의료영상에 대한 영상정보와 진단정보를 공유하는 환경으로 사용되는 의료영상 시스템은 효과적인 진단 보조 도구로 활용된다. 대규모 의료기관과 협력기관들은 통합 의료정보 시스템이 구축되어 영상정보와 진단정보를 공유할 수 있다. 그러나 통합 의료정보 시스템은 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하고 진단 활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 관계기법은 속성 생성을 위해 의료영상을 분석하고, 본 기법 하에 의료영상은 여러 개의 객체로 분할되며, 의료영상 속성들은 분할된 영상에서 추출된다. 추출된 속성들은 의료영상 분석을 위해 관계기법에 적용된다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안 기법의 효과를 확인하였다.
The integrated medical information system is an effective medical diagnosis assistance system which offers an environment in which medial images and diagnosis information can be shared. Because of the large-scale medical institutions and their cooperating organizations are operating the integrated medical information systems, they can share medical images and diagnosis information. However, this system can only stored and transmitted information without other functions. To resolve this problem and to enhance the efficiency of diagnostic activities, a medical image analysis system is necessary. In this paper, the proposed relationship method analyzes medical images for features generation. Under this method, the medical images have been segmented into several objects. The medical image features have been extracted from each segmented image. Then, extracted features were applied to the Relationship Method for medical image analysis. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.
