[Python] 의료인공지능 개요

의료 영상처리는 의학 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 분야에서는 CT, MRI, X-ray, 초음파 등의 영상 데이터를 처리하고 분석하여 질병 진단, 치료 및 예방 등에 활용됩니다.

의료 영상처리 분야에서는 주로 컴퓨터 비전, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 이용합니다. 이를 통해 의료 영상에서 정보를 추출하고, 패턴을 분석하여 진단, 치료, 예측 등에 활용합니다.

이미지 처리 기술을 이용한 의료 영상 분석은 정확한 진단 및 예측을 위해 매우 중요합니다. 이를 위해 다양한 이미지 처리 기술들이 개발되어 왔습니다. 이러한 기술들은 대개 이미지의 전처리, 분할, 분류, 추적 등의 작업에 활용됩니다.

예를 들어, CT 영상 분석에서는 엣지 검출, 분할, 특징 추출, 객체 검출 등의 작업을 수행합니다. 또한, MRI 영상 분석에서는 뇌 성분 분할, 종양 감지, 질환 진단 등에 활용됩니다. 또한, 딥러닝 기술을 이용한 의료 영상 분석은 최근에 많은 연구가 진행되고 있습니다.

따라서, 의료 영상 처리 분야에서는 컴퓨터 비전 및 머신러닝, 딥러닝 등의 기술을 이용하여 다양한 응용 프로그램을 개발하고 있습니다. 이를 통해 정확한 진단 및 예측을 위한 기술적인 지원을 제공하고 있습니다.

참고 자료:

• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6502264/
• https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/medical-image-processing
• https://towardsdatascience.com/applications-of-deep-learning-in-medical-imaging-5d0e85c1c6e8

의료 영상 처리 분야에서 파이썬이 널리 사용되고 있습니다. 여기에는 다양한 활용 사례가 있습니다

PyDICOM

- DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식의 의료 영상을 읽고 처리하는 파이썬 라이브러리입니다

 

SimpleITK: ITK(Image Processing and Analysis in C++)

-  라이브러리를 파이썬으로 래핑한 것으로, 의료 영상 처리에 널리 사용됩니다.

 

OpenCV: 영상 처리 및 컴퓨터 비전을 위한 라이브러리로, 의료 영상 분석에도 적용됩니다.

Keras: 딥러닝 모델 구성을 위한 고수준 API로, 의료 영상 분석에도 적용됩니다.

1. • TensorFlow: 다양한 딥러닝 모델을 구현할 수 있는 오픈소스 라이브러리로, 의료 영상 분석에서도 사용됩니다.
   • PyTorch: GPU 가속을 지원하는 딥러닝 프레임워크로, 의료 영상 분석 분야에서도 널리 활용됩니다

 

의료 영상 분석을 위한 툴킷:

3D Slicer: 의료 영상 처리 및 분석을 위한 고품질 오픈소스 플랫폼입니다.

ITK-SNAP: 의료 영상 분할 및 시각화를 위한 오픈소스 소프트웨어입니다.

이 외에도 다양한 의료 영상 분석 분야에서 파이썬을 활용하는 사례가 있습니다.

 

개인적으로는 위에 소개드린 플랫폼으로 연구 활동과 개발에 대부분을 차지하는 내용으로 위내용으로 한번 코드로 변환하는 내용을 다뤄보드록 하겠습니다