MRI System은 각종 여러 가지 Parameter들로 구성되어 있다. 그중 MRI 영상의 화질을 빼놓고 MRI를 논한다는 것은 어려운 일이다. 각종 Parameter들이 개발되고 발전되어오면서 MRI영상에서도 예전 System에서 보여지는 영상과는 비교 할 수 없을 정도의 고화질을 출력하고 있다. 그리고 방사선 영상 System이 고식적인 Film방식에서 digital방식으로 전환되어가고 있고 그에 따른 병원의 모든 시스템이 전산화가 되어가고 있다. 방사선 영상의 관리에 있어서 저장 이라는 부분이 아주 중요한 ��을 차지하고 있다. 그 방대한 자료를 Server에 저장하는 방법으로는 압축을 이용 하여 저장하는 방법을 사용하게 된다. 이 때 발생한 문제점은 원본 영상에 비해 압축시 영상의 화질 저하가 발생한다는 것이다. 의료 영상에서는 조그마한 화질저하도 오진의 우려가 있으므로 각별히 주의해야할 사항이다. 본 논문에서는 병원에서 진료중인 영상을 대상으로 각각의 파일 변환과 원본과의 비교, 원본 영상과 진료에 사용되어지는 모니터에서의 MRI 영상의 화질을 PSNR을 이용한 평가와 영상 평가방법에 의한 평가를 하였다. 실험결과 원본과 각종 영상 압축방법을 이용하여 압축한 영상을 비교 분석 하였는데 화질저하가 거의 나타나지 않았다. 하지만 원본영상을 display하는 모니터의 화질 에서 상당한 문제점이 드러났다. 판독용 모니터 와 의료용 모니터에서는 손색없는 고해상도의 영상을 출력해 냈는가 반면 일반 CRT, LCD 모니터에서는 각종 노이즈, 영상왜곡등 많은 문제점들이 나타났다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화단층촬영영상 (SPECT)을 이용하여 좌심실의 내.외벽의 운동을 분리하여 추적하는 방법을 제시한다. 좌심실의 운동은 크게 평행이동, 회전이동, 비강체 변형으로 나뉘어 분석된다. 운동 추적을 위해 사용된 역동적 변형 솔리드는 물체중심 변동 좌표계로써 특징점들의 모드형태벡터를 사용하고, 좌심실 역동성을 유한요소방법에 의해 시뮬레이션한다. 또한, 변형 모델에 대해 묵시적으로 표준화된 parameterization을 하지 않고, 의료영상으로부터 얻은 자료값을 직접 이용하기 위해 노드간 보간함수로써 3차원 가우시안 함수를 사용한다. 그리하여 보다 자연스러운 방식으로 연속적으로 변화하는 좌심실의 운동을 추적할 수 있다. 이러한 분리된 내.외벽 운동 분석은 운동 기능에 이상이 있는 심질환 분석을 보다 효과적으로 도울 수 있다.
본 논문에서는 급성 복증을 주소로 야간 응급실 내원 시 영상의학과 전문의 부재 등과 관련된, 급성 충수 돌기염 진단을 위한 복부 초음파 검사의 환자 대기 시간과 충수 돌기 절제술 시행까지 환자 대기 시간을 분석한다. 응급실 내원 환자 41.5%에서 초음파 검사 대기 시간은 10시간 이상으로 나타났고, 외래 내원 환자의 45.2%는 수술 대기 시간이 18시간 이상으로 나왔다. 이는 초음파 검사의 대기 시간이 수술 대기 시간에 영향을 미치는 것으로 카이제곱검증에서 유의하게 나왔다(p<0.05). 따라서 본 논문에서는 환자들의 대기 시간을 감소시키기 위한 방법으로 응급실 의료진의 초음파 검사 시행에 따른 유익성과 급성 충수 돌기염의 특징을 이용한 의료 영상 분석, 연구의 필요성을 제안한다.
본 논문에서는 재택형 한방 진단기기를 개발하기 위한 단계별 연구과정 중 혀의 영역 추출과 색상 분석을 통해 질환을 진단할 수 있는 설진 시스템 개발 기법에 대해 제안하고자 한다. 우리나라는 초고령화 사회를 맞아 의료비 증가로 인한 사회적 부담과 대체의학에 대한 의존도가 증가되고 있으며 이를 해결하기 위해 영상 처리 기술과 한방 진단 기법의 연계를 통한 설진 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 본 논문에서는 이 중 혀를 통해 인간의 생체 신호에 대한 결과를 반영하여 건강 상태에 대한 정보를 제공해 주는 설진(舌診)을 네트워크 기반의 재택형 한방 진단 시스템으로 개발하고자 한다. 특히 본 논문은 한방 유비쿼터스 의료 시스템 개발을 위한 전체 시스템 중 혀 영역 추출과 색상으로부터 질환에 대한 정보를 제공하여 주는 방법에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 영상의학 연구 분야에서 영상 인자를 포함한 임상 예측 모형의 수요가 증가하고 있고, 특히 라디오믹스 연구가 활발하게 이루어지면서 기존의 전통적인 회귀 모형뿐만 아니라 머신러닝을 사용하는 연구들이 많아지고 있다. 본 종설에서는 영상의학 분야에서 예측 모형 연구에 사용된 통계학적 방법과 머신 러닝 방법들을 조사하여 정리하고, 각 방법론에 대한 설명과 장단점을 살펴보고자 한다. 마지막으로 예측 모형 연구에서 분석 방법 선택에서의 고려사항을 정리해 보고자 한다.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
웹 기반의 생체신호 모니터링 시스템은 대량의 생체신호를 처리, 분석하여 의료센터에 전송함으로써 환자에게 신속하고 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 생체 신호를 기반으로 심장 이혈 효과를 분석하기 위한 시스템을 설계, 구성하였다. 심장 이혈 효과 분석 시스템은 생체영상 및 음성신호를 입력받고 심장 관련 생체정보 특징 추출 기법을 적용하여 입력된 생체신호 측정 및 분석을 수행하였다. 또한, 피실험자 20명을 대상으로 시스템의 성능 평가를 수행하여 실제 홈 헬스케어에 적용 가능한 시스템임을 통계 분석을 통해 입증하였다.
AUDIT-K 척도에 따른 중년남성을 대상으로 뇌 회백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하여 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 신경 섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 모든 영역에서 정상 음주자가 알코올 사용 장애 추정자보다 FA값이 낮게 측정되었으며 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 측정한 FA결과 값으로 추측하자면 즉, 알코올 사용이 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 계측한 해부학적 미세 구조성 변화에 크게 영향을 미치며 신경 섬유로를 손상시키고 이와 관련된 기능적 이상에 영향을 준다고 할 수 있다.
현재 병원에서는 병원관리시스템(HIS), 의료영상시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록(EMR), 전사적 자원관리(ERP) 등 각 과별 업무별로 독립적인 시스템을 사용하고 있으며, 각 시스템에 종속적인 각각의 DB를 운용하고 있다. 이에 따라 정보의 원내 통합이 불가능하며, 데이터의 투명성과 일관성을 유지하기 어려운 상황이다. 본 연구는 기존의 타 시스템과의 유연한 연계처리를 통한 데이터 통합환경을 제공하고, 이를 통해 고객이 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 의료 CRM 프레임을 설계하였다. 고객관리 프로세스 표준화에 의해 고객관리, 홍보/마케팅, 서비스관리, 통계/분석의 4가지 의료 CRM 프레임을 설계하였고 개인화된 의료정보 서비스 제공을 위한 모바일 의료 콘텐츠를 확보하여 고객 데이터를 바탕으로 고객의 특성과 건강 상황에 따라 맞춤형 모바일 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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