초음파 영상장비는 군사장비로 부터 사용하기 시작하여 어군탐지기등 수산업에도 응용되었고, 1970년 이후 반도체기술의 획기적인 발전으로 의료장비로써의 초음파 영상장비가 개발되어 급속히 보급되고 있어서 X-ray장비와 함께 진단용장비로써 위치가 확고히 되어 가고 있다. 대부분의 의료기관에서는 뇌, 심장, 간, 신장등과 같은 인체기관의 진단에 초음파 영상장비를 사용하고 있는데. 특히 X-ray 장비와 달리 인체에 hazard를 주지 않기 때문에 어린이, 임산부의 진단에 유용하게 사용된다. 그러므로 초음파 영상기술은 임상의학에서 중요한 역할을 하게 되었으며 이 분야는 앞으로 연구개발될 부분이 많이 남아있다. 본 원고에서는 초음파 영상 장비의 주종을 이루고 있는 B-스캔장비에 대한 원리, 구성 및 종류에 대해서 설명하고자 한다.
본 논문에서는 인체의 머리 부분을 촬영한 의료 영상에서 뇌 영역만을 분할하는 방법에 대해 제시하고자 한다. 뇌의 해부학적 구조 및 기능적 이상 부위를 파악할 경우에 영상 내에 함께 보여지는 두개골과 뇌척수액 등을 제외한 대뇌피질 영역을 분할하면 보다 효과적인 정보 분석 및 진단이 가능하게 된다. 본 시스템에서는 3단계 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 제거하기 위한 필터링이고, 두 번째 단계에서는 필터링된 결과에 대한 영상분할을 수행하는 것이다 이 때 정확한 결과 도출을 위하여 사용자의 인터렉션이 들어가게 된다. 세번째 단계에서는 형태학적 방법을 이용하여 분할 결과를 보완한다. 본 연구를 위한 실험에는 자기 공명 촬영 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging), 단일 광전자 방출 단층 촬영영상(SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography), 양전자 방출 단층 촬영영상(PET: Positron Emission Tomography) 등을 사용하였다. 본 시스템에서는 다양한 모달리티의 뇌 영상에서 대뇌피질 부분을 정확하게 영상 분할함으로써 뇌의 구조적 이상을 판단하기 위한 해부학적 정보 분석을 가능케 하고 있다. 뿐만 아니라 뇌 질환에 대한 정확한 진단 시뮬레이션도 가능하게 하고자 한다.
환경오염으로 인해 아토피 등의 피부질환이 증가하고 있으며 이에 국내에서는 인터넷을 통한 아토피 진단 서비스는 많다. 하지만 단순한 설문조사 형식으로 진단에 대한 객관성을 유지하기 어려워 신뢰도가 낮다. 이에 본 논문은 컴퓨터 비전 인식 기술을 활용하여, 컴퓨터에서 처리가능한 아토피 환자의 환부 영상을 수집 및 진단하는 시스템을 개발한다. 아토피 진단 시스템은 환부 영상을 사용자로부터 입력받아 색상값에 대한 히스토그램을 만들어 정규화한다. 다음으로 정규화된 히스토그램의 확률적 분포를 이용해 역투영한 결과 영상을 만들어 내게 되며 이 역투영 영상을 바탕으로 피부색을 제외한 부분을 아토피 침범 영역이라 판단하게 된다. 최종적으로는 입력 영상으로부터 얻어진 침범 영역, 문진을 이용한 점수를 이용하여 SCORAD 지수 스코어링 하게 된다.
토모그래피는 플라즈마 물리학뿐만 아니라 의료영상이나 천문학 등의 분야에서 오랫동안 이용되어 온 기법으로 직접 들여다 볼 수 없는 단면을 선적분된 데이터를 이용하여 국지적인 데이터를 재구성해내는 영상진단 방법이다. 플라즈마 물리학의 경우 공간적으로 검출기 배열을 균일하게 배치할 수 없으므로 토모그래피 기법에 균일화는 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 Phillips-Tikhonov 균일화 방법을 사용하였다. Phillip-Tikhonov 균일화 방법은 인접한 픽셀 사이의 구배(gradient)를 최소화하는 방향으로 단면영상을 재구성하는 방식으로, 다른 토모그래피 알고리듬에 비해 훨씬 더 정확한 결과를 보여준다. 본 연구에서는 플라즈마의 공간분포 진단을 위하여 토모그래피 진단법과 부유탐침 진단법을 사용하였다. 플라즈마의 선적분된 방출광을 디지털카메라로 측정한 후 Phillips-Tikhonov 토모그래피 방법으로 재구성하여 플라즈마의 국지적인 공간분포를 알아내었다. 결과의 타당성을 확보하기 위해 부유탐침 진단결과와 비교 분석하여, 전자온도가 위치에 따라 일정한 상태에서 부유탐침을 통한 밀도분포와 토모그래피 진단법에 의한 플라즈마 방출광 세기의 공간분포가 거의 일치함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 플라즈마의 국지적인 공간분포 진단을 위한 디지털카메라를 이용한 토모그래피 진단법의 타당성을 검증하였다.
목적 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하기 위한 자기공명영상(MRI) 점수체계를 고안하고, 그 점수체계의 진단능을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하고자 한다. 대상과 방법 복부 MRI 및 수술을 시행한 각각 황색육아종성 담낭염과 벽비후형 담낭암으로 진단된 23명과 35명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 세 명의 영상의학과 의사가 모든 MRI 소견을 분석하였다. 저자들은 이러한 MRI 소견을 이용하여 벽비후형 담낭암으로부터 황색육아종성 담낭염을 감별진단하기 위한 점수체계를 고안하였고 이 점수체계의 진단능을 수신자 운영 특성 곡선의 곡선 하 면적을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하였다. 결과 9가지의 MRI 소견이 두 질환의 감별에 유의미한 차이를 보였다: 미만형 벽 비후(p < 0.001), 점막 균일성(p = 0.002), 벽내 T2 고신호강호(p < 0.001), 점막 당김(p = 0.016), 담낭 결석(p < 0.001), T1 중등도 혹은 고신호강도(p = 0.033), 확산 제한(p = 0.005), 조영증강 패턴(p < 0.001), 조영증강 최고점 시기(p = 0.008). MRI 점수체계는 곡선 하 면적이 0.972로 뛰어난 진단능을 나타내었고 이는 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 유의미하게 높았다. 결론 MRI 점수체계는 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하는 데 있어 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 좋은 진단능을 나타내었다.
의료기기들 중 기능 영상을 보기 위해 이용되는 PET 장치에서 획득된 결과 영상은 선명하지 않기 때문에, 해부학적 구조와 기능 영상을 동시에 보기 위해서는 선명한 영상을 제공하는 CT 와 PET 장치와 하나로 통합하여 영상을 획득하게 되었다. 그래서 한번의 촬영으로 PET/CT 영상을 얻을 수 있게 된 것이다. 서로 다른 특성을 갖는 이미지를 융합하게 되면 보다 정확한 진단을 내리는데 많은 도움을 준다. 본 논문은 CT 영상에서 폐 영역을 반 자동(Semi-Auto)으로 분리한 후 PET 영상에 자동으로 융합하는 방법을 제안한다. 반 자동 폐 영역 분할을 위해 1 차원 신호 처리 기법과 Seeded Region Growing 기법을 사용한다. 수행된 폐 분리 결과는 몸의 해부학적 구조를 보기 위해 사용되는 CT 영상에서 추출한 폐 영역을 기능을 보기 위한 PET 영상에 퓨전 함으로서 진단 전문가가 보다 정확한 진단을 하는데 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기능을 쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 시각 프로그래밍 기법을 접목하였다.
최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 ACS에 따르면 여성에게 유방암은 가장 많이 발병하는 암으로서 그 사망자 수도 두 번째로 많은 암이다. 유방 X선 영상의 종괴나 석회 환부는 진단을 위한 가장 중요한 단서로서 알려져 있으므로 유방암의 조기진단을 위하여 디지털 유방 X선 영상을 컴퓨터에서 처리하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 클러스터 지식베이스에 기반을 둔 진단시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 듀얼 OFUN-NET에 두 가지 종류의 특징 데이터를 처리하여 진단결과와 그 가능성을 알려준다. 실세계 의료기관으로부터 수집되고 공개적으로 제공되는 유방 X선 데이터베이스 DDSM으로부터 획득한 종괴와 석회 환부의 데이터를 사용하여 실험한다. 실험결과는 제안된 시스템이 기존의 방법보다 높은 분류 정확도와 유방 X선 영상 진단시스템으로서 전문가의 의사 결정을 도울 수 있는 타당한 결과를 보여준다.
진단용방사선발생장치를 이용한 검사는 영상의학과에서 인체 내 정보를 파악하기 위한 가장 유용한 진단장비 중 하나로 신뢰도가 매우 높다. 이와 같은 이유로, 최근에는 영상의학과 영역의 진단 검사 장비를 이용한 검사 건수가 매년 증가하고 있다. 또한, 검사 건수 증가는 장치의 빠른 노화를 불러일으키고 이로 인해 장치에 대한 정도관리(quality control, QC)의 중요성이 대두된다. 특히, 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리란 검사시작부터 검사가 끝날 때 까지 발생할 수 있는 모든 문제점을 사전에 알아내고 대처하여 신뢰가 확보된 영상을 획득하여 제공하는 과정에 있는 일련의 모든 활동을 의미한다. 이에 본 연구에서는 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리에 대해보고 한다.
목적 인지기능 저하를 진단하기 위해서 자기공명영상을 이용한 영상 소견의 진단능을 평가하였다. 대상과 방법 총 138명의 주관적인 인기지능 저하를 호소하며, MRI 검사를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 이 환자 그룹은 신경정신학적 평가를 통해 알츠하이머군과 비알츠하이머군으로 분류되었다. 우리는 이들의 white matter hyperintensity와 cerebral microbleed를 평가하였으며, Kruskal- Wallis test를 통해 그룹 간의 비교를, receiver operating characteristic (이하 ROC)를 통해 영상학적 소견의 진단능을 평가하였다. 결과 인지기능 정상인 경우와 경도인지장애 환자와 비교해서 알츠하이머 환자에서 엽 혹은 심부 미세출혈이 빈번하게 관찰되었으며, 심한 심부 혹은 뇌실주위, 전체 백질 신호강도 또한 인지기능 정상에 비해서 알츠하이머 환자에서 많이 관찰되었다. 알츠하이머 환자와 다른 환자 그룹(정상 혹은 경도인지장애)을 비교할 때 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우 가장 높은 진단능을 보였다(area under the ROC curve = 0.702[95% 신뢰구간: 0.599-0.806], p < 0.001). 결론 자기공명영상에서 확인한 영상 소견을 바탕으로 인지기능 저하의 진단능을 평가하였다. 인지기능 저하의 진단에 있어서 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우에 높은 진단능을 보였으며, 이러한 소견을 바탕으로 인지기능 저하를 진단하는 데 있어 영상 소견이 도움을 줄 수 있을 것이라는 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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