• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.231-237
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• 2024

뇌손상에서 생존자의 경우 지속적인 장애를 유발하고 뇌출혈에 따른 경막외 혈종(EDH) 및 경막하 혈종(SDH)은 주요 임상 질환 중 하나라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터단층검사(CT; Computed Tomography) 영상을 기반으로 뇌출혈에 따른 혈종을 자동 분할하고 3차원으로 모델링하고자 하였다. 혈종의 자동 분할을 위해서 개선된 GVF(gradient vector flow) 알고리즘을 구현하였다. 영상으로부터 경사 벡터를 계산과 반복계산을 거친 후 자동 분할을 하고 분할 좌표를 이용해서 3차원 모델을 생성하였다. 실험결과, 혈종의 경계에 대해서 정확하게 분할 성공하였다. 경계 부분과 얇은 혈종부분에서도 결과가 좋은 것으로 나타났고, 3차원 모델을 통해서 여러 방향에서 혈종의 강도, 확산 방향, 면적 등을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발 한 뇌출혈 부위의 평면정보와 3차원 모델은 의료진에게 보조적인 진단자료로서 활용 될 수 있을 것으로 판단한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.155-163
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• 2001

본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정합되면 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하는 상호정보를 통하여 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 컴퓨터단층촬영영상의 상호정보를 최적화한 정합결과와 가우시안형 잡음 첨가에 따른 정합 비교 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 상호작용이 불필요하며 정합의 정확도를 향상시킬 수 있고 잡음에도 견고하다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제15권2호
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• pp.72-78
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• 2019

Pathology is the motor that drives healthcare to understand diseases. The way pathologists diagnose diseases, which involves manual observation of images under a microscope has been used for the last 150 years, it's time to change. This paper is specifically based on tumor detection using deep learning techniques. Pathologist examine the specimen slides from the specific portion of body (e-g liver, breast, prostate region) and then examine it under the microscope to identify the effected cells among all the normal cells. This process is time consuming and not sufficiently accurate. So, there is a need of a system that can detect tumor automatically in less time. Solution to this problem is computational pathology: an approach to examine tissue data obtained through whole slide imaging using modern image analysis algorithms and to analyze clinically relevant information from these data. Artificial Intelligence models like machine learning and deep learning are used at the molecular levels to generate diagnostic inferences and predictions; and presents this clinically actionable knowledge to pathologist through dynamic and integrated reports. Which enables physicians, laboratory personnel, and other health care system to make the best possible medical decisions. I will discuss the techniques for the automated tumor detection system within the new discipline of computational pathology, which will be useful for the future practice of pathology and, more broadly, medical practice in general.

• 한국환경생태학회지
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• 제26권3호
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• pp.463-471
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• 2012

본 연구는 산림기반형 한방치유 관광상품에 대한 수요자 욕구와 선호를 파악하여 향후 보다 표적화되고 차별화된 산림치유 관련 정책 수립과 한방치유 관련 프로그램의 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로 실시되었다. 서울에 거주하는 30대 이상 성인남녀 400명을 조사대상으로 성과 연령별, 거주지역별로 비례할당 표본추출법을 사용, 인터넷조사(CAWI)를 실시하여 총 317부가 최종 분석에 이용되었다. 산림기반형 한방치유 관광상품에 대한 이미지는 '산림욕, 숲속 걷기, 나무'가 다수(61.5%)를 차지했고, 선호 의견과 이용 의향은 각각 72.9%와 67.5%로 긍정적인 경향이 높았다. 단지 조성에 적합한 지역으로는 수도권이 53.6%, 강원도가 38.8%로 나타났다. 이용목적은 '스트레스 해소와 재충전', '산림휴양활동', '건강 유지 및 체력 증진'의 순이었다. 선호 치유요법은 '트래킹, 산책 등 걷기요법'이 가장 많았으며 '피트니스, 기체조 등 운동요법'이 그 뒤를 이었다. 상품선택 시 주요 고려 요인은 '이용 비용의 적정성', '음식과 이용 식자재의 적절성', '의료진 및 직원들의 친절성' 등으로 나타났으나 이용편의성과 의료서비스의 질, 관광활동 관련 요인 등 전 요인에 걸쳐 높은 점수를 기록하여 상품에 대한 수요자의 높은 기대수준을 보여주고 있다. 또한 인구통계학적 세분시장 별로 이용관련 요인들에 대한 선호에 차이점을 보이고 있어 관련 상품의 기획과 운영 시 차별화 되고 세분화된 수요자 욕구를 반영하는 것이 필요할 것으로 보인다. 그러나 본 연구는 상이한 수요자 선호를 파악함에 있어 인구통계학적 세분 시장만을 규명함으로써 가장 기초적인 단계에 머무른 한계점을 지니고 있어 후속연구에서는 다차원적이고 복합적인 수요자 욕구에 대한 보다 정교화된 규명이 요망된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권3호
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• pp.191-198
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• 2009

Phlegm smear testing for acid-fast bacilli (AFB) requires careful examination of tubercle bacilli under a microscope to distinguish between positive and negative findings. The biggest weakness of this method is the visual limitations of the examiners. It is also time-consuming, and mistakes may easily occur. This paper proposes a method of identifying tubercle bacilli that uses a computer instead of a human. To address the challenges of AFB testing, this study designs and investigates image systems that can be used to identify tubercle bacilli. The proposed system uses an electronic microscope to capture digital images that are then processed through feature extraction, image segmentation, image recognition, and neural networks to analyze tubercle bacilli. The proposed system can detect the amount of tubercle bacilli and find their locations. This paper analyzes 184 tubercle bacilli images. Fifty images are used to train the artificial neural network, and the rest are used for testing. The proposed system has a 95.6% successful identification rate, and only takes 0.8 seconds to identify an image.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.391-392
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• 2006

In x-ray imaging system, twokinds of noises are involved. First, the charge generated from the radiation interaction with the detector during exposure is modeled by Poisson process. Second, the signal is then added by readout electronics noise, which is modeled by Gaussian distribution. In this paper, we applied Wiener filter and Wavelet to remove noise from medical X-ray image, the result shows that wavelet yield better segmentation results than the wiener filter.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 추계학술대회
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• pp.17-19
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• 1993

정자의 형태 분석은 운동 분석과 더불어 불임의 원인 규명 및 진단에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 Diff-Quick 염색된 정자의 영상에 대해, 제안된 Image segmentation 방법을 적용해 정자 형태 특성을 검출해 내는 알고리즘을 구현했다. 비디오 신호로 보내진 정자 영상을 디지탈화하고, 정확한 테두리를 찾은 뒤, 정자 머리 부분의 형태 정보를 추출한 후, 그 특성을 나타내는 parameter 들을 추정하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.301-303
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• 1996

A platform is developed for fast and effective functional mapping of human brain, which can allow semi-automatically the whole processes of an image segmentation, a fusion of MR and PET images, and 3-D rendering of volumetric data, including DICOM-based image transfers from PACS archiver within a short period of time.