의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 의료영상 진단검사는 간 질환의 진단을 위해 실제 임상에서 사용하고 있는 중요한 검사 방법이며 의료영상을 기반으로 한 정량분석 소프트웨어 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 간 질환을 정량화 하는 방법 가운데 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수를 이용하여 간질환에 대한 정량적 평가를 진행한 결과 간 결절 점수와 간세포 이질성 점수에 따른 간 질환 중증도의 상관관계가 증명되었으나 많은 문제점이 제기되었다. 의료영상에는 서로 상반되는 의료영상조건들을 가지고 있기 때문에 의료영상조건에 따른 영상처리 기술들이 필요하였으며 간 결절 점수와 간 세포 이질성 점수는 수식에 의한 계산법을 기반으로 산출하기 때문에 수식 결과에 대한 검증 과정이 필요하였다. 따라서, 본 연구는 기존의 문제점을 해결하기 위해 의료영상에 따른 의료영상처리 기술을 자동화 할 수 있도록 개발하였으며 간염, 간질환, 간 경변등 간 질환 중증도에 따른 정량적인 분석을 수행할 뿐만 아니라 분석 결과에 대한 리포트 결과까지 제공함으로써 간 질환을 진단하기 위한 정량적인 진단 지표가 될 수 있는 소프트웨어 기반의 간 질환 진단 기술을 제안하고자 한다.
현재 병원 및 의원에서는 GOT, GPT 등의 간 질환 진단시약을 사용하고 있다. 하지만 이것들은 특이성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 또한 초기 염증 및 급성간염 진단에 있어서는 유용할 지 모르나 만성간염, 간경변, 간암에 있어서는 수치가 정상으로 나타나는 경우도 있어 오진 및 의료분쟁의 원인이 되기도 하
는 등의 치명적인 오류를 안고 있다. 이렇듯 간의 초기 염증 및 급성간염 진단만 가능하던 현재의 간질환 진단시약이 가지고 있는 문제점을 해결하여 만성간염, 간경변, 간암 등까지도 확실하게 구별할 수 있음은 물론 간질환의 진행상태까지도 판단할 수 있는 세계 유일의 제품을 개발하게 되었다. 이는 간경변, 간암의 경우 9 6 %의 높은 판정비율을 나타낸다.
신업플라즈마에서는 라디컬 밀도와 플라즈마 변수를 독립적으로 제어하기 위해어 펄스파워 소스를 사용하고 있다. 펄스플라즈마에서는 플라즈마 상태가 매우 빨리 변한다. 따라서 고시간 분해능으로 플라즈마를 진단하는 방법이 필요하다. 고전적인 단일 랑뮤어 탐침법을 이용하여 펄스 플라즈마를 진단할 경우 수시간 정도의 매우 오랜 시간이 걸리지만 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면 수 마이크로 초의 고시간 분해능을 가지면서 수 초내로 측정이 가능하다. 기본 원리는 부유고조화파를 이용하며 고시간 분해능으로 얻기 위해서는 측정된 전류를 인가한 주파수의 주기 단위로 분할하고, 마이크로 시간 단위로 분할된 데이터를 각각 Fourier Transform 하여 전자온도와 밀도를 얻는다. 이 방법을 이용하여 구한 플라즈마 변수 값들은 랑뮤어 방법으로 구한 것과 비교하여 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다.
간 질환은 다양한 원인에 의해서 이환되며 초기에는 이상증세가 나타나지 않아 조기 진단이 어려운 질병이다. 특히, 간 질환이 진행될수록 이상증세가 빈번히 나타날 뿐만 아니라 다양한 합병증을 동반할 수 있어 조기진단이 반드시 필요하다. 간 질환이 진행이 될수록 중증도가 높아지며 간조직 내에서는 결절(nodule) 생성 빈도가 높아진다. 간 질환을 비침습적으로 진단하기 위한 검사 방법 중 하나인 의료영상 진단에서도 간 결절과 간질환 중증도에 따라 판별이 어려운 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 간 결절에 대한 점수를 산출하여 간 질환에 대한 중증도를 판단할 수 있는 정량분석 소프트웨어를 개발하였으며 임상 간 질환 환자의 의료 영상을 분석하여 임상적 의의를 찾고자 한다.
본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도를 비롯한 픽셀 정보분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터를 구하기 위해 규준화 에코 명도 값 및 다수의 텍스쳐 파라미터 값을 추출하여 선형결합을 통해 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간 지수와 본 연구의 추정 지방간 지표 값과의 선형 상관계수를 구하였다 신장대조 방법으로 추출한 규준화 에코 명도 및 회색도 픽셀분포의 텍스쳐 특성 파라미터를 계산하여 임상결과와 비교한 결과 임상 지방간 지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조사료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간 지수와 임상결과 간의 선형상관계수는 0.84-0.93이다.
초음파 검사를 이용한 지방간의 등급을 분류하는 진단 결과는 검사자의 주관적 판단으로 시행하므로 검사자 간의 불일치가 발생하여 초음파 검사의 진단 결과에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 논문에서는 환자와 검사자에게 지방간 등급을 보다 정확하게 진단하기 위한 전단계로서 초음파 영상에서 간과 신장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 초음파 영상에 적용한 결과, 간과 신장 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방법이 초음파 영상에서 지방간을 분석하는데 적용할 수 있다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
산업의 발달과 인구의 증가로 인한 물 사용량 증가와 다양한 폐수들이 끊임없이 발생하고 있다. 회사나 공장들은 이러한 폐수를 처리하기 위한 하ㆍ폐수처리장의 효율적인 운전을 위하여 관리ㆍ제어 시스템을 도입하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 김해에 설치되어 있는 축산 폐수를 처리하는 파일럿 플랜트의 공정상태를 원격으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 바탕으로 퍼지와 신경망을 이용한 실시간 원격 진단 및 제어 시스템을 설계하였다. 또한 여러 경우의 고장 사례를 원격 진단ㆍ제어 시스템에 접목시킴으로써 진단시스템의 성능을 더욱 향상 시켰다. 이러한 진단ㆍ제어 시스템을 이용하여 관리자는 공정상태를 항상 모니터링 할 수 있으며, 진단ㆍ제어 시스템에서 제공하는 경고 및 제어 값을 축산폐수플랜트에 전송함으로써 공정을 보다 효율적이고 안정적으로 진단ㆍ제어할 수 있다.
항공기 사고가 발생하면 항공기 동체가 파손되어 물질 및 인명의 피해 규모가 매우 크다. 이러한 사고를 방지하기 위한 기술적인 접근 방법으로서 실시간 안전진단시스템이 전 세계적으로 개발되고 있으며, 우리나라에서도 국토해양부 사업의 일환으로 소형항공기용 실시간 안전진단시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 항공기 사고의 예방을 위한 실시간 안전진단시스템의 국내외 기술개발 동향에 대하여 기술하고자 한다. 또한 국내에서 수행 중인 연구개발 과제에 대하여 살펴보고, 해당 시스템의 구성 및 기능과 예상 성과에 대하여 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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