• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.159-164
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• 2001

본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.469-471
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• 2001

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.204-207
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• 2001

뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권2호
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• pp.112-119
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• 2004

인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.97-100
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• 2002

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 과정으로 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 그루핑 결과 뇌척수액이 존재하는 그룹은 또 다시 4 종류의 세부분류로 나누어지는데, 본 논문에서는 이 뇌 척수액의 모양에 따라 분류하는 알고리즘을 소개한다.

• 한국임상수의학회지
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• 제30권4호
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• pp.320-323
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• 2013

척수 경색은 고양이에서 급성 척수 병증의 주요한 원인으로써 인식되고 있다. 사후 조직 병리학적 검사를 통해 확진 할 수 있지만 MR 영상학적 특징은 척수 경색의 진단에 가치있는 정보를 제공한다. 본 증례의 목적은 두 마리의 고양이에서 발생한 급성 척수 경색의 영상학적 특징을 설명하고 그 진단에 있어서 low field MRI (0.3 Tesla)의 유용성을 평가하는 것이다. 미확인 연령의 중성화 수컷, mixed breed 고양이가 급성의 사지 부전 마비를 주증으로 내원하였고 9살령의 중성화 암컷 domestic short hair 고양이는 후지 부전 마비로 내원하였으며 하루 후 후지 완전 마비가 나타났다. 이후 실시된 MR 영상에서 첫번째 고양이의 경우 두번째 경추부터 여섯번 째 경추 수준의 척수에서 병변이 분포하였으며 두번째 고양이의 경우 두번째 요추부터 다섯번째 요추 수준에서 병변이 나타났다. 두 고양이에서 공통적으로 주로 회백질에 분포한 척수 실질 내에 국소적인 병변이 확인되었으며 T2 강조 영상 및 FLAIR 영상에서 고신호를 나타내었고 DWI 영상에서 고신호, ADC map 에서는 저신호를 나타내었다. 히스토리, 임상증상 및 다른 실험실적 검사와 함께 MR 영상학적 특징을 통해 두 고양이에서 급성 척수 경색이 진단되었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.998-999
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• 2014

This paper proposes a method for damping force modeling of magnetorheological (MR) damper featuring bypass hole. After describing configuration and of the MR damper, a damping force modeling of the MR damper is derived based on Bingham model of MR fluid. MR damper consists of piston, accumulator, gap, bypass hole and coil. Damping force is consists of spring force induced by accumulator, viscous force induced at gap and bypass hole, and controllable force induced at gap.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.1-13
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• 1998

MR 영상을 획득하기 위해서 사용하고 있는 가장 기본적인 펄스파형(pulse sequense)은 스핀반향(spin echo)과 경사자계반향(gradient echo)이며, 최근 다방면으로 응용되고 있는 고속영상기법들은 이 두가지 펄스파형을 기보능로 하고 있다. 펄스파형의 종류와 펄스파형의 변수(TR, TE TI등의 펄스 상이의 시간 간격 및 flip angle 등)에 따라서 MR영상의 특징(대조도, SNR, artifact 등)이 달라지므로 임상응용시에는 목적에 따라 적절한 펄스파혀의 선택과 함께 변수값을 결정해야 한다. 이를 위하여 펄스파형에 관한 기본적인 지식과 함게 간단한 임상응용에 관하여 기술하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.409-414
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• 2012

본 연구는 나노 조영제를 이용하여 분자영상을 획득하고 이와 동일한 조건의 일반영상을 획득하여 두 영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 변환하여 분자영상과 일반영상간의 차이를 분석하였다. 현재까지의 분자영상 기술은 나노 조영제를 이용한 MR 영상과, PET를 이용한 분자영상 연구가 주류를 이루고 있다. MRI를 이용한 동일병변의 일반영상과 분자영상을 DWT로 분석한 결과 병변이 존재하는 블록에서는 병변이 있음을 예시하여 주는 고주파 특징값이 일반영상과 분자영상 모두 더 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 특히 고주파 영역의 특징추출값은 분자영상이 더 높게 나타남을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.206-209
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• 2002

의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.