Acknowledgement
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(NRF-2016M3A9A7918501)(NRF-2020R1I1A1A01074256) 지원에 의하여 이루어진 것임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.282-284
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Construction of Web-Based Medical Imgage Standard Dataset Conversion and Management System
웹기반 의료영상 표준 데이터셋 변환 및 관리 시스템 구축
- Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Lim, Dong Wook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Yu, Yeong Ju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
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Noh, Si-Hyeong
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
;
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Lee, ChungSub
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
;
- Kim, Tae-Hoon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
- 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
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노시형
(원광대학교 의료융합연구센터)
;
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이충섭
(원광대학교 의료융합연구센터)
;
- 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2021.05.12
Abstract
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
Keywords