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독감 키트 자동 판독을 위한 영상처리 알고리즘 개발
Development of Image Analysis Algorithm for Automated Rapid Influenza Diagnostic Tests

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Authors
이지은
Advisor
이정찬
Major
공과대학 협동과정 바이오엔지니어링전공
Issue Date
2018-08
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링전공, 2018. 8. 이정찬.
Abstract
독감은 인플루엔자 바이러스에 의한 급성 호흡기 질환으로, 코·목 등의 상부 호흡기나 폐 등의 하부 호흡기에 침범하여 고열·두통 등과 같은 증상을 유발한다. 독감을 유발하는 인플루엔자 바이러스는 A, B, C형이 존재하는데 이 중에서 A, B형 바이러스가 사람에게 주로 병을 일으키는 것으로 알려져 있으며, 고위험군(만성질환자, 노약자, 임산부 등)의 입원율과 사망률을 증가시키고 있다.전 세계적으로는 새(avian), 돼지(swine), 인간(human) 간의 인플루엔자 바이러스 유전자 재조합 및 변이에 의하여 다종의 아형이생산되고 확산되어 수천만 명의 사망자를 초래하였으며, 이에 따라각국의 질병통제센터에서는 독감에 대한 정부 차원의 신속한 대응및 신속한 항바이러스제의 사용을 권고하고 있다.

이러한 독감의 신속한 원인 분석 및 항 바이러스제 투약을 위해서는 첫 번째로 여러 명의 대상자를 대상으로 하는 신속한 독감 진단 검사 수행이 필수적이며, 두 번째로는 검진 시설에 방문하기 전이라도 응급구조사 등과 같은 준의료인에 의한 신속한 간이 측정이 가능한 시스템이 필요하다. 세 번째로는 다수의 검진 키트 결과 정보를 데이터베이스화하여 주요 발병 지역, 발병 대상 등을 분석하여 대응할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 독감이 의심되는 환자를 대상으로 바이러스의 감염 여부를 신속하게 판독할수 있는 독감 진단 키트 자동 판독을 위한 영상처리 알고리즘을개발한다. 확산 속도가 빠른 인플루엔자 바이러스 특성 상 다수의의심 환자를 대상으로 독감 감염 여부를 신속하게 판독하여 이를 데이터베이스화 하여분석하고, 양성 반응자에 대한 신속한 정밀검진 및 항바이러스 투여가 필요한데,본 연구에서 제안하는 알고리즘을 활용한다면 자동 판독에 따른 인간의 오진을 최소화하고, 검진 시설에 내방하여 정밀진단을 받기 전까지 효과적으로 대응을 할 수 있다. 또한 다수의 역학적·생체학적 판독 정보를 데이터베이스화 시킨다면 이 정보를 이용하여 정부 차원의 조기 대응에 활용할 수 있다.

따라서 본 연구에서는 다음과 같은 독감 자동 판독을 위한 영상처리 알고리즘을 개발한다. 우선 응급구조사 등과 같은 준의료

인이 독감 의심환자에 대하여 신속 인플루엔자 검사 키트를 활용하여 검진을 하고, 이를 카메라가 내장된 휴대폰 등의 휴대 장치를 이용하여 키트 검진 결과를 촬영한다. 이를 독감 영상 판독 시스템에 업로드하면, 사용된 키트를 분류하고 독감 검진 결과를 분석하여 검진 결과 및 대처방법 및 해당 독감에 대한 정보를 사용자에게 안내하고, 검진 결과는 데이터베이스화 한다.

한 편, 이러한 독감 영상 판독 장치를 개발하기 위해서는 다음과 같은 문제 해결이 선행되어야 한다. 첫째, 정확한 독감 판독

기법의 적용을 위하여 신속 독감 진단 검사에 사용된 키트를 분류할 수 있는 분류 기법이 필수적이다. 둘째, 사용자가 검진 키트를촬영하는 환경에 따라 이미지 센서·밝기·색온도 등의 여러 환경요인에 따라 동일한 피사체라 하더라도 다른 피사체로 오인할 수 있는 정보를 획득하기 때문에, 이를 균일한 정보로 보정할 수 있 는 영상 보정 기법이 필수적이다. 셋째, 촬영하는 휴대 장치의 특성 상 촬영된 영상이 다양한 촬영 구도를 가지므로 각각의 촬영각도․화각 등이 상이하기 때문에 이를 유사한 구도로 변환할 수 있는 영상 변환 기법이 필수적이다. 마지막으로 검진된 키트를 분석하여 독감 진단 여부를 판단하고, 이를 활용하여 검진 결과 및대응법을 데이터베이스화 할 수 있다면 보다 빠르고 정확한 대처가 가능할 것이다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/144424
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College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Program in Bioengineering (협동과정-바이오엔지니어링전공)Theses (Master's Degree_협동과정-바이오엔지니어링전공)
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