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.
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.
영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.
의료영상에서의 노이즈는 환자 진단에 있어서 막대한 영향을 미치는 영상의 화질을 떨어트림으로써, 진단에 대한 유효성을 낮추게 된다. 특히, 현재 이슈화 되고 있는 저선량 의료영상은 기존의 고선량 의료영상보다 노이즈 레벨이 높으며, 이에 따라서 의료영상에서의 노이즈 제거 기술은 매우 중요한 사안으로 부각되고 있다. 본 논문에서 제시하는 노이즈 제거 기술은 각각의 투영 영상을 여러개의 부대역(sub-band)으로 분해하는 것으로부터 시작한다. 분해된 각각의 부대역 영상은 엣지 검출기를 통하여 엣지 부분과 평탄한 영역으로 구별되어 진다. 검출된 엣지는 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 되며, 퍼지기반의 연산을 통하여 엣지의 확실성을 나타내는 엣지맵으로 변환하게 된다. 이 엣지맵을 통하여 각 부대역 영상의 필터링 정도를 제어하고, 분해된 각 부대역을 결합하는 방식을 취함으로써 영상의 엣지 부분을 최대한 보존하면서 노이즈는 효과적으로 제거하도록 하였다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
모바일 환경이 널리 확산되면서 최근 의료진단시스템은 기존 시스템의 지역적 한계를 넘어 시공간의 제약을 받지 않고 제공되고 있다. 또한 무선 인터넷 기술과 모바일 이동 통신 기술이 의료 기술과 융합하며 빠르게 보급되어 발전하고 있다. 의료 서비스 이용자는 다양한 종류의 무선 단말기를 이용하여 이동 중 무선망을 통해 의료 서비스를 제공 받을 수 있다. 본 논문에서는 병원 의료영상 진단 정보를 병원내의 시공간을 벗어나 전송, 검색 및 갱신할 수 있는 의료 진단 정보 시스템을 구현하고 평가하였다. DICOM CT영상과 JPEG 2000 CT압축영상의 비교를 통하여 임상적으로 적합한 영상인지를 t-test를 실시하여 통계적으로 평가한 결과 DICOM CT영상의 경우 평균 평가 값이 비교적 임상적 진단에 적합한 영상임을 확인하였다.
본 논문에서는 효율적이며 편리한 원격의료시스템을 개발하기 위해 분산 멀티미디어 기술을 바탕으로 256kbps 전용선과 10Mbps Ethernet LAN망을 기반으로 원격의료시스템을 설계 및 구현하였다. 원격 의료시스템은 분산멀티미디어 기술을 이용하여 여러 개의 영상획득장치와 저장 장치 및 서버들을 네트워크와 효율적으로 연결함으로써 통한 환경아래 빠르고 간편하게 의료영상을 열람하고 저장, 전송할 수 있게 하였다. 의료영상의 전송 효율을 높이고 추후 Web의로의 확장을 위해서 JPEG방식의 영상압축을 실시하였으며 데이터베이스의 안정성과 효율을 높이기 위해 의료정보를 데이터베이스로 의료영상을 파일로 데이터베이스로 구축하여 관리할 수 있게 설계와 구현을 하였다.
3차원 볼륨렌더링 방법은 인체의 외형뿐만 아니라 내부의 모습도 투과하여 보여줄 수 있기 때문에 의료영상 분야에서 널리 사용된다. 기존의 의료영상 장비는 볼륨렌더링 방법을 이용하여 다양한 3차원 영상을 제공하고 있다. 최근 의료영상 분야에서는 휴대성의 장점을 가진 스마트 기기를 도입함으로써 기존 의료영상 분야의 결과물을 의사와 환자들 사이에서 소통이 원활하게 하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비교적 저 사양인 휴대용 스마트 기기에서 3차원 볼륨데이터를 가시화하기 위하여 2차원 텍스쳐를 활용하는 방법을 제안하고 다양한 2차원, 3차원 진단영상을 제공하는 휴대용 의료영상 가시화 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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