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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.
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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.
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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.
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이경민(Kyung-Min Lee),유강민(Gang-Min Ryu),Sreekanta Swamy(Sreekanta Swamy.R),성윤창(Sung Yun Chang),노승무(Seung-Moo Noh),조준식(Jun-Shik Cho),박종원(Jong-Won Park) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
본 논문은 CT 영상을 이용하여 체지방과 근육의 체적 및 비율을 분석하는 알고리즘 개발에 대하여 기술한다. CT 영상에는 체지방, 근육, 공기, 뼈등의 구성성분들이 서로 다른 명암값을 가지고 분포한다. 이 논문에서는 히스토그램을 통하여 각 구성성분에 대한 명암값을 찾아내었다. 찾아낸 명암값에 따라 체지방과 근육 그리고 뼈, 공기에 각각 색을 입혀 시각적으로 표현하여 체지방과 근육의 분포와 비율을 볼 수 있는 환경을 만들고 수치적으로 체적 및 비율의 결과 값을 출력하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 단계적인 체지방 측정 프로그램을 위해 DB 환경을 구축하여 모든 자료를 저장하고 불러올 수 있는 환경을 만들어 체지방 측정 알고리즘을 완성하였다. 알고리즘은 돼지 실험에서 측정된 체지방과 비교하여 정확성을 검증한 결과 약 92.86%의 정확도를 보였다.
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박종원,김원봉,한기선,유승화,성윤창 忠南大學校 産業技術硏究所 1999 산업기술연구논문집 Vol.14 No.1
In this paper, we studied on the segmentation of liver and spleen in CT image. The proposed algorithm used th information of gray value and location for these organs, and gray value of each organ is automatically estimated by using mesh filter. And also, th proposed algorithm in this paper used the position searching lines based on the information for each organ. Therefore, target organ is exactly segmented without separated organs loss. A trimming algorithm, which use a morphological filter, is provided to remove such noise in order for the organ to have a smooth contour. The small holes of the liver inside are filled up by erosion and the size of the organ reverts to the original state by dilation. The algorithms have been applied to the CT images of thirty persons, which results in 5% error rate of the volume of each organ
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