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노시형,함규성,정창원,주수종 한국인터넷정보학회 2019 인터넷정보학회논문지 Vol.20 No.5
The purpose of this paper is to construct a system that matches the patient's image disease information with the medical image viewer in providing the medical image information to the medical staff. Currently, medical image information systems that are commercialized mostly provide only one image viewer with various image information of diseases or use incompatible exclusive viewers. For this reason, we designed and implemented a medical image information viewer matching system that integrates and provides specialized viewers that can be selected by diseases' image information. That is, it is a system to match and view medical image viewers based on disease information extracted from tag information stored as the metadata in DICOM file, which is medical image information standard, for disease-specific viewer matching. We analyzed the execution performances through our retrieval service of medical image information from our implementation system, and showed compatibility and control with various viewers. 본 논문은 의료진에게 영상정보를 제공하는 데 있어, 환자의 질병정보와 의료영상뷰어를 매칭 지원해주는 시스템을 구축하는 데목적을 둔다. 현재 상용화된 의료영상정보시스템들은 대부분 하나의 뷰어로 다양한 질환들의 영상정보들을 제공하거나 호환성이 없는 벤더사의 전용뷰어를 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서 질환별로 선택이 가능한 전용뷰어들을 통합한 의료영상정보 뷰어 매칭시스템, 즉 질환별 뷰어 매칭을 위해 의료영상정보 표준인 DICOM 파일 내부에 메타데이터로 저장되는 태그정보에서 추출한 질환정보를 기반으로 의료영상 전용뷰어들을 매칭하고, 매칭된 뷰어 상에서 디스플레이하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템으로부터 의료영상정보의 검색서비스를 통해 수행성능을 분석하고, 다양한 뷰어들과의 호환 및 뷰어제어가 가능함을 보였다.
노시형 ( Noh Si-Hyeong ),김지언 ( Kim Ji-eon ),이충섭 ( Lee Chungsub ),김태훈 ( Kim Tae-hoon ),김경원 ( Kim KyungWon ),윤권하 ( Yoon Kwon-ha ),정창원 ( Jeong Chang-won ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.10 No.10
In the medical field, disease diagnosis and prediction research using artificial intelligence technology is being actively conducted. It is being released as a variety of products for disease diagnosis and prediction, which are most widely used in the application of artificial intelligence technology based on medical images. Artificial intelligence is being applied to diagnose diseases, to classify diseases into benign and malignant, and to separate disease regions for use in identification or reading according to the risk of disease. Recently, in connection with cloud technology, its utility as a service product is increasing. Among the diseases dealt with in this paper, liver disease is a disease with very high risk because it is difficult to diagnose early due to the lack of pain. Artificial intelligence technology was introduced based on medical images as a non-invasive diagnostic method for diagnosing these diseases. We describe the development of a web service to help the most meaningful clinical reading of liver cirrhosis patients. Then, it shows the web service process and shows the operation screen of each process and the final result screen. It is expected that the proposed service will be able to diagnose liver cirrhosis at an early stage and help patients recover through rapid treatment.
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.
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.
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.
Deep Learning을 위한 학습 의료영상 데이터셋 및 분석에 관한 연구
노시형 ( Si-hyeong Noh ),김지언 ( Ji-eon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손 부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.
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.
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.