본 논문은 의료영상을 데이터베이스화 시켜 그것을 영구적으로 보관할 수 있는 시스템 개발이다. 즉, 정형외과의 관절경을 이용한 수술이나 진단 시 수집되는 영상 자료를 데이터베이스화하여 복수의 적용 업무나 응용프로그램이 데이터를 공유할 수 있도록 하며, 동일한 자료의 중복을 피하고 검색과 갱신이 효율적으로 되도록 데이터를 관리하는 시스템이다. 본 시스템은 다섯 가지 구성요소로 이루어져 있다. 즉, 내시경으로부터 영상자료를 받는 입력모듈, 입력받은 영상자료를 저장하는 모듈, 환자의 진료내역 및 영상자료를 저장하는 데이터베이스 설계 및 구현, 사용하기 편리한 인터페이스 설계 및 구현, 간단하고 편리한 데이터 검색을 위한 엔진 등이다. 시스템의 특징은 다음과 같다. DirectShow를 이용한 영상 캡쳐 프로그램은 어떤 영상 캡쳐 보드와 호환이 가능하다. 영상 캡쳐 알고리즘을 공용 모듈로 만들었기 때문에 인터넷상에서 비디오. 오디오 컨텐츠를 개발할 때 작업효율을 높일 수 있다.
Gompertz modeling은 고령화 사회에 접어들기 시작하며 노령인구 예측에 성공적인 결과를 보여줌으로써 최근 많은 주목을 받고 있다. 또한 항암 치료제의 독성으로 인해 발생할 수 있는 부작용을 미연에 방지하고자 보다 효과적인 치료제의 사용에 관한 의료 생체분야에서 활발한 개발이 시도되어 왔으나 전임상 및 임상실험으로의 응용이 가능한 모델링은 극히 제한적이며, 모델링의 검증을 위한 생체실험의 분석 시스템의 최적화가 힘들다는 한계가 있다. 본 논문에서는 Gompertz modeling을 응용하여 새로운 겸형적혈구의 약물유출 예측시스템을 개발하고, 여기된 광증감제의 겸형적혈구 부착을 통해 효과적인 약물유출 제어방법을 ex-vivo 실험을 통해 검증하여 최적화된 예측 시스템의 결과를 비교 분석 할 수 있었다. 따라서 이와 같이 최적화된 Gompertz modeling을 이용한 새로운 약물전달 시스템이 항암치료에 반영된다면 부작용에 기인한 환자들의 신체적 고통과 치료를 위한 경제적 부담을 경감시키는 효과를 유도하며, 나아가 항암 치료제의 정확한 전달률을 증가시켜 보다 효과적인 항암치료를 기대할 수 있다.
최근 IT+BT 융합 기술로 건강관리 및 응급의료 등을 위하여 U-헬스케어 단말 장치가 개발되고 상품화가 되고 있다. 이 단말기에서 측정하는 생체 신호들은 심전도, 체온, 산소포화도, 심박수, 호흡 등이며, 특히 이들 신호 중에 광용적맥파(PPG) 신호는 산소포화도와 심박수, 말초혈관 탄성도 등을 측정함에 있어 매우 중요한 신호이다. 그러나 이 PPG 신호는 환자 또는 사용자의 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 영향에 의해 그 정밀도가 저하된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 동잡음을 제거하기 위한 광변조 기법과 ICA 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 분석하기 위해 다양한 잡음을 인위적으로 가하여 실험하였으며, 실험 결과를 분석한 결과에서 제안된 기법이 기존의 적응 필터법 보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
임상 의료 분야에서 질병 진단 및 치료를 위해서는 분자 수준(프로틴, DNA 등)의 크기 뿐만 아니라, 세포 수준에 대한 분석이 필요하다. 많은 경우 실험 샘플이 시간에 따라 변질되기 때문에 정확한 분석을 위해서는 빠른 분석과 실시간 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 나노 마이크로 크기의 세포내 단백질이나 DNA의 변화 과정 등을 촬영할 수 있는 3차원 형광 관측 장치를 제작하고 이로부터 얻은 형광 이미지를 실시간 통합 관리 및 분석하기 위한 서버 클라이언트 기반의 형광 이미지 분석 시스템을 구축하였다. 시스템은 형광 관측 장치와 소프트웨어 그리고 형광 이미지를 실시간으로 분석할 수 있는 모바일 프로그램으로 구성된다. 개발된 시스템은 의료인이 시공간의 제약 없이 응급환자의 샘플에서 획득한 형광이미지를 실시간으로 전송받아 분석 및 진단을 내릴 수 있도록 해 주므로 유비쿼터스 헬스 구현에 활용할 수 있다.
Kim, Dowon;Kim, Minkyu;Kim, Yoon;Han, Seon-Sook;Heo, Jungwon;Choi, Hyun-Soo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권12호
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pp.69-76
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2022
본 논문에서는 MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care) v2.0 데이터를 이용한 시계열 데이터의 정제 및 가공 방법을 제안한다. 더불어 해당 가공법을 기반으로 정제한 데이터셋을 활용하여 구축한 기계학습 기반의 욕창 조기 경보 시스템을 통해 해당 가공 방법의 유의성을 검증하였다. 구현된 욕창 조기 경보 시스템은 병변이 발생하기 전 12, 24시간에 미리 의료진에게 경보를 주는 시스템이다. 전자의무기록(Electronic Medical Record; EMR) 시스템과 연동하여 실시간으로 환자의 욕창 발생 위험도를 의료진에게 알려 중환자 의사결정을 지원하고, 나아가 효율적인 의료 자원 배분을 가능하게 한다. 여러 기계학습 모델 중 GRU 모델을 사용하였을 때, AUROC 평가지표를 기준으로 발생 전 12시간이 0.831, 24시간이 0.822로 가장 좋은 성능을 보였다.
흉부 X-ray 영상은 폐와 심장을 검사하는 방사선 검사이며 특히, 폐 질환을 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 흉부 X-ray의 품질은 의사의 진단에 영향을 줄 수 있으므로 품질을 평가하는 과정이 필수적으로 거쳐야 하는데, 이 과정은 영상의학과 전문의의 주관이 개입될 수 있고, 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 이러한 품질평가는 X-ray 영상의 특징과 사용 목적에 따라 일반적인 품질평가와는 다른 평가 요소가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상에서 검출되는 장기의 해상도, ,해부학적인 구조, 균형 등을 고려하여 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 적용하여 품질요소를 5가지(인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과상태)로 나누고 이를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 수작업으로 품질평가를 진행하는 본래의 방식 대비 소요 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 X-ray를 이용한 학습 모델 개발에 높은 품질의 학습데이터를 선별하는 과정에도 사용될 수 있다.
최근 COVID-19의 변종으로 다시금 확진자의 수가 증가하고 있다. 특히 빠르게 증가하는 확산을 막기 위해 격리를 권고하는데, 타인과의 접촉을 최소한으로 하는 등의 환경을 제어하여 안전성을 높일 수 있기 때문이다. 그뿐만 아니라 특정 조건에 따라 면회가 금지되는 등 보호자의 입장에서 환자의 상태를 확인할 수 없을 때가 종종 있다. 이때 병원에서 사용되는 의료용 가스인 산소, 이산화탄소의 농도와 온습도, 알코올의 센서 데이터값을 지그비 무선통신 기술을 활용하여 원격으로 데이터 수집 후 전처리 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하고 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 관리되고 있는 환경에 대한 데이터를 병원 측에서 확인 후 피드백이 가능하게 설계하고 더 나아가 보호자들에게도 신뢰성을 줄 수 있는 시각화 시스템인 환경 모니터링 시스템을 제안한다.
전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.
노인에서 $H_2$-RA의 복용과 위암간의 관련성을 밝히기 위한 코호트 내 환자-대조군 연구를 수행하였다. 연구 모집단은 공무원 및 사립학교 교직원을 대상으로 하는 의료보험 관리공단의 피보험자 및 피부양자로서 부산지역에 거주하는 65세 이상의 노인들을 대상으로 구축된 한국노인약물역학코호트의 구성원 중에서 교란변수에 대한 정보 획득을 위해 실시한 설문조사에서 응답한 사람들로 구성된 코호트이었다. $H_2$-RA폭로군은 1993년 1월 1일부터 1994년 12월 31일 사이에 코호트 대상자들이 병원에서 약물을 처방 받아 청구한 자료를 바탕으로 구축한 약물처방 데이터베이스에서 1회 이상 $H_2$-RA를 처방 받은 사람들도 정의하였다. 환자군 76명은 코호트의 위암 환자 확진을 위한 병원방문 조사 자료, 중앙 암등록 자료, 부산 지역 암등록 자료를 이용하여 확인되었다. 대조군은 환자군 확인방법과 동일한 방법을 이용하여 확인하였을 때 암으로 진단받은 병력이 없는 코호트 대상자들 중에서 환자군의 출생 년도와 성별에 따라 1:4의 비율로 개별 짝짓기를 실시하여 뽑은 304명이었다. 잠재적 인 교란변수에 대한 정보는 설문조사를 통해 수집하였다. 조건부 로지스틱 회귀모델을 이용하여 교란변수의 영향을 통제한 상태에서 구한 $H_2$-RA 복용과 위암 발생간의 관련성을 대응비와 95% 신뢰구간으로 제시하였다. 그 결과, 위궤양 증상 여부, 약물 복용력, 체질량 지수의 영향을 통제한 상태에서 $H_2$-RA의 복용은 위암 발생의 위험을 4.6배 증가시키는 것으로 관찰되었다. $H_2$-RA를 7일 이내로 사용한 군은 $H_2$-RA를 사용하지 않은 군에 비해 위암 발생의 위험이 4.6배 증가하는 것으로 관찰되었고 7일 이상 사용한 군은 2.3배 증가하는 것으로 관찰되었다. 투여 경로별로 나누어 보았을 때에는 경구로 투여한 경우에서 유의한 위험 수준의 상승을 관찰하지 못한 반면에 주사로 투여한 경우에서 위험이 4.4배 증가하는 것으로 관찰되었고, 주사와 경구의 두 가지 경로 모두로 $H_2$-RA를 투여 받은 경우 그 위험은 더욱 상승하는 것으로 관찰되었다.시메티딘, 라니티딘, 파모티딘 등의 개별 성분명 별로 위암 발생의 위험에 대한 차이는 관찰되지 않았다. 결론적으로 $H_2$-RA를 사용한 노인에서 사용하지 않은 노인에서 비해 위암 발생의 위험이 더 높아진다는 결론을 얻었으며, 이는 $H_2$-RA투여로 인해 위내에 발생한 무위산증(achlorhydria)이 위암 발생의 위험을 높일 것이라는 기존의 가설을 뒷받침하는 결론이라고 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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