27. 의료 IT 신입을 위한 DICOM 학습 로드맵

의료 IT, 헬스케어 AI, 병원정보시스템 분야에 처음 입문한 사람이라면 가장 먼저 마주하게 되는 기술 중 하나가 바로 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)이다. DICOM은 의료 영상의 저장 및 통신을 위한 국제 표준으로, 병원 내 모든 CT, MRI, X-ray 장비와 PACS 서버, 영상 뷰어, AI 분석 도구 등이 이 표준 위에서 작동한다.
하지만 처음 접하는 입장에서는 이 구조가 다소 복잡하고, DICOM 태그, UID, C-STORE, C-FIND 등 생소한 용어들 때문에 진입 장벽이 높게 느껴지기 쉽다.
이번 글에서는 의료 IT 신입 개발자, 인턴, 비전공자를 위해 DICOM을 체계적으로 학습하는 로드맵을 제시하며, 추천 자료, 실습 도구, 공부 순서까지 구체적으로 안내한다.

 

 

1. 기본 개념부터 정확히 이해하기

필수 이해 요소

• DICOM이 무엇인지 (영상 포맷 + 통신 프로토콜)
• PACS란 무엇인지 (영상 저장/관리 시스템)
• Study / Series / Instance 구조
• 태그(Tag), VR(Value Representation), UID(Unique Identifier)의 개념

📌 추천 키워드로 먼저 구글링:
What is DICOM, PACS vs RIS, DICOM Tag, DICOM UID structure

 

 

2. DICOM 파일 직접 열어보기

실습 도구

도구	특징
RadiAnt DICOM Viewer	간단한 뷰어, 태그 보기, 무료 개인용
MicroDicom	윈도우 기반 경량 뷰어
Ginkgo CADx	멀티 플랫폼 지원
dicomlibrary.com	웹 기반 DICOM 업로드 후 분석 가능

 

📌 DICOM 파일을 열어보고 메타데이터를 눈으로 확인해보면 구조에 대한 감이 빠르게 생긴다.

 

 

3. DICOM 태그 읽는 방법 익히기

DICOM은 모든 정보를 태그 형식으로 저장한다.
예:

• (0010,0010): 환자 이름
• (0010,0030): 생년월일
• (0008,0060): Modality
• (0020,000D): Study Instance UID

참고 사이트

• https://dicomlookup.com
• https://dicom.innolitics.com/ ← VR, 설명, 표준 정의 제공

📌 태그 번호를 보고 의미를 유추할 수 있어야 DICOM 해석이 가능하다.

 

 

4. pydicom을 이용한 코드 실습

Python으로 DICOM을 다루는 기본 도구는 pydicom이다.

import pydicom

ds = pydicom.dcmread("sample.dcm")
print(ds.PatientName)
print(ds.Modality)
print(ds.pixel_array.shape)

실습 목표

• DICOM 파일에서 태그 읽기
• 픽셀 데이터(Pixel Data) 추출
• 이미지 파일(PNG, JPG)로 변환
• 메타데이터 수정 및 익명화

📌 matplotlib, numpy와 함께 사용하면 시각화도 가능

 

 

5. DICOM 통신 구조 이해하기

영상이 PACS에 어떻게 저장되는지 이해하려면
C-STORE, C-FIND, C-MOVE 같은 통신 개념을 알아야 한다.

추천 흐름

통신 명령	설명
C-STORE	클라이언트가 서버에 DICOM 파일 전송
C-FIND	서버에 Study/Series 검색 요청
C-MOVE	서버로부터 영상 다운로드 요청
Modality Worklist	촬영 장비가 오더 정보를 Worklist 서버로부터 받음

📌 이 개념은 Orthanc + DCMTK 조합으로 실습 가능하다.

 

 

6. 로컬 PACS 실습 환경 구성

Orthanc 설치 추천

• Windows/Mac/Linux 모두 가능
• 웹 인터페이스 제공
• 설정 파일만 수정하면 수신 포트, AE Title 변경 가능

실습 시나리오

• Orthanc에 DICOM 파일 업로드
• DCMTK 명령어로 영상 전송 테스트
• Orthanc 웹에서 태그, Study 확인
• Python으로 Orthanc REST API 호출

 

 

7. 실제 업무/연구에 DICOM 적용하기

상황DICOM 활용 예

AI 모델 학습	DICOM → PNG 변환, 라벨링, 정규화
영상 공유	DICOM 익명화 후 협진 병원에 전송
의료 데이터 정제	Study/Series 필터링 기준 적용
PACS 연동 개발	C-STORE 서버 구현 또는 클라이언트 호출

 

📌 실무에서는 항상 환자 정보 보호가 최우선 → 익명화 필수

 

 

 

8. 추천 학습 자료 및 참고 문서

• DICOM Standard Browser
• Orthanc 공식 문서
• pydicom 튜토리얼
• [DICOM Standard Primer (David Clunie 저)] – 초보자용 설명서

 

 

---

결론

DICOM은 의료 IT 분야의 핵심 기반 기술이지만, 그 구조와 개념은 체계적으로 접근하면 빠르게 이해할 수 있다.
특히 Python 기반의 실습 환경, 오픈소스 PACS 시스템, 무료 뷰어 도구를 적극 활용하면 단기간 내에 기초 수준에서 실무 적용 가능한 수준으로 실력을 끌어올릴 수 있다. DICOM은 단순한 기술이 아니라, 의료 데이터 흐름 전체를 설계하고 해석하는 도구라는 관점으로 접근하면 더 넓은 영역에서 활용할 수 있다.