• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.91-97
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• 2015

In this paper, we designed a emergency medical image communication system EMICS added concept of emergency medical image to the existing emergency medical information system based on DICOM. Also we suggested a emergency medical image object EMISPS of EMICS. Using EMICS, the emergency medical technician can work together with emergency doctor. Therefore the patient can take more stable care than existing emergency medical information system. Using EMISPS, the emergency medical technician can get exact situation information of the patient.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권2호
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• pp.121-128
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• 1994

In this paper, MIlS (Medical Image Information System) has been designed and implemented using INGRES RDBMS, which is based on a client/server architecture. The implemnted system allows users to register and retrieve patient information, medical images and diagnostic reports. It also provides the function to display these information on workstation windows simultaneously by using the designed menu-driven graphic user interface. The medical image compression! decompression techniques are implemented and integrated into the medical image database system for the efficient data storage and the fast access through the network.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.63-66
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• 2019

Due to the development of medical imaging technology, different imaging technologies provide a large amount of effective information. However, different imaging method caused the limitations of information integrity by using single type of image. Combining different image together so that doctor can obtain the information from medical image comprehensively. Image registration algorithm based on mutual information has become one of the hotspots in the field of image registration with its high registration accuracy and wide applicability. Because the information theory-based registration technology is not dependent on the gray value difference of the image, and it is very suitable for multimodal medical image registration. However, the method based on mutual information has a robustness problem. The essential reason is that the mutual information itself is not have enough information between the pixel pairs, so that the mutual information is unstable during the registration process. A large number of local extreme values are generated, which finally cause mismatch. In order to overcome the shortages of mutual information registration method, this paper proposes a registration method combined with image spatial structure information and mutual information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6177-6200
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• 2018

In order to achieve the goal of protecting medical images, some existing watermark techniques for medical image protection mainly focus on improving the invisibility and robustness properties of the method, in order to prevent unnecessary medical disputes. This paper proposes a novel copyright method for medical image protection based on visual secret sharing (VSS) and cellular automata transform (CAT). This method uses the protected medical image feature as well as VSS and a watermark to produce the ownership share image (OSI). The OSI is used for medical image verification and must be registered to a certified authority. In the watermark extraction process, the suspected medical image is used to generate a master share image (MSI). The watermark can be extracted by combining the MSI and the OSI. Different from other traditional methods, the proposed method does not need to modify the medical image in order to protect the copyright of the image. Moreover, the registered OSI used to verify the ownership and its appearance display meaningful information, facilitating image management. Finally, the results of the final experiment can prove the effectiveness of our method.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.499-507
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• 2016

Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1167-1187
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• 2020

With the development of medical imaging technology, image registration has been widely used in the field of disease diagnosis. The registration between different modal images of brain magnetic resonance (MR) is particularly important for the diagnosis of brain diseases. However, previous registration methods don't take advantage of the prior knowledge of bilateral brain symmetry. Moreover, the difference in gray scale information of different modal images increases the difficulty of registration. In this paper, a multimodal medical image registration method based on image segmentation and symmetric self-similarity is proposed. This method uses modal independent self-similar information and modal consistency information to register images. More particularly, we propose two novel symmetric self-similarity constraint operators to constrain the segmented medical images and convert each modal medical image into a unified modal for multimodal image registration. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the error rate of brain MR multimodal medical image registration with rotation and translation transformations (average 0.43mm and 0.60mm) respectively, whose accuracy is better compared to state-of-the-art image registration methods.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.627-637
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• 2022

연구의 목적은 PACS에서 의료영상정보를 운영과 관리를 준수하고 환자의 개인정보를 익명처리하기 위한 필요성과 관리와 관련된 「의료법」, 「개인정보 보호법」과 「생명윤리법」에서 의료영상정보의 개인정보 관련법의 쟁점에 대한 내용을 연구하여 법의 일원화와 정합성을 위한 필요성에 대해서 문제를 제기하고 논의하고 제안하고자 한다. 의료영상정보와 관련된 정보 활용하기 위해서는 법적으로 명확한 적용을 위해 「의료법」 혹은 「생명윤리법」으로 일원화하고 법체계를 법의 정합성을 고려할 필요가 있다. 「개인정보 보호법」 및 「생명윤리법」에서 일치하지 않은 쟁점들로 인하여 충돌할 가능성이 있어 의료영상정보의 활용 및 이용을 위한 기본적인 공통분모를 찾아내어 법의 조화를 이루는 법의 체계적인 정합성이 요구된다. 추가적으로 의료영상정보 및 개인정보의 민감할 사항을 구체적이고 체계적으로 보호하고 관리할 수 있도록 임상에서 의료인 및 관리자들이 현실적으로 법을 적용하고 용이하게 실천이 가능한「의료정보보호법」을 제정할 필요성을 고려하여 추진하는 것도 필요하다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3275-3284
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• 1998

본 논문에서는 각종 단층 촬영 의료영상 장비로 촬영한 2차원 단면화상 데이터들을 차원 재구성 알고리즘을 사용하여 3차원 영상으로 재구성한 다음, 웹 서버의 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 인터넷 가상현실 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)로 표현된 3차원 의료영상을 비롯한 각종 의료영상 정보를 웹브라우저를 사용하여 검색해 볼 수 있는 의료영상정보시스템(Medical Image Information System)에 관하여 기술한다. 본 연구를 통하여 개발한 의료영상정보시스템에서는 단층 촬영된 2차원 단면화상을 처리한 다음, 3차원 의료 영상을 생성하기 위하여 표면기반 랜더링 방법(Surface-based Rendering Method)을 사용하였다. 인터넷을 통하여 전송되는 영상파일의 크기를 줄이기 위하여 삼각형 매쉬(Triangle Meshes)을 이루는 다각형의 개수를 줄이는 알고리즘을 사용하며, 3차원 의료영상 데이터의 크기를 약 50%이상 줄일 수 있다. 아울러, 3차원 영상 데이터 파일을 압축을 하게 되면 파일의 크기를 80%이상 줄일 수 가 있으므로 웹상에서 신속하게 3차원 의료영상 데이터를 검색할 수 있고, 의료영상을 VRML을 사용하여 표현하므로 고성능의 그래픽 카드가 없는 일반 PC에서도 인터넷을 통하여 디스플레이 할 수 있다. 또한, CGI(Common Gateway Interface)방식을 사용하여 서버의 데이터베이스에 저장되어 있는 CT(Computerized Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)등의 단층 촬영 장비로 촬영한 다양한 종류의 디지털 의료영상을 사용자에게 의료영상정보시스템을 통하여 2차원 단면화상 또는 3차원 영상으로 표현하여 보여주고, 환자에 관한 각종 정보와 진단정보 등을 신속하게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 의료영상정보시스템은 초고속 정보통신 망을 통하여 원격의료시스템을 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.197-206
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• 2009

의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.