• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.940-952
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• 2020

The Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease commonly found in the elderly individuals. It is one of the most common forms of dementia; patients with AD suffer from a degradation of cognitive abilities over time. To correctly diagnose AD, compuated-aided system equipped with automatic classification algorithm is of great importance. In this paper, we propose a novel deep learning based classification algorithm that takes advantage of MRI biomarker images including brain areas of hippocampus and cerebrospinal fluid for the purpose of improving the AD classification performance. In particular, we develop a new approach that effectively applies MRI biomarker patch images as input to 3D Deep Convolution Neural Network. To integrate multiple classification results from multiple biomarker patch images, we proposed the effective confidence score fusion that combine classification scores generated from soft-max layer. Experimental results show that AD classification performance can be considerably enhanced by using our proposed approach. Compared to the conventional AD classification approach relying on entire MRI input, our proposed method can improve AD classification performance of up to 10.57% thanks to using biomarker patch images. Moreover, the proposed method can attain better or comparable AD classification performances, compared to state-of-the-art methods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.151-160
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• 2023

Breast cancer is the most dangerous and deadly form of cancer. Initial detection of breast cancer can significantly improve treatment effectiveness. The second most common cancer among Indian women in rural areas. Early detection of symptoms and signs is the most important technique to effectively treat breast cancer, as it enhances the odds of receiving an earlier, more specialist care. As a result, it has the possible to significantly improve survival odds by delaying or entirely eliminating cancer. Mammography is a high-resolution radiography technique that is an important factor in avoiding and diagnosing cancer at an early stage. Automatic segmentation of the breast part using Mammography pictures can help reduce the area available for cancer search while also saving time and effort compared to manual segmentation. Autoencoder-like convolutional and deconvolutional neural networks (CN-DCNN) were utilised in previous studies to automatically segment the breast area in Mammography pictures. We present Automatic SegmenAN, a unique end-to-end adversarial neural network for the job of medical image segmentation, in this paper. Because image segmentation necessitates extensive, pixel-level labelling, a standard GAN's discriminator's single scalar real/fake output may be inefficient in providing steady and appropriate gradient feedback to the networks. Instead of utilising a fully convolutional neural network as the segmentor, we suggested a new adversarial critic network with a multi-scale L1 loss function to force the critic and segmentor to learn both global and local attributes that collect long- and short-range spatial relations among pixels. We demonstrate that an Automatic SegmenAN perspective is more up to date and reliable for segmentation tasks than the state-of-the-art U-net segmentation technique.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권4호
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• pp.338-343
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• 2009

토모그래피는 다중 빔을 이용하여 단면을 영상화하는 기법으로서 주로 의료진단 분야에서 인체의 단면 영상획득을 위해 응용되어지는 기법이다. 비파괴검사 분야에서도 단순한 시간영역 신호의 제시에서 탈피하여 검사자에게 영상을 제공함으로써 진단의 효율성을 높이고자 하는 추세이므로 이 기법은 많은 의미를 갖는다. 최근, 유도초음파를 이용한 평판 구조물의 진단 기법이 많은 주목을 받고 있어, 본 논문에서는 컴퓨터 기반 유도초음파 해석 기법과 토모그래피 영상화 기법을 기반으로 2차원 평판에 존재하는 결함 위치를 영상화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 경계요소법을 이용하여 판 구조물에 존재하는 결함이 유도초음파의 전파 양상에 미치는 영향을 해석하고 그 결과를 토모그래피 영상화 기법에 적용하여 평판의 결함 위치를 판별하고자 하였다. 그 결과, 토모그래피를 위해 사용되는 센서의 개수가 결함 검출 성능에 많은 영향을 미침을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권1호
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• pp.149-161
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• 2022

목적 3-tesla (이하 T) 자기공명영상에서 비특이 침윤성 유방암의 컴퓨터보조진단 인자들과 병리적 면역조직화학 표지자들과의 상관성을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2018년 1월부터 2019년 4월까지 비특이 침윤성 유방암으로 진단받은 총 94명의 3T 자기공명영상에서 컴퓨터보조진단 시스템을 통해 얻은 혈관조영부피, 최대 조영증강, 조기 및 지연 조영증강 양상과 면역화학인자와 유방암의 분자형 아형과의 상관성을 Dwass, Steel, Critchlow-Fligner 비교 분석과 이분형 로지스틱 회귀 분석을 이용하여 후향적으로 연구하였다. 결과 혈관조영부피가 큰 비특이 침윤성 유방암이 핵등급과 조직학적 등급이 높고, 림프절 전이가 있고, 에스트로겐 수용체/프로게스테론 수용체 음성, 인간 표피성장인자수용체 2/Ki-67 양성이 많았다. Ki-67 양성인 비특이 침윤성 유방암에서 지연기 소실 성분 비율이 높고 지연기 지속 조영증강 비율이 낮았다. 이항회귀분석에서는 컴퓨터보조진단 시스템의 요소 중 혈관조영부피 인자가 독립적으로 핵등급, 조직학적 등급, 림프절 전이, 에스트로겐/프로게스테론 수용체, 인간 표피성장인자수용체 2와 Ki-67과 상관성이 있고, 지연기 소실 및 지속 조영증강 인자가 Ki-67과 상관성이 있었다. 결론 조영증강 유방 MRI 컴퓨터보조진단 시스템 인자 중 혈관조영부피 요소와 지연기 소실/지속 조영증강 비율이 예후 예측 인자로 알려진 면역화학인자들과 연관성이 높아 임상적 예후 예측 인자로서 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권2호
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• pp.222-230
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• 2022

디지털 기술은 점차 그 영역을 넓혀 치의학의 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 최근 디지털 치의학에서는 다양한 삼차원적(3D) 이미지 데이터를 하나로 중첩시켜 진단 및 보철물 제작에 활용하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 안면 스캔, 구내 스캔, 하악 운동 기록(mandibular movement recording) 등의 데이터를 통합하면 가상 환자 모델을 구성할 수 있다. 가상 환자(Virtual patient)란 구내 및 구외 연조직, 잔존 치열, 동적 교합 등 디지털 3D 진단 데이터를 통합하여 형성되며 이를 통해 보철 치료의 결과 등을 가상으로 시뮬레이션을 시행할 수 있다. 본 증례에서의 환자는 37세 여성 및 55세 여성 환자로 각각 기존 보철물의 외형이 틀어진 것 같다는 주소와 근관치료 후 전치부 보철물의 재제작을 주소로 내원하였다. 각 환자에서 3D 안면 스캔을 채득하였으며, ARCUS Digma 2 (KaVo Dental GmbH, Biberach an der Riss, Germany)를 통해 환자의 하악 운동을 기록하였다. 수집한 데이터를 computer-aided design (CAD) 소프트웨어(Exocad dental CAD; exocad GmbH, Darmstadt, Germany) 상에서 하나로 통합하여 가상 교합기에 옮겨 디지털 가상 환자를 형성하였다. 이를 통해 임시 고정성 보철물을 디자인하고 수복하여 평가하였으며, 최종수복물로 옮겨 심미적, 기능적으로 만족할 만한 결과를 보였기에 이를 보고하고자 한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권3호
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• pp.263-275
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• 2022

구치부 교합지지가 상실되면 수직교합고경이 감소되면서 대합치의 점진적인 정출과 전치부 치아들의 전방 돌출을 초래하게 되고 결국 교합평면이 붕괴됨과 아울러 안모의 변화, 저작 효율 저하, 그리고 측두하악관절 장애 등의 문제가 발생할 수 있다. 이 경우, 정확한 진단 과 예지성 있는 치료계획 수립을 통한 교합평면 재설정 및 수직고경 회복이 필요하다. 본 증례는 71세 여성 환자로, 교합 평면이 붕괴되고 구치부 보철 수복 공간이 부족하여, 수직고경 거상을 동반한 완전구강회복을 계획하였다. 생리적 하악안정위, 연하, 발음, 안모, 전치부 평균 길이 등을 평가하는 임상적 과정을 통해 적절한 수직고경 및 3차원적 교합평면을 재설정하여 임시보철물을 제작하였고, 약 5개월 간 임시 보철물 상태로 악관절 및 저작근의 적응 여부를 관찰하고 교합을 안정화하였다. 기능적, 심미적 임상증상이 없음을 확인한 후 최종 보철 수복하였다. 이러한 환자친화적 완전구강회복 과정을 수행하여 기능 및 심미적으로 만족스러운 결과를 얻었기에 이를 보고하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권1호
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• pp.36-42
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• 2009

역공학의 한 방법으로 엑스선 전산 단층촬영 장치에서 획득한 삼차원 데이터를 CAD(computeraided design) 데이터로 변환하여 쾌속조형 모델을 제작할 수 있고, 또한 삼차원 가시화를 통해 피검사체의 오차를 확인하고 분석할 수 있는 알고리즘들에 대한 연구를 수행하였다. 연구 결과를 바탕으로 GUI(graphical user interface) 기반의 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어의 검증을 위하여 산업 및 의료용 샘플들에 대한 전산 단층촬영 스캐닝을 수행하고 CAD 데이터 변환 및 컴퓨터 원용 결함진단 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 컴퓨터 원용 결함진단의 산업 및 의료분야 적용 가능성을 확인하였다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제15권6호
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• pp.315-332
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• 2023

PURPOSE. This study aimed to investigate whether the accuracy of intraoral scanners is influenced by different scanning strategies in an in vitro setting, through a systematic review and meta-analysis. MATERIALS AND METHODS. This review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 standard. The following PICOS approach was used: population, tooth impressions; intervention, the use of intraoral scanners with scanning strategies different from the manufacturer's instructions; control, the use of intraoral scanners following the manufacturers' requirements; outcome, accuracy of intraoral scanners; type of studies, in vitro. A comprehensive literature search was conducted across various databases including Embase, SciELO, PubMed, Scopus, and Web of Science. The inclusion criteria were based on in vitro studies that reported the accuracy of digital impressions using intraoral scanners. Analysis was performed using Review Manager software (version 5.3.5; Cochrane Collaboration, Copenhagen, Denmark). Global comparisons were made using a standardized mean difference based on random-effect models, with a significance level of α = 0.05. RESULTS. The meta-analysis included 15 articles. Digital impression accuracy significantly improved under dry conditions (P < 0.001). Moreover, trueness and precision were enhanced when artificial landmarks were used (P ≤ 0.02) and when an S-shaped pattern was followed (P ≤ 0.01). However, the type of light used did not have a significant impact on the accuracy of the digital intraoral scanners (P ≥ 0.16). CONCLUSION. The accuracy of digital intraoral scanners can be enhanced by employing scanning processes using artificial landmarks and digital impressions under dry conditions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1573-1582
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• 2011

흉부의 폐질환으로 폐암발생은 꾸준히 증가하고 있다. 일차적인 폐암진단 방법에는 흉부X선영상이다. 흉부X선영상 이용하여 폐암진단을 하기 위해서는 임상경험이 풍부한 의사가 필요하다. 그러나 풍부한 경험을 가진 의사라도 오진이 발생할 수 있고 이한 폐암의 조기진단과 생존률을 낮게 한다. 본 논문에서는 주성분분석을 이용하여 학습영상의 데이터베이스와 질병이 있는 흉부영상을 진단함으로써 컴퓨터보조진단의 기반을 마련하고자 한다. 이를 의사가 진단하기 전의 예비판독의 단계로 이용한다면 오진으로 인한 환자의 조기 진단률의 감소를 줄일 수가 있다. 실험은 정상흉부X선영상과 악성폐암인 기관지암(Bronchogenic Carcinoma)과 양성종양인 육아종(Granuloma)으로 실험하였다. 영상은 주성분분석 후 정상영상과 질환 영상의 고유영상을 추출하고 상호 비교한 뒤 인식효율을 비교하였다. 결과로는 정상영상과 질환영상간의 인식률은 높았으나 질환간의 인식효율은 정상에 비해 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 흉부질환간의 인식효율을 높이기 위해서 관련 알고리즘에 관한 연구가 계속 이어진다면 컴퓨터보조진단에 좋은 연구기반이 되리라 생각한다.