MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis: CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.
폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.
뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 과정으로 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 그루핑 결과 뇌척수액이 존재하는 그룹은 또 다시 4 종류의 세부분류로 나누어지는데, 본 논문에서는 이 뇌 척수액의 모양에 따라 분류하는 알고리즘을 소개한다.
비전리 방사선을 이용하는 초음파 탐상법은 안전하며 사용이 간편하기 때문에 비파괴검사에서 매우 선호되고 있는 방법이다. 의학적으로 초음파 탐상법은 동일한 원리를 이용하여 인체의 결함 즉 질병의 진단을 위해 유용한 수단 요로 활용되고 있다. 본 논문에서는 초음파 탐상법에 기반한 의료용 초음파 진단의 원리에 대해 개관하고, 그동안 임상적으로 별로 주목받지 못한 초음파 C스캔 영상을 이용한 치밀골의 미세 골절 진단 가능성을 실험적으로 평가하였다. 실험에서는 돼지 대퇴골에 3점 굽힘 힘 (2-4 kN)을 1 mm/min 속도로 가해 미세 골절을 유발하였다. 골절의 정도를 변화하면서 골절에 대한 엑스선 영상과 25 MHz 접속형 초음파 변환기롤 이용하여 C스캔 영상을 취득하였다. 실험 결과 초음파 C 스캔 영상은 기존의 골절 진단법인 엑스선 영상에서는 진단이 어려운 미세한 골절까지 감지할 수 있음을 확인하였다.
캡슐 내시경 시스템은 최소 침습적 방법으로 의료진이 환자의 소화기관 검사를 수행할 수 있는 혁신적 기술로 최근 주목 받는 융합 기술이다. 일단 환자가 비타민 알약 크기의 캡슐을 삼키면, 캡슐 내 무선 또는 인체통신 모듈에 의해 전송된 영상정보를 바탕으로 의료진은 캡슐 내시경 진단 시스템을 통해 혈액 이상, 용종, 궤양, 크론병 등 다양한 질환을 진단할 수 있다. 캡슐 내시경은 기존의 케이블 내시경을 대신할 수 있는 혁신 기술이지만 정확한 병증 진단 및 분석 소요 시간 측면에서 단점을 가지고 있다. 즉, 캡슐 내시경은 캡슐내의 소형 카메라를 이용하여 6~12만 프레임의 방대한 양의 정지 영상을 촬영하기 때문에 촬영된 영상을 의료진이 확인하고 정확한 병변을 분석하는데 오랜 시간이 걸린다. 따라서 캡슐 내시경 시스템은 빠른 병변 진단을 위한 도구 및 정확한 병변 진단을 위한 의료 이미지 영상 처리가 필수 요소이다. 본 논문에서는 캡슐 내시경 시스템의 주요 제조사들을 중심으로 거의 알려져 있지 않은 소화기 영상의 빠른 병변 진단 도구에 대한 최근 경향과 정확한 병변 검출을 위한 의료 영상 처리 기술의 최신 동향을 분석하였다.
최신 국제 임상진료지침을 기반으로 한 특발폐섬유증의 진단은 부합하는 임상 소견과 함께 고해상 CT에서 전형적인 상용간질폐렴 소견을 보일 때 조직학적 폐 생검 없이 진단 가능하다. 영상 검사는 특발폐섬유증의 평가 및 진단에 중추적인 역할을 하며, 정확한 진단을 위하여 임상적, 영상의학적 및 병리학적 소견에 대한 다학제 검토의 중요성이 강조된다. 간질성폐이상(interstitial lung abnormality)은 우연히 발견된 영상의학적 이상 소견을 지칭하며, 간질성폐이상과 임상적으로 의미 있는 간질폐질환에 대한 구분은 적절한 임상 평가를 기반으로 이루어져야 한다. 저자들은 이번 종설을 통하여 특발폐섬유증 진단의 최신 지견 및 간질성폐이상에 대한 이해를 도움으로써 미만성 간질폐섬유증 환자의 정확한 진단과 치료 및 예후 증진에 도움이 되고자 한다.
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.
고령화 및 저출산 사회가 대두되면서 예방을 통해 건강을 지키고자 하는 노력이 증가되고 있으며, 비침습, 무자각의 한방 진단 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나, 기존의 한방 진단 분야에서 가지고 있는 임상의의 직관에 의한 진단 결과의 시각화에 따른 문제를 해결하지 않고서는 신뢰도를 얻을 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 한방의 진단 분야 중 가장 중요한 망진(望診) 분야의 시각화, 객관화를 위해 입력 영상의 분석을 위한 최적화에 관한 연구를 하고자 한다. 이를 위해 입력 영상에 대한 색상 보정과 반사 보정을 통해 보다 정확한 색상값을 구하기 위한 연구를 진행한다. 또한, 컬러 영상의 최적화를 통한 보정 후의 결과 영상을 이용하여 망진에 필요한 얼굴 영역 추출을 나타내었다. 끝으로 실험을 통해 보정 전/후의 결과를 비교 평가하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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