본 연구는 IEC에서 제시하는 영상품질을 평가하는 조건으로는 임상적인 환경에서 디지털 방사선영상시스템(Digital Radiography System)에서의 검출기에 대한 영상품질평가를 시행하기에는 환경적인 제한점이 있기에 IEC에서 제시하는 조건과 임상검사조건을 조합한 각각의 선질에 대하여 영상품질평가를 시행한 연구입니다. 첫째, 네 가지 선질을 사용하여 MTF, NPS 영상품질평가를 하였으며, MCNPX 시뮬레이션을 이용하여 선질들에 대한 스펙트럼을 분석하여 입자 플루언스를 산정한 후 최종적으로 DQE 영상품질평가를 하였다. 둘째, 네 가지 선질들의 MCNPX 시뮬레이션을 이용하여 방사선속 밀도와 에너지, 물질의 질량에너지 흡수계수를 이용하여 전자 1 개당 공기, 물, 근육, 뼈에 대한 흡수선량률을 평가하였다. 영상품질을 평가한 결과, 네 가지 선질들의 MTF는 1.13 ~ 2.91 lp/mm 공간주파수를 나타내어 일반 X선 촬영의 진단 주파수 영역인 1.0 ~ 3.0 lp/mm를 만족하였다. NPS는 부가필터를 사용하면, 공간 주파수가 0.5 lp/mm 기준으로 NPS가 증가하다가 이후, 감소하는 경향성을 나타내었다. 부가필터 미사용하면, 공간주파수가 0.5 lp/mm 기준으로 NPS가 감소하다가 이후, 일정한 NPS 결과 값을 나타내었다. DQE는 70 kVp / unuesd added filter(21mm Al) / SID 150 cm에서 공간주파수 1.5 lp/mm 기준으로 일정한 값을 나타내다가 이후, 감소하는 경향성을 나타내었다. 나머지 선질들은 공간주파수가 증가함에 따라 감소하는 경향성을 나타내었다. 흡수선량 평가결과는 공기 < 물 < 근육 < 뼈 순서로 흡수선량이 증가함을 나타내었다. 본 연구결과를 바탕으로 다양한 임상환경에서 디지털 방사선영상시스템의 영상품질평가 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.
의료정보시스템과 연동된 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠 (PEGC)를 대기시간에 보여줌으로써 체감 대기 시간을 단축하여 고객의 만족도와 의료 서비스의 증진을 목적으로 한다. 제안한 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠는 신뢰적인 데이터 전달 서비스로 형성할 수 있는 TCP/IP를 기반으로 이루어졌다. 동작은 의료정보시스템에서 차기 대기 고객의 신호 event가 발생되면 이루어진다. 이때 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠는 해당 고객의 ID와 검사안내, 검사방법, 검사결과안내, 탈의안내 정보 등으로 구축된 검사안내 데이터베이스에서 맵핑하여 대기실의 모니터를 통해 고객이 볼 수 있도록 하였다. 영상의학과 일반진단검사를 위해 내원한 외래고객을 대상으로 PEGC 설치 전 고객 만족도는 5점 만점 중 대기시간이 3.6점으로 나타났다. 하지만, 제안한 PEGC의 설치 후 검사대기시간에 대한 만족도는 5점 만점 중 평균 4.6점으로 크게 만족하는 것으로 나타났다 (p<0.05).
본 논문에서는 초분광 이미징시스템을 이용하여 획득된 헤모글로빈 포화이미지와 다양한 이미지프로세싱을 통해 얻어진 실시간 혈관 변화과정을 마이크로미터/밀리초 부터 밀리미터/시간에 이르는 시공간 해상도로 제공하여, 다양한 질병에 기인한 혈관의 생성 및 변화 등과 같은 고유한 생리적 특성뿐만 아니라 혈관간의 산소이동, 혈관질환의 치료효과의 검증 등 다목적 영상장비로의 개발이 가능하다. 이는 질병으로 인한 혈관의 변이과정을 관찰하기 위해 최근 다양한 임상 및 전임상 영상장비들이 개발되고 있으나 높은 개발비용과 환자들이 감수해야하는 위험부담에 비해 상대적으로 낮은 해상도와 제한된 만족도를 제공한다 한계점을 극복할 수 있다. 새로운 혈관의 생성 및 기존의 모세혈관 변화는 암 전이 및 발전과정 뿐만 아니라 다양한 질병의 종류에 따라 다른 특성을 보이며 이를 통한 생리학적 분석이 가능하므로 혈관의 연구를 통한 질병종류 및 유무의 판단은 진단 과정의 핵심 요소이며 새로운 치료법의 효과를 평가할 수 있는 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.
최근 발달된 의료 기술과 건강의 관심이 높아지면서 병의 예방과 치료가 발달하고, 이에 따라 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 수명 연장과 고령화 속에서 진단 중심 의료 수요가 급증하고 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 제어가 가능한 FPGA 기반 웨어러블 환자 체크 시스템을 제안한다. 기존 병원에서는 의사나 간호사가 일정 시간마다 일일이 환자를 방문하여 상태를 체크하였다. 하지만 본 논문에서는 환자 체크 시스템을 사용하여 환자 및 의사, 간호사가 원하는 시간대에 환자의 상태를 확인할 수 있다. 또한, 몸이 불편한 환자를 위해 기울기 센서를 이용하여 쉽게 제어가 가능하도록 구현하였다. 제안하는 FPGA 기반 하드웨어 구조는 확대 영상처리를 위한 알고리즘, 환자의 상태 영상출력을 위한 TFT-LCD Controller, CIS Controller 및 Memory Controller로 구성된다. Cyclone IV EP4CE115F29C7 FPGA 디바이스가 장착된 DE2-115 테스트 보드를 사용하여 구현 및 검증하였으며, 동작 주파수는 50MHz이다.
최근 코로나 상황을 겪으면서 국가들은 의료인력과 그 기술에 대한 필요성을 심각하게 느끼고 있다. 고령화되고 있는 사회에 따라 실제로 의료진의 수는 줄고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실제 의사가 하는 의료 행위 중고도의 전문성을 요구하지 않는 부분을 대체 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 존재하는 다양한 딥러닝 영상처리 기반 기술을 활용하여 의료진이 직접 환자를 대면해야 하는 재활 분야에 적용할 수 있는 회복 상태를 확인하는 업무에 관한 무인 의료 시스템과 관련한 실제 연구 방법들을 서술하고 제안한다. 제안하는 방법은 실제 동작 비교에 사용했던 방법인 각도계나 사진에 선을 긋는 방법과 같은 수동적인 계산을 대체한다. 실시간으로 수행하므로 빠른 진단에 도움을 주며, 동작 수행 일치도에 대한 데이터를 확인할 수 있기에 의료진이 필요한 정보를 쉽게 제공한다.
사상의학은 개인별 체질의 분류에 따른 맞춤형 의학으로 우리나라 고유의 독특한 전통 의학이다. 이와 같은 사상의학에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 사상체질의 정확한 분류이다. 따라서 사상체질 분류에 대한 객관적 요소의 확보 및 진단 지표 마련이 시급하게 해결되어야 할 과제이다. 이를 위해 본 논문에서는 사상체질 분류의 객관화, 정량화 및 시각화를 위해 얼굴 영상 신호와 음성 신호를 분석하여 결과값을 추출하고 체질별 집단군간의 차이점을 비교하여 사상체질 분류 시스템을 구현하고자 한다. 특히 영상 및 음성 신호는 성별, 연령별, 지역별 등의 구분에 따라 달라지기 때문에 본 논문에서는 40에서 50대 사이의 장년 여성을 대상으로 서울지역 거주자에 한해 사상체질 집단군을 구성하고 이들의 영상 및 음성 신호를 추출하여 체질간 비교, 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 실험을 통한 연구 결과의 유의성을 입증하고자 한다.
구급차에 장착하거나 사고 현장에서 사용할 수 있는 방사선 영상장치를 구현하였다. DC 12[V] 입력 전원에서 X-ray 튜브를 통해서 X-ray를 발생하는 장치를 구성한 후 오실로스코프를 활용하여 특성 실험을 하였다. 그리고 발생된 X-ray에 대해 디지털 디텍터를 이용하여 파일 형태로 저장하는 실험을 하였다. X-ray를 발생시킨 후 디지털 디텍터로 검출한 결과, 파일 크기가 1.67[MB]이고, jpg 형태로 이루어진 방사선정보를 저장할 수 있었다. 구현된 방사선 영상장치는 환자가 의사로부터 공간적으로 멀리 떨어져 있어 시간적으로 진단과 치료가 동시에 이루어지기 어려운 상황에 효율적으로 대처할 수 있는 장점이 있다. 따라서 구현된 방사선 영상장치는 긴박한 상황이 발생한 사고 현장이나 이동 중인 구급차 내에서 X-ray 촬영을 함으로써, 환자의 X-선 정보를 응급의료 센터의 의사에게 전달하고 의사의 처방을 받을 수 있는 의료 선진화를 구현하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 영상에서의 특징점 추출 기술은 로봇비전, 의료영상 진단시스템 및 비디오 전송과 같은 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 디지털 영상에서 특징점을 추출하는 방법에는 비선형 그래디언트, 비선형 라프라시안, 엔트로피와 같은 필터들이 있다. 그런데 인간의 시각에서 영상의 특징이 형성되는 과정을 살펴보면, 밝은 영역보다는 어두운 영역에서의 특징에 더 민감한 특성을 가지고 있으므로 기존의 필터로써 특징점을 추출하는데 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 국부영역의 밝기를 고려하는 특징점 추출 필터들을 제안한다. 이들 필터들은 연산이 간단하여 매우 신속하게 특징점을 추출할 수 있으며, 국부적인 밝기를 고려하지만 기존의 엔트로피 연산자가 지닌 단점을 극복하여 어두운 영역에서의 미세한 밝기 변화에는 강건한 특성을 가지는 특성을 지닌다. 실험결과 다양한 밝기변화와 국부영역에 걸쳐 매우 뛰어난 특징점 추출결과를 나타내었다.
본 연구는 4차혁명 시대에 수술로봇에 대한 선행연구를 바탕으로 수술로봇의 현황을 분석하고, 향후 수술로봇이 나아가야 할 방향에 대해 전망하고자 시도된 고찰 연구이다. 수술로봇은 '다빈치' 로봇 출시 이후 본격적인 발전이 이루어졌으며, 현재까지는 수술로봇이 의료진의 의도를 반영한 마스터-슬레이브(Master-Slave) 방식이나 의료진의 수술을 보조하는 역할을 수행하고 있다. 최근 수술로봇에 인공지능과 빅데이터를 접목하고, 수술 전용 플랫폼이 아닌 범용성 플랫폼 상용화를 위해 기술이 개발되고 있다. 더욱이, 진단 영상자료를 바탕으로 한 3D 영상 자료 생성, vision probe를 통한 실시간 영상 제공, 영상자료를 하나의 시스템 내로 통합하여 수술로봇 자동화를 위한 기술이 개발되고 있다. 수술로봇의 발전을 위해서는 임상가와 공학자와의 긴밀한 협력, 수술로봇 기술 대한 안전관리, 수술로봇 활용을 위한 제도적 뒷받침이 필요할 것이다.
본 논문에서는 한우의 근내 지방 부분을 초음파 기기를 이용하여 촬영한 초음파 영상의 특징 분석을 통해 classification 알고리즘을 이용하여 한우의 도체육질 등급을 예측하는 방법을 제안하며, 인체의 초음파 영상을 이용하여 진단 및 치료 검증 과제에 있어 사전 연구로 진행된 연구로, 차후에는 초음파 영상의 분석 범위를 확대할 예정이다. 한우의 초음파 영상을 활용한 경우에는 생체 정보를 한우 개량의 측면에서 생체 육질 정보를 조기에 획득하여 활용함으로써, 도축하지 않고도 육질 및 육량을 측정하여 개량의 속도를 배가시킬 수 있고, 농가 경영 측면에서 출하시기 및 방법의 조절로 농가 수익향상에 일조할 수 있는 중요한 핵심 기술이다. 이에 대한 많은 연구가 미국과 일본을 중심으로 이루어져 왔으며, 특히 기기에 의한 객관적인 측정방법들이 다양하게 연구되고 있지만 정확도가 낮다. 따라서 제안된 연구에서는 한우의 근내 지방 초음파 영상에 특징점 추출 알고리즘과 classification 알고리즘을 적용하여 한우의 도체 육질을 예측하였다. 실험 결과 제안하는 방법을 적용하였을 경우, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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