Kim, Seung-Jin;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Jun, Hong Yong;No, Si-Hyeong;Kim, Ji-Eon;Lee, Yun Oh;Yoon, Kwon-Ha
Annual Conference of KIPS
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2018.10a
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pp.428-429
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2018
본 논문에서는 다기관 의료영상 분석 방법 및 시스템을 제안한다. 다기관 연구에 참여하는 기관에게 분석 가이드 및 분석 프로그램을 제공하여 표준화된 영상분석 연구를 지원하고자 한다. 이를 위해 동일한 프로토콜로 표준화된 영상을 획득 및 분석하고 결과를 공유하는 분산형 연구방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 개인정보보호법 및 보안문제가 강조되고 있는 의료현장에 적합한 시스템으로 다양한 다기관 의료 빅데이터 분석 연구에 활용될 것으로 기대된다.
In the field of medical artificial intelligence, there have been a lot of researches on disease prediction and classification algorithms that can help doctors judge, but relatively less interested in artificial intelligence that can help medical consumers acquire and judge information. The fact that more than 150,000 questions have been asked about which hospital to go over the past year in NAVER portal will be a testament to the need to provide medical information suitable for medical consumers. Therefore, in this study, we wanted to establish a classification model that classifies 8 medical subjects for symptom text directly described by patients which was collected from NAVER portal to help consumers choose appropriate medical subjects for their symptoms. In order to ensure the validity of the data involving patients' subject matter, we conducted similarity measurements between objective symptom text (typical symptoms by medical subjects organized by the Seoul Emergency Medical Information Center) and subjective symptoms (NAVER data). Similarity measurements demonstrated that if the two texts were symptoms of the same medical subject, they had relatively higher similarity than symptomatic texts from different medical subjects. Following the above procedure, the classification model was constructed using a ridge regression model for subjective symptom text that obtained validity, resulting in an accuracy of 0.73.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.98-100
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2017
IoT 및 웨어러블 환경에서의 미디어 서비스를 위한 MPEG IoMT(Internet of Media Thing) 표준에서는 헬스케어 미디어 서비스도 주요 유스 케이스(use case)로 고려되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 헬스케어 미디어 소비를 위한 IoMT 메타데이터 스키마를 제시한다. 제안하는 Pseudo-DICOM 스키마(schema)는 의료미디어 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medical) 데이터의 헤더에 포함되는 의료기기, 환자, 미디어 등에 대한 정보를 기술하기 위한 것이다. 본 논문의 유스 케이스에서는 제안된 스키마에 따라 기술된 이들 정보를 스마트 글래스로 획득한 구조현장 비디오와 함께 병원으로 제공함으로써 이 비디오를 쉽게 DICOM 데이터로 변환하게 하여 효율적인 재생 및 저장 관리를 지원한다.
본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.234-236
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2000
최근 국내의 모든 병원에서 PACS(Picture Atchiving and Communication System) 도입에 관한 관심을 보이고 있다. PACS가 구축이 되면 병원 내 모든 진료 과에서 디지털 데이터의 전송으로 정보를 공유할 수 있고, 진료가 자동화 되는 장점이 있다. 하지만, 환자가 다른 병원으로 이송될 경우 과거 진료 내역을 다른 병원으로 함께 전송하여야 되는데, 다른 병원의 시스템과 연계할 방법이 현재로는 존재하지 않는다. HIES 시스템은 의료 데이터 전송의 표준문서로 XML(eXtensible Markup Language)을 제안하고 있다. XML은 문서를 정의하는 메타 마크업(meta-markup) 언어로써 DICOM 프로토콜을 통하여 산출된 의료 데이터를 표현하기에 적당하다. 또한 병원 간 이질 데이터베이스 시스템 통합을 위하여 일관된 스키마 정보를 유지하는 정보 공유 관리자를 설계, 구현하였다.
PACS는 의학용 영상 정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템을 말한다. 그 중 방사선 검사 곁과를 디지털 이미지로 변환하여 대용량 기억장치에 저장시키는데 기에 따른 저장장치의 비용증가와 데이터의 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 따라서 의료 영상 데이터의 효율적인 이동을 위한 이미지 저장 시스템의 모듈을 설계하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.290-296
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2012
In this paper, we propose a practical authentication system based on Wireless Body Area Networks(WBAN) for U-healthcare medical information environments. The proposed authentication system is based on symmetric cryptosystem such as AES and is designed to not only provide security such as data secrecy, data authentication, data integrity, but also prevent replay attack by adopting timestamp technique and perform secure authentication between sensor node, master node, base-station, and medical server.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.279-280
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2014
정보통신기술의 발달로 말미암아 병의원에서도 다양한 정보시스템의 도입이 활발하고, 초기에는 데이터의 전자적 관리 및 공유를 위한 시스템이 주를 이루었으나 점차 병의원 운영관리에 대한 직접적인 의사결정지원 기능이 강조되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 의료 전문가들의 지식에 기반하여 진료행위가 정해진 절차를 벗어나지 않도록 하는 데에만 초점을 맞추었고, 환자나 경영자 입장을 충분히 고려하지 못하였다. 이에 본 논문에서는 전문적 의료 지식 베이스가 아닌 병의원에서 수집된 데이터를 기반으로 다양한 참여자들에게 유용한 기능을 제공하기 위한 능동형 임상의사결정지원시스템의 개념과 구조에 대하여 논의하고자 한다.
IT 정보 기술발전에 힘입어 시간과 장소에 제약받지 않고 언제, 어디서나 네트워크 서비스를 이용할 수 있는 유비쿼터스 시대에 우리가 살고 있다. 이러한 유비쿼터스 환경에서 자주 언급되고 핵심 기술로 부각되고 있는 것이 USN(ubiquitous sensor network)의 센서(sensor) 기술이며, 센서를 이용한 응용 기술 연구가 활성화되어 있다. 이러한 센서 기술 개발로 유비쿼터스 환경이 진일보 우리 생활에 영향을 미치고 있지만 향후 센서를 이용한 실생활 접목 기술 또한 더욱 활성화 될 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 기본으로 구성되어야 할 기술인 센서 네트워크에 대한 개요를 살펴본다. 또한 센서로부터 생체 데이터 획득(예, 체온, 맥박 등)을 센서로부터 실시하여 질병 진단을 수행하기 위한 운영체제를 살펴보며, 본 연구를 기반으로 구축하게 될 센서를 이용한 의료진단 시스템 데이터 모델링과 의료진단 시스템 구축을 위한 구정에 관하여 살펴본다.
$\cdot$ 영상 압축은 영상의 통계학적 분포, 반복성을 이용하여 빈도가 높은 데이터는 적은 수의 bits를, 빈도가 낮은 데이터에는 보다 많은 수의 bits를 할당하여 전체 영상을 나타내는 bits 수를 줄이는 것임. $\cdot$ 영상 압축은 크게 Lossy Coding, Lossless Coding으로 나뉘며, Lossy coding은 DCT, 양자화기, VLC Codes를 쓰며 압축 율은 높으나 원래의 영상을 정확히 복원하지 못함. $\cdot$ 영상 압축에 대한 국제 규격 협회는 JPEG, MPEG I, MPEG II, MPEG IV, H.261, H.263 등이 있으나 본 seminar에서는 JPEG 규격만 논함. $\cdot$ 의학 영상은 Resolution이 크고 study 단위로 관리되기 때문에 영상 데이터량이 많으나 진단의 목적으로 쓰이기 때문에 주로 lossless 압축을 쓰게 되나 압축율이 낮음.(3:1 이하). 최근에는 Fractal, Wavelet Coding을 통한 압축율을 증가 시키는 Image Compression Algorithms이 활용됨. $\cdot$ MPEG은 동영상의 압축 표준안이며, 동영상은 한frame 당 25개 이상의 정지 화상으로 이루어지기 때문에 JPEG 규격에서 사용되었던 기법이 그대로 활용되며 영상과 영상간, 또는 frame과 frame 간의 여상의 변화, 움직임을 Vector로 coding하는 interframe Coding 기법을 활용하나 설명하기에는 광범위한 topic이므로 본 seminar에서는 생략함.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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