Imaging-based medical device manufacturing

영상기반의료기기제조

BIO025 • 2025년 1학기 • 교통대학교

Schedule 강의일정

Date Lecture Content Logistics
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[ Additional #1 ]
Week #1:
Introduction to BIO025
- Introduction to Image Processing & Imaging Systems / 영상처리 소개와 영상시스템
- 1. 영상처리 소개

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Week #2:
1부 우리 몸을 들여다보다
- 1. 몸속 사진 한 장 한 장을 모으면 : X-레이 영상과 CT (임창환)
- 2. 뇌는 제가 잘 봅니다 : MRI (임창환)
- 3. 소리를 이용해 영상을 보다 : 초음파 영상기기 (임창환)
- 4. 몸속에선 어떤 일이 일어나고 있을까? : 핵의학영상 (장동표)

Google Classroom

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[ Additional #3 ]
Week #3:
2. 영상시스템
3. 이온화 방사선 의학영상 획득 장치
  • p. 1-48
[ 과제 ]

X선 실습 관련 자료

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Week #4:
4. 비이온화 방사선 의학영상 획득 장치
  • p. 49-136

참조: 재밌는 데이터
CT 실습 관련 자료

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[ Additional #5 ]
Week #5:
5. 디지털 영상처리의 기초
  • p. 137-228

DICOM + 히스토그램

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Week #6:
6. 공간 영역에서 영상 개선
  • p. 229-282

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Week #7:
7. 주파수 영역에서 영상 개선
  • p. 283-310
    중간고사 가이드

4/24 Midterm Test
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Week #8:
8. 영상 복원
  • p. 311-346

잡음 추가/제거

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Week #9:
9. 형태적 영상처리
10. 영상 분할
  • p. 347-376

분할 파일

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Week #10:
11. 특징 인식과 분류
12. 3차원 가시화
  • p. 377-408, 409-422

붓꽃 데이터 처리 예시

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Week #11:
12. 3차원 가시화
13. 영상촬영의 의학적 응용
  • p. 409-422, 423-438

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[ Additional #13 ]
Week #12:
합성곱 신경망 개념 및 훈련

6/5 No Class 개교기념일
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Week #13:
폐렴 CNN이나 3D 프린팅
  • p.439-443
    기말고사 가이드
[ 과제 ]

6/19 Final Test
기말고사

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Overview 개요

교과목 개요

본 과목은 의료 3D프린팅 실무 적용을 위해 의료영상 기초 이론과 주요 DICOM 정보를 활용한 의료영상 기반 의료기기 제조 방법에 대해 학습하는 과목이다. 구체적으로는 3D 모델러의 활용, 골정정복 등 실제 의료정보 샘플을 활용한 모델링 실습, DICOM 데이터 해석 및 이해, 뼈 조각 분할, STL 변환 및 Post-Processing에 대하여 학습한다.

  1. 교과목 교육목표 1: Basic medical image processing with DICOMS / DICOMS를 사용한 기본 의료 영상 처리
  2. 교과목 교육목표 2: Medical image processing and segmentation / 의료 영상 처리 및 분할
  3. 교과목 교육목표 3: Applied Machine Learning for Medical Images / 의료 영상을 위한 응용 기계 학습

전공역량

역량별학습목표

  1. [바이오메디컬 SW개발능력] 바이오메디컬 관련 주요한 소프트웨어를 효율적으로 설계, 개발 및 평가할 수 있다.
  2. [바이오메디컬 HW개발능력] 바이오메디컬 관련 주요한 하드웨어 시스템을 효율적으로 설계 및 개발할 수 있다.
  3. [바이오메디컬 이론 능력] 바이오메디컬 관련 다양한 이론에 대해 이해하고 분석하여 새로운 연구 분야에 응용할 수 있다.
  4. [바이오메디컬 실무능력] 바이오메디컬 관련 지식을 효율적으로 활용하여 실무에 적용할 수 있다.
  5. [협력적 문제해결력] 주어진 문제에 대해 협업자와 함께 지식, 기능, 노력을 공유하고 해결책에 도달할 수 있다.
  6. [창의적 문제해결력] 주어진 문제에 대해 필요한 여러 기술을 창의적으로 적용할 수 있다.

Textbook 교재

  1. Text: 디지털 의료영상처리 기초부터 분석, 응용까지
  2. Author: 제오프 도허티 저 / 김경섭, 이문호, 정성환, 정회경 공저
  3. Publisher: 홍릉과학출판사 | 2016년 12월 05일
  1. Supplementary: 의료영상을 이용한 3D 프린팅
  2. Author: 윤명성 등저
  3. Publisher: 대학서림 | 2020년 12월 21일
  1. Supplementary: 교실 밖에서 듣는 바이오메디컬공학 한양대 공대 교수들이 말하는 미래 의공학 기술
  2. Author: 임창환, 김선정, 김안모, 김인영, 이병훈, 장동표, 최성용 공저
  3. Publisher: MID 엠아이디 | 2021년 12월 17일
  1. Supplementary: AI for Healthcare
  2. Author: Udacity Instructors
  3. Publisher: Udacity | 2020년 5월 12일

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Policies 규정

Grading Curve 성적평가

Grading 평가방법

Most of my courses are graded based on the following components. Please note that the weights of each component may vary depending on the course. The grading policy will be announced in the first class and will be available on the course website.
대부분의 강의는 다음 구성요소에 따라 평가됩니다. 각 구성요소의 가중치는 강의에 따라 다를 수 있습니다. 평가 방법은 첫 강의에서 발표되며 강의 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.


Attendance (& Participation) 출석 (& 참여도)

This may be the most important part of the class. Please pay careful attention to the following.
이것은 수업의 가장 중요한 부분일 수 있습니다. 다음 사항에 주의 깊게 주목해 주세요.

I appreciate everyone being actively involved in the class! Students who will succeed are those who are actively involved.
저는 수업에 적극적으로 참여해 주시는 모든 분들을 감사하게 생각합니다! 성공할 학생들은 적극적으로 참여하는 학생들입니다.

Assignments & Practice Exercises 과제 (연습문제) 및 실습 (수업 활동 결과)

Projects (or Research Paper & Presentation) 프로젝트 (또는 논문과 발표)

The following types of projects may be assigned in my courses:
다음 유형의 프로젝트가 강의에서 할당될 수 있습니다:

Tests

There will be two tests in this class: a midterm and a final. Both tests may include both written and programming questions. The written questions will be similar to the homework questions, and the programming questions will be similar to the programming assignments. Written questions will be closed-book, and programming questions will be open-book (i.e., you can use any resources you want, including the Internet - however, you must write the code yourself - code copied from ChatGPT often does not function properly and will not receive full credit).
이 강의에서는 두 번의 시험이 있습니다: 중간고사와 기말고사. 두 시험 모두 문제와 프로그래밍 문제를 포함할 수 있습니다. 문제는 과제 문제와 유사하며, 프로그래밍 문제는 프로그래밍 과제와 유사할 것입니다. 문제는 닫힌 책으로, 프로그래밍 문제는 열린 책 (즉, 인터넷을 포함한 모든 자원을 사용할 수 있음 - 그러나 코드는 직접 작성해야 함 - ChatGPT에서 복사한 코드는 종종 제대로 작동하지 않으며 완전한 점수를 받지 못할 수 있음)입니다.

Generally, the midterm will cover the first half of the course, and the final will cover the second half of the course. The final may also include some questions from the first half of the course.
일반적으로 중간고사는 강의의 전반부를 다루고, 기말고사는 후반부를 다룰 것입니다. 기말고사에는 강의의 전반부에서도 일부 문제가 포함될 수 있습니다.

General testing policies: 일반적인 시험 정책:

Regrading policy: 재평가 정책:

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Collaboration Policy

Homework assignments must be done individually: each student must hand in their own answers. However, it is acceptable to collaborate when figuring out answers and to help each other solve the problems.
과제는 개별적으로 수행되어야 합니다: 각 학생은 자신의 답안을 제출해야 합니다. 그러나 답을 찾는 데 협력하고 문제를 해결하는 데 서로 도와주는 것은 허용됩니다.

We will be assuming that you will be taking the responsibility to make sure you personally understand the solution arising from such collaboration. You also must indicate on each homework with whom you have collaborated.
우리는 이러한 협력에서 발생하는 해결책을 이해하는 책임을 질 것으로 가정할 것입니다. 또한 협력한 사람을 각 과제에 표시해야 합니다.

Late Policy

You will be allowed 6 total homework late days without penalty for the entire semester.
전 학기에 대해 총 6일의 과제 지각일이 허용됩니다. You may be late by up to 6 days on any homework assignment.
어떤 과제에 대해서도 최대 6일까지 지각할 수 있습니다. Once those days are used, you will be penalized according to the following policy:
그 날들을 사용하면 다음 정책에 따라 벌칙을 받게 됩니다:

You must turn in 75% of the practices and assignments, even if for zero credit, in order to pass the course.
과제를 제출해야 하는 날짜에 과제를 제출하지 않으면 0점이 됩니다.
과제는 48시간 후에는 0점이 됩니다.

Generally speaking, I do not accept late submissions for practice exercises. However, if you have a valid reason for submitting a practice exercise late, please let me know in advance if possible.
일반적으로 실습에 대한 늦은 제출은 받지 않습니다. 그러나 실습을 늦게 제출하는 합당한 이유가 있는 경우, 가능한 경우 미리 알려주세요.

Regrade Policy

If you feel that we have made a mistake in grading your homework, please submit a regrading request via email and I will consider your request.
과제 채점에 오류가 있다고 생각하는 경우, 이메일을 통해 재평가 요청을 제출하면 요청을 고려하겠습니다.

Please note that regrading of a homework may cause your grade to go either up or down.
과제 재평가는 성적이 올라가거나 내려갈 수 있음을 유의하십시오.

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Instructor 강사소개

Aaron Snowberger earned his Ph.D. in Information and Communications Engineering from Hanbat National University in South Korea in 2023. He also holds degrees in Computer Science and Media Design. He has taught technology courses for over 8 years, English for over 15 years, and has freelanced as a web developer and magazine designer for over 5 years. His current research interests include computer vision, natural language processing, image processing, signal processing, and machine learning.

Aaron Snowberger는 2023년 한국 한밭대학교에서 정보통신공학 박사 학위를 취득했습니다. 그는 또한 컴퓨터 과학 및 미디어 디자인 학위를 취득했습니다. 그는 8년 이상 기술 과정을 가르쳤고, 15년 이상 영어를 가르쳤으며, 5년 이상 웹 개발자 및 잡지 디자이너로 프리랜서로 일했습니다. 그의 현재 연구 관심사는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 이미지 처리, 신호 처리 및 머신 러닝입니다.

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