11. 환자 정보, 검사 정보, 이미지 정보의 구조 이해

의료기관에서 촬영된 한 건의 CT 검사에는 수십에서 수백 장의 영상이 포함된다.
하지만 이 영상들은 단순히 파일 여러 개로 저장되는 것이 아니라,
환자 정보부터 시작해 검사 단위, 촬영 시리즈, 개별 이미지까지 명확한 계층 구조로 정리된다.
이 구조를 제대로 이해하지 못하면 영상의 연관성을 파악하지 못하거나, AI 학습용 데이터셋 구성에서 오류가 발생할 수 있다.
DICOM은 이 문제를 해결하기 위해 **4단계 계층 구조(Patient–Study–Series–Instance)**를 따르며, 각 단계는 고유한 UID를 통해 서로 연결된다.
이번 글에서는 이 구조가 실제 DICOM 데이터 안에서 어떻게 구현되는지, 각 계층이 어떤 정보를 포함하고 어떤 역할을 하는지를 쉽게 설명한다.

 

1. DICOM의 계층 구조 요약

DICOM 데이터는 다음과 같은 4단계로 계층화되어 있다:

[1] Patient  
  └── [2] Study  
         └── [3] Series  
                └── [4] Instance (Image)

 

계층	설명	대표 태그
Patient	환자 단위 정보	(0010,0010), (0010,0020)
Study	하나의 검사 단위	(0020,000D), (0008,0020)
Series	동일 조건으로 연속 촬영된 영상 묶음	(0020,000E), (0008,0060)
Instance	실제 DICOM 이미지 한 장	(0008,0018), (7FE0,0010)

 

 

1-1. Patient – 환자 단위

가장 상위 계층은 **환자(Patient)**이며,
해당 환자가 병원에서 어떤 검사들을 받았는지의 시작점이 된다.

대표 태그:

태그	설명
(0010,0010)	Patient’s Name (환자 이름)
(0010,0020)	Patient ID (환자 식별자)
(0010,0030)	Patient’s Birth Date
(0010,0040)	Patient’s Sex

📌 이 계층의 데이터는 보통 모든 하위 Study, Series, Instance에 반복 포함된다.

 

1-2. Study – 검사 단위

한 번의 진료 또는 검사를 나타낸다. 예를 들어 2025년 6월 10일 오전에 촬영한 복부 CT 전체가 하나의 Study가 된다.

대표 태그:

태그	설명
(0020,000D)	Study Instance UID (검사 고유 ID)
(0008,0020)	Study Date
(0008,0030)	Study Time
(0008,1030)	Study Description

 

📌 PACS에서 영상 목록을 조회하면, Study 단위로 목록이 묶여서 보인다.

 

1-3. Series – 동일 설정 영상 묶음

Study 안에는 여러 개의 Series가 있을 수 있다.
예: 복부 CT를 찍을 때, 조영제 주입 전 / 후로 나뉜 2개의 시리즈가 있을 수 있다.

대표 태그:

태그	설명
(0020,000E)	Series Instance UID
(0008,0060)	Modality (CT, MR 등)
(0020,0011)	Series Number
(0008,103E)	Series Description

📌 시리즈마다 촬영 방식, 파라미터, 장비 조건이 다를 수 있다.

 

1-4. Instance – 실제 DICOM 이미지

가장 하위 계층은 하나의 **DICOM 파일(Image Instance)**이다.
보통 1개의 Instance = 1장의 CT 단면 이미지라고 보면 된다.

대표 태그:

태그	설명
(0008,0018)	SOP Instance UID (파일 고유 ID)
(7FE0,0010)	Pixel Data (이미지 바이너리 데이터)
(0020,0013)	Instance Number (순서)
(0028,0010/0011)	Rows, Columns (이미지 해상도)

📌 하나의 Series에 수십~수백 개의 Instance가 존재할 수 있다.

 

2. 예시로 보는 구조

예를 들어, 다음은 한 환자가 복부 CT를 받은 경우의 구조다.

Patient: 홍길동 (ID: P12345)
└─ Study: 2025-07-25 복부 CT 검사 (UID: 1.2.3...)
    ├─ Series 1: 조영제 없음 (UID: 1.2.3.1...)
    │   ├─ Instance 1 (SOP UID: 1.2.3.1.1)
    │   ├─ Instance 2 (SOP UID: 1.2.3.1.2)
    │   └─ ...
    └─ Series 2: 조영제 주입 후 (UID: 1.2.3.2...)
        ├─ Instance 1 (SOP UID: 1.2.3.2.1)
        ├─ Instance 2 (SOP UID: 1.2.3.2.2)
        └─ ...

 

3. 실무 적용 포인트

작업	계층 활용법
AI 학습 데이터 구성	Study 단위로 묶고, Instance 정렬하여 이미지 스택 생성
PACS에서 영상 조회	Study → Series → Instance 순으로 탐색
환자 데이터 익명화	Patient 계층의 태그만 제거하면 Study, Series는 유지
영상 필터링	Series Description, Modality, Instance Number 기준으로 필터링 가능

 

4. 계층 간 UID 연결 구조

계층	UID 태그
Study	(0020,000D)
Series	(0020,000E)
Instance	(0008,0018)

 

👉 모든 파일은 이 UID로 계층적으로 연결되어 있어야 PACS에서 정확한 구조로 인식된다.

 

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결론

DICOM은 단순한 이미지 저장 포맷이 아니라, 환자 → 검사 → 시리즈 → 이미지 파일까지 연결되는 정교한 계층 구조를 가지고 있다.
이 구조는 영상 파일을 올바르게 분류하고 해석하며, PACS 연동, AI 학습, 익명화 처리, 진단 시스템 통합 등 모든 실무 영역에서 기본이 되는 개념이다.
다음 편에서는 이 구조에 저장된 구체적인 정보 중, 날짜, 시간, 성별, 환자 ID와 같은 데이터의 저장 방식과 포맷을 설명할 예정이다.