의료영상이란?
의료 데이터에서 현재 가장 많이 활용되고 있는 것이 바로 의료영상입니다.
우리가 흔히 말하는 X-RAY, CT, MRI 초음파 영상입니다.
의료영상이 데이터 분석 주로 진단지원에 많이 사용하는 이유는 영상에 대한 표준 (DICOM : Digital Imaging and Communication in Medicine) 이 널리 사용되기 때문입니다.
영상이 생성되면 처음부터 DICOM으로 저장되기도 하나, 다른 형태로 저장되더라도 사용이 필요한 경우, DICOM으로 변환이 가능합니다. DICOM에도 다양한 버전이 존재하며 DICOM Header 안에 작성된 내용은 PACS(의료영상 저장 전송 시스템)에 따라 달라집니다.
의료영상의 수집
의료 데이터의 수집은 IRB (기관생명윤리위원회) 에 서류를 제출하고 승인을 받아야 합니다.
이미 촬영을 마친 영상의 경우, 주로 후향적으로 수집하므로, 개인정보를 제외한다면, 신속심의 또는 심의면제 사유에 해당됩니다. (단, 심의면제도 심의를 받음)
그러나, 후향적 영상뿐만 아니라 필요에 따라 환자군을 정한후 영상을 촬영할 수도 있으므로, 이런 경우는 전향적+ 후향적이므로, 정규심의에 해당됩니다.
영상데이터는 후향적이든, 전향적으든 수집된 영상은 전처리가 필요합니다.
의료영상의 전처리
의료영상은 영상 촬영 후, 영상의학과에서 판독을 시행합니다. 영상에 직접 간단히 표시한후, 판독기록을 남겨두고, Header 정보가 영상에 붙여 저장됩니다. Header 정보는 환자의 id, 병원 id, 촬영 날짜, 주치의, 영상의 번호 등 각종 기록이 표시되며 판독은 이상유무 등 의료진의 기록이 저장됩니다. 영상에 표시되는 이상 부위 표시는 간단한 표식으로 되어 있습니다. 아래의 영상 중 텍스트 부분이 (노란색 동그라미) Header 정보입니다.
영상판독 표시는 이래의 그림 중 동그라미 표시를 한 것이고, 판독 내용은 텍스트로 저장됩니다
이 영상을 이용하여 실제 질병의 이상유무를 판단하기 위해 절차가 필요합니다.
의료영상 분석 과정
- 의료영상의 경우, 환자개인식별정보가 필요 없는 경우가 있어 가명화를 수행합니다.
영상의 Header 정보를 모두 삭제하는 경우는 그 영상 정보의 특징 (예: 몇 개 중 몇 번째, x,y,z 축 등 왼쪽/오른쪽 등 필수정보가 삭제되어 해석이 매우 어려울 수 있습니다.) 환자의 개인식별정보를 가명화하고 영상 해석을 위한 정보를 남겨둡니다. 가명화는 의료정보 개인정보보호를 다루는 팀에서 가명처리 후, 분석팀으로 전달합니다.
- 영상의 해석은 첫 번째 전문가에 의해 수행됩니다.
AI 라벨링을 하기 위해 어노테이션 프로그램을 이용하여 병변의 위치를 정확히 표시합니다.
- 라벨링된 영상정보의 특징을 추출합니다.
추출된 특징은 향후 AI 학습 등을 이용하여 성능을 향상합니다.
- 새로운 영상이 입력되었을 때 AI 알고리즘에 의해 진단지원을 수행하고 지속적인 학습을 수행합니다.
영상 데이터 해석을 위한 유의사항
- 영상은 주로 영상기기에서 촬영 후, 잠시 영상기기 내 서버에 저장된 후, 판독을 거쳐 EMR에 저장된다.
영상기기 내 서버에 남겨져 있는 영상데이터는 일정시간 저장된 후, 삭제된다. 데이터를 어디서 부터 추출할 지에 대한 고민이 필요합니다.
- 영상의 특징을 이해해야 한다.
X-RAY , CT 이미지는 숫자가 작지만, MRI 는 매우 많은 데이터가 존재하며, MRI 는 3축 (X,Y,Z) 에서 촬영되므로 이에 대한 이해가 필요하고, 각 MRI 영상과 영상사이의 간격도 중요하다. 예를 들어4mm cut 은 병변을 확실하게 표시하기 어려울 수 있으며, 1mm cut 일 경우, 병변이 잘 보일 수 있으나, 환자의 경우, MRI 촬영시간이 길어질 수 있습니다. 그리고 촬영 방법이 서로 다르고, 기기별 특성도 존재하므로 보정이 필요합니다. (Header 정보를 보고 확인해야 한다)
- 라벨링의 품질을 확인해야 한다.
병변의 segmentation 을 위한 병변특징을 추출하기 위해 매우 중요합니다.
- 동영상 정보 (예를 들어 내시경영상, 수술영상, 초음파 영상 등)도 동일한 방법으로 라벨링 후, 해석된다.
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