득하기 위해 소프트웨어 및 하드웨어가 발전되고 있다. 그 중의 하나가 자자의 세기가 점차 강한 장비로 변화되는 것이다. 고자장의 장비는 좋은 영상을 획득할 수 있는 장점이 있는 반면 폐쇄적 공포감, 소음 등의 단점 또한 존재한다. 이에 본 연구에서는 MRI 장비 단점 중 하나인 소음이 환자에게 심리적, 정신적으로 어떠한 영향을 미치는지를 설문조사한다. 그리고 이 장비를 사용하는 방사선사의 소음에 대한 인지정도를 설문조사하여 알아보고자한다. 따라서 이 연구는 MRI 검사 시 환자와 방사선사에게 소음에 대한 인식 향상 및 보호 제도 마련의 기초를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.858-860
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• 2014

최근 영상처리 기법과 하드웨어의 발달로 의학 분야에서는 질병의 진단에 다양한 영상 시스템을 활용하고 있다. 특히 OCT 기술은 인체조직의 고해상도 이미지 획득과 혈류속도 측정을 동시에 할 수 있어 의료분야에 다양하게 적용이 가능하여 많은 관심을 받고 있다. 이에 더욱더 선명한 OCT 영상을 획득하기 위해 다양한 알고리즘과 필터를 사용함에 따라 빠른 프로세스 처리가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 듀얼 코어 이상급의 CPU 를 탑재한 시스템에서 데이터 처리 모듈과 렌더링 모듈을 트리플 버퍼를 통해 비동기식으로 멀티스레드화 하였고, GPU 기반의 병렬처리를 통한 데이터 처리를 하여 속도를 향상시켰다. 이에 광학 카메라 촬영 시 선명한 실시간 OCT 영상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.55-57
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• 2012

최근의 정보통신 기술의 발달은 의료의 중심을 기존의 진단 및 치료에서 예방으로 이동하게 하였다. 이에 따라 환자 뿐 아니라 건강에 관심이 많은 일반인들이 병원 밖에서도 스스로 건강 증진을 위해 질병 예방을 수행할 수 있도록 지원하는 셀프케어 시스템들이 개발되어지고 있다. 그러나 현재 개발되어지고 있는 셀프케어 시스템들은 대부분 회원 등록의 과정이 필수적이며, 또한 회원 등록 과정에서 자가진단을 위해 성별과 같은 기본적인 정보를 수동적으로 입력해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 음성과 영상을 이용한 성별 인식을 통해 비 등록 사용자에 대한 기본정보를 자동으로 인식하고 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스에 적용함으로써 회원 등록을 원치 않는 비 등록 사용자에 대한 편의성을 고려하였다. 또한 온톨로지를 이용한 자가진단 서비스의 진단 결과로 질환에 대한 정의 및 증상, 치료 방법을 설명하고 증상의 경중에 따라 방문 치료할 진료과에 대한 정보를 제공함으로써 사용자가 스스로 건강을 진단하고 진단결과에 따라 간단한 치료를 할 수 있으며, 증상의 악화를 예방할 수 있도록 도와준다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.51-58
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• 2023

In this paper, we propose an organ segmentation technique for the automatic extraction of medical diagnostic indicators from X-ray images. In order to calculate diagnostic indicators of heart disease and spinal disease such as VHS(vertebral heart scale) and Cobb angle, it is necessary to accurately segment the thoracic spine, carina, and heart in a chest X-ray image. A deep neural network model in which the high-resolution representation of the image for each layer and the structure converted into a low-resolution feature map are connected in parallel was adopted. This structure enables the relative position information in the image to be effectively reflected in the segmentation process. It is shown that learning performance can be improved by combining the OCR module, in which pixel information and object information are mutually interacted in a multi-step process, and the channel attention module, which allows each channel of the network to be reflected as different weight values. In addition, a method of augmenting learning data is presented in order to provide robust performance against changes in the position, shape, and size of the subject in the X-ray image. The effectiveness of the proposed theory was evaluated through an experiment using 145 human chest X-ray images and 118 animal X-ray images.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.4
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• pp.891-899
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• 2023

Purpose To survey perceptions of certified physicians on the protocol of chest CT in patients with coronavirus (COVID-19) using a negative pressure isolation stretcher (NPIS). Materials and Methods This study collected questionnaire responses from a total of 27 certified physicians who had previously performed chest CT with NPIS in COVID-19 isolation hospitals. Results The nine surveyed hospitals performed an average of 116 chest CT examinations with NPIS each year. Of these, an average of 24 cases (21%) were contrast chest CT. Of the 9 pulmonologists we surveyed, 5 (56%) agreed that patients who showed abnormalities in serum D-dimer required contrast chest CT. All 9 surveyed radiologists agreed that the image quality of the chest CT with NPIS was sufficient for CT image interpretation regarding pneumonia or pulmonary embolism. Furthermore, in our 9 surveyed infectionologists, 5 (56%) agreed that a risk of secondary infection in the CT room after temporary opening of NPIS could be prevented through a process of disinfection. Conclusion Experienced physicians considered that the effects of NIPS on chest CT image quality was minimal in patients with COVID-19, and the risk of CT room contamination was easily controlled.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-294
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• 2023

본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.3
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• pp.11-21
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• 2014

Multi-scale image segmentation is important in many applications such as image stylization and medical diagnosis. This paper proposes a novel segmentation algorithm based on MSER(maximally stable extremal region) which captures multi-scale structure and is stable and efficient. The algorithm collects MSERs and then partitions the image plane by redrawing MSERs in specific order. To denoise and smooth the region boundaries, hierarchical morphological operations are developed. To illustrate effectiveness of the algorithm's multi-scale structure, effects of various types of LOD control are shown for image stylization. The proposed technique achieves this without time-consuming multi-level Gaussian smoothing. The comparisons of segmentation quality and timing efficiency with mean shift-based Edison system are presented.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.1
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• pp.16-25
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• 2016

Turnaround time (called, TAT) for imaging test, which is necessary for making a medical diagnosis, is directly related to the patient's waiting time and it is one of the important performance criteria for medical services. In this paper, we measured the TAT from major imaging tests to see it met the reference point set by the medical institutions. Prediction results from the algorithm of classification regression tree (called, CART) showed "clinics", "diagnosis", "modality", "test month" were identified as main factors for timely processing. This study had a contribution in providing means of prevention of the delay on medical services in advance.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.6
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• pp.1207-1212
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• 2018

The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.