현재 많은 병원의 핵의학과에서 핵의학 장비를 이용하여 많은 수의 핵의학영상을 생성하고 있다. 생성된 핵의학영상은 환자의 질병을 진단 또는 치료하기 위해 기능적 정보를 많이 포함하고 있다. 하지만 이렇게 중요한 기능적 정보가 현재의 PACS 에서는 그 중요한 기능적 정보를 모두 표현하지 못 하는 문제점이 있다. DICOM 에서는 핵의학 영상 및 데이터에 대하여 표준을 정해놓고 그 표준을 따르도록 규정하고 있다. 이러한 DICOM 3.0 표준에서 핵의학 영상 및 데이터에 대하여 표준을 정해놓은 일은 비교적 최근의 일이어서 많은 수의 핵의학 영상 장비나 PACS에서는 핵의학영상에 대한 특징이 반영되지 않고 있는 실정이다. 이에 핵의학 영상의 호환성을 향상과 PACS와 핵의학 장비간의 호환성을 향상시키기 위하여 DICOM 3.0 Part 3에 정의된 IOD 중 꼭 필요하다고 생각되는 최소한의 Tag들을 선별하여 Guideline을 작성하여 DICOM 영상을 Guideline의 내용을 토대로 분석하였고 핵의학 영상이 PACS에서 제대로 활용되지 못 하는 원인을 분석 하였다.
이 연구의 목적은 영상정보교류의 효용성을 높이기 위한 영상 품질 기준 연구에서 영상정보교류의 실태를 파악하고 영상정보교류에 대한 의사들의 의견을 수렴하기 위해 시행한 설문조사의 결과를 정리하는 것이다. 설문조사는 개별 접촉 또는 소셜 네트워크 서비스를 통해 홍보하였고, 자발적으로 참여한 의사가 설문조사의 대상이다. 설문조사는 기본 정보 및 영상정보교류에 대한 11개의 문항으로 구성되었다. 총 30개 진료과의 전문의 160명이 설문조사에 참여하였고, 95.6%의 응답자가 상급종합병원 또는 종합병원에 근무하는 상태였다. 외부 병원에서 영상검사를 시행한 후 의뢰되는 환자가 빈번하였다. 하지만 판독소견서가 함께 교류되는 경우는 드물었고, 의뢰받은 의료기관의 영상의학과 전문의에 의한 재판독을 통해 이차적인 의견을 구하고자 하는 요구가 많았다. 결론적으로, 외부 판독소견서가 누락되는 경우가 많으므로 판독소견서가 영상정보와 함께 교류될 수 있도록 하는 방안의 마련이 필요하다. 또한 외부 판독이 있더라도 재판독이 필요하다는 의견이 많은 점을 고려할 때 판독소견서에 반드시 포함되어야 할 기본적인 판독소견서의 요소 및 외부 검사의 재판독에 대한 가이드라인이 필요할 것으로 생각된다.
국내외 의료영상 정보시스템 기술의 급격한 발달과 더불어, 언제 어디서나 의료 영상을 신속하게 판독하고자 하는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 휴대용 개인 단말기를 통해 네트워크 전송을 통한 의학 영상을 어디서나 실시간으로 판독할 수 있는 모바일 DICOM 영상 뷰어를 설계한다. 특히, 개발된 모바일 DICOM 영상 뷰어를 통해 여러 장의 의학 영상을 동시에 볼 수 있으며, 여러 장의 의학 영상 중 특정 영상만을 선택하여 볼 수도 있다. 또한 휴대용 단말기 화면 크기에 따른 불편함을 해소하기 위하여 영상 확대 기능도 개발한다.
자기공명영상 기술의 개발에 따라 다양한 종류의 시퀀스가 개발되어 방사선 진단에 큰 도움이 되었다. 다양한 자기공명영상 시퀀스 중에서 자기화율 강조 영상은 고 공간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 발전시킨 것으로 국소 자기장 왜곡에 의한 디옥시헤모글로빈, 페리틴, 헤모시데린 및 골, 광물 검출에 매우 민감하다. 이러한 영상 특징으로 인해 자기화율 강조 영상은 다양한 신경 장애의 진단과 치료에 사용되어 왔으며, 영상 화질이 향상되어 방사선 전문의에게 보다 유용한 정보를 제공할 수 있게 되었다. 다양한 신경 장애에서 발생할 수 있는 자기화율 강조 영상에 나타날 수 있는 다양한 신호의 원리를 설명하고, 독특한 영상의학적 특징을 가진 질환 혹은 물질에 대해 임상적 또는 병리학적으로 진단된 환자들에 관하여 각각의 질병에 맞추어 조사하였다. 또한 자기화율 강조 영상에서 각각의 신경 장애에서 보일 수 있는 영상의학적 특징에 대해 질환의 전반적인 정보를 함께 요약하여 정리하였다. 뇌 실질 및 주변 조직에 생기는 다양한 신경계 질환들은 자기화율 강조 영상에서 뚜렷하게 구분되는 다양한 영상학적 특징을 보인다. 이에 의해 자기화율 강조 영상은 다양한 보조적 정보를 통해 적절한 진단에 도움을 준다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
의료기구들이 발달하면서 복부 및 골반 내에 이식되거나 거치되는 의료기구들이 다양해졌다. 흔하게 사용되는 기구들의 영상의학 소견은 영상의학과 의사들에게 매우 익숙하지만, 상대적으로 사용 빈도가 낮거나 새로운 형태의 기구들의 영상의학 소견은 잘 알려져 있지 않다. 또한 환자에 대한 임상정보가 제한적일 경우 이런 새로운 형태의 의료기구들은 잘못 해석되거나 놓치기 쉽다. 그러므로 복부 및 골반 내 의료기구들의 영상의학 소견을 인지하는 것은 기구들의 올바른 위치를 평가하고, 이와 관련된 합병증을 평가하는데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 복부 및 골반 내 의료기구들과 이와 관련된 합병증의 영상의학 소견을 소개하고자 한다.
자궁에 생기는 병변들의 특성을 파악하고 다른 골반강 내에 생기는 병변들과 감별하는 것은 추후 환자의 치료 방향을 결정하는데 있어 중요하다. 자궁의 병변에 대한 평가는 일차적으로 초음파로 이루어지며 자기공명영상이 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 병변이 주로 어디에 위치하고 있는지, 병변의 경계와 범위, 내부의 성상 및 혈류공급 정도 등의 패턴 인식법에 기반해 자궁 병변을 평하가는 것은 양성과 악성병변을 구분하고 정확하고 효율적인 감별진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.
의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.
망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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