• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.45-54
• /
• 2016

의료 이미지는 사람 신체의 비정상적인 상태를 발견하는데 효과적인 자료로 사용되고 있다. 일반적으로 환자는 다양한 이유로 다른 종류의 의료 기관을 방문하고, 심각한 질병 특징을 가지는 의료 이미지에 대해 2차 소견을 얻기를 원한다. 현재에는 개인의 의료 이미지가 여러 의료 기관에 산재되어 있기 때문에, 2차 소견을 얻을 때 자신과 관련된 모든 정보를 직접 가지고 다른 의료진을 찾아가야 하는 불편함이 있다. 이런 두 가지 동기로 인해, 본 논문에서는 의료 이미지 보관 및 판독 서비스를 제안하고자 한다. 그러므로, 의료 이미지 보관 및 판독 서비스의 설계 모델 및 구현 결과를 본 논문에서 제시하고, 저비용 개인 헬스케어 서비스로서의 실용적 가치를 증명하고자 한다. 환자는 제안하는 서비스를 사용함으로써 언제든 자신의 의료 이미지 정보를 확인할 수 있고 의료진을 찾아갈 필요 없이 간편하게 의료 이미지 분석을 할 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.103-110
• /
• 2016

최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1019-1022
• /
• 2019

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.113-116
• /
• 2002

PACS는 의학용 영상 정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템을 말한다. 그 중 방사선 검사 곁과를 디지털 이미지로 변환하여 대용량 기억장치에 저장시키는데 기에 따른 저장장치의 비용증가와 데이터의 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 따라서 의료 영상 데이터의 효율적인 이동을 위한 이미지 저장 시스템의 모듈을 설계하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.939-945
• /
• 2023

본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.964-971
• /
• 2003

디지털 정보처리기술과 컴퓨터 기기의 발전으로 최근 많은 병원에 도입된 PACS 시스템은 의료영상의 디지털화로 의료영상 관리의 효율성과 편리성을 획기적으로 증가시켰다. 이렇게 생성된 의료영상 중에서 여러 가지 사례를 비교하고 특정 질병의 검사 방법 및 영상을 판독의사의 소견과 함께 병원 홈페이지를 통하여 역동적으로 표현한다면 질환 및 검사에 관심이 있는 홈페이지 방문객에게 간접 체험의 기회가 제공되어 그 병원에서 검사할 수 있는 영역과 질환을 치료할 수는 범위를 보여주는 역할을 수행하게 된다. 본 논문에서는 부위별, 질환별에 따른 비정상 사례의 MR, CT영상과 같은 동영상과 이미지, 판독의사의 소견과 같은 음성, 설명의 텍스트 등의 여러 가지 멀티미디어 요소를 동기화 하여 시각적으로 표현하기 위하여 SMIL을 사용, 웹 서비스가 제공되는 어느 곳에서든지 다양한 질병에 관한 의료영상과 검사방법에 관한 정보를 프레젠테이션 하도록 한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.873-879
• /
• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.247-253
• /
• 2009

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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.75-88
• /
• 2002

현대 의학에서 방사선 이미지는 환자의 진단 및 치료를 위해 널리 사용된다. 방사선 전문의는 이미지를 정확하게 판독하고, 이를 토대로 환자를 올바르게 진단하는 역할을 한다. 그러나 현재 대부분의 병원에는 방사선 전문의의 수가 매우 부족한 형편이다. 특히, 규모가 작거나 외진 곳에 위치한 병원에서는 방사선 전문의가 존재하지 않는 경우도 있다. 이러한 상황에서는 환자에 대한 올바른 진단이 거의 불가능해 진다. 또한, 방사선 전문의가 24시간 내내 상주하지 않으므로 야간의 응급환자의 경우 방사선 전문의의 부재로 인하여 매우 어려운 상황을 맞을 수도 있다. (주)엑스레이21과 강원대학교 데이터및지식공학 연구실에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 2000년부터 공동 연구를 추진하고 있다. 현재, 컴퓨터와 네트워크 기술의 급격한 발전으로 인하여 많은 방사선 전문의들과 많은 병원들을 인터넷을 통하여 하나로 연결하는 것이 가능해 졌다. 이러한 인터넷 환경을 활용함으로써 본 공동 연구에서는 방사선 이미지의 원격 진단을 위한 인터넷 기반 원격 의료 진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 시스템 개발 과정에서 획득한 다양한 기술적 경험들에 관하여 논의한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.15-20
• /
• 2016

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.