연구의 목적은 PACS에서 의료영상정보를 운영과 관리를 준수하고 환자의 개인정보를 익명처리하기 위한 필요성과 관리와 관련된 「의료법」, 「개인정보 보호법」과 「생명윤리법」에서 의료영상정보의 개인정보 관련법의 쟁점에 대한 내용을 연구하여 법의 일원화와 정합성을 위한 필요성에 대해서 문제를 제기하고 논의하고 제안하고자 한다. 의료영상정보와 관련된 정보 활용하기 위해서는 법적으로 명확한 적용을 위해 「의료법」 혹은 「생명윤리법」으로 일원화하고 법체계를 법의 정합성을 고려할 필요가 있다. 「개인정보 보호법」 및 「생명윤리법」에서 일치하지 않은 쟁점들로 인하여 충돌할 가능성이 있어 의료영상정보의 활용 및 이용을 위한 기본적인 공통분모를 찾아내어 법의 조화를 이루는 법의 체계적인 정합성이 요구된다. 추가적으로 의료영상정보 및 개인정보의 민감할 사항을 구체적이고 체계적으로 보호하고 관리할 수 있도록 임상에서 의료인 및 관리자들이 현실적으로 법을 적용하고 용이하게 실천이 가능한「의료정보보호법」을 제정할 필요성을 고려하여 추진하는 것도 필요하다.
본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.
정밀한 자료처리를 위한 영상 분석도구의 개발과 더불어 영상 특성을 바탕으로 한 영상처리와 분석 방법의 개발은 좋은 연구 보조 도구가 된다. 외국의 수입에 의존적인 현재의 연구환경에서 개발자로서의 영상분석도구의 설계 및 구현은 고가의 장비를 대치할 만한 대체효과와 더불어 개인의 개발의지와 아이디어를 쉽게 반영하여 실습해 볼 수 있는 도구적 기능으로서의 효과를 가지게 된다. 본 논문에서는 의료영상 분석을 위한 영상분석도구를 설계 및 구현하여 의료영상에 대한 처리를 하여 보았다. 영상분석도구의 계속적인 개발은 영상처리 및 분석을 연구하는 개발자에게 좋은 실험도구가 될 것이 다.
정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
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.
엑스선 영상의 명암 차를 조절하는 다이내믹 레인지 조절 알고리즘은 병변의 부위 크기를 진단하는데 직접적인 영향을 준다. 그러므로 의료 영상을 통한 정확한 진단을 위해 원본 영상의 왜곡없이 적절한 다이내믹 레인지로 조절하는 알고리즘은 의료 영상 획득의 중요한 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 엑스선 의료영상의 다이내믹 레인지를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상의 히스토그램 중에 최대값에 해당되는 밝기 값을 구한다. 다음으로 해당 밝기 값을 중심으로 적합한 로지스틱 함수를 적용하여 순람표를 만든다. 계산된 순람표를 적용하여 최종 밝기 값을 구하여 의료 진단에 최적인 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 획득할 수 있었다.
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.
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.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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