• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.5
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• pp.627-637
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• 2022

The purpose of this study is to comply with the operation and management of medical image information in PACS, the necessity of anonymizing the patient's personal information and the management status of the medical image information related to the personal The purpose of this study was to raise, discuss, and suggest the need for unification and coherence of the law by studying the content of the issues related to information related laws. In order to utilize information related to medical image information, it is necessary to unify the "Medical Act" or the "Bioethics Act" for clear legal application and consider the legal system's consistency. Since there is a possibility of conflict due to issues that are not yet established, systematic coherence of the law is required to find the basic common denominator for the utilization and use of medical image information and to harmonize the law. In addition, the necessity of enacting the "Medical Information Protection Act" that can be practically applied and easily practiced by medical personnel and managers in the clinical field so that sensitive matters of medical image information and personal information can be protected and managed in a specific and systematic way.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.159-164
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• 2001

본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.161-164
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• 2001

정밀한 자료처리를 위한 영상 분석도구의 개발과 더불어 영상 특성을 바탕으로 한 영상처리와 분석 방법의 개발은 좋은 연구 보조 도구가 된다. 외국의 수입에 의존적인 현재의 연구환경에서 개발자로서의 영상분석도구의 설계 및 구현은 고가의 장비를 대치할 만한 대체효과와 더불어 개인의 개발의지와 아이디어를 쉽게 반영하여 실습해 볼 수 있는 도구적 기능으로서의 효과를 가지게 된다. 본 논문에서는 의료영상 분석을 위한 영상분석도구를 설계 및 구현하여 의료영상에 대한 처리를 하여 보았다. 영상분석도구의 계속적인 개발은 영상처리 및 분석을 연구하는 개발자에게 좋은 실험도구가 될 것이 다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.9
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• pp.317-322
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• 2022

The rapid development of information technology is also bringing about many changes in the medical environment. In particular, it is leading the rapid change of medical image information systems using big data and artificial intelligence (AI). The prescription delivery system (OCS), which consists of an electronic medical record (EMR) and a medical image storage and transmission system (PACS), has rapidly changed the medical environment from analog to digital. When combined with multiple solutions, PACS represents a new direction for advancement in security, interoperability, efficiency and automation. Among them, the combination with artificial intelligence (AI) using big data that can improve the quality of images is actively progressing. In particular, AI PACS, a system that can assist in reading medical images using deep learning technology, was developed in cooperation with universities and industries and is being used in hospitals. As such, in line with the rapid changes in the medical image information system in the medical environment, structural changes in the medical market and changes in medical policies to cope with them are also necessary. On the other hand, medical image information is based on a digital medical image transmission device (DICOM) format method, and is divided into a tomographic volume image, a volume image, and a cross-sectional image, a two-dimensional image, according to a generation method. In addition, recently, many medical institutions are rushing to introduce the next-generation integrated medical information system by promoting smart hospital services. The next-generation integrated medical information system is built as a solution that integrates EMR, electronic consent, big data, AI, precision medicine, and interworking with external institutions. It aims to realize research. Korea's medical image information system is at a world-class level thanks to advanced IT technology and government policies. In particular, the PACS solution is the only field exporting medical information technology to the world. In this study, along with the analysis of the medical image information system using big data, the current trend was grasped based on the historical background of the introduction of the medical image information system in Korea, and the future development direction was predicted. In the future, based on DICOM big data accumulated over 20 years, we plan to conduct research that can increase the image read rate by using AI and deep learning algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.442-444
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• 2002

의료영상의 시각화는 의료정보 시스템에서 질환 진단시 유용하게 사용되고 있다. 특히, 2차원 의료영상의 3차원 가시화를 통한 모의 견습은 실전에서의 부담감을 줄이는데 큰 역할을 하고 있고 이러한 결과는 관련 S/W 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 의료영상을 여러 형태로 가시화하는 방법과 그 구현 결과에 대해서 기술한다. 구현은 공개 라이브러리인 VTK를 이용함으로써 기존의 유사한 S/W에 비해 가격 경쟁력 또한 갖추고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.683-684
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• 2016

엑스선 영상의 명암 차를 조절하는 다이내믹 레인지 조절 알고리즘은 병변의 부위 크기를 진단하는데 직접적인 영향을 준다. 그러므로 의료 영상을 통한 정확한 진단을 위해 원본 영상의 왜곡없이 적절한 다이내믹 레인지로 조절하는 알고리즘은 의료 영상 획득의 중요한 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 엑스선 의료영상의 다이내믹 레인지를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상의 히스토그램 중에 최대값에 해당되는 밝기 값을 구한다. 다음으로 해당 밝기 값을 중심으로 적합한 로지스틱 함수를 적용하여 순람표를 만든다. 계산된 순람표를 적용하여 최종 밝기 값을 구하여 의료 진단에 최적인 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 획득할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.913-916
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• 2006

의료시스템은 모든 것이 병원 네트워크를 중심으로 의료 서비스가 제공되어 진다. 하지만 자연재해, 천재지변과 같은 갑작스런 환자 발생으로 인한 응급 이동 사항, 혹은 진료자의 외진 및 환자 방문시에는 일반 데스크탑 PC에서 이루어지는 상태의 의료 서비스가 아닌 휴대하기 간편하고 언제 어디서나 의료서비스를 받을 수 있는 Personal Digital Assistant (PDA)와 같은 휴대용 기기에서의 의료시스템이 필요하다. PDA는 휴대가 용이하며 유선 네트워크 시스템에 구애받지 않는 무선 모바일 장비로서 무선 통신이 가능한 곳이라면 언제 어디서라도 환자에 대한 의료 정보를 조회할 수 있다. 또한 PDA의 통신 기술로서 병원과의 실시간 통신이 가능하여 응급 환자에 대해 빠른 진료를 제공 할 수 있다. 이와 더불어 임베디드기기 프로세서의 발달로 인하여 연산처리 기술도 많은 향상을 가져왔고 이로 인하여 기존의 PDA에서의 문제였던 DICOM영상의 조회 및 처리속도에도 많은 향상을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 의료영상 표준인 DICOM표준을 따르며 이동성이라는 장점을 통하여 언제 어디서나 손쉽게 진료자가 환자의 의료정보 및 의료 영상을 조회할 수 있도록 하는 PDA용 모바일 의료영상 조회 시스템을 PXA255 기반의 Embedded Linux 상에서 QT/C++을 사용하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.806-809
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• 2015

급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.34-36
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• 2002

의료영상 처리시스템의 자동인식 결과 등과 함께 진단 중인 의죠 영상과 유사한 영상객체를 임의로 검색하여 부가정보로 활용할 수 있는 지능적 의료정보 시스템 구현에 대하여 논한다 의료 영상객체간 유사도 계산을 위하여 각 객체로부터 추출된 특징 정보를 객체 속성으로 이용하며, 이 들 특징 값들의 빈도와 관련 분포 속성 간 관련성 등을 고려한 유사객체 분류방식을 사용한다. 이와 같이 얻어진 영상객체 간 유사도 정보는 지식베이스로 관리되어 자동 영상 인식에 사용될 뿐 아니라 유사 영상 검색 및 진단의 근거자료로 사용된다. 즉 전문의나 병리학자들은 진단 과정에서 유사영상의 판독 결과 등을 참조함으로써 영상의 정확한 판독 및 진단 확증의 객관적 근거 자료를 학보하는데 도움을 받을 수 있다. 구현된 시스템의 적용 예로 자궁경부 세포진 영상인식 시스템을 이용하여 그 유용성을 보인다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1046-1058
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• 1996

In this paper, we describe an abvanced medical diagnostic system using multimedia technologies in netwok environments. In the system, docotors in remote sites perorm medicl diagnosis by exchanging information about patients and 3-D medicl images of malfunctioning body parts, which are reconstructed from 2-D images such as MRI, CT, CR, Angio. The diagnosic conferencing system controls the conferencing process by exchanging audio, information about patients, 3-D medical images and control data. 3-D medicl images are reconstructed by a ray casting method that uses an nalytical integration. Medical databae conists of absic information about patients, Information about medicl images, users, results of dianosis.