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황해길(Hae-Gil Hwang),최현주(Hyun-Ju Choi),이병일(Byeong-Il Lee),최흥국(Heung-Kook Choi) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 질감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
Wevelet 변환에 기반한 유방 종양 세포 조직 영상의 분류
황해길(Hae-Gil Hwang),최현주(Hyun-Ju Choi),최익환(Ik-Hwan Choi),윤혜경(Hye-Kyoung Yoon),최흥국(Heung-Kook Choi) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅱ
본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS(Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교 · 분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4 단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.
한국인 뇌 표준판을 이용한 MR 머리 영상 분석 소프트웨어 개발
탁윤오(YoonOh Tak),권건환(Geon-Hwan Kwon),김태윤(Tae-Yun Kim),황해길(Hae-Gil Hwang),김동억(Dong-Eog Kim),최흥국(Heung-Kook Choi) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1
뇌 영상분석을 할 때 대부분의 연구자들은 SPM 프로그램을 사용하는데 이 프로그램은 MNI152라는 표준 뇌를 사용하고 있다. 그러나 이 프로그램은 뇌의 기능적인 구조가 외국인과 다른 한국인의 뇌를 분석하는 데에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 MR 머리 영상에서 관심 뇌 영역을 분할하고 한국인 표준 뇌에 정합 및 분석을 할 수 있는 소프트웨어 시스템을 제안한다. 다중 임계값과 레이블링을 이용하여 영상을 분할 한 후 사용자가 원하는 관심영역을 선택한다. 선택된 관심영역을 이진화 한 후 외곽선 추적법을 이용하여 outline을 추출한다. 추출된 outline을 기준으로 하여 한국인 표준 뇌에 자동으로 정합이 가능하다. 정합된 영상은 registration map으로 각각 저장된 후 registration analysis viewer를 통해 중첩하여 보여 줌으로써 가장 문제가 되는 병변의 위치를 분석할 수 있도록 한다.
뇌졸중 병변 정량화를 위한 뇌 자기공명영상의 전처리 및 정합 방법 연구
탁윤오(Yoon-Oh Tak),김태윤(Tae-Yun Kim),황해길(Hae-Gil Hwang),최흥국(Heung-Kook Choi),김동억(Dong-Eog Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.2
본 논문에서는 뇌졸중 뇌자기공명영상에서 병변을 분리해내고 그 병변을 한국인의 확률뇌지도에 사상시킴으로써 뇌졸중 영상에 대한 통계적, 정량적언 분석이 가능하도록 하는 정합 방법을 소개하려고 한다. 첫 번째 단계로써 각기 다른 밝기를 가지는 영상의 밝기를 정규화하고 두 번째는 영역확장법과 다중 임계기법을 이용한 병변 선택, 그리고 세 번째는 지정된 기준점을 중심으로 이중선형보간법과 어파인 변환을 수행하여 최종적으로 병변이 확률뇌지도 위에 사상되도록 하였다. 다양한 유형의 영상 데이터에 적용하여 테스트한 결과, 뇌 병변의 정량적 분석을 위한 초기 데이터 처리를 쉽고 빠르게 수행할 수 있었다.
다중 임계 기법과 영역확장법을 이용한 뇌졸중 병변 정합 방법 연구
탁윤오,김태윤,황해길,김동억,최흥국 인제대학교 2009 仁濟論叢 Vol.24 No.1
In clinical studies of brain stroke, it generally involves the process that spatially normalizes MR images into the standard brain template in order to find out distributions of lesion. So far MNI305, which is people’s standard brain template, has been commonly used. However in this study, to reduce some morphological differences caused by human races, ages, and sexes, we used the Korean Statistical Probabilistic Anatomical Map(Korean-SPAM). As a preprocessing methods, brightness and position of a brain had been adjusted at the first Then, stroke lesions were segmented using multiple threshold and region growing methods. Finally, stroke lesions were registered to the Korean-SPAM using Mesh Warp algorithm. We can registered various stroke MR brain images to Korean-SPAM rightly by the proposed method.