As science and medical technologies are advanced, a graying society is coming in whole world. And increasing the population of old people, growing the interest regarding the health is. However, in spite of the interest regarding the health, many people are receiving a pain with disease. Especially, physiological disease is the one of most serious disease which threatens people. Now there are several methods for detecting Physiological disease and ECG signal analysis may be a typical solution. However, ECG method has critical limitation of low diagnostic accuracy in some parts. So, ECG-related research is considering both increasing a number of channel and longterm ECG data, ECG has diagnosis limitation basically though. In order to make up for these weak points in ECG, a lot of researches such as virtual heart, MCG and others are now under way. Especially MCG is a rising solution for detecting physiological disease. This method has high accuracy in usual. In addition, virtual heart simulation can provide a basis of decision for more accurate diagnosis about abnormal ECG, MCG signal. Namely, using Virtual Heart, we can anticipate accurate place of affected heart tissue in heart (ECG, MCG might not). And in e-Health system's point of view, the conventional e-Health systems for physiological disease don't have any combination of other diagnosis methods and management & integration system of distributed huge data.
Therefore in this paper, we propose advanced medical system integrating diagnosis methods and using grid technologies in order to solve interpreted problems. For providing advanced physiological disease identification, grid computing technologies might be essential. In integrating diagnosis environment, we applied grid technologies to 3 big parts. The First, high performance computational technique is applied. Each diagnosis methods might be processed to get diagnosis results and sometimes the diagnosis results need post-processing for advanced diagnosis results in high performance computing environment in case increasing cared patients and accumulated data. So we propose grid-based high performance computing environment based on PQRM [50]. Applying PQRM, our system can make a satisfaction of QoS according to user's diverse request. The second a data management technology is necessary. We adapt data grid technologies to our system in order to solve data management problems like integration of distributed data and management of bulk data. So, we propose and implement data integration middleware for medical environment. It might be installed in PQRM light-weightily and processed in web service environment based on SOAP. And lastly, that is collaborative environment among doctors (researchers) or doctors and patients. In real medical field, according to the complicated result of diagnosis and the differences of specialty among doctors or researchers, collaborative environment is necessary to have advanced medical service remarkably. So we propose and implement collaborative system for medical service based on Access Grid [45]
Finally, in this thesis, we propose a medical system called Physio-Grid system for advanced physiological disease identification. And we designed and implemented a Physio-Grid system for advanced physiological disease identification. Through this Physio-Grid system, we can benefit for advanced disease identification with high diagnosis accuracy and system performance.
Through the evaluation and experiment part, we show the advanced experiment results of Ischemia detection through Physio-Grid and how much system performance this system improves.
과학과 의학이 발달함에 따라 전세계적으로 고령화 사회가 다가오고 있다. 또한 노령인구의 증가에 따라, 건강에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만, 여전히 많은 사람들은 질병에 시달리고 있으며, 특히 심혈관계 질환은 인간의 생명을 위협하는 심각한 질병 중 하나이다. 현재 심혈관계 질환을 진단하는 여러 방법이 있고, 그 중 심전도 검사가 가장 일반적인 방법이다. 그러나 심전도 검사는 진료의 정확도 면에서 심각한 한계를 지니고 있으며, 채널수의 증가와 장기간 데이터의 활용 등의 개선방안에 관한 연구에도 불구하고 여전히 기본적인 진단 한계를 지닌다. 이런 심전도의 단점을 극복하기 위해 가상짐장, 심자도 검사와 같은 새로운 방법이 연구 중이고, 특히 심자도 검사는 심혈관계 질환 진단의 새로운 방법이다. 이 방법은 일반적으로 높은 수준의 진단 확률을 나타낸다. 또한 가상심장 시뮬레이션은 비정상적인 심전도, 심자도에 대하여, 좀더 정확한 진단을 위한 지표를 제공해주며, 구체적으로 우리는 가상심장을 통해서 심장의 정확한 이상 지점을 예측할 수 있다. 또한 이헬스 시스템의 측면에서 보았을 때, 기존의 심혈관계 질환 진단을 위한 이헬스 시스템은 진단방법의 통합이나, 분산된 데이터의 관리 및 통합시스템을 고려하지 않았다.
따라서 이 논문에서 우리는 앞서 설명된 문제들을 해결하기 위해 그리드 기술을 사용하고 진단방법을 통합한 고성능의 의료시스템을 제안한다. 고성능의 심혈관계 질환의 진단을 제공하기 위해 그리드 컴퓨팅 기술은 반드시 필요하다. 통합 의료진단 환경에서 우리는 3가지 큰 부분에 그리드 기술을 적용하였다. 첫 번째, 고성능 컴퓨팅기술이 응용될 수 있다. 각각의 진단 방법들은 진단 결과를 얻기 위해 데이터의 처리가 필요하며 때로는 좀더 고급 정보를 얻기 위한 후처리 방법이 필요하다. 이때 관리해야 하는 환자의 수가 증가하고 그에 따라 처리해야 할 데이터가 많아짐에 따라, 고성능의 컴퓨팅 기술은 반드시 필요하다. 따라서 우리는 그리드 기술을 이용한 PQRM기반의 고성능 컴퓨팅 환경을 제안한다. PQRM기반으로 하여, 우리의 시스템은 사용자의 다양한 요구에 따라 QoS를 만족시킬 수 있다. 두 번째로 데이터의 관리 시스템이 필요하다. 우리는 분산되어 있는 대용량의 데이터를 통합하고 관리하는 등의 문제를 해결하기 위해 데이터 그리드의 기술을 도입하였다. 따라서 우리는 의료환경에 적합한 데이터의 통합 관리 미들웨어를 제안하고 구현하였다. 이것은 PQRM안에서 구현되어 있고, SOAP기반의 웹 서비스 환경에서 동작하게 된다. 마지막으로 의사(혹은 연구원)들 사이 또는 의사와 환자 사이의 협업환경이다. 실제 의료 분야에서는 진단 결과가 복잡해지고, 의사 혹은 연구원들 사이의 전문분야의 다름에 따라 고성능의 의료 서비스를 제공하기 위해서는 협업환경의 제공이 필수 적이다. 따라서 우리는 AccessGrid를 기반으로 하는 의료 시스템을 위한 협업환경 시스템을 제안하고 구현한다.
결국, 이 논문에서 우리는 고성능 심혈관계 질환의 진단을 위해 피지오 그리드 시스템이라고 부르는 의료 시스템을 제안한다. 우리는 피지오 그리드 시스템을 디자인하고 구현하였다. 우리는 이 피지오 그리드 시스템을 통해 높은 의료 정확도와 시스템의 성능향상을 기대할 수 있으며, 실험 및 평가 부분에서 실제 피지오 그리드 시스템을 사용하여, 허혈성 질환의 진단시 우수성을 보였고 또한 시스템적인 측면에서 우리의 시스템이 얼마나 향상되었는지를 실험적으로 증명하였다.
