본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.
현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
정밀한 자료처리를 위한 영상 분석도구의 개발과 더불어 영상 특성을 바탕으로 한 영상처리와 분석 방법의 개발은 좋은 연구 보조 도구가 된다. 외국의 수입에 의존적인 현재의 연구환경에서 개발자로서의 영상분석도구의 설계 및 구현은 고가의 장비를 대치할 만한 대체효과와 더불어 개인의 개발의지와 아이디어를 쉽게 반영하여 실습해 볼 수 있는 도구적 기능으로서의 효과를 가지게 된다. 본 논문에서는 의료영상 분석을 위한 영상분석도구를 설계 및 구현하여 의료영상에 대한 처리를 하여 보았다. 영상분석도구의 계속적인 개발은 영상처리 및 분석을 연구하는 개발자에게 좋은 실험도구가 될 것이 다.
컴퓨터의 발달과 네트워크 환경의 개선으로 많은 병원에서는 의료영상을 처리하여 저장하고 전송하는 시스템인 의료영상 저장전송시스템(PACS)을 도입·확대 보급하고 있다. PACS의 도입으로 대용량의 의료 영상을 저장하고 전송하는 문제가 대두되어, 그 해결 방안으로 디지털 영상처리에 사용되고 있는 다양한 영상처리 기법과 압축방법들이 의료영상에 적용되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 다양한 압축방법들을 적용하여 무손실 압축방법으로는 RLC, 손실 압축으로는 DCT를 이용한 JPEG를 DICOM 표준에서 지원하는 방식으로 구현하였다. 또한 현재 영상압축 및 영상처리에 이용되고 있는 Wavelet 변환 방식을 도입하여 의료 영상을 압축하였으며, 의료영상에 적용된 압축방법들의 압축율을 비교·분석하였다.
의료 영상 처리 시스템에서는 영상들의 검색이 중요한 문제로 대두되고 있다. 그에 대한 해결 방법으로는 의료 영상 처리 시스템에 지능적인 내용 기반의 영상 검색 방법을 도입하는 것이다. 본 연구에서는 의료 영상에 적합한 분할 방법을 사용하여 뇌의 MR 영상에 대하여 내용기반 검색을 하기 위한 영상 특징 색인화 방법을 제안한다. 제안하는 색인화 방법은 뇌 MR 영상에서 뇌영역을 분할하고 특징들을 추출한 후 이 정보를 가지고 대상 영상의 그룹핑 정보를 유추하고, 각 대상 영상에서의 비정상 후보 영역 위치를 찾아내어 3차원 공간 색인을 하는 방법이다.
최근 병원의 전산화가 급속도로 이루어지고 있는 가운데 환자의 의료영상(X-ray, CT, MRI등)을 이용하는 의료영상 회의 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 Web환경에서 분산객체 처리환경인 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)를 잉요한 의료영상 회의시스템의 전체 구성도를 제시하고, 제시된 시스템의 핵심 요소인 영상 처리 객체 관리자를 설계하고 구현하였다. 영상 처리 객체는 그 특성상 CPU-bound이며 처리 속도 향상을 위하여 C++로 구현하였고, 영상처리 객체의 추가 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 또한 여러 객체가 서버에 활성화되어 있을 경우 서버의 리소스 낭비가 심하며 이의 해결을 위해 객체들을 비 활성화 상태로 관리하다가 클라이언트의 요청에 위해 활성화 시켜주는 영상처리 객체 관리자가 필요하다.
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.
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.
의료영상 처리는 의료 전문가들이 의료영상을 이용한 진단, 치료, 및 연구를 함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 많은 영상 분할 방법들이 의료영상 처리분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 CT 영상에서 간 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 간 영역을 추출하기 위해 co-occurrence matrix를 적용하였고, 추출된 영역에서 뼈와 근육, 신장 영역을 제거하였다. 제안된 방법은 의료 전문가가 추출한 결과와 비교하여 좋은 결과를 보여주었다.
U_Life의 의료 기술은 의료 영상 정보 전송 서비스를 언제 어디서나 가능하게 해준다. 더 나아가 의사의 다양한 상황인식을 인지, 수집하고 변화된 상황에 적합한 최적의 영상 정보를 의사에게 전송해주는 지능적인 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 의사의 변화된 상황에 적합한 서비스를 제공하고자 의료영상 정보 전송 시스템에 상황인식 서비스를 접목시킨 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어(Doctor Centered PACS Middleware) 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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