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명암값 분포를 이용한 자동화된 간과 비장의 정교한 추출
유승화(Seung Wha Yoo),성윤창(Yun Chang Sung),조준식(June Sik Cho),노승무(Seung Moo Noh),신경숙(Kyung Suk Shin),박종원(Jong Won Park) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.28 No.1·2
Because each organ has a gray value range of its own and its different ratio, in this study, we segmented the organ from the noise part with this gray value portion. We represented the organ with mesh images and made a template that is the rough outline of the organ. In the location searching process, that is to find the organs location, we traced not only the organ itself but also the separated organ. To represent the outline of the organ, we used the subtraction method from the binary image, so that even the tip of the organ could be represented minutely. With the proposed opening and closing methods in this paper, we reduced the runtime of the process in comparison with the existing algorithm. We computed the volume calculation from the segmented organ size and presented a clinical demonstration with the animal experiment. 각 장기는 고유한 명암값의 범위와 각 명암값에 대한 서로 다른 비율을 지니고 있으므로 제안된 연구에서는 이러한 명암값의 비율을 이용하여 장기의 영역과 노이즈를 구분할 수 있도록 하였다. 장기의 영역을 세 종류의 메쉬영상으로 표현하여 이들의 유니온 영상으로 장기의 전반적인 형태인 템플리트를 생성하였다. 템플리트 방식은 기존의 방식에서 명암값의 범위가 같은 노이즈의 제거가 어려운 단점을 해결하여 장기의 영역만을 분리할 수 있었다. 장기의 위치를 탐색하기 위한 위치탐색과정에서는 장기의 존재여부의 파악과 함께 분리된 장기까지 추적할 수 있도록 하였다. 외곽선 표현을 위해서는 템플리트로 이진영상에서 서브트랙션(subtraction)하는 방법을 사용하여 장기의 말단부위까지 세밀하게 표현하였다. 제안된 연구에서 사용된 오프닝과 클로징 방법으로 기존의 structuring element를 사용하는 방법에 비해 처리 속도를 단축시킬 수 있었다. 추출된 장기의 면적을 토대로 체적계산을 시행하였고 동물실험을 통하여 임상실험치를 제시하였다.
복부 CT 영상에서 메쉬 필터를 이용한 간과 비장의 추출에 대한 연구
유승화(Seung-Wha Yoo),성윤창(Yun-Chang Sung),유현경(Hyun-kynug Yoo),김재평(Jae-Pyung Kim),조준식(June-Sik Cho),노승무(Seung-Mu Noh),신경숙(Kyong Suk Shin),박종원(Jong-Won Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
본 논문에서는 복부 방사선 CT 영상에서 간과 비장의 추출 및 추출된 장기의 체적을 구하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 각 장기를 구성하는 픽셀의 명암 값에 대한 정보 및 위치에 대한 정보를 이용함에 있어서 각 CT 영상에서 간과 비장의 명암 값을 자동적으로 추정하기 위해 메쉬 필터를 이용하였으며 또한 위치 탐색선을 이용하여 분리된 장기를 정확하게 검출할 수 있도록 구현하였다. 한편 트리밍 과정으로 추출된 장기의 정확성을 향상시킬 수 있도록 하는 방법과 산출된 체적의 오차감소를 위한 방법에 대해서도 연구하였다.
뇌의 MR 영상에서 번짐 현상의 명암 값 분석을 통한 백질과 회백질의 추출 및 체적 산출
성윤창(Yun-chang Sung),유승화(Seung-wha Yoo),송창준(Chang-jun Song),박종원(Jong-won Park) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.8
본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다. This study is for the segmentation and volume calculation of the white matter and gray matter from brain MRI. In general, the volume of white and gray matter is reduced by contraction of each components in the case of mental retardation which are Alzheimer's disease and Down's syndrome. As results, it is useful for diagnostic and early detection for various mental retardation through the tracing of variation for its volume from the brain MRI. But, until now, it was very difficult to calculate the partial volume of each components existing in some thickness, because MR image was represented by single gray value after scanning by MR scanner. Accordingly, new segmentation algorithm proposed in this paper is to calculate the partial volume of the white and gray matter existing in some thickness through the analysis of the blurred gray value, and is to determine the threshold for segmentation of white and gray matter, and is to calculate the volume of each segmented component. And finally, proposed algorithm was applied the models which was created manually, and then acquired results was compared with that of original model.
김선주(Seon-Joo Kim),유승화(Seung-Wha Yoo),김진환(Jin-Hwan Kim),박종원(Jong-Won Park) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
본 논문은 맘모그램(유방 X선 사진)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 맘모그램의 texture를 분석하여 shake 영상을 생성하였고, 8-연결성 관계에 있는 화소들의 평균값을 이용하여 블러링 영상을 생성, 두 종류의 영상을 사용하여 후보를 추출하여 일반적 종양의 특성과 일치하는 후보를 종양으로 선택하였다. 추출된 종양의 원형성 비율을 계산하고, spiculation 부분의 특징을 파악하여 추출된 종양을 분석하였다.
조영제를 사용하지 않은 복부 CT 영상에서 신장의 추출에 대한 연구
김선주(Seon-Joo Kim),유승화(Seung-Wha Yoo),김종철(Jong-Chul Kim),노승무(Seung-Moo Noh),박종원(Jong-Won Park) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
본 논문은 조영제를 사용하지 않은 정상인의 신장의 추출에 관한 연구로서 복부 CT 영상의 특성을 파악하고 신장부분을 분석함으로써 신장의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 기준값에 의한 이진영상에서 각 장기의 서로 다른 화소분포의 특징을 이용하여 장기추출을 시행하였고 템플리트를 이용한 서브트랙션과 채우기 과정을 거쳐 단일 슬라이스에서 신장을 추출한 후 추출된 신장영상의 슬라이스들을 겹친 영상을 생성하여 단일 슬라이스 내에서 제거되지 못한 노이즈들을 제거하였다.