• Journal of Chest Surgery
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• 제46권2호
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• pp.135-137
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• 2013

An atrial septal defect is the most common type of congenital heart disease among adults. Surgical repair or percutaneous closure of the defect is the treatment options. Even though percutaneous closure seems to be less risky than surgical repair, it may result in fatal complications like device embolism, cardiac perforation and tamponade. Herein we report a case of the embolism of a device into the pulmonary artery after one hour of percutaneous closure in which the embolized device was surgically removed and the defect was closed with a pericardial patch.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.188-194
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• 2013

본 논문에서는 폐 영상에서 폐 혈관을 분할하고 정제하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다음과 같이 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 폐 영상에서 히스토그램 변화율의 다항식 회귀 분석을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 계산된 임계값으로 밝기값 기반 분할 방법을 사용하여 폐 혈관을 분할한다. 세 번째, 분할한 폐 혈관 영상에 2차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하고, 레이블링 요소의 크기와 이심률을 계산하여 좌측 및 우측 횡격막의 씨앗점을 결정한다. 네 번째, 결정된 씨앗점에서 3차원 영역 성장법을 사용하여 횡격막을 추출한다. 다섯 번째, 이진 영상의 3차원 연결 요소 레이블링 방법을 사용하여 폐 혈관 영상의 노이즈를 제거한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.35-43
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• 2009

환자의 흉부 CT 영상을 입력으로 하여 폐 영역의 결절(nodule)을 효과적으로 분류하는 것이 목적인 컴퓨터 조력 진단(Computer Aided Diagnosis, CAD) 시스템에서는 대부분 폐 영역의 혈관 추출 단계가 우선적으로 진행된다. 혈관 조영제를 투여한 환자 영상에서 폐 혈관과 폐 결절은 흉부 CT 영상에서 비슷한 감쇄를 보이므로 혈관 추출 단계에서 혈관과 결절이 함께 추출될 수 있다. 때문에 폐 혈관이 제거된 나머지 영역에서 폐 결절을 탐지 및 분류하는 방식의 폐 결절 분류기는 혈관 추출 기법의 성능에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 폐 결절이 혈관으로 오인식 되어 혈관과 함께 추출될 수 있는 문제를 극복하기 위해 혈관의 두께 패턴을 분석하여 폐 결절을 재분류하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 폐 영역 결정 단계, 폐 혈관 영역 추출 및 골격 형성 단계, 혈관 토폴로지 구성 및 보정 단계, 그리고 혈관 후보 내 결절 재분류 단계 등의 네 단계로 이루어져 있다. 제안한 방법의 정확도를 분석하기 위해 폐 결절이 혈관을 침투하여 분포하는 환자들의 입력 영상을 이용하여 판독 전문의의 도움을 받아 분류기의 정확도 평가를 진행하였다. 실험 결과에서는 제안한 혈관 추출 및 결절 재분류 기법을 사용한 CAD 시스템의 폐 결절 분류기 성능과 재분류 절차를 진행하지 않은 분류기 성능에 대해 비교하고 제안한 방법이 혈관 영역으로 잘못 포함된 결절을 자동으로 정확하게 재분류 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.591-597
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• 2012

신체 주요 장기들에 대한 영상의 중요성이 커져감에 따라 향상된 의료 장비들이 등장하였으며, 획득된 영상에 대한 개선된 화질과 활용성에 기대가 높아지고 있다. 최근 향상된 영상분석 연구를 위해 MATLAB을 이용한 영상 처리의 빈도가 커져가는 것에 기인하여 MATLAB을 이용하여 폐혈관을 분할하였다. 본 논문은 3단계로 폐 영역 분할, 폐 혈관 분할과 3차원 연결성 검사로 수행된다. 분할된 폐 영역에서 문턱치 값을 사용하여 혈관을 분할하고, 2차원 정제 과정인 혈관 두께 분류를 수행한 후 3차원 정제 과정으로 3차원 연결성 검사를 적용하였다. MATLAB을 통한 영상 처리로 의료영상 처리의 다양성 측면과 신뢰성 향상에 기여하였고 흉부 CT 영상을 이용한 관련 연구의 기반이 되리라 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1062-1075
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• 2010

의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.