사상의학은 외형과 병증 등을 바탕으로 체질을 감별하고 이를 진단에 활용하는 한국의 고유 체질 의학이다. 체형은 체질 변증의 중요한 단서로, 계측정보를 사용한 체질별 도식화 및 감별을 위한 기존 연구가 있었으나, 한정된 샘플수와 연구 간의 이질성으로 대규모 집단 분석 결과가 도출되기 어려우며, 실측 및 라벨링 데이터가 필수적이라는 한계가 있다. 본 연구는 한국인 체형 빅데이터를 사용하여, 영상 정보만으로 체질 감별에 필요한 체형 요소를 추출하고, 이를 기존 문헌에서 제시한 체질 감별 공식에 적용하여 사상체질을 자동 감별하는 모델을 제안한다.
인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.
염증성 가성 종양은 주로 폐와 안와에서 드물게 발생하는 종괴 형성 병변이다. 복부 및 골반에서의 염증성 가성 종양의 발생은 매우 드물지만, 이는 조영증강되는 연부조직 병변으로 나타날 수 있으며 악성 종양 혹은 섬유경화질환과 혼동될 수 있다. 대개 이는 여러 장기에서 다양한 불특정 영상 소견을 보인다. 적절한 임상 정보와 함께 술전 염증성 가성 종양의 진단이 이루어지는 것은 알맞은 환자 처치를 도울 수 있다. 현 임상화보에서는 간, 비장, 신장, 위장관, 장간막, 골반, 후복강에서 발생한 복부골반강의 염증성 가성 종양의 영상의학적 소견을 정리한다.
급변하고 있는 의료환경에서 전공의에게 양질의 수련을 제공하기 위해 연차별 수련교과과정을 역량 중심으로 개선하고, 수련병원이 수련에 적합한 환경을 유지하도록 하는 것은 매우 중요하다. 대한영상의학회는 그동안 수련체계 개선을 꾸준히 진행해 왔고, 전공의 역량평가와 지도전문의의 내용을 강화하여 역량 중심 전공의 수련체계 개선을 제시하였다. 현재 대한 영상의학회는 2021년 7월 제2차 연차별 수련교과과정 체계화 구축 사업에 선정되어 구축 사업을 추진하고 있으며, 구축 사업에서 요구하는 위임가능 전문직무와 핵심역량 평가항목 및 평가 가이드라인을 개발하였다. 이에 대한 개발과정과 평가항목 및 평가 가이드라인을 소개하여 전공의와 지도전문의들에게 정보를 제공하고자 한다.
오늘날 CT나 MR 등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화되므로 데이터의 조작 및 가공 또한 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스(slice)들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 가시화, 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3 차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT 나 MR 을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정장기(organ)의 영상 부분을 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적일 수 밖에 없는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation 의 처리를 위하여 구역확장(region-growing) 기법을 응용한 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2 차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 3차원 표현 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공하고자 의료 영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 뇌 MR 영상의 횡단면만을 가지고 3차원으로 가시화한다. 3차원으로 재구성하는데 있어서 원 영상의 모형을 자연스러운 표현을 위해서는 층 영상과 층 영상간의 보간 영상이 필요하므로 이를 생성하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 3차원 재구성에 필요한 정보를 추출하기 위해 각 영상에서 머리와 뇌 영역의 윤곽선 정보를 추출하고 가시화의 시간을 줄이기 위해 윤곽선 정보에서 특징점을 추출하여 이를 기반으로 하여 3차원으로 재구성 한다.
본 논문에서는 적은 비용으로 핵의학 영상을 상용 PACS에 전송하는 프로토콜을 개발하였다. 핵의학 DICOM gateway를 사용하여 자체 지역 네트워크로 연결되어 있는 PACS 네트워크와 핵의학과 네트워크를 연결하였다. 본원 핵의학 기기에서 사용하고 있는 Interfile 3.3을 PACS에서 사용하는 DICOM 3.0으로 변환하는 DICOM 변환 프로그램을 개발하였다. DICOM 변환 프로그램은 핵의학 영상을 DICOM으로 변환한 후 PACS DICOM gateway에 전송한다. PACS DICOM gateway는 핵의학과에서 전송된 영상 정보와 병원정보시스템 데이터베이스의 환자 정보와 일치 여부를 확인 후 PACS 데이터베이스에 저장한다. 전송방법으로 Interfile, 화면 캡쳐, 스캔 파일 형식, 등을 개발하였다. 핵의학 영상 전송은 성공적으로 이루어졌으며 Interfile로 전송하였을 경우 PACS에서 영상처리가 가능하였고 그래프와 주석 등의 정량적 정보는 화면 캡쳐 방법으로 쉽게 전송할 수 있었다. 필름은 스캐너로 스캔하여 화면 캡쳐와 동일한 방법으로 전송하였다. 핵의학 영상 전송 프로토콜 개발로 적은 비용으로 쉽게 핵의학 영상을 PACS에 전송할 수 있었다.
본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
급성 심장사는 증상이 시작된 후 한 시간 이내에 발생하는 심장 원인으로 인한 사망이다. 급성 심장사의 원인은 주로 부정맥이지만 동반할 수 있는 기저 심질환들을 사전에 진단하는 것은 장기적 위험을 예측하는 데 중요하다. 심장 CT와 심장 MR은 구조적 심질환을 진단하고 평가하는데 중요한 정보를 제공하여 급성 심장사의 위험을 예측하고 대비할 수 있게 한다. 따라서 임상적으로 중요한 급성 심장사의 위험을 증가시키는 다양한 원인과 영상 소견의 중요성에 대하여 중점적으로 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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