CAD

컴퓨터 지원 진단 (Computer-aided diagnosis)

 

 

신호 처리의 분기 중 하나는 다차원 (mD) 신호 처리이다. 1차원 (1D) 이상을 이용하여 특정 데이터를 상세화하고 샘플링해야 하는 경우에 활용하다. 결과적으로 여러 신호의 조작에 따라 이미지가 형성된다. 1D와 비교하여 MD로 진행하려면 더 복잡한 알고리즘이 필요하며 디지털 신호 처리와 직접 연결된다. 따라서 실제 계산은 차원의 수와 함께 증가하고 컴퓨터 모델링의 사용이 필요하다.

 

CAD의 개념은 1967년 Fred Winsberg에 의해 처음 보고되었다. Winsberg와 그의 팀은 유방 조영술에서 이상 감지를 분석하기 위해 컴퓨터 사용을 조사했다. 1972년에 CAD의 개념은 컴퓨터가 유방 조영술에서 병변을 감지하는 데 사용할 수 있는 네 가지 속성, 즉 (1) 석회화, (2) 추측, (3) 거칠기, (4) 모양을 분류하여 확장되었다. 이 초기 분류 이후로 많은 다른 기능이 정의되었다. 오늘날 컴퓨터 지원 진단은 의사가 진단을 내리는 데 도움이 되며 특히 두 번째 판독기 역할을 한다. 즉, 의사가 환자의 질병 진단을 처음 시도한 다음 컴퓨터가 진단을 확인하기 위한 백업 역할을 한다. CAD의 주요 목적은 의사의 2차 소견을 지원하여 오진율을 줄이는 것이다.

 

CAD는 의사가 진단을 내릴 때 고려할 수 있도록 이미지에서 비정상적인 패턴을 감지하는 패턴 인식 소프트웨어를 사용한다. CAD에는 일반적으로 네 가지 일반적인 체계가 있다.

 

전처리 (Preprocessing) : 컴퓨터가 이미지를 인식할 수 있을 만큼 충분한 품질로 데이터를 처리하고 있다. 필터와 창 수준 조정 기술이 이미지 대비에 적용된다. 이 단계의 주요 목표는 노이즈와 아티팩트를 줄이는 것이다. 분할 (Segmentation) : 이 단계에서 신체는 영역으로 분할된다. 컴퓨터는 해부학적 데이터뱅크의 데이터를 사용하여 이미지의 관심 영역이 질량, 미세 석회화 또는 조직을 나타내는지 여부를 식별한다. 특징 추출 (Feature extraction) : 관심 영역은 형태학적 특징, 그레이 레벨 특징 및 텍스처 특징과 같은 특수 특징에 대해 분석된다. 특징 분류 (Feature classification) : 목표는 다양한 알고리즘을 적용하여 다음을 분류하는 것이다.

 

CAD가 서비스 품질 및 효율성에 미치는 영향은 다음과 같다.

 

CAD는 특정 경우에 대한 이미지 진단 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있으므로 시간 효율성을 향상시킬 수 있다. 신호 처리는 인간이 수행할 수 없는 복잡한 수학적 절차를 사용하여 잡음을 제거하거나 매개변수를 추출하는 데 사용된다. 인간 관찰자는 피로, 권태, 환경적 요인과 같은 요인으로 인해 장기간 환자의 상태를 모니터링할 때 오류를 범하기 쉽다. 그러나 컴퓨터는 수학적이고 일관된 방식으로 신호의 모든 에피소드 또는 과도 현상을 기록하도록 설계할 수 있다. CAD는 질병이 너무 작거나 초기에 사람의 눈으로 볼 수 없는 경우 질병을 감지할 수 있기 때문에 영상 진단의 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있다. 이를 통해 더 나은 환자 결과에 도움이 될 수 있는 조기 진단이 가능하다. CAD는 경험이 부족한 의사의 정확도와 해석 시간을 개선하는 데 도움이 되므로 고도로 숙련된 방사선 전문의의 작업량을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 이것은 고도로 숙련된 방사선 전문의에게 스트레스와 수요를 줄여 생산성을 증가시킬 것이다.

 

결론적으로 CAD는 정량적 분석만을 제공하며 일상적이거나 반복적인 작업에 일관되게 적용된다. 신호 분석만으로는 진단을 내리기에 충분하지 않으며 환자의 일반적인 외모, 정신 상태 및 가족력과 같이 의사가 포함할 수 있는 다른 정보와 통합해야 한다. 따라서 컴퓨터를 이용한 진단이 2차 진단 수단으로 활용되고 있음이 더욱 강조된다. 의사는 여전히 진단의 주요 출처이다. CAD 시스템은 2차 소견을 제공하는 데 사용된다.