Abstract:
기도 추출 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상처리장치는 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하고, 3차원 인체 영상에서 분할한 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 제2 후보 영역을 추출한 후, 제1 후보 영역과 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역에 대해 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출한다.
Abstract:
본 발명은 유방 X선 영상(mammogram)에서 유방의 정량적 밀도를 자동으로 측정하는 영상 처리 기법에 관한 것으로, 유방 X선 영상을 전처리하여 유방 영역의 픽셀값(픽셀의 밝기)에 따른 히스토그램을 생성하는 단계(S1); 상기 유방 영역의 히스토그램에서 검출된 유방 영역의 확률적인 매개 변수인 평균(μ)과 분산(σ)의 프로파일을 생성하는 단계(S2); 상기 유방 영역의 히스토그램에서 검출된 유방 영역에서 지방 영역과 유관 조직 영역의 경계선 강도 프로파일을 생성하는 단계(S3); 상기 S2 단계 및 S3 단계에서 산출되는 값을 결합한 가분도(separability)를 계산하여 지방 영역과 유관 조직 영역을 최적으로 분리하는 단계(S4); 및 상기 S4 단계에서 지방 영역과 유관 조직 영역이 분리된 것을 바탕으로 유방 밀도를 계산하는 단계(S5);를 포함하여 구성되는 정량적 유방 밀도 측정 방법을 제공한다. 이 방법은 수행 속도가 빠르면서도 효율적으로 유방 영역 내 지방과 유관 조직을 구분하여 자동으로 유방 밀도를 정량적으로 측정할 수 있는 방식이다. 유방 밀도, 정량 측정, 경계선 강도
Abstract:
본 발명은 촬영장치로부터 얻어진 대장 영상을 저장장치에 저장하고, 상기 저장장치에 저장된 대장 영상을 컴퓨터로 읽어들여 대장 영상에서 용종을 검출하여 표시장치로 제시해주는 영상처리장치를 이용한 영상처리방법과 이를 이용한 용종 검출 시스템에 관한 것으로서에 관한 것으로, 전산화단층촬영을 이용한 대장 영상에서 일정두께의 대장조직 영역을 구획화하는 단계와 상기 구획화된 대장조직 영역에서 전미분 행렬(Hessian matrix) 분해를 통해 국소적 영상신호구조를 표현하는 고유값들을 계산하는 단계와, 각 화소에 대한 상기 고유값들을 기초로 대장벽 유사도, 대장주름 유사도 및 용종 유사도를 포함하는 유사도 값들을 계산하여 용종의 형태와 유사한 용종 후보 화소를 검출하는 단계와, 상기 용종 후보 화소와 인접한 영역에 포함된 다른 용종 후보 화소를 하나의 용종 후보 화소들의 군집으로 설정하는 단계와, 상기 용종 후보 화소들의 군집에 속한 용종 후보 화소들의 특성을 분석하여 용종 후보 화소들의 군집별 집단특성을 추출하는 단계 및 상기 용종 후보 화소들의 군집별 집단 특성에 대해 분류기법을 적용하여 상기 용종 후보 화소들의 위양성을 제거하고 용종을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 용종 검출률을 향상시킬 수 있으며, 판독자의 검출효율을 높이고 판독자 간 검출 차이를 줄여 대장암의 조기 진단 확률을 높일 수 있다. 용종 검출, 전산화단층촬영, 가상대장내시경
Abstract:
PURPOSE: An automated polyp detecting method in a virtual colorectal endoscope and a system thereof are provided to improve the polyp detecting rate by using three dimension local image signal structure decomposition technique. CONSTITUTION: A colorectal tissue region is sectioned(S101). A local image signal structure is emphasized through the Gaussian blurring(S103). An eigen value expressing a local image signal structure is calculated(S105). A polyp candidate pixel which is similar to the form of polyp is detected(S107). A different polyp candidate pixel included in a region which is contiguous to the polyp candidate pixel is set to a group of one polyp candidate pixels(S109). A group-based population property of the polyp candidate pixels is extracted(S111). A polyp is detected after eliminating the false positive reaction of the candidate pixels(S113).
Abstract:
3D 지도기반의이동물체경로안내방법에관한것이며, 3D 지도기반의이동물체경로안내방법은작업공간내의 3D 지도를획득하는단계, 적어도하나이상의이동물체로부터이동에따른가속센서데이터및 자이로센서데이터를수신하는단계, 상기가속센서데이터및 자이로센서데이터를이용하여상기 3D 지도내에이동물체를위치시키고, 상기 3D 지도상에서상기이동물체의움직임을추적하는단계, 상기이동물체에대한충돌위험공간을설정하는단계, 상기이동물체가상기충돌위험공간으로의진입여부를판단하는단계및 상기이동물체가상기충돌위험공간에진입한것으로판단되는경우, 상기이동물체에경로안내정보를제공하는단계를포함할수 있다.
Abstract:
PURPOSE: A method for reducing noise of a medical image is provided to utilize the estimated amplitude of noise in a pixel of the image in noise cancellation, by estimating the amplitude of the noise per pixel in the image using physical principle of a medical image acquisition process. CONSTITUTION: The amount of noise in each pixel position of an image is estimated, by using a previously stored reference table (S200). A first signal coherence and structure direction of a first signal are extracted from each pixel position (S300). An anisotropic smoothing image of a middle step is acquired, by filtering using a first anisotropic smoothing kernel (S400,S500). Structure direction and a second signal coherence of a second signal are extracted from each pixel of the anisotropic smoothed image. Filtering of an original image is performed, according as an additional weighted value reflecting the estimated amount of noise is applied in a surrounding pixel in the range of the acquired second anisotropic filter kernel (S600-S800). [Reference numerals] (S100) Image is obtained; (S200) Amount of noises in each pixel is estimated; (S300) Signal coherence and structural direction of each pixel are identified; (S400) Anisotropic smoothing filter kernel of each pixel is identified; (S500) Filtered anisotropic smoothing image in a middle stage is generated; (S600) Anisotropic smoothing filter kernel of each pixel is identified from the filtered anisotropic smoothing image in a middle stage; (S700) Anisotropic smoothing filter, which has an additional weight reflecting the amount of noises for neighboring pixels within the kernel's range, is applied to the original image; (S800) Final image is generated
Abstract:
PURPOSE: A method for detecting clustered microcalcifications on a digital mammogram is provided to early diagnose a breast cancer by detecting the preprocessed image by using a Gaussian smoothing filter and a LoG(Laplacian of Gaussian) filter. CONSTITUTION: A breast region is detected on a mammogram(S1). The detected breast region is preprocessed(S2). A candidate group of clustered microcalcifications is detected(S3). The microcalcification is detected(S4). A preprocess is performed by a Gaussian smoothing filter and a LoG filter.
Abstract:
본 발명은, CT(Computed Tomogr aphy)촬영장치로 기관지 팬텀을 촬영하여 기관지 팬텀 기관지 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 기관지 팬텀을 실측하여 이상적인 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 기관지 팬텀 벽의 신호강도 프로파일과 상기 이상적인 벽의 신호강도 프로파일을 3차원 신호복원하여 상기 CT촬영장치의 점확산함수(Point Spread Function)를 추정하는 단계; 기관지 벽 데이터를 알고자하는 환자 기관지 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 환자의 기관지 벽의 신호강도 프로파일과 상기 CT촬영장치의 점확산함수를 상기 3차원 신호복원하여 상기 환자의 기관지 벽 데이터를 측정하는 단계; 및 상기 환자의 기관지 벽 데이터를 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전산화단층촬영 영상에서 기관지 벽 데이터를 측정하는 방법을 제공한다. 전산화단층촬영, 기관지, 벽 데이터
Abstract:
본 발명은 환자가 의료기관이 아닌 임의에 장소에 있더라도 환자나 의료진이 원격지에서 실시간으로 캡슐 내시경 영상을 확인할 수 있도록 하여 보다 안전하게 검사를 시행할 수 있을 뿐만 아니라 언제 어디서나 간편하게 진료서비스를 제공받을 수 있고, 병변을 자동으로 검출하여 캡슐 내시경 영상의 판독시간과 판독료를 줄일 수 있는 캡슐 내시경 영상을 이용한 U-Health 기반의 자동병변 검출 시스템에 관한 것이다. 캡슐 내시경, 병변검출, 출혈검출, 원격진료, U-health