• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권2호
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• pp.101-107
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• 2002

이 논문에서는 자기공명심장영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Generalized gradient vector flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다. 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특설을 이용하며 Cross profile correlation matching (CPCM)을 사용한다. 현재 공간에서의 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하여 초기 윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다. Multislice와 multiphase의 Siemens와 GE. Medinus 자기공명심장영상을 사용하여 실험하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다. 그리고 분할한 결과로 quantitative analysis를 수행하였고 시각적으로 보여주었다. 개발된 소프트웨어는 Visual C++을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.57-66
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• 2011

심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.19-24
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• 2017

In this paper, we propose an automatic segmentation method of left and right heart in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Then, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Finally, we extract the left and right heart with separating energy function which we proposed to split the heart. We tested our method in ten CT images and they were obtained from a different patient. For the evaluation of the computational performance of the proposed method, we measured the total processing time. The average of total processing time, from first step to third step, was $14.39{\pm}1.17s$. We expect for our method to be used in cardiac diagnosis for cardiologist.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-60
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• 2003

심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.3001-3008
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• 2013

심음도(PCG, Phonocardiogram) 분석을 이용하여 심장의 판막과 관련된 질환을 진단하기 위해서는 먼저 심음 분할을 위해 심음의 주성분인 S1과 S2를 정확하게 찾아야 한다. 본 논문에서는 심음포락선의 모멘트 특성을 분석하고 이를 심음 분할에 적용하였다. 기존의 2차 모멘트를 이용한 심음 분할의 문제점을 분석하고, 심잡음이 있더라도 심음 주성분의 검출이 용이한 3차 모멘트에 기반한 방법을 제안하였다. 심음포락선은 심음 신호의 단구간 에너지를 이용하였으며, 3차 모멘트 궤적의 기울기 정보를 이용하여 심음 주성분을 검출하고 지속시간을 게이팅(gating) 하였다. 다양한 심잡음이 포함된 심음 신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 2차 모멘트 기법보다 심잡음의 영향을 적게 받고 심음 주성분의 구간을 정확하게 검출 할 수 있음을 보였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.126-126
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• 2002

Purpose： For quantitative analysis of the cardiac diseases, it is necessary to segment the left-ventricle(LV) in MR cardiac images. Snake or active contour model has been used to segment LV boundary. In using these models, however, the contour of the LV may not converge to the desirable one because the contour may fall into local minimum value due to image artifact in inner region of the LV Therefore, in this paper, we propose the new preprocessing method using K-means clustering and merging algorithms that can improve the performance of the active contour model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.291-292
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• 2008

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권2호
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• pp.133-139
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• 2012

핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제30권3호
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• pp.149-157
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• 2011

본 논문은 support vector machine (SVM)을 사용하여 은닉 마코프 모델 (HMM)과 심잡음 존재 정보를 결합한 새로운 심장질환 분류 방법을 제안한다. 켑스트럼 특징과 HMM 비터비 (Viterbi) 알고리듬을 이용하여 입력 신호를 모든 심장질환 모델에 대하여 상태 단위로 분할하여 상태별로 로그우도 (점수)를 계산한다. 심잡음 신호의 시간적 위치 특성을 이용하기 위하여 입력신호를 두 개의 부대역으로 나누고 부대역별로 프레임 단위의 심잡음 점수를 계산한 다음, 비터비 알고리듬으로부터 구한 상태 분할 정보를 이용하여 상태단위의 심잡음 점수를 구한다. SVM은 모든 심장질환 종류에 대한 상태 단위의 HMM과 심잡음 점수를 입력으로 하여 최종적으로 심장질환을 판정한다. 심장질환 분류 실험결과, 제안한 방법은 기존의 켑스트럼 특징과 HMM 분류기를 이용한 방법에 비하여 20.4 %의 상대적 개선율을 보여준다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권6호
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• pp.717-725
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• 2020

Objective: To assess left ventricular remodeling patterns using cardiac computed tomography (CT) in children with congenital heart disease and correlate these patterns with their clinical course. Materials and Methods: Left ventricular volume and myocardial mass were quantified in 17 children with congenital heart disease who underwent initial and follow-up end-systolic cardiac CT studies with a mean follow-up duration of 8.4 ± 9.7 months. Based on changes in the indexed left ventricular myocardial mass (LVMi) and left ventricular mass-volume ratio (LVMVR), left ventricular remodeling between the two serial cardiac CT examinations was categorized into one of four patterns: pattern 1, increased LVMi and increased LVMVR; pattern 2, decreased LVMi and decreased LVMVR; pattern 3, increased LVMi and decreased LVMVR; and pattern 4, decreased LVMi and increased LVMVR. Left ventricular remodeling patterns were correlated with unfavorable clinical courses. Results: Baseline LVMi and LVMVR were 65.1 ± 37.9 g/m² and 4.0 ± 3.2 g/mL, respectively. LVMi increased in 10 patients and decreased in seven patients. LVMVR increased in seven patients and decreased in 10 patients. Pattern 1 was observed in seven patients, pattern 2 in seven, and pattern 3 in three patients. Unfavorable events were observed in 29% (2/7) of patients with pattern 1 and 67% (2/3) of patients with pattern 3, but no such events occurred in pattern 2 during the follow-up period (4.4 ± 2.7 years). Conclusion: Left ventricular remodeling patterns can be characterized using cardiac CT in children with congenital heart disease and may be used to predict their clinical course.