• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권4호
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• pp.238-245
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• 2006

CT 검사에서 조영제 혈관외유출을 예방하기 위해 EDA 시스템을 개발하여 가토를 대상으로 실험적으로 혈관외유출의 검출 효율을 평가하였다. 7마리의 가토 IV 정맥 부위에 EDA 시스템의 스트레인게이지를 부착하여 조영제를 주입하면서 혈관외유출 검출 효율을 평가하였다. 조영제의 혈관외유출은 7건으로 혈관외유출 용량 $14{\sim}23ml$ (평균 18.86 ml), 혈관외유출 발생시간 평균 11.29초, 평균압력 109.71 psi, EDA 시스템에서 스트레인게이지의 분해능 평균 512.18, 진양성 7건, 진음성 19건, 위양성 2건이었고, 민감도 100%, 특이도 90%로 나타났다. 개발된 EDA 시스템을 가토에 실험적으로 적용하여 소량의 혈관외유출 조영제를 검출하는 효율이 있어 혈관외유출을 예방하는 효과가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.33-43
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• 2006

본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권4호
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• pp.184-189
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• 2011

본 연구는 뇌동맥류로 진단받은 환자 중 디지털 감산 혈관조영술(DSA)과 다중검출기 전산화단층촬영 혈관조영술(MDCT Angiography)의 영상을 비교하여 MDCT 혈관조영술에 대한 뇌동맥류의 선별검사로써 그 유영성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 대학병원에서 DSA을 시행한 후 뇌동맥류로 진단 받은 환자 중 MDCT 혈관조영술을 함께 시행한 194명의 환자를 대상으로 DSA과 MDCT 혈관조영 장치의 영상에서 뇌동맥류의 유무를 분석하였고, 동맥류의 길이를 경부의 크기로 나누어 1보다 크면 경부가 좁은 협경 동맥류, 1보다 작으면 경부가 넓은 광경 동맥류로 분류하여 협경, 혹은 광경 동맥류인지 비교 분석하였다. 본 연구 결과 DSA과 비교한 MDCT 혈관조영술의 뇌동맥류에 대한 민감도는 97.4%로 분석되었고, 협경 혹은 광경 동맥류의 일치도는 90.2%, MDCT 혈관조영술에서 뇌동맥류를 발견하지 못한 경우가 2.5%로 경부의 평균 크기는 2.4 mm였다. 이를 통해 뇌동맥류 선별검사를 위하여 비침습적인 MDCT 혈관조영술은 침습적인 DSA에 비하여 높은 민감도를 보여 매우 유용한 검사로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.138-145
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• 2005

본 연구에서는 실명(loss of eyesight)의 원인 질병중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출의 위하여 텍스처 병합(texture synthesis)기반의 이미지 인페인팅 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 확산 필터링(anisotropic diffusion filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘은 복잡한 망막영상에도 효율적으로 시신경 원판을 검출한다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.652-654
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• 2003

본 논문에서는 리본스네이크와 원형템플릿을 이용한 관상동맥추출 방법을 제안한다. 이 방법은 조영사진술로부터 획득된 관상동맥영상으로부터 동맥경화 유무를 쉽고 정확하게 진단하는데 필요한 혈관영역만을 추출하는 방법이다. 기존 방법에서는 혈관영역전체를 동일한 방법으로 추출하지만 본 논문에서는 혈관을 구성하는 각 세그먼트별로 적합한 추출방법을 적용한다. 즉 혈관에서 팽행선을 이루는 부분에 대해서는 항공사진 또는 위성영상에서 도로영역을 추출하는데 사용되는 리본스네이크를 적용하고 혈관의 분지부에 대해서는 원형템플릿과 혈관벽과의 교점의 개수를 분석하는 방범을 사용한다. 이때 원형템플릿의 중점과 교점들이 이루는 각도의 변화율을 고려함으로써 보다 정확한 혈관분지부를 검출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.607-609
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• 2002

본 논문은 흉부 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 자동으로 분할하는 알고리즘과 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구 내용을 담고 있다. 폐 분할 알고리즘은 gray-level thresholding과 morphologic 영상 처리기법을 이용하였고, 폐결절 자동 검출 알고리즘은 추출된 결절 후보의 size, compactness, mean of gray level 값을 분석하여 혈관과 결절을 구분하였다. 개발한 폐결절 자동 검출 시스템은 실험한 영상에 포함된 폐결절 117개 중 55%인 64개를 검출하였고, 3.4 False Positive/section이었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.439-446
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• 1995

본 논문은 관상동맥 영상에서 혈관 경계 검출에 대한 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 정합필터링과 적응추적에 기반한 방법이다. 제안된 알고리듬은 분기부분 문제와 직경이 작은 혈관 부분의 문제점을 해결하였다. 또한 빠른 처리기간과 잡음에 강인한 성능을 가지고 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-97
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• 2003

본 논문에서는 안저 영상에서 시신경유두의 계층적인 검출 방법을 제안하였다. 혈관 정보. 영상의 복잡성 등을 포함하는 안저의 해부학적 지식에 기반한 선행 정보를 이용함으로써 시신경유두의 윤곽선을 검출하였다. 전체적인 처리과정은 크게 3 단계로 나누어진다. 먼저, 처리 과정을 단순화하기 위한 선행 지식으로 이용되는 시신경유두의 근사적인 크기와 위치를 계산하기 위하여 시신경유두를 포함하는 관심영역을 설정하였다. 그런 다음. 설정된 관심영역 내에서 watershed알고리듬을 이용하여 안저 영상을 분할하였고 분할된 영역을 병합함으로써 시신경유두의 초기 윤곽선을 검출하였다. 최종적으로 정확한 윤곽선을 검출하기 위하여 혈관의 심한 간섭 등으로 인해 손상된 윤곽선 부분들을 탐색하고 이들을 제거 및 보정하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.454-455
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• 2011

미토콘드리아의 수송은 치매, 다형성 경화증, 알츠하이머병 등의 신경성 질환과 관련하여 활발하게 연구되고 있다. 하지만 미토콘드리아 영상의 경우 일반 영상에 비해 노이즈(noise)가 많고 초당 프레임 수(frame-persecond)가 낮기 때문에 분석이 쉽지 않다. 이에 따라 미토콘드리아의 수송 통로인 축색돌기(axon)를 사전에 검출하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 배경을 바탕으로 미토콘드리아 영상에서 축색돌기를 자동으로 분리, 검출해내는 알고리즘을 제안한다. 배경이 비해 밝게 착색되어 있다는 미토콘드리아의 특성을 이용하여 축색돌기를 구분하는 데에 최대 화소값 기법(maximum intensity)과 혈관 증폭 필터(vessel enhancement filter)를 이용한다. 두 기법을 통해 얻은 축색돌기의 파편들은 로젠펠드 세선화(rosenfeld thinning)와 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 연결되고 최종적인 검출 결과를 얻어낸다. 제시된 실험결과는 영상에서 전체적인 축색돌기가 성공적으로 검출되고 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.201-208
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• 2012

혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.