PACS(Picture archiving communication system)란 의료영상정보를 디지털 영상으로 획득, 저장하여 외래나 병동에서 언제든지 검색 및 조회가 가능한 시스템을 의미 하지만 휴일과 야간에는 의료영상정보에 대한 접근이 공간적으로 제한되어 있어서 환자의 검사결과에 대한 정보를 조회 할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 해결 방안은 무선 LAN과 CDMA 전화기가 내장된 PDA를 이용하여 판독의사나 수술의사 등이 원외에서도 의료영상정보에 접근하여 환자의 처치 등에 관하여 원격으로 처방 할 수 있는 서비스 방식이 유용하다. 이런 방식은 PDA와 무선랜의 하드웨어적 특성상 JPEG 파일 형태로 서비스 할 수밖에 없는데 10:1 압축 방식에서 진단가치를 잃지 않으면서도 최대의 효과를 낼 수 있었다. 또한 추후 네트워크 속도와 하드웨어적 사양이 개선된다면 DICOM 무손실 이미지의 조회도 구현 가능함을 알 수 있었다.
디지털화 된 의료영상에서의 데이터 인증 및 변형 여부의 판별을 위해서 디지털 워터마킹을 사용한다. Fourier변환과 Log-Polar변환을 이용한 Fourier-Mellin기법은 영상의 RST변환에 불변한 특징을 가진다. 하지만 실질적인 구현을 위해서는 화소위치가 일치하지 않는 것에 따라 영상값을 보간해야 하는 것과 그에 따른 워터마크의 데이터 손실, 계산량 증가, 원영상의 화질 저하를 해결해야한다. Polar좌표 변환의 손실을 없애기 위해서 Look up table을 사용하였다. 진단이후, 의료영상의 ROI 영역을 중심으로 Polar좌표 변환과 Discrete fourier변환을 하였다. 주파수 진폭성분의 대칭성을 유지하면서, 가우시안 분포의 랜덤 벡터와 이진 영상을 워터마크로 삽입하여 다양한 조건 하에서의 결과를 관찰하였다.
의료용 광 계측은 의광학의 일부분으로 빛이 생체조직과 일으키는 상호작용을 이용하여 환자의 치료나 진단 또는 의학 기초분야의 발전에 효과적으로 사용하고 있다. 광 계측 및 센서기기를 응용하여 제품화된 의료용품들에는 혈당센서,혈압센서,내시경,검안기,영상진단기 등이 있다. 특히 혈당센서의 경우 급속하게 늘어가고 있는 당뇨병 환자의 수요에 비례한 시장이 현재 세계시장규모인 5조원에서 연간200%씩 증가될 것으로 예측되고 있다. 내시경의 세계시장은 매년 약 5% 내외의 성장을 거듭하고 있으며 검안기는 매년 약 7.2%의 성장률을 기록하고 있다.
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.
본 논문에서는 각종 단층 촬영 의료영상 장비로 촬영한 2차원 단면화상 데이터들을 차원 재구성 알고리즘을 사용하여 3차원 영상으로 재구성한 다음, 웹 서버의 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 인터넷 가상현실 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)로 표현된 3차원 의료영상을 비롯한 각종 의료영상 정보를 웹브라우저를 사용하여 검색해 볼 수 있는 의료영상정보시스템(Medical Image Information System)에 관하여 기술한다. 본 연구를 통하여 개발한 의료영상정보시스템에서는 단층 촬영된 2차원 단면화상을 처리한 다음, 3차원 의료 영상을 생성하기 위하여 표면기반 랜더링 방법(Surface-based Rendering Method)을 사용하였다. 인터넷을 통하여 전송되는 영상파일의 크기를 줄이기 위하여 삼각형 매쉬(Triangle Meshes)을 이루는 다각형의 개수를 줄이는 알고리즘을 사용하며, 3차원 의료영상 데이터의 크기를 약 50%이상 줄일 수 있다. 아울러, 3차원 영상 데이터 파일을 압축을 하게 되면 파일의 크기를 80%이상 줄일 수 가 있으므로 웹상에서 신속하게 3차원 의료영상 데이터를 검색할 수 있고, 의료영상을 VRML을 사용하여 표현하므로 고성능의 그래픽 카드가 없는 일반 PC에서도 인터넷을 통하여 디스플레이 할 수 있다. 또한, CGI(Common Gateway Interface)방식을 사용하여 서버의 데이터베이스에 저장되어 있는 CT(Computerized Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)등의 단층 촬영 장비로 촬영한 다양한 종류의 디지털 의료영상을 사용자에게 의료영상정보시스템을 통하여 2차원 단면화상 또는 3차원 영상으로 표현하여 보여주고, 환자에 관한 각종 정보와 진단정보 등을 신속하게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 의료영상정보시스템은 초고속 정보통신 망을 통하여 원격의료시스템을 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
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.
초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 18F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. 18F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.
간 질환 진단을 위한 의료 초음파 동영상에서 호흡으로 인한 영상의 흔들림 현상은 전이시간(transit time) 요소와 같은 진단 파라미터의 신뢰도를 저하시킬 뿐만 아니라, 정확한 병변 형태의 추출을 어렵게 한다. 본 연구에서는 호흡 주기를 자동으로 감지하고 이를 기반으로 ROI 를 추적하는 방법과 프레임 샘플링을 통하여 TIC(Time-Intensity Curve) 형태의 왜곡을 보정하는 방법을 고찰한다. 세부적으로 동적 가중치와 모멘텀 요소를 고려한 추적 기법을 제시하고 유용성을 평가한다. 또한 호흡주기와 프레임간 유사도(similarity)를 기반으로 한 영상 샘플링 기법을 제안하고 이로부터 신호의 왜곡을 보정할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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