• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.29-32
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• 2001

현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.4
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• pp.476-484
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• 2019

Photoacoustic imaging is a hybrid real-time imaging technique that combines high optical contrast and ultrasonic resolution. It has primarily been utilized in pre-clinical research and has evolved into clinical practice. In this paper, we review photoacosutic imaging for detection of primary canccer and metastatis and its limitation in translation from pre-clinical to clinical application.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.34-36
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• 2002

의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.365-367
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• 2020

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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.191-199
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• 2009

The integrated medical information system is an effective medical diagnosis assistance system which offers an environment in which medial images and diagnosis information can be shared. Because of the large-scale medical institutions and their cooperating organizations are operating the integrated medical information systems, they can share medical images and diagnosis information. However, this system can only stored and transmitted information without other functions. To resolve this problem and to enhance the efficiency of diagnostic activities, a medical image analysis system is necessary. In this paper, the proposed relationship method analyzes medical images for features generation. Under this method, the medical images have been segmented into several objects. The medical image features have been extracted from each segmented image. Then, extracted features were applied to the Relationship Method for medical image analysis. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.6
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• pp.713-720
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• 2015

As the hand-held mobile devices are widely used, they are recently coming into convergence with medical diagnostic systems. Furthermore, the wireless mobile Internet and the various kinds of communication devices are rapidly coming into wide use converging with medical technology. The mobile communication environments can make people get more health care services beyond space and time. In this paper, we implement and evaluate the mobile client and the medical diagnostic information server for transmitting, searching and updating the medical diagnostic information. The DICOM CT image and the compressed JPEG 2000 CT image are statistically evaluated by t-test performance whether those images are clinically appropriate. In the case of the DICOM CT image, we realize that the average value is relatively more appropriate to the clinical diagnosis than the JPEG 2000 CT image.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1046-1058
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• 1996

In this paper, we describe an abvanced medical diagnostic system using multimedia technologies in netwok environments. In the system, docotors in remote sites perorm medicl diagnosis by exchanging information about patients and 3-D medicl images of malfunctioning body parts, which are reconstructed from 2-D images such as MRI, CT, CR, Angio. The diagnosic conferencing system controls the conferencing process by exchanging audio, information about patients, 3-D medical images and control data. 3-D medicl images are reconstructed by a ray casting method that uses an nalytical integration. Medical databae conists of absic information about patients, Information about medicl images, users, results of dianosis.