• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.553-560
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• 2008

The amount of image data used in medical institution is increasing rapidly with great development of medical technology. Therefore, an automation method that use image processing description, rather than manual macrography of doctors, is required for the analysis large medical data. Specially, medical image registration, which is the process of finding the spatial transform that maps points from one image to the corresponding points in another image, and 3D analysis and visualization skills for a series of 2D images are essential technologies. However, a high establishment cost raise a budget problem, and hence small scaled hospitals hesitate importing these medical visualizing system. In this paper, we propose a visualization system which allows user to manage datasets and manipulates medical images registration using an open source graphics tool - VTK(Visualization Tool Kit). The propose of our research is to get more accurate 3D diagnosis system in less expensive price, compared to existing systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.268-270
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• 2006

본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.1-5
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• 2003

의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.619-621
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• 2003

CT, MRI와 같은 의료 영상을 3차원 재구성을 통해 3차원으로 가시화하는 기술은 의료 분야에서 진단과 진료에 많이 활용되고 있다. 이는 의사에게 정확한 진단과 시술에 대한 확신을 환자에게는 시술에 대한 이해와 신뢰를 심어준다. 치아의 경우 치과 진료가 개개의 치아에 이루어진다는 점을 고려하면 개개의 치아가 개별적으로 모델링 되어 3차원 상에 가시화 되어야 한다. Contour 기반 알고리즘은 2차원 단면 데이터로부터 고속 렌더링과 높은 품질의 3차원 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 CT에서 추출한 치아 contour 데이터로부터 삼각형 패치를 생성하고, 어금니의 분기 문제를 해결하는 3차원 치아 모델 생성을 위한 contour 기반 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.730-732
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• 2003

의료영상정합을 통해서 이상징후 발현시점과 소멸시점의 기능영상을 비교함으로써 기능이상부위를 판별하는 것은 질환의 진단에 매우 유용하다. 본 논문에서는 기존 변화시점간 기능영상 감영법이 정확한 소멸시점에서의 영상 취득이 어려움으로 인해 정확도가 떨어질 우려가 있는 점을 개선하고자 뇌 혈류이상을 나타내는 뇌기능영상인 SPECT의 변화시점 기능이상부위 추출을 위하여 정상인집단 영상의 비선형 영상정합기법과 영상평균화를 통해 뇌기능영상 템플릿을 구축하였다. 또한 이를 기반으로 영상감영을 수행함으로써 간질환자의 발작중(ictal) SPECT 뿐만 아니라 발작간(interictal) SPECT에서도 뇌혈류의 이상을 정확히 분석할 수 있는 3차원 추출가시화 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.389-392
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• 2003

MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1322-1323
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• 2011

온톨로지는 정보들간의 체계 및 상호작용을 표현하고, 이를 통해 사용자들에게 유용한 지식을 제공하는 툴로 정보과학, 전자상거래, 및 의료 분야 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터베이스 관리 시스템인 XML/RDF 를 이용하여 대규모의 온톨로지 데이터를 효율적으로 처리하고 가시화하는 방안에 대해 연구한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.109-116
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• 2003

In this paper, a CORBA-based collaborative medical image analysis and visualization system, which provides high accessibility and usability of the system for the users on distributed environment is introduced. The system allows us to manage datasets and manipulates medical images such as segmentation and volume visualization of computed geometry from biomedical images in distributed environments. Using Bayesian classification technique and an active contour model the system provides classification results of medical images or boundary information of specific tissue. Based on such information, the system can create real time 3D volume model from medical imagery. Moreover, the developed system supports collaborative work among multiple users using broadcasting and synchronization mechanisms. Since the system is developed using Java and CORBA, which provide distributed programming, the remote clients can access server objects via method invocation, without knowing where the distributed objects reside or what operating system it executes on.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.335-342
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• 2012

3D point cloud is widely used in Architecture, Civil Engineering, Medical, Computer Graphics, and many other fields. Due to the improvement of 3D laser scanner, a massive 3D point cloud whose gigantic file size is bigger than computer's memory requires efficient preprocessing and visualization. We suggest a data structure to solve the problem; a 3D point cloud is gradually subdivided by arbitrary-sized cube grids structure and corresponding point cloud subsets generated by the center of each grid cell are achieved while preprocessing. A massive 3D point cloud file is tested through two algorithms: QSplat and ours. Our algorithm, grid-based, showed slower speed in preprocessing but performed faster rendering speed comparing to QSplat. Also our algorithm is further designed to editing or segmentation using the original coordinates of 3D point cloud.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.163-170
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• 2010

Multi-planar reformatting(MPR) is a volume rendering technique which generates images of sectional planes users define, so that it is essential for medical imaging system. Due to the recent advances of medical imaging system, users require to place plural planes on a single dataset and to enable an individual and easy control for each plane. In this paper, we enumerate various user operations for recent MPR and analyze user requirements to update the plane equation. For the effective control of coordinate system, each plane is considered in a separated coordinate system and all informations which form a coordinate system are grouped into two components: the individual components and the common components. The proposed system is implemented on a graphics hardware, so that it smoothly performs MPR including recent requirements.