• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2021

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.45-46
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• 2021

의료영상이란 의료영상장비로부터 DICOM이라는 의료영상표준에 따라 저장되며, 의료영상관리 시스템인 PACS를 통해 관리된다. 이러한, 의료영상장비 ICT기술이 융합되어 급격하게 발전되고 있으며 다양한 의료영상장치가 개발되어지고 있다. 하지만, 기술력은 높아지고 있으나 개발된 의료영상장비로부터 촬영된 영상품질관리에 대한 문제점이 제기되고 있다. 이와 관련하여 다기관의 의료영상장비 개발과 해당 기기로부터 수집된 의료영상에 대한 품질을 관리할 필요성이 증가하고 있다. 따라서 코로나 19와 같은 상황에서 의료기기 개발 지원과 관리를 비대면 관리서비스 시스템 개발과 의료영상장치 개발 정도를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상에 대한 품질까지 모니터링하여 및 개선 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.291-292
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• 2019

본 논문은 의료영상을 기반으로 근감소증의 정량적 평가를 위한 특화된 분석 소프트웨어에 대하여 기술한다. 특히, 제안한 분석 소프트웨어는 복부 CT영상에서 근감소증 영상분석에 중요한 인자인 근육, 피하지방 그리고 내장지방의 영역을 반자동 방식으로 세그멘테이션하여 정량화 할 수 있다. 또한 각각의 영역별 레이블링 영상을 다양한 포맷으로 생성할 수 있다. 분석 소프트웨어는 근감소증의 진단 및 정량적 평가를 정의하는 출발점이 될 것으로 기대하고 있으며, 다양한 질환에 대해 분석에 적용이 가능하다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.35-42
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• 2014

Heart related special images are classified as Cardiac US, XA, CT, MRI. Several Problem is caused by image compression, control and medical support point, so most big hospitals have created a Cadiac PACS differentially in past years. For this reason, create a conflict in inner colleague and patient, protector that result from 2 data processing server operating independently in 1 medical center area. For this reason, we sugges an alternative model of best medical control process together with understand the current situation on medical facility.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제64권5호
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• pp.247-250
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• 2021

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권12호
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• pp.6169-6173
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• 2012

Infection by human papillomavirus (HPV) is one of common sexually transmitted diseases leading to cervical cancer. Evaluation of parental knowledge and attitudes toward HPV were aims of present study to provide an appropriate method to decrease burden of this infection on society. During this study, 358 parents were assessed for knowledge about HPV and its related disorders. Some 76% of parents had no information about HPV infection and among the informed parents 36% had obtained their information via internet and others from studying medical resources. The average score of mothers information about HPV infection was higher than that of fathers, and also educational level and age had significant impact on knowledge of parents about HPV. Parent knowledge about the hazards of HPV was higher than their knowledge about modes of transmission. Lack of awareness about HPV infection was high in this study, underlining the urgency of education among all adult people in our society.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.515-516
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• 2018

본 논문은 의료 영상을 기반으로 중재시술을 위한 네비게이션 시스템을 제안한다. 네비게이션 시스템은 의료영상을 기반으로 로드맵을 제공하며, 병변지역까지의 최단경로를 A-start 알고리즘을 이용하여 네비게이션 서비스를 제공한다. 또한 카테터의 추적은 자기장 추적방법을 채택한 Aurora 시스템에 의해 실시간으로 모니터링 한다. 끝으로 뇌질환 팬텀을 통해 제안한 시스템의 제공하는 서비스 수행 결과를 보인다. 향후 수술 적용 범위를 넓혀 다양한 질환에 적용시키고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.546-548
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• 2023

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.