• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
• /
• v.44 no.5
• /
• pp.55-61
• /
• 2007

In this paper, we propose a three-dimensional(3D) active shape models for medical image segmentation. In order to build a 3D shape model, we need to generate a point distribution model(PDM) and select corresponding landmarks in all the training shapes. The manual determination method, two-dimensional(2D) method, and limited 3D method of landmark correspondences are time-consuming, tedious, and error-prone. In this paper, we generate a 3D statistical shape model using the 3D model generation method of a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3D model, we extend the shape model training and gray-level model training of 2D active shape models(ASMs) and we use the integrated modeling process with scale and gray-level models for the appearance profile to represent the local structure. Experimental results are comparable to those of region-based, contour-based methods, and 2D ASMs.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2003.06a
• /
• pp.19-22
• /
• 2003

가상현실을 응용한 의료 시뮬레이션은 가상의 3차원 인체모델을 대상으로 위험부담 없이 정확하고 반복적인 훈련 및 교육을 할 수 있는 환경을 제공하기 때문에 의료 시뮬레이션 분야에 도입되어 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는, 사용자와의 상호작용이 가능하고, 기존의 데스크탑 기반 모니터와 테이블 형태의 가상환경 보다 몰입된 가상공간을 체험할 수 있도록 해주는 CAVE$^{TM}$-like 시스템에서의 수술실 환경 프로토타입을 구현하였다. 이를 위하여, 인체의 주요 장기와 뼈를 삼차원 모델로 생성하고, 이 삼차원 모델과 동시에 이에 대한 이차원 단면 영상과 각각의 명칭 및 구조를 설명하는 해부도를 제공하도록 하였다. 또한 실제 수술실과 유사한 환경을 제공해 줌으로써 몰입감을 향상시킨다. 이에 덧붙여 VRML의 센서와 자바 스크립트를 사용하여 인터렉션을 제공하며 보다 현실감 있는 환경을 제공한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10b
• /
• pp.619-621
• /
• 2003

CT, MRI와 같은 의료 영상을 3차원 재구성을 통해 3차원으로 가시화하는 기술은 의료 분야에서 진단과 진료에 많이 활용되고 있다. 이는 의사에게 정확한 진단과 시술에 대한 확신을 환자에게는 시술에 대한 이해와 신뢰를 심어준다. 치아의 경우 치과 진료가 개개의 치아에 이루어진다는 점을 고려하면 개개의 치아가 개별적으로 모델링 되어 3차원 상에 가시화 되어야 한다. Contour 기반 알고리즘은 2차원 단면 데이터로부터 고속 렌더링과 높은 품질의 3차원 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 CT에서 추출한 치아 contour 데이터로부터 삼각형 패치를 생성하고, 어금니의 분기 문제를 해결하는 3차원 치아 모델 생성을 위한 contour 기반 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.325-327
• /
• 2024

국내외에서 AI기반 의료 솔루션 시장은 빠른 속도로 확장 중이며 이에 따른 다양한 의학 분야에서 많은 기법을 통한 의료 AI 시스템이 등장하고 있다. 그러나 기존 다양한 AI 연구가 이뤄짐에도 아직 중환자의 징후 예측에는 많은 어려움이 있다. 또한, 중환자의 경우 현재 의료진만으로 모든 환자를 필요한 시기에 진료하기엔 어려움이 있고 환자 상태 조기 예측이 필수적임을 관련 다양한 의학 기사를 통해 쉽게 인지할 수 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 중환자의 진료 결과 데이터를 활용하여 환자의 진료 후 상태를 예측하는 모델을 생성하였다. '용인시산업진흥원'에서 제공하는 60만여 건에 달하는 환자 데이터를 수집하여, 중환자 상태 징후를 조기에 예측할 수 있는 머신러닝/딥러닝 기반 알고리즘으로 구현한 여러 모델에 대해 비교했을 때 딥러닝(DNN) 기반 모델이 약 92%의 분류 정확도를 측정할 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.123-133
• /
• 2001

Medical domain is very applicable for multi-agent system because medical information systems need much knowledge and close relationship with medical staff, In this paper, we describe design and implementation of an intelligent medical multi-agent platform that provides medical images'information services. This platform supports a physical environment that medical agents can be deployed following FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)\`s agent management reference model. To use a variety of components on Windows, COM(Common Object Model) interfaces and XML(extensible Markup Language) for encoding ACL(Agent Communication Language) are used for multi-agent communications. Since many kinds of diverse and close relationships with medical staff) are essential, a medical staff is conceptualized as an agent and integrated with multi-agent systems. Also it provides an infrastructure applicable to share necessary knowledge between human agents and software agents in order to make intelligent medical information services easier.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.7-7
• /
• 2019

우리나라에서의 대마는 마약류로 분류되어 기호용과 의료용 모두 법적인 제재를 받아왔으나 최근에 의료용 대마가 법적으로 허용이 되어 환자들에게 처방 받을 수 있게 되었다. 하지만 우리나라 사람들에게 대마는 환각성분을 가진 마약류로 깊이 인식되어 왔으며 의료용 대마에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 노지재배에서 발생할 수 있는 범죄의 위험성, 자연교배에 의한 품질저하를 피할 수 있으며 재배조건(양액, 광조건, 광주기, 대기환경조성) 등을 제어할 수 있는 밀폐형 LED 식물공장은 의료용 대마 생산에 제일 적합한 모델이 될 수 있다. 식물체의 광합성은 가시광선 중 특정 파장 450nm 청색광과 660nm 적생광을 주로 이용하며 'LED (Light Emitting Diode) 발광다이오드'는 식물체의 광합성에 적합한 파장으로 광원을 조사할 수 있는 장점이 있다. 이러한 LED를 이용한 광합성은 식물체의 2차 대사물질 Anthocyanins, phenolic compounds 등의 향상과 생육에도 긍정적인 영향을 미치며 식물 뿐만 아니라 광합성을 하는 미세조류(micro algae)에서도 이용이 가능하며 해마토 코쿠스(Hematococcus)의 세포증식과 항산화물질 아스타잔틴(astaxathin)생산에 유용하게 쓰이고 있다. 최근 미국과 다른 나라에서도 기호용, 의료용 대마사업에 대한 관심이 높아지고 있으며 캐나다와 미국에서는 밀폐형 유리온실과 식물공장을 이용한 의료용 대마를 생산, 추출, 가공까지 하여 산업적인 영역을 넓히고 있는 실정이다. 특히, 실내재배에서는 광원이 필수적인 요소이며 식물생육에 선택적인 파장을 조사할 수 있는 LED와 재배조건을 정밀하게 제어할 수 있는 밀폐형 식물공장을 이용한 의료용 대마 생산에 대한 연구가 절실히 필요한 시점이다.

• The Korean Chronic Disease News
• /
• no.311
• /
• pp.1-18
• /
• 2006

경기도 평택시 송탄 보건소 김보섭 소장/만성질환 관리 중추적 단체 위상제고/“앞으로 국민연금 덜 받는다”/건강보험료 환급 사기‘주의’/전공의 보조수당 민간병원 확대/65세이상 60%에 월8만9천원 지급/“의료용 혈액이 부족하다”/남‘암’-여‘순환기’사망확률 높아/수면무호흡증, 남성 발기부전초래/독감백신 국내 생산기반 구축/정부 의약품 가격 정책‘위헌소송’/차별화 된 고품격 보건서비스 제공/보건소 의료기관 서비스 만족도‘1위’/초고령사회 대응, 본격 시동 걸었다/노인의료“의료적 접근 동반돼야”/겨울철 어르신 건강관리 수칙 발표/비영리 의료기관 M&A 근거 마련/병원 서비스산업 주요 육성방안/고령친화 모델지역 기본구상/

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.544-546
• /
• 2020

의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.410-412
• /
• 2008

본 논문에서는 의료기관내 이기종 시스템(OCS, PACS, EMR 등) 및 외부 기관(타 의료기관, 정부기관 등)과의 원활한 의료정보 공유를 위한 Framework을 제시하고자 한다. 의료기관 내/외부의 이질적인 Legacy System 간의 자료 교환을 위하여 현재 범용적으로 사용되는 HL7 Messaging standards를 기반으로 정보를 생성 공유하게 한다. 또한, HL7 Message 생성시 표현기법이 다른 데이터들을 HL7 표준에 해당하는 데이터로 자동 변환시킬 수 있는 방안을 제시하고, 이렇게 모인 의료정보를 다기종 Platform(PC, Mobile phone 등)에서 효율적인 접근을 위한 모델도 함께 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.10D no.1
• /
• pp.109-116
• /
• 2003

In this paper, a CORBA-based collaborative medical image analysis and visualization system, which provides high accessibility and usability of the system for the users on distributed environment is introduced. The system allows us to manage datasets and manipulates medical images such as segmentation and volume visualization of computed geometry from biomedical images in distributed environments. Using Bayesian classification technique and an active contour model the system provides classification results of medical images or boundary information of specific tissue. Based on such information, the system can create real time 3D volume model from medical imagery. Moreover, the developed system supports collaborative work among multiple users using broadcasting and synchronization mechanisms. Since the system is developed using Java and CORBA, which provide distributed programming, the remote clients can access server objects via method invocation, without knowing where the distributed objects reside or what operating system it executes on.