본 연구에서는 포터블 형 X-ray 발생장치를 제작하였고, 제작된 발생장치로부터 영상증배관을 이용하여 실시간 영상획득시스템 구축하였다. 획득된 영상으로부터 인공관절 위치가 초기 영상과 차이가 있는지를 검증할 수 있는 실시간 위치오차검증 시스템을 개발하였다. 패턴 매칭 기법을 이용하여 간단히 기준영상에서 관심영역 부위의 템플릿영상을 추출하여 비교하고 싶은 비교영상과 비교하여 본 결과 500-1000점 사이의 유사도를 수치로 표시하여 유사정도를 알 수 있었고, x, y 위치와 차이가 나는 각도를 표시해 줌으로써 실시간 위치오차검증이 가능함을 알 수 있었다. 본 시스템은 포터블형이며, 자체 차폐시설을 갖추고 있다. 조사장치의 출력도 1kw의 소형으로 제작되어 이동형으로 사용할 수 있으며, 산업용의 비파괴분야 및 의료기관이 없는 외진 곳에서 발생된 응급환자의 경우 손, 발과 같은 작은 부위의 진단용 분야 등에 활용할 수 있는 유효성을 보여주었다.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
의료 IT 기술 발전과 함께 의료 디지털 도서관, 3D PACS, 3D 의료진단기기 등의 헬스케어 정보 관리 기술이 급격히 발전되면서 이에 대한 보안 이슈가 제기되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 정보 관리 시스템에서 3D 의료영상 데이터의 저작권 보호, 인증, 인덱싱 및 진단 정보 은닉 등을 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 POCS 워터마킹 기반으로 의료진의 디지털 서명 및 정보 검색 인덱싱을 위한 강인한 워터마크를 꼭지점 정규곡률 분포에 삽입하고, 진단 정보와 인증 기준 메시지를 위한 연약한 워터마크를 꼭지점 거리 차이에 삽입한다. 이 때 강인성, 연약성 및 비가시성에 대한 각각의 볼록 집합들을 설계한 다음, 3D 의료영상 데이터들을 이들 집합으로 반복 투영함으로써 다중 워터마크를 삽입한다. 실험 결과부터 제안한 기법이 다양한 3D 기하학 및 메쉬 변형에 대한 강인성과 연약성을 모두 만족함을 확인하였다.
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHb 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상 부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사자가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
1999년도에 최초의 원격탐사용 국적위성인 다목적 실용위성 1호기가 발사된다. 이 위성에는 해상도 7m영상을 촬영할 수 있는 EOC 카메라가 탑재될 예정이며 이 위성의 주 임무는 이러한 EOC 카메라를 이용하여 1:25,000 축적의 지도제작이 가능한 한반도 전역의 스테레오 영상을 취득하는 것이다. 이 주임무를 위해 EOC 영상으로부터 1:25,000 축적지도제작의 가능성 확인 및 관련 소요기술 개발을 위한 연구과제가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 그중에서 특히 EOC 영상으로부터 수치표고모형을 추출하는 문제에 관하여 논의하고자 한다. 먼저 위성영상으로부터 수치표고모형을 제작하는 시스템의 개발에 있어 요구되는 사항들에 관하여 논의한다. 또한 이를 위하여 현재 진행 중인 시스템 개발상태를 보고하고 개발과정에서 수행한 각종 알고리즘들의 성능평가 및 결론을 논의한다. 그리고 SPOT 위성영상을 이용, 상용 소프트웨어와 개발 중인 시스템에서 추출한 수치표고모형을 비교하여 개발 중인 시스템의 성능을 중간진단한다.
본 논문에서는 초음파 의용 영상시스템의 B-모드 영상으로 잘 관찰되지 않는 암이나 종양을 진단하기 위하여 인체 연조직의 탄성계수를 측정하여 영상화하는 방법을 제안하였다. 연조직의 단단함을 측정하기 위하여 조직에 정현파 진동을 인가하고 연조직의 기계적인 진동의 크기를 초음파 영상의 스페클 밝기의 시간적 변화를 추정하여 구하였다. 제안한 방법은 B-모드 영상에서 비교적 적은 계산량으로 쉽게 조직의 단단함을 추정할 수 있음을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다
한의사의 복진을 모사하는 진단기기와 이를 이용하여 질환과 변증을 분류하는 알고리즘을 개발하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서 적외선 체열 영상과 접촉식 온도계로부터 구성되는 복부 영역별 체열 영상 시스템을 제시하였고, 복부 영역의 절대 온도를 보정하는 방법을 살펴보았다. 접촉식 온도계를 활용해 추가로 복부표면 온도를 측정하였고, 동시에 열화상 카메라로도 영상을 촬영하여, 동일위치에서 열화상 영상의 온도값과 접촉식 체온계의 온도값을 비교해 전체 열화상 영상을 보정하였다. ICC 값이 0.96으로 나와 높은 재현성을 보였다.
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
피부색 검출 기법은 안면 정보를 이용한 체질 진단 및 건강 진단, 인간과 로봇과의 상호작용, 영상 검색 시스템 등 다양한 응용분야에서 사람의 얼굴과 손의 검출을 위해 많이 사용되어 왔다. 비디오 영상의 경우 조명이나 환경 변화에 강인한 피부색 영역의 추적을 위해 매 프레임마다 대상 영역의 피부색 모델을 업데이트 하는 것이 일반적이나, 단일 영상에서 피부색 영역을 검출하거나 비디오 영상의 첫 프레임에서 피부색 영역을 검출할 때에는, 많은 연구들이 하나의 고정된 피부색 모델을 이용하기 때문에 입력 영상의 특징에 따라 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 피부색 검출 결과를 피드백 받아 피드백 받은 정보를 바탕으로 피부색 검출 조건을 수정하는 과정을 반복함으로써 다양한 환경 조건들을 가지는 단일 영상에 대해 효과적으로 피부색을 검출할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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