대법원 2022. 12. 22. 선고 2016도21314 전원합의체 판결은 한의사가 진단용 초음파기기를 사용하여 자궁내막증식증을 진단한 것이 무면허의료행위가 아니라고 판단하였다. 이 판결은 서양의학에 속하는 영상의학적 방법을 사용한 특정 의료행위가 무면허의료행위가 아니라고 판단한 것이 아니라 진단용 초음파기기 사용만으로 서양의학에 속하는 영상의학적 진단행위가 있었다고 단정할 수 없고 그러한 사정은 검사가 구체적으로 특정하여 기소하고 증명하여야 함을 분명히 하는 취지라고 할 수 있고, 그러한 한 타당하다. 한의학계에서 주장해온 바와 같이 특정 기기 사용 자체를 금지하는 규정은 없는 것이다. 그러나 당해 사안에서 실제로 서양의학에 속하는 영상의학적 진단방법을 사용하였을 가능성이 상당하고 그러한 경우 무면허의료행위임 또한 분명하다. 지금까지 의료와 한방의료의 경계획정이 문제된 사안 중 상당수가 시험적 성격을 띤 반면, 위 사건의 의료행위는 다수의 한의원에서 널리 행해지고 있다고 의심된다는 점에서 일정한 대응이 필요하다. 나아가 실제로 서양의학에 속하는 영상의학적 진단방법을 쓴 것이 아니라 하더라도 여전히 문제가 있다. 다수의 한의원이 전체적으로 진단에 관한 한 서양의학에 속하는 영상진단을 하는 것처럼 오인하기 쉽게 하고 있는바, 이는 부정경쟁행위이자 의료 소비자의 실질적 선택권을 침해하는 행위이기 때문이다. 현행법상 무면허의료행위만으로 이 문제에 대응하는 데는 한계가 있을 뿐 아니라 장차 무면허의료행위 규율을 개선하는 방법으로 대응하는 것도 쉽지 아니하다. 별도의 규율장치를 도입할 필요가 있다.
본 논문에서는 병원에서의 PACS(Picture Archiving and Communications System)의 필요성을 갖고 있으나 경제적인 문제로 인하여 향후 PACS를 도입이 어려움이 있는 병원에서는 고가의 장비를 구입을 할 수 없으므로 가중치 메디안 필터를 이용하여 전처리 필터링을 거친 영상을 가지고 웨이브렛 분해와 웨이브렛 영역에서 처리된 영상을 역변환시켜 복원한 뒤에 명암의 개선을 위해 히스토그램 평활화(Histogram equalization)을 적용하여 영상 품질을 향상하여 이를 의료영상에 적용하여 특징 추출하였다. 이는 차후, 의료영상의 진단 및 관찰에 적용시 보다 더 효율적인 시스템 적용을 목적으로 하였다.
의료영상에서 인공물(Artifacts) 이라 함은 영상이 얻어지는 신체부위와 아무런 관련이 없으나 얻어진 영상에는 마치 영상의 일부분으로 나타나는 모든 것을 가리킨다. 따라서 영상에서 이들 인공물들은 실제 조직의 해부학적인 구조를 나타내지 않으므로 영상 판독에 영향을 주어 잘못된 진단을 초래할 수도 있다. 그러나 MR 영상이 가능한 이래로 새로운 여러 종류의 MR 인공물들이 많이 발견 되었으나 다행스럽게도 거의 모든 MR 인공물들은 쉽게 설명이 가능하며, 따라서 이들 인공물들에 의한 진단 오류의 가능성은 매우 희박한 실정이다. 그러나 새로운 영상방법이나 혹은 새로운 펄스대열이 계속 고안됨에 따라 새로운 종류의 인 공물들이 생겨날 가능성은 항상 존재하고 있다. 지금까지 알려진 여러 MR 인공물들은 그 생겨난 원인에 따라 다음과 같이 크게 세 가지로 분류가 가능하다. I. Motion Artifacts 1. Voluntary motion 2. Involuntary motion 1) Bowel Peristalsis 2) Respiration 3) Cardiac and vessel pulsation 4) Swallowing 3. Fluid motion 1) Blood flow 2) Cerebrospinal fluid flow II. Reconstruction Artifacts 1. Aliasing 2. Partial volume averaging 3. Truncation (Ringing) 4. Central point III. Magnetic and RF Field Related Artifacts 1. Chemical shift 1) First kind 2) Second kind 2. Susceptibility 1) Dental 2) Metal 3. Magic angle 4. Zipper 5. Bad data point 6. RF field inhomogeneity 7. Magnetic field inhomogeneity 8. Eddy current 9. slice overlapping 10. Zebra 11. RF overflow
근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.
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.
의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.
의료 IT 기술 발전과 함께 의료 디지털 도서관, 3D PACS, 3D 의료진단기기 등의 헬스케어 정보 관리 기술이 급격히 발전되면서 이에 대한 보안 이슈가 제기되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 정보 관리 시스템에서 3D 의료영상 데이터의 저작권 보호, 인증, 인덱싱 및 진단 정보 은닉 등을 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 POCS 워터마킹 기반으로 의료진의 디지털 서명 및 정보 검색 인덱싱을 위한 강인한 워터마크를 꼭지점 정규곡률 분포에 삽입하고, 진단 정보와 인증 기준 메시지를 위한 연약한 워터마크를 꼭지점 거리 차이에 삽입한다. 이 때 강인성, 연약성 및 비가시성에 대한 각각의 볼록 집합들을 설계한 다음, 3D 의료영상 데이터들을 이들 집합으로 반복 투영함으로써 다중 워터마크를 삽입한다. 실험 결과부터 제안한 기법이 다양한 3D 기하학 및 메쉬 변형에 대한 강인성과 연약성을 모두 만족함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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