넙다리무릎뼈 의료용 디지털 영상 및 통신 표준 영상으로 스테레오리소그래피 파일을 변환하고, 유니그래픽스 캐드프로그램으로 점, 선, 면의 정보들이 존재하는 캐드 모델링을 만들었다. 관절면의 모델링 추출은 유니그래픽스 라피드 스페싱 기능으로 스테레오리소그래피의 가까운 두 점을 선으로 이어주고 그 선들을 이어 면을 만들어 모델링을 완성하였다. 이러한 모델링 추출과정은 관절면 방향에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 하였다. 그 결과 넙다리무릎뼈의 관절면에 대해 맞춤형 스페이스 모델링과 솔리드 모델링을 제작할 수 있었다. 이후 흑연소재에 대해 솔리드 모델링을 캠 제어하는 연산 작업을 거쳐 넙다리무릎뼈의 5축 형상 가공을 하였다. 이로써 넙다리무릎뼈의 의료용 디지털 영상 및 통신 표준영상을 이용한 개인 맞춤형 인플란트 모델링 방법이 기술되었다.
의료용 디지털 영상 및 통신 표준 영상과 3차원 프린팅을 이용한 보청기 이어 쉘 제작기술을 연구하였다. 이는 기존에 없는 새로운 적용방법이며 보청기 수요자의 안전, 감염, 제작시간, 진행 단계를 줄일 수 있는 적용기술이다. 연구는 의료용 디지털 영상 및 통신 표준 영상으로 스테레오리소그래피 파일을 만들기 위한 0.5 mm, 1.0 mm, 2.0 mm의 볼륨으로 획득한 값을 3차원 프린터로 출력 전과 후의 과정에서 형상표면에 미치는 영향을 실험하였다. 출력 전에는 스테레오리소그래피 파일구조에 대해 상대적 관계를 비교하였고, 출력 후에는 이어 쉘 형상표면의 적층구조 간격을 현미경으로 확대하여 비교하였다. 스테레오리소그래피 파일구조 분석에서 0.5 mm, 1.0 mm, 2.0 mm의 순으로 삼각형 꼭지점, 5개 이상의 교차점, 최대 교차점의 개수가 많았으며 외이도 형상 자체의 굴곡도에 따라 Bending, Angle, Crest 영역 순으로 삼각형 구조가 조밀하게 분포하였다. 디지털 현미경에 의한 이어 쉘 형상표면은 2.0 mm, 1.0 mm, 0.5 mm 순으로 적층구조 간격이 두껍게 나타났다. 이와 같이 스테레오리소그래피 표면구조는 3차원 이어 쉘 형상의 굴곡도가 불규칙하고 스테레오리소그래피 파일을 만들기 위한 의료용 디지털 영상 및 통신 표준 데이터의 볼륨 값이 작을수록 교차하는 스테레오리소그래피 삼각형 구조는 조밀함을 알 수 있었다.
의료용 디지털 영상 및 통신 표준과 5축 가공기술의 융합적 연구를 통하여 맞춤형 인공관절의 기초적 지식을 얻고자 하였다. 연구방법으로 의료영상의 위팔뼈에 대해 3차원 모델링을 생성하고 케미컬우드 소재로 형상을 가공하여 해부학적 특징과 모델링 가공 연산시간을 비교하였다. 그 결과 스테레오리소그래피 모델링이 아이제스 모델링에 비해 중삭 2배, 정삭 10배 정도로 시간이 많이 소요되었다. 5축 가공된 위팔뼈는 해부목, 큰돌기, 작은돌기, 결절사이 고랑의 해부학적 구조가 3차원 의료영상과 동일한 특징으로 나타났다. 이와 같이 위팔뼈의 외과목 언더컷 등 다양한 형태의 구조가 5축으로 가공되는 융합적 가공 기술들은 인체의 정밀한 모형을 추구하는 맞춤형 관절 제작 시 향후 적용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
컴퓨터 보급의 급속한 발전과 멀티미디어의 등장으로 기존의 텍스트와 이미지, 음성, 오디오, 동영상 등의 정보를 디지털화하고, 컴퓨터를 이용하여 저장, 처리, 전송하게 되면서 의료 분야에서도 상당한 업무의 변화를 요구하게 되었다. 의료 분야에서의 이러한 급격한 개방과 더불어 초고속 정보 통신의 발달은 원격진료라는 또 다른 요구를 대두시키고 있다. 이를 위해서는, 멀티미디어 기술, 대용량의 정보를 저장하는 데이터베이스 기술, 초속의 광 대역 기술 등을 통합하여 종합적인 멀티미디어 의료 정보 시스템을 구축하는 것이 시급하다. 이러한 이유들로 본 논문에서는 병원/의원의 의료진들로 하여금 의료영상이나 자료를 상호 전송하여 환자의 진료 또는 검진결과를 확인하고 전문가의 조언 등을 구하는 원격 진료용 의료영상 시스템의 요구사항을 분석, 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 클라이언트/서버 구조로써 영상 획득 및 출력, 의료영상 국제 표준 포맷인 DICOM 포맷으로의 영상 저장, MCA(Multi Channel Analyzer), ROI(Region Of Interest) 등의 영상 분석, 필터링 및 영상 확대/축소/회전 등의 각종 영상 처리의 주요 기능을 갖으며, 사용자가 편리하고 쉽게 사용할 수 있도록 아이콘(icon) 중심의 직관적인 인터페이스를 갖는다.
머리 측두부 디지털 영상 및 통신 표준 영상을 이용한 외이도 길이, 상하 굴곡각도, 내 외경 비율에 따른 음향민감도를 외이도 모델링으로 시뮬레이션하고 측정하였다. 실험은 인간 가청주파수 기준으로 200Hz씩 증가하면서 1 파스칼의 압력으로 일정하게 전달된 주파수를 고막 음향크기로 나타내어 그 측정값들을 선형과 이차곡선 회귀분석으로 나타내었다. 그 결과 외이도 길이는 길수록, 외 내경 둘레의 비율은 높을수록 낮은 주파수에서 빠른 음향적 반응을 나타내었다. 회귀분석을 이용한 메타모델의 음향민감도 상관관계는 외이도 길이가 77%, 외 내경 비율 5%의 영향으로 나타났지만 상하 굴곡각도는 특별한 관계를 나타내지 못하였다. 이로써 인간의 청각음향 민감도는 외이도 길이가 길수록, 외 내경 둘레의 비율 차이가 높을수록 낮은 주파수에서 빠르게 반응하는 인자임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 현재 의료부분에 많은 혜택을 주는 PACS라는 시스템을 중소병원에 맞게 설계하였다. PACS는 초기 도입 비용과 불확실한 투자효과에 의해서 많은 개인, 중소병원들이 도입하기 어려워하는 시스템 중 하나였다. 그러한 문제점으로 현재 대형병원에서만 사용 중인 PACS를 중소 병원급 PACS 시스템으로 연구하는데 있다. 본 논문에서는 기존의 병원 정보 시스템을 수용하면서도 Full PACS의 네트워크 관리모듈의 비중과 시스템 연동을 위한 WorkList Server 기능을 제한하고 특정기기에 대한 생산성 향상을 목적으로 전체가 아닌 단위별로 운영되는 중소병원용 Departmental PACS에 대해 기술하였다.
의료용 디지털 영상 및 통신 표준과 3차원 의료 영상 프로그램을 이용하여 외이도의 해부학적 특징들을 비교하였다. 실험은 연령과 성별이 다른 63귀의 영상을 이용하여 외이도의 횡축 길이, 내부 직경 둘레, 상하부 굴곡 각도를 측정한 후 비교하였다. 실험 결과 외이도 형태는 연령과 성별 뿐 만 아니라 동일인의 좌.우 에서도 다르게 나타났다. 성별 비교에서 남자 35귀, 여자 28귀에 대한 평균 길이는 남자가 4.75mm 길게 나타났다. 외이도 직경 둘레는 하부 굴곡 각도를 중심으로 내측이 외측 보다 평균 37.2% 감소된 형태로 나타났다. 상하부 굴곡 각도는 상부가 평균적으로 $25.7^{\circ}$ 높았으나 4귀에서 하부 각도가 높고, 연령이 낮은(4~14세) 8귀에서 상하부 굴곡 각도 차이가 크게 나타났다. 이는 성장하면서 외이도 굴곡 모양이 변화됨을 나타냈다. 본 연구는 기존 귀본 채취를 통한 간접 측정과 물리적 방법에 의한 직접 측정과 비교하여 안전성과 정밀성을 높일 수 있는 방법이다. 이는 3차원 의료 영상 표현 기술이 실제에 가깝게 표현할 수 있는 기술 향상 때문이며 더 발전하여 외이도 형태의 표준화 연구에도 활용될 수 있는 측정 방법이라 판단된다.
DICOM 영상은 인체의 진단과 치료에 중요한 역할을 하고 있으며 설계모델링은 목적에 따라 형상을 3차원으로 계획하는 기술이다. 본 연구는 이러한 두 가지 기술을 융합하여 외이도의 형태적 변화에 대한 횡단면, 부피, 표면적의 관계를 관찰하고자 하였다. 실험은 인체의 단면 획득 의료영상기술을 적용하여 19귀의 외이도를 추출한 3차원 형상을 스테레오리소그래피, 3-매틱(matic) 프로그램으로 센터라인 생성 및 분할 기술을 적용하였다. 그 결과 외이도의 횡단면 구조는 타원형(38.5%), 반원형(28.2%), 혼재형(17.9%), 네모형(10.2%), 주름형(5.1%)등 다양한 형태가 나타났다. 또한 외이도 길이가 길수록 위상별 횡단면 면적은 크게 나타났으며 부피와 표면적은 고막방향으로 갈수록 감소하였지만 그 감소율은 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 외이도의 형태가 고막방향으로 갈수록 불규칙한 구조로 되어 있음을 나타냈다.
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 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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