의료용으로 사용되는 초음파 진단장치와 PC간의 인터페이스를 통해서 초음파 의료 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템을 구현하였다. 초음파 진단장치와 PC간의 양방향 데이터 전송이 가능하도록 양방향 인터페이스 카드를 하드웨어로 제작하였고, 이에 맞는 통신 프로토콜을 구현하였다. 또한 영상 정보의 데이터 베이스를 구축하기 용이하도록 영상 파일의 형태를 새로이 정의하였으며 진단장치에서 디스플레이되는 영상을 PC에 맞도록 좌표 변환해서 디스플레이할 수 있도록 소프트웨어를 구현하였다. 특히, 초음파 진단장치의 컨벡스(convex)와 섹터(sector)의 의료영상을 PC에서 디스플레이하기 위해 위치지정과 인터폴레이션(interpolation)기법을 적용하였다. 본 시스템의 타당성을 입증하기 위해서 진단장치와 PC에서 디스플레이되는 영상을 서로 비교함으로써 전송시 영상의 좌표변환이 성공적으로 이루어졌음을 증명하였다.
엑스선 영상의 명암 차를 조절하는 다이내믹 레인지 조절 알고리즘은 병변의 부위 크기를 진단하는데 직접적인 영향을 준다. 그러므로 의료 영상을 통한 정확한 진단을 위해 원본 영상의 왜곡없이 적절한 다이내믹 레인지로 조절하는 알고리즘은 의료 영상 획득의 중요한 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 엑스선 의료영상의 다이내믹 레인지를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상의 히스토그램 중에 최대값에 해당되는 밝기 값을 구한다. 다음으로 해당 밝기 값을 중심으로 적합한 로지스틱 함수를 적용하여 순람표를 만든다. 계산된 순람표를 적용하여 최종 밝기 값을 구하여 의료 진단에 최적인 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 획득할 수 있었다.
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.
본 논문의 목적은 진단의료영상 서비스를 위한 안드로이드 기반의 mPACS (mobile-based Picture Archiving Communication System)을 구현하는 데 있다. 제안된 mPACS는 병원 PACS에 저장된 진단의료영상을 모바일 기반에 적용할 수 있도록 통합플랫폼을 제공하며, 사용자가 원하는 진단의료영상을 통합플랫폼에서 저장/검색/조작/전송하는 것을 허용한다. 여기서, mPACS 플랫폼은 안드로이드 기반의 체계(즉, 진단의료영상처리)를 위하여 PACS ${\leftrightarrow}$ mPACS ${\leftrightarrow}$ smartphone 간의 전송프로토콜, 영상포맷변환기, JPEG/JPEG2000 부호화기, 텍스트와 아바타 검색등을 포함한다. 이 mPACS는 모바일기반의 기기가 PACS시스템의 진단의료영상 서비스가 가능 한 솔루션을 제공함에 있어서 매우 유용하고 효과적인 것으로 나타났다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
의료영상에서의 노이즈는 환자 진단에 있어서 막대한 영향을 미치는 영상의 화질을 떨어트림으로써, 진단에 대한 유효성을 낮추게 된다. 특히, 현재 이슈화 되고 있는 저선량 의료영상은 기존의 고선량 의료영상보다 노이즈 레벨이 높으며, 이에 따라서 의료영상에서의 노이즈 제거 기술은 매우 중요한 사안으로 부각되고 있다. 본 논문에서 제시하는 노이즈 제거 기술은 각각의 투영 영상을 여러개의 부대역(sub-band)으로 분해하는 것으로부터 시작한다. 분해된 각각의 부대역 영상은 엣지 검출기를 통하여 엣지 부분과 평탄한 영역으로 구별되어 진다. 검출된 엣지는 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 되며, 퍼지기반의 연산을 통하여 엣지의 확실성을 나타내는 엣지맵으로 변환하게 된다. 이 엣지맵을 통하여 각 부대역 영상의 필터링 정도를 제어하고, 분해된 각 부대역을 결합하는 방식을 취함으로써 영상의 엣지 부분을 최대한 보존하면서 노이즈는 효과적으로 제거하도록 하였다.
급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.
초음파 영상장비는 군사장비로 부터 사용하기 시작하여 어군탐지기등 수산업에도 응용되었고, 1970년 이후 반도체기술의 획기적인 발전으로 의료장비로써의 초음파 영상장비가 개발되어 급속히 보급되고 있어서 X-ray장비와 함께 진단용장비로써 위치가 확고히 되어 가고 있다. 대부분의 의료기관에서는 뇌, 심장, 간, 신장등과 같은 인체기관의 진단에 초음파 영상장비를 사용하고 있는데. 특히 X-ray 장비와 달리 인체에 hazard를 주지 않기 때문에 어린이, 임산부의 진단에 유용하게 사용된다. 그러므로 초음파 영상기술은 임상의학에서 중요한 역할을 하게 되었으며 이 분야는 앞으로 연구개발될 부분이 많이 남아있다. 본 원고에서는 초음파 영상 장비의 주종을 이루고 있는 B-스캔장비에 대한 원리, 구성 및 종류에 대해서 설명하고자 한다.
의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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