• 대한영상의학회지
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• 제85권1호
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• pp.147-160
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• 2024

목적 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하기 위한 자기공명영상(MRI) 점수체계를 고안하고, 그 점수체계의 진단능을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하고자 한다. 대상과 방법 복부 MRI 및 수술을 시행한 각각 황색육아종성 담낭염과 벽비후형 담낭암으로 진단된 23명과 35명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 세 명의 영상의학과 의사가 모든 MRI 소견을 분석하였다. 저자들은 이러한 MRI 소견을 이용하여 벽비후형 담낭암으로부터 황색육아종성 담낭염을 감별진단하기 위한 점수체계를 고안하였고 이 점수체계의 진단능을 수신자 운영 특성 곡선의 곡선 하 면적을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하였다. 결과 9가지의 MRI 소견이 두 질환의 감별에 유의미한 차이를 보였다: 미만형 벽 비후(p < 0.001), 점막 균일성(p = 0.002), 벽내 T2 고신호강호(p < 0.001), 점막 당김(p = 0.016), 담낭 결석(p < 0.001), T1 중등도 혹은 고신호강도(p = 0.033), 확산 제한(p = 0.005), 조영증강 패턴(p < 0.001), 조영증강 최고점 시기(p = 0.008). MRI 점수체계는 곡선 하 면적이 0.972로 뛰어난 진단능을 나타내었고 이는 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 유의미하게 높았다. 결론 MRI 점수체계는 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하는 데 있어 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 좋은 진단능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.26-33
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• 2005

의료기기들 중 기능 영상을 보기 위해 이용되는 PET 장치에서 획득된 결과 영상은 선명하지 않기 때문에, 해부학적 구조와 기능 영상을 동시에 보기 위해서는 선명한 영상을 제공하는 CT 와 PET 장치와 하나로 통합하여 영상을 획득하게 되었다. 그래서 한번의 촬영으로 PET/CT 영상을 얻을 수 있게 된 것이다. 서로 다른 특성을 갖는 이미지를 융합하게 되면 보다 정확한 진단을 내리는데 많은 도움을 준다. 본 논문은 CT 영상에서 폐 영역을 반 자동(Semi-Auto)으로 분리한 후 PET 영상에 자동으로 융합하는 방법을 제안한다. 반 자동 폐 영역 분할을 위해 1 차원 신호 처리 기법과 Seeded Region Growing 기법을 사용한다. 수행된 폐 분리 결과는 몸의 해부학적 구조를 보기 위해 사용되는 CT 영상에서 추출한 폐 영역을 기능을 보기 위한 PET 영상에 퓨전 함으로서 진단 전문가가 보다 정확한 진단을 하는데 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기능을 쉽게 구현하고 사용할 수 있도록 시각 프로그래밍 기법을 접목하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.702-704
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• 2024

최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.165-172
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• 2009

최근 ACS에 따르면 여성에게 유방암은 가장 많이 발병하는 암으로서 그 사망자 수도 두 번째로 많은 암이다. 유방 X선 영상의 종괴나 석회 환부는 진단을 위한 가장 중요한 단서로서 알려져 있으므로 유방암의 조기진단을 위하여 디지털 유방 X선 영상을 컴퓨터에서 처리하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 클러스터 지식베이스에 기반을 둔 진단시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 듀얼 OFUN-NET에 두 가지 종류의 특징 데이터를 처리하여 진단결과와 그 가능성을 알려준다. 실세계 의료기관으로부터 수집되고 공개적으로 제공되는 유방 X선 데이터베이스 DDSM으로부터 획득한 종괴와 석회 환부의 데이터를 사용하여 실험한다. 실험결과는 제안된 시스템이 기존의 방법보다 높은 분류 정확도와 유방 X선 영상 진단시스템으로서 전문가의 의사 결정을 도울 수 있는 타당한 결과를 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.159-164
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• 2021

진단용방사선발생장치를 이용한 검사는 영상의학과에서 인체 내 정보를 파악하기 위한 가장 유용한 진단장비 중 하나로 신뢰도가 매우 높다. 이와 같은 이유로, 최근에는 영상의학과 영역의 진단 검사 장비를 이용한 검사 건수가 매년 증가하고 있다. 또한, 검사 건수 증가는 장치의 빠른 노화를 불러일으키고 이로 인해 장치에 대한 정도관리(quality control, QC)의 중요성이 대두된다. 특히, 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리란 검사시작부터 검사가 끝날 때 까지 발생할 수 있는 모든 문제점을 사전에 알아내고 대처하여 신뢰가 확보된 영상을 획득하여 제공하는 과정에 있는 일련의 모든 활동을 의미한다. 이에 본 연구에서는 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리에 대해보고 한다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권1호
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• pp.184-196
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• 2024

목적 인지기능 저하를 진단하기 위해서 자기공명영상을 이용한 영상 소견의 진단능을 평가하였다. 대상과 방법 총 138명의 주관적인 인기지능 저하를 호소하며, MRI 검사를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 이 환자 그룹은 신경정신학적 평가를 통해 알츠하이머군과 비알츠하이머군으로 분류되었다. 우리는 이들의 white matter hyperintensity와 cerebral microbleed를 평가하였으며, Kruskal- Wallis test를 통해 그룹 간의 비교를, receiver operating characteristic (이하 ROC)를 통해 영상학적 소견의 진단능을 평가하였다. 결과 인지기능 정상인 경우와 경도인지장애 환자와 비교해서 알츠하이머 환자에서 엽 혹은 심부 미세출혈이 빈번하게 관찰되었으며, 심한 심부 혹은 뇌실주위, 전체 백질 신호강도 또한 인지기능 정상에 비해서 알츠하이머 환자에서 많이 관찰되었다. 알츠하이머 환자와 다른 환자 그룹(정상 혹은 경도인지장애)을 비교할 때 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우 가장 높은 진단능을 보였다(area under the ROC curve = 0.702[95% 신뢰구간: 0.599-0.806], p < 0.001). 결론 자기공명영상에서 확인한 영상 소견을 바탕으로 인지기능 저하의 진단능을 평가하였다. 인지기능 저하의 진단에 있어서 엽미세출혈과 뇌실주위 뇌백질 신호강도 증가가 같이 존재하는 경우에 높은 진단능을 보였으며, 이러한 소견을 바탕으로 인지기능 저하를 진단하는 데 있어 영상 소견이 도움을 줄 수 있을 것이라는 가능성을 보여주었다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 1998

본연구는 서울대학교 치과병원 구강진단과 악안면 동통진료실에 내원한 환자 중 임상적 검사에 의해 악관절 내장증으로 진단된 총 32명 53개의 측두하악 관절을 대상으로 악관절 조영술이나 자기공명영상을 실시하여 임상적 진단의 정확도를 알아보고 향후 이 결과를 적절히 활용하여 정확한 적응증의 설정에 도움을 주고자 시행되었다. 각 악관절을 임상적 검사, 조영술 및 자기공명영상 검사를 기준으로 정상, 정복성 관절원판 변위, 비정복성 관절원판 변위, 퇴행성 관절 질환을 동반한 정복성 관절원판 변위, 퇴행성 관절 질환을 동반한 비정복성 관절원판 변위로 구분하였다. 이상의 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 악관절 내장증으로 내원한 환자 32명, 총 53개 관절중, 정상인 경우가 5예, 정복성 관절원판 변위인 경우가 33예, 비정복성 관절원판 변위인 경우가 14예, 퇴행성 관절 질환을 동반한 정복성 관절원판변위인 경우가 1예이었고, 퇴행성 관절 질환을 동반한 비정복성 관절원판 변위인 경우는 없었다. 2. 악관절 조영술 검사를 시행한 35개의 관절중 임상적 검사와 일치하는 경우는 32개로 그 일치율은 91.1%이었으며, 자기공명영상 검사를 시행한 28개의 관절중 임상적 검사와 일치하는 경우는 20개로 그 일치율은 71.4%이었다. 3. 악관절 조영술 및 자기공명영상 검사를 동시에 시행한 10개 관절중 악관절 조영술 및 자기공명영상검사가 일치하는 경우는 9개이었으며 이중 8개 결과는 임상적 진단과 일치되는 소견을 보였다. 임상적 검사는 악관절 내장증의 진단에 유용한 방법임이 확인되었다. 그러나 임상적으로는 정상으로 진단되었지만 주관적인 증상을 가진 환자에게는 자기공명영상 검사와 악관절조영술 검사 등의 영상진단술식이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.713-720
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• 2015

모바일 환경이 널리 확산되면서 최근 의료진단시스템은 기존 시스템의 지역적 한계를 넘어 시공간의 제약을 받지 않고 제공되고 있다. 또한 무선 인터넷 기술과 모바일 이동 통신 기술이 의료 기술과 융합하며 빠르게 보급되어 발전하고 있다. 의료 서비스 이용자는 다양한 종류의 무선 단말기를 이용하여 이동 중 무선망을 통해 의료 서비스를 제공 받을 수 있다. 본 논문에서는 병원 의료영상 진단 정보를 병원내의 시공간을 벗어나 전송, 검색 및 갱신할 수 있는 의료 진단 정보 시스템을 구현하고 평가하였다. DICOM CT영상과 JPEG 2000 CT압축영상의 비교를 통하여 임상적으로 적합한 영상인지를 t-test를 실시하여 통계적으로 평가한 결과 DICOM CT영상의 경우 평균 평가 값이 비교적 임상적 진단에 적합한 영상임을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.96-102
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• 2011

본 연구에서는 현대인의 대표적 발 질환 중 하나인 무지외반증의 증상정도 자동 분류 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하였다. 무지외반증의 치료 및 수술을 위한 기존 아날로그적 진단법이 아닌 디지털 영상처리기법을 사용함으로써 효과적인 자동화 진단법을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 각각 정상인과 무지외반증 환자의 X-Ray 영상을 이용하였다. 우선 정상인의 X-Ray 영상에 정상 각도를 오버랩과 애드 방법을 통하여 기준각도를 표시한 후, 윤곽선 검출 알고리즘인 로버츠 필터와 세선화 작업을 거쳐 통칭 정상인 기준 영상을 만들었다. 그리고 진단할 환자의 X-Ray 영상에 윤곽선 검출 알고리즘인 소벨 필터를 거쳐 환자 영상을 만들어 앞서 언급한 정상인 기준 영상과 오버랩과 애드 방법을 통하여 디스플레이 출력 영상을 구현하였다. 디스플레이 출력 영상을 이용하여 무지외반증 진단 각도를 측정하여 화면에 디스플레이 함으로써 기존의 아날로그적 진단법에서 탈피한 디지털적 영상처리 진단법을 제시하였으며 그 실용성과 타 정형외적 질환의 응용성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.465-467
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• 2019

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.