• 대한방사선치료학회지
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• 제18권2호
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• pp.67-73
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• 2006

목 적: 암 환자의 증가와 함께 방사선 치료기술도 날로 발전하고 있으며 이로인해 치료를 위해 사용되는 영상 및 데이터의 양들도 대폭 증가하는 결과를 가져오게 되어 이들을 저장, 보관, 관리하는데 많은 어려움이 있었다. 이러한 문제점 해결을 위해 과에서 발생되는 모든 영상 및 data의 PACS (picture archiving and communication system)화를 목적으로 의료정보팀의 협조 하에 본 System을 개발, 적용하게 되었다. 대상 및 방법: 본과 방사선치료 관리 시스템(RO-radiation oncology)에서 PACS에 접근할 수 있는 code를 부여한 후 영상은 R&V (Record and Verify: Varis vision, Varian, USA) 시스템 및 planning system에서 export 한다. 이때 DICOM (digital image and communication system) head에 있는 많은 정보들 중에서 필요한 정보를 이용하여 프로그램화 하였다. 결 과: 방사선종양학과에서 발생되는 모든 영상 및 자료 즉, 모의치료, CT, L-gram 영상, structure (normal organ & target volume), DRR (Digital Reconstruction Radiography), 선량 분포도, DVH (dose volume histogram) 등을 PACS에 구현 하였으며 과내 어느 컴퓨터에서도 선명히 영상을 볼 수 있고 출력할 수 있도록 하였다. 결 론: 본 시스템의 개발로 film less화가 가능하게 되어 현상 처리에 관련한 암실 공간과 유지비용이 소멸되었고 film 저장공간 및 film을 찾는데 소요되는 인력과 시간을 포함한 유, 무형의 경제적 비용뿐만 아니라 영상 저장을 위한 별도의 저장장치의 구입도 불필요하게 되었다. 아울러 방사선 치료를 위해 복잡하게 행해졌던 일련의 과정들이 본 시스템을 통해서 현재는 전산 상에서 쉽게 처리할 수 있게 되어 업무에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.757-768
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• 2022

In this paper, we proposed a system that visualizes a hologram device in 3D by utilizing the CT image segmentation function based on artificial intelligence deep learning. The input axial CT medical image is converted into Sagittal and Coronal, and the input image and the converted image are divided into 3D volumes using ResUNet, a deep learning model. In addition, the volume is created by segmenting the tumor region in the segmented liver image. Each result is integrated into one 3D volume, displayed in a medical image viewer, and converted into a video. When the converted video is transmitted to the hologram device and output from the device, a 3D image with a sense of space can be checked. As for the performance of the deep learning model, in Axial, the basic input image, DSC showed 95.0% performance in liver region segmentation and 67.5% in liver tumor region segmentation. If the system is applied to a real-world care environment, additional physical contact is not required, making it safer for patients to explain changes before and after surgery more easily. In addition, it will provide medical staff with information on liver and liver tumors necessary for treatment or surgery in a three-dimensional manner, and help patients manage them after surgery by comparing and observing the liver before and after liver resection.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.112-117
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• 2008

HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. 생체 정보 웹 뷰어 시스템 또한 의료 영상 및 전송에 대해 표준화된 프로토콜이다. 원격 진료의 새로운 기술을 받아들이기 위해 병원에서 서로 다른 시스템들 사이의 표준화 프로토콜을 사용하는 것이 매우 중요하며, 또한 외부 병원과의 연동을 위한 통신방식도 중요하다. 본 논문에서 우리는 병원정보 시스템과 생체 정보 웹 뷰어 시스템사이의 통합 방법을 제안한다. 적절한 생체정보 데이터의 교환과 정보 관리의 수정을 통해 병원정보 시스템은 모든 병원 관계자의 보다 나은 업무처리를 향상시킬 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.123-128
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• 2007

HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. 생체 정보 웹 뷰어 시스템 또한 의료 영상 및 전송에 대해 표준화된 프로토콜이다. 원격 진료의 새로운 기술을 받아들이기 위해 병원에서 서로 다른 시스템들 사이의 표준화 프로토콜을 사용하는 것이 매우 중요하며, 또한 외부 병원과의 연동을 위한 통신방식도 중요하다. 본 논문에서 우리는 병원정보 시스템과 생체 정보 웹 뷰어 시스템사이의 통합 방법을 제안한다. 적절한 생체정보 데이터의 교환과 정보 관리의 수정을 통해 병원정보 시스템은 모든 병원 관계자의 보다나은 업무처리를 향상시킬 수 있다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.5-9
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• 2007

As developing the medical treatment image portion with the change of these times, PACS, which is able to digitalize image portion data, has a lot of data-based image data. Applying this PACS, we would like to settle down RNSXI(real-name shooting X -ray of inspector) system. We interviewed with P ACS's operators of university hospitals which is using PACS in Seoul about the present conditions whether using of RNSXI or not. And we inquired the RNSXI equipments, applying PACS database, and Interface conditions undertook to do in our hospital. All university hospitals in Seoul are set up the P ACS system. But no hospital use the RNSXI. In our hospital, we can check inspector' name or initials who exposure x-ray with the PACS Viewer by looking over equipments(CR, DR, US, MG, MR, CT) and Interface of the DICOM Header data. However, some equipments like RF and Angio can not check inspector' name or initials. Under the Film/System environment, RNSXI system has been used frequently like that inspector's signature or initial added to a patient data. Though the digital medical treatment was developed, RNSXI system was declined. It is necessary to using RNSXI system in order to improving radiologists' rights, even if it is not under the application of the medical treatment image laws. If RNSXI system use, radiologists should specialize in their major and the Repeat rate should be reduced. In environment of PACS, RNSXI system can be used by linking both the equipments and the Interface with a production enterprise of P ACS. Therefore RNSXI system applying the P ACS datebase should settle down in our medical system for being provided lots of data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.546-555
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• 2009

HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. 생체 정보 웹 뷰어 시스템 또한 의료 영상 및 전송에 대해 표준화된 프로토콜이다. 본 논문에서는 ICU(Intensive Care Unit)에 설치된 Central Monitor에서 확인할 수 있는 환자의 생체 정보들을 웹상에서 실시간 확인할 수 있는 시스템 구성을 제안하기 위하여 생체정보 수신 모듈과 웹 뷰어 시스템을 구성하였다. 생체정보 수신 모듈은 Central Monitor로부터 수신할 수 있는 Raw Data 형태의 환자의 생체 정보를 생체 정보 웹 뷰어 시스템에서 사용가능 한 데이터로 분석할 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 웹 뷰어 시스템은 환자 생체 정보에 대한 실시간성과 생체 정보에 대한 데이터의 연속성을 부여하여 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리를 데이터 베이스를 이용하여 전산화함으로써 환자의 광범위한 자료 검색이 이루어지므로 획기적인 원격 진료로 활용이 가능하다. 또한 적절한 생체 정보데이터의 교환과 정보 관리의 수정을 통해 병원정보 시스템은 모든 병원 관계자의 보다나은 업무처리를 향상시킬 수 있다.

• 대한치과의사협회지
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• 제43권1호통권428호
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• pp.41-52
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• 2005

Information Technology has extended its scope to the medical field as well as dental field. Like medical field, network ststem for dental field requires acquisition, storage, and display of images. However, unlike the medical field, the system to integrate several information including medical images has not been developed according to industrial standard for management of digital image for medical use, so called DICOM conformance. which makes the digital environment in dental field more and more difficult and expensive for this standardization and comfortable communication in LAN and WAN. To solve this problem, the DICOM encoder and server has to be developed because the DICOM file can be easily retrieved with patient's information from the DICOM server in the system as DICOM file has the standard specification to integrate the patient's information. The information including image and other discrete data can be easily integrated in DICOM file and can be used without any difficulty for precise diagnosis and for contribution to the decision making for each treatment protocol. Therefore, the system composed of DICOM encoder and server in dental practive for DICOM file must be developed with prudent consideration of the several strategic factors: I) Enhanced diagnostic capability through the integrated information of image and clinical data. ii) Clinician-friendly interface to simulate the systemic treatment procedure in clinical practice iii) Implementation of multidisciplinary treatment protocol The development of DICOM encoder and server based on these strategic considerations will provide paperless and filmless hospital environments by the seamless integration and management of patient's history, several clinical data and clinical images through image processing for quantitative analysis. The system also allows clinicians to provide more predictable dental care for the patients.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.18-23
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• 2010

최근 PET/CT영상의 발달로 종양의 진단 및 평가를 통해 임상에 많은 도움을 주고 있다. 특히 PET와 CT를 융합한 Fusion PET/CT영상이나 2차원 PET영상을 3차원 영상으로 재구성한 최대강도영상(Maximum Intensity Projection)은 전체적인 병변을 한눈에 시각화하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 $^{18}F$-FDG의 생리적 배출로 소변이나 요루주머니에 의한 열소가 나타나 병변이 겹쳐져 육안적으로 병변을 구별하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소변에 의해 나타나는 열소 부위를 제거하여 병변의 분별력을 향상하고자 한다. 2008년 9월부터 2009년 3월까지 내원한 환자 중 PET/CT 검사에서 자궁, 방광, 직장 부위의 질환으로 잔존하는 소변량이 많은 환자들을 대상으로 하였다. 분석장비는 GE사의 Advantage Workstation AW4.3 05 버전 Volume Viewer 프로그램을 사용하였다. 분석 방법은 2D PET axial volume 영상에서 제거하고자 하는 region에 ROI를 설정하여 Cut Outside를 선택한 후 coronal volume 영상도 동일한 방법을 적용한다. 다음으로 3D Tools의 threshold 값을 지정하고, Advanced Processing에서 Subtraction을 선택하여 차집합 방식으로 소변 영상만을 소거한다. 이렇게 Region Cut Subtraction이 된 2D PET영상과 CT영상으로 Fusion영상과 MIP영상을 만들어 Region Cut Subtraction하지 않은 영상과 비교한다. Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 Advantage Workstation AW4.3 05버전의 Region Cut Subtraction으로 환자의 소변이나 요루주머니에 의한 열소 부위를 제거할 수 있었다. Region Cut Definition을 사용한 영상에서 그렇지 않은 영상보다 소변 섭취 때문에 구별이 어렵던 병변과의 경계가 보다 명확하게 재구성되었다. 영상을 재구성하는 과정에서 Region Cut Subtraction을 사용하여 열소 부위를 제거한다면 기존에 사용하던 단순 역치범위 설정에 의한 영상 소거법보다 우수한 진단적 정보를 제공할 것이다. 특히 방광, 자궁, 직장 부위 질환의 경우, 판독의와 임상의에게 판독에 보다 유용한 영상 정보를 제공하고, 영상의 질적 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.723-730
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• 2010

최근 다양한 3차원 영상처리 기술이 산업체 전반으로 확대되고 있다. 관련 기술중의 하나인 입체변환은 기존의 2D영상에서 입체영상을 생성하는 기술이다. 이 기술은 영화, 방송 콘텐츠에 적용되어 3D 입체로 시청할 수 있는데, 3D 기술의 지속적인 산업체 응용이 요구됨에 따라 입체변환 기술을 새로운 분야로 적용하여 새로운 입체 콘텐츠를 제작하는 것이 필요하다. 이러한 추세에 따라 이 기술을 의료영상에 응용하는 것이 본 논문의 목적이다. 의료 영상은 정확한 판독이 필요하기 때문에 2D 의료영상보다 구체적인 3D 정보를 얻을 수 있는 3D 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 2D 의료영상으로부터 입체영상을 생성하는 의료영상 입체변환 방법을 제안한다. 실험 영상으로 CT(Computed Tomograpy) 영상을 사용한다. 제안 방법은 장기의 영역 분할, 에지를 이용한 경계선 추출, 각 장기의 깊이 정보에 따른 명암 분석 등으로 구성된다. 얻어진 데이터를 바탕으로 CT 영상의 깊이맵을 생성한다. 최종적으로 추출된 깊이 맵과 2D 의료영상으로 부터 입체영상을 생성한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.223-230
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• 2001

This paper proposes a new contour detection method and adaptive reconstruction scheme for the cylindrical organs, such as blood vessels or arteries. Furthermore, we present java-based navigation controller which has been built to examine the inside of cylindrical objects. Tn the preprocessing procedure, a few preprocessing image filters are applied in order to remove unwanted artifacts from the medical images and to estimate threshold values for the object of interest. We define a context-free grammar, which is proper fur properties of contours of cylindrical objects. In the next procedure, we extract contours using advanced radial gradient method and represent contours as context-free grammar derivation trees. We build polygons between two contours efficiently by traversing the derivations trees of the contours. We fly through the reconstructed virtual models using java-based navigation controller and VRML viewer.