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Auto-Positioning of Patient in X-ray Diagnostic Imaging KCI 등재

진단 엑스선 영상에서 환자 위치잡이의 자동화

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/363080
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Journal of the Korean Society of Radiology (한국방사선학회논문지)
한국방사선학회 (The Korea Society of Radiology)
초록

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 1,450 × 1,814 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다

As interest in artificial intelligence has increased, artificial intelligence has been actively studied in the medical field. In Korea, artificial intelligence has been applied to medical imaging devices such as X-ray imaging, Computer Tomography and Magnetic Resonance Imaging and artificial intelligence capable of acquiring radiation images of patients without radiologists in the future Medical devices are expected to be invented. This study was an initial study on the automation of patient positioning in X - ray imaging. We used x-ray equipment and human phantoms to evaluate the positioning. The program used Visual Studio 2010 MFC and the image was in the size 1450 × 1814. The pixel values were converted to contrasts with values of 0 to 255 that can be visually recognized and output to the monitor. We developed a procedure algorithm program that predicts the angle of the output image through three pixel coordinate values and induces the patient to perform correct positioning according to the voice guidance according to the angle. In the next study, we will study the artificial intelligence to grasp the structure itself and calculate the angle, rather than conveying the reference of coordinates to artificial intelligence. In the future, it is expected that it will be helpful in the study of artificial intelligence from shooting to positioning through the automation of positioning.

목차
ABSTRACT
 Ⅰ. INTRODUCTION
 Ⅱ. MATERIAL AND METHODS
  1. 엑스선 일반 촬영 장치 및 인체 팬텀
  2. 위치잡이
  3. 프로그램 구현
  4. Find Max, Min
  5. 좌표 선정
  6. 각도예측 및 음성 안내
 Ⅲ. RESULT
 Ⅳ. DISCUSSION
 Ⅴ. CONCLUSION
 Reference
 요 약
저자
  • Yang Won Seok(Department of Radiological Science, The Graduate School of Catholic University of Daegu) | 양원석
  • Son Jung Min(Department of Radiological Science, The Graduate School of Catholic University of Daegu) | 손정민
  • Kwon Su Chon(Department of Radiological Science, Catholic University of Daegu) | 천권수 Corresponding Author