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노시형(Si-Hyeong Noh),이충섭(Chungsub Lee),김지언(JiEon Kim),김태훈(Tae-Hoon Kim),정창원(Chang-Won Jeong),윤권하(Kwon-Ha Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2021 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1
최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면 서비스로 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.
클라우드 기반의 스마트 헬스케어 서비스를 위한 Connected Radiology Care System 환경 구축
노시형 ( Si-hyeong Noh ),이충섭 ( Chungsub Lee ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),김경원 ( Kyungwon Kim ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
최근 의료서비스에 ICT 기술이 도입되면서 의료서비스 패러다임이 병원중심에서 환자 중심으로 변화되고 있다. 특히, 사물인터넷 기술은 스마트헬스케어 서비스를 현실화하고 있다. 이로인하여 병원이 아닌 곳에서도 환자의 상태를 확인할 수 있고 이에 대한 적절한 조치를 취할 수 있는 다양한 서비스를 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 의료 사각지대의 환자는 여전히 신속하게 조치를 못하는 실정이며, 관리가 되고 있지 않아 사회적인 문제로 이슈화되고 있다. 본 논문은 의료사각지대의 환자에 대한 의료영상 진단 지원을 위한 클라우드환경 기반의 Connected Radiology Care System을 제안하고자 한다.
인공지능 플랫폼기반 요로결석진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템 구축
노시형 ( Si-hyeong Noh ),이충섭 ( Chungsub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),이윤오 ( Yun Oh Lee ),박성빈 ( Sung Bin Park ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.
클라우드기반의 비대면 의료서비스를 위한 커넥티드 라디올로지 케어 시스템
노시형(Si-Hyeong Noh),이충섭(Chungsub Lee),김지언(JiEon Kim),김승진(SeongJin Kim),김태훈(Tae-Hoon Kim),정창원(Chang-Won Jeong),이윤오(Yun Oh Lee),김경원(Kyung Won Kim),윤권하(Kwon-Ha Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
최근 코로나 19에 대한 세계적인 팬데믹 선언에 의해 의료서비스의 변화가 오고 있다. 특히, 국내 법제도적으로 묶여 있던 원격 서비스에 대한 재검토가 되고 있는 실정이다. 본 논문에서 제안하는 커넥티드 라디올로지 케어 시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보보호를 위한 방법과 절차가 반드시 포함되어야 한다. 이를 위해 전체 시스템 구조와 익명화 처리과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행과정을 보인다.
의료영상기반의 간 섬유화 진단을 위한 인공지능 모델 개발
노시형 ( Sihyeong Noh ),임동욱 ( Dongwook Lim ),이충섭 ( Chungsub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
웹기반 머신러닝 기술을 이용한 간 경화증 진 단 시스템 구축
노시형 ( Si-hyeong Noh ),김지언 ( Ji-eon Kim ),이충섭 ( Chungsub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
Web Radiology_CDM기반 기계 학습을 위한 인공지능 학습 플랫폼 구축
노시형 ( Si-hyeong Noh ),김승진 ( Seungjin Kim ),김지언 ( Ji-eon Kim ),이충섭 ( Chungsub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),김경원 ( Kyungwon Kim ),김태규 ( Tae-gyu Kim ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템 (CDSS) 에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
웹기반 의료영상 표준 데이터셋 변환 및 관리 시스템 구축
김지언 ( Ji-eon Kim ),임동욱 ( Dong Wook Lim ),유영주 ( Yeong Ju Yu ),노시형 ( Si-hyeong Noh ),이충섭 ( Chungsub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
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.
노시형 ( Si-hyeong Noh ),유영주 ( Yeongju Yu ),임동욱 ( Dongwook Lim ),김지언 ( Ji-eon Kim ),이충섭 ( Chungsub Lee ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.