• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권4호
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• pp.483-489
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• 2015

현대의 의료용 방사선 발생장치는 영상을 저장하고 전송하기 위해 의료영상 표준규격으로 Digital image communications in medicine(DICOM)을 채택하고 있다. DICOM 규격에서는 피폭선량 정보 표시를 위해 DICOM dose Structured Report(DICOM dose SR)를 표준으로 제정하여 사용하고 있다. 이와 더불어 DICOM Modality Performed Procedure Step(DIOCM MPPS) 정보와 DICOM tag 정보에서도 부분적인 피폭선량 정보를 표시하고 있다. 본 연구에서는 DICOM과 관련된 피폭선량정보 표시방법에 대해 고찰하고 의료정보 시스템간의 상호연동 테스트를 위한 Integrating the Healthcare Enterprise(IHE)의 Radiation Exposure Monitoring(REM) 프로파일에 대해 살펴보았다. 의료기관에서 의료방사선피폭선량정보에 대한 품질관리를 위해서는 DICOM 정보에서 표시되는 피폭선량 정보형식에 대한 이해가 반드시 수반되어야 하고 장비도입 단계에서 관련 규격에 대한 검토가 이루어져야 한다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.29-34
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• 2008

Purpose To analyze the input and output error of data CD which records the image information and the problems of the server of the compatibility. And to report a compatibility assessment and verification of suitable to DICOM of PACS data CD with investigation of current situation of Korea METHOD AND MATERIALS Date CD of each 8 vendors in 30 hospitals was analyzed. We grasped a main verification element existence of a generation compatibility of data CD. The items of element are media identification, DICOM compression, DICOM viewer send, specified object information modify, auto-run, DICOM content type, etc, and give 1 point for each item. We divided the assessment about an each item into 5 levels. Verification about. DICOM conformance by using DICOM validation tool kit is shown to be classified pass or fail according to error occurrence of tag valus. Classify the prequency of tag occurrence as the item. RESULTS The average point of date CD compatibility is 8 point (very good), lowest is 5 point (6.6%), and highest is 10 point (23%_. Most high occurrence frequency's distribution is 7 point (36.6%). As a result of verification about DICOM conformance, PASS in 8 occurrence frequency's distribution is 7 point (36.6%). As a result of verification about DICOM maximum length numbers (14 items), DICOM error of modality (10 items), discord of pixel data length (6 items). etc.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.108-112
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• 2004

현재 많은 병원의 핵의학과에서 핵의학 장비를 이용하여 많은 수의 핵의학영상을 생성하고 있다. 생성된 핵의학영상은 환자의 질병을 진단 또는 치료하기 위해 기능적 정보를 많이 포함하고 있다. 하지만 이렇게 중요한 기능적 정보가 현재의 PACS 에서는 그 중요한 기능적 정보를 모두 표현하지 못 하는 문제점이 있다. DICOM 에서는 핵의학 영상 및 데이터에 대하여 표준을 정해놓고 그 표준을 따르도록 규정하고 있다. 이러한 DICOM 3.0 표준에서 핵의학 영상 및 데이터에 대하여 표준을 정해놓은 일은 비교적 최근의 일이어서 많은 수의 핵의학 영상 장비나 PACS에서는 핵의학영상에 대한 특징이 반영되지 않고 있는 실정이다. 이에 핵의학 영상의 호환성을 향상과 PACS와 핵의학 장비간의 호환성을 향상시키기 위하여 DICOM 3.0 Part 3에 정의된 IOD 중 꼭 필요하다고 생각되는 최소한의 Tag들을 선별하여 Guideline을 작성하여 DICOM 영상을 Guideline의 내용을 토대로 분석하였고 핵의학 영상이 PACS에서 제대로 활용되지 못 하는 원인을 분석 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.37-47
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• 2019

본 논문은 의료진에게 영상정보를 제공하는 데 있어, 환자의 질병정보와 의료영상뷰어를 매칭 지원해주는 시스템을 구축하는 데 목적을 둔다. 현재 상용화된 의료영상정보시스템들은 대부분 하나의 뷰어로 다양한 질환들의 영상정보들을 제공하거나 호환성이 없는 벤더사의 전용뷰어를 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서 질환별로 선택이 가능한 전용뷰어들을 통합한 의료영상정보 뷰어 매칭 시스템, 즉 질환별 뷰어 매칭을 위해 의료영상정보 표준인 DICOM 파일 내부에 메타데이터로 저장되는 태그정보에서 추출한 질환 정보를 기반으로 의료영상 전용뷰어들을 매칭하고, 매칭된 뷰어 상에서 디스플레이하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안 시스템으로부터 의료영상정보의 검색서비스를 통해 수행성능을 분석하고, 다양한 뷰어들과의 호환 및 뷰어제어가 가능함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권10호
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• pp.239-246
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.