과학분야에서 가장 획기적인 방법중의 하나로 각광받는 자기공명분광의 기본적인 원리가 의학분야의 진단방사선에서 유망한 방법론으로 소개되었다. 자기공명의 다양한 응용은 의학에서 보다 정확하고 민감한 정밀 진단의 가능성을 시사한다. 자기공명영상의 해부학적 정보와 자기공 명분광의 생화학적 정보의 결합은 진단방사선의 밝은 전망을 제시한다.
한의학의 대중화와 세계화를 위해서는 타 의학과의 차별화와 진단의 객관성 확보가 매우 중요하며 이를 위해서는 한의학의 독창적인 의료체계인 사상의학을 통해 차별화를 이루고 또한 객관성 확보를 위해 IT 공학기술과 연계하여 진단기술을 개발한다면 효율적일 것으로 예상한다. 본 논문에서는 사상의학의 체질 분류를 목적으로 하여 체질 분류법 중 용모사기론을 기반으로 한 안면 영상을 통한 사상체질 분류시스템을 개발하기위해 20대 여성을 대상으로 안면 영상을 수집하고 피실험자에 대한 체질분류 작업을 진행하여 안면 요소와 체질 간의 상관관계를 분석하여 체질별 차이를 나타내는 항목을 설정하고 이에 대한 분석을 실험을 통해 수행하고자 한다.
과거에 원격방사선 시스템 혹은 PACS는 높은 가격과 복잡한 형태의 시스템으로 간주되어 PACS 설치의 저해요인이 되었다. 그러나 새로운 표준안은 낮은 가격과 간소한 형태로 기존 시스템과 동일한 시스템을 구성할 수 있게 해준다. 통신채널과 함께 인터넷은 우리가 안고 있는 지역적인 한계와 통신가격 그리고 소프트웨어 향상에 의해서 복잡한 문제들을 단 순화시킨WWW 기술형태와 장비설치를 극복할 수 있게 해준다. 인터넷과 웹 브라우저를 이용하여 누구나 어디에서든지 의학적 영상을 다시 볼 수 있다. 그리고 우리는 의학적 영상을 위한 표준 DICOM 기술을 적용하여, 사용법 혹은 영상저장과 같은 의학적 영상체계 사이에 직면한 문제들을 해결할 수 있다. 원격 방사선 인터넷 PACS의 구현은 서브시스템의 인터페이스를 위한 DICOM/WWW, 영상 형태 변환 서브시스템과 WWW 웹 브라우저 사용자에 보여지는 알파넷 보기의 세 부분의 변환이다. 부가적으로 원격방사선 인터넷 PACS 시스템은 DICOM 컨버터가 non-DICOM 파일 형식을 표준화된 파일 형식으로 변환시켜준다.
방사선 감수성이 높은 부위의 방사선 검사 시 피폭선량 감소를 위해 사용하는 차폐체가 조사야에 포함될 경우 방사선 영상에서 밝게 표현되며 영상 정보의 손실이 발생한다. 영상 정보의 손실은 진단과 치료에 제한점을 주며 재촬영이 필요할 경우, 불필요한 방사선에 노출될 수 있다. 본 논문에서는 수용성 요오드 조영제와 물을 혼합한 다양한 농도의 차폐체를 제작하여 영상 손실을 최소화하면서 기존 차폐체와 동등한 차폐 효과를 발생하는 방사성 방호 차폐체를 연구하고자 하였다. 차폐체는 물 100 ml, 수용성 요오드 조영제 100 ml, 수용성 요오드 조영제와 물을 20 : 80, 40 : 60, 60 : 40, 80 : 20 비율로 각각 100 ml를 제작했다. 차폐 효율을 측정하기 위해서 차폐체를 가로 9.5 cm, 세로 9.5cm의 플라스틱 용기에 약 1.5 cm 높이로 담고 흡수선량 감쇠율을 평가하였다. 조사 조건은 골반 촬영 조건을 기준으로 5회 반복 측정하였고 측정한 조사선량 값을 흡수선량 값으로 변환한 뒤 평균값을 산출 비교하였다. 영상 정보 손실 정도는 팬텀의 골반강 부위를 차폐하고 획득한 영상을 근골격 전문의 2명과 방사선사 8명이 주요 해부학적 구조물의 관찰 정도를 평가 후 선택하였다. 또한 차폐한 부위의 영상에서 표현되는 골격과 가스의 신호 강도 차이를 분석한 결과 방사선 감쇠 효율성은 수용성 요오드 조영제의 비율이 높을수록 높은 차폐 효율을 나타냈다. 영상 정보의 손실 평가에서 평가자들은 수용성 요오드 조영제 20 ml 혼합물에서 해부학적 구조물의 관찰이 용이하다 평가하였으며 60 ml 이상의 혼합물에서는 구조물의 관찰이 불가능하였다. 골격과 가스의 신호강도 차이는 p < 0.001로 평균값의 차이가 유의미한 차이가 있었으며, 조영제의 농도가 높을수록 신호 강도의 차이는 적었다. 수용성 요오드 조영제 차폐체는 방사선 감쇠 효율이 기존의 차폐체 보다 떨어지지만, 차폐체가 관찰하는 목적부위 이거나 가까이 위치하여 차폐체를 적용하지 못하는 경우에 사용한다면, 영상 손실을 최소화하며 보다 더 적극적인 방사선 방호의 역할을 수행할 수 있다.
의학분야에서 컴퓨터는 병원에서 발생하는 각종 업무데이터의 전산화에서 진단을 위해 사용하는 검사 의료기기들의 자동화, 그리고, 각종 의학영상들을 디지털화하여 처리하는 단계까지 활발하게 활용되고 있는 실정이다. 이러한 시점에서 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 늘어나고 있는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈구영상으로부터 적혈구를 분석하여 정상세포를 비롯한 비정상세포를 16부류로 나누어 분류하였다. 이를위해 UNL푸리에 특징과 불변 모멘트 알고리즘을 사용하여 세그먼트된 적혈구 영상으로부터 특징을 추출하고 이를 인식하기 위한 다단계 신경망을 구축하였다. 실제 임상에서 10명의 환자를 대상으로 실험한 결과 검사자가 참조가능 형태의 결과를 얻을 수 있었다.
X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.
목적 S-Shearwave를 이용하여 유방 병변을 감별하는데 있어 최적의 cut-off 값과 종괴 내 위치를 알아보고 진단적 가치를 평가하고자 한다. 대상과 방법 연구 기간 동안 197명의 여성에서 225개의 유방 병변을 평가하였다. S-Shearwave 값은 초음파 기기에서 자동적으로 생성된 사각형의 region-of-interest로 측정하였다. 병변 내 서로 다른 네 군데에서 각각 세 번 측정하였으며 세 개의 중위 값 중 최대 값을 이용해 각각의 위치에서 최적의 cut-off 값을 계산하였다. 진단적 가치는 area under the receiving operator characteristics curve (이하 AUC)를 통해 평가하였다. 결과 총 225개의 유방 병변 중 156개(69.3%)는 양성, 69개(30.7%)는 악성이었다. 평균 SShearwave 값은 악성 병변이 양성 병변에 비해 유의미하게 높았다(108.0 ± 70.0 kPa vs. 43.4 ± 38.3 kPa, p < 0.001). 하지만 병변 내 위치에 따른 값의 유의미한 차이는 없었다. Cut-off 값을 41.9 kPa로 사용했을 때, 민감도 85.7%, 특이도 63.9%, 정확도 70.7%, 양성예측도 51.7% 및 음성예측도 90.8%였다. 초음파와 S-Shearwave 간의 AUC는 유의미한 차이를 보이지 않았다(p = 0.179). 결론 S-Shearwave는 유방 병변의 감별진단을 하는데 grayscale 초음파에 필적하는 진단적 가치를 가진다.
광 간섭 단층 촬영(optical coherence tomography : OCT)은 생체 미세 조직의 단면을 약 $1{\mu}m$ 해상도의 영상으로 획득하기 위한 고해상도 영상 기법으로 영상 진단 의학에 주로 응용된다. 본 논문에서는 OCT 시스템의 원리를 알아보고 이론을 바탕으로 시스템을 직접 구현한다. 또한 안광학과 치과학 영역에서의 응용을 실험적으로 알아보기 위하여 쥐 눈과 인간의 대구치 표본을 이용하여 실험하였다. 구현한 시스템을 이용하여 두 가지 표본 실험을 통해 2-D 영상 데이터를 획득한다. 획득한 2-D 영상을 MATLAB과 OPEN-GL을 이용하여 생체 조직 정보 획득에 용이한 3-D OCT 영상을 구축하고 분석한다. 3-D 영상 구축에 OPEN-GL을 이용함으로써 MATLAB에 비해 처리 시간을 약 10배 단축하였다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.
이 논문에서는 한국인의 뇌 기능 영상 연구에서의 정확한 분석을 위한 한국인 뇌 확률 지도를 제작하였고 이를 실제 기능 영상 연구에 적용할 수 있도록 하는 뇌 위치 정보 추출 프로그램에 대하여 소개하였다. 한국인의 표준 뇌 확률 지도를 작성하기 위하여 정신과적 병력이 없는 정상인 76개의 뇌 영상을 서울대학교 신경정신과와 핵의학과로부터 수집하였으며, 이를 바탕으로 표준 뇌 영상을 결정하였다. 결정된 표준 뇌 영상은 숙련된 전문의로부터 89개의 해부학적 영역으로 분할하는 작업이 이루어졌다. 표준 뇌 영상에서 분할된 정보들은 자동 분할 알고리즘에서의 기준으로 사용되어 나머지 75개의 뇌 영상들에 대해서도 해부학적 정보들을 가지도록 하였다. 76개의 뇌 영상들에 생성된 각각의 89개의 해부학적 정보들은 동일 위치에서의 확률정보로서 변환되어 뇌 확률 지도를 생성하였다. 제작된 한국인의 뇌 확률지도는 한국인의 뇌에 대한 편차 정보와 해부학적인 정보를 가지며 이는 한국인의 기능 영상 연구에 있어서 보다 정확한 결과를 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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