인공 지능(AI)의 부상으로 의료 기기 및 장치는 특정 상황을 인식, 분석 및 판단하여 보다 지능적으로 동작할 수 있게 되었습니다. AI는 소프트웨어가 보다 지능적으로, 거의 인간과 유사하게 동작하여 하드웨어의 자율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전은 AI와 연관되어 있는 특정한 형태의 AI입니다. 컴퓨터 비전 시스템은 인간의 시각적 인식과 마찬가지로 광학 센서에서 전달된 데이터를 기반으로 능동적인 의사 결정을 제공하려고 합니다.
멀티 스펙트럼 이미징에 대한 기술 가이드 다운로드.
멀티 스펙트럼 이미징에 대한 웨비나 보기
의료 이미징에서 인공 지능은 방사선학 및 전체 심장 운동 추적 분야에 빠르게 도입되고 있으며 가시광선 및/또는 근적외선 감도를 지원하는 광학 센서를 통해 환자 모니터링, 진단, 디지털 병리학, 광간섭 단층촬영, 수술 등에서 의료진을 지원하는 것과 같이 기타 응용 의료 분야에서도 활용되고 있습니다.
머신 러닝 방식은 대부분 서로 다른 목적을 위해 개발되었지만 모두 특정 목표를 향해 기계를 개선하고 학습한다는 동일한 목표를 가지고 있습니다. 컴퓨터 비전 인공 지능에 적용되는 가장 유명하고 많이 사용되는 머신 러닝 방식은 딥 러닝 방식이며 이를 통해 의료 전문가 이상의 능력으로 데이터의 구조와 패턴을 찾을 수 있습니다.
딥 러닝 알고리즘이 제대로 작동하기 위해서는 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 대부분의 의료 이미징 애플리케이션에서 많은 이미지 데이터가 생성되며 이는 특정 문제 해결 작업을 위한 매우 정교한 알고리즘을 트레이닝하기에 충분합니다. 이러한 알고리즘은 실시간 비외과적 애플리케이션을 위해 트레이닝될 수 있습니다.
의료 이미지 데이터에 딥 러닝을 적용할 수 있는 애플리케이션 예시로는 인체 조직 이미징 및 조직 내 광의 전파입니다. 후자는 새로운 진단 방법을 개발하려는 경우 의료 이미징에서 중요한 문제입니다.
생물학적 조직은 불균일하게 구성되어 있어 광학적 특성에서 여러 공간적 변형을 보입니다. 생체 조직으로 입사되는 광에는 다양한 정도의 산란이 일어납니다. 조직이 흡수할 수 있는 파장은 분자 구성에 따라 달라집니다. 스펙트럼 치료 범위 내부와 외부의 광의 흡수는 특정 조직 층의 스펙트럼 지문 역할을 합니다.
멀티 스펙트럼 카메라를 사용하여 중첩되고 복잡한 조직 구조를 캡처하여 딥 러닝 방식을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 올바른 조직 물질을 식별하고 인공 지능 의사 결정 프로세스의 견고성을 테스트하기 위한 보다 효율적이고 지능적인 패턴 매칭 접근 방식이 가능해집니다.
AI와 컴퓨터 비전의 또 다른 유망한 애플리케이션은 외과 수술 가이드입니다. 여기에는 멀티 스펙트럼 이미징 또는 싱글 센서 카메라가 활용될 수 있습니다. 오늘날 외과 의사는 일반적으로 현미경 및 카메라와 같은 다양한 광학 시스템을 통해 도움을 받고 있습니다. 수술 부위의 이미지를 AI 엔진에 입력하면 자동으로 혈관이나 종양과 같은 이미지의 특정 영역을 강조 표시할 수 있습니다.
적합한 광학 장치 및 추적 물질(예: ICG)을 사용하면 외과 수술 가이드 작업을 위해 특별히 설계된 멀티 스펙트럼 카메라와 AI 기반 기존 RGB 카메라를 통해 타겟 조직을 표시하여 효율적인 형광 보조 수술이 가능합니다.
수술에 사용되는 카메라는 높은 프레임 속도와 우수한 명암비 및 적합한 해상도로 컬러 렌더링을 지원하는 고품질 이미지를 제공해야 합니다. 이러한 카메라는 최소한 30fps(초당 프레임) 이상의 속도로 1280 x 720 픽셀의 HD 해상도를 지원해야 합니다.
더 일반적으로는 60fps 속도의 풀 HD 해상도(1920 x 1080)가 사용되며 이는 외과의에게 표준 가전 평면 패널 TV와 비슷한 이미지를 제공합니다. 일부 수술실은 작은 디테일을 훨씬 더 선명하게 보기 위해 4K 디스플레이 해상도를 채택합니다. 4K 화면에 표시할 이미지를 생성하기 위해서는 최소 3840~4096 픽셀의 수평 해상도를 지원하는 카메라 해상도가 필요합니다.
8MP, 12MP, 20MP, 25MP를 포함한 여러 다른 카메라 해상도에서 60fps 속도로 이러한 수준의 디스플레이를 지원할 수 있으며 이를 통해 인간 눈의 최소 시각 인지 주파수보다 훨씬 높은 부드러운 비디오 샘플링을 제공합니다.
가까운 미래에는 일부 라이브 수술용 디스플레이가 60fps에서 8K 해상도를 제공하는 시대가 올 수 있습니다. 이를 위해서는 프레임 속도를 유지하기 위해 45MP 이상의 해상도와 초고속 인터페이스를 지원하는 카메라가 필요합니다. 그러나 지금의 풀 HD 및 4K 옵션에서도 고해상도 실시간 비디오 시스템은 처리 및 디스플레이 장치로 전송해야 하는 데이터의 양이 엄청나게 많습니다.
AI 엔진을 거치는 이미지 데이터의 경우 관련 지능 프로세스에 따라 애플리케이션에 맞춰 이미지 데이터를 축소, 수정, 선택 및 변환할 수 있습니다. 이러한 경우 Raw 데이터는 10GigE Vision(구리 또는 광섬유 케이블 사용) 또는 동축 케이블을 통한 CoaXPress와 같은 고속 인터페이스를 통해 비교적 장거리에서 간섭 없이 전송될 수 있습니다. 디지털 병리학, 슬라이드 스캐닝 및 컴퓨터 보조 병리학의 경우에도 유사한 접근 방식이 적용됩니다. 디지털 WSI(전체 슬라이드 이미징)의 경우 디지털화된 이미지의 감지, 분할, 진단 및 분석을 위해 인공 지능과 고속 머신 비전 카메라가 함께 사용됩니다.
초기 의료 이미징 시스템에서는 주로 RGB 센서를 사용했지만 오늘날에는 멀티 스펙트럼 카메라를 사용하는 시스템이 더 많아졌습니다. 이러한 시스템은 가시광선 스펙트럼에 국한되지 않습니다. 개별적으로 배치된 여러 스펙트럼 대역을 통해 가시광선 영역과 그 이외의 영역 모두에서 정보를 캡처할 수 있습니다. 이를 통해 가시광선 스펙트럼에서는 볼 수 없는 특성을 확인할 수 있으며 다양한 NIR 형광 기술과 함께 사용하는 경우 외과의가 관심을 갖는 종양, 혈관 또는 기타 특징을 가시적으로 "태그"하거나 강조할 수 있습니다.
멀티 스펙트럼 이미징은 분광학과 머신 비전의 세계를 결합하여 새로운 이미징 기회를 창출합니다. 멀티 스펙트럼 이미징 시스템에 AI를 추가하면 가시광선 스펙트럼 영역 외의 이미지 데이터를 추출하고 해석할 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 새로운 프리즘 기반 멀티 스펙트럼 카메라는 멀티 스펙트럼 대역의 크기와 위치를 맞춤화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 간단하게 다양한 스펙트럼 구성을 만들어 특정 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.
RGB, 흑백 또는 멀티 스펙트럼 이미징 시스템은 인공 지능 엔진과 결합하는 경우 인간의 인지를 초월하여 상황을 관찰하고 평가할 수 있어 의료진의 능력을 확장하고 향상시킬 수 있습니다. 머신 비전 카메라를 Nvidia Jetson, Nvidia Xavier 등과 같은 임베디드 플랫폼과 결합하면 AI 엔진을 머신 비전 하드웨어의 일부로 통합할 수 있습니다.
추가 리소스:
멀티 스펙트럼 에어리어 스캔 카메라를 설계하여 애플리케이션에 숨겨진 이미징 데이터를 확인해 보세요:
JAI 멀티 스펙트럼 맞춤화 기술 소개: 이제 Flex-Eye를 통해 비전 시스템에 이상적인 멀티 스펙트럼 카메라를 설계할 수 있습니다. JAI의 Flex-Eye를 통해 싱글 2-CMOS 또는 3-CMOS Fusion 시리즈 카메라에서 광 파장 대역(가시광선 및 근적외선 모두)의 너비와 위치를 맞춤화하여 정확하게 필요한 이미징 데이터를 수집할 수 있습니다. 고속 10 GigE 인터페이스를 통해 멀티 스트림 출력을 지원하는 3.2 메가픽셀 또는 1.6 메가픽셀 센서를 선택하세요. 프리즘 설계를 통해 움직임이나 시야각에 관계없이 파장 대역을 정밀하게 정렬할 수 있습니다. 식품 분류, 농업, 제약, 의료 및 기타 여러 애플리케이션에 사용되는 비전 시스템에 이상적입니다. Fusion Flex-Eye에 대해 자세히 알아보기
JAI의 Fusion 시리즈 멀티 스펙트럼 카메라에 대해 자세히 알아보기
멀티 스펙트럼 이미징을 위한 Fusion 카메라 시리즈
기술 가이드 다운로드: 멀티 스펙트럼 이미징:
의료 및 산업용 머신 비전 시스템을 위한 멀티 스펙트럼 이미징에 대한 무료 기술 가이드를 다운로드하세요.
기술 가이드 다운로드
도움이 필요하신 경우 JAI로 문의하세요:
의료 및 생명 과학 애플리케이션의 요건에 맞는 완벽한 카메라를 찾도록 도와드리겠습니다.