• 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.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제19권3호
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• pp.162-167
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• 2015

Purpose: To evaluate the usefulness of quantitative analysis of the facial nerve using contrast-enhanced three-dimensional (CE 3D) fluid-attenuated inversion recovery-volume isotopic turbo spin echo acquisition (FLAIR-VISTA) for the diagnosis of Bell's palsy in pediatric patients. Materials and Methods: Twelve patients (24 nerves) with unilateral acute facial nerve palsy underwent MRI from March 2014 through March 2015. The unaffected sides were included as a control group. First, for quantitative analysis, the signal intensity (SI) and relative SI (RSI) for canalicular, labyrinthine, geniculate ganglion, tympanic, and mastoid segments of the facial nerve on CE 3D FLAIR images were measured using regions of interest (ROI). Second, CE 3D FLAIR and CE T1-SE images were analyzed to compare their diagnostic performance by visual assessment (VA). The sensitivity, specificity, and accuracy of RSI measurement and VA were compared. Results: The absolute SI of canalicular and mastoid segments and the sum of the five mean SI (total SI) were higher in the palsy group than in the control group, but with no significant differences. The RSI of the canalicular segment and the total SI were significantly correlated with the symptomatic side (P = 0.028 and 0.015). In 11/12 (91.6%) patients, the RSI of total SI resulted in accurate detection of the affected side. The sensitivity, specificity, and accuracy for detecting Bell's palsy were higher with RSI measurement than with VA of CE 3D FLAIR images, while those with VA of CE T1-SE images were higher than those with VA of CE 3D FLAIR images. Conclusion: Quantitative analysis of the facial nerve using CE 3D FLAIR imaging can be useful for increasing the diagnostic performance in children with Bell's palsy when difficult to diagnose using VA alone. With regard to VA, the diagnostic performance of CE T1-SE imaging is superior to that of CE 3D FLAIR imaging in children. Further studies including larger populations are necessary.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.2-8
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• 2005

목적 : 뇌종양 및 확산텐서 영상으로 얻어진 그 주변 신경 다발을 동시에 가시화하는 소프트웨어를 구현하고 그것을 통해 뇌종양이 그 주변 신경다발에 미치는 영향에 대한 조사에의 적용 가능성을 시험해 보고자하였다. 대상 및 방법 : IDL을 기반으로 뇌종양과 그 주변 신경다발의 통합적 가시화를 구현하였다. 뇌종양을 가진 한 환자에 대한 T1 강조영상 및 확산텐서 영상을 포함하는 자기공명영상이 3.0T자기공명장치에서 획득되었다. 우리는 해부학적 정보를 위해 두개골을 제거한 뇌 영상과 구획화된 뇌종양을 위한 대조강화 T1 강조 영상을 이용하여 서피스 및 볼륨렌더링을 사용하였다. 대뇌 백질 신경 다발추적을 위해 사용되는 확산텐서영상을 위해서는 25개 방향의 확산경사 자계를 이용하는 SE-EPI방법을 사용하였다. 신경 다발추적 방법으로는 streamline과 tensorline 방법을 사용하였다. T1 강조 영상 및 확산텐서 영상의 공간적 불일치를 보정하기 위해 SPM을 이용한 정합을 수행하였다. 우리의 소프트웨어는 PC 윈도우 환경에서 작동할 수 있도록 구현되었다. 결과 : 한 명의 뇌종양 환자에 대하여 튜브 모양의 신경다발, 대뇌 백질 서피스 렌더링 , 뇌종양의 볼륨/서피스렌더링의 통합적 가시화를 성공적으로 구현하였다. 결론 : 우리의 결과는 뇌종양 및 그 주변 신경다발의 통합적 가시화의 실현 가능성을 보여주었다. 더불어 우리의 구현된 통합적 가시화는 뇌종양 부위 및 그 주변 부의의 대뇌 백질 확산 비등방성의 정량적인 분석에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.67-72
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• 1998

자기공명 영상의 의학적 이용에서 T2이완시간의 화소별 영상화(T2 이완 영상)는 병변의 정량적 진단도구로서 제안된 바 있다. NMR의 물리/화학적 이용에서 T2 이완시간의 측정으로서 CPMG(Carr-Pucell-Meiboom-Gill) 펄스열이 가장 효과적으로 인정되고, 쓰이고 있으나, 선형자계를 가하는 MR 영상화 장비에서는 측정된 다른 TE의 영상들을 이용한 T2 이완시간의 영상화 자체에 대한 복잡한 계산을 영상기기에서 수행에 문제가 있고, 일반적으로 최대 4개의 CPMG 에코를 영상화하는 펄스열이 제공되어 있다. 좀더 정확한 T2 이완영상화를 위하여 적어도 8개의 다른 반향시간 TE를 가진 영상들을 필용로 하므로, MR 영상화 장비사에서 제공된 펄스열을 이용하면, 적어도 두번 이상의 영상화를 하여야한다. 이는 TR을 2500msec로 할 때 적어도 15분 정도의 시간이 걸리며, 이 동안 환자의 약간의 움직임, 특히 각 4개 단위의 영상화 사이에 움직임에 의한 임의적 잡음이 계산될 T2 영상에 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 1, 5, 10% 의 이론적인 임의 잡음을 포함한 영상들을 이용하여 잡음이 T2 영상의 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 4개 에코 펄스열을 이용하여 세 번의 영상화로 12개의 영상을 얻고, 이들로부터 4개, 8개의 다른 TE를 가진 영상들을 선택하여 T2 영상을 계산하였다. 그리고 이 연구에서 개발된 8에코 CPMG펄스열로 한 번에 얻은 8개의 영상을 이용한 T2 이완 영상과 결과를 비교하였다. 잡음이 클수록 실제치보다 T2가 길었고, 8-에코 펄스열은 영상화하는 동안에 환자의 움직임을 줄여서 더 정확한 T2 이완 영상을 만들수 있었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제29권3호
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• pp.101-113
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• 2018

Objectives: The purpose of this study was to investigate whether the neural activity of autism spectrum disorder (ASD) patients is different from that of normal individuals when performing aesthetic judgments. Methods: We recruited typical ASD patients without savant skills (ASD group, n=17) and healthy controls (HC group, n=19) for an functional magnetic resonance imaging study. All subjects were scanned while performing aesthetic judgment tasks on two kinds of artwork (magnificent landscape images and fractal images). Differences in brain activation between the two groups were assessed by contrasting neural activity during the tasks. Results: The aesthetic judgment score for all images was significantly lower in the ASD group than in the HC group. During the aesthetic judgment tasks, the ASD group showed less activation than the HC group in the anterior region of the superior frontal gyrus, and more activation in the temporoparietal area and insula, regardless of the type of images being judged. In addition, during the aesthetic judgment task for the fractal images, the ASD group exhibited greater neural activity in the amygdala and the posterior region of the middle/inferior temporal gyrus (Brodmann area 37) than the HC group. Conclusion: The results of this study suggest that the brain activation patterns associated with aesthetic experiences in ASD patients may differ from those of normal individuals.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.135-144
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• 2024

초음파 영상 검사는 지방간 정량화에 제한점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 가상 지방간 팬텀을 통해 지방간 함량을 초음파 주행 과정에서의 신호 감쇠 변화가 정량화가 가능한지를 실험적으로 입증하고자 하고자 하였다. 또한 초음파 영상에서의 지방 함량과 신호 강도의 관계를 분석하여 초음파를 통한 지방간 진단에 대한 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 물과 기름을 균질하게 혼합하여 총 5개의 가상 지방간 팬텀을 개발했다. 자기공명영상과 초음파 영상을 사용하여 팬텀의 지방 함량을 확인하고 초음파 영상에서 거리에 따른 신호 강도를 측정하였다. 이후 지방 함량과 신호 강도 간의 상관관계를 분석과 평균비교를 수행하였다. 초음파 영상에서는 지방의 함량이 높아짐에 따라 초음파의 투과 강도가 감소하는 현상을 확인하였으며, 이를 통해 초음파를 사용하여 지방간의 함량을 정량화할 가능성을 확인하였다. 또한 자기공명영상으로 측정한 지방 함량과 초음파 영상에서 측정한 신호 강도 간 높은 상관관계를 보였다. 본 연구에서는 지방의 함량이 높아질수록 초음파 영상의 초음파 주행 과정에서 신호를 표현한 기울기(US-GRE)값이 점점 작아지는 것을 통계적으로 확인하였으며 US-GRE는 지방간 함량을 표현하는 생체 마커(biomarker)로서 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.21-34
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• 2024

MRI(Magnetic Resonance Imaging) 영상과 CT(Computed Tomography) 영상과 같은 의료영상에서 잡음제거는 의료영상 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 최근 영상처리 기술에 딥러닝(Deep Learning)의 도입으로 잡음제거 방법들의 성능이 향상되고 있다. 그러나 영상영역에서 디테일을 보존하면서 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 기반 CNN(Convolutional Neural Network) 모형, 즉 WT-DnCNN(Wavelet Transform-Denoising Convolutional Neural Network) 모형을 통해 잡음제거 성능을 높이고자 한다. 이는 잡음 영상에 웨이블렛 변환을 사용하여 주파수 대역별로 구분하여 일차적으로 잡음을 제거하고, 해당 주파수 대역에서 기존 DnCNN 모형을 적용하여 최종적으로 잡음을 제거하고자 한다. 본 논문에서 제안된 WT-DnCNN 모형의 성능평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian Noise), 포아송 잡음(Poisson Noise) 그리고 스펙클 잡음(Speckle Noise)에 의해 훼손된 MRI 영상과 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-DnCNN 모형은 정성적 비교에서 전통적인 필터 즉, BM3D(Block-Matching and 3D Filtering) 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모형인 DnCNN, CDAE(Convolution Denoising AutoEncoder) 모형보다 우수하고, 정량적 비교에서 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 과 SSIM(Structural Similarity Index Measure) 수치는 MRI 영상에서 각각 36~43과 0.93~0.98, CT 영상에서 각각 38~43과 0.95~0.98 정도로 우수한 결과를 보였다. 또한, 모형의 실행 속도 비교에서 DnCNN 모형은 BM3D 모형보다는 훨씬 적게 결렸으나 DnCNN 모형과의 비교에서는 웨이블렛 변환 추가로 인해 오래 걸림을 알 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권1호
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• pp.31-39
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• 2009

목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1760-1778
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• 2018

For image segmentation with intensity inhomogeneity, many region-based level set methods have been proposed. Some of them however can't get the relatively ideal segmentation results under the severe intensity inhomogeneity and weak edges, and without use of the image gradient information. To improve that, we propose a new level set method combined with local direction gradient in this paper. Firstly, based on two assumptions on intensity inhomogeneity to images, the relationships between segmentation objects and image gradients to local minimum and maximum around a pixel are presented, from which a new pixel classification method based on weight of Euclidian distance is introduced. Secondly, to implement the model, variational level set method combined with image spatial neighborhood information is used, which enhances the anti-noise capacity of the proposed gradient information based model. Thirdly, a new diffusion process with an edge indicator function is incorporated into the level set function to classify the pixels in homogeneous regions of the same segmentation object, and also to make the proposed method more insensitive to initial contours and stable numerical implementation. To verify our proposed method, different testing images including synthetic images, magnetic resonance imaging (MRI) and real-world images are introduced. The image segmentation results demonstrate that our method can deal with the relatively severe intensity inhomogeneity and obtain the comparatively ideal segmentation results efficiently.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제44권4호
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• pp.265-267
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• 2008

Angiolipomas in the lumbar spinal region are extremely rare. The present report describes the identification of such a tumor and its removal, and discusses the tumor characteristics and prognosis. A 74-year-old woman was presented with a 5-month history of lower back pain. Severe radiculopathy was experienced in the left leg for 5 days prior to the presentation, and there were no neurological deficits. Magnetic resonance (MR) images showed an approximately 3.5 cm heterogeneously enhanced and elongated mass at the left L5-S1 level. A portion of the mass appeared with high signal intensity on T2-weighted MR images, with low signal intensity on T1-weighted images, and with high signal intensity on T1 fat suppression enhancement images. Resection of the tumor was approached via an L5 and S1 laminectomy. A fibrous sticky yellowish hypervascular tumor was identified. Histological study revealed the tumor as an angiolipoma. Symptoms were relieved after tumor excision, and there were no neurological sequelae. Although extremely rare, lumbar epidural angiolipoma should be considered in the differential diagnosis of lumbar spinal epidural lesions. The prognosis after surgical management of this lesion is favorable.