• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.11-18
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• 2016

Magnetic resonance image (MRI) is widely used in brain research field and medical image. Especially, non-invasive brain activation acquired image technique, which is functional magnetic resonance image (fMRI) is used in brain study. In this study, we investigate brain activation occurred by LED light stimulation. For investigate of brain activation in experimental small animal, we used high magnetic field 9.4T MRI. Experimental small animal is Balb/c mouse, method of fMRI is using echo planar image (EPI). EPI method spend more less time than any other MRI method. For this reason, however, EPI data has low contrast. Due to the low contrast, image pre-processing is very hard and inaccuracy. In this study, we planned the study protocol, which is called block design in fMRI research field. The block designed has 8 LED light stimulation session and 8 rest session. All block is consist of 6 EPI images and acquired 1 slice of EPI image is 16 second. During the light session, we occurred LED light stimulation for 1 minutes 36 seconds. During the rest session, we do not occurred light stimulation and remain the light off state for 1 minutes 36 seconds. This session repeat the all over the EPI scan time, so the total spend time of EPI scan has almost 26 minutes. After acquired EPI data, we performed the analysis of this image data. In this study, we analysis of EPI data using statistical parametric map (SPM) software and performed image pre-processing such as realignment, co-registration, normalization, smoothing of EPI data. The pre-processing of fMRI data have to segmented using this software. However this method has 3 different method which is Gaussian nonparametric, warped modulate, and tissue probability map. In this study we performed the this 3 different method and compared how they can change the result of fMRI analysis results. The result of this study show that LED light stimulation was activate superior colliculus region in mouse brain. And the most higher activated value of segmentation method was using tissue probability map. this study may help to improve brain activation study using EPI and SPM analysis.

• 한국광학회지
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• 제27권5호
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• pp.165-173
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• 2016

본 연구는 2개의 라인 레이저를 이용하여 3차원 형상을 획득하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 532 nm와 630 nm 파장의 레이저를 이용하여 2-라인 레이저를 생성하고 이를 대상객체에 조사하여 반사되는 빛을 영상센서로 획득하는 것을 통해 3차원 점 데이터를 연산한다. 이를 위해 레이저와 카메라 간의 위치를 결정하고 각 레이저의 평면 방정식 계수를 추정하며 삼각법을 통해 이미지 공간의 라인을 3차원 공간의 점으로 변환한다. 제안하는 시스템은 2개의 라인 레이저와 데이터 정합을 위한 스태핑 모터 제어부와 영상을 획득하고 레이저의 라인을 추출하는 영상처리부, 그리고 추출된 라인으로부터 3차원 점 데이터를 처리하고 3D 모델을 생성하는 3D 모델링부로 나뉜다. 제안하는 방법은 기존 단일 레이저 스캐닝 방식과 비교하여 가려짐으로 인해 발생하는 데이터 소실문제를 해결할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.119-125
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• 2017

우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.267-275
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• 2023

This paper presents the development of specialized software for annotating volume-of-interest on ¹⁸F-FDG PET/CT images with the goal of facilitating the studies and diagnosis of head and neck cancer (HNC). To achieve an efficient annotation process, we employed the SE-Norm-Residual Layer-based U-Net model. This model exhibited outstanding proficiency to segment cancerous regions within ¹⁸F-FDG PET/CT scans of HNC cases. Manual annotation function was also integrated, allowing researchers and clinicians to validate and refine annotations based on dataset characteristics. Workspace has a display with fusion of both PET and CT images, providing enhance user convenience through simultaneous visualization. The performance of deeplearning model was validated using a Hecktor 2021 dataset, and subsequently developed semi-automatic annotation functionalities. We began by performing image preprocessing including resampling, normalization, and co-registration, followed by an evaluation of the deep learning model performance. This model was integrated into the software, serving as an initial automatic segmentation step. Users can manually refine pre-segmented regions to correct false positives and false negatives. Annotation images are subsequently saved along with their corresponding ¹⁸F-FDG PET/CT fusion images, enabling their application across various domains. In this study, we developed a semi-automatic annotation software designed for efficiently generating annotated lesion images, with applications in HNC research and diagnosis. The findings indicated that this software surpasses conventional tools, particularly in the context of HNC-specific annotation with ¹⁸F-FDG PET/CT data. Consequently, developed software offers a robust solution for producing annotated datasets, driving advances in the studies and diagnosis of HNC.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.203-210
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• 2003

양전자방출단층촬영장치는 인체나 실험 동물 생체 내에서 일어나는 생화학적, 생리학적 과정을 정량 분석할 수 있는 장점으로 인해 핵의학에서 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 지속적인 핵의학기기의 발전에도 불구하고 PET은 여전히 분해능이 낮다는 단점이 있으며, 이로인해 부분용적효과가 발생한다. 본 연구에서는 호프만 팬텀 PET영상을 대상으로 MR 영상을 이용해 부분용적효과를 보정한 뒤 복원된 픽셀값이 백질과 회백질간의 글루코즈 흡수비율인 1:3에 근접하는 정도를 알아보고 실제 정상인 환자의 PET 영상을 같은 방법으로 보정하여 임상적용의 가능성을 알아보았다. 먼저 호프만 팬텀의 MR 영상과 PET영상을 registration한 뒤, MR영상을 이용해 백질과 회백질 부위를 추출하여 binary image를 만들었다. 각각의 binary image를 4, 8, 12, 16 mm의 다양한 FWHM 해상도 값으로 convolution과정을 거친 뒤 회백질 부위와 백질 부위를 다시 결합하여 MR 영상과 registration된 PET영상에서 나누고, 이를 다시 뇌 전체 영역을 나타내는 binary image와 곱하여 해부학적으로 정확한 뇌 영역을 갖도록 하였다. 분석방법으로는 MR 영상에서 회백질과 백질 부위에 관심영역을 얻은 뒤, 이를 보정 이전의 영상과 4, 8, 12, 16 mm의 FWHM으로 각각 보정된 영상들에 적용하여 관심 영역내 평균 픽셀 값을 얻고 이를 이용하여 회백질과 백질 간의 평균 픽셀 값 비율을 구하였다. 또한 같은 방법으로 정상인의 PET영상을 보정하였다. 호프만 팬텀의 실험결과, 회백질과 백질 간의 보정 후 비율이 보정 이전의 비율에 비해 증가하였으며, 각각의 FWHM 조건에서도 비율 차이를 나타내었다. 정상인의 경우 역시 보정 이전에 비해 보정 이후 백질과 회백질간의 비율이 증가하는 경향을 나타내었으나, 각각의 FWHM 경우 나타난 회백질과 백질 간의 비율의 증가는 호프만 팬텀실험에 비해 약간 더 낮게 나타났다. 실험을 통해 보정 이후 호프만 팬텀의 경우 실제 백질과 회백질간의 비율인 1:3의 비율에 근접하였으며, 임상적용의 경우 보정 이 후 그 비율이 호프만 팬텀의 실험결과에 미치지는 못하지만 적절한 보정효과를 나타냈다. 또한 각각의 FWHM 값으로 보정된 결과에서 나타난 비율의 증가폭 결과를 통해 4 mm에서 16 m의 FWHM 적용에 따른 부분용적효과의 보정 정도를 알 수 있었으며, 실제 임상적용의 가능성을 제시하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.295-296
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• 2016

본 연구에서는 LED 광 자극이 뇌의 어느 영역을 자극하여 신경신호를 전달하는지에 관해서 관찰하고자 연구를 진행하였다. 광 자극에 의한 뇌 영역의 활성변화를 관찰하기 위하여 실험용 소동물과 영상장비인 9.4T MRI를 이용하여 연구를 수행 하였다. 실험용 소동물은 Balb/c 마우스를 이용하였으며 기능적 자기공명영상 획득 방법 중 하나인 에코평면영상 기법을 이용하여 뇌 영상을 획득 하였다. 획득한 영상을 바탕으로 뇌 영역의 자극 정도를 확인해보기 위해 영상처리기법인 재편성(realignment), 일치(co-registration), 표준화(normalization), 평활화(smoothing) 방법으로 영상을 전처리 하고, statistical parametric map (SPM12)을 사용하여 분석하였다. 본 연구에서는 광자극이 소동물 뇌 영역 중 하나인 상구(Superior colliculus)영역과 대뇌의 시각피질 (visual cortex, V1) 영역에서 자극을 일으키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.85-91
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• 2013

초고압 전산화단층촬영(megavoltage computed tomography, MVCT)이 단층치료(Tomotherapy) 환자의 치료 자세 교정 방법으로 사용되고 있다. MVCT는 부가적인 방사선 피폭뿐만 아니라 전체 치료 시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 비디오 영상기반 환자 치료 자세 교정 시스템(video image-guided setup system, VIGS)을 개발했다. 단층치료 장치내 갠트리에 직각으로 2대의 비디오 카메라를 장착하고 이로부터 얻은 영상을 이용하여 환자의 자세 오차를 측정하는 프로그램을 자체 개발했다. 개발된 시스템은 사용자에 의해 정의된 관심 영역에서의 에지 검출(edge detection) 결과를 기반으로 자동 정합을 통해 자세 오차를 찾도록 고안되었다. 두경부 환자를 묘사하기 위해 휴먼 팬톰을 이용하여 컴퓨터 단층 치료계획 영상을 획득한 후 전산화 치료계획을 수행했다. 실제 치료 상태를 재현하기 위해 고정 용구를 이용하여 팬톰을 고정했으며 전산화치료계획 결과로 부터 팬톰 자세 검증을 위한 기준 MVCT 영상을 획득했다. 팬톰을 치료 위치에 위치시킨 후 MVCT 영상을 얻고 이를 기준 MVCT영상과 비교하여 치료계획시와 동일환 자세가 되도록 위치를 교정했다. 교정된 자세에서 VGIS를 이용하여 기준 비디오 영상을 획득했다. 10회 걸쳐 MVCT 영상을 이용한 자세 교정과 VIGS를 이용한 비디오 영상기반 자세 교정을 각각 수행하여 두 방법간의 교정 값 차이(상관 분석)와 분석 시간을 비교했다. 팬톰 위치 교정 시간은 VIGS 시스템($41.7{\pm}11.2$ seconds)이 MVCT 방법($420{\pm}6$ seconds)에 비해 현저히 적게 조사됐다(p<0.05). 하지만 두 방법간의 위치 오차 분석 결과 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다(x=0.11 mm, y=0.27 mm, z=0.58 mm, p>0.05). VIGS시스템이 짧은 시간에 정확한 위치 오차 감지 능력을 보여 이의 개발이 단층치료의 절차를 효율적으로 개선하는데 효과적일 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.