• 제목/요약/키워드: 의료영상처리

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X-ray CT의 실시간 영상재구성을 위한 병렬처리 구조에 관한 연구 (A Study on the Parallel Processing Architecture for the Real Time Image Reconstruction of X-ray CT)

  • 진승오;허창원;허영
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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    • pp.3153-3155
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    • 1999
  • 최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.

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재활 의료 보조를 위한 딥러닝 기반 무인 의료 시스템의 설계 및 성능평가 (Design and performance evaluation of deep learning-based unmanned medical systems for rehabilitation medical assistance)

  • 최동규;장종욱
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권12호
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    • pp.1949-1955
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    • 2021
  • 최근 코로나 상황을 겪으면서 국가들은 의료인력과 그 기술에 대한 필요성을 심각하게 느끼고 있다. 고령화되고 있는 사회에 따라 실제로 의료진의 수는 줄고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실제 의사가 하는 의료 행위 중고도의 전문성을 요구하지 않는 부분을 대체 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 존재하는 다양한 딥러닝 영상처리 기반 기술을 활용하여 의료진이 직접 환자를 대면해야 하는 재활 분야에 적용할 수 있는 회복 상태를 확인하는 업무에 관한 무인 의료 시스템과 관련한 실제 연구 방법들을 서술하고 제안한다. 제안하는 방법은 실제 동작 비교에 사용했던 방법인 각도계나 사진에 선을 긋는 방법과 같은 수동적인 계산을 대체한다. 실시간으로 수행하므로 빠른 진단에 도움을 주며, 동작 수행 일치도에 대한 데이터를 확인할 수 있기에 의료진이 필요한 정보를 쉽게 제공한다.

의료용 초음파 영상 시스템에서 채널신호의 스펙트럼에서 거리 가중치를 이용한 부엽의 억제 (Suppression of side lobe using distance weight in spectrum of channel signal in medical ultrasound imaging system)

  • 이유림;정목근
    • 한국음향학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.203-213
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    • 2023
  • 의료용 초음파 영상 시스템에서, 영상점의 밖에서 오는 신호가 초음파 수신 집속 과정에서 완전히 제거되지 않으면 부엽을 발생시킨다. 부엽의 시간 신호가 영상점에서 오는 시간 신호(주엽)와 같이 중첩되어 나타나면 시간 영역에서 필터 처리를 이용하여 완전히 제거하기 어렵다. 그러나 수신 집속 과정에서 시간 -채널 신호를 푸리에 변환하면, 주엽과 부엽의 신호는 주파수 스펙트럼 영역에서 공간적으로 분리가 된다. 따라서 스펙트럼 영역에서 계산한 주엽과 부엽의 신호크기를 이용하여 크기 가중치를 계산하여 영상에 곱함으로써 부엽을 억제하였다. 그리고 주엽과 부엽의 스펙트럼이 인접할 때, 주엽과 부엽 스펙트럼 사이의 거리에 따라 거리 가중치를 적용하였다. 64 채널 선형 트랜스듀서를 사용하는 5 MHz의 초음파 영상 시스템에서 점확산 영상과 다른 밝기의 낭종을 가지는 스페클 영상을 합성하고 가중치를 적용하여 초음파 영상을 계산하였다. 점반사체 영상에서 해상도의 변화 없이 부엽이 크게 줄어들었으며 낭종 영상에서 대조도가 크게 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.

PACS를 위한 블록 암호 알고리즘의 설계 (A Design of Block Cipher Algorithm for PACS)

  • 정혜명;전문석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1173-1176
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    • 2001
  • 정보통신의 발달로 인하여 의료분야에서도 컴퓨터 기반 환자기록이 보편화되었다. 이러한 의료정보에는 가족 병력 기록, 과거 병력 기록, 정신 질환 기록 등 개인의 텍스트 정보뿐만 아니라 X-ray 등과 같은 영상 정보들이 의료기관간의 내 외부로 이동되고 있다. 이러한 정보들은 네트워크 환경 하에서 자연히 노출될 수 있는 보안상의 문제가 대두되고 있다. 이를 위하여 기존의 의료 정보 시스템과 잘 호환되고, 안전하고, 효율적인 보안 장치가 필요한데 이러한 장치 중의 하나가 견고한 암호 알고리즘의 구축이다. 이 논문에서는 현재 PACS의 표준 프로토콜인 DICOM의 데이터 구조와 같은 크기의 블록으로 나누어 암호화는 알고리즘을 제안한다.

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어텐션과 어텐션 흐름 그래프를 활용한 의료 인공지능 모델의 설명가능성 연구 (A Research on Explainability of the Medical AI Model based on Attention and Attention Flow Graph)

  • 이유진;채동규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.520-522
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    • 2022
  • 의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

청각 장애인을 위한 의료 기관에서의 쌍방향 소통 웹페이지 개발 (Interactive Communication Web Service in Medical Institutions for the Hearing Impaired)

  • 김도하;김도희;송여진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1047-1048
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    • 2023
  • 청각장애인은 수화 언어, 즉 수어를 통해 의사소통한다. 따라서 본 논문에서는 의료 상황에서 청각 장애인이 겪는 소통의 어려움을 해결하기 위해 의료 상황 중심의 수어 데이터셋을 구축한 뒤, R(2+1)D 딥러닝 모델을 이용해 수어 동작을 영상 단위로 인식하고 분류할 수 있도록 하였다. 그리고 이를 Django를 이용한 웹 사이트로 만들어 사용할 수 있게 하였다. 이 웹 페이지는 청각장애인 개인 뿐만 아니라 의료 사회 전반적으로 긍정적인 효과를 줄 것으로 기대한다.

캡슐내시경 동영상으로부터 학습 데이터 레이블링을 위한 정보 추출 기법 (Information Extraction Method for Labeling Learning Data from the Capsule Endoscopic Video Images)

  • 장현웅;임창남;박예슬;이광재;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.375-378
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    • 2019
  • 최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

엑스선 의료영상의 시공간 잡음제거 알고리즘 (X-ray Medical Image Spatio-temporal Denoising Algorithm)

  • 박상욱;주희진;손정우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.685-686
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    • 2016
  • 엑스선 투시촬영장치와 같은 의료용 동영상의 잡음 제거에 있어서 시공간 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 얄고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 지역적 평균 필터 기반 공간 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐 열화 현상을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다.

스마트 헬스 케어 정보 앱(APP) 개발 (Create smart healthcare information app)

  • 황지환;노봉성;김현희;유상오
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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    • pp.1176-1178
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    • 2017
  • 영상, 음성, 환자의 가정용 의료기기, 라즈베리파이를 이용하여 라즈베리파이 7인치 터치스크린과 카메라로 사용자의 의료진과 영상통화를 할 수 있고, 환자의 의료기기 측정을 하여 의료진과 언제 어디서든 피드백을 주고받을 수 있으며 Application을 통한 환자는 주치의, 보호자, 긴급호출 119로 자신의 위급함을 알릴 수 있으며 주치의는 환자목록[이름, 나이, 성별, 주소, 환자에 대한 정보(평소 지병, 복용중인 약)]환자의 상태 등을 관리 하며 긴급 상황 발생 시 사용자의 위치를 추적하여 지도로 표시해주며 주치의는 구급대원과 의사소통을 할 수 있는 헬스 케어이다.

인터벤션 네비게이션 시스템 개발 및 뇌질환 적용 (Development of Intervention Navigation System and Application of Brain Disease)

  • 김지언;노시형;전홍영;김태훈;김대원;정창원
    • 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.