컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 1-5 Image acquisition

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

Medical Imaging

어떻게 동작하는지 원리를 알아볼 예정

1) Endoscopy : 내시경술

2) Microscopy : 현미경 관찰[검사](법)

3) X-ray

4) Computed Tomography(CT)

5) Positron Emission Tomography(PET)

6) Magnetic Resonance Image(MRI)

이외)

Ultrasound - 태아, 심장 etc 초음파를 통한 몸 내부를 확인 가능

Optical Coherence Tomography - 안구 3D Structure 확인가능

또한 병원에서 많이 사용

Image Acquisition

Light Source를 통해 반사된 물체를 카메라 Sensor(CCD, CMOS etc)에서 받아들여 명암 차이로 색 차이 구분

(파장이 긴 것) Radio Waves / Micro Waves / Infrared Light / Visible Light / Ultraviolet Light / X-rays / -rays (파장이 짧은 것)

파장이 짧을수록 high energy, 물체를 투과함. : 방사선 피폭과 연관된 내용

위 내시경, 대장 내시경

light source, sensor가 같이 들어있음 : 가시광선 반사를 통한 육안관찰

렌즈를 통한 현미경 관찰, 접안렌즈와 대물렌즈 사용한 확대 방법.

초점을 맞춤으로써 확대