• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.900-903
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• 2017

캡슐내시경은 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 보통 캡슐내시경 영상을 판독하기 위해 의사는 해부학적 지식과 병리학적 지식과 같은 도메인 지식을 활용하여 영상에 내재된 정보를 획득한다. 이와 같은 내재된 정보는 도메인 지식을 활용하여 분석될 수 있는 의미적 정보라고 할 수 있다. 본 논문에서는 의미적 정보를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의하고, 의미 기반 분석 과정에서 요구되는 도메인 지식 모델링 기법을 제안하고자 한다. 캡슐내시경의 의미 기반 분석 과정은 크게 이미지 특징 추출, 해부학적 분석, 병리학적 분석으로 구성되며, 이와 같은 분석 과정에 활용될 수 있는 해부학 모델과 병리학 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 영상의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 모델로 효과적인 영상 판독을 보조할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2017

캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.493-498
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• 2017

캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제23권1호
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• pp.45-51
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• 2006

소장질환을 진단하는데 있어서 캡슐내시경의 유용성을 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 2003년 8월부터 2006년 3월까지 영남대학병원에서 캡슐내시경을 시행한 66명(평균나이: 52.1세, 남/녀: 39/27)의 의무기록과 내시경 기록을 검토하였다. 상부 및 하부 위장관 내시경에서 이상이 발견되지 않아 소장질환을 확인하기 위한 목적으로 시행되었으며, 특히 소장출혈의 확인을 위해 시행한 경우가 47명(71.3%)으로 가장 많았다. 이 가운데 궤양 또는 미란이 22예(46.8%), 종양 5예(10.6%), 혈관이형성증 3예(6.4%), 용종 3예(6.4%), 협착이 동반된 궤양 1예(2.1%), 활동성 출혈 1예(2.1%), 정상 소견 12예(25.5%) 등이었다. 이들 가운데 출혈과 관련이 있을 것으로 생각되는 병소는 32예(68.1%)였다. 종양이 발견된 5명에서 수술을 하였는데 위장관간질종양이 4예, 림프관종 1예가 진단되었다. 비특이적 복부 증상으로 시행한 경우의 병변발견율은 42.9%(6/14)였는데, 증상과 관련있는 경우는 1예에 불과하였다. 캡슐내시경 검사로 인한 합병증은 발생하지 않았다. 결론적으로, 캡슐내시경은 소장질환에 대해 안전하고 비침습적인 검사법이며, 소장출혈에 대해 우수한 결과를 보였다. 그러나, 출혈 이외의 복부증상에 대해서는 더 연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1019-1022
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• 2019

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.375-378
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• 2019

최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.101-108
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• 2020

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권5호
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• pp.1260-1265
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• 2020

카포시 육종은 후천성 면역 결핍 증후군(acquired immunodeficiency syndrome; 이하 AIDS)와 연관되어, 피부, 점막과 여러 장기를 침범하는 다발성의 혈관성 결절로 나타나는 신생물을 일컫는다. AIDS와 연관되어 생기는 위장관 카포시 육종은 내장에 파종성 질환으로 가장 흔하게 발생한다. 우리는 다양한 장기를 침범하여 복통과 함께 장관 내 출혈을 유발한 드문 카포시 육종의 영상 소견에 대해 보고한다. 회장 대장내시경을 통해 말단 회장, S자 결장, 직장 내 다양한 병변이 발견되었으며 소장 투시검사로 공장과 회장의 병변을 확인할 수 있었다. 복부 골반 전산화단층촬영에서 회장 내 조영증강된 다양한 납작한 병변과 복강 내 크기가 커진 림프절을 발견하였다. 조직병리학 검사에서 카포시 육종으로 최종 진단이 된 환자는 항레트로바이러스제로 치료를 시행 받았다. 최근 AIDS 환자의 수가 늘고 있는 상황에서, AIDS와 연관된 Kaposi's sarcoma의 영상학적 소견을 숙지하는 것은 영상의학과 의사를 비롯한 임상의사들에게 빠른 진단과 치료뿐만이 아니라 예상치 못한 AIDS의 감염 위험에 노출될 수 있는 의료진의 안전을 위해서도 필수적이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제5권1호
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• pp.47-51
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• 2005

호산구성 위장관염은 아직 원인이 밝혀지지 않은 드문 질환으로 1937년 Kaijer에 의해 처음으로 기술되었으며, 1961년 Ureles 등은 광범위한 장관 내의 호산구 침윤으로 인한 장관의 비후, 부종 등을 보이는 미만형과 가성종양이나 용종의 형태로 장폐쇄를 흔히 일으키는 국한형으로 분류하였다. 1970년에 Klein 등은 미만형을 호산구가 주로 침윤한 장관병의 층에 따라서 점막하층형, 근육층형, 장막하층형 으로 나누어 분류하였다. 호산구성 위장관염에 대하여 Talley가 제시한 진단기준에 의하면 첫째, 위장관 증상이 있고 둘째, 식도에서 대장까지의 위장관에 대한 조직 생검에서 한 곳 이상의 호산구 침윤이 있으며 셋째, 소화기 외에 여러 장기에 호산구 침윤이 있으며 넷째, 기생충 감염의 증거가 배제되어야 한다. 식도와 직장까지 소화관 어디든지 발병할 수 있으나 위장과 근위부 소장이 호발 부위이다. 호산구성 위장관업의 증상은 종종 급성 복증의 형태로 나타나는데 급성 충수돌기염, 폐쇄성 맹장병변, 치료에 반응을 않는 거대한 십이지장 궤양, 또는 장중첩증, 출혈 등의 급성 합병증을 동반하거나, 진단이 확실치 않는 경우, 악성종양과의 감별을 요할 경우에는 수술을 시행할 수도 있다. 증례: 59세 남자 환자로서 내원 3주 전부터 시작된 식후 구토를 주소로 내원하여 복부 전산화 단층촬영 및 3회에 걸친 위내시경 조직검사 상 섬유소성 괴사와 육아조직, 섬유성 반흔형성을 동반한 만성궤양성위염 및 호산구 침윤 소견을 보여서, 위장의 수출부 폐쇄를 동반한 Borrmann 4형 위암으로 의심하고 위전절제술 및 D2 림프절 과청술을 시행하였다. 수술 후 병리 조직 검사상 고유근층의 저명한 비후성 반흔을 동반한 호산구성 위염, mural type으로 진단하였다. 환자는 수술 후 특별한 이상 소견 없이 퇴원 하였다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제18권1호
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• pp.75-84
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• 2001

1997년 1월부터 2001년 4월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 소아과에 이물질을 삼켜 내원한 15세 이하의 환아를 대상으로 성별 및 연령에 따른 발생빈도, 발생시간, 이물질의 크기와 종류 및 위장관내의 위치, 임상증상, 이물질에 의한 위내시경 소견, 이물질의 제거 혹은 자연 배출되기까지의 기간, 치료 방법 등을 조사 분석하였다. 성별 분포는 총 37례 중 남아가 25예(67.5%) 여아가 12예(32.5%)였으며, 남녀비는 2.1:1이였다. 연령별 분포는 1세 이상 2세 미만이 7예(19%)로 가장 많았다. 이물질을 삼킨 시간별 분포는 오후 3시와 4시경이 11예로 가장 많았으며 대부분이 오후에 발생하였다. 이물질의 종류로는 동전이 20예(54%), 손목에 끼는 팔찌자석, 바둑알, 탄력붕대를 고정하는 클립, 열쇠고리, 빨래집게에 부착된 C형의 클립이 각각 1예였다. 위장관내 이물질의 위치는 위장이 16예(43.2%)로 가장 많았으며 상부식도가 12예(32.5%), 소장이 5예(13.5%), 하부식도가 4예(10.8%)였다. 병원에 도착 당시의 임상증상은 무증상이 22예(59.4%)로 가장 많았으며, 구토가 7예(19.0%), 상복부 통증이 3예(8.1%), 오심과 연하곤란이 각각 2예(5.4%), 복통이 1예(2.7%)였다. 치료방법으로 이물질을 삼킨 총 37예 중 20예(54.0%)에서 내시경으로 이물질이 제거되었으며, 3예(8.1%)에서는 이물질의 자연 배출이 확인되었고, 수술적 제거를 시행한 경우는 없었다. 이물질을 삼킨 후 제거될 때까지의 시간은 12예(52.2%)가 12시간 이내에 제거되었으며, 4예(17.4%)가 24시간 이내에 제거되었고, 가장 긴 기간은 7일이었다. 내시경으로 이물질이 제거된 환아에서의 내시경 소견은 15예에서는 정상 소견이었으며, 5예에서 이물질에 의한 이상소견이 있었다. 상부 위장관 이물질을 제거하기 위해 내시경을 시행한 경우 안전하게 이물질을 제거할 수 있었으며 내시경을 시행함에 따른 부작용이나 합병증은 없었다. 따라서 소아에서 상부위장관 이물질의 제거에는 위내시경이 안전한 방법으로 생각되어진다.