• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권1호
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• pp.48-53
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• 2013

몬테카를로 방식은 지금까지 인체 내 흡수선량을 계산하는 가장 정확한 방법으로 알려져 왔고. 이러한 계산 방법을 이용하기 위한 인체 내부의 장기 묘사는 인체 모형 팬텀이 주로 사용되어 왔다. 그러나 최근 Geant4 코드를 사용한 몬테카를로 계산에서는 CT의 DICOM 파일에서 인체의 여러 장기에 대한 자료를 직접 추출하고 시뮬레이션에 필요한 geometry로 변환하여 사용하려는 다양한 노력이 시도되고 있다. 이와 같은 기능은 실제 인체의 해부학적 구조를 그대로 재현하면서 인체 내부의 흡수선량을 정확히 계산 할 수 있도록 한다. 따라서 본 연구에서는 DICOM 파일을 연동한 Geant4을 이용하여 인체 내 흡수선량을 계산하였고, 이를 Gafchromic EBT2 필름을 이용한 측정 선량과 비교함으로써 그 유용성을 확인하고자 하였다. 본 연구에서 시뮬레이션을 이용하여 계산한 선량과 EBT2 필름을 이용한 선속 중심축에서의 측정선량을 비교한 결과 피부표면에서부터 최대선량 깊이까지 선량이 급격하게 변화하는 build up 영역을 제외하고는 오차(difference) 범위가 평균 3.75% 임을 알 수 있었다. 또한 선량의 계산 값을 각 CT slice 별로 출력되도록 하였고, 또 각 slice에서도 복셀 하나하나의 선량 값이 출력되도록 하여 측정하고자 하는 장기별, 기관별 흡수선량을 쉽게 확인 할 수 있도록 하였다. 이처럼 인체 모형 팬텀이 아닌 실제 인체의 image data인 CT DICOM 파일을 이용한 선량계산을 각 slice, voxel 별로 선량 값을 출력하는 방식은 다양한 부위의 정확한 선량계산을 가능하게 하므로 향후 방사선 치료계획 시스템의 선량 계산에 유용할 것이라 생각한다. 또한 현재 사용 중인 여러 에너지 영역에도 적용이 가능하므로 인체 내 방사선의 흡수선량 확인을 위해 유용하게 활용되어질 수 있을 것으로 생각된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.106-117
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• 2003

선진 의료정보시스템은 텍스트 기반 정보를 위한 HL7 표준과 의료 영상 정보를 위한 DICOM 표준을 기반으로 한 HIS(병원정보시스템)/RIS(방사선진단시스템), PACS(의료영상시스템)와 같은 독립적인 시스템이 상호 유기적으로 결합된 형태로 구축된다. 최근 들어 시스템(HIS/RIS, PACS) 상호간의 원활한 정보 교환의 필요성과 환자의 타 병원으로의 이송, 원격진료(Teleradiology) 서비스, 기타 의료 데이터 공유에 대한 필요성이 증가함에 따라 통합의료정보시스템의 개발과 인터넷을 통한 통합검색 및 교환을 위한 적절한 대안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 방안으로 XML을 활용한 통합의료정보시스템을 제안하였다. 기존 문서의 XML화를 위하여 HL7과 DICOM 두 표준에서 제안하는 표준 문서의 특성을 분석하고 이를 기초로 통합 XML DTD를 설계하였다. 시스템 구현은 1)HL7 메시지와 DICOM 파일로부터 관련 데이터에 대한 정보의 추출. 2)통합 DTD를 기반으로 한 XML 문서 인스턴스와 XSL 스타일시트의 생성 및 저장. 3)최종적으로 ASP를 사용한 웹 검색 인터페이스를 구현함으로써 웹상에서 데이터의 공유와 상이한 두 표준간 의료 정보의 교환 및 검색을 위한 통합의료정보 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안한 XML 기반 통합 의료정보 시스템은 의료정보의 통합과 인터넷을 통한 데이터의 교환 및 공유를 가능하게 함으로써 기존 의료정보시스템의 문제점을 해결할 수 있을 것으로 보인다. 또한 XML의 유용성과 확장성으로 기존의 HTML 기반 웹 의료정보 서비스와의 차별화도 기대할 수 있을 것이다.

• 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.

• 대한방사선협회지
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• 제25권1호
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• pp.94-95
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• 1999

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권1호
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• pp.36-41
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• 2015

정위체부방사선수술(SBRT) 환자의 선량분포를 계산하기 위해 전산모사 방식을 이용한 응용프로그램을 개발 하였다. 본 소프트웨어는 최근 이용이 활발하게 증가하고 있는 Geant4를 기반으로 개발 하였다. 환자에 조사하기 위한 광자선 스펙트럼은 이전 연구에서 구한 선형가속기 스펙트럼 자료를 사용하였다. 치료계획시스템과 유사한 조사면을 구현하기 위하여 PrimaryGeneratorAction 클래스에서 MLC 조사면 형태를 반영하도록 하였다. 본 연구에서는 8개 조사면에 대한 계산을 수행하였으며 이 때 갠트리의 각도는 PrimaryGeneratorAction 클래스에서 회전 매트릭스를 사용하여 선원의 위치를 변경하는 방법을 사용하였다. 환자에 대한 물질 자료는 CT의 dicom 파일에서 픽셀 크기, 매트릭스 크기 등의 정보와 픽셀의 HU를 밀도로 변환한 파일을 생성한 다음 이 파일을 이용 환자의 모델링에 이용 하였다. 환자의 물질 구성과 기하학적 자료의 입력에 있어 EGSnrc 코드와의 비교를 통하여 계산의 효율성을 비교하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.303-308
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• 2012

뇌정위 방사선수술의 선량계산을 위해 Geant4 기반의 응용 프로그램을 개발 하였다. 선형가속기에서 발생하는 방사선의 스펙트럼을 입력하기 위하여 사전에 실행하여 구한 스펙트럼에 각 에너지별로 구한 가중치를 곱하여 확률밀도를 구하였다. 이를 누적밀도로 변환하여 입력하도록 하였다. 메신저 클래스를 이용하여 다양한 형태의 MLC 조사면을 설정할 수 있도록 하였다. 갠트리와 테이블의 회전을 모사하기 위하여 rotateX와 rotateY라는 회전행렬을 사용하였다. 월드좌표 속에서 갠트리와 테이블을 정의하여 각각 회전을 구현하였다. 실제 환자의 자료는 CT의 dicom 파일에서 픽셀 크기, 매트릭스 크기 등의 정보와 픽셀의 HU를 밀도로 변환한 파일을 생성한 다음 이 파일을 이용 환자의 모델링에 이용 하였다. 환자의 모델링은 팬텀월드 안에 픽셀의 크기에 해당하는 복셀을 정의하고 이 복셀에 픽셀의 밀도와 이 밀도에 해당하는 물질을 할당해주었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.137-143
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• 2018

넙다리무릎뼈 의료용 디지털 영상 및 통신 표준 영상으로 스테레오리소그래피 파일을 변환하고, 유니그래픽스 캐드프로그램으로 점, 선, 면의 정보들이 존재하는 캐드 모델링을 만들었다. 관절면의 모델링 추출은 유니그래픽스 라피드 스페싱 기능으로 스테레오리소그래피의 가까운 두 점을 선으로 이어주고 그 선들을 이어 면을 만들어 모델링을 완성하였다. 이러한 모델링 추출과정은 관절면 방향에 대한 해부학적 지식을 바탕으로 하였다. 그 결과 넙다리무릎뼈의 관절면에 대해 맞춤형 스페이스 모델링과 솔리드 모델링을 제작할 수 있었다. 이후 흑연소재에 대해 솔리드 모델링을 캠 제어하는 연산 작업을 거쳐 넙다리무릎뼈의 5축 형상 가공을 하였다. 이로써 넙다리무릎뼈의 의료용 디지털 영상 및 통신 표준영상을 이용한 개인 맞춤형 인플란트 모델링 방법이 기술되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.73-79
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• 2019

머리 측두부 디지털 영상 및 통신 표준 영상을 이용한 외이도 길이, 상하 굴곡각도, 내 외경 비율에 따른 음향민감도를 외이도 모델링으로 시뮬레이션하고 측정하였다. 실험은 인간 가청주파수 기준으로 200Hz씩 증가하면서 1 파스칼의 압력으로 일정하게 전달된 주파수를 고막 음향크기로 나타내어 그 측정값들을 선형과 이차곡선 회귀분석으로 나타내었다. 그 결과 외이도 길이는 길수록, 외 내경 둘레의 비율은 높을수록 낮은 주파수에서 빠른 음향적 반응을 나타내었다. 회귀분석을 이용한 메타모델의 음향민감도 상관관계는 외이도 길이가 77%, 외 내경 비율 5%의 영향으로 나타났지만 상하 굴곡각도는 특별한 관계를 나타내지 못하였다. 이로써 인간의 청각음향 민감도는 외이도 길이가 길수록, 외 내경 둘레의 비율 차이가 높을수록 낮은 주파수에서 빠르게 반응하는 인자임을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.167-174
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• 2021

The purpose of this study is to classify TIFF images, PNG images, and JPEG images using deep learning, and to compare the accuracy by verifying the classification performance. The TIFF, PNG, and JPEG images converted from chest X-ray DICOM images were applied to five deep neural network models performed in image recognition and classification to compare classification performance. The data consisted of a total of 4,000 X-ray images, which were converted from DICOM images into 16-bit TIFF images and 8-bit PNG and JPEG images. The learning models are CNN models - VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet121, and EfficientNetB0. The accuracy of the five convolutional neural network models of TIFF images is 99.86%, 99.86%, 99.99%, 100%, and 99.89%. The accuracy of PNG images is 99.88%, 100%, 99.97%, 99.87%, and 100%. The accuracy of JPEG images is 100%, 100%, 99.96%, 99.89%, and 100%. Validation of classification performance using test data showed 100% in accuracy, precision, recall and F1 score. Our classification results show that when DICOM images are converted to TIFF, PNG, and JPEG images and learned through preprocessing, the learning works well in all formats. In medical imaging research using deep learning, the classification performance is not affected by converting DICOM images into any format.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.167-172
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• 2010

최근 병원에서는 전반적으로 의료정보시스템의 전산화가 진행되고 있으며, 시스템 간에 효율적인 정보 교환을 위하여 HL7, DICOM 등의 의료 표준이 존재한다. 그러나 병원별로 이질적으로 구축된 시스템으로 인해 환자의 의료정보의 데이터 구조가 다르므로 서로 다른 병원 간에 정보를 공유하기 어렵다. 본 논문에서는 XML을 기반으로 하여 다양한 의료정보를 단일 구조로 결합하고, 병원마다 독립적으로 관리되고 있는 의료정보시스템을 일괄적으로 관리하는 통합의료정보 시스템을 제안하였다. 따라서 제안 시스템은 타 병원의 내부 시스템에 따라 별도의 구조를 고려하지 않는 효과적인 정보 공유가 가능하다. 이로 인하여 의료기관들은 환자들에게 시간과 비용의 절감과 함께 정확한 진료를 제공할 수 있게 된다.