지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.
본 연구는 2011년 8월 12일부터 8월 17일까지 일개 광역시에 대학병원에서 근무하는 안과인턴, 레지던트, 전문의, 방사선사, 안경사, 간호사를 대상으로 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료지원 시스템 구축을 위한 사용자 요구도 조사를 실시하였다. 구성 대상은 의사 7명(38.9%), 의료기술직 4명(22.2%) 간호사 3명(16.7%), 기타 4명(22.2%)로 나타났다. 안과 PACS 도입 시 가장 중요한 부분으로 8(44.4%)명이 편리성이라고 하였고, 안과 PACS Viewer 중요분야는 9(50.0%)명이 편리한 기능이라고 하였다. 안과 PACS Viewer 필요분야에서 가장 필요한 분야는 14(77.8%)명이 망막분야라고 하였다. 이는 망막 검사의 대부분이 영상을 이용한 진단이 활용되어 있어 나타나 결과로 볼 수 있었다. 안과 PACS Viewer의 환경 관련 문항에서 검사 환자 리스트에서 가장 중요한 것은 생년월일, 부위 ,장비명이었으며, Annotation 및 사진 편집기능에서는 길이측정, 선 및 화살표 삽입, 글자입력으로 진료 및 치료에 직접적인 영향을 미치는 부분을 가장 중요한 환경 구성으로 응답하였다. 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료에 대한 지원 시스템 구성은 기존 PACS에서 이루어져 있는 Viewer 형태의 UI 구성보다는 더 세밀하고 정확한 진단을 요하는 길이, marking, 장비의 특성, Color Palette 변화, Multi Modality Image Display를 요구하고 있다. 앞으로 방사선 분야의 기존 Viewer 형태의 PACS UI 구성보다는 각 분야에 맞는 PACS UI를 구축함으로써 더 정확하고 지능화된 영상 진단 및 치료 지원을 할 수 있어야 하겠다.
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.
흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.
현재 병리 의사에 의해 주관적으로 이루어지고 있는 병리 영상의 진단에 도움을 주기 위해 병리영상에서 객관적으로 추출 가능한 정보를 이용하여 유방종양 검색 시스템을 개발하였다. 다중 특징을 이용한 내용 기반 검색 방법을 사용하였으며, 영상에서 자동으로 추출 가능한 다양한 특징을 검색의 파라미터로 이용하였다. 진단에 도움을 주기 위해 전체 영상 뿐만 아니라 관심 있는 영역의 부분영상도 추출하여 검색이 가능하게 설계하였으며 시스템의 평가를 위해 단일 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때와 다중 특징을 이용하여 영상을 검색 하였을 때의 검색율을 비교하였다. 향후 이 시스템은 병리영상의 진단에 있어 객관적이고 높은 재현성을 가지게 하는 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.
컴퓨터기술 및 영상 공학 이론의 지속적인발달에 따른 의학적인 응용은 이제 환자의 진단적 목적을 넘어서 치료에 획기적인 역할을 담당하게 되었다. 3차원 영상이 진단적 응용외로 수술적인 목적에 적용이 되기 시작하면서 그 필요성이 임상 논문에서 발표되어지고 있으며 3차원 영상에 대한 계속적이고 응용목적에 따른 세분화된 연구가 행하여 지고 있다. 따라서 국내에서도 그간에 이룩한 공학적인 결과를 토대로 국내 의료기술의 고급화를 위하여 폭넓은 연구가 이루어 져야 하겠다. 특히 3차원 영상은 다른 영상 장비와 달리 그 응용 목적에 따라 수 많은 소프트웨어가 개발된 전망이며 그 가격도 수만불에서 수십만불에 이르는 고가이므로 이에 대한 본격적이고 신중한 연구가 기대되는 것이다.
진단용방사선발생장치를 이용한 검사는 영상의학과에서 인체 내 정보를 파악하기 위한 가장 유용한 진단장비 중 하나로 신뢰도가 매우 높다. 이와 같은 이유로, 최근에는 영상의학과 영역의 진단 검사 장비를 이용한 검사 건수가 매년 증가하고 있다. 또한, 검사 건수 증가는 장치의 빠른 노화를 불러일으키고 이로 인해 장치에 대한 정도관리(quality control, QC)의 중요성이 대두된다. 특히, 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리란 검사시작부터 검사가 끝날 때 까지 발생할 수 있는 모든 문제점을 사전에 알아내고 대처하여 신뢰가 확보된 영상을 획득하여 제공하는 과정에 있는 일련의 모든 활동을 의미한다. 이에 본 연구에서는 진단용방사선발생장치를 이용한 검사에서 정도관리에 대해보고 한다.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.
한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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