Brain CT를 이용한 Stroke 환자 질감특징분석

박형후(Park hyong-hu),최일홍(Choi il-hong),박지군(Park ji-koon),강상식(Kang sang-sik),노시철(Noh si-cheol),정봉재(Jung bong-jae) 한국방사선학회 2015 한국방사선학회 학술대회 논문집 Vol.2015 No.춘계

본 연구에서 뇌졸중 환자의 CT영상을 이용하여 고유영상(Eigen images) 및 실험영상(test images)을 생성하고 제안된 질감특징을 이용한 컴퓨터보조진단(computer aided diagnosis) 시스템에 적용하여 6개의 Parameter로 정량적 분석을 통해 뇌졸중 환자의 CT영상의 인식률을 평가하였다. 결과로 뇌경색의 인식률은 평균밝기에서 100%, 평균대조도에서67.5%, 평탄도에서 55%, 왜곡도에서 100%, 균일도에서 100%, 엔트로피에서 100%를 나타냈고, 뇌출혈의 인식률은 평균밝기에서 100%, 평균대조도에서 100%, 평탄도에서 100%, 왜곡도에서 100%로 균일도에서 95%, 엔트로피에서 87.5%를 나타냈고, 뇌경색과 뇌출혈의 비교에서 평균밝기에서 92.5%, 평균대조도에서 90%, 평탄도에서 90%, 왜곡도에서 100%, 균일도에서 92.5%, 엔트로피에서 77.5%의 질환 인식률을 나타내었다. 결론으로 본 연구의 결과를 바탕으로 디지털의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌졸중 CT영상의 질병부위의 자동검출 및 수치적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다. In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some brain Stroke patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of brain Stroke. The result of the recognition rate through this computer image analysis from the comparison experiment between the images of normal brains and the images of infarction brains showed that the recognition rate of average gray level, skewness, uniformity, and entropy was excellently 100% but the rate of average contrast and smoothness showed low as 67.5% and 55%, respectively. In the recognition rate experiment to compare normal image and hemorrhage image, it showed excellently 100% for average gray level, average contrast, smoothness and skewness, but 95% for uniformity and 87.50% for entropy. In the recognition rate experiment to compare infarction image and hemorrhage image, it showed 100% for skewness, 92.5% for average gray level, 92.5% for uniformity, 90% for average contrast, and 90% for smoothness but a low rate of 77.5% for entropy. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of brain hemorrhage and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.

신부전환자의 신장이식 전후 골밀도변화 분석

박형후(Hyong-Hu Park),옥치상(Chi-Sang Ok),박영인(Young-In Park),이진수(Jin-Soo Lee),김창수(Changsoo Kim) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.9

골밀도 감소에 의해서 발생되는 골감소증, 골다공증 등은 폐경 후 여성에게 유병률이 높은 질환이며, 골다공증 골절에 따른 사회적 의료비 상승으로 의학적 관심이 급증하고 있다. 신부전환자는 체내에 비타민D 합성 능력이 저하되어 칼슘 흡수가 감소하여 뼈의 섬유화가 발생되고, 골밀도가 감소하는 현상이 나타난다. 따라서 신부전환자는 신장 기능 장애로 그치지 않고, 골다공증과 같은 골밀도 감소에 따른 합병증에 노출되어 있다. 본 연구에서는 치료 중에 있는 신부전환자들의 골밀도 변화를 관찰하였고, 신장이식 전후에서 발견되는 골밀도 변화를 분석하였다. 조사대상은 부산 B종합병원 신장내과 내원환자 중 신부전환자 214명을 신장이식의 유무에 따라 골밀도의 변화를 세대별, 성별로 나누어 분석했다. 분석결과 신장이식 환자군에서는 골밀도가 유지되거나 개선되었지만, 비신장이식 환자군에서는 골밀도가 꾸준히 나빠지는 결과를 보였다. 신부전환자는 신장이식을 받는 것이 최선의 치료책으로 사료되며, 신장이식을 통해서 골밀도의 개선이 가능함을 확인하였다. 이는 추가적으로 예상되는 합병증을 예방하기 위한 자료로도 활용할 수 있다. Disease, such as osteopenia, osteoporosis, etc caused by reduced bone density are common to women after menopause and as the social medical cost increases due to osteoporosis fractures the medical interest in bone density reduction has increased. The bone density reduction is observed even for renal failure patients, due to their decreased ability to synthesize vitamin D which leads to bone fibrosis because of deficiency in calcium absorption. Thus renal failure patients not only suffer from kidney dysfunction, but also are exposed to complications, such as osteoporosis, due to reduced bone density. This research observed the change in bone density of patients receiving renal failure treatment and analyzed the change in bone density before and after kidney transplantations. Subjects were 214 renal failure patients at the department of nephrology Busan B General Hospital. The change in bone density was studied for subjects with and without kidney transplantation according to their age and sex. The research showed improvement or maintenance of bone density for subjects that received kidney transplantation, but showed a tendency of consistent decrease in bone density for subjects without kidney transplantation. Kidney transplantation can be considered as the best cure for renal failure patients, and this researched confirmed that bone density can be improved through kidney transplantation. Thus, this study can also be used as data for preventing complications due to renal failures.

혼합현실 기반 방사선 안전교육 시뮬레이터 플랫폼 개발: 의료분야 중심으로

박형후(Park Hyong-Hu),심재구(Shim Jae-Goo),권순무(Kwon Soon-Mu) 대한방사선과학회(구 대한방사선기술학회) 2021 방사선기술과학 Vol.44 No.2

In this study, safety education contents for medical radiation workers were produced based on Mixed Reality(MR). Currently, safety training for radiation workers is based on theory. This is insufficient in terms of worker satisfaction and efficiency. To address this, we created ICT(Information and Communication Technologies)-based MR radiation worker safety education content. The expected effect of Mixed Reality worker safety education content is that education is possible without space and time constraints, realistic education is possible without on-site training, and interaction between images is possible through reality-based 3D images, enabling self-directed learning Is that. In addition, learning in a virtual space expressed through HMD(Head Mounted Display) is expected to make education more enjoyable and increase concentration, thereby increasing the efficiency of education. A quantitative evaluation was conducted by an accredited institution and a qualitative evaluation was performed on users, which received excellent evaluation. The MR safety education conducted in this study is expected to be of great help to the education of medical radiation workers, and is expected to develop into a new educational paradigm as online education in accordance with Corona 19 progresses.

A Development of a Mixed-Reality (MR) Education and Training System based on user Environment for Job Training for Radiation Workers in the Nondestructive Industry

박형후(Hyong-Hu Park),심재구(Jae-Goo Shim),박정규(Jeong-kyu Park),손정봉(Jeong-Bong Son),권순무(Soon-Mu Kwon) 한국방사선학회 2021 한국방사선학회 논문지 Vol.15 No.1

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 H MD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280*720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. This study was written to create educational content in non-destructive fields based on Mixed Reality. Currently, in the field of radiation, there is almost no content for educational Mixed Reality-based educational content. And in the field of non-destructive inspection, the working environment is poor, the number of employees is often 10 or less for each manufacturer, and the educational infrastructure is not built. There is no practical training, only practical training and safety education to convey information. To solve this, it was decided to develop non-destructive worker education content based on Mixed Reality. This content was developed based on Microsoft s HoloLens 2 HMD device. It is manufactured based on the resolution of 1280 * 720, and the resolution is different for each device, and the Side is created by aligning the Left, Right, Bottom, and TOP positions of Anchor, and the large image affects the size of Atlas. The large volume like the wallpaper and the upper part was made by replacing it with UITexture. For UI Widget Wizard, I made Label, Buttom, ScrollView, and Sprite. In this study, it is possible to provide workers with realistic educational content, enable self-directed education, and educate with 3D stereoscopic images based on reality to provide interesting and immersive education. Through the images provided in Mixed Reality, the learner can directly operate things through the interaction between the real world and the Virtual Reality, and the learner s learning efficiency can be improved. In addition, mixed reality education can play a major role in non-face-to-face learning content in the corona era, where time and place are not disturbed.

뇌경색 감별진단을 위한 컴퓨터보조진단 응용: Brain CT Images 적용

박형후(Hyong-Hu Park),조문주(Mun-Joo Cho),임인철(In-Chul Im),이진수(Jin-Soo Lee) 한국방사선학회 2016 한국방사선학회 논문지 Vol.10 No.8

본 연구는 통계적 속성에 기반한 질감특징값 분석을 바탕으로 뇌 전산화단층촬영 영상에서 정상과 뇌경 색의 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 질감특징값을 나타내는 6개의 파라미터 를 이용한 질환인식률 평가와 ROC curve를 분석하였다. 그 결과 평균밝기 88%, 대조도 92%, 평탄도 94%, 균일도 88%, 엔트로피 84%의 높은 질환인식률을 나타내었다. 하지만 왜곡도의 경우 58%로 다소 낮은 질 환 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.886(p=0.0001)이 상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 컴퓨터보 조진단을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다. In this study, based on the analysis of texture feature values of statistical properties. And we examined the normal and the applicability of the computer-aided diagnosis of cerebral infarction in the brain computed tomography images. The experiment was analyzed to evaluate the ROC curve recognition rate of disease using six parameters representing the feature values of the texture. As a result, it showed average mean 88%, variance 92%, relative smoothness 94%, uniformity of 88%, a high disease recognition rate of entropy 84%. However, it showed a slightly lower disease recognition rate and 58% for skewness. In the analysis using ROC curve, the area under the curve for each parameter indicates 0.886 (p = 0.0001) or more, resulted in a meaningful recognition of the disease. Further, to determine the cut-off values for each parameter are determined to be the prediction of disease through the computer-aided diagnosis.

골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 Image를 이용한 영상분석

박형후(Hyong-Hu Park),이진수(Jin-Soo Lee) 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.11

본 연구는 골다공증 환자의 Digital 요추 측부 영상을 이용하여 질감특징의 통계적 분석으로 컴퓨터 보조진단 시스템 구현과 질병의 조기진단 및 치료를 위한 실험적인 모형 연구로 신뢰성 있는 보조적 진단 정보를 제공함으로써 골다공증에 대한 정확한 진단 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 정상인의 Digital 방사선 요추 측부 영상과 골다공증 환자의 Digital 방사선 요추 측부 영상을 실험 영상으로 하여 설정된 ROI에 대한 통계적 질감특징 값을 6가지 parameter로 나타냈다. 골다공증에 대한 질감특징분석 값 중 Average Gray Level에서 95%로 최고 높은 인식률을 나타내었고, Uniformity에서 80%로 가장 낮은 인식률을 나타내었다. 또한 Average Contrast에서 82.5%, Smoothness에서 90%, Skewness에서 87.5%, Entropy에서 87.5%를 나타내어 6가지 Parameter에서 모두 80%이상의 높은 인식률을 나타내 알고리즘의 안정성을 입증하였다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 의료영상의 컴퓨터자동진단 시스템으로 발전된 프로그램을 coding 한다면 의료영상의 병소부위 자동검출, 질병 진단을 위한 예비 진단자료, 질병의 확진을 위한 자료제공, 제한된 장비로도 진단 가능, 의료영상의 판독시간 단축에 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다. This study aimed to propose an accurate diagnostic method for osteoporosis by realizing a computer-aided diagnosis system with the application of the statistical analysis of texture features using digital images of lateral lumbar spine of patients with osteoporosis and providing reliable supplementary diagnostic information by model experimental research for early diagnosis of diseases. For these purposes, digital images of lateral lumbar spine of normal individuals and patients with osteoporosis were used in the experiments, and the values of statistical texture features on the set ROI were expressed in six parameters. Among the texture feature values of the six parameters of osteoporosis, the highest and lowest recognition rates of 95 and 80% were shown in average gray level and uniformity, respectively. Moreover, all the six parameters showed recognition rates of over 80% for osteoporosis: 82.5% in average contrast, 90% in smoothness, 87.5% in skewness, and 87.5% in entropy. Therefore, if a program developing into a computer-aided diagnosis system for medical images is coded based on the results of this study, it is considered possible to be applied to preliminary diagnostic data for automatic detection of lesions and disease diagnosis using medical images, to provide information for definite diagnosis of diseases, to diagnose by limited device, and to be used to shorten the time to analyze medical images.

핀홀카메라를 이용한 X선 포톤 플루엔스 측정

박형후(Hyong-Hu Park),강상식(Sang-sik Kang),정봉재(Bong-Jae Jung),노시철(Si-Cheol Noh),박지군(Ji-Koon Park) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6

Texture Feature analysis using Computed Tomography Imaging in Fatty Liver Disease Patients

박형후(Hyong-Hu Park),박지군(Ji-Koon Park),최일홍(Il-Hong Choi),강상식(Sang-Sik Kang),노시철(Si-Cheol Noh),정봉재(Bong-Jae Jung) 한국방사선학회 2016 한국방사선학회 논문지 Vol.10 No.2

본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다. In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some fatty liver patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of fatty liver. As the results of examining over 30 example CT images of fatty liver, the recognition rates representing a specific texture feature-value are as follows: some appeared to be as high as 100% including Average Gray Level, Entropy 96.67%, Skewness 93.33%, and Smoothness while others showed a little low disease recognition rate: 83.33% for Uniformity 86.67% and for Average Contrast 80%. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of fatty liver and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.

Application of Computer-Aided Diagnosis for the Differential Diagnosis of Fatty Liver in Computed Tomography Image

Hyong-Hu Park(박형후),Jin-Soo Lee(이진수) 한국방사선학회 2016 한국방사선학회 논문지 Vol.10 No.6

본 연구는 복부 전산화단층촬영 영상을 이용하여 지방간환자의 영상을 질감특징분석과 ROC curve 분석을 하였으며, 컴퓨터보조진단시스템의 구현을 위한 실험적인 선형 연구로서 전산화단층촬영 영상에서 지방간의 객관적이고 신뢰성 있는 진단 정보를 의사에게 제공하고자 하였다. 실험은 정상 및 지방간 복부 전산화단층촬영 영상을 실험영상으로 하여 설정된 구역에 대한 wavelet 변환을 거쳐 질감의 특징값을 나타내는 6가지 파라미터로 통계적 분석 결과를 나타내었다. 그 결과 엔트로피, 평균밝기, 왜곡도는 90% 이상의 비교적 높은 인식률을 보였고, 대조도, 평탄도, 균일도는 약 70% 정도로 비교적 낮은 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 6가지의 파라미터 모두 0.900(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과를 나타내었다. 또한 6가지 파라미터에서 질환 예측을 위한 cut-off 값을 결정하였다. 이러한 결과는 향후 복부 전산화단층촬영 영상에서 질환 자동검출 및 최종진단의 예비 진단 자료로서 적용 가능할 것이다. In this study, we are using a computer tomography image of the abdomen, as an experimental linear research for the image of the fatty liver patients texture features analysis and computer-aided diagnosis system of implementation using the ROC curve analysis, from the computer tomography image. We tried to provide an objective and reliable diagnostic information of fatty liver to the doctor. Experiments are usually a fatty liver, via the wavelet transform of the abdominal computed tomography images are configured with the experimental image section, shows the results of statistical analysis on six parameters indicating a feature value of the texture. As a result, the entropy, average luminance, strain rate is shown a relatively high recognition rate of 90% or more, the control also, flatness, uniformity showed relatively low recognition rate of about 70%. ROC curve analysis of six parameters are all shown to 0.900 (p = 0.0001) or more, showed meaningful results in the recognition of the disease. Also, to determine the cut-off value for the prediction of disease six parameters. These results are applicable from future abdominal computed tomography images as a preliminary diagnostic article of diseases automatic detection and eventual diagnosis.

전산화단층촬영 영상을 이용한 질감특징 분석

박형후(Hyong-Hu Park),최일홍(Il-Hong Choi),노시철(Si-Cheol Noh),박지군(Ji-Koon Park) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6