의학영상분석과 미적분활용사례 연구보고서

소개

"의학영상분석과 미적분활용사례 연구보고서"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론
1. 동기 및 목적

Ⅱ. 본론
1. 탐구방법
2. 탐구내용

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 소감 및 참고문헌
1. 소감
2. 참고문헌

본문내용

Ⅰ-1. 동기 및 목적
제가 암연구 관련 연구를 개인실험으로 한 차례 진행한 바가 있어 가장 기초이론이 되는 영상분석에 대해 관심이 생겼고 이에 보고서를 작성하게 되었습니다.
최근 CT와 MRI와 같은 의료 영상 기술이 발전하면서 단순한 시각적 진단을 넘어 정량적인 분석의 중요성이 부각되고 있습니다. 이러한 기술은 질병의 진단과 치료 과정에서 필수적인 역할을 하고 있으며, 특히 장기와 병변의 정확한 부피 계산은 치료 계획 수립과 효과 평가에 있어 중요한 의미를 지닙니다저는 이 주제를 통해 의료 영상 데이터를 기반으로 미적분을 활용하여 장기나 암 조직의 부피를 정밀하게 계산하는 방법을 탐구하고자 합니다. 이를 통해 수학과 의학의 융합 가능성을 경험하며, 의료적 문제를 해결하는 데 있어 수학적 접근법이 지니는 중요성을 체감하고자 합니다

Ⅱ-1. 탐구방법

문헌조사를 통해 CT나 MRI에 대해 우선 알아보고 그후 자료는 최대한 많이 수집하기 위해 네이버, 구글 학술 자료 사이트 또한 RISS, DBpia, Science on의 논문을 통해 상세히 조사하였습니다.

Ⅱ-2. 탐구내용

기본 개념

1. CT/MRI 데이터 구조
-CT와 MRI는 환자의 특정 부위를 잘게 나눈 단면 이미지(slice)를 제공하며, 각 단면은 픽셀 단위의 밀도 값을 포함합니다.
-이러한 밀도 값은 실제 조직이나 물질(예: 뼈, 근육, 공기 등)을 나타내며, 의료 영상의 픽셀은 연속적인 물리적 크기(폭 × 높이)를 가집니다.

2. 미적분의 활용
-여러 개의 단면 이미지를 적분하여 장기의 부피를 계산.
-특정 단면에서 면적을 계산하기 위해 픽셀 값을 함수로 근사(보간법)하고 적분
-시간에 따라 변화하는 데이터를 정량화(예: 암 조직 크기 변화)

참고자료

· 현석환, 이준성, 전성환, 김예진, 김광염, 윤태섭. (2019). 딥러닝을 이용한 화강암 X-ray CT 영상에서의 균열 검출에 관한 연구. 터널과 지하공간, 29(3), 184-196.
· 김대관, 차경래, 승성민, 정세미, 최종균, 노지형, 박충환 and 송태하. (2019). MRI 영상 유도 수술 로봇을 위한 개선된 군집 분석 방법을 이용한 뇌종양 영역 검출 개발. 의공학회지, 40(3), 105-115.
· 한선이, 한진주, 이영수. (2019-05-08). X-ray CT 시각화기법 기반 탄산염암의 유동특성분석 연구. 한국가스학회 학술대회논문집, 서울.