• Title/Summary/Keyword: 의료 진단

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A Design of Effective Inference Methods and Their Application Guidelines for Supporting Various Medical Analytics Schemes (다양한 의료 분석 방식을 지원하는 효과적 추론 기법 설계 및 적용 지침)

  • Kim, Moon Kwon;La, Hyun Jung;Kim, Soo Dong
    • Journal of KIISE
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    • v.42 no.12
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    • pp.1590-1599
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    • 2015
  • As a variety of personal medical devices appear, it is possible to acquire a large number of diverse medical contexts from the devices. There have been efforts to analyze the medical contexts via software applications. In this paper, we propose a generic model of medical analytics schemes that are used by medical experts, identify inference methods for realizing each medical analytics scheme, and present guidelines for applying the inference methods to the medical analytics schemes. Additionally, we develop a PoC inference system and analyze real medical contexts to diagnose relevant diseases so that we can validate the feasibility and effectiveness of the proposed medical analytics schemes and guidelines of applying inference methods.

Untact Teleradiology System based on Mobile medical imaging devices (모바일 영상진단기기기반 비대면 판독 시스템)

  • Noh, Si-Hyeong;Lee, Chungsub;Kim, JiEon;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won;Yoon, Kwon-Ha
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.317-319
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    • 2021
  • 최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면서비스로 대체되고 있는 한편, 의료분야에도 서비스 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 국내의 법 제도적으로 묶여 있는 원격 의료서비스의 적용이 가능하고 상급종합병원에서는 비대면 진료서비스를 도입하고 있다. 본 논문에서 제안하는 비대면 원격판독시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보를 보호하고, 원격으로 환자의 영상 데이터를 판독하기 위한 시스템과 그 처리 과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행 결과를 보인다.

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의료용 광계측 및 센서기기 동향 및 전망

  • An, Seon-Yeong
    • Photonics industry news
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    • s.36
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    • pp.36-41
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    • 2006
  • 의료용 광 계측은 의광학의 일부분으로 빛이 생체조직과 일으키는 상호작용을 이용하여 환자의 치료나 진단 또는 의학 기초분야의 발전에 효과적으로 사용하고 있다. 광 계측 및 센서기기를 응용하여 제품화된 의료용품들에는 혈당센서,혈압센서,내시경,검안기,영상진단기 등이 있다. 특히 혈당센서의 경우 급속하게 늘어가고 있는 당뇨병 환자의 수요에 비례한 시장이 현재 세계시장규모인 5조원에서 연간200%씩 증가될 것으로 예측되고 있다. 내시경의 세계시장은 매년 약 5% 내외의 성장을 거듭하고 있으며 검안기는 매년 약 7.2%의 성장률을 기록하고 있다.

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A Web Based Medical Expert System for Gastroenterology (웹 기반 소화기 질환 의료 전문가 시스템)

  • You, Il-Dae;Ha, Sang-Ho;Chun, In-Gook;Park, Sang-Heum
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.575-578
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    • 2001
  • 전문가 시스템은 진단, 교육, 해석, 계획, 예측, 처방, 제어 등 지식의 거의 모든 분야에 적용되어 오고 있으며, 의료 분야에서도 의사의 진단과 처방을 보조하기 위해서 의료 전문가 시스템이 다양한 질환에 대해서 개발되어 사용되고 있다. 그러나 인터넷에서 사용할 수 있는 전문가 시스템의 개발은 미흡하다. 웹 상에서의 의료 전문가 시스템은 의사가 없는 지역에서는 의사의 기능을 대신할 수 있으며 병원에서도 웹을 통하여 손쉽게 전문적인 의료정보에 접근한 수 있는 점에서 그 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 Java로 개발된 전문가 시스템 쉘 JESS를 사용해 웹 상에 효과적으로 사용할 수 있는 소화기 질환의 의료 전문가시스템을 개발한다.

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Design and Implementation of the Multi-Agent System based on JATLite (JATLite 기반 멀티 에이전트 시스템의 설계 및 구현)

  • Lee, Hae-Su;Jang, Deok-Seong
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.8S
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    • pp.2650-2662
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    • 2000
  • 기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야 하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 개발하였다. 제안된 멀티 에이전트는 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자의 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 가장 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단에이전트간의 통신을 관리한다.

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Medical Image Data Standardization for Machine Learning and Its Application Software (기계학습을 위한 의료영상 데이터 표준화 및 응용 소프트웨어)

  • Kim, Ji-Eon;Han, SeongMin;Park, Minki;Kim, Seung-Jin;No, Si-Hyeong;Jun, Hong-Yong;Lee, Chung Sub;Kim, Tae-Hoon;Jeon, Chang-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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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.

Study on the Productivity Improvement of Diagnostic Medical Blood Analyzers using Theory of Constraints and Simulation (제약이론과 시뮬레이션을 이용한 진단 의료 혈액분석기의 생산성 향상 방안 연구)

  • Maeng, Ju-Hyuck;Lee, Kang-Won
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.22 no.2
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    • pp.21-31
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    • 2013
  • There is a high demand for the diagnostic medical blood analyzer in the global medical device market. The domestic market is in infant stage, but expected to grow very fast. In this study, we attempt to provide several ways for production improvement in order to secure price competitiveness of domestic medical blood analyzer. For this purpose we identify the problems of current production process using ARENA simulation and suggest several alternatives for productivity improvement.. Five steps of TOC (Theory of Constraints) and ARENA simulation are employed to predict productivity of each alternative and to suggest further improvement.

Abnormal Region Extraction of Brain MR Images Using Mean of White-grey Matter Thickness (회백질 두께 평균치를 이용한 뇌 MR영상의 비정상 영역 추출)

  • 조경은;채정숙;조형제
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.466-468
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    • 2001
  • 의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

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Empirical Evaluation of Ensemble Approach for Diagnostic Knowledge Management (진단지식관리를 위한 앙상블 기법의 실증적 평가)

  • Ha, Sung-Ho;Zhang, Zhen-Yu
    • The Journal of Information Systems
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    • v.20 no.3
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    • pp.237-255
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    • 2011
  • 지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰 할 수 있었다.

Medical Image-Based Sarcopenia Automatic Diagnosis Support System and Its Application:: Liver Disease Analysis (의료영상 기반 근감소증 자동진단 지원 시스템 및 응용 : 간질환 분석)

  • Si-Hyeong Noh;Dong-Wook Lim;Chang-Won Jeong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.702-704
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    • 2024
  • 최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.