公开(公告)号：WO2013176310A1

公开(公告)日：2013-11-28

申请号：PCT/KR2012/004069

申请日：2012-05-23

Applicant: 서울대학교산학협력단 ,  김종효

Inventor： 김종효

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/002 ,  A61B6/5258 ,  G06T5/20 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20024 ,  G06T2207/20182 ,  G06T2207/30004

Abstract: 본 발명은 의료영상에서 영상내의 구조적 특징을 잘 보존하면서 잡음을 저감하는 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따르면 영상촬영장치의 물리적 특성에 따라 사전에 저장된 참조테이블을 이용하여 각 화소에서의 잡음량을 추정하는 단계; 각 화소별로 구조방향과 신호응집성을 계산하는 단계; 상기 구조방향과 응집성을 반영하는 비등방성 평활화 필터커널을 이용하여 비등방성 평활화를 수행하는 단계; 상기 비등방성 평활화된 영상으로부터 다시 구조방향과 신호응집성을 취하여 이를 반영한 비등방성 평활화 필터커널을 얻은 뒤, 상기 잡음량 추정치의 통계적 특성을 반영한 필터링을 수행하는 단계를 가지는 것을 특징을 가지는 의료영상의 잡음 저감 방법이 개시된다.

Abstract translation: 本发明涉及一种在维持医学图像内的结构特征的同时降低医疗图像中的噪声的方法，包括以下步骤：使用预存的参考表根据物理特性估计每个像素中的噪声量 图像拍摄装置; 计算每个像素的结构方向和信号内聚力; 使用各向异性平滑滤波器核进行各向异性平滑处理，以反映结构方向和信号的内聚性; 并从各向异性平滑图像中重新获取结构方向和信号的内聚性，获得用于反映重新获得的结构方向和信号内聚性的各向异性平滑滤波器核，并且进行用于反映噪声量的估计值的统计特性的滤波。

公开(公告)号：WO2018131733A1

公开(公告)日：2018-07-19

申请号：PCT/KR2017/000437

申请日：2017-01-13

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효

IPC: A61B6/00 ,  A61B6/03 ,  G06T5/00 ,  A61B6/10 ,  A61B5/00

CPC classification number: A61B5/00 ,  A61B6/00 ,  A61B6/03 ,  A61B6/10 ,  G06T5/00

Abstract: 잡음 저감 방법은, 입력된 원본 CT이미지로부터 합성 사이노그램을 생성하는 단계와, 생성된 상기 합성 사이노그램으로부터 잡음 성분을 획득하는 단계와, 상기 잡음 성분에 기초하여 잡음 성분 CT 이미지를 생성하는 단계 및 상기 잡음 성분 CT 이미지에 기초하여 상기 원본 CT 이미지의 잡음을 저감하는 단계를 포함할 수 있다.

公开(公告)号：KR101482247B1

公开(公告)日：2015-01-14

申请号：KR1020130091595

申请日：2013-08-01

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 박상준 ,  구진모 ,  정진욱 ,  김종효 ,  이두희

IPC: A61B6/03

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 translation: 公开了一种用于提取气道的方法和装置。 图像处理装置通过三维（3D）人体图像中的区域生长方法提取气道的第一候选区域，基于方向性提取第二候选区域，用于将属于突起区域的体素的信号强度的变化从 3D人体图像，并且通过基于通过组合第一和第二候选区域形成的第三候选区域的体素的信号强度的变化的方向性的相似性来消除噪声来提取气道区域。

公开(公告)号：KR101111055B1

公开(公告)日：2012-02-15

申请号：KR1020090096934

申请日：2009-10-12

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  김창원 ,  김영우

IPC: A61B6/00 ,  G01T1/161

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

公开(公告)号：KR101010927B1

公开(公告)日：2011-01-25

申请号：KR1020080118277

申请日：2008-11-26

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  이준구

IPC: A61B6/03

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

公开(公告)号：KR1020100059489A

公开(公告)日：2010-06-04

申请号：KR1020080118277

申请日：2008-11-26

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  이준구

IPC: A61B6/03

CPC classification number: A61B6/032 ,  A61B6/469 ,  A61B6/52

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 translation: 目的：提供一种虚拟结肠直肠内窥镜及其系统中的自动息肉检测方法，通过三维局部图像信号结构分解技术提高息肉检出率。 构成：将结肠直肠组织区域切片（S101）。 通过高斯模糊强调局部图像信号结构（S103）。 计算表示局部图像信号结构的本征值（S105）。 检测与息肉形式相似的息肉候选像素（S107）。 包括在与息肉候选像素相邻的区域中的不同息肉候选像素被设置为一组息肉候选像素（S109）。 提取息肉候选像素的基于群体的群体属性（S111）。 消除候选像素的假阳性反应后检测到息肉（S113）。

公开(公告)号：KR102219266B1

公开(公告)日：2021-02-24

申请号：KR1020190004879

申请日：2019-01-14

Applicant: 서울대학교산학협력단 ,  주식회사 클라리파이

Inventor： 김종효 ,  박현숙

IPC: G08G1/0967 ,  G08G1/0969

Abstract: 3D 지도기반의이동물체경로안내방법에관한것이며, 3D 지도기반의이동물체경로안내방법은작업공간내의 3D 지도를획득하는단계, 적어도하나이상의이동물체로부터이동에따른가속센서데이터및 자이로센서데이터를수신하는단계, 상기가속센서데이터및 자이로센서데이터를이용하여상기 3D 지도내에이동물체를위치시키고, 상기 3D 지도상에서상기이동물체의움직임을추적하는단계, 상기이동물체에대한충돌위험공간을설정하는단계, 상기이동물체가상기충돌위험공간으로의진입여부를판단하는단계및 상기이동물체가상기충돌위험공간에진입한것으로판단되는경우, 상기이동물체에경로안내정보를제공하는단계를포함할수 있다.

公开(公告)号：KR101586276B1

公开(公告)日：2016-01-18

申请号：KR1020130091830

申请日：2013-08-02

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  김영우

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G06T7/0087 ,  G06T7/0012 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143 ,  G06T11/001 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20008 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20104 ,  G06T2207/20161 ,  G06T2207/30068 ,  G06T2207/30096

Abstract: 본발명에의한통계적영상정보를이용한유방밀도자동측정방법은, 유방 X선영상을읽어들인후 유방영역을추출하고히스토그램을정렬하는전처리단계; 사전통계적정보를추출하고, 유관조직과지방조직의확률지도를생성하는조직확률지도생성단계; 및생성된조직확률지도를기반으로유방영역을분할하여유방의밀도를정량적으로계산하는밀도측정단계를포함하여이루어진다.

Abstract translation: 公开了一种使用统计图像信息的自动乳房X射线影像密度估计方法，该方法包括读取乳房X线照片的预处理步骤，分割乳房区域和移位像素值; 构建其中提取基于人群的概率信息的组织概率图，并构建腺体和脂肪组织的概率图的步骤; 以及密度估计步骤，其中基于所构造的组织概率图来分割乳房区域，并且计算乳房X线照相密度。

公开(公告)号：KR101312459B1

公开(公告)日：2013-09-27

申请号：KR1020120054557

申请日：2012-05-23

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/002 ,  A61B6/5258 ,  G06T5/20 ,  G06T2207/10072 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20024 ,  G06T2207/20182 ,  G06T2207/30004

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 translation: 目的：提供一种降低医学图像噪声的方法，以通过使用医学图像采集的物理原理估计图像中每像素的噪声幅度来利用噪声消除中的图像的像素中的估计的噪声幅度 处理。 构成：通过使用先前存储的参考表（S200）来估计图像的每个像素位置中的噪声量。 从每个像素位置提取第一信号的第一信号相干性和结构方向（S300）。 通过使用第一各向异性平滑核（S400，S500）进行滤波来获取中间步骤的各向异性平滑图像。 从各向异性平滑图像的每个像素提取第二信号的结构方向和第二信号相干性。 根据所获取的第二各向异性过滤器核心的范围内的周围像素中的反映估计噪声量的附加加权值，执行原始图像的滤波（S600-S800）。 [附图标记]（S100）获得图像; （S200）估计每个像素中的噪声量; （S300）识别每个像素的信号相干性和结构方向; （S400）识别每个像素的各向异性平滑滤波器核; （S500）生成中间阶段的滤色各向异性平滑图像; （S600）从中间阶段的滤波后的各向异性平滑图像中识别各像素的各向异性平滑滤波器核; （S700）将各向异性平滑滤波器应用于原始图像，其具有反映内核范围内相邻像素的噪声量的附加权重; （S800）生成最终图像

公开(公告)号：KR1020110039897A

公开(公告)日：2011-04-20

申请号：KR1020090096935

申请日：2009-10-12

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  김창원 ,  김영우 ,  이화정

IPC: A61B6/00 ,  A61B6/12

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 translation: 目的：通过使用高斯平滑滤波器和LoG（拉普拉斯高斯）滤波器检测预处理图像，提供了一种用于检测数字乳房X线照片上的聚集微钙化的方法，以早期诊断乳腺癌。 构成：乳房X线照片检测到乳房区域（S1）。 检测到的乳房区域是预处理的（S2）。 检测聚类微钙化的候选组（S3）。 检测到微钙化（S4）。 预处理由高斯平滑滤波器和LoG滤波器执行。