• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1080-1081
• /
• 2019

만성간질환의 조기 발견과 적절한 관리는 중증 질환으로 진행을 차단하거나 완치하는데 큰 역할을 할 수 있다. 만성간질환을 진단하는 Gold Standard는 조직검사이지만 시간적·비용적인 측면에서 제한점이 있다. 현재 만성간질환 진단을 위해 최우선 시행하고 있는 검사는 혈액검사이며 진단정확도가 낮은 것으로 보고된다. 영상진단검사는 검사비용 측면에서 혈액검사보다 비싸며 진단정확도 측면에서 조직검사를 대체하기에는 정확도 향상이 요구된다. 본 연구에서는 획득된 의료영상을 활용하여 간세포 이질성과 결정성을 신속하게 정량 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 만성간질환 환자를 대상으로 정량 평가함으로서 임상활용 가능성을 확인하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.663-669
• /
• 2017

진단목적의 방사선 의료 영상의 활용의 증가에 따라 환자의 피폭 선량 증가와 의료영상의 진단적 가치 저하에 기여하는 산란선의 관리 및 저감을 위한 연구는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 관전압 증가에 따른 산란선의 증감이 영상 화질에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 ANSI 흉부 팬텀을 이용하여, 관전압 변화에 따른 산란선 발생 비율을 측정하고, 산란선의 발생에 따른 화질 영향을 RMS(Root Mean Square) 입상성 평가, RSD(Relative Standard Deviation) 및 NPS(Noise Power Spectrum) 분석을 통해 고찰하였다. 관전압 증가에 따른 산란선 발생비율은 73 kV 관전압에서 48.8%, 93 kV 관전압 인가시 80.1%로 점차 증가하는 것으로 확인되었다. 관전압 증가에 따른 산란선 증가의 화질 영향을 분석하기 위한 RMS 분석 결과, 관전압 증가에 따른 RMS 값이 증가하는 것으로 나타나 영상의 입상성이 떨어지는 결과로 도출되었다. 공간주파수 2.5 lp/mm에서의 NPS 값 또한 관전압 73 kV 인가에 비해 93kV 관전압 증가시 20% 정도 영상의 잡음이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 관전압 변화에 따른 산란선 발생이 화질에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며, 이러한 연구 결과는 의료영상 품질 개선을 위한 연구의 기초 자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.263-268
• /
• 2002

내시경 영상의 질을 결정하는데는 많은 요소들 즉 내시경 영상가이드가 포함하고 있는 광섬유들의 숫자 및 광섬유 각각의 형태, 재료, 길이 등의 측정, 분석이 필요하지만 그 각각의 요소들은 서로 상관관계를 가지고 있기 때문에 각 요소들에 대한 독립적 분석은 불가능한 것으로 평가되어 지고 있다. 그래서 크게 2가지 특성 즉 영상가이드의 영상분해능(image resolution)과 영상광도(image brightness)를 측정, 분석함으로써 내시경 영상의 질을 판단하려는 연구가 진행되고 있으나 아직 그 정확한 분석 방법이 확립되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 의료용 내시경에 사용되는 미세 영상가이드의 영상광도를 정량화하기 위해서 영상가이드 자체의 PF(Packing fraction), 개구수(numerical aperture) 및 광감쇠율의 측정방법을 개발하였고, 실제 미세내시경에 사용되고 있는 영상가이드의 광도를 측정하고 정량화였다 특히 영상가이드 전체의 개구수를 측정함으로써 기존의 개구수 계산값에 의한 방법보다 정확한 영상광도의 정량화가 가능하였고 그 결과 직경이 $3.1\mu m$인 광섬유를 포함하는 영상가이드의 광도는 직경이 $4.1\mu m$인 광섬유를 포함하는 영상가이드 보다 약 37% 만큼 낮다는 결론을 얻었다.

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

• 대한영상의학회지
• /
• 제81권6호
• /
• pp.1305-1333
• /
• 2020

딥러닝 기술은 빅데이터 및 컴퓨팅 파워를 기반으로 최근 영상의학 분야의 연구에서 괄목할만한 성과를 이루어 내고 있다. 하지만 성능 향상을 위해 딥러닝 네트워크가 깊어질수록 그 내부의 계산 과정을 해석하기 어려워졌는데, 이는 환자의 생명과 직결되는 의료분야의 의사결정 과정에서는 매우 심각한 문제이다. 이를 해결하기 위해 "설명 가능한 인공지능 기술"이 연구되고 있으며, 그중 하나로 개발된 것이 바로 어텐션(attention) 기법이다. 본 종설에서는 이미 학습이 완료된 네트워크를 분석하기 위한 Post-hoc attention과, 네트워크 성능의 추가적인 향상을 위한 Trainable attention 두 종류의 기법에 대해 각각의 방법 및 의료 영상 연구에 적용된 사례, 그리고 향후 전망 등에 대해 자세히 다루고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.299-308
• /
• 2018

본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.96-101
• /
• 2015

본 논문에서는 한방 의료의 설진에 있어서 객관적인 진단 지표의 생성을 위해 자외선 혀 영상 채널 분석과 설태 검출에 의한 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가 방법을 제안한다. 제안한 방법은 설태 영역 검출을 위하여 자외선 광원에 의해 생성된 혀 영상의 칼라 모델별 각 색상 채널의 히스토그램을 분석한다. 그리고 선택된 혀 영상 채널을 이용하여 설태 검출에서의 성능 검증 실험을 수행한다. 또한 WTCI 설태 지표 생성을 위한 테스트 샘플과 실영상 검증 실험을 실시하여 설진 지표의 객관성을 검증한다. 제안한 컴퓨터 지원 WTCI 설태 평가 방법의 성능 평가를 위해서 샘플 영상을 이용하여 계산의 정확성을 검증하고, 다양한 실제 피실험자의 혀 영상에 적용한 결과 성공적인 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.919-923
• /
• 2007

본 논문에서는 스트립의 컬러영상을 이용한 요 분석기의 개발을 제안하였다. 제안된 분석기에서 스트립의 컬러영상획득을 위해 이미지센서를 이용하였으며, 상이한 요성분에 반응하는 독립된 각 패드들의 영상을 한 번에 촬영하고, 촬영된 패드컬러를 분석하여 요성분의 측정값을 출력하는 특징을 가지도록 하였다. 특히 개발된 장치는 11개의 요 성분을 측정 분석하는 장치로 프로세서에 의하여 측정된 색상을 처리함으로써 복잡한 과정을 없앨 수 있어 빠른 동작과 가벼우며, 소형화되고, 가시적 판단 때보다 정확성을 매우 높일 수 있었다. 또한 유 무선의 통신인터페이스에 의하여 다른 검사기능을 가진 외부장비나 개인용 컴퓨터 및 의료기관이나 기타 요구하는 다른 곳으로 전송이 가능하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권3호
• /
• pp.119-126
• /
• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.480-481
• /
• 2018

치아는 식사 등의 일상생활에서 중요 역할을 하는 부위로 구강 건강을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. 최근 모바일에서는 의료 영상을 얻을 수 있을 만큼의 해상도를 갖춘 이미지를 얻을 수 있으며 디지털 의료기기로의 가능성을 보여준다. 본 연구에서는 스마트폰을 사용한 가시광선 영역의 파장대를 이용하여 치아의 초기 우식병소 진단에 도움을 받고 효율적인 관리를 할 수 있도록 하는 형광영상기반 치아분석시스템을 개발하였다. 시스템은 405 nm 파장대의 가시광선과 515 nm 이하의 단파장을 차단하는 필터를 고정하는 장치를 3D 프린터를 기술을 통해 고안 및 제작하여 스마트폰으로 치아의 영상을 얻고, 병소를 검출하여 정량적인 데이터를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자의 시간적, 공간적 제약 없이 객관적인 데이터를 기반으로 사용자의 구강위생관리상태를 제시하여 조기진단 및 예방이 가능하다.