기존의 필름 X-Ray 및 CCD(Charge Coupled Device) 방식은 공간적인 제약과 진단 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 단점을 보완할 수 있는 TFT-DXD 방식의 digital X-ray detector (DR1000C)를 이용한 고효율 의료 영상처리시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 DR1000C를 이용한 의료용 영상처리시스템은 기존의 X-Ray 방식에 비해 공간 효율성이 높고 진단 시간이 짧아진다는 장점이 있다. 영상처리시스템에서 획득한 영상을 고화질로 만들기 위해 1900*1200의 해상도를 가지는 LCD 컨트롤 드라이버를 개발하였고, 영상의 성능향상을 위해 enhancement unsharp masking 기법을 제안하여, 기존의 방식과 비교하였다.
본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
삼킴 장애 환자는 뇌졸중, 치매, 외상성 뇌손상, 파킨슨병, 암이 주요 원인으로 급속히 증가하고 있다. 특히 고령화 사회가 되면서 더욱 삼킴 장애 환자는 늘어날 것으로 전망하고 있다. 고령 환자의 삼킴 이상의 진단을 위해 가장 많이 사용하고 있는 검사법으로는 비디오 조영 삼킴 검사(VFSS)이다. VFSS는 진단에 있어서 숙련된 전문의가 필요하기 때문에 대학병원 급에서 주로 시행하며, 고령 환자에게는 분석 결과를 상담받을 때까지 오랜 시간을 소요해야하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 삼킴 장애 진단을 위한 의료영상 관리 및 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 서버에서 대용량 멀티프레임 영상을 성능 저하 없이 핸들링 하고 라벨링 데이터 생성을 위한 라벨링 툴을 구현하였다. 차후 라벨링 데이터를 생성하고 학습을 통하여 삼킴 장애 진단을 위한 인공지능 모델을 개발하고자 한다.
심폐기능 재활환자에 있어서 흉부 X선 화상은 임상적 소견 중 가장 일반적이고 널리 사용되는 의학정보로서 질환의 예후에 대한 다양한 해부학적 정보를 제공한다. 흉부 X선 영상에서의 영역분할 및 영상해석에 관한 많은 연구에 의해 다양한 해석 알고리즘이 개발되어 왔으나, 영상의 복잡성과 다양성에 의한 해석 차이가 존재한다. 본 논문에서는 X선 영상에서의 질환 여부를 진단하기 위해 영상처리 및 분석방법에 기반한 흉부 X선 영상의 진단지원시스템이 제안되었다. 흉부 X선 영상에서 폐 영역을 검출하기 위하여 임계값 및 형태학적 방법이 적용되었으며, 형태학적 측정 및 질감 분석은 분할된 영역에서 수행되었다. 실제 흉부 X선 영상에 적용한 실험결과와 임상 전문가의 진단 결과를 비교하여 제시하였으며, 제안한 방법이 충분히 의사결정지원시스템에 활용될 수 있음을 보였다.
최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면서비스로 대체되고 있는 한편, 의료분야에도 서비스 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 국내의 법 제도적으로 묶여 있는 원격 의료서비스의 적용이 가능하고 상급종합병원에서는 비대면 진료서비스를 도입하고 있다. 본 논문에서 제안하는 비대면 원격판독시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보를 보호하고, 원격으로 환자의 영상 데이터를 판독하기 위한 시스템과 그 처리 과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행 결과를 보인다.
캡슐내시경검사는 일반 내시경 검사에 비해 고통이 없고 합병증이 적다고 보고되어 있어 향후 지속적인 발전 가능성이 매우 큰 분야로 잘 알려져 있다. 그러나, 캡슐내시경을 이용한 진단은 캡슐이 동일한 위치에 상주할 경우 반복적으로 촬영된 유사한 영상을 오래도록 관찰 하여야 하므로, 진단자로 하여금 막대한 시간적 비용을 발생하게 한다. 따라서 보다 현실적이고 실용적인 캡슐내시경 검사를 위한 효율적인 탐색 및 진단 방법으로써 캡슐내시경영상에 대한 지능형 탐색방법이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 지능형 판독보조 시스템은 영상차감을 통해 중복영상을 최소화한 후 프레임단위로 영상이 내포한 정보를 일차원도표(map)의 형태로 제공하고, 이러한 결과도표의 분석도구 및 방법을 제안함으로써 진단시간을 큰 폭으로 단축할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 비교연산 한 정규화된 교차상관(Normalized Cross-Correlation) 방법을 통해 전처리 된 인접영상에 대한 유사도를 추출하고, 설정된 임계값이상의 영상들만을 탐색 범위로 지정하여 중복 촬영된 영상의 탐색을 최소화 한다. 이외에도 영상간 유사도, 엔트로피와 명암도를 통해 얻어진 이동도표, 특성도표와 명암도표를 분석하여 효율적으로 사용자가 탐색을 원하는 부위에 대한 탐색밀도를 높이는 등의 다양한 진단 매뉴얼을 제시한다.
의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.
한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.
본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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