We have developed MITS(Medical Information Transmission System) that captures, stores and manages the digitalized medical images and transmit them via LAN, and also have developed DSCW(Dedicated System for Clinical Ward) that enables to review the medical images and clinical laboratory test results transmitted via LAN at clinical ward. They were implemented on the 386 platforms, and interconnected via 10 Mbps LAN between department of radiology and clinical ward.
In the medical fields, many efforts have been made to develop and improve Hospital Information System (HIS) including Electronic Medical Record (EMR), Order Communication System (OCS), and Picture Archiving and Communication System (PACS). However, materials generated and used in medical fields have various types and forms. The current HISs separately store and manage them by different systems, even though they relate to each other and contain redundant data. These systems are not helpful particularly in emergency where medical experts cannot check all of clinical materials in the golden time. Therefore, in this paper, we propose a process to build an integrated data model for medical information currently stored in various HISs. The proposed data model integrates vast information by focusing on medical images since they are most important materials for the diagnosis and treatment. Moreover, the model is disease-specific to consider that medical information and clinical materials including images are different by diseases. Two case studies show the feasibility and the usefulness of our proposed data model by building models about two diseases, acute myocardial infarction (AMI) and ischemic stroke.
Purpose: Accurate localization of the lumpectomy cavity during accelerated partial breast radiation (APBR) is essential for daily setup to ensure the prescribed dose encompasses the target and avoids unnecessary irradiation to surrounding normal tissues. Three-dimensional ultrasound (3D-US) allows direct visualization of the lumpectomy cavity without additional radiation exposure. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of 3D-US in daily target localization for APBR. Materials and methods: Forty-seven patients with stage I breast cancer who underwent breast conserving surgery were treated with a 2-week course of APBR. Patients with visible lumpectomy cavities on high quality 3D-US images were included in this analysis. Prior to each treatment, X-ray and 3D-US images were acquired and compared to images from simulation to confirm accurate position and determine shifts. Volume change of the lumpectomy cavity was determined daily with 3D-US. Results: A total of 118 images of each modality from 12 eligible patients were analyzed. The average change in cavity volume was 7.8% (range, -24.1% to 14.4%) on 3D-US from simulation to the end-of-treatment. Based on 3D-US, significantly larger shifts were necessary compared to portal films in all three dimensions: anterior/posterior (p = 7E-11), left/right (p = 0.002), and superior/inferior (p = 0.004). Conclusion: Given that the lumpectomy cavity is not directly visible via X-ray images, accurate positioning may not be fully achieved by X-ray images. Therefore, when the lumpectomy cavity is visible on US, 3D-US can be considered as an alternative to X-ray imaging during daily positioning for selected patients treated with APBR, thus avoiding additional exposure to ionizing radiation.
의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 변형된 모젯 변환을 이용하여 의료영상에서 회전된 물체의 회전각을 추출하고 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 모젯 변환은 이산 형태의 라돈 변환으로서 변환 영역은 입력 영상에 대한 투영값으로 구성된다. 최근 영상 정보의 압축을 위해 주로 연구되던 모젯 변환을 회전 물체의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 모젯 변환을 변형하여 사용한다. 먼저 회전 영상에서 정확한 회전각을 추출하기 위해, 투영선 상의 화소 뿐만 아니라 투영선에 인접한 화소들도 투영값 계산에 반영한다. 그리고 모젯 변환에서의 계산량 감소를 위해 각 투영 방향에 대해 영상의 중심 화소를 통과하는 하나씩의 투영만을 실행한다. 또한 대상 영상이 회전 영상임을 고려하여 영상의 회전 시 삭제되거나 추가되지 않는 관심 영역을 설정하여 이 영역에 대해서만 투영값을 계산한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 다양한 의료 영상의 회전각 추출 및 보정에 매우 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 의료 영상의 압축을 위한 인터프레임 부호화 방법을 제안한다. 슬라이스 사이의 변화를 뼈나 조직의 움직임으로 간주하여 움직임 보상 기법을 통해 이전 프레임으로부터 현재 프레임을 예측하고, 변환 부호화를 사용하여 오차 영상을 압축한다. 의료 영상의 슬라이스 사이의 복잡한 변화를 잘 예측하기 위해 동영상 부호화에서 가장 널리 사용되는 블럭 정합 알고리즘 (BMA) 대신 bilinear 변환을 통한 영상 warping을 사용하였다. 이 warping 방법은 슬라이스 사이에서 object가 없어지는 경우 예측 성능이 저하되는데, 이러한 단점을 보완하기 위해 블럭 겹침 움직임 보상 (OBMC) 기법을 결합하였다. 움직임 보상된 오차 영상의 부호화에는 EZW 부호화를 사용하였고, 이 때 각 프레임의 wavelet 계수의 양자화 오차를 동일하게 하여 프레임마다 일정한 화질을 얻도록 하였다. 모의 실험에서 warping을 사용한 인터프레임 부호화는 각 프레임을 독립적으로 부호화하는 방식보다 높은 압축 성능을 보였고, OBMC를 결합함으로써 warping만을 사용했을 때보다 성능이 더 개선되었다.
Background: Deep learning related research works on website medical images have been actively conducted in the field of health care, however, articles related to the musculoskeletal system have been introduced insufficiently, deep learning-based studies on classifying orthopedic manual therapy images would also just be entered. Objectives: To create a deep learning model that categorizes cervical mobilization images and establish a web application to find out its clinical utility. Design: Research and development. Methods: Three types of cervical mobilization images (central posteroanterior (CPA) mobilization, unilateral posteroanterior (UPA) mobilization, and anteroposterior (AP) mobilization) were obtained using functions of 'Download All Images' and a web crawler. Unnecessary images were filtered from 'Auslogics Duplicate File Finder' to obtain the final 144 data (CPA=62, UPA=46, AP=36). Training classified into 3 classes was conducted in Teachable Machine. The next procedures, the trained model source was uploaded to the web application cloud integrated development environment (https://ide.goorm.io/) and the frame was built. The trained model was tested in three environments: Teachable Machine File Upload (TMFU), Teachable Machine Webcam (TMW), and Web Service webcam (WSW). Results: In three environments (TMFU, TMW, WSW), the accuracy of CPA mobilization images was 81-96%. The accuracy of the UPA mobilization image was 43~94%, and the accuracy deviation was greater than that of CPA. The accuracy of the AP mobilization image was 65-75%, and the deviation was not large compared to the other groups. In the three environments, the average accuracy of CPA was 92%, and the accuracy of UPA and AP was similar up to 70%. Conclusion: This study suggests that training of images of orthopedic manual therapy using machine learning open software is possible, and that web applications made using this training model can be used clinically.
June Park;Jaeseung Shin;In Kyung Min;Heejin Bae;Yeo-Eun Kim;Yong Eun Chung
Korean Journal of Radiology
/
제23권4호
/
pp.402-412
/
2022
Objective: To evaluate the image quality and lesion detectability of lower-dose CT (LDCT) of the abdomen and pelvis obtained using a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm compared with those of standard-dose CT (SDCT) images. Materials and Methods: This retrospective study included 123 patients (mean age ± standard deviation, 63 ± 11 years; male:female, 70:53) who underwent contrast-enhanced abdominopelvic LDCT between May and August 2020 and had prior SDCT obtained using the same CT scanner within a year. LDCT images were reconstructed with hybrid iterative reconstruction (h-IR) and DLIR at medium and high strengths (DLIR-M and DLIR-H), while SDCT images were reconstructed with h-IR. For quantitative image quality analysis, image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were measured in the liver, muscle, and aorta. Among the three different LDCT reconstruction algorithms, the one showing the smallest difference in quantitative parameters from those of SDCT images was selected for qualitative image quality analysis and lesion detectability evaluation. For qualitative analysis, overall image quality, image noise, image sharpness, image texture, and lesion conspicuity were graded using a 5-point scale by two radiologists. Observer performance in focal liver lesion detection was evaluated by comparing the jackknife free-response receiver operating characteristic figures-of-merit (FOM). Results: LDCT (35.1% dose reduction compared with SDCT) images obtained using DLIR-M showed similar quantitative measures to those of SDCT with h-IR images. All qualitative parameters of LDCT with DLIR-M images but image texture were similar to or significantly better than those of SDCT with h-IR images. The lesion detectability on LDCT with DLIR-M images was not significantly different from that of SDCT with h-IR images (reader-averaged FOM, 0.887 vs. 0.874, respectively; p = 0.581). Conclusion: Overall image quality and detectability of focal liver lesions is preserved in contrast-enhanced abdominopelvic LDCT obtained with DLIR-M relative to those in SDCT with h-IR.
비전리 방사선을 이용하는 초음파 탐상법은 안전하며 사용이 간편하기 때문에 비파괴검사에서 매우 선호되고 있는 방법이다. 의학적으로 초음파 탐상법은 동일한 원리를 이용하여 인체의 결함 즉 질병의 진단을 위해 유용한 수단 요로 활용되고 있다. 본 논문에서는 초음파 탐상법에 기반한 의료용 초음파 진단의 원리에 대해 개관하고, 그동안 임상적으로 별로 주목받지 못한 초음파 C스캔 영상을 이용한 치밀골의 미세 골절 진단 가능성을 실험적으로 평가하였다. 실험에서는 돼지 대퇴골에 3점 굽힘 힘 (2-4 kN)을 1 mm/min 속도로 가해 미세 골절을 유발하였다. 골절의 정도를 변화하면서 골절에 대한 엑스선 영상과 25 MHz 접속형 초음파 변환기롤 이용하여 C스캔 영상을 취득하였다. 실험 결과 초음파 C 스캔 영상은 기존의 골절 진단법인 엑스선 영상에서는 진단이 어려운 미세한 골절까지 감지할 수 있음을 확인하였다.
In this study, by analyzing the examination time for each procedure, the appropriate workload of radiologic technologist is analyzed based on the actual examination time in the current clinical setting by comparing with the examination time in the radiology field setting of the health insurance review and assessment service. In addition, this result is introduced into the calculation of relate value units; it was attempted to provide accurate and objective evidence in the field of radiology. From May 2020 to December 2021, the study retrospectively investigated the examination times recorded in the electronic medical record and picture archiving and communication system at 5 tertiary general hospitals and 1 general hospital. The total of 16 examination parts are applied in this study, including the head, sinuses, chest, ribs, abdomen, pelvis, cervical, thoracic, lumbar, shoulder, elbow, wrist, hip, femur, knee, and ankle. The minimum number of images that could be obtained per radiation generator was 3.6 images for one hour, and the maximum was 6.4 images. When 50% median of procedure time is calculated, the minimum number of images that could be obtained was 16.7 images and maximum was 35.3 images; in addition, minimum examination time is 1.7 minutes, and maximum time is 3.6 minutes. In conclusion, it is judged that there will be insufficient explanation time for basic infection instructions such as hand hygiene during the examinations in current clinical practice. It is believed that radiologic technologists will contribute to providing higher-quality of radiation examination services to the public by complying with guidelines for work and setting appropriate workload on their own.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.