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메쉬 병합을 통한 관상동맥의 삼각 표면 메쉬 모델 생성
장영걸(Yeonggul Jang),김동환(Dong Hwan Kim),전병환(Byunghwan Jeon),한동진(Dongjin Han),심학준(Hackjoon Shim),장혁재(Hyuk-jae Chang) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.4
최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥메쉬를 생성한다. Generating a 3D surface model from coronary artery segmentation helps to not only improve the rendering efficiency but also the diagnostic accuracy by providing physiological informations such as fractional flow reserve using computational fluid dynamics (CFD). This paper proposes a method to generate a triangular surface mesh using vessel structure information acquired with coronary artery segmentation. The marching cube algorithm is a typical method for generating a triangular surface mesh from a segmentation result as bit mask. But it is difficult for methods based on marching cube algorithm to express the lumen of thin, small and winding vessels because the algorithm only works in a three-dimensional (3D) discrete space. The proposed method generates a more accurate triangular surface mesh for each singular vessel using vessel centerlines, normal vectors and lumen diameters estimated during the process of coronary artery segmentation as the input. Then, the meshes that are overlapped due to branching are processed by mesh merging and merged into a coronary mesh.
진단명 자동 레이블링을 위한 딥러닝기반 판독기록문으로부터 최종 진단명 추출
안경진(Kyeong-Jin Ann),장영걸(Yeonggul Jang),김세근(Sekeun Kim),심학준(Hackjoom Shim),장혁재(Hyuk-Jae Chang) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
A variety of studies are being conducted to solve the medical field problems that require high accuracy as well as professional anatomical knowledge by combining AI, which has been a huge success in the field of vision. However, implementing final diagnosis training data by analyzing extensive amount medical treatment record is slowing the progress of the study due to the time consuming issue. This paper proposed a combined network of CNN and RNN to automatically extract final diagnosis from medical treatment record. Also, Weights of pre-learned embedding vectors is transferred to the embedding layer in front of CNN-RNN model. This has solved the problem of performance degradation due to insufficient training data and the combination of feature maps created through parallel CNN-RNN model allows analysis between long sentences as well as between adjacent words.
전병환(Byunghwan Jeon),장영걸(Yeonggul Jang),한동진(Dongjin Han),심학준(Hackjoon Shim),박형복(Hyungbok Park),장혁재(Hyuk-Jae Chang) 대한전자공학회 2016 전자공학회논문지 Vol.53 No.6
본 논문에서는 새로운 방법의 3차원 컴퓨터단층영상에서 혈관을 추적하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 해당 방법은 먼저 빠르게 다수의 2차 혹은 3차의 정칙곡선들로 대표되는 혈관의 지역적 모델들을 생성한다. 혈관의 특징을 고려한 비용함수로부터 각 곡선들은 영상데이터를 기반으로 생성된 비용을 부여 받는다. 추적 과정에서 매 단계 다음 혈관을 추정하기 위한 곡선들은 특정기준에 의하여 여과되어 결국 혈관의 내부에 위치한 곡선들만 걸러낸다. 그 후 이들을 기반으로 혈관의 중심 선에 해당하는 최적의 정칙곡선 하나를 선정하게 된다. 지역적으로 최적인 정칙곡선이 순차적으로 검출되며 이들을 연결하여 하나의 혈관을 대표하는 구분적으로 부드러운 곡선을 만들어낸다. 짧은 정칙곡선은 제어 점들만으로 빠르게 기하학적 변환이 가능하며, 정의역 모든 구간에 대하여 미분이 가능하므로 곡률과 비틀림과 같은 기하학적 정보를 얻기 용이한 장점이 있다. 해당 방법에서 사용되는 정칙곡선모델이 혈관을 분류하고 추적함에 있어서 그 적합성을 증명하였고, 공공 데이터를 이용한 실험을 통하여 정확성과 수행시간에 대해 최신기법들과 비교할만한 결과를 얻었다. A novel tracking method is proposed to find coronary artery using high-order curve model in coronary CTA(Computed Tomography Angiography). The proposed method quickly generates numerous artificial trajectories represented by high-order curves, and each trajectory has its own cost. The only high-ranked trajectories, located in the target structure, are selected depending on their costs, and then an optimal curve as the centerline will be found. After tracking, each optimal curve segment is connected, where optimal curve segments share the same point, to a single curve and it is a piecewise smooth curve. We demonstrated the high-order curve is a proper model for classification of coronary artery. The experimental results on public data set sho that the proposed method is comparable at both accuracy and running time to the state-of-the-art methods.
정주영(Jung-Ju Yeong),홍영택(Youngtaek Hong),장영걸(Yeonggul Jang),심학준(Hackjoon Shim),장혁재(Hyuk-Jae Chang) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.11
Phonocardiogram (PCG) is a basic diagnostic test for heart diseases. However, it is difficult to analyze PCG signals objectively and needs specialized skills. Deep neural network can provide expert-level diagnostic performance on PCG. We proposed a novel deep neural architecture to analyze PCG signal. The proposed model uses 1D CNN layers for temporal modeling of PCG signal over time. We also use MFCC method and 3cylce data split as input preprocessing. The proposed network shows better diagnostic performance compared with other methods.