의료용으로 사용되는 초음파 진단장치와 PC간의 인터페이스를 통해서 초음파 의료 영상 정보를 관리할 수 있는 시스템을 구현하였다. 초음파 진단장치와 PC간의 양방향 데이터 전송이 가능하도록 양방향 인터페이스 카드를 하드웨어로 제작하였고, 이에 맞는 통신 프로토콜을 구현하였다. 또한 영상 정보의 데이터 베이스를 구축하기 용이하도록 영상 파일의 형태를 새로이 정의하였으며 진단장치에서 디스플레이되는 영상을 PC에 맞도록 좌표 변환해서 디스플레이할 수 있도록 소프트웨어를 구현하였다. 특히, 초음파 진단장치의 컨벡스(convex)와 섹터(sector)의 의료영상을 PC에서 디스플레이하기 위해 위치지정과 인터폴레이션(interpolation)기법을 적용하였다. 본 시스템의 타당성을 입증하기 위해서 진단장치와 PC에서 디스플레이되는 영상을 서로 비교함으로써 전송시 영상의 좌표변환이 성공적으로 이루어졌음을 증명하였다.
생체내부의 영상진단법 중에 진단시 인체에 무해, 무통하며 실시간 동적 영상을 제공해주는 치명적인 잇점을 갖고 있는 초음파영상 진단장치는 그 내부를 살펴보면 타 의용장치와는 달리 전기.전자공학의 결정체이다. 그러나 X선 CT에 비해 화질이 멀어지고 정량성 결여의 문제점을 안고 있다. 그러나, 소형, 저렴성은 그 이용도를 높혀주고 있으나 화질불량은 화상진단시 숙련을 요구하고 확실한 정보 제공의 장벽이 되고 있다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위한 노력의 일환이 Tissue Characteization이다.
광음향 영상 기술은 광학영상 및 초음파영상 기법을 융합한 영상 기술로 높은 공간 해상도 및 대조도의 영상을 실시간으로 제공이 가능하다. 광음향 영상은 전임상 연구에서 많은 연구가 진행되었으며 최근 광음향 영상의 임상적 응용을 위한 연구에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문은 광음향 영상을 이용한 원발 종양 및 전이 진단 기술 연구 현황에 대해 소개하고 임상적용을 위한 문제점에 대해서 알아보도록 한다.
의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.
초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.
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.
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
초음파 영상 진단 장치에서 획득한 데이터로부터 진단 객체를 추출하기 위한 영상 분할은 질병의 효과적인 진단을 위하여 필수적인 전처리 과정으로 인식되고 있으며, 지금까지 많은 분할 기법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 혈관 초음파 영상의 다양한 응용 및 진단법 개발을 위하여 기초 전처리과정으로서 graph cut 알고리즘에 의한 상호적인 영상분할법을 제시한다. 일반영상 및 혈관 초음파 영상에 대하여 전경(foreground)과 배경(background)의 제약조건을 주고 영상분할 처리하여, 원하는 object에 대한 분할 결과를 얻었다. 향후, 이러한 일련의 처리 과정이 실시간으로 처리되면 새로운 초음파 진단법으로 발전시켜 나갈 수 있을 것으로 사료된다.
지면의 한계 상 다양한 악성종양을 모두 다룰 수가 없어, 주로 상악에 발생하여 골 파괴를 야기하고 있는 증례들의 영상 소견을 소개하고자 한다. 악성종양의 진단 과정에는 보통 CT, MRI, PET/CT 등의 특수 장치들이 필요하지만, 개원의들이 일반 환자들의 진단과 치료 과정에서 흔히 접하게 되는 파노라마 방사선사진을 중심으로 하여, 악성종양들의 병인이나 기본적인 악성종양에 대한 설명 보다는 실제 임상 증례들을 통해 악성종양의 공통된 영상 소견 특징을 찾아보고자 한다.
초음파영상은 갑상선 질병에서 결절성 갑상선 질병을 진단하는 검사로서 결절의 위치, 크기, 개수, 내부 에코 특성에 대한 정보를 제공하여 암의 가능성이 높은 고위험 결절을 선별하며, 세침흡인 검사 시 정확한 유도를 가능하게 한다. 갑상선 결절 중 악성으로 진단되는 경우는 5% 미만이지만 초음파에서 감별진단이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 병리학적으로 갑상선 유두암으로 진단된 증례를 실험 대상으로 하며, 영역을 묘사하는 알고리즘으로 그 질감을 정량화하는 방법으로 질감특징 분석(TFA)를 적용하여 컴퓨터자동진단의 검출 효율을 실험하였다. 초음파영상에서 관심영역을 설정하여 $50{\times}50$ 픽셀 크기, 히스토그램 평활화로 전처리하여 실험영상을 획득하였다. 전체영상 70증례에서 갑상선 유두암의 영상 35증례를 테스트 영상으로 하고, 고유영상 생성의 정상영상 35증례를 학습영상으로 실험하였다. 질감특징 분석 알고리즘을 적용한 실험결과 GLavg, SKEW, UN, ENT 4개 파라미터의 질병 검출 효율이 91~100%로 높게 나타났다. 이는 갑상선 결절 질병을 감별하는 컴퓨터자동진단의 응용을 나타내며, 갑상선 질병의 감별진단에 전처리 자동진단 가능성을 나타낸다. 향후 추가적인 관련 알고리즘의 연구가 계속 진행된다면 갑상선 질병의 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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