본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.
멀티미디어의 표준화에 대한 관심이 컴퓨터, 방송, 통신 등의 분야에서 더욱 높아지고 있다. JPEG2000 표준안은 영상 부호화에 따른 새로운 형태의 영상압축 뿐만 아니라 높은 성능에 부응하고자 하는 것으로 기존의 표준안보다 왜곡율과 특정부분의 영상품질을 한 차원 상승시킬 수 있어서 효율적인 면에서 더욱 우수하다. 영상의 손실 및 무손실 압축, 대용량 영상압축, 그리고 화소의 정밀도와 해상도의 차이에 의한 점진적 전송이나 관심영역의 지정과 처리 등이 그 특징특이다 JPEG2000 표준안은 인터넷, 컬러 팩시밀리, 인쇄, 스캐닝, 디지털 사진, 원격 감지, 휴대기기 등과 의료 영상 디지털 도서관, 전자 상거래 등에 다양하게 응용할 수 있다. 본 논문은 JPEG2000 표준안의 최신동향과 전반적인 기술내역에 대하여 설명하고 영상압축 효율과 화질, 그리고 처리 속도 등을 기존 알고리즘과 비교하여 그 기술적 특징을 실험을 통하여 비교 제시한다.
본 논문은 광학 현미경을 컴퓨터 상에서 구현한 소프트웨어 시스템인 Medieye 시스템에 가장 큰 문제점인 대용량의 영상 데이터를 압축하는 기법을 제안하고, Medieye 시스템에 대하여 기술한다. 현재 구현된 Medieye 시스템은 환자의 조직 샘플에 대한 고해상도 디지털 영상을 인터넷 상에서 제공하고 있으며, 궁극적으로는 의료 기관 및 의학 연구 기관의 슬라이드로 꽉 찬 캐비넷을 디지털 저장시스템으로 대체하기 위한 클라이언트 서버 구조 기반의 소프트웨어 시스템이다. Medieye 시스템은 클라이언트 프로그램, 네트워크 서버, 데이터 서버 3 부분으로 구성되었고, 이들은 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 서로 주고받음으로써 각 부분이 상호 독립적이다 이 시스템에 적용할 영상압축 기법은 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축이다. 입력 영상 신호를 여러 개의 부밴드 영상으로 분해하고 각 부밴드 영상에 대하여 독립적으로 다시 작은 블록으로 나누어 각 부밴드의 특성에 맞도록 영상을 압축하는 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 제로 트리와 비슷한 성능을 보이면서도 구조가 비교적 간단하여 계산적인 면과 수행 속도 면에서 우수한 성능을 보여 준다.
본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.
다중 단면 재구성(MPR)은 삼차원 의료 데이터에서 사용자가 지정한 단면의 영상을 생성하는 볼륨 가시화 기법으로 의료영상 시스템에 필수적으로 이용되고 있다. 최근 의료영상 시스템의 발전으로, 사용자는 하나의 인체 데이터에 여러 단면을 위치시키고 이들 각각을 편리하게 제어하는 기능을 요구한다. 본 연구는 최근 MPR에 필요한 다양한 사용자 요구를 분석하고, 이에 적합하도록 좌표계를 제어하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 가능한 사용자 조작을 모두 나열하여, 각 조작에 대해 단면의 움직임에 대한 요구를 분석한다. 또한, 이를 효과적으로 구현하기 위해, 각 단면을 별도의 좌표계로 다루고, 좌표계를 구성하는 정보를 독립 구성요소와 공통 구성요소로 나누어 처리하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 그래픽스 가속기 상에서 구현되어 최근 요구사항을 포함하는 MPR 기능을 원활하게 수행할 수 있다.
체적가시화(Volume Rendering)는 단면촬영기나 표면인식치 등을 이용해 읽어 들인 Data를 원래의 형태로 화면상에 보여 주는 것으로 일반적인 방법이 Sur face Rendering과 Volume Rendering이 있다. Volume Rendering은 Data 처리속도 문제와 한정적인 메모리 양으로 인해 지존의 알고리즘을 그대로 적용하는 경우 실시간 가시화가 힘들 뿐만 아니라 3차원 영상의 질이 저하되는 문제가 있었다 따라서, 본 연구는 3차원 영상의 질 저하 없이 실시간으로 MR Angio의 3차원 Volume 가시화를 구현한다 본 연구해서 사용되는 속도 개선 알고리즘은 Marc Levoy가 제안한 8진Tree(Octree) 자료구조를 이용하며, 또한 Volume Data 내에 존재하는 공기와 같이 가시화될 필요가 없는 부분에 대해 불필요한 계산을 피하고 가시화하고자 하는 부분만을 계산함으로써 Rendering에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 사용한다.
치아는 식사 등의 일상생활에서 중요 역할을 하는 부위로 구강 건강을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. 최근 모바일에서는 의료 영상을 얻을 수 있을 만큼의 해상도를 갖춘 이미지를 얻을 수 있으며 디지털 의료기기로의 가능성을 보여준다. 본 연구에서는 스마트폰을 사용한 가시광선 영역의 파장대를 이용하여 치아의 초기 우식병소 진단에 도움을 받고 효율적인 관리를 할 수 있도록 하는 형광영상기반 치아분석시스템을 개발하였다. 시스템은 405 nm 파장대의 가시광선과 515 nm 이하의 단파장을 차단하는 필터를 고정하는 장치를 3D 프린터를 기술을 통해 고안 및 제작하여 스마트폰으로 치아의 영상을 얻고, 병소를 검출하여 정량적인 데이터를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자의 시간적, 공간적 제약 없이 객관적인 데이터를 기반으로 사용자의 구강위생관리상태를 제시하여 조기진단 및 예방이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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