임상의학분야에서의 활용사례
지난 호에서는 열화상이라고 불리는 적외선 이미지와 웨이퍼마스터스의 이미지 프로세싱 소프트웨어 픽맨(PicMan)을 활용한 비접촉 온도측정에 관하여 설명하고, 여러 분야에서의 응용사례에 대하여 소개했다. 이번 호에서는 임상의학에서 사용되는 사진을 포함한 각종 이미지 데이터를 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용한 정량해석과 응용사례에 대하여 소개한다.
유우식
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그림 1. 치료 전·후의 복부 단층촬영 이미지상에서의 폐의 윤곽추출과 단면적 비교를 통한 치료효과의 정량해석사례
사물의 크기와 모양 등의 외형적인 특징은 사진촬영과 화상정보의 해석을 통하여 비파괴적인 방법으로 파악할 수 있다. 사물의 내부인 경우에는 사물의 내부에서 추출한 표본 또는 단면의 사진촬영과 해석으로 필요한 정보를 얻을 수 있다. 병리학 또는 임상의학과 같이 대상이 생명체인 경우에는 더욱 대상의 내부정보를 얻기 위한 조직검사나 해부 이외의 비파괴적인 진단법이 선호된다.
오래 전부터 사용되어온 비파괴 진단법으로는 X선 촬영기법이 대표적이다. 진단하고자 하는 항목에 따라 X선의 촬영조건을 조절하여 진단에 필요한 화상정보를 얻고 담당분야의 전문인력이 판독을 담당한다. 유사한 사례로는 장기 또는 태아의 발육과 건강상태를 비수술방식으로 정보를 수집하는 초음파진단법을 예로 들 수 있다. 영상의학기술의 발달로 MRI, PET 단층촬영 등의 다양한 비파괴 진단법이 의료현장에서 적극적으로 활용되고 있다.
각종 에너지원과 생체와의 상호작용을 활용하여 생체 내부정보를 수집하고 화상 또는 영상정보로 가시화하여 판독하는 과정을 거쳐 진단을 하게 되고 적절한 치료법의 결정과 치료 전·후의 비교를 통하여 회복의 정도와 치료의 효과 등에 관한 정보를 얻는다. 앞으로도 다양한 비수술적인 방법의 생체의 내부진단법이 개발되고 활용될 것이다. 이번 호에서는 의학분야 데이터의 특징, 정보의 가시화(이미지화) 방법 및 진단장비와 독립된 상용 이미지 프로세싱 소프트웨어(WaferMasters, Inc.의 PicMan)를 사용한 여러 관련분야에서의 이미지 데이터의 정량해석의 활용사례를 소개한다.
1. 의학분야 이미지 데이터의 특징
의학분야에서는 생체를 대상으로 하기 때문에 대상의 특정부위(위치)의 특정시간의 정보에 국한되지 않고 발병 전·후 또는 치료 전·후 등의 시간의 경과에 따른 변화에 관한 정보 또한 매우 중요하다. 의학분야 이미지 데이터의 특장과 구성요소를 <그림 2>에 정리하였다.
우선 측정 대상의 3차원공간상의 위치정보(x, y, z), 신호의 종류에 관한 정보(K), 신호의 색상정보(R, G, B 또는 파장분포), 각 색상(또는 파장)의 신호강도 정보, 신호측정 시간에 관한 정보(t)가 기본적인 정보로 다차원의 정보로 구성되어 있다. 측정 조건이 한가지라면 측정 조건을 이미지 데이터의 관리용 보조정보(태그정보)로 보존되기도 한다. 측정조건도 하나의 변수로 취급하여 많은 정보를 체계적으로 수집하고 관리한다면 측정조건의 종류와 레벨에 따라 단순한 태그정보가 아닌 다차원의 정보로 체계적인 관리를 하는 것이 이미지 데이터의 효울적인 관리와 이용에 유리하다.
이러한 의학분야의 이미지 정보의 특징을 잘 살려서 활용하기 위하여 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 포맷을 표준으로 하여 정보를 수집, 관리, 표시, 저장, 인쇄, 전송, 공유에 활용하고 있다. 생물학과 생명과학분야에서도 유사한 기술적 요구가 있으나 해당분야에 특화된 바이오인포매틱스(Bioinformatics) 또는 전산생물학(Computational Biology)이라는 분야에서 바이오이미지 포맷(Bioimage Format)이 표준화되어 있다.
이렇게 분야별로 독자적인 이미지 데이터의 포맷을 표준화하고 있어 분야간의 정보교환과 활용이 더욱 어려워지고 있는 것 또한 해결해야 할 과제이다. 그러나 어떠한 형식으로 이미지가 보존되든 간에 이미지정보를 판단하는 것은 인간 또는 인간이 개발한 알고리즘을 활용하여 판단하는 것이므로 학문, 산업분야간의 원활한 정보공유를 이해서는 어떠한 형식의 이미지 정보라도 일단 인간이 인식할 수 있는 화상 또는 영상으로 표시된 것을 누구나 간단하게 분석할 수 있는 공용 이미지 프로세싱 소프트웨어의 필요성은 더욱 커질 수 밖에 없다.
그림 2. 의학분야의 이미지 데이터의 구성요소, 차원과 특징의 도해
