• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.69-78
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• 2016

Ischemic stroke is a disease that the brain tissues cannot function by reducing blood flow due to thrombosis or embolisms. Due to the nature of the disease, it is most important to identify the status of cerebral vessel and the medical images are necessarily used for its diagnosis. Among many indicators, brain MRI is most widely utilized because experts can effectively obtain the semantic information such as cerebral anatomy aiding the diagnosis with it. However, in case of emergency diseases like ischemic stroke, even though a intelligent system is required for supporting the prompt diagnosis and treatment, the current systems have some difficulties to provide the information of medical images intuitively. In other words, as the current systems have managed the medical images based on the basic meta-data such as image name, ID and so on, they cannot consider semantic information inherent in medical images. Therefore, in this paper, to provide core information like cerebral anatomy contained in brain MRI, we suggest a template-driven medical images mapping method. The key idea of the method is defining the mapping characteristics between anatomic feature and representative images by using template images that can be representative of the whole brain MRI image set and revealing the semantic relations that only medical experts can check between images. With our method, it will be possible to manage the medical images based on semantic.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.7C
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• pp.671-680
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• 2009

The diagnostic medical images(CT, MRI) in PACS require large storage and long transmission time. A simple and cheap way of overcoming these limitations is to increase the compression ratio. However, this requires a clinical validation for accurate diagnostic applications. The aim of this paper is to improve the compression efficiency of lossless JPEG2000 for diagnostic CT images by performing a visual-Iossless threshold filtering in high frequency subband. A proposed method, based on 5/3 reversible DWT, provides different subband-threshold values according to the compression ratio and gives the high subjective quality to reconstructed diagnostic CT images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1080-1081
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• 2019

만성간질환의 조기 발견과 적절한 관리는 중증 질환으로 진행을 차단하거나 완치하는데 큰 역할을 할 수 있다. 만성간질환을 진단하는 Gold Standard는 조직검사이지만 시간적·비용적인 측면에서 제한점이 있다. 현재 만성간질환 진단을 위해 최우선 시행하고 있는 검사는 혈액검사이며 진단정확도가 낮은 것으로 보고된다. 영상진단검사는 검사비용 측면에서 혈액검사보다 비싸며 진단정확도 측면에서 조직검사를 대체하기에는 정확도 향상이 요구된다. 본 연구에서는 획득된 의료영상을 활용하여 간세포 이질성과 결정성을 신속하게 정량 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 만성간질환 환자를 대상으로 정량 평가함으로서 임상활용 가능성을 확인하고자 한다.

• 전기의세계
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• v.38 no.8
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• pp.19-25
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• 1989

현재 전세계적으로 퍼져있는 NMR-CT 시스템의 수를 살펴보면 약 370여기가 설치.운영되고 있으며 앞으로 계속 늘어날 전망이다. 국내에서는 1988 한국과학기술원과 금성통신에 의해 자체 개발된 2.0 Tesla 강자장 시스템이 최초로 서울대학병원에 설치 가동된 이래 여러병원에서 시스템들이 설치중에 있다. 첨단의로 진단장치로서의 핵자기 공명 영상법은 그 영상을 통하여 기존의 진단 장치보다 우월함을 증명하고 있으며 초음파 검사나 동위원소 검사 및 X선 전산화 단층 촬영술들을 장점을 두루 지니면서 그 영상법의 다양성 때문에 앞으로의 연구 및 발전에 대한 전망은 아주 밝다고 할 수 있다. 따라서 앞으로의 종합 영상 의료 진단 장치는 이 NMR-CT가 중심이 되어 발전할 것이라고 단언해도 무리한 생각은 아닐 것이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.34-40
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• 1998

본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.3
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• pp.43-48
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• 2007

The medical imaging processing area with the development of high-speed Internet and the portable embedded system under prevailed ubiquitous environment is quick in research and development for the system that can search and decipher the patient's information in anytime and anywhere. Especially, the new applications demand utilizing scout images besides diagnostic purposes. With the development of ubiquitous system, medical image viewers are utilizing to the hospitals combined with PACS system and Web browser. This paper implements the mobile terminal based medical image viewing system that shows the potential in wireless environment.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.228-231
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• 2004

의학 분야에서 의료 영상 데이터에 해당하는 컴퓨터 단층 찰영(CT. Computer Tomography), 자기 공명 영상법 (MRI : Magnetic Resonance Imaging)둥의 데이터 등이 정확하고 신속한 진단ㆍ관리를 위하여 의료 영상 데이터 중에서 관심의 대상이 되는 영역은 무손실 압축 기법을 수행하고, 그외의 지역은 움직임 보상 방식을 사용하여 압축하는 방식을 제안하고 실험하였다. 그 결과 기존의 손실 압축 기법에 비하여 더 낮은 비트율로 효율적인 압축을 수행하였다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.4
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• pp.15-20
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• 2016

This paper describes the construction of knowledge data retrieval management system based on medical image CT. The developed system is aimed to improve the efficiency of the hospital by reading the medical images using the intelligent retrieval technology and diagnosing the patient 's disease name. In this study, the medical image DICOM file of PACS is read, the image is processed, and feature values are extracted and stored in the database. We have implemented a system that retrieves similarity by comparing new CT images required for medical treatment with the feature values of other CTs stored in the database. After converting 100 CT dicom provided for academic research into JPEG files, Code Book Library was constructed using SIFT, CS-LBP and K-Mean Clustering algorithms. Through the database optimization, the similarity of the new CT image to the existing data is searched and the result is confirmed, so that it can be utilized for the diagnosis and diagnosis of the patient.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.100-100
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• 2010

토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.