안녕하세요. 간단하게 제 이력을 설명 드리고자 합니다.

저의 학력은 아래와 같습니다.

University of Pavia 물리학 박사 예정 (졸업논문 제출 완료)
Blaise Pascal university 물리학 석사
KAIST 물리학 학사

박사과정중 제가 연구한 분야는 방사선 영상 및 종양학 등과 관련된 의료 표준인 DICOM을 파이썬을 이용하여 불러온 뒤에 데이터 처리를 하는 연구를 수행하였으며 이 프로그램은 현재 유럽의 산업/의료 인증인 CE 인증을 받는 과정에 있습니다. 이 프로그램은 Forward Re-calculation on GPU (FRoG) 라는 GPGPU를 기반으로 한 파이썬 GUI 프로그램입니다. 의료 학술지인 Cancers 에 초청 등재 되기도 한 이 프로그램을 개발하기 위해서 다양한 DICOM reference 및 DICOM file에 접근하는 법들을 익혀왔으며 그 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 GPGPU 시스템을 구성하였습니다. 또한 그 외에도 CT 영상정보 편집을 위한 다양한 in house tool을 개발하여 의료 활동을 서포트 해 왔습니다.

또한 그렇게 개발한 툴을 이용하여 데이터 처리를 하고 분석을 통하여 제가 연구하던 시설의 임상 규정을 개선하는 업무를 수행하여 위에 FRoG 와 같은 학술지에 제출하여 리비전 단계에 있습니다. 이렇듯 저는 박사학위 과정 내내 의료 영상정보의 처리와 분석을 파이썬을 이용하여 수행해 왔습니다.

의료 영상 정보는 그 접근성의 한계와 전문지식을 갖은 사람들의 프로그래밍에 대한 관심 부족으로 접근하기 힘든 분야중 하나였습니다. 하지만 의료용 소프트웨어를 개발하기 위해서는 단순히 수치만을 이해하는 것이 아니라 다양한 기능들을 익히고 활용하여야 합니다. 제가 박사학위를 받기 위해서 수행해 왔던 수많은 인고의 과정은 DICOM 정보를 효율적으로 이해하는데에 있어 전문성을 갖출 수 있도록 해 주었습니다. 그리고 현재의 강의를 통해서 그 경험을 공유하고자 합니다.

의료 정보는 다양한 정보들을 담고 있습니다. 단순히 영상의 pixel 데이터만 을 담고 있는 것이 아니라 pixel의 물리적인 위치, pixel 간의 간격, 환자 개인 정보 등 치명적일 수도 있는 많은 정보들을 담고 있습니다. 그렇기에 의료 정보에 어떠한 항목들이 포함되어 있는지를 이해하는 것은 적절한 개인 정보 보호 규제 준수 뿐만이 아니라 정확한 영상 분석을 위해서도 매우 필수적인 정보입니다. 그렇기에 제가 진행할 수업들을 통해서 아래와 같은 항목들을 이야기 하고자 합니다.

1. 제가 개발한 다양한 의료 보조 프로그램을 시연하며 어떤 정보들이 필요하고 어떻게 추출하는지를 보도록 할 예정입니다. (20분)
2. 제공되는 파이썬 코드를 이용하여 CT 예제를 추출하고 이를 이용하여 이미지 구축을 알아보도록 합니다. (40분)

이를 통해서 기본적인 의료 영상을 python으로 접근하여 의료 영상 정보를 구축하고 그걸 시각화 하는 방법을 배우실 수 있으리라 기대합니다.