의료영상과 인공지능의 미래
- 최초 등록일
- 2022.06.30
- 최종 저작일
- 2022.07
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소개글
과목명: 융합기술전략
주제: 의료영상과 인공지능의 미래
목차
Ⅰ.서론
Ⅱ.본론
1.MRI
2.인공지능
3.머신러닝
4.딥러닝
5.MRI의 미래 기술 현황 및 미래전망
1)인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술 활용
(1)MRI 촬영시간 감소
(2)의료진단
(3)서울아산병원 뷰노AI
(4)자동 라벨링
2)미래 전망
6.인공지능과 의료기기의 만남에 대한 나의 생각
1)문제점
2)인공지능 기술이 의료분야에서 성공할 방법
Ⅲ.결론
Ⅳ.참고문헌
본문내용
Ⅰ.서론
MRI는 자기공명영상장치의 줄임말로 큰 병원에서 영상 촬영을 하기 위해서 쓰이는 의료기기이다. MRI를 통해서 암의 진척도나 치매의 여부, 근골격게를 상세하게 분석할 수 있다. 현재 MRI는 의사들이 진단을 하는데 있어서 유용하게 사용되고 있지만 영상을 얻는데 시간이 오래 걸리고, 일부 병은 의사가 진단하는데 있어서 오진이 일어날 확률도 있다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서 인공지능을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 보다 더 빠르게 영상을 얻고, 보다 더 정확한 진단을 할 수 있도록 인공지능 시스템이 도움을 주는 것이다. 이에 대해서 본론을 통해 상세히 서술해보도록 하겠다.
Ⅱ.본론
1.MRI
1971년 Lauterbur는 선형편차자기장을 이용해서 2차원적 NMR 영상을 제안했다. 1975년에는 Kumar, Welti, Ernst에 의해서 2차원적 FT-NMR 기법이 개발되었다. 1980년에 처음으로 임상적으로 의의가 있는 인체의 흉부 영상이 발표되었다. NMR을 이용한 in vitro 측정이 학자들의 지속적인 연구와 기술적인 발달로 인해서 보급화되어 NMR-CT로 명명되었다. 나중에 일반인들이 핵에 대해서 거부감을 드러내고,ESR의 영상화 개발에 대비해서 의료계와 과학자들이 협의를 해서 포괄적으로 MRI라고 명명하게 되었다.
In vivo 측정방식인 MRI 영상법은 임상에 적용하는 연속 펄스의 반복시간 및 에코시간 등을 임의로 조절해서 MRI의 신호강도를 높여 선명한 영상을 만들 수 있다. 또한 MRI는 조직의 고유한 T1, T2 및 양성자 밀도 등의 값을 정확하게 측정할 수 있다. 따라서 MRI 시스템은 인체의 중추신경계와 골격계 등 거의 전신에 걸쳐 영상검사에 이용되어 현재 정밀영상검사의 필수가 되었다.
2.인공지능
인공지능은 인간의 학습 능력과 추론, 지각 능력, 자연 언어의 이해 등의 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실체화한 기술로 인간이 지능으로 가능한 일들을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 기술을 말한다.
참고 자료
조무성. "MRI 스캔에서 불안증세 감소를 위한 포커싱보드 어셈블리 및 측정기법 개발." 국내박사학위논문 계명대학교, 2011. 대구
인공지능으로 MRI 촬영시간 단축시켜, 메디컬 옵저버, 박미라, 2018
https://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=109449
인공지능 통해 MRI 영상 자동분석…치매 진단, 디멘시아 뉴스, 조재민, 2019
https://www.dementianews.co.kr/news/articleView.html?idxno=1565
“서울아산-뷰노 구축 AI, 뇌 MRI로 치매예측 성능 입증”,한국의약통신, 최중홍, 2020
http://www.kmpnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=40964
영상진단기기·생체현상계측기기의 미래 전망은?, 한의신문, 윤영혜, 2021
https://www.akomnews.com/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=44521
30분만에 뇌 MRI 10만개 자동 라벨링…"의료 AI 가속화". 메디컬 타임즈, 이인복, 2021
http://www.medicaltimes.com/Users/News/NewsView.html?REFERER=webinar&mode=view&ID=1141940