AI 기반 DICOM 어노테이션 당신의 Mac에서.
완전 로컬. 완전 프라이빗. Apple Silicon에서 MLX를 통해 Gemma 4 E4B 비전-언어 모델로 구동됩니다. 클라우드 업로드 없이 DICOM 이미지를 분석하고 구조를 감지하며 ROI를 설명합니다.
macOS 14.0+ (Sonoma) · Apple Silicon · 16GB+ RAM 권장
DICOM 뷰어와 온디바이스 AI의 만남
의료 영상 뷰어에 필요한 모든 것과, 당신의 기기에서 완전히 실행되는 AI 어노테이션.
SwiftUI + Metal 네이티브 앱
Native Performance with SwiftUI & Metal
Electron이나 웹 뷰 없이 SwiftUI와 Metal로 구축된 순수 네이티브 macOS 앱입니다. GPU 가속 렌더링으로 빠른 DICOM 이미지 표시와 부드러운 사용자 경험을 제공합니다.
- SwiftUI 기반 네이티브 macOS 인터페이스
- Metal GPU 가속 렌더링
- 순수 Swift DICOM 파서로 빠른 이미지 로딩
- 백그라운드 로딩으로 첫 이미지 즉시 표시
온디바이스 AI 어노테이션
On-Device AI Annotation with Gemma 4
Google의 Gemma 4 비전-언어 모델이 MLX를 통해 Apple Silicon GPU에서 로컬 실행됩니다. 이미지 분석, 구조 감지, ROI 설명, 이상 소견 탐지까지 — 인터넷 연결이나 클라우드 업로드 없이 100% 프라이빗하게 수행합니다.
- Gemma 4 E4B 4-bit 양자화 모델 로컬 실행
- 전체 이미지 분석 및 해부학적 구조 감지
- ROI 선택 시 자연어 설명 생성
- 이상 소견 탐지 (심각도 및 신뢰도 점수 포함)
AI 분석 모드
Gemma 4로 구동되는 4가지 분석 모드
임상적으로 유의미한 소견만 출력. 최대 3개 바운딩 박스로 빠른 평가.
모든 가시적 해부학적 구조를 레이블링. 최소 3개 구조 식별로 포괄적 매핑.
병리학적 소견만 강조. 최대 2개 이상 소견을 심각도 및 신뢰도와 함께 표시.
학습 목적의 레이블링. 3-5개 구조를 상세 설명과 함께 식별.
시작하기
몇 초 만에 시작할 수 있습니다.
macOS용 다운로드
- 1.최신 릴리스를 다운로드하고 DMG를 열어 Applications 폴더에 드래그합니다.
- 2.서명 및 공증 완료 — Gatekeeper 경고 없음.
- 3.AI 모델은 첫 사용 시 자동 다운로드됩니다 (~4.5GB).
소스에서 빌드 (선택사항)
# Clone and build
git clone https://github.com/Essential-Citronnier/ODV-Annotate.git
cd ODV-Annotate
./scripts/package_app.sh
만든 사람들
허준녕 교수님의 OpenDicomViewer 오픈소스를 기반으로 제작된 MIT 라이선스 오픈소스 프로젝트입니다.
허준녕, MD, PhD
원본 OpenDicomViewer 개발자
연세대학교 의과대학 신경과 조교수. 뇌졸중 신경과 전문의 & 신경중재술 전문가. MIT Technology Review 35세 이하 혁신가 (한국, 2021).
김대성, MD
AI 어노테이션 개발자
Computational & Translational Oncology 연구원. 연세대학교 의과대학 (MD, 2025, Summa Cum Laude). Clin Mol Hepatol 제1저자. Gemma 4 E4B 온디바이스 어노테이션 레이어 구축.
지금 시작하세요
OpenDicomViewer-Annotate는 MIT 라이선스 오픈소스입니다. SwiftUI, Metal, Gemma 4로 구축되었습니다.