• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.60-68
• /
• 2010

CT는 종래의 엑스선 촬영 기법으로 얻은 인체 내부의 투영 데이터를 컴퓨터로 재구성하여 단층영상을 만들어 내는 기술이다. 1972년 최초의 상용화 CT가 개발된 이후로 촬영 속도 개선의 측면에서 비약적인 발전을 이루었다. 겐트리 구동 방식의 발전과 Spiral CT, MDCT 기술의 도입이 스캔 시간 단축에 큰 역할을 하였다. 특히 MDCT의 개발로 다양한 임상적 활용이 가능해졌다. 한편 O-arm CT 기술은 CT를 공간적 제약에서 벗어나게 하였다. 이는 CT가 수술실 현장에서 활용될 수 있다는 임상적 의미를 가진다. O-arm CT는 즉석에서 활용되어야 하므로 촬영과 동시에 영상이 실시간으로 재구성되는 것도 중요하다. 최근에 도입되기 시작한 GPU 프로그래밍 기술은 고성능 GPU 하드웨어의 발전을 등에 업고 실시간 CT 재구성을 가능하게 할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.635-637
• /
• 2003

본 논문에서는 경기도 안성과 안산 지역에 설치된 유전체역학센터에서 조사 지역에 거주하는 45세 이상 69세 이하의 성인을 대상으로 고혈압, 당뇨, 골다공증, 천식, 비만 등 총국민의료비용에서 큰 부분을 차지하는 4-5개의 중요 만성질환을 주요 분석 분야로 진행중에 있는 한국인 유전체 역학조사사업으로부터 산출되는 임상검사 및 역학정보를 입력.관리하는 시스템에 대해 소개하고 있다. 검진 대상자를 접수하는 접수자 및 정보 관리자는 본 시스템을 통해 검진 대상자의 개인식별 정보, 생활습관 정보 등과 같은 설문 정보와 임상 검사 정보를 입력 후 이에 대한 조회, 관리, 집계 현황 출력, 데이터 백업 등을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.589-591
• /
• 2022

흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.

• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
• /
• v.49 no.3
• /
• pp.187-202
• /
• 2017

The Korean Society for Clinical Laboratory Science publishes the Korean Journal of Clinical Laboratory Science (KJCLS) as the official journal for the Korean Association of Medical Technologists. This year, 2017, marks the 50th anniversary of KJCLS. The original name was "the Korean Journal of Medical Technologists" (Volume 1, 1967~Volume 26, 1994), which was replaced with the "Korean Journal of the Clinical Laboratory Science" (Volume 27, 1995~Volume 35, 2003) and "the Korean Journal of Clinical Laboratory Science" (Volume 26, 2004~Present). The purpose of this study was to provide a framework for further development of KJCLS. In 1998, the National Research Foundation of Korea began the journal assessment service. The major domestic databases are KCI, KOFST, and KAMJE; the major international databases are SCI Index; SCI Core, SCI-Extended), SCOPUS, MEDLINE, and PUBMED. KJCLS has been registered with KCI of the National Research Foundation of Korea since 2014. More than 1,300 articles have been published, which all have made tremendous contributions to the field. To index KJCLS in the journal databases, we measured the value to understand the vocational level and social position. KJCLS is faced with a great challenge; immense effort will be needed to accomplish the original goal of KJCLS to become an internationally recognized journal. Ultimately, the goal of the Korean Society for Clinical Laboratory Science and the Korean Association of Medical Technologists should be to register KJCLS in databases such as KCI and SCOPUS.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.1387-1392
• /
• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• Journal of Korean Academy of Nursing
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.401-416
• /
• 2001

현재의 보건의료체계에서는 모든 것이 급박하게 변화하고 있으며 또 구체적인 자료를 요구한다. 컴퓨터의 보급과 함께 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해 간호학에서도 표준화된 대규모 데이터베이스의 개발이 필수적이다. Nursing Minimum Data Set (NMDS)은 간호학분야에서 개발된 최초의 표준화된 대규모 데이터 베이스로서, 간호가 일어나는 모든 상황에서 반드시 수집되어야 할 핵심적인 간호요소를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 NMDS 개발의 역사적인 배경, 목적, 요소, 그리고 간호계의 세계적인 동향과 관련하여 NMDS가 이루어야 할 방향, 그리고 NMDS를 완성하기 위해 선행되어 할 문제로 표준화된 분류체계에 대해 논의하였다. 그리고 미국이외에도 몇몇나라에서 NNDS나 혹은 유사한 데이터베이스가 개발 중이거나 이미 수집되고 있는 나라들이 있으므로 이들에 대한 비교와 분석도 제시하였다. 그리고 보다 최근에 개발된 데이터 베이스로 주로 행정적인 목적을 위해 개발된 Nursing Management Minimum Data Set (NMMDS)을 소개하였다. 즉 NMDS가 임상적인 자료의 수집에 초점을 맞춘 데 비해, NMMD는 효과적인 간호관리에 필수적인 요소들을 포함시켰다. 그래서 간호행정가들이 의사결정에 필요한 재정적자원, 환경적자원, 간호자원에 대한 정보를 수집할 수 있게 고안되었다. 이러한 데이터 베이스들은 관계형 데이터베이스로 서로 연결되어야 하며, 다른 학문분야와도 연계되어 활용되어져야 할 것이다. 만약 이러한 대규모 데이터베이스 들이 한국에서도 개발되고 사용되어 진다면 환자간호에 더욱 비용 효과적인 관리가 가능하게 될 것이다. 마지막으로 우리나라에서 NMDS나 NMMDS 같은 대규모데이터 베이스의 개발이 시급히 요청됨을 강조하였다.

• Smart Media Journal
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.34-40
• /
• 2013

Rapid sequencing of individual genomes with next generation sequencer opens new horizon to biology and personalized medicine. The analyzed sequences help to check several genomic abnormality, genomic expression, epigenomic phenotypes, gene annotation after assembly of their reads. Several trials integrating genomic information and clinical data will assist disease diagnostics and clinical treatments. To have a large step towards individualized medicine, development of smart interface linking specialized sequence data to the public is necessary.

• Journal of Biomedical Engineering Research
• /
• v.25 no.5
• /
• pp.415-419
• /
• 2004

As the medical environment field has been facilitated by the rapid development of the information technologies and ubiquitous healthcare service based on network, the exchange of medical information between hospitals become more and more important. However, although most electrocardiograph vendors have provided digital modalities and their ECG data management systems, these were proprietary and not compatible with each other due to multiplicity of vendor specific formats and lack of open ECG data standards. Therefore, we aim to design and develop the ECG management system for archiving, saving, searching, viewing and transferring ECG data and the diagnostic reports. And the system is based on Clinical Document Architecture (CDA) developed by HL7 and DICOM Waveform Standard for the exchange of the structured diagnostic reports and the transfer of ECG data.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.97-103
• /
• 2016

This work introduces techniques experienced for the electrocardiogram(ECG) visual analysis, able to characterize the major parameters and events with clinical relevance for heart failure management and cardiovascular risk assessment. In particular, it includes approaches for ECG data visual processing such as the variable charts, graphs base on the complex MIT-BIH ECG database. Through the experienced this works of ECG database visualization, so many researcher more easily access the complex ECG database and can intuitionally understand the meanings via a variable ECG visualized data.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.1-9
• /
• 2021

In this study, we evaluated the accuracy of deep learning-based tree species classification model trained by using high-resolution images. We selected five species classed, i.e., pine, birch, larch, korean pine, mongolian oak for classification. We created 5,000 datasets using high-resolution orthophoto and forest type map. CNN deep learning model is used to tree species classification. We divided training data, verification data, and test data by a 5:3:2 ratio of the datasets and used it for the learning and evaluation of the model. The overall accuracy of the model was 89%. The accuracy of each species were pine 95%, birch 89%, larch 80%, korean pine 86% and mongolian oak 98%.