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의료영상에서 근감소증 정량평가를 위한 분석 소프트웨어 개발
김승진 ( Seung-jin Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong Yong Jun ),노시형 ( Si-hyeong No ),김지언 ( Ji-eon Kim ),이충섭 ( Chung-sub Lee ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
본 논문은 의료영상을 기반으로 근감소증의 정량적 평가를 위한 특화된 분석 소프트웨어에 대하여 기술한다. 특히, 제안한 분석 소프트웨어는 복부 CT영상에서 근감소증 영상분석에 중요한 인자인 근육, 피하지방 그리고 내장지방의 영역을 반자동 방식으로 세그멘테이션하여 정량화 할 수 있다. 또한 각각의 영역별 레이블링 영상을 다양한 포맷으로 생성할 수 있다. 분석 소프트웨어는 근감소증의 진단 및 정량적 평가를 정의하는 출발점이 될 것으로 기대하고 있으며, 다양한 질환에 대해 분석에 적용이 가능하다.
김지언 ( Ji-eon Kim ),김승진 ( Seung-jin Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),이충섭 ( Chung Sub Lee ),유종현 ( Jong-hyun Ryu ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
의료영상은 진단을 목적으로 환자의 질환 부위별로 정밀하게 촬영하여 수집된 영상이다. 수집된 의료영상을 판독하여 진단하기 어려운 경우에는 조직검사를 통해 확진검사를 실시한다. 하지만 조직검사의 경우 환자에게 신체적, 경제적 부담을 줄 수 있다. 따라서 의료영상을 기반으로 정밀 진단하는데 도움을 줄 수 있는 정량분석 소프트웨어 개발이 중요하다. 현재 복부 간 질환의 경우 MELD(Model For End-Stage Liver Disease) 점수를 이용하여 간 질환의 중증도나 예후를 예측하는데 이용되고 있다. 하지만 MELD점수 산출에 있어서 의료영상 정보를 사용하지 않았기 때문에 질환 여부를 가늠하는 데 에만 이용될 뿐 병변부위의 위치를 확인하는데 에는 어려움이 있다. 그러므로 본 논문은 다양한 의료영상장비에서 획득한 복부영상을 이용하여 복부질환의 중증도를 예측 및 분석함으로서 실제 임상 진단에 도움을 줄 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
기계학습을 위한 의료영상 데이터 표준화 및 응용 소프트웨어
김지언 ( Ji-eon Kim ),한성민 ( Seongmin Han ),박민기 ( Minki Park ),김승진 ( Seung-jin Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),이충섭 ( Chung Sub Lee ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행하고 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.
반복적인 설문 방법을 이용한 생활습관분석을 위한 대사증후군 관리 시스템 개발
김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),유태양 ( Tae-yang Yu ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
국내에서 서구화된 생활습관으로 인해 대사증후군 환자가 매년 증가되고 있는 추세이다. 대사증후군은 다양한 심혈관 및 간질환 그리고 당뇨와 같은 질환으로 위험성 높으며, 여러 합병증을 유발 할 수 있다. 이러한 질환을 진단하는데 임상적인 진단지표가 많이 활용되고 있으나 최근 생활습관정보를 기반으로 분석하여 자가진단 및 예방에 중점을 둔 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 임상에서 생활 습관정보를 기반으로 질환진단에 활용하는데 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대사증후군 관련 환자를 대상으로 반복적으로 생활습관과 정확한 운동습관 정보를 수집하여 관리를 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 생활습관관련 설문지 조사 방법은 반복적인 설문방법을 채택하여 앱상에서 수집하고 운동습관 정보는 웨어러블 디바이스를 이용하여 정확한 운동관련 정보를 수집할 수 있도록 하였다. 제안한 시스템을 이용하여 비만 및 대사증후군 환자의 생활습관 개선에 따른 지속적인 관리를 통해 예방에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 수집한 생활습관과 운동습관정보를 분석하여 임상에 활용할 수 있는 예측 모델을 개발하고자 한다.
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.
대사증후군 환자를 위한 생활습관정보 관리 시스템의 개발
김지언 ( Ji-eon Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),유태양 ( Tae-yang Yu ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
국내 외에서 잘못된 생활습관으로 대사증후군 환자가 급증하고 있다. 최근 대사증후군 환자들을 위한 웨어러블 디바이스를 이용하여 생활습관정보를 수집·분석하여 피드백하는 연구가 진행되고 있다. 생활습관 정보를 수집하는 대표적인 방법은 온라인/오프라인 설문지 또는 웨어러블 디바이스를 활용하여 수집하는 형태로 구분된다. 그러나 기존 설문지 방법은 연속적인 데이터를 얻기 어렵고, 웨어러블 디바이스를 이용하는 방법은 신뢰성 있는 데이터를 수집하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 대사증후군 환자를 대상으로 생활습관 정보 수집을 위한 병원의 설문지를 엠을 기반으로 개발하여 수집하고 스마트폰과 밴드와 같은 웨어러블 디바이스를 이용하여 실시간 활동정보를 수집하여 환자 생활 습관에 따른 맞춤 별 예방정보를 제공하는 시스템을 제안하고자 한다.
김지언 ( Ji-eon Kim ),김승진 ( Seung-jin Kim ),노시형 ( Si-hyeong No ),정창원 ( Chang-won Jeong ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong-yong Jun ),유태양 ( Tae-yang Yu ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
최근 생활습관정보는 대사증후군을 진단하기 위한 임상적 진단지표로 중요하게 활용되고 있다. 대사증후군은 심혈관 및 간질환 그리고 당뇨와 같은 여러 합병증을 유발할 수 있는 질환으로 질환 정도에 따른 체계적 관리가 필요하다. 그러나 대사증후군 환자의 생활습관을 수집하기 위한 대부분의 시스템 은 자가진단 및 예방 중심의 시스템으로 구성되어 있어 정확한 생활습관을 수집하여 생활습관을 관리 하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 임상적 진단지표에 도움이 될 수 있도록 신뢰성 있는 생활습관 정 보를 수집 하기 위 한 방법 을 제 시 하고 수집 된 생활습관 정보를 모니 터 링 하여 환 자의 생활습관 개선 여부에 따라 지속적인 피드백을 제공하여 체계적으로 생활습관을 관리할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
김승진 ( Seung-jin Kim ),정창원 ( Chang-won Jeong ),노시형 ( Si-hyeong No ),김지언 ( Ji-eon Kim ),김태훈 ( Tae-hoon Kim ),전홍영 ( Hong Yong Jun ),이윤오 ( Yun Oh Lee ),윤권하 ( Kwon-ha Yoon ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 원광대학교병원 의료정보시스템의 임상 데이터를 OHDSI 가 제안하는 공통 데이터 모델로 변환하여 표준화 시스템 구축에 대해서 기술한다. 또한,검색속도 향상을 위해 인덱싱 기법을 적용한 성능평가 결과를 보인다. 구축된 표준화 시스템은 다양한 임상연구에 활용될 것을 기대 하고 있다.