• 전자통신동향분석
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• 제29권5호
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• pp.96-104
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• 2014

1895년 독일 과학자 Wilhelm Roentgen 박사가 X-ray를 발견하고 미국의 Herman Carr가 MRI(Magnetic Resonance Imaging)의 기본 원리를 개발하여 발표한 이후 전자기장을 이용한 비침습적 의료영상 이미지 시스템은 놀라운 발전을 계속하여 왔다. 하지만, X-ray, CT(Computed Tomography), PET(Positron Emission Tomography)의 경우는 방사능의 사용과 조영제의 독성이라는 문제로 인하여 안전성에 대한 계속적인 문제를 야기해왔고 상대적으로 안전성이 입증된 MRI의 경우는 장비 자체 및 운용비가 일반화되기에는 고가여서 우리나라를 포함한 선진국에서도 아주 제한적으로 운영되고 있는 실정이다. 따라서, 세계적으로도 이러한 문제를 해결하기 위하여 안전하면서도 상대적으로 저렴한 비용으로 운용이 가능한 의료영상장비를 개발하기 위하여 많은 노력들이 경주되고 있어 관련 연구동향 및 산업화 동향을 소개하고자 한다.

• 핵의학기술
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• 제26권1호
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• pp.33-37
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• 2022

¹⁸F-FBB 판독은 회백질과 백질의 신호강도를 육안으로 비교하여 이루어진다. 정량화된 영상분석을 판독과 비교하여 영상분석의 유용성을 평가하고자 한다. 환자는 판독결과를 기준으로 음성과 양성을 100명씩 나누었고 FBB 300 MBq 주입하고 90분 뒤 20분간 촬영했다. 장비는 Discovery 600 (GE Healthcare, MI, USA)을 사용하였다. 제조사에서 제공하는 아밀로이드 판독 기준을 근거하여 4개의 관심영역을 설정하였다. 영상분석은 각 SUVmean을 소뇌로 나누어 SUVr를 산출하고 전체 영역에서의 평균 SUVr로 진행하였다. 통계분석은 ROC Curve를 통한 Cutoff 도출과 독립표본 t-test의 그룹간 차이, 그리고 Kappa test를 통한 판독결과와 일치도를 분석하였다. 전체 영역에서의 평균 SUVr의 Cutoff는 1.23으로 나왔다. Cutoff를 사용한 판독결과와 일치도는 음성에서 95/100 (95 %), 양성에서 92/100 (92 %)로 나왔다. t-test 결과 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 있었고(P < 0.05) Kappa 통계 결과 0.867로 높은 일치도를 나타냈다(P < 0.05). 영상분석의 결과가 통계적으로 유의하며 판독결과에도 높은 일치도를 보여 주었다. 추가적으로 FBB 영상분석은 아밀로이드가 축적된 부위를 3D 매핑하여 볼 수 있고 위치추정이 가능하며 정량분석 결과를 세분화하여 볼 수 있다. 정량화된 FBB 영상분석을 보조지표로 활용한다면 판독에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.702-704
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• 2024

최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.589-596
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• 2019

진단방사선 영상을 획득하기 위해 이용되는 X-ray는 연속적인 에너지 분포를 가지지만 저에너지 광자의 경우에는 영상 형성 보다는 환자피폭에 더 많은 기여를 하는 것으로 알려져 있다. 이러한 저에너지 광자를 제거하기 위해 임상에서는 알루미늄 필터를 적용하고 있으나 이는 빔 경화 현상으로 인한 영상 품질에 악영향을 미칠 가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 알루미늄 필터에 의한 산란 선량이 의료 영상의 품질에 미치는 영향에 대하여 고찰하고자 하였다. 또한, 영상의 대조도 저하를 정량적으로 표현하기 위해 상대 표준 편차 및 산란 열화 인자를 평가 지표로서 활용하였다. 연구 결과, 70 kVp 이상의 전압에서 진단 영상을 확보 시 NCRP에 의해 권장되는 2.5 mmAl를 기준에서 전방산란율 분석 결과 0.69 %, 산란 열화 인자 분석 결과는 0.005, NNPS 분석 결과 3.59 mm2의 변화가 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 알루미늄 필터의 두께가 증가함에 따라 발생하는 산란 선량이 의료 영상의 품질을 저하시키는 것을 정량적으로 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1633-1636
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• 2005

의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3308-3314
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• 2015

본 연구의 목적은 의료기기의 구매결정요인과 만족 및 재구매 의도의 구조적 관계를 파악하는 것이다. 본 연구의 자료는 보건복지부의 2012년 의료기관 의료기기 사용실태조사이며, 이 중 초음파영상진단장치를 보유하고 있는 종합병원급 이상의 116개 의료기관을 분석하였다. AMOS 21 Ver.를 사용하여 확인적 요인분석과 구조방정식을 실시했으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 의료기기 구매결정요인 중 브랜드는 만족에 유의한 영향을 주었으며, 만족은 다시 재구매 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 성능과 서비스는 유의하지 않지만 만족에 정의 영향을 주었으며, 가격은 만족에 부의 영향을 주었으나 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 의료기기 구매결정에 관한 실증적 연구가 부족한 상황에서, 확인적 요인분석을 토대로 하여 실증적으로 의료기기 구매결정요인을 제시했으며, 의료기기 시장의 효율적인 마케팅 전략 수립과 의료기기산업의 경쟁력 제고에 관한 기초자료를 제공했다는데 그 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.131-140
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• 2014

오늘날 사용하고 있는 의료용 영상의 대부분은 주로 병변을 확인하기 위한 수단으로 이용되고 있는데, 이러한 의료용 영상을 병변 확인뿐만 아니라 학술적 연구나 외과적 수술 처치를 위한 분석 및 참고 자료로 이용할 수 있다면 의학적 학술 연구에 도움을 줄 수 있으며, 외과적 수술 처치 및 치료에서 선행 시뮬레이션을 통하여 처치 오류를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 의료용 이미지 영상에 대해 해당 영상에서 필요한 부분을 벡터 형식의 점(point cloud)들로 추출하고, 이들 벡터 정보를 이용하여 연구나 진료 및 수술에서 필요한 정보로 가공하여 시뮬레이션이 가능하도록 하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 학술적 연구나 환자에 대한 진단 처치에 보다 효율적으로 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권3호
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• pp.283-290
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• 1999

Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권9호
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• pp.802-812
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• 2013

캡슐 내시경 시스템은 최소 침습적 방법으로 의료진이 환자의 소화기관 검사를 수행할 수 있는 혁신적 기술로 최근 주목 받는 융합 기술이다. 일단 환자가 비타민 알약 크기의 캡슐을 삼키면, 캡슐 내 무선 또는 인체통신 모듈에 의해 전송된 영상정보를 바탕으로 의료진은 캡슐 내시경 진단 시스템을 통해 혈액 이상, 용종, 궤양, 크론병 등 다양한 질환을 진단할 수 있다. 캡슐 내시경은 기존의 케이블 내시경을 대신할 수 있는 혁신 기술이지만 정확한 병증 진단 및 분석 소요 시간 측면에서 단점을 가지고 있다. 즉, 캡슐 내시경은 캡슐내의 소형 카메라를 이용하여 6~12만 프레임의 방대한 양의 정지 영상을 촬영하기 때문에 촬영된 영상을 의료진이 확인하고 정확한 병변을 분석하는데 오랜 시간이 걸린다. 따라서 캡슐 내시경 시스템은 빠른 병변 진단을 위한 도구 및 정확한 병변 진단을 위한 의료 이미지 영상 처리가 필수 요소이다. 본 논문에서는 캡슐 내시경 시스템의 주요 제조사들을 중심으로 거의 알려져 있지 않은 소화기 영상의 빠른 병변 진단 도구에 대한 최근 경향과 정확한 병변 검출을 위한 의료 영상 처리 기술의 최신 동향을 분석하였다.