다른 IT 분야에 비해 헬스케어 IT 분야는 의료정보의 중요성이 매우 높으나 현재 의료정보 보관, 데이터 전송에 대한 보안 부분이 매우 취약하며 보안관리에 대한 인력 또한 매우 부족한 상태이다. 향후 클라우드발전법으로 인한 의료영상저장전송시스템의 환경 변화로 보안에 대한 취약성은 더욱 두드러질 것이며 사고 또한 급증할 것이다. 이에 대한 보안성 향상에 대한 방안을 제시 하고자 한다.
목적 : 최근 들어 여러 가지 디지털 의료장비와 각종 의료정보시스템, 인터넷의 활용에 따라 다양한 종류의 의료정보와 지식이 엄청나게 증가하고 있고, 최신의 진료환경구축을 위해서 이러한 지식과 정보들을 통합 관리하려는 필요성과 요구가 대두되고 있다. 그러나 이러한 요구들은 기존의 종이로 된 차트나 필름 등의 기법에서는 물론이고 여러 가지 독립적인 전산 시스템들 <처방전달시스템(OCS), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등>을 통해서도 충족되기 어려운 것이 현실이다. 왜냐하면 기존에 설치된 의료 정보 시스템들은 대체로 독자적인 처리방식과 내부구조를 가지고 있기 때문에 서로 다른 의료 정보 시스템간에 정보를 교환한다는 것이 사실상 매우 어렵거나 심지어는 불가능한 경우가 있기 때문이다. 그러나 이러한 의료 정보들을 최대한 유기적으로 활용하기 위해서는 이상의 여러 가지 의료 정보 시스템들을 완벽히 통합하는 것이 필수적이고 이러한 통합의료정보시스템이 비로소 진료에 있어서의 의사결정 과정에 중추적으로 활용될 수 있는 것이다. 특히 의료영상을 다루는 PACS에서는 다른 종류의 의료정보시스템인 OCS(처방전달시스템)와의 연계가 매우 중요하다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 병원의 전산시스템이 서로 호환되지 않음으로 인해 OCS/PACS 통합은 PACS 도입과정 중에서 가장 어려운 부분으로 인식되어 온 것이 사실이다. 이제까지의 PACS에 있어서는 대량의 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위한 기술적인 문제에 주로 관심을 기울였으며 기존의 정보 시스템과의 연계 또는 통합문제는 충분히 고려되지 않았다. 그 결과 PACS를 도입한 병원에서는 기대와는 달리 PACS 운용을 위한 많은 인력소모가 뒤따르거나 운용에 차질을 빚는 등 여러가지 문제가 발생하게 되었다. 따라서 이제까지의 PACS 개발이 기술적인 문제 해결을 위한 방향 접근에서 이루어졌다면, 이제부터는 기술적인 해결을 바탕으로 하여 병원내의 임상운용환경에서 그 효율성을 최대화할 수 있기 위하여 기존 OCS/PACS의 통합 연계성을 주 관심으로 하는 임상적인 접근이 이루어져야 할 시점이라고 파악된다. 이와 같은 OCS/PACS의 통합은 병원 내에서 일어나는 일련의 진료 과정들에 있어서 문자정보뿐 아니라 영상정보까지를 포함하는 모든 진료정보의 관리와 전달을 컴퓨터화 함으로써 진료효율을 비약적으로 형상 시키는 효과를 가져올 수 있으므로 궁극적으로는 모든 병원의 정보시스템이 지향하는 목표이기도 하다. 따라서 OCS/PACS의 통합을 구현하기 위해서는 기존 방식과 OCS/PACS 통합 방식의 차이점이 분석 되어져야 하며 이러한 분석을 바탕으로 차후 병원에 도입되는 시스템이 안정적이고 완성도 높은 병원 정보화 시스템으로 구축 되어져야 하므로 이에 따른 통합 시스템에 대한 분석을 하고자 한다.
최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.
디지털 워터마크 기법은 음악, 영상, 동영상에 대한 저작권과 재산권의 보호 및 인증, 데이터 손실 여부 판단, 복사 방지 및 추적 등을 목적으로 한 사후 재산권의 보호 기술로 제안되었다. 본 연구에서는 워터마크의 기하학적인 왜곡에 대한 공격에 견고하게 하도록 영상의 전 처리 과정을 거친다. 그리고 선택된 기하학적인 불변점을 골라 여러 가지 영상처리에 강인하며 일정 기간 압축 저장되는 영상에서도 워터마킹이 유지되도록 워터쉐드(watershed) 분할 기법을 이용한 의료 영상 보안 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘은 의료 영상에 대한 RST 공격, JPEG 압축 공격 그리고 필터링 공격보다 강인함을 확인하였다.
초음파 영상은 의료진단을 위한 영상기기 중 가장 널리 쓰이고 있는 방법으로 전자공학에 있어서 DSP 및 VLSI 분야의 기술발전에 힘입어 보다 효율적이고 복잡한 기법들의 적용이 가능하여져 90년대에 이르러 시스템의 성능이 매우 빠르게 발달되었다. 본 논문은 의료진단용 초음파 영상장치에서 사용되는 주요 디지털 신호처리 기법과 시스템 구현 기술에 대하여 기술하였다. 구체적으로는 일반적인 초음파 영상장치의 구조 및 신호처리 기법을 소개하고, 90년대에 개발된 디지털 초음파 영상장치의 기술적인 내용을 그 기술 동향과 전망과 함께 다루었다. 특히 초음파 영상의 화질을 결정하는 가장 중요한 요소인 해상도를 증대하기 위한 모든 초음파 집속 기법을 표현할 수 있는 통합 합성 구경 모형을 제시하고, 이론적인 해석을 통하여 초음파 영상을 위한 어레이 신호처리 기법들을 구분하고 각 방법들에 대한 특성을 조사하였나. 본 논문에서 소개된 신호처리 기법들은 초음파를 이용한 비파괴 검사 분야에 유용하게 적용될 수 있는 것 들이다.
현재 병원에서 구축되어 사용되는 PACS 시스템은 대용량의 데이터를 취급하고, 의료 영상 정보의 관리도 서버에 집중되어 이루어짐으로 서버의 부하가 크다. 의료 영상은 DICOM 표준을 따라 만들어지고 운용되는데 크기가 크고 이동 빈도가 높은 의료 영상 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 의료 정보의 분산된 관리 체계를 제시한다. 의료 정보의 분산 관리 및 전송은 네트워크의 부하와 서버의 부하를 줄여서 효율적 자원의 사용과 서버 시스템의 성능 향상이라는 효과를 가져올 것이다. DICOM PC to PC 컴포넌트는 요청한 질의를 처리하는 서비스 매니저와 파일의 전송을 담당하는 커뮤니케이션 매니저, 그리고 데이터의 저장과 시스템 동작을 담당하는 DICOM 매니저로 구성되어 있다. 각 컴포넌트는 에이전트로 구현이 되었다. 각 컴포넌트 간의 메시지 통신은 에이전트 통신 언어로 코드화된 XML 문서를 사용한다. 본 시스템은 기존의 DICOM 서버에서 요청 받은 질의를 수행하여 중앙집중적으로 처리했던 파일관리와 전송 방법을 각각의 PC에서 파일 관리 및 전송을 분산적으로 처리함으로써 서버가 처리하던 일의 과중을 분산 시켜서 의료 영상 전송과 관리에의 효율을 증대시킨다.
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.
본 논문에서는 GPU를 이용하여 x-ray영상의 질을 개선시키기 위해 라플라시안 피라미드 방법을 제시한다. 의료영상에서 중요시하는 특징의 추출을 위해 원영상을 다중레벨의 부영상으로 신호를 분해하며, 각 레벨에서 가우시안 스무딩 함수를 사용하여 영상의 대비를 확장시킨다. 분해된 영상을 기반으로 전체영상을 재구성하여 영상의 질을 향상시키게 된다. 이러한 과정은 많은 계산을 필요로하며, 효과적이고 바른 처리를 위해 GPU를 사용한다., 결과에서 GPU를 이용한 cuda 프로그램이 효과적으로 동작하며, 영상의 질을 향상시킴을 보인다.
임상공학 분야에서의 두 가지 트랜드의 변화가 주목된다. 급성질환에서 만성질환으로 의료/건강관리의 중요성이 증가하는 것이고, 이를 다루는 의료정보의 처리기기가 컴퓨터화 되고 있으며, 통합되어 이용되어 가는 것이다. 또한, 이 두 가지의 변화가 융합되는 방향으로 임상공학 분야의 연구의 중요성이 증가하고 있다. 이와 같은 의료정보처리의 요구사항을 만족하기 위하여 기 연구한 의료영상기반 협업 플랫폼 PACS-Grid[1]을 바탕으로 만성질환 지향형 의료정보 통합 가시화의 통합방법을 다룬다. 더불어 이를 지원하기 위한 서비스 지향형 PACS-Grid 플랫폼을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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