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기계학습을 위한 의료영상 데이터 표준화 및 응용 소프트웨어
Medical Image Data Standardization for Machine Learning and Its Application Software 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회, 2019 May 10, 2019년, pp.346 - 347  

김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  한성민 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  박민기 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김승진 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  전홍영 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)

초록
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의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 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.

AI 본문요약
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문제 정의

  • [2,3]. 따라서, 본 논문에서 제안하는 소프트웨어를 통해 수집되는 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안하고 ETL 정의에 따라 표준화된 데이터로 변환할 수 있는 소프트웨어를 개발하고자 한다.
  • 본 논문에서는 의료영상정보에 대한 표준화하는 방법을 적용한 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템을 활용하면, 의료영상 기반 임상연구를 위해 중요한 임상적 정보들을 용이하게 추출하여 활용할 수 있을 것이다.
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