본연구는 서울대학교 치과병원 구강진단과 악안면 동통진료실에 내원한 환자 중 임상적 검사에 의해 악관절 내장증으로 진단된 총 32명 53개의 측두하악 관절을 대상으로 악관절 조영술이나 자기공명영상을 실시하여 임상적 진단의 정확도를 알아보고 향후 이 결과를 적절히 활용하여 정확한 적응증의 설정에 도움을 주고자 시행되었다. 각 악관절을 임상적 검사, 조영술 및 자기공명영상 검사를 기준으로 정상, 정복성 관절원판 변위, 비정복성 관절원판 변위, 퇴행성 관절 질환을 동반한 정복성 관절원판 변위, 퇴행성 관절 질환을 동반한 비정복성 관절원판 변위로 구분하였다. 이상의 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 악관절 내장증으로 내원한 환자 32명, 총 53개 관절중, 정상인 경우가 5예, 정복성 관절원판 변위인 경우가 33예, 비정복성 관절원판 변위인 경우가 14예, 퇴행성 관절 질환을 동반한 정복성 관절원판변위인 경우가 1예이었고, 퇴행성 관절 질환을 동반한 비정복성 관절원판 변위인 경우는 없었다. 2. 악관절 조영술 검사를 시행한 35개의 관절중 임상적 검사와 일치하는 경우는 32개로 그 일치율은 91.1%이었으며, 자기공명영상 검사를 시행한 28개의 관절중 임상적 검사와 일치하는 경우는 20개로 그 일치율은 71.4%이었다. 3. 악관절 조영술 및 자기공명영상 검사를 동시에 시행한 10개 관절중 악관절 조영술 및 자기공명영상검사가 일치하는 경우는 9개이었으며 이중 8개 결과는 임상적 진단과 일치되는 소견을 보였다. 임상적 검사는 악관절 내장증의 진단에 유용한 방법임이 확인되었다. 그러나 임상적으로는 정상으로 진단되었지만 주관적인 증상을 가진 환자에게는 자기공명영상 검사와 악관절조영술 검사 등의 영상진단술식이 필요할 것으로 사료된다.
모바일 환경이 널리 확산되면서 최근 의료진단시스템은 기존 시스템의 지역적 한계를 넘어 시공간의 제약을 받지 않고 제공되고 있다. 또한 무선 인터넷 기술과 모바일 이동 통신 기술이 의료 기술과 융합하며 빠르게 보급되어 발전하고 있다. 의료 서비스 이용자는 다양한 종류의 무선 단말기를 이용하여 이동 중 무선망을 통해 의료 서비스를 제공 받을 수 있다. 본 논문에서는 병원 의료영상 진단 정보를 병원내의 시공간을 벗어나 전송, 검색 및 갱신할 수 있는 의료 진단 정보 시스템을 구현하고 평가하였다. DICOM CT영상과 JPEG 2000 CT압축영상의 비교를 통하여 임상적으로 적합한 영상인지를 t-test를 실시하여 통계적으로 평가한 결과 DICOM CT영상의 경우 평균 평가 값이 비교적 임상적 진단에 적합한 영상임을 확인하였다.
본 연구에서는 현대인의 대표적 발 질환 중 하나인 무지외반증의 증상정도 자동 분류 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하였다. 무지외반증의 치료 및 수술을 위한 기존 아날로그적 진단법이 아닌 디지털 영상처리기법을 사용함으로써 효과적인 자동화 진단법을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 각각 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 이용하였다. 우선 정상인의 X-Ray 영상에 정상 각도를 오버랩과 애드 방법을 통하여 기준각도를 표시한 후, 윤곽선 검출 알고리즘인 로버츠 필터와 세선화 작업을 거쳐 통칭 정상인 기준 영상을 만들었다. 그리고 진단할 환자의 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 알고리즘인 소벨 필터를 거쳐 환자 영상을 만들어 앞서 언급한 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드 방법을 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현하였다. 디스플레이 출력 영상을 이용하여 무지외반증 진단 각도를 측정하여 화면에 디스플레이 함으로써 기존의 아날로그적 진단법에서 탈피한 디지털적 영상처리 진단법을 제시하였으며 그 실용성과 타 정형외적 질환의 응용성을 확인하였다.
본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.
최근, 레이저 초음파 영상화 기법은 구조물의 비접촉식 손상 진단을 위해 널리 연구되고 있다. 초음파 영상화 기법의 가장 큰 장점은 비접촉식으로 구조물의 손상을 진단할 수 있고, 가진 및 측정 지점을 자유로이 이동할 수 있다는 점이다. 따라서 이는 고온이나 동적상태의 구조물에 적용이 가능하며, 시간과 공간상의 충분한 데이터를 획득할 수 있으므로 역문제 (Inverse problem)를 해결할 필요 없이 완전한 초음파의 전파 형상을 얻을 수 있다. 지난 연구들에서는 충분한 가진력 혹은 측정 민감도를 확보하기 위해 가진 레이저와 부착형 센서의 조합이나 부착형 가진 트렌스듀서와 센싱 레이저의 조합으로 초음파 영상을 획득하고자 하였다. 하지만 이들 조합은 가진 혹은 측정 지점이 구조물에 부착되어 있어 완전한 비접촉식 기법을 구현하지 못하였다. 이를 극복하고자 레이저와 EMAT 센서 등의 조합이 시도되어 왔으나, 이 또한 EMAT 센서의 적용 거리에 따른 한계점을 지니고 있다. 본 연구에서는 가진 레이저 (Nd:Yag)의 스캐닝을 통해 다양한 가진 점에서 발생된 초음파가 탄성체 구조물을 통해 전파되고, 이를 센싱 레이저 (Laser Doppler Vibrometer)를 이용하여 측정함으로써 비접촉식 초음파 영상화를 구현하였다. 나아가, 정상파 필터(Standing-wave filter)를 이용하여 구현된 초음파 영상으로부터 손상 영향만 검출해 내는 기법을 개발했다. 개발된 기법은 복합재 시편의 층간박리 (Delamination) 진단을 통해 검증하였다.
갑상선 영상의학 진료란 갑상선 질환 환자를 영상의학적 방법을 활용하여 질병 진단과 중재적 치료를 하는 의료 행위로 정의될 수 있으며 주요 진료 대상은 갑상선 결절 질환 환자들이다. 갑상선 결절의 진단은 일차적으로 초음파 영상진단과 생검에 의해서 이루어지고 결절의 치료는 비수술적 중재적 치료와 갑상선절제술이다. 갑상선 낭종 혹은 낭성우세 양성 결절에서는 에탄올절제술이 일차적 치료법이고 고주파절제술은 고형 혹은 고형우세 양성 결절과 갑상선 재발암 치료에 적용되고 있다. 갑상선 영상의학 진료는 갑상선 결절 질환 환자의 진단 및 비수술적 치료의 대부분을 담당하는 중요한 임상적 역할을 가지고 있으며, 적절한 환자 진료를 위해서는 표준적 진료 지침에 근거하여 진료가 수행되어야 한다. 환자에게 최적의 갑상선 영상의학 진료를 제공하기 위해서는 영상의학과 외래에서 환자를 진료하는 것이 바람직하며 외래 중심의 갑상선 영상의학 진료를 확대하도록 함께 노력해야 할 시점이다.
간경화(liver cirrhosis)는 섬유조직의 증식과 재생성 결절 형성의 형태학적인 변화로 2차적으로 간내혈관의 변형 및 간기능의 저하가 나타나는 질병이며, 정맥류, 복수와 부종, 간성뇌증, 간암 등의 합병증 동반을 미연에 방지하는 것이 간경변증 진단 및 치료에 핵심이다. 일반적으로 간 컴퓨터단층영상이 간경변의 진단 및 병기를 결정하는 방법으로 사용한다. 그러므로 본 연구에서는 간경화의 자동 인식을 위하여 PCA와 TIA 알고리즘을 이용한 특징추출을 통하여 간경변의 자동 검출능력을 알아보고, 각 알고리즘간의 성능을 비교하였다. 실험은 학습영상과 테스트영상으로 구분한다. 고유영상을 생성시키기 위한 학습영상으로 정상영상이 사용되고, 테스트영상으로는 간경화영상이 사용된다. 간 CT 영상에서 간의 질병 부위를 균등하게 ROI 설정하고, $50{\times}50$ 픽셀 크기로 영상을 저장하여 실험하였다. 실험결과로 PCA는 간경화 검출율이 35%로 질병 인식으로 부적합하며, TIA 알고리즘의 AGL, TM, MU, EN는 100% 질병 인식력을 나타내어 간경화 자동 진단 인식으로 가능했다. 또한 결과를 임상에 적용하여 간경변의 컴퓨터보조진단으로 활용한다면 영상의학과 의사에게 업무 부담을 줄이고, 일차적 간경변의 스크리닝 도구로서 활용이 가능할 것이다. 그리고 TIA 알고리즘을 활용한 자동진단은 질병 진단의 전단계로서 예비판독의 정보를 제공하며 간경변의 조기 진단 및 예방이 가능다고 판단된다.
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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