• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.51-56
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• 2009

목적 : Small-scalled PACS, Pc-based PACS로 표현되는 MicroPACS 시스템 구축에 대한 관심도가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. MicroPACS 시스템은 PACS를 작은 규모에서 사용할 수 있도록 구성해놓은 것이고, 이 시스템을 구성하기 위해서는 DICOM viewer나 연결프로그램 등이 필요하다. 이것은 공개소스프로그램(Open Source Program)을 통해서 어느 누구나 쉽게 무료로 다운로드를 받을 수 있게 되어있다. 본 논문은 Open source program으로 MicroPACS를 직접 구성해보았고, 저장매체로서의 활용가치를 측정하기위하여 성능, 안정성 측면에서 기존의 광 저장매체(CD, DVDRAM)와 비교 분석하였다. 실험재료 및 방법 : 1. 소형 PACS를 구축하기 위해서 먼저 다음 기준에 맞는 DICOM Server Software를 검색한다. (1) 윈도우체제에서 사용가능할 것. (2) Free ware일 것. (3) PET/CT scanner와 호환되어야 할 것. (4) 사용하기 쉬워야 할 것. (5) 저장의 한계가 없어야 할 것. 2. (1) MicroPACS의 성능을 평가하기 위해 환자 1명의 Data ($^{18}F$-FDG Torso PET/CT)를 현재 Back-up장치로 쓰이는 광 저장매체(CD, DVD-RAM)와 MicroPACS에 저장하는데 소요되는 시간(Back up time)과 workstation으로 복구되기까지의 시간(Retrieval time)을 비교해 보았다. (2) PET/CT 검사를 시행했던 환자 1명의 병록번호와 검사 시행날짜를 핵의학과 직원 7명을 대상으로 알려주고 Data를 찾는데 소요되는 시간을 MicroPACS와 광 저장매체(CD, DVD-RAM)에서 각각 측정하여 비교하였다. 3. 기존의 백업장치로 쓰였던 CD들 중에서 2004년부터 2006년까지 500장을 무작위로 뽑아서 loading을 하였고 그중에서 얼마만큼의 에러가 발생하였는지를 측정하여 MicroPACS의 안정성을 비교평가하였다. 결과 : 1. Server와 DICOM viewer 기능을 갖춘 11개의 open source software 중에서 Conquest DICOM Server를 선택하였다. 2. (1) Backup과 Retrieval 시간 비교(단위 : 분)는 다음과 같다; DVD-RAM(5.13,2.26)/Conquest DICOM Server (1.49,1.19) by GE DSTE (p<0.001), CD (6.12,3.61)/Conquest (0.82,2.23) by GE DLS (p<0.001), CD (5.88,3.25)/Conquest (1.05,2.06) by SIEMENS. (2) CD ($156{\pm}46$초), DVD-RAM ($115{\pm}21$초) and Conquest DICOM Server ($13{\pm}6$초). 3. 1년간 MicroPACS에서의 데이터손실은 없었으며(0%), 500장의 CD 중에서 14개(2.8%)가 Loading하는데 실패하였다. 결론 : 현재 많은 병원에서 도입되고 있는 Full PACS를 open source software를 통하여 소규모의 PACS로 재현해 보았고, 그 결과 가능하다는 결론이 나왔다. 데이터 저장의 유용성을 평가한 결과에서 MicroPACS를 이용하는 것이 기존의 광저장매체를 사용하는 것보다 효율적이고 작업속도가 향상 된다는 것을 확인할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제22권2호
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• pp.97-103
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• 2010

목 적: 상이한 치료장비를 이용하여 동일 부위에 중복하여 방사선치료 시 전산화치료계획장치간에 호환이 되지 않아 정상조직(Normal Tissue)의 총 흡수선량에 대한 평가의 한계점이 있다. 본 연구에서는 토모테라피(Tomotherapy)와 선형가속기(Linear accelerator)를 이용하여 동일 부위를 중복 치료할 때 환자가 받는 선량을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형팬텀(Anthropomorphic Phantom)을 대상으로 종양 및 정상조직을 묘사하여 선형가속기 치료계획장치 (Pinnacle 8.0: RTP)로 종양에 45 Gy 선량을 처방하고, 토모테라피 치료계획장치에서 종양에 15 Gy 선량을 처방하여 치료계획을 수립하였다. 토모테라피에서 수립된 치료계획을 통합가능 치료계획장치(Oncentra: RTP)에 전송한 후 동일한 조건으로 토모테라피 치료계획을 재현한 후 선형가속기에서 치료한 45 Gy를 합하여 총 선량 60 Gy의 치료계획을 구현하였다. 흡수선량 평가를 위해 두 개의 방사선 치료계획장치에서 얻어진 흡수선량(최소, 최대, 평균 선량) 및 관심 선량체적에 대해 서로 합(Total)한 값과 하나로 통합(Integration)하여 얻어진 값을 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 본원에서 치료받은 환자 중 선형가속기와 토모테라피로 동일 부위에 치료 받은 5명(두경부 2명, 복부 1명, 골반부 2명)에 대하여 동일한 방법으로 종양 및 정상 조직의 흡수선량을 비교 분석하였다. 결 과: 인체모형팬텀에서 하나로 통합하여 얻어진 값과 서로 합한 값의 비교에서 최소선량은 비장(Spleen, 12.4%), 최대선량은 소장(Small bowl, 10.2%)과 척수(Spinal cord, 5.8%)에서 큰 차이를 나타냈다. 두경부 환자의 경우 최소선량은 구강(Oral cavity, 20.3%), 오른쪽 수정체(Rt lens, 7.7%)에서 큰 차이를 나타냈으며, 최대선량은 척수(22.5%), 뇌간(Brain stem; 12.0%), 시 신경교차(Optic chiasm; 8.9%), 오른쪽 수정체(11.5%), 하악골(Mandible bone, 8.1%), 뇌하수체(Pituitary gland, 6.2%)에서 뚜렷한 차이가 나타났다. 복부 환자의 경우 최대선량은 왼쪽 신장(Lt kidney, 20.3%), 위(Stomach, 8.1%)에서 큰 차이가 나타났고, 골반 부위 환자의 경우 최소 선량은 방광(Bladder, 15.2%), 최대선량은 소장(5.6%), 방광(5.5%)에서 큰 차이를 나타냈다. 또한 동일 부위 방사선치료계획 시 정량화되지 못했던 신장의 20 Gy를 받은 체적($V_{20}$)에서 37%, 간(Liver)의 25 Gy를 받은 체적($V_{25}$)에서 23%가 선량체적히스토그램(DVH)에서 나타났다. 결 론: 하나로 통합하여 얻어진 값과 서로 합한 값의 비교에서 최소선량은 높게, 최대선량은 낮게, 평균선량은 동일한 값으로 나타났다. 또한 관심장기의 선량 체적($V_{20}$)보다 낮은 선량을 처방했을 때 구현하지 못했던 종양 및 정상조직의 흡수선량에 대하여 평가를 할 수 있었다. 향후 상이한 치료 장치들을 이용한 동일 부위 치료 시 흡수선량의 통합 평가뿐만 아닌 정확한 선량분포를 구현할 수 있는 치료계획장치의 개발이 요구되어지며, 이에 관련된 연구가 진행되어져야 한다.