• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.247-250
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• 2003

본 논문은 뇌 자기공명영상에 대해 셀룰러 오토마타를 이용하여 뇌 영역을 추출하는 연구이다. 먼저 입력된 뇌 자기공명영상의 배경영상을 설정된 임계 값으로 제거하고 히스토그램 분석에 의한 정보를 셀룰러 오토마타의 규칙에 적용하여 뇌 영역을 추출하였다. 실험결과 제안된 방법의 평균 PSNR은 42.11(dB)이며, 상관도 측정 결과 98.46%로 측정되었다. 본 연구 결과는 자동 진단 시스템 등에 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-15
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• 2002

본 논문은 인간 뇌의 가시화 및 해석을 위하여 단일 채널 MR영상에서 자동화된 뇌영역 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 쌍곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화와 3차원 형태 학적 연산에 의하여 뇌 마스크 볼륨을 생성한다. 쌍곡선 적합은 MR영상의 히스토그램에 곡선을 적합할 때 오차를 줄일 수 있으며, 침식, 연결부위 레이블링, 최대특징 연산, 팽창 등 3차원 형태학적 연산은 문턱치화된 뇌 마스크로부터 생성된 정육각형 볼륨 마스크에 적용된다. 제안한 방법은 SPGR, T1, T2, PD MR영상 세트에서 뇌영역을 자동 추출할 수 있으며, 가장자리 슬라이스에도 적용 가능하고, 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 된다. 실험에서 20 세트의 MR영상에 적용하여 수동 방법과 비교하여 0.97 이상의 유사도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.705-716
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• 2002

본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.12-18
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• 2013

Motor imagery classification in electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) systems is an important research area. To simplify the complexity of the classification, selected power bands and electrode channels have been widely used to extract and select features from raw EEG signals, but there is still a loss in classification accuracy in the state-of- the-art approaches. To solve this problem, we propose a discriminative feature extraction algorithm based on power bands with principle component analysis (PCA). First, the raw EEG signals from the motor cortex area were filtered using a bandpass filter with ${\mu}$ and ${\beta}$ bands. This research considered the power bands within a 0.4 second epoch to select the optimal feature space region. Next, the total feature dimensions were reduced by PCA and transformed into a final feature vector set. The selected features were classified by applying a support vector machine (SVM). The proposed method was compared with a state-of-art power band feature and shown to improve classification accuracy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.504-511
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• 2010

본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제31권5호
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• pp.401-407
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• 2009

Purpose : This study was designed to evaluate the clinical aspect of cysts which arised in the oral and maxillofacial region. Patients and Methods : We reviewed clinical record, radiograph, histopathologic and operative report of 155 patients who had been diagnosed as cysts and treated at the department of oral and maxillofacial surgery in Chonnam National University Hospital from January 2003 to December 2008. Gender, age, classifiaction, anatomic distribution, clinical sign and symptoms, treatment, complications and recurrence rate were studied. Results : 1. Among 155 patients, the male patients(64.5%) were more than the female(35.5%). 2. The average age ofthe patients was 37.2 years(ranging from 5 to 79 years). 3. In pathologic classification, radicular cyst and dentigerous cyst were most common cysts, irrespective of 73 cases(48.3%) and 35 cases(23.2%). 4. The frequently involved cystic regions were followed as mandibular molars(38.1%), and maxillary incisors(30.2%). 5. The frequent sequence of clinical symptoms was edema(29.9%), no symptom(18.9%), tenderness(13.9%), pain(11.5%) and abscess(9.4%). 6. The most prevalent treatment was the combination operation, such as cyst enucleation with extraction or endodontic treatment of the causative tooth(76.8%) 7. Among 155 cases, 2 cases that were treated using enucleation method were recurred(1.3%).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.802-805
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• 2002

In the three-dimensional domain image expressed with two-dimensional slice images, such as fMRI images and multi-slice CT images, we propose the three-dimensional domain automatic segmentation for the purpose of extracting region. In this paper, we segmented each domain from the fMRI images of the head of people and monkey. We used the neural network "Pulse-Coupled Neural Network" which is one of the models of visual cortex of the brain based on the knowledge from neurophysiology as the technique. By using this technique, we can segment the region without any learning. Then, we reported the result of division of each domain and extraction to the fMRI slice images of human's head using "three-dimensional Pulse-Coupled Neural Network" which is arranged and created the neuron in the shape of a three-dimensional lattice.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권2호
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• pp.131-134
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• 2011

본 논문에서는 한시적 세포포집 구조물을 이용한 다세포 스페로이드의 형성 및 추출칩을 제안하였다. 종래의 웰 플레이트와 플라스크는 작은 스페로이드 형성이 어렵고, 기존 마이크로칩은 고정된 세포포집 구조물을 이용하여 스페로이드 추출이 어려운 단점이 있다. 반면, 제안된 칩은 한시적 세포포집 구조물을 이용하여 스페로이드의 형성과 추출이 모두 용이한 장점이 있다. 50kPa 의 박막압력으로 형성된 세포포집 구조물에 145~155Pa 의 세포입력압력으로 유입되는 세포를 포집한 후, 24 시간 배양하여 스페로이드를 형성하였다. 또한, 박막압력 제거 후 5kPa 의 세포입력압력으로 추출된 스페로이드의 지름과 활성도는 각각 $197{\pm}11.7Bm$, $80.3{\pm}7.7%$로 측정되었다. 제안된 칩은 스페로이드의 균일한 형성과 안정적 추출이 용이하여 스페로이드의 후처리에 적용될 수 있다.