• Title/Summary/Keyword: 의료 데이터

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Construction of Big Data Visualization and Management System Based on R-CDM (R-CDM 기반의 빅데이터 시각화 및 관리 시스템 구축)

  • Kim, Seung-Jin;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Lee, Chung-Sub;No, Si-Hyeong;Kim, Ji-Eon;Lee, Go-eun;Yoon, Kwon-Ha
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.38-39
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    • 2019
  • 본 논문은 R-CDM 의료영상정보를 기반으로 ELK Stack 기술을 적용하여 획득한 데이터의 분석 결과를 시각화하기 위한 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템은 의료 빅데이터의 검색, 수집 그리고 분석 결과를 모니터링 할 수 있으며, 특히 대량의 데이터의 변화와 데이터간의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 수집된 의료영상 빅데이터에 대해 적용하여 현황과 처리결과 그리고 실시간 분석결과에 대한 모니터링을 통해 관리의 효율성을 높여 실시간 검색 및 분석 서비스 분야에 기여할 것으로 기대된다.

Dynamic Migration Strategy of Image Data in PACS (의료영상 저장 전송 시스템에서 영상 데이터의 동적 이동 기법)

  • 이순희;윤홍원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.116-118
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    • 2000
  • 의료영상 저장 전송 시스템에서 환자의 이력 영상은 시간이 지나면서 데이터의 양이 급격히 증가하므로 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 데이터를 옮기고 있다. 일정한 보존 기간이 경과하면 옮기는 기존의 이동 방법은 곧 검색될 영상을 자기 디스크에서 제 3의 저장 장치로 옮길 가능성이 높다. 이 문제점을 해결하기 위해서 이력 영상의 검색 속도를 향상시키는 두 가지 이동 기법 AIP와 EAIP 제안하였다. 두 기법 모두 기존의 방법보다 검색 속도가 우수하였다. 제안하는 두 가지 이동 기법 사이의 질의 처리 속도를 비교하였는데 EAIP가 우수하였다. 또한, EAIP 이동 기법을 이용한 이동 실행기를 구현하였다.

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라이프케어 실현을 위한 빅데이터 활용

  • Sin, Byeong-Ju;Yu, Seong-Jun
    • Information and Communications Magazine
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    • v.32 no.11
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    • pp.8-11
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    • 2015
  • 적극적인 건강증진과 예방활동을 통해 최적의 건강상태와 높은 수준의 삶의 질을 추구하기 위한 서비스를 제공하는 라이프 케어를 실현하려는 보건 의료산업 분야에서도 타 분야와 마찬가지로 증가하는 의료비에 대한 절감 압박, 서비스의 수준에 대한 소비자의 관심 증대 등 당면한 문제 해결과 산업 경쟁력 강화 방안의 일환으로 빅데이터 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이에 본고에서는 라이프케어 실현을 위한 효율적인 빅데이터 활용방안과 이를 위해 해결해야 할 과제와 전망을 제시하고자 한다.

A Study On The Design of Patient Monitoring System Using RFID/WSN Based on Complex Event Processing (복합 이벤트 처리기반 RFID/WSN을 이용한 환자모니터링 시스템 설계에 관한 연구)

  • Park, Yong-Min;Oh, Young-Hwan
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.46 no.10
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    • pp.1-7
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    • 2009
  • Nowadays there are many studies and there's huge development about RFID and WSN which have great developmental potential to many kinds of applications. In particular, the healthcare field is expected to could be securing international competitive power in u-Healthcare and combined medical treatment industry and service. More and more real time application apply RFID and WSN technology to identify, data collect and locate objects. Wide deployment of RFID and WSN will generate an unprecedented volume of primitive data in a short time. Duplication and redundancy of primitive data will affect real time performance of application. Thus, emerging applications must filter primitive data and correlate them for complex pattern detection and transform them to events that provide meaningful, actionable information to end application. In this paper, we design a complex event processing system. This system will process RFID and WSN primitive data and event and perform data transformation. Integrate RFID and WSN system had applied each now in medical treatment through this study and efficient data transmission and management forecast that is possible.

Healthcare Application based on Radio Frequency (무선 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션)

  • Seo, Jung-hee;Park, Hung-bog
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.899-902
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    • 2009
  • As computer network and wireless technology continue to grow rapidly, a wide range of remote application has been applied to medical field such as remote medical consulting and remote patient monitoring. This research aims to design RF telecommunication-based healthcare application to collect and manage patient's physiological data, and describe the overall procedure of experiment. MySQL database is designed to record patient's physiological data including temperature, blood pressure and heart rate and save information about medical behaviors such as doctor's prescription for patients. Therefore, users approved by healthcare application can query patient's data and collected data can be used to reorganize data for clinical test. As a result, temperature and humidity of patient's room which must be checked frequently can be processed automatically through ubiquitous sensor network. The information entered from mobile phones or web is saved in database, ensuring systematical management through computer. Moreover, patient's family members can easily access hospital data, improving their experience with medical service.

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Study For Watermarking Technique In Medical Image (의료영상에서의 워터마킹 기법에 관한 연구)

  • 남기철;박무훈
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.348-351
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    • 2002
  • Recently, the medical imaging field has been digitalized by the development of computer science and digitization of the medical devices. There are needs of the medical imaging database service and long term storage today because of the installation of PACS system following DICOM standards, telemedicine and etc. and ,also, the illegal distortion of the medical information, data authentication and copyright are being happened. In this paper, we propose watermarking technique as a method which can protect private informations and medical imaging from geometric distortion. Because many watermarks for images are sensitive to geometric distortion, we present a algorithm that is insensitive to RST distortion in medical image. we observed the robustness against several of the signal processing and attacks in medical imaging field by embedding watermark after making a region which is insensitive to RST distortion by using FFT and LPM transformation.

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A Case Study on an Educational Model of Medical AI Using Chest X-ray Synthetized by GAN (GAN 으로 합성된 흉부 X-ray 를 활용한 의료 인공지능 교육 모델에 관한 사례 연구)

  • Lee, Gyubin;Yoon, Yebin;Ham, Sojin;Bae, Hyun-Jin;You, Wonsang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.887-890
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    • 2021
  • 최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.

Classified Medical Information Service by Blood and Local Group (혈연, 지역별로 분류한 개인 맞춤형 의료정보 서비스)

  • Eui-Cheol Hwang;Eun Ju Lee;Ung-Mo Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.253-256
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    • 2008
  • 데이터베이스 시스템의 사용은 다양한 분야에서 필수적으로 사용되고 있다. 정보의 양이 증가함에 따라서 축적된 정보들의 연관성을 찾아내어 새로운 정보를 발굴하는 데이터 마이닝 기법이 지속적으로 연구 개발되고 있으며 데이터 마이닝 기법으로 얻게 된 새로운 정보들은 새로운 가치 창출을 위해 여러 분야에 적용되고 있다. 그 중에서도 의료 서비스 분야에서의 데이터베이스 시스템은 고령화 시대에 건강의 중요성이 강조됨에 따라 보다 적극적으로 활용되어지고 있다. 하지만 지금까지의 의료분야에서의 데이터베이스 시스템 활용은 개인의 의료정보를 데이터베이스 시스템에 저장하고 그것을 바탕으로 개인의 건강에 대한 검진이나 치료 등의 서비스를 제공하는데 국한되어왔다. 개인 맞춤 의료 서비스에도 불구하고 유전이나 지역특화적인 질병, 질환에 의한 때늦은 발견과 치료는 여전히 많은 이들을 고통 받게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 각 의료기관에 등록된 환자의 각 질병의 발병 패턴과 치료 정보 등을 토대로 유전적요인과 환경적 특성을 고려한 집단으로 분류하고 환자가 속한 집단구성원에게 검진정보를 제공할 수 있는 의료검진정보 시스템을 제안한다.

A Study on the Integrated Analysis System on Internal and External Heterogeneous Data of Enterprise (기업의 내/외부 이기종 데이터 통합 분석 시스템에 관한 연구)

  • Song, Eun-Jee;Kang, Min-Shik
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.643-644
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    • 2014
  • 정보기술의 발달과 인터넷의 확산 등의 사회적인 변화에 따라 고객을 효과적으로 만족시킬 수 있도록 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)을 사용하고 있다. 최근에는 블로그나 SNS등에 기업이 상품이나 서비스를 팔고자 하는 소비자들이 가득 모여 있기 때문에 실시간으로 소비자의 니즈를 파악할 수 있는 방법으로 트위터, 블로그, 카페 등 SNS 상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용한다. 본 논문에서는 고객의 보다 효율적인 피드백 수집분석을 위해 기존의 기업/기관에서 운영 및 관리하는 내부 CRM 데이터와 SNS 상의 외부 데이터를 연동하여 분석할 수 있는 이기종 데이터의 통합 분석엔진 시스템을 제안한다. 이를 의료서비스에 적용하여 내부 데이터인 매출, 방문자 수, 진료과 정보, 환자 정보, 고객 불만 유형 등을 분석하고 소셜데이터를 통해 해당 의료기관에 대한 소비자 경험 (진료, 시설 등) 정보를 수집한다.

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Quality Evaluation of Chest X-ray Open Dataset through Pixel Value Analysis by Region (영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 오픈 데이터셋 품질 평가)

  • Choi, Hyeon-Jin;Bea, Su-Bin;Sun, Joo-Sung;Lee, Jung-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.614-617
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    • 2022
  • 인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.