• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.455-458
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• 2010

Extracting the brain from magnetic resonance imaging head scans is an essential preprocessing step of which the accuracy greatly affects subsequent image analysis. The currently popular Brain Extraction Tool produces a brain mask which may be too smooth for practical use to reduce the accuracy. This paper presents a novel and indirect brain extraction method based on non-brain tissue segmentation. Based on ITK, the proposed method allows a non-brain contour by using region growing to match with the original image naturally and extract the brain tissue. Experiments on two set of MRI data and 2D brain image in horizontal plane and 3D brain model indicate successful extraction of brain tissue from a head.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.131-141
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• 2008

목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.60-67
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• 2020

Recently, artificial intelligence related technologies including machine learning are being applied to various fields, and the demand is also increasing. In particular, with the development of AR, VR, and MR technologies related to image processing, the utilization of computer vision based on deep learning has increased. The algorithms for object recognition and detection based on deep learning required for image processing are diversified and advanced. Accordingly, problems that were difficult to solve with the existing methodology were solved more simply and easily by using deep learning. This paper introduces various deep learning-based object recognition and extraction algorithms used to detect and recognize various objects in an image and analyzes the technologies that attract attention.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.10-20
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• 2010

목적: 최근, 미국 애리조나 세도나에서 열린 국제자기공명학회 (ISMRM) 주관의 2009년 데이터 샘플링과 영상 복원에 관한 워크샵에서 자기공명영상 복원 대회가 열렸다. 이 대회는 time resolved contrast enhanced MR angiography 에 대한 고속 촬영의 실제 활용 가능성을 평가하기 위한 것이었다. 본 논문은 이 대회의 우승 결과를 얻은 k-t FOCUSS 알고리듬을 단계별로 자세히 묘사하도록 한다. 대상 및 방법: 본 그룹은 앞선 연구에서 비교적 덜 스파스한 심장 영상에 대해 k-t FOCUSS 알고리듬이 성공적으로 압축센싱 문제를 풀수 있음을 증명했다. 따라서 k-t FOCUSS 알고리듬을 time resolved contrast enhanced MR angiography 에 적용함으로써, 매우 정확한 영상 복원이 가능할 것이다. 영상 복원을 위해 X-ray 대뇌 혈관조영 영상으로부터 구성된 다운 샘플링된 데이터가 대회 주최측으로부터 공통으로 제시되었고, 방사선과 의사들이 각 복원된 영상에 대한 사전 정보 없이, 원래 영상과 복원된 결과를 비교함으로써, 영상의 질을 평가하였다. 결과: 다양한 다운샘플링에 대해 얻어진 결과들은 영상의 스파스 변환이나 샘플링 형태와 같은 압축센싱의 중요한 요소들에 의해 크게 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 결론: 복원된 결과로부터, 압축센싱 동적자기공명영상 기법인 k-t FOCUSS 가 고해상도의 time resolved contrast enhanced MR angiography 를 가능하게 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권8호
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• pp.73-82
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• 2004

In this paper, implementation of obstacle avoidance of a nonholonomic mobile robot in unstructured environment is introduced. To avoid obstacles, first, a reference collision-free path for the MR is generated off-line using HJB-based optimal path planning method. A controller is designed using integrator backstepping method for tracking the generated reference path. To implement the designed controller, a control system are needed and composed of camera system and PIC-based controller. The workspace is observed by a ceiling-mounted USB camera as part of an un-calibrated camera system. Thus the positional information of the MR is updated frequently and the MR can get the useful inputs for its tracking controller. The whole control system is realized by integrating a computer with PIC-based microprocessor using wireless communication: the image processing control module and path planning module serve as high level computer control while the device control serves as low level PIC microprocessor control. The simulation and experimental results show the effectiveness of the designed control system.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권4호
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• pp.21-27
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• 2006

본 논문은 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 정상인과 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 계산한다. 본 논문에서는 뇌 MR영상에서 체적을 산출하고 백질과 회백질을 산출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 각 구성 비율에 따라 표현되는 명암 값 분석을 통한 대뇌 자기공명영상으로부터 백질 및 회백질을 추출할 수 있는 판별값을 결정하는 방법을 개발하였다. 각 슬라이스에 추출된 화소의 수를 이용하여 백질 및 회백질의 체적을 구하는 방법을 제안하였다. 그리고 환자의 뇌척수액/대뇌 체적비와 연령을 입력으로 받아 판별식을 통해 판별값을 계산하며, 계산된 판별값을 이용해 기준점과 비교함으로써 정상과 비정상을 진단하였다. 결과적으로 연령이 증가 할수록 백질과 회백질의 체적은 감소하고 뇌척수액의 체적은 증가하고 있는 것을 알 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.22-30
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• 2009

목적 : 자기공명영상화는 보통 긴 스캔 시간으로 인해 환자의 움직임이 큰 문제가 된다. 이러한 환자의 움직임을 보정하기 위한 한가지 방법인 영상의 엔트로피(entropy)를 이용한 후처리 방법은 다른 추가 데이터 획득 없이 효과적으로 움직임 인공물을 줄일 수 있음을 보였다. 하지만 이 방법의 가장 큰 문제는 처리 시간이 매우 길다는데 있다. 본 연구에서는 움직임 보정 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 대상 및 방법 : 전체적인 보정 시간을 줄이기 위한 첫 번째 방법은, 퓨리에 변환의 분리성을 이용하여 전체적인 퓨리에 변환시간을 줄일 수 있다. 영상의 엔트로피 기준을 대신해 영상의 전체 화소의 합(pixel sum)을 움직임 보정의 기준으로 이용하여 영상 기준을 계산하는 시간을 절반 이하로 줄일 수 있다. 마지막으로 부분 퓨리에 재구성 방법을 조합하여 움직임의 영향을 보정하는 k-공간의 데이터 량을 줄임으로써 전체적인 처리 시간을 큰 폭으로 줄일 수 있다. 결과 : 제안한 방법을 사용하여 보정한 영상의 품질은 엔트로피를 이용한 보정 방법과 거의 흡사했으며, 대신 전체적인 처리 시간을 2차원 영상에서 15%로, 3차원 영상에서 30%로 줄일 수 있었다. 결론 : 제안한 방법을 병렬 영상화 기법 등과 결합하여 영상 보정 시간을 더욱 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 제안하는 방법은 다른 보정 기법을 사용할 수 없을 때, 영상에서 움직임의 영향을 줄이는 방법으로 유용할 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.209-213
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• 2023

In recent years, the image processing mechanisms are used widely in several medical areas for improving earlier detection and treatment stages, in which the time factor is very important to discover the disease in the patient as possible as fast, especially in various cancer tumors such as the liver cancer. Liver cancer has been attracting the attention of medical and sciatic communities in the latest years because of its high prevalence allied with the difficult treatment. Statistics indicate that liver cancer, throughout world, is the one that attacks the greatest number of people. Over the time, study of MR images related to cancer detection in the liver or abdominal area has been difficult. Early detection of liver cancer is very important for successful treatment. There are few methods available to detect cancerous cells. In this paper, an automatic approach that integrates the intensity-based segmentation and k-means clustering approach for detection of cancer region in MRI scan images of liver.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.72-74
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• 1997

We have developed a 3-D image processing and display technique that include image resampling, modification of MIP, and fusion of MIP image and volumetric rendered image. This technique facilitates the visualization of the three-dimensional spatial relationship between vasculature and surrounding organs by overlapping the MIP image on the volumetric rendered image of the organ. We applied this technique to a MR brain image data to produce an MRI angiogram that is overlapped with 3-D volume rendered image of brain. MIP technique was used to visualize the vasculature of brain, and volume rendering was used to visualize the other structures of brain. The two images are fused after adjustment of contrast and brightness levels of each image in such a way that both the vasculature and brain structure are well visualized either by selecting the maximum value of each image or by assigning different color table to each image. The resultant image with this technique visualizes both the brain structure and vasculature simultaneously, allowing the physicians to inspect their relationship more easily. The presented technique will be useful for surgical planning for neurosurgery.

• 방송공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.216-224
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• 1997

본 논문에서는 중간 영상 합성을 위한 거리 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 거리 정보의 추출을 위한 스테레오 정합 방법 중 여러 대의 카메라를 사용함으로써 정합의 정확도를 높인 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법이 있다. 그러나 MBS 방법은 정합창을 고려함으로써 깊이맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 가져왔고 또한 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시하지 않고 있다. 또한 정확도를 높이기 위하여 처리 시간의 증가를 가져왔다. 본 논문에서는 정합창을 사용함으로써 발생하는 깊이맵의 경계선 연장 문제를 해결하며 처리시간을 줄일 수 있는 방법론으로서 계층적 방법인 MR-MBS (Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 폐색 영역에 대한 처리 방법으로 카메라 배치를 고려한 적응적 폐색 영역 처리 방법을 제안한다.