• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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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.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.23-31
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• 2005

원격진료 홈네트워크 아파트 진료용 키오스크 모바일주치의 등으로 대표되는 U-헬스케어에 있어서 기초가 되는 것은 의료정보를 디지털화해서 전자적 자료의 형태로 저장 보관하고 이를 송 수신할 수 있는 기술이라고 할 수 있다. 우리나라의 경우, U-Korea 전략의 하나로 보건복지부가 주축이 되어 2005년 10월 현재 국가보건의료정보화계획(ISP)을 수립하기 위한 작업을 추진중에 있다. 여기서, 예컨대 임상병리검사소견이나 방사선촬영소견 등의 의료정보가 전자적 장치에 의해 디지털화 할 경우 디지털 의료정보가 되는 것이며, 이 가운데 특히 방사선촬영소견 등 방사선분야의 모든 촬영기록이 PACS시스템을 통해 기재되거나 저장 전송될 경우 이를 디지털 의료영상정보라고 할 수 있다. 그런데 오늘날 정보통신기술의 발달로 말미암아 디지털 의료영상정보를 포함한 디지털의료정보는 대량적으로 수집 저장되고 유통 내지 공동활용이 보편화되어 감에 따라 그 의료정보의 보호에 관한 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 결론적으로 말하자면, 이러한 디지털 의료영상정보가 전자의무기록(EMR) 형태로 저장 보관되는 경우 이는 전자의무기록에 관한 법률규정이 적용되어 법률적 보호를 받게 되며, 그 보호의 강도는 종래 오프라인 상의 의료정보 보호보다 한층 강화된 규정을 두고 있다. 이와 같은 흐름에 있어서 최근 정부가 국가보건의료정보화계획 수립과 함께 제정작업을 추진하고 있는 가칭 의료정보화촉진 및 개인정보보호에 관한 법률(안)은 시사점이 크다고 보기 때문에 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.282-284
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.60-67
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• 1996

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-347
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• 2019

의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2001

의료영상 처리는 의료 전문가들이 의료영상을 이용한 진단, 치료, 및 연구를 함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 많은 영상 분할 방법들이 의료영상 처리분야에서 성공적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 CT 영상에서 간 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 간 영역을 추출하기 위해 co-occurrence matrix를 적용하였고, 추출된 영역에서 뼈와 근육, 신장 영역을 제거하였다. 제안된 방법은 의료 전문가가 추출한 결과와 비교하여 좋은 결과를 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.225-231
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• 2013

의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.904-905
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• 2023

본 논문에서는 의료 영상 생성을 위한 Med-StyleGAN2를 제안한다. 생성적 적대 신경망은 이미지 생성에는 효과적이지만, 의료 영상 생성에는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 의료 영상 생성에 특화된 StyleGAN 기반 학습 모델을 제안한다. 이는 다양한 의료 영상 어플리케이션에 활용할 수 있으며, 생성된 의료 영상에 대한 정량적, 정성적 평가를 수행함으로써 의료 영상 생성 분야의 발전 가능성에 대해 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.337-341
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• 2008

정보 통신과 의료 기술의 성장에 의해 의사는 이동 중 무선망을 통하여 인터넷 서비스에 접근이 가능해졌고 필요한 정보를 제공받을 수 있게 되었다. 또한 컴퓨터 그래픽의 기술은 통신 기술과 접목하여 무선네트워크를 이용한 의료 영상 전송이 가능해졌다. 그러나 기존 시스템들은 의사가 필요로 하는 의료정보를 저장하는 수준인 데이터 (의료 영상 정보) 중심의 의료 영상 전송 시스템 (Picture Archiving Communication System) 달이다. 유비쿼터스 환경에서의 의료 영상 전송 시스템은 의사의 현재 상황을 기반으로 한 서비스 전송을 요구 한다. 따라서 본 논문에서는 변화된 의사의 상황에 적합한 지능형 서비스를 제공하기위해 의사 중심의 의료 영상 정보 전송 미들웨어 (Doctor Centric PACS Middleware) 모델을 제안하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.5-6
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• 2020

현대 의학에서 의료 영상은 수많은 영상처리 의료기기의 핵심이다. PACS(Picture Archiving Communication System)를 통해 관리되는 의료 영상 자료들은 요청에 따라 저장, 검색 및 전송을 수행하여 신속한 의료 서비스를 가능하게 한다. 그러나 만약에 관리자의 실수로 의료 영상 데이터가 바뀐다면 이는 사용자로 하여금 불편함과 낮은 신뢰성을 야기한다. 그리하여 본 논문에서는 서포트 벡터 머신 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 X-ray와 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 사진을 분류하고 의료 영상 분류의 가능성을 제시하는 것을 목표로 한다.