경북대학교병원 의공학연구실소개
경북대학교병원
의공학과
과장 조진호
경북대학교병원
의공학과
교수 김명남
의공학 실험실은 병원 의공학과 소속으로서 연구원들은 의공학과 교수, 직원, 석사 및 박사 과정 학생들로 구성되어 있으며 의료기기에 대한 기초연구, 개발, 성능 평가, 교정 등의 분야를 수행하고 있다.
현재 실험실에서 수행하고 있는 연구개발 분야는 보건복지부 지원사업인 청각보조장구 개발을 비롯하여 CAD(Computer Aided Diagnosis) System, EEG Biofeedback System등 크게 네 가지로 구분할 수 있다. 경북대학교병원의 안과, 정신과, 이비인후과, 진단방사선과 등의 임상 각과와 연계하여 연구를 수행하고 있는 의공학 실험실의 연구 내용들에 관하여 자세히 소개한다.
강한 소음이 발생하는 환경에서 생활하는 사람들의 난청을 예방하면서 대화에 필요한 언어를 청취할 수 있는 음향학적인 소음 차폐기에 관한 연구를 수행하고 있다.
먼저 구조물에 의한 음향의 변화에 대한 기본적인 이론과 다양한 Acoustic Filter에 대한 구조와 특성에 관하여 파악한 후, 외이도에 착용할 수 있는 소형의음향필터 제작에 관한 연구를 수행하고 있다.
제품화를 위한 소형의 소음 차폐기를 설계 및 제작하기 위하여 귀의 기하학적 구조와 동적 특성으로 인하여 발생하는 이론적인 결과의 변형을 예측하고 다양한 실험을 통하여 확인하는 연구를 진행하고 있다.
설계된 음향 필터의 특성을 비교 분석하기 위해, Electrical Modeling과 Finite Element 해석법을 병행하고 있다.
Sound
Mic
Preamp
Gain controller
Electronic filter
Audio amplifier
Speaker
Acoustic pipe input
Acoustic filter
Acoustic pipe output
Ear drum
음성과 소리를 인식한 다음, 음성의 내용과 소리의 특성을 다양한 자극 패턴으로 청각 장애인에게 알려주는 지능형 음향 촉각 자극 장치를 개발하기 위한 연구를 수행하고 있다. 지능형 음향 촉각 자극 장치는 Speech Recognition Part와 Level Detection Part로 나누어져 있다.
Speech Recognition Part는 Controller와 음성 인식 모듈의 통신에 의해 미리 저장된 단어가 마이크로 들어왔을 때 음성인식 모듈에 저장되어 있는 단어들과 동일한 것인지를 비교한다.
그 다음 입력된 단어와 같으면 청각 장애인에게 출력된 결과를 진동으로써 알려주는 부분이고 Level Detection Part는 기준 이상의 소리의 크기를 설정한다음 증폭기와 비교기를 구성하여 자동차 경적소리나 비상벨 소리 등 각종 위험 신호가 발생하였을 때 청각 장애인에게 알려주는 부분이다. 따라서 지능형음향 촉각 자극 장치는 청각 장애인의 시선영역 이외에서 의미 있는 음성정보나 위험한 소리가 발생하였을 때 청각 장애인에게 그 정보를 알려주어 대처를할 수 있도록 해 주는 시스템이다.
경북대학교병원 안과학교실 및 안과 전문 병원인 제일안과병원의 전문의들과 연계하여 안저 영상을 이용한 녹내장 진단 시스템과 진단 방사선과의 교수들과 연계하여 방사선 영상을 이용한 기도의 진단 시스템을 연구 개발하고 있다. 이들 연구의 주된 내용은 영상 진단 분야에서 주요한 연구 분야로 각광받고 있는 영상 처리기법을 이용한 자동적인 정량화 진단법이다.
현재 녹내장 진단에 필요한 시신경 원반의 영역 정보를 안저 영상에서 자동으로 검출하는 연구와, 스테레오 안저 영상을 이용하여 시신경 원반의 3차원 구조화하고 시신경 원반의 영역을 세분화시키는 연구를 하고 있으며, 차후 소프트웨어 뿐 아니라 전반적인 녹내장 진단 시스템을 개발하는 것을 최종 목적으로 하고 있다.
또한, 호흡계와 기도 폐색의 진단을 목적으로 MDCT 장비를 통해 획득한 영상은 Adaptive threshold 알고리듬과 영상의 기하학적 특성을 고려한 영역 확장법을 이용하여 폐기도의 영역을 자동으로 검출 및 정량화하는 연구도 장기적으로 수행하고 있다.
경북대학교병원 정신과와 연계한 연구로서 정신 질환 환자를 위한 EEG Bio-feedback 시스템을 연구 개발하고 있다. EEG 신호의 측정은 기존의 10-20 전극 배치법보다 더 간략하면서 효과적으로 측정하기 위하여 각막-망막 쌍극자 모델을 이용한 새로운 전극 배치법을 연구하고 있다.
또한, Adaptive Filter를 이용하여 EEG 신호에서 다른 생체 신호와 잡음을 제거하고, ICA나 JADE 알고리듬을 이용하여 순수한 EEG 신호를 검출하기 위한 연구를 수행하고 있다. 한편, HMM과 Artificial Neural Network를 이용한 질환별 EEG 분류에 관한 연구도 수행하고 있다. 그리고 향후 연구 개발되는 각종 기능과 알고리듬을 휴대용 시스템으로 구현하기 위하여 전두엽 4채널 전극 배치법과 DSP를 이용한 시스템 설계 기술에 관한 연구도 함께 수행하고 있다.
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