지금까지는 혈관의 중심선을 구해서 혈관의 직경을 측정해 왔다. 혈관의 중심선을 구하는 방법은 2가지가 보고되어 있는데 그중 하나는 maunal로 중심선을 찾는 observer-defined 방법이다. 이 방법을 사용자에 따라 변화할 가능성이 잠재한다, 또 다른 방법은 자동으로 혈관의 중심을 찾아내는 것인데 대단히 복잡하다. 이 논문에서, 중심선을 찾지 않고 방향코드와 위치정보를 이용하여 직경을 구하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 경계선과 방향코드를 동시에 검출하기 때문에 절차가 간단해지고 처리속도도 빨라진다. 중앙선을 이용하여 자동으로 혈관직경을 구하는 방법과 비교해보면, 가지가 있거나 장애가 있는 혈관 이미지에 있어서 정확도가 개선된다. 또한 방향 코드는 3비트로 코드화되기 때문에 혈관정보를 압축 저장하는데 용이하다. 이 방법은 실험을 통하여 유용성이 있음을 확인하였다.
The purpose of this study was to assess the ability of this device during clinically important episodes of extravasation. The extravasation detection accessory (EDA) system was based of infrared ray with detection sensor, an amplifier, alarm device, receiver, cable and a computer based system. This study was a prospective, observational study in which the EDA system was used to monitor the automated mechanical injection of contrast media. Three hundred patients referred for contrast media enhanced body computed tomography studied in a prospective, observation study in which the EDA system was used to identify and interrupt any injection associated with clinically important extravasation. There were 8 true-positive cases, 276 true-negative cases, 15 false-positive cases and 1 false-negative cases. The EDA system had a sensitivity of 88.8% and a specificity of 94.8% for the detection of clinically important extravasation. The EDA system had good sensitivity for the detection of clinically important extravasation and the EDA system has the clinical potential for the early detection of extravasation of the contrast medium that is administered with power injectors.
본 논문은 저선량 흉부 CT 영상을 활용하여 패결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구내용을 담고 있다. 폐 결절 자동 검출을 위해 폐 CT 영상 내에 폐결절의 가지고 있는 특징들 중, 이동성 및 기하학적 특징을 가지고 폐혈관과 폐결절을 구분하였다. 실험한 영상은 폐결절이 없는 정상환자군을 가지고 실시 하였으며, 그 결과 4.4False Positive / Scan이 발생하였다.
본 논문은 의료진단 검출 분야에서 혈관, 신경조직, 망막 손상 그리고 다양한 심혈관계 질환과 치매까지 진단하는 데 유용하게 사용하고 있는 안저 영상에 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 적용하고 녹내장 병변을 검출하기 위한 연구를 진행한다. 실험을 위하여 정상 안저 영상과 녹내장 병변이 있는 안저 영상으로 구성된 데이터 세트를 AlexNet으로 분류하고 그 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 뇌 종양 수술에서 다수의 광원과 빔 스플리터 모듈을 사용해 종양과 혈관의 형광영상을 동시에 검출하고 획득한 형광영상을 동일한 디스플레이 장치에 표시함으로써 시술자에게 종양과 혈관의 정확한 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 현미경 시스템을 제안한다. 5-ALA(5-Aminolevulinic acid) 와 ICG(Indocyanine green) 의 형광영상의 동시 검출을 위해 빔 스플리터(beam-splitter : BS)모듈을 사용하였고 5-ALA는 600nm, ICG는 800nm이상의 파장 대역에서 가장 효율이 뛰어나도록 구성하였다. 빔 스플리터 모듈은 파장 대역에 따라 광학기기의 구조를 변경할 수 있고 필터를 탈, 착 가능한 구조로 설계하여 필요에 따라 빔 스플리터와 필터의 종류를 변경할 수 있으며 5-ALA 및 ICG 이외의 형광염료를 사용한 시술에서 사용할 수 있다. 빔 스플리터 모듈을 통한 형광영상은 5-ALA는 가시광역, ICG는 근적외선 영역을 검출 할 수 있는 CCD 카메라를 장착해 동일한 디스플레이에서 확인할 수 있고 획득한 형광영상은 닮음 변환(similarity transform)을 이용해 원영상과 정합하여 실시간으로 시술자에게 제공하는 시스템을 구현하였다.
집쥐가 인체 기생충 전파에 어느 정도의 역할을 하는지 그 양상을 밝히고자 전라북도 남원, 익산지역에서 포획한 집쥐의 체내 기생충 감염상을 조사하였다. 섬진강 상류 남원지역에서 32마리, 만경강 중류 익산지역에서 53마리를 채집하여 총 85마리였고, 종별로는 곰쥐(Rattus rattus) 28마리, 시궁쥐(Rattus norvegicus) 57마리였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 남원, 익산지역의 집쥐 85마리 중 71마리(83.5%)에서 체내 기생충이 검출되었다. 2. 폐장이 회수되었던 집쥐 74마리 중 35마리(47.3%)에서 폐장에 기생하는 조직 기생충인 폐포자충(Pneumocystis carinii)이 검출되었다. 3. 전체 85마리의 가로막에서 선모충(Trichinella spiralis)을 조사하였고, 폐심장 혈관계에서 광동주혈선충(Angiostrongylus cantonensis)을 조사하였으나 한 예도 검출하지 못하였다. 4. 간을 조사한 바 85마리 중 간모세선충(Capillaria hepatica) 22례(25.9%), Taenia taeniaeformis의 유충(Cysticercus fasciolaris) 9례(10.6%), 간흡충(Clonorchis sinensis) 1례(1.2%)가 검출되었다. 5. 장내용물을 조사 한 바 85 마리 중 50례(58.9%)에서 윤충 및 원충이 검출되었다. 윤충은 쥐조충(Hymenolepis diminuta), 극구흡충류(Echinostoma sp.), 쥐요충류(Syphacia sp.), 분신충류(Strongyloides sp.) 등이었고 원충은 대장아메바(Entamoeba coli) 등이었다. 이상의 결과에서 인수공통 질환을 일으킬 수 있는 폐포자충, 쥐조충, 간흡충 등이 집쥐에 감염되어 있어 철저한 집쥐 관리가 요망된다.
본 연구는 지정맥 인식에 중요한 정맥 패턴 특징검출을 위한 알고리즘이다. 특징검출 알고리즘은 패턴인식 시 인식결과에 많은 영향을 끼치므로 중요하다. 인식률은 손가락 위치 변화에 따라 기준도 변화되므로 저하되는 특징을 가지고 있다. 또한, 손가락에 적외선 광을 조사하여 획득한 영상은 영상 배경과 혈관 패턴을 분리하기에 어렵고, 영상 전처리과정을 수행하므로 검출시간이 증대되는 특징을 가지고 있다. 이를 위해, 제시하는 알고리즘은 영상 전처리과정이 없이 수행되어 검출 시간을 줄일 수 있고, 지정맥 영상에 SWDA(Shifted Waveform Data Analysis) 알고리즘을 적용하여 손가락 마디 위치 및 정맥 패턴 검출이 가능한 특징을 가지고 있다. 적외선 투과율이 낮아 상대적으로 어두운 정맥 영상도 검출 오류 최소화가 가능한 특징을 보였다. 또한, 손가락 마디 위치는 분류 단계에서 기준으로 활용하면 인식률 저하를 보완할 수 있는 특징을 가지고 있다. 추후 손바닥, 손목 등 신체 여러 인식분야에 제안하는 알고리즘을 적용한다면 생체 특징 검출 정확도 향상 및 인식 수행 시간 감소에 기여할 것으로 기대된다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.
관상동맥 조영술은 관상동맥 협착을 검사하거나 치료를 하는데 널리 사용되고 있다. 특히, 카테터를 혈관에 삽입 시, 시술자는 혈관에 손상을 주지 말아야 하는 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 최근 여러 연구자들이 혈관 영상의 에지 추출 기반 방법과 최적의 쓰레쉬홀드 기법 등에 관하여 많은 연구를 진행하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상의 선명도와 화질에 따라서 그 성능의 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 보간법, 쓰레쉬홀드, 오검출 제거 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관 조영 영상을 사용하였으며, 그 결과, 제안된 기법이 카테터의 삽입 경로를 추출하는데 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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