• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-688
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• 2023

Bone age assessment is a crucial task in pediatric radiology for assessing growth and development in children. In this paper, we explore the potential of Vision Transformer, a state-of-the-art deep learning model, for bone age assessment using X-ray images. We generate heatmap outputs using a pre-trained Vision Transformer model on a publicly available dataset of hand X-ray images and show that the model tends to focus on the overall hand and only the bone part of the image, indicating its potential for accurately identifying the regions of interest for bone age assessment without the need for pre-processing to remove background noise. We also suggest two methods for extracting the region of interest from the heatmap output. Our study suggests that Vision Transformer holds great potential for bone age assessment using X-ray images, as it can provide accurate and interpretable output that may assist radiologists in identifying potential abnormalities or areas of interest in the X-ray image.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2007

We propose a contrast-controlled feature detection approach for steel radiograph image. X-ray images are low contrast, dark and high noise image. So, It is not simple to detect defects directly in automated radiography inspection system. Contrast enhancement, histogram equalization and median filter are the most frequently used techniques to enhance the X-ray images. In this paper, the adaptive control method based on contrast limited histogram equalization is compared with several histogram techniques. Through comparative analysis, CLAHE(contrast controlled adaptive histogram equalization) can enhance detection of defects better.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.359-365
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• 2023

높은 초당 프레임 속도와 낮은 영상지연을 갖는 동영상 엑스레이 디텍터의 요구조건을 만족하기 위해서는 픽셀내 포토다이오드와 금속 배선간 중첩 영역의 기생정전용량을 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 리드아웃 박막트랜지스터, 리셋 박막트랜지스터, 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스^TM(duoPIX^TM) 동영상 엑스레이 영상센서를 처음으로 제시하였다. 이후 150 × 150 mm² 영상영역, 73 ㎛ 픽셀 크기, 2048 × 2048 해상도(4.2 M pixels), 최대 초당 50 프레임의 특성을 갖는 duoPIX^TM 동영상 엑스레이 디텍터를 제작하여 초당 프레임 속도, 감도, 노이즈, MTF, 영상지연과 같은 엑스레이 영상 성능을 기존 엑스레이 영상센서를 적용한 동영상 엑스레이 디텍터와 비교 평가하였다. 평가 결과 이전 연구에서 기대했던 것과 같이 duoPIX^TM 동영상 엑스레이 디텍터가 기존 동영상 엑스레이 디텍터 대비 모든 특성에서 우위의 성능을 보여 주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.96-102
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• 2011

본 연구에서는 현대인의 대표적 발 질환 중 하나인 무지외반증의 증상정도 자동 분류 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하였다. 무지외반증의 치료 및 수술을 위한 기존 아날로그적 진단법이 아닌 디지털 영상처리기법을 사용함으로써 효과적인 자동화 진단법을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 각각 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 이용하였다. 우선 정상인의 X-Ray 영상에 정상 각도를 오버랩과 애드 방법을 통하여 기준각도를 표시한 후, 윤곽선 검출 알고리즘인 로버츠 필터와 세선화 작업을 거쳐 통칭 정상인 기준 영상을 만들었다. 그리고 진단할 환자의 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 알고리즘인 소벨 필터를 거쳐 환자 영상을 만들어 앞서 언급한 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드 방법을 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현하였다. 디스플레이 출력 영상을 이용하여 무지외반증 진단 각도를 측정하여 화면에 디스플레이 함으로써 기존의 아날로그적 진단법에서 탈피한 디지털적 영상처리 진단법을 제시하였으며 그 실용성과 타 정형외적 질환의 응용성을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-631
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• 2023

24시간/7일 동안 높은 관전압 하에서 높은 프레임 속도로 검사 대상체의 불량을 검사하는 산업용 동영상 엑스레이 디텍터의 중요한 요구사양은 높은 방사선 내구성을 확보하는 것이다. 본 연구는 비정질 실리콘 (a-Si), 다결정 실리콘 (Poly-Si), In-Ga-Zn-O 산화물 (IGZO) 등의 반도체 층을 갖는 다양한 박막트랜지스터를 제작하여 각각의 방사선 내구성을 확인하였다. a-Si TFT 대비 수십 배 높은 전계효과 이동도로 고속 동영상 구현이 가능한 IGZO TFT의 경우, IGZO 반도체 층과 층간절연막 사이에 수소화 처리를 진행할 경우 산업용 요구사양인 10,000 Gy 누선선량까지 엑스레이 영상센서로 적용 가능한 수준 이상으로 전기적 특성의 변화가 없음을 확인하였다. 따라서 수소화한 IGZO TFT는 방사선 내구성을 확보함과 동시에 높은 전계효과 이동도로 동영상 디텍터의 영상센서에 적용 가능한 유일한 소자임을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.125-134
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• 2024

The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.695-698
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• 2014

화물 검색용으로 사용되고 있는 X-선 검색장치는 대상물의 단면 정보만을 제공하고 있기에 검색 대상체의 식별에 어려움이 있어 이에 대한 개선이 요구되어 왔다. 또한 대량의 화물 검색을 효율적으로 수행하기 위해서는 검색시스템에 대한 자동화가 요구되며 자동화를 위해서는 대상체를 식별하기 위한 다양한 식별자가 필요하다. 스테레오 X-ray 시스템은 기존의 검색 장치에 라인센서를 추가하여 검색 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공함으로써 검색 효율을 높이도록 고안되었다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치를 이용하여 다양한 물체에 대한 검색을 수행하며 형상정보를 복원하여 실제 값과의 비교를 통해 스테레오 방사선 스캔장치에 대한 성능분석을 수행하였다. 또한 본 논문에서 제시하는 3차원 형상복원 알고리즘을 통해 검색시스템을 자동화할 수 있는 새로운 식별자의 제공이 가능하다고 판단된다. 본 연구의 결과는 대형 화물 스캔 장치 및 고속화물 스캔 장치 개발을 위해 활용될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권6호
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• pp.407-412
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• 2005

Convenience is one of the most important factors in medical image segmentation. Convenience is defined by compiling opinions from radiologists, and can be described as controllable maximum automation on the condition of producing only accurate results. The components of convenience are inclusive automation and inclusive modification. Inclusive modification consists of verify-and-confirm, undo-redo, exchange of segmentation methods, and intelligent modification tools. Inclusive automation is composed of automatic selection of a method, automatic selection of a confident segment, and automated chores. The convenient segmentation tool has been developed to segment X-ray images for orthopedic surgery, and has received an excellent evaluation from radiologists.

• 천문학회지
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• 제33권2호
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• pp.123-126
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• 2000

We have developed a near real-time flare alerting system which (1) downloads the latest GOES-l0 1-8 ${\AA}$ X-ray flux 1-min data by an automated ftp program and shell scripts, (2) produces a beep sound in a simple IDL widget program when the flux is larger than a critical value, and (3) makes it possible to do a wireless alerting by a set of portable transceivers. Thanks to the system, we have made successful Ha flare observations by the Solar Flare Telescope in Bohyunsan Optical Astronomy Observatory. This system is expected to be helpful for ground-based flare observers.