NIST 표준시료인 SRM 2710(Montana Soil)을 대상으로, 중금속의 지화학적 존재형태 연구에 일반적으로 적용되는 Tessier 연속추출법과 최근 소개된 초음파연속추출법을 적용 및 비교하여 오염 토양 내 중금속의 효율적 분석방법을 제시하고자 하였다. As, Cd, Cu, Pb, Zn의 총함량을 USEPA Method 3050B, KBSI Method, 초음파 추출법을 적용하여 분석한 결과, 모두 공인 분석값에 가까운 값으로 측정되었다. Tessier 연속추출법과 초음파 연속추출법의 비교 결과, 원소별 및 단계별 추출 양상과 추출효율이 두 방법 모두 거의 동일한 것으로 나타났다. 초음파 연속추출에는 총 3시간 정도 소요되었으며, 기존의 Tessier 연속추출법의 12시간 정도와 비교할 때 크게 단축되었다. 유기오염 시료의 전처리법으로 흔히 사용되는 초음파 추출법은 비교적 짧은 시간 내 추출이 이루어지고, 고온의 가열이 필요치 않으며, 시료에 직접 강한 파장을 주어 추출하기 때문에 비교적 높은 추출효율을 보이는 효과적인 방법이라 할 수 있다.
해조류 유래 유용성분 추출을 위한 초음파 추출법의 적용성을 검토하였다. 동결건조한 감태 분말로부터 열수($65^{\circ}C$), 물($24^{\circ}C$), 50% 에탄올 및 100% 에탄올 뿐만 아니라 초음파 추출을 수행하여, 추출물을 제조하였다. 추출물의 페놀성 화합물 함량, DPPH 라디칼 소거 활성 및 tyrosinase 저해 활성을 분석하고, 초음파 추출과 전통적인 추출법의 차이를 비교하였다. 초음파 추출에 의한 감태 추출물의 페놀성 화합물의 함량(142.80 mg/g)은 열수 추출물의 페놀성 화합물 함량(10.03 mg/g)의 약 14배 이상 높았다. 열수 추출물에 비해 초음파 추출물의 DPPH 라디칼 소거 활성은 약 4배, tyrosinase 저해 활성은 약 14배 이상 높은 것으로 나타났다. 특히 초음파 추출법에 의한 추출물에서의 페놀성 화합물 함량과 DPPH 라디칼 소거활성 및 페놀성 화합물 함량과 tyrosinase 저해 활성간의 상관관계가 매우 높은 것(각각 $R^2$=99.47 및 99.99)으로 나타났다. 이상의 결과는 전통적인 용매 추출법보다 초음파 추출법이 감태의 유용성분 추출에 더 적합함을 의미한다.
본 논문에서는 지방종 초음파 영상에서 지방종을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에 Monotone Cubic Spline 보간법을 이용하여 ROI영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, ART2 알고리즘과 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거한 후에 지방종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 지방종의 후보 영역 중에서 형태학적으로 타원 형태를 띠거나 가장 큰 후보 영역의 정보를 이용하여 Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 지방종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 지방종 초음파 영상에 실험한 결과, 지방종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 검사자가 효율적으로 충수염을 진단할 수 있도록 하기 위하여 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 충수를 추출하는 과정은 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음 제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, K-Means 클러스터링과 영역 레이블링을 적용하여 충수 영역을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 충수염을 진단하기에 적합한 충수 영역이 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 원본 초음파 영상에서 스케일을 측정한 후, 영상의 확대 비율을 분석하여 충수염 객체의 크기에 대한 범위를 설정한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 Fuzzy 이진화와 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 잡음을 제거한 후에 근막을 추출한다. 추출된 복부 근육의 근막 하단 경계선을 Cubic Spline 보간법을 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한다. 초음파 영상의 근막을 기준으로 근막 영역을 제거한 후, SOM(Self-Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적기법을 적용하여 충수염을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 충수염 추출 방법보다 충수염 영역이 비교적 정확히 추출되고 충수염의 크기를 측정할 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
카올린으로부터 알루미나를 추출 노는 한성에 미치는 초음파 효과를 조사하기 위하여 반응시간, 반응온도 및 산농도의 동일한 조건하에서 알루미나 추출 및 합성에 초음파 조사법과 재래식법을 사용하였다. 재래식법에 비하여 초음파 조사법은 $60{\sim}80^{\circ}C$, $1{\sim}6\;h$ 및 $1{\sim}5\;M$${H_2}{SO_4}$와 같은 다양한 조건하에서 알루미나 추출을 촉진시켰다. 초음파 조사법 및 재래식법에 의해 합성된 침전물과 하소된 시료들의 특성들이 DTA/TG, XRD, SEM, PSA, BET 등에 의해 분석되어졌다. 특히, 재래식법으로 합성된 하소시료들에 비하여 초음파 조사법으로 합성된 시료들은 상대적으로 입자 크기는 작고, 비표면적이 큰 특성을 자지고 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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