• 제목/요약/키워드: 의료영상처리

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임베디드 기반의 모바일 의료영상 검색시스템 구현 (Implementation of Mobile Medicine Image Viewer System Based on Embedded)

  • 김형균;김용호;이상범;배용근
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.913-916
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    • 2006
  • 의료시스템은 모든 것이 병원 네트워크를 중심으로 의료 서비스가 제공되어 진다. 하지만 자연재해, 천재지변과 같은 갑작스런 환자 발생으로 인한 응급 이동 사항, 혹은 진료자의 외진 및 환자 방문시에는 일반 데스크탑 PC에서 이루어지는 상태의 의료 서비스가 아닌 휴대하기 간편하고 언제 어디서나 의료서비스를 받을 수 있는 Personal Digital Assistant (PDA)와 같은 휴대용 기기에서의 의료시스템이 필요하다. PDA는 휴대가 용이하며 유선 네트워크 시스템에 구애받지 않는 무선 모바일 장비로서 무선 통신이 가능한 곳이라면 언제 어디서라도 환자에 대한 의료 정보를 조회할 수 있다. 또한 PDA의 통신 기술로서 병원과의 실시간 통신이 가능하여 응급 환자에 대해 빠른 진료를 제공 할 수 있다. 이와 더불어 임베디드기기 프로세서의 발달로 인하여 연산처리 기술도 많은 향상을 가져왔고 이로 인하여 기존의 PDA에서의 문제였던 DICOM영상의 조회 및 처리속도에도 많은 향상을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 의료영상 표준인 DICOM표준을 따르며 이동성이라는 장점을 통하여 언제 어디서나 손쉽게 진료자가 환자의 의료정보 및 의료 영상을 조회할 수 있도록 하는 PDA용 모바일 의료영상 조회 시스템을 PXA255 기반의 Embedded Linux 상에서 QT/C++을 사용하여 구현하였다.

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VKT를 이용한 3차원 의료영상처리 시스템 (Development of 3D Medical Image Processing System using VTK)

  • 김민석;옥경달;이상범;탁계래
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.442-444
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    • 2002
  • 의료영상의 시각화는 의료정보 시스템에서 질환 진단시 유용하게 사용되고 있다. 특히, 2차원 의료영상의 3차원 가시화를 통한 모의 견습은 실전에서의 부담감을 줄이는데 큰 역할을 하고 있고 이러한 결과는 관련 S/W 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 의료영상을 여러 형태로 가시화하는 방법과 그 구현 결과에 대해서 기술한다. 구현은 공개 라이브러리인 VTK를 이용함으로써 기존의 유사한 S/W에 비해 가격 경쟁력 또한 갖추고 있다.

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VTK를 이용한 의료영상정합의 3차원 시각화 (3D Visualization of Medical Image Registration using VTK)

  • 이명은;김수형;임준식
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권6호
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    • pp.553-560
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    • 2008
  • 의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.

급성심근경색증 관련 의료 영상의 관상동맥 구조 기반 질병 연관 특징 추출 (Disease-associated Feature Extraction based on Coronary Anatomy of Medical Image related to Acute Myocardial Infarction)

  • 박예슬;이미연;김명희;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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    • pp.806-809
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    • 2015
  • 급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.

3차원 의료영상 기반의 원격 진단회의 시스템 (A Tele-conferncing System for Medical Dignosis based on 3D-medicl Images)

  • 서영건;김응환;정문렬;박영택;오해석
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권5호
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    • pp.1046-1058
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    • 1996
  • 본 논문은 미래의 초고속 통신망의 환경에서 멀티미디어 기술을 이용하는 차세대 의료 진단 시스템을 구축하는 것이 목적이다. 이 시스템에서 원격지의 의사는 환자에 관한 정보의 MRK, CT, CR, Angio 같은 2차원 환부 의료 영상으로 부터 재 구성된 3차 원 의료 영상을 통신망을 통해 공유하며 공동 진단을 하게 된다. 이 진단화의 시스템 에서는 음성, 환자의 정보, 지시점(Hand Position), 3차원 의료 영상, 제어 데이터를 주고 받으며 진다회의를 제어한다. 3차원 의료 영상은 분석적 적분 계산을 이용한 광선 추적법에 의해 재구성 된다. 의료 데이터 베이스는 환자의 기본 정보, 의료 영상 정보, 사용자, 진단 결과 등으로 구성한다.

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의료영상저장전송 시스템(PACS)의 확장에 관한 연구 (A Study on the Extension of Picture Archiving and Communication System)

  • 신동준;황석형;최성희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.595-598
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    • 2004
  • 현재 급속하게 이루어지고 있는 의료영상저장전송 시스템의 보급으로 컴퓨터를 이용한 의료영상분야의 발전이 가속도를 받고 있다. 그러나 업체마다 통신관련 프로토콜 적용에 다소 차이가 존재하기 때문에 이후 도입해야 하는 CAD(Computer Aided Diagnosis) 등 분야로의 확장에 문제가 있다. 본 연구에서는 의료영상저장전송 시스템을 확장하고자 하는 경우에 고려해야 할 사항들에 대해서 제안하고 이를 토대로 새로운 의료영상저장전송 시스템을 구축하였다.

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Deep Learning을 위한 학습 의료영상 데이터셋 및 분석에 관한 연구 (A Study on Learning Medical Image Dataset and Analysis for Deep Learning)

  • 노시형;김지언;정창원;김태훈;전홍영;윤권하
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.350-351
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    • 2018
  • 최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기 시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.

복부질환 의료영상 분석 소프트웨어 개발 (Development of medical image quantification software in the abdominal diseases)

  • 김지언;김승진;노시형;전홍영;이충섭;유종현;김태훈;정창원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.348-349
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    • 2019
  • 의료영상은 진단을 목적으로 환자의 질환 부위별로 정밀하게 촬영하여 수집된 영상이다. 수집된 의료영상을 판독하여 진단하기 어려운 경우에는 조직검사를 통해 확진검사를 실시한다. 하지만 조직검사의 경우 환자에게 신체적, 경제적 부담을 줄 수 있다. 따라서 의료영상을 기반으로 정밀 진단하는데 도움을 줄 수 있는 정량분석 소프트웨어 개발이 중요하다. 현재 복부 간 질환의 경우 MELD(Model For End-Stage Liver Disease) 점수를 이용하여 간 질환의 중증도나 예후를 예측하는데 이용되고 있다. 하지만 MELD점수 산출에 있어서 의료영상 정보를 사용하지 않았기 때문에 질환 여부를 가늠하는데 에만 이용될 뿐 병변부위의 위치를 확인하는데 에는 어려움이 있다. 그러므로 본 논문은 다양한 의료영상장비에서 획득한 복부영상을 이용하여 복부질환의 중증도를 예측 및 분석함으로서 실제 임상진단에 도움을 줄 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

복부질환 진단 지원을 위한 다중 장기 분할 모델 개발 (Development of Multi-Organ Segmentation Model for Support Abdominal Disease Diagnosis)

  • 노시형;임동욱;이충섭;김태훈;박철;정창원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.546-548
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    • 2023
  • 인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.

인간 시각과 MPEG-7 시각 기술자를 이용한 관심영역 기반의 의료 영상 검색 (ROI-based Medical Image Retrieval using Human Perception and MPEG-7 Visual Descriptors)

  • 서미숙;고병철;남재열
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.127-130
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    • 2006
  • 본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

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