• 제목/요약/키워드: 진단 영상

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자동화 손상 검색을 위한 비접촉식 레이저 초음파 영상화 (Noncontact Laser Ultrasonic Imaging for Automated Damage Detection)

  • 박병진;안윤규;손훈
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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    • pp.40-43
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    • 2011
  • 최근, 레이저 초음파 영상화 기법은 구조물의 비접촉식 손상 진단을 위해 널리 연구되고 있다. 초음파 영상화 기법의 가장 큰 장점은 비접촉식으로 구조물의 손상을 진단할 수 있고, 가진 및 측정 지점을 자유로이 이동할 수 있다는 점이다. 따라서 이는 고온이나 동적상태의 구조물에 적용이 가능하며, 시간과 공간상의 충분한 데이터를 획득할 수 있으므로 역문제 (Inverse problem)를 해결할 필요 없이 완전한 초음파의 전파 형상을 얻을 수 있다. 지난 연구들에서는 충분한 가진력 혹은 측정 민감도를 확보하기 위해 가진 레이저와 부착형 센서의 조합이나 부착형 가진 트렌스듀서와 센싱 레이저의 조합으로 초음파 영상을 획득하고자 하였다. 하지만 이들 조합은 가진 혹은 측정 지점이 구조물에 부착되어 있어 완전한 비접촉식 기법을 구현하지 못하였다. 이를 극복하고자 레이저와 EMAT 센서 등의 조합이 시도되어 왔으나, 이 또한 EMAT 센서의 적용 거리에 따른 한계점을 지니고 있다. 본 연구에서는 가진 레이저 (Nd:Yag)의 스캐닝을 통해 다양한 가진 점에서 발생된 초음파가 탄성체 구조물을 통해 전파되고, 이를 센싱 레이저 (Laser Doppler Vibrometer)를 이용하여 측정함으로써 비접촉식 초음파 영상화를 구현하였다. 나아가, 정상파 필터(Standing-wave filter)를 이용하여 구현된 초음파 영상으로부터 손상 영향만 검출해 내는 기법을 개발했다. 개발된 기법은 복합재 시편의 층간박리 (Delamination) 진단을 통해 검증하였다.

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다이나믹 진단용 의료 영상

  • 왕준호
    • 기계저널
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    • 제50권12호
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    • pp.41-44
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    • 2010
  • 이 글에서는 두 방향의 2차원 방사선 영상과 3차원 영상을 결합하여 환자가 보행 등의 다이나믹 상태에서 진단이 가능한 연구 방법에 관하여 소개해 드리고자 합니다.

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컴퓨터단층영상에서 TIA를 이용한 간경화의 컴퓨터보조진단 (Computer-Aided Diagnosis for Liver Cirrhosis using Texture features Information Analysis in Computed Tomography)

  • 김창수;고성진;강세식;김정훈;김동현;최석윤
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.358-366
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    • 2012
  • 간경화(liver cirrhosis)는 섬유조직의 증식과 재생성 결절 형성의 형태학적인 변화로 2차적으로 간내혈관의 변형 및 간기능의 저하가 나타나는 질병이며, 정맥류, 복수와 부종, 간성뇌증, 간암 등의 합병증 동반을 미연에 방지하는 것이 간경변증 진단 및 치료에 핵심이다. 일반적으로 간 컴퓨터단층영상이 간경변의 진단 및 병기를 결정하는 방법으로 사용한다. 그러므로 본 연구에서는 간경화의 자동 인식을 위하여 PCA와 TIA 알고리즘을 이용한 특징추출을 통하여 간경변의 자동 검출능력을 알아보고, 각 알고리즘간의 성능을 비교하였다. 실험은 학습영상과 테스트영상으로 구분한다. 고유영상을 생성시키기 위한 학습영상으로 정상영상이 사용되고, 테스트영상으로는 간경화영상이 사용된다. 간 CT 영상에서 간의 질병 부위를 균등하게 ROI 설정하고, $50{\times}50$ 픽셀 크기로 영상을 저장하여 실험하였다. 실험결과로 PCA는 간경화 검출율이 35%로 질병 인식으로 부적합하며, TIA 알고리즘의 AGL, TM, MU, EN는 100% 질병 인식력을 나타내어 간경화 자동 진단 인식으로 가능했다. 또한 결과를 임상에 적용하여 간경변의 컴퓨터보조진단으로 활용한다면 영상의학과 의사에게 업무 부담을 줄이고, 일차적 간경변의 스크리닝 도구로서 활용이 가능할 것이다. 그리고 TIA 알고리즘을 활용한 자동진단은 질병 진단의 전단계로서 예비판독의 정보를 제공하며 간경변의 조기 진단 및 예방이 가능다고 판단된다.

반전 이미지와의 차이에 의한 뇌 MR 명상의 영역 분할 기법 (Segmentation of Brain MR Image by Differencing of Negative Image and Original Image)

  • 조경은;채정숙;송미영;김준태;엄기현;조형제
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.185-188
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    • 2001
  • 의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

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다중특징을 이용한 유방종양영상 내용기반검색 시스템 개발 (Development of Content Based Breast Tumor Image Retrieval System Using Multi Features)

  • 김민경;최흥국
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.43-46
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    • 2004
  • 현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

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조영증강 초음파 진단에서 호흡에 의한 흔들림을 보정한 파라미터 영상 생성 기법 (Parametric Imaging with Respiratory Motion Correction for Contrast-Enhanced Ultrasonography)

  • 김호준;조윤석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권2호
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    • pp.69-76
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    • 2020
  • 본 연구에서는 조영증강 초음파 영상에서 조영효과 확산 패턴과 동적 혈류 패턴을 가시화 하는 방법론을 제시한다. 세부적으로 조영증강 초음파 데이터에서 조영제의 전이시간, 최대 명도변화, 조영효과의 감쇄 시간 등과 같은 진단 파라미터를 영상으로 생성하는 기법을 제안한다. 간병변 진단과 같은 의료 진단에서 조영제의 전이와 확산 속도는 매우 중요한 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 조영효과의 확산 패턴을 하나의 영상으로 표현하는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 호흡에 의한 흔들림으로 인하여 영상의 정확도가 저하시키는 현상을 개선하기 위하여 호흡주기에 따른 동적 가중치와 모멘텀 요소를 사용하는 영상추적 기법을 제안하였다. 총 72개의 조영증강 데이터를 사용한 실험을 통하여, 제안된 기법이 초음파진단에서 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 하고, 호흡에 의한 흔들림을 보정함으로써 진단 파라미터의 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 보인다.

차영상을 이용한 홍채 변화 분석 (Iris Change Analysis that Using Differential Image)

  • 김남식;김장형
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.932-934
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    • 2003
  • 본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.

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급성심근경색증 관련 의료 영상의 관상동맥 구조 기반 질병 연관 특징 추출 (Disease-associated Feature Extraction based on Coronary Anatomy of Medical Image related to Acute Myocardial Infarction)

  • 박예슬;이미연;김명희;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.806-809
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    • 2015
  • 급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.

놓치기 쉬운 폐암: 흉부 X선 진단의 함정에 대한 이해와 다양한 폐암 영상 소견의 중요성 (Missed Lung Cancers on Chest Radiograph: An Illustrative Review of Common Blind Spots on Chest Radiograph with Emphasis on Various Radiologic Presentations of Lung Cancers )

  • 최고운;남보다;황정화;김기업;김현조;김동원
    • 대한영상의학회지
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    • 제81권2호
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    • pp.351-364
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    • 2020
  • 흉부 X선은 폐와 종격동 질환을 평가하는 데 있어 매우 중요한 일차 영상 검사이다. 초기 흉부 X선에서 놓친 폐암은 환자의 진단을 지연시키고 예후에 중요한 영향을 줄 수 있다. 저자들은 초기 흉부 X선에서 폐암의 중요한 진단적 오류를 피하기 위하여 비교적 흔히 접하게 되는 영상 진단의 함정에 대하여 다양한 증례를 통하여 검토하고 또한 폐암의 다양한 영상 소견의 중요성에 대하여 중점적으로 살펴보고자 한다.

조영증강 의료 초음파 진단에서 파라미터 영상의 개선 기법 (A Parametric Image Enhancement Technique for Contrast-Enhanced Ultrasonography)

  • 김호준;곽성훈
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권6호
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    • pp.231-236
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    • 2014
  • 의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.