Ⅰ. 서 론
정보 기술과 통신 기술의 발달로 의료 정보 시스템이 빠르
게 발전하여, 환자들의 진료에 실질적인 도움을 주기 위한 많 은 시스템들이 개발되어 사용 중에 있다. 병원의 전반적인 업 무 효율을 향상시켜주는 시스템을 구분하면, 병원의 환자와 관 련된 모든 정보를 관리하는 HIS(Hospital Information System), 방사선과에서 취급하는 의료 정보를 관리하는 RIS(Radiology Information System), 각종 의료 영상 데이터 를 수집, 저장 및 전송하는 PACS(Picture Archiving and
PACS를 기반으로 하는 효율적인 검색 시스템에 관한 연구 - 복부 대동맥류 CT영상을 중심으로 -
심 춘 보1・박 병 래2
1부산가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부, 2방사선학과
A Study on an Efficient Retrieval System Based on PACS - Focused on Abdominal Aorta Aneurysm CT Images -
Choon-Bo Shim1, Byung-Rae Park2
1School of Computer Information Engineering, 2Dept. of Radiological Science, Catholic University of Pusan
= Abstract =
The PACS system has been developed to improve the efficiency of entire business, treatment and di- agnosis for patients with various medical image diagnosis devices in the hospital. Even though the PACS has been studied for filmless hospital, the retrieval techniques for high precision of retrieved im- ages are not clear yet. The purpose of this study was conducted to design and implement an efficient re- trieval system based on PCAS, especially focused on Abdominal Aorta Aneurysm(AAA) CT images. To achieve it, we first propose a color feature extraction method based on gray scale, which is able to ex- tract color feature vectors of visual contents from a given CT image based on especially AAA using HSV color model. In addition, for better retrieval performance based on large CT image databases, we pre- sent an integrated indexing technique that combines with B+-tree for indexing simple attributes, inverted file structure for text medical keywords acquired from remarks information of medical doctor, and scan- based filtering method for high dimensional color feature vectors. Also, the user interface is designed to generate and process an user’s queries which are integrated with attribute query, text keywords query, and color feature query with gray scale for AAA CT images conveniently. Finally, this study suggests an evidence that proposed system can be actually used for more accurate decision on diagnosis of patients as well as more retrieval efficiency on CT image databases based on PACS systems.
Key words: Abdominal aorta aneurysm, CT images, content-based technique, medical image retrieval system
통신저자: 심춘보, (609-757) 부산시 금정구 부곡3동 9번지 부산가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부
Tel: 051-510-0644, Fax: 051-510-0658 E-mail: cbsim@cup.ac.kr
Communication System) [1, 2] 등으로 나뉜다. 차세대 의료 시스템이라 불리고 있는 PACS는 다양한 의료영상 진단 장비 를 통해 얻은 영상 데이터를 디지털 신호로 바꾸어 저장하고, 필요한 의사에게 영상자료를 고속의 네트워크를 통하여 실시 간으로 전송하여 진단할 수 있게 해 준다. 이러한 PACS는 환 자들의 필름을 체계적으로 저장, 보관할 수 있고, 원거리 진료 진료절차가 매우 간소화해지기 때문에 국내 대다수의 병원들 에서 구축되어 운용되고 있다. PACS의 데이터는 일반적으로 생각하기 쉬운 영상정보 뿐만 아니라 환자정보 데이터베이스 도 포함하게 되는데 환자의 등록번호, 환자의 성별, 나이 등의 정보가 대표적인 예이며, 데이터는 DICOM [3]영상 파일과 이 들 영상에 대한 Index와 환자, 검사 정보들이 정리되어 있는 DB정보이다. PACS에서 영상 정보는 일반 text 정보에 비해 월등하게 많은 양의 데이터를 갖고 있기 때문에 보통의 경우 영상 정보와 일반 text 정보를 분리하여 저장하는데, 영상 정 보는 대부분 파일 형식으로 저장한다. PACS에서 데이터베이 스의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이며, 대부분의 PACS는 의료 영상의 저장, 단순 검색, 전송 등의 기본적인 시 스템 자체 기능에 충실한 반면, 새로운 의료 정보 분석이나 교 육과 연구를 위해 의료 영상의 내용이나 의미를 기반으로 한 다각적인 검색은 지원하지 못한 실정이다 [4, 5]. 그러므로 본 저자는 가장 중요한 것 중의 하나로 생각하는 데이터베이스의 활용 면에서 사용자가 일반적인 데이터베이스의 개념과 기능 을 이해하고 특히 PACS에 관련된 데이터베이스의 기능과 성 능에 대한 요구사항을 포함할 필요가 있다고 여겨진다. 이들 기능으로는 사용자 각각을 하나 이상의 사용자 그룹에 속하게 하며 각각 또는 그룹별로 접근 순위(access-privileges)를 줄 수 있게 할 것이며, RIS와 연계하고 시스템 worklist를 지원하 는데 필요한 업무, 변환된 상황을 지원하여야 하며, 사용자가 제시한 년 검사건수를 기준으로 5-7 년간의 검사정보를 저장 할 수 있는 대용량의 데이터베이스가 필요하며 시스템 운영관 리자가 데이터베이스에서 환자기록을 관리할 수 있는 메카니 즘을 제공하여야 하며 워크스테이션 사용자들이 worklist들과 폴더 등을 얻기 위하여 데이터베이스에 질의(query)할 수 있 는 기능을 제공할 수 있어야 한다. 또한 데이터베이스가 운영 중이거나 데이터베이스에 큰 영향을 미치지 않고 데이터베이 스를 back-up하고 verify할 수 있도록 하여야 하며 데이터베 이스의 확장성, 경제성을 고려하여 설계할 필요가 있으므로 병 원의 실정에 맞는 실질적인 PACS의 도입에 필요한 데이터베 이스의 기능과 성능을 요구된다 하겠다. 예를 들면 동맥질환중 뇌동맥류 뿐만 아니라 복부 질환중 복부 대동맥류가 많이 발 현되고 있으나 이를 신속하게 진단하기에는 많은 검사절차가
요구되며 영상 진단면에서도 다양한 검사방법들이 이용되고 있 다 [6, 7]. 질환의 중증도나 위급성을 진단하기에는 빠른 검사 및 진단이 요구되므로 CT 및 MR 복부 혈관조영술 [8]이 많 이 이용되고 있다. 치료방법의 모색에 있어서도 타 환자와의 영상비교도 필요하나 이들의 데이터를 비교하기에는 단순 저 장・전송시스템으로 구축되어 있는 PACS시스템의 기능만으 로는 부족하므로 더욱더 발전된 검색시스템이 요구되어진다 하 겠다. 그러나 PACS 시스템은 영상관찰 중심으로 진단에 도움 을 주로 주고 있으므로 특정의 진료진이 필요로 하는 질환이 나 치료 및 교육목적으로 특정의 질환영상을 찾고자 하였을 때 는 쉽고 빠르게 찾을 수 없는 단점을 갖고 있기도 하다.
따라서 본 연구에서는 PACS 시스템을 기반으로 다양한 검 색 기법을 지원함으로써 기존의 PACS 시스템의 효율성을 배 가시키고 방사선 전문의 영상 판독에 대한 진단에 도움줄 수 있을 뿐 아니라, 담당 의료진을 위한 진료 및 교육적인 측면에 서 영상에 대한 보다 정확한 판단에 실효성이 있도록 하기 위 해 방사선 영상 중에서도 특히 복부 대동맥류 CT 조영상에 대 해서 내용-기반 검색기술을 제안한다. 방사선사가 알고 있는 단순속성정보 즉, 환자번호, 성별, 나이, 촬영기법, 촬영기기 등 을 이용한 속성-기반 검색기법 이외에, 방사선 영상에 대한 담 당 전문의 추가적인 부가설명정보 및 소견서에 대한 텍스트 키 워드-기반 검색, 그리고 방사선 영상 자체가 가지고 있는 그 레이 스케일(gray scale) 색상 특징 정보를 이용한 특징-기반 검색기법에 대해서 소개한다. 이러한 복합적인 형태의 검색기 법은 기존의 단순한 검색 패턴에서 벗어나 검색의 다양성을 제 공해 줄 수 있으며, 아울러 검색 결과의 정확성 또한 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
Ⅱ. 방 법
본 연구에서는 방사선 영상들 중에서도 특히 복부 대동맥류 CT 조영상 객체를 이용한 내용-기반 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해 먼저, 복부 대동맥류 CT 영상 객체의 시 각적인 특징인 그레이 스케일 색상 정보에 기반하여 효율적인 이미지 특징벡터를 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 아울러, 방대한 양의 방사선 복부 대동맥류 CT 영상 데이터베이스에 대한 빠른 검색을 위해, CT 영상의 단순속성정보에 대해서는 B+-트리 색인기법 [9], CT 영상에 대한 부가적인 설명을 나 타내는 텍스트 설명정보에 대해서는 역화일 기법(inverted file) [10], 그리고 CT 영상 특징인 그레이 스케일 색상 특징벡터 에 대해서는 스캔-기반 필터링 기법을 이용한 통합 색인기법 을 제안한다. 아울러, CT 영상 객체에 대한 사용자의 편리한
검색을 위해 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.
Ⅲ. 내 용
3.1. 시스템 개요
본 논문에서 제안하는 PACS를 기반으로 하는 복부 대동맥 류 CT 영상을 이용한 내용-기반 검색 시스템의 전체 구조는 Fig. 1과 같으며, 전체적으로 크게 CT 영상 관리기, CT 영상 검색기, 데이타베이스 관리기로 구성된다. 먼저 CT 영상 관리 기는 세부적으로 CT 영상을 위한 전처리기, 영상 설명정보에 대한 키워드 추출기, 영상에 대한 색상 특징벡터 추출기, 색인 관리기로 구성된다. 데이타베이스는 영상 자체를 별도로 저장 및 관리하는 CT 영상 DB, 영상에 대한 단순속성 및 텍스트 기반의 설명정보를 저장하는 속성/설명정보 DB, 그리고 영상 으로 추출한 색상 특징벡터를 저장하는 색상 특징정보 DB로 나뉜다. 마지막으로 CT 영상 검색기는 원하는 검색 결과를 얻 을 수 있는 질의 작성기, 사용자로부터 주어진 속성, 키워드, 색상 특징 질의를 분석하는 질의 분석기, 그리고 분석된 질의
로부터 원하는 결과를 얻어 이들을 통합하여 사용자가 원하는 영상들을 유사성이 높은 순으로 사용자에 인터페이스를 통해 출력해 주는 질의 처리기로 분류된다. Fig. 2는 본 연구에서 사 용된 실험 데이타들 중에 하나로 복부 대동맥류 CT 영상 및 영상에 대한 단순속성정보와 영상에 대한 부가 설명정보로 구 성된다.
3.2. CT 영상을 위한 전처리기
복부 대동맥류 CT 영상 객체에 대한 내용-기반 검색을 위 해서는 먼저 영상 객체가 가지는 특징정보 즉, 색상, 모양, 윤 곽선, 질감 등을 분석하고, 이를 기반으로 그에 해당하는 특징 벡터를 추출해야 한다. 특징벡터를 추출하기 전에 수행해야 할 가장 중요한 과정은 영상 내에서 사용자에게 가장 관심이 있 는 ROI(Region of Interest) [11]를 영상의 배경으로부터 분 리하여 추출해 내는 과정이다. 이 부분에 대한 연구는 컴퓨터 비젼이나 패턴 인식 및 영상 처리 분야에서 에지 검출(edge detection), 이미지 클러스터링 기법(clustering) [12], 이미지 변환 기법(transformation) 등과 같은 매우 다양한 방법을 통 해 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 Fig. 3과 같은 전 처리 과정을 수행하여 복부 대동맥류 CT 영상 내의 ROI 영역 즉, 동맥 부분을 분리한다.
본 연구에서는 복부 대동맥류 CT 영상으로부터 ROI 영역을 분할하기 위한 방법으로 퍼지 이론을 이용한 클러스터링 방법 중에서 가장 많이 알려진 Fuzzy c-mean(FCM) 알고리즘 [12]
을 사용한다. 이 방법은 Bezdek에 의하여 제안되어진 클러스 터링 알고리즘으로 각 화소의 클래스에 관한 소속 함수값이 1 이 되는 확률적 제약 조건(probabilistic constraint)을 이용하 고 있다. 클러스터링 단계에서 정확하게 분리해내지 못한 부분 에 대한 잡음(noise)를 제거하는 단계로 본 연구에서 사용하 고 있는 방법은 3×3의 크기를 가지는 마스크(mask)를 사용
방사선 영상정보 영상에 대한 속성정보
담당전문의 박 순진
방사선사 김 허무
촬영기법 복부 대동맥CT 조영상
촬영기기 CT촬영
촬영자세 바로누운 자세
촬영 부위 복부 대동맥
… …
영상에 대한 부가 설명정보
76세 남성으로15년 전부터 대동맥류로 진단되어 치료 중6개월 전에 악화되어 혈관확장술 즉 자가팽창형
스텐트를 삽입하는 방사선학적 중재적 시술을 시행한 후 복부대동맥의 협착정도를 비교관찰하기 위하여
CT 혈관조영술을 시행 하였다. 시술후 촬영한CT영상소견으로는 스텐트가 이전 협착부위에 잘 삽입 고정
되어 있으며 원활한 혈액주행을 할 수 있도록 하고 있는 것이 관찰된다.
Fig. 2.An example for Abdominal Arota Aneurysm CT image.
Fig. 1. Overall structure of proposed retrieval system for CT images.
하여 전체 클러스터링 되어진 영상 전체를 순회하면서 마스크 내에 1의 값을 가지는 화소의 수가 4보다 적으면 0으로 치환 하는 알고리즘을 적용하여 영상 내의 잡음을 제거한다. 클러스 터링 단계에서 영상 객체 안에 임의의 화소나 영역이 영상의 배경과 비슷한 색상을 갖게 되면 분리된 객체 영역 안이 배경 값(0)으로 나타나기 때문에 이러한 부분에 대해서는 ROI 영 역을 채우는 단계가 필요하다. 이 단계에서는 물방울 채움 (flood-fill) 알고리즘 [13]과 스캔 라인(scan-line) 알고리즘 을 이용하여 ROI 영역 안을 최대로 채운다.
3.3. 키워드 및 특징벡터 추출
3.3.1. 키워드 추출
미국에서 개발한 UMLS(Unified Medical Language System) [14, 15]의 의료분야 용어집과 같이 텍스트를 기반 의 의료 정보를 효율적으로 검색을 위해서는 문서 정보를 분 석하여 문서의 내용을 대표할 수 있는 정확한 키워드 리스트 (즉, 색인어 리스트)를 추출하는 문서 자동 색인 과정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 형태소 분석을 이용한 키워드 추출 방법을 이용한다.
3.3.2. 특징벡터 추출
영상을 구별하는 시각적인 척도 중에서 가장 많이 사용하는 것은 영상의 색상 특징이다. 일반적으로 물체를 표현하기 위해 서 사용되는 RGB좌표계는 빨강(red), 녹색(green), 파랑(blue) 의 세 가지 원색으로 구성되며, 대부분의 비디오 모니터나 컴 퓨터 그래픽스와 같은 분야에서 널리 사용되고 있다. RGB 색 상 공간은 색상들간의 의존성이 매우 높고 색상들간의 근접성 (proximity)이 색상의 유사성(similarity)을 나타내지 못한다는 단점을 지닌다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 YIQ, YUV, Munsell, CIE-XYZ, Ohta, HSV 등 여러 가지 색상 변 환 모델이 연구되었다. 본 연구에서는 그 중에서도 HSV(Hue, Saturation, Value) 색상을 이용한다. 이 모델은 균일한 분포 (uniform)와 비선형적인(non-linear) 특성을 가지며, 색상 변 환(transform)이 까다롭지 않은 장점을 가진다. HSV모델에서
H값은 색상의 집합을 나타내면서 0도에서 360까지의 각도를 가진다. S값은 H값의 각도에 대한 색상의 세기(채도)를 나타 내며, V값은 색상의 밝기 즉, 명도로서 V값이 클수록 색상은 흰색에 가까워지고, 작을수록 검정색에 가까워진다. 본 연구에 서는 복부 대동맥류 CT 영상의 특성상 그레이 스케일 색상 특 징벡터을 추출하기 위해 S값과 V값만을 이용하여 색상 특징 벡터(색인 키)를 추출한다. 각 방법의 알고리즘은 다음과 같 다.
1. 배경이 제거된 영상 객체의 ROI 영역 내의 모든 픽셀들 을 HSV 색상 공간으로 변환
2. 0.0 ～ 1.0 사이의 V값을 기준값(e.g. 0.5)으로 나누어 그 레이 스케일 색상 히스토그램 생성
3. 색상 히스토그램 정규화 (객체 안의 전체 픽셀 수로 나 눔)
4. 20차원의 색상 특징벡터 키 생성
Fig. 4는 실제 CT 영상으로부터 추출한 20차원의 색상 히 스토그램 키의 예를 보여준다.
3.4. CT 영상 DB를 위한 색인기법
일반적으로 의료정보 검색 시스템에서의 색인기법은 사용자 가 검색하고자 하는 정보를 순차적(sequential access)으로 하 나씩 탐색하는 것이 아니라 데이타로부터 추출한 키(key)들과 주소(address)로 구성된 색인 정보들을 이용하여 사용자 질의 에 대해서 보다 빠른 검색 성능을 제공하기 위함이다. 제안하 는 통합 색인기법은 Fig. 5와 같다.
Fig. 3. Preprocessing stage for Abdominal Arota Aneurysm CT image.
Fig. 4. An example of color feature extracted from gray color his- togram.
먼저 방사선 CT 영상에 대한 단순속성정보 즉, 환자번호, 성 별, 나이, 담당 주치의, 촬영기법, 촬영부위 등을 위해서는 기 존에 많이 알려진 Bayer의 B+-트리 색인기법을 이용하여 색 인을 수행한다. 그리고 CT 영상을 위한 부가적인 텍스트 설명 정보에 대해서는 자동색인기(automatic indexing) [16]를 통 해 중요한 키워드들을 추출하며 추출된 중요 색인어에 대해서 기존의 컴퓨터 정보검색 분야에서 이용되었던 역화일기법 (inverted file)을 이용하여 색인을 구성한다. 마지막으로 CT 영상의 내용(contents)에 해당하는 그레이 스케일 색상정보로 부터 추출한 20차원의 고차원 색상 특징벡터를 위해서는 스 캔-기반 필터링기법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fig. 6과 같 이 데이타 파일(data file)에 저장되어 있는 실제 고차원의 색 상 특징벡터들에 대한 순차탐색을 수행하기 전에 각각의 특징 벡터로부터 추출한 비트맵(bitmap)으로 구성된 요약정보인 시
그니쳐들로 생성된 시그니쳐 파일(signature file)을 탐색하여 불필요한 시그니쳐들을 필터링함으로써 탐색 성능을 향상시키 는 기법이다. 이 방법의 장점은‘0’과‘1’의 비트맵 정보로 되 어 있는 시그니쳐 정보가 실제 고차원의 색상 특징벡터에 비 해 훨씬 적은 용량을 차지함은 물론 이로 인해 시스템 버퍼로 로딩할 수 있는 CT 영상에 대한 시그니쳐 정보가 많게되어 디 스크 I/O의 수를 매우 줄일 수 있어 검색 성능을 향상시킬 수 있게 된다.
Ⅳ. 결 과
본 연구에서 제안하는 복부 대동맥류 CT 영상을 위한 검색 시스템은 윈도우즈 XP에서 델파이(Delphi) 언어를 이용하여 구현하였으며, 사용자 즉, 방사선사는 방사선 CT 영상에 대한
Fig. 5.Integrated indexing scheme for CT image databases. Fig. 6.Structure of scan-based filtering scheme.
Fig 7.User graphic interface for abdominal CT image retrieval system.
단순속성정보, 부가적인 텍스트 설명정보, CT 영상을 데이타 베이스로 저장한다. 구축된 방사선 CT 영상 데이터베이스로부 터 속성정보, 텍스트 키워드 정보 및 CT 영상에 대한 그레이 스케일 색상 특징정보를 이용하여 검색이 가능하도록 하였다.
Fig. 7은 본 연구에서 설계한 방사선 CT 영상을 위한 검색 시 스템의 사용자 질의를 생성하는 인터페이스이다. 제안하는 인 터페이스는 크게 사용자가 원하는 CT 영상을 검색하기 위한 질의(Query) 생성 부분과 해당 질의에 대한 검색된 결과들을 보여주는 결과 브라우징 부분으로 나뉜다. 먼저 질의 부분에서 CT 영상에 대한 단순속성 검색은 CT 영상의 환자에 대한 담 당 주치의, 방사선사, 촬영기법, 촬영기기 등과 같은 속성 검색 이 가능하다. 텍스트 키워드 질의 부분은 CT 영상에 대한 소 견서등과 같은 부가적인 설명정보에 들어가 있는 중요 키워드 를 이용하여 검색한다. 그리고 CT 영상 자체가 가지는 그레이 스케일 색상 특징정보를 이용하여 검색하기 위해서는 질의 부 분의 Color Feature 부분의 색상 테이블에서 원하는 그레이 색 상을 선택함으로써 색상 특징정보에 기반한 내용-기반 검색 이 가능하다. 사용자 질의는 위의 세 가지 형태의 질의 타입을 모두 만족하는 CT 영상들을 검색해 준다. 결과 브라우징 부분 에는 해당 주어진 사용자 질의를 만족하는 검색 결과들이 출 력되며, 검색된 CT 영상들 중에서 원하는 영상을 더블클릭하 면 해당 CT영상에 대한 보다 자세한 정보 즉, 속성정보, 텍스 트 부가설명정보, 보다 더 큰 CT 영상을 볼 수 있는 창이 출 력된다.
Ⅴ. 결 론
본 연구에서는 PACS시스템을 기반으로 다양한 검색 기법 을 지원함으로써 기존의 PACS 시스템의 효율성을 향상시키고 방사선 전문의로 하여금 영상 판독 후에 진단에 도움 줄 수 있 을 뿐 아니라, 담당 의료진을 위한 진료 및 교육적인 측면에서 영상에 대한 보다 정확한 판단을 위해 방사선 영상 중에서도 특히 복부 대동맥류 CT 조영상에 대해서 내용-기반 검색기 술을 제안하였다. 즉, 방사선사가 알고 있는 단순속성정보 즉, 환자번호, 성별, 나이, 촬영기법, 촬영기기 등을 이용한 속성- 기반 검색기법 이외에, 방사선 영상에 대한 담당 전문의 추가 적인 부가설명정보 및 소견서에 대한 텍스트 키워드-기반 검 색, 그리고 방사선 영상 자체가 가지고 있는 그레이 스케일 (gray scale) 색상 특징 정보를 이용한 특징-기반 검색기법에 대해서 소개하였다. 아울러, 방대한 양의 방사선 복부 대동맥 류 CT 영상 데이터베이스에 대한 빠른 검색을 위해, CT 영상 의 단순속성정보에 대해서는 B+-트리 색인기법, CT 영상에
대한 부가적인 설명을 나타내는 텍스트 설명정보에 대해서는 역화일 기법(inverted file)4), 그리고 CT 영상 특징인 그레이 스케일 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링 기법을 이용한 통합 색인기법을 구현하였다. 또한 CT 영상 객체에 대 한 사용자의 편리한 검색을 위해 사용자 질의 인터페이스를 설 계하였다. 이러한 시스템을 통해 기존의 단순한 검색 패턴에서 벗어나 검색의 다양성을 제공해 줄 수 있으며, 아울러 검색 결 과의 정확성 또한 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
구현되어진 시스템은 차후에 웹을 통한 서비스 및 지식베이 스를 구축함으로써 뇌혈관 조영 및 전신 CT 조영영상 등을 포 함한 웹-기반 통합 CT영상 검색시스템으로도 확장이 가능하 리라 기대된다.
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=초 록=
PACS 시스템은 다양한 의료영상진단 장치를 통해 병원의 업무 효율 및 환자들을 위한 진료 및 진단의 효율성을 향상시키기 위해 개발되어졌다. 그러나 PACS 시스템은 필름없는 병원을 위해 연구되어 왔지만, 아직도 검색된 영 상들에 대한 높은 정확성을 제공해 줄 수 있는 검색 기술들은 부족하다. 따라서 본 연구에서는 방사선 CT 영상 중에 서도 특히 복부 대동맥류 CT 조영상에 대해서 효율적인 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 먼저 색상 모 델 중에서 HSV 색상 모델을 이용하여 주어진 CT 영상에 대해 시각적인 내용에 해당하는 색상 특징벡터를 추출해 낼 수 있는 그레이 스케일 색상 특징 추출기법을 제안한다. 아울러 대용량 CT 영상 데이타베이스에 대해서 보다 빠 른 검색 성능을 위해, CT 영상의 단순속성정보에 대해서는 B+-트리 색인기법, CT 영상에 대한 담당 주치의나 방 사선과 의사로부터 나온 영상 소견서와 같은 부가적인 설명을 나타내는 설명정보에 대해서는 역화일 기법(invert- ed file), 그리고 CT 영상 특징인 그레이 스케일 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링 기법을 이용한 통합 색인기법을 소개한다. CT 영상에 대한 사용자의 편리한 검색을 위해 사용자 질의 인터페이스를 설계한다. 마지막 으로 제안하는 본 시스템은 PACS 시스템을 기반으로 CT 영상에 대한 기존의 단순한 검색 패턴에서 벗어나 검색의 다양성, 검색의 효율성 뿐만 아니라, 환자들의 병변에 대한 보다 정확한 진단을 결정하는 데 이용될 수 있을 것으로 확신한다.
