• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.45-46
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• 2021

의료영상이란 의료영상장비로부터 DICOM이라는 의료영상표준에 따라 저장되며, 의료영상관리 시스템인 PACS를 통해 관리된다. 이러한, 의료영상장비 ICT기술이 융합되어 급격하게 발전되고 있으며 다양한 의료영상장치가 개발되어지고 있다. 하지만, 기술력은 높아지고 있으나 개발된 의료영상장비로부터 촬영된 영상품질관리에 대한 문제점이 제기되고 있다. 이와 관련하여 다기관의 의료영상장비 개발과 해당 기기로부터 수집된 의료영상에 대한 품질을 관리할 필요성이 증가하고 있다. 따라서 코로나 19와 같은 상황에서 의료기기 개발 지원과 관리를 비대면 관리서비스 시스템 개발과 의료영상장치 개발 정도를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상에 대한 품질까지 모니터링하여 및 개선 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.282-284
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.365-367
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• 2020

현재 의료영상 진단검사는 간 질환의 진단을 위해 실제 임상에서 사용하고 있는 중요한 검사 방법이며 의료영상을 기반으로 한 정량분석 소프트웨어 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 간 질환을 정량화 하는 방법 가운데 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수를 이용하여 간질환에 대한 정량적 평가를 진행한 결과 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수에 따른 간 질환 중증도의 상관관계가 증명되었으나 많은 문제점이 제기되었다. 의료영상에는 서로 상반되는 의료영상조건들을 가지고 있기 때문에 의료영상조건에 따른 영상처리 기술들이 필요하였으며 간 결절 점수와 간 세포 이질성 점수는 수식에 의한 계산법을 기반으로 산출하기 때문에 수식 결과에 대한 검증 과정이 필요하였다. 따라서, 본 연구는 기존의 문제점을 해결하기 위해 의료영상에 따른 의료영상처리 기술을 자동화 할 수 있도록 개발하였으며 간염, 간질환, 간 경변등 간 질환 중증도에 따른 정량적인 분석을 수행할 뿐만 아니라 분석 결과에 대한 리포트 결과까지 제공함으로써 간 질환을 진단하기 위한 정량적인 진단 지표가 될 수 있는 소프트웨어 기반의 간 질환 진단 기술을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.317-319
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• 2021

최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면서비스로 대체되고 있는 한편, 의료분야에도 서비스 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 국내의 법 제도적으로 묶여 있는 원격 의료서비스의 적용이 가능하고 상급종합병원에서는 비대면 진료서비스를 도입하고 있다. 본 논문에서 제안하는 비대면 원격판독시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보를 보호하고, 원격으로 환자의 영상 데이터를 판독하기 위한 시스템과 그 처리 과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.546-548
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• 2023

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.602-605
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• 2021

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.318-321
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• 2022

최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.