본 논문에서는 각종 단층 촬영 의료영상 장비로 촬영한 2차원 단면화상 데이터들을 차원 재구성 알고리즘을 사용하여 3차원 영상으로 재구성한 다음, 웹 서버의 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 인터넷 가상현실 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)로 표현된 3차원 의료영상을 비롯한 각종 의료영상 정보를 웹브라우저를 사용하여 검색해 볼 수 있는 의료영상정보시스템(Medical Image Information System)에 관하여 기술한다. 본 연구를 통하여 개발한 의료영상정보시스템에서는 단층 촬영된 2차원 단면화상을 처리한 다음, 3차원 의료 영상을 생성하기 위하여 표면기반 랜더링 방법(Surface-based Rendering Method)을 사용하였다. 인터넷을 통하여 전송되는 영상파일의 크기를 줄이기 위하여 삼각형 매쉬(Triangle Meshes)을 이루는 다각형의 개수를 줄이는 알고리즘을 사용하며, 3차원 의료영상 데이터의 크기를 약 50%이상 줄일 수 있다. 아울러, 3차원 영상 데이터 파일을 압축을 하게 되면 파일의 크기를 80%이상 줄일 수 가 있으므로 웹상에서 신속하게 3차원 의료영상 데이터를 검색할 수 있고, 의료영상을 VRML을 사용하여 표현하므로 고성능의 그래픽 카드가 없는 일반 PC에서도 인터넷을 통하여 디스플레이 할 수 있다. 또한, CGI(Common Gateway Interface)방식을 사용하여 서버의 데이터베이스에 저장되어 있는 CT(Computerized Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)등의 단층 촬영 장비로 촬영한 다양한 종류의 디지털 의료영상을 사용자에게 의료영상정보시스템을 통하여 2차원 단면화상 또는 3차원 영상으로 표현하여 보여주고, 환자에 관한 각종 정보와 진단정보 등을 신속하게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 의료영상정보시스템은 초고속 정보통신 망을 통하여 원격의료시스템을 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
Deep learning based methods achieve state-of-the-art accuracy, however, they typically rely on supervised training with large labeled datasets. It is known in many medical applications that labeling medical images requires significant expertise and much time, and typical hand-tuned approaches for data augmentation fail to capture the complex variations in such images. This paper proposes a 3D image augmentation method to overcome these difficulties. It allows us to enrich diversity of training data samples that is essential in medical image segmentation tasks, thus reducing the data overfitting problem caused by the fact the scale of medical image dataset is typically smaller. Our numerical experiments demonstrate that the proposed approach provides significant improvements over state-of-the-art methods for 3D medical image segmentation.
의료 IT 기술 발전과 함께 의료 디지털 도서관, 3D PACS, 3D 의료진단기기 등의 헬스케어 정보 관리 기술이 급격히 발전되면서 이에 대한 보안 이슈가 제기되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 정보 관리 시스템에서 3D 의료영상 데이터의 저작권 보호, 인증, 인덱싱 및 진단 정보 은닉 등을 위한 다중 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 POCS 워터마킹 기반으로 의료진의 디지털 서명 및 정보 검색 인덱싱을 위한 강인한 워터마크를 꼭지점 정규곡률 분포에 삽입하고, 진단 정보와 인증 기준 메시지를 위한 연약한 워터마크를 꼭지점 거리 차이에 삽입한다. 이 때 강인성, 연약성 및 비가시성에 대한 각각의 볼록 집합들을 설계한 다음, 3D 의료영상 데이터들을 이들 집합으로 반복 투영함으로써 다중 워터마크를 삽입한다. 실험 결과부터 제안한 기법이 다양한 3D 기하학 및 메쉬 변형에 대한 강인성과 연약성을 모두 만족함을 확인하였다.
In this paper, the multi-channel high speed data acquisition system is implemented. This high speed signal processing system for 3-D image display is applicable to the manipulation of a medical image processing, multimedia data and various fields of digital image processing. In order to convert the analog signal into digital one, A/D conversion circuit is designed. PCI interface method is designed and implemented, which is capable of transmission a large amount of data to computer. In order to, especially, channel extendibility of images acquisition, bus communication method is selected. By using this bus method, we can interface each module effectively. In this paper, 32-channel A/D conversion and PCI interface system for 3-dimensional and real-time display of the retina image is developed. The 32-channel image acquisition system and high speed data transmission system developed in this paper is applicable to not only medical image processing as 3-D representation of retina image but also various fields of industrial image processing in which the multi-point realtime image acquisition system is needed.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
의료 정보의 상호운용성 향상을 위해서 Health level 7은 의료 정보 교환을 위한 차세대 체계인 Fast health interoperability resource (FHIR)를 개발하였다. 그러나, 이를 이용하여 임상 정보를 포함한 3차원 의료 영상을 교환하려는 시도는 없어 새로운 방법을 제시하고자 한다. CT 영상에서 만들어진 3차원 의료 영상을 javascript object notation (JSON) 형식으로 전환하고, 임상 정보를 추가하였다. 우리는 시험용 FHIR 서버를 만들고, 클라이언트는 postman을 사용하였다. 생성된 JSON 파일은 body에 첨부하여 전송되었다. JSON 형식으로 전송된 3차원 의료 영상은 웹 브라우저를 통해서 볼 수 있었고, 원시 코드를 확인하여 동봉된 임상 정보를 볼 수 있었다. 우리는 3차원 의료 영상 교환을 최초로 시행하였다. 이 방법을 적용한 앱이나 FHIR 리소스 개발을 위해 추가적인 연구가 필요할 것이다.
Visualization of three dimensional medical images has been studied in many ways. For CT and MRI data, 3D rendering schemes are commercially available and widly used. However visualization of ultrasonic 3D data is not popular yet, even though its potentional in medical diagnosis seems very high. In this paper we try to visualize 3D ultrasonic data. The basic method is adopted from the volume rendering technique. Based on the characteristics of the ultrasonic images, 3D visualization algorithm is developed and applied for the 3D image set of a dog heart.
최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.
Custom medical treatment is being widely adapted to lots of medical applications. A technology for 3D modeling is strongly required to fabricate medical implants for individual patient. Needs on true 3D CAD data of a patient is strongly required for tissue engineering and human body simulations. Medical imaging devices show human inner section and 3D volume rendering images of human organs. CT or MRI is one of the popular imaging devices for that use. However, those image data is not sufficient to use for medical fabrication or simulation. This paper mainly deals how to generate 3D geometry data from those medical images. A new image processing technology is introduced to reconstruct 3D geometry of a human body vacancy from the medical images. Then a surface geometry data is reconstructed by using Marching cube algorithm. Resulting CAD data is a custom 3D geometry data of human vacancy. This paper introduces a novel 3D reconstruction process and shows some typical examples with implemented software.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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