KR102263708B1 - De-identification device for healthcare image - Google Patents

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KR102263708B1
KR102263708B1 KR1020200147286A KR20200147286A KR102263708B1 KR 102263708 B1 KR102263708 B1 KR 102263708B1 KR 1020200147286 A KR1020200147286 A KR 1020200147286A KR 20200147286 A KR20200147286 A KR 20200147286A KR 102263708 B1 KR102263708 B1 KR 102263708B1
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장현재
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Abstract

The present invention relates to a de-identification device for a healthcare video using de-identification standard DB. In more detail, the present invention relates to a de-identification device for a healthcare video using de-identification standard DB, which can prevent personal information leakage by using the de-identification standard DB that stores the de-identification standard template information for each specific body part object, and preforming de-identification on personal identification information existing on the healthcare video image or clinical video image, and can provide the original image of a specific patient and the de-identified image at the same time in case of a person who has the right to access to the original video image. The de-identification device includes a video image acquisition part, a personal identification information detection part, a disease area detection part, a de-identification processing part, a de-identification information storage processing part, medical DB, and de-identification standard DB.

Description

비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치{De-identification device for healthcare image}De-identification device for healthcare image using de-identification standard DB

본 발명은 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 신체 특정 부위 객체별 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB를 이용하여 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지하며, 원본 영상 이미지 접속 권한자일 경우에 특정 환자의 원본 영상과 비식별화 처리된 영상을 동시에 제공할 수 있도록 하기 위한 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a health care image de-identification device using a de-identification standard DB, and more particularly, to a health care using a de-identification standard DB storing de-identification standard template information for each body specific part object. It prevents personal information leakage by de-identifying the personally identifiable information present on the video image or clinical image image, and provides the original image of a specific patient and the de-identified image at the same time if the person who has access to the original image image is de-identified. It relates to a health care image de-identification device using a de-identification standard DB to make it possible.

환자가 많은 대형 병원과 같은 경우에 많은 진료기록과 의료영상을 보유하고 있다. Large hospitals with many patients have many medical records and medical images.

그리고 4차 산업 환경으로 딥러닝을 이용한 인공지능에 대한 열기가 높아짐과 동시에 이를 기반으로 하는 의료영상의 연구도 활발하게 이루어지고 있다. And as the 4th industrial environment, the enthusiasm for artificial intelligence using deep learning is increasing, and at the same time, medical imaging research based on it is being actively conducted.

이러한 의료영상의 연구는 딥러닝 등 다양한 체계를 가지고 발전에 발전을 거듭하고 있다.Such medical imaging research is developing and developing with various systems such as deep learning.

의료영상의 연구에 반드시 필요한 것이 일정 수 이상의 의료영상을 확보하는 것이다. It is essential for medical imaging research to secure a certain number of medical images.

딥러닝 등 다양한 체계를 가지고 연구를 진행함에 있어서 샘플이 많으면 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있기 때문이다.In conducting research with various systems such as deep learning, the more samples there are, the more accurate results can be obtained.

따라서, 의료영상을 연구하는 경우에 대형 병원과 같이 많은 의료영상을 보유하는 의료기관에 연구 자료로 의료 영상을 요청하지만, 보유한 의료영상은 민감한 개인정보가 포함하기 때문에 이를 그대로 제공하게 되면 개인 정보 유출에 해당하게 된다.Therefore, when researching medical images, medical images are requested as research data from medical institutions that have many medical images, such as large hospitals. will apply

따라서, 일일이 수작업 등을 통해서 필요한 의료영상의 개인정보를 삭제하고 확인하는 과정을 통해서 제공해야 한다. Therefore, it is necessary to manually delete the personal information of the necessary medical images and provide them through the verification process.

이로 인하여 많은 비용이 발생하며, 이러한 비용은 연구 비용의 상승으로 연구 활동에 상당한 애로사항으로 대두되고 있는 실정이다.This causes a lot of costs, and these costs are emerging as a significant obstacle to research activities due to the increase in research costs.

따라서, 본 발명에서는 신체 특정 부위 객체별 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB를 이용하여 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지하며, 원본 영상 이미지 접속 권한자일 경우에 특정 환자의 원본 영상과 비식별화 처리된 영상을 동시에 제공할 수 있도록 하기 위한 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치를 제안하게 된 것이다.Therefore, in the present invention, personal identification information existing on a healthcare image image or clinical image image is de-identified by using a de-identification standard DB that stores de-identification standard template information for each object of a specific body part. We propose a device for de-identification of healthcare images using de-identification standard DB to prevent information leakage and to provide the original image and de-identified image of a specific patient at the same time if the person who has access to the original image image it was done

대한민국등록특허공보 제10-2019-0110498호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2019-0110498

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 감안하여 제안된 것으로서, 본 발명의 제1 목적은 신체 특정 부위 객체별 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB를 이용하여 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지하고자 한다.Accordingly, the present invention has been proposed in view of the problems of the prior art as described above, and a first object of the present invention is to use a de-identification standard DB that stores de-identification standard template information for each body specific part object. It is intended to prevent personal information leakage by de-identifying personal identification information existing on care image or clinical image image.

본 발명의 제2 목적은 비식별화표준DB에 저장된 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체와, 이에 저장되지 않은 문신, 시계, 이름표와 같은 특정 개인 인지 객체에 따라 비식별화 처리 과정을 달리하여 진행하게 되어 다양한 개인 식별 정보를 비식별화처리할 수 있도록 하는데 있다.A second object of the present invention is to provide specific body part objects such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin stored in the de-identification standard DB, and specific objects such as tattoos, watches, and name tags that are not stored therein. The de-identification process is different according to the individual recognition object, so that various personal identification information can be de-identified.

본 발명의 제3 목적은 원본 영상 이미지 접속 권한자일 경우에 특정 환자의 원본 영상과 비식별화 처리된 영상을 제공하는데 있다.A third object of the present invention is to provide an original image and a de-identified image of a specific patient in the case of a person authorized to access the original image.

본 발명이 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여, 본 발명인 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는,In order to achieve the problem to be solved by the present invention, the health care image de-identification device using the de-identification standard DB of the present invention,

외부로부터 영상 이미지를 획득하기 위한 영상이미지획득부(100);a video image acquisition unit 100 for obtaining a video image from the outside;

상기 획득된 영상 이미지에서 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하기 위한 개인식별정보검출부(200);a personal identification information detection unit 200 for detecting a type and area of personal identification information from the obtained video image;

상기 획득된 영상 이미지에서 질환 영역을 검출하기 위한 질환영역검출부(300);a disease region detection unit 300 for detecting a disease region in the acquired image image;

상기 개인식별정보검출부에 의해 검출된 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비식별화표준DB(700)를 이용하여 비식별화 처리한 영상 이미지로 변환하기 위한 비식별화처리부(400);Converting the image image acquired by the image image acquisition unit 100 according to the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit into a de-identification-processed image image using the de-identification standard DB 700 for de-identification processing unit 400;

상기 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지 원본 영상, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류와 영역, 상기 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역, 상기 비식별화처리부(400)가 변환한 비식별화 처리된 영상을 의료DB(600)에 저장 처리하기 위한 비식별화정보저장처리부(500);The original image image acquired by the image image acquisition unit 100, the type and region of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200, the disease region detected by the disease region detection unit 300, the ratio a de-identification information storage processing unit 500 for storing and processing the de-identified image converted by the identification processing unit 400 in the medical DB 600;

외부에서 획득한 영상 이미지 원본 영상, 비식별화 처리된 영상, 개인 식별 정보의 종류 및 영역, 질환 영역을 매칭시켜 환자별로 저장하고 있는 의료DB(600);a medical DB 600 that matches the externally acquired image image original image, the de-identified image, the type and region of personal identification information, and the disease region and stores it for each patient;

국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB(700);를 포함한다.Non-identifying standard template information for standard images for each body part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) by country, age, gender, race, and shooting angle Identification standard DB (700); includes.

본 발명에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는, Healthcare image de-identification device using de-identification standard DB according to the present invention,

신체 특정 부위 객체별 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB를 이용하여 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지함으로써, 비식별화 처리를 위한 시간적, 경제적 손실을 제거하는 효과가 있다.By using the de-identification standard DB that stores de-identification standard template information for each specific body part object, de-identification processing of personal identification information existing on healthcare image images or clinical image images prevents personal information leakage. , it has the effect of eliminating time and economic loss for de-identification processing.

또한, 비식별화표준DB에 저장된 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체와, 이에 저장되지 않은 문신, 시계, 이름표와 같은 특정 개인 인지 객체에 따라 비식별화 처리 과정을 달리하여 진행하게 되어 다양한 개인 식별 정보를 비식별화처리할 수 있도록 함으로써, 다양한 형태 및 물건 등의 개인 식별 종류들을 처리할 수 있는 효과를 제공하게 된다.In addition, according to the object of specific body parts such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin stored in the de-identification standard DB, and specific personal recognition objects such as tattoos, watches, and name tags that are not stored therein The de-identification processing process is performed differently, so that various personal identification information can be de-identified, thereby providing the effect of processing personal identification types such as various forms and objects.

또한, 원본 영상 이미지 접속 권한자일 경우에 특정 환자의 원본 영상과 비식별화 처리된 영상을 제공함으로써, 환자의 헬스케어 원본 영상을 보고 좀 더 정확하게 판단할 수 있도록 하는 효과를 제공하게 된다.In addition, by providing the original image and the de-identified image of a specific patient in the case of the person having access to the original image image, the effect of allowing the patient to view the original image of the patient's healthcare and make a more accurate judgment is provided.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 네트워킹 개념도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 구성도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 개인식별정보검출부(200) 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 비식별화처리부(400) 블록도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 개인 식별 정보의 종류가 눈일 경우에 눈 영역과 질환 영역을 나타낸 예시도이며, 도 6은 영상 내에서 질환 영역을 검출하는 예시도이며, 도 7은 비식별화표준DB(700)에서 표준 영상을 가져와 검출한 영역의 크기에 맞게 변형하여 대체한 예시도이며, 도 8은 질환 영역을 추가한 예시도이며, 도 9은 검출한 개인 식별 정보가 비 정형화 이미지인 문신일 경우에 문신 영역과 질환 영역을 나타낸 예시도이며, 도 10은 질환 영역을 검출한 예시도이며, 도 11은 질환 영역의 색을 주변 색으로 바꾼 예시도이며, 도 12는 검출한 문신 영역을 모자이크 처리한 예시도이며, 도 13은 질환 영역을 추가한 예시도.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 접속식별자별원본영상제공판단부 블록도.
1 is a networking conceptual diagram of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a personal identification information detecting unit 200 of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram of a de-identification processing unit 400 of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating an eye region and a disease region when the type of personal identification information of the healthcare image de-identification device using the de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention is an eye, and FIG. 6 is an image It is an exemplary diagram of detecting a disease region within, and FIG. 7 is an exemplary diagram in which a standard image is taken from the non-identification standard DB 700 and modified to fit the size of the detected region, and FIG. 8 is a disease region added. It is an exemplary view, and FIG. 9 is an exemplary view showing a tattoo area and a diseased area when the detected personal identification information is a tattoo that is an atypical image, FIG. 10 is an exemplary view of detecting a diseased area, and FIG. 11 is a diseased area It is an exemplary view in which the color is changed to the surrounding color, Fig. 12 is an exemplary view in which the detected tattoo area is mosaic-processed, and Fig. 13 is an exemplary view in which a diseased area is added.
14 is a block diagram of an original image provision determining unit for each access identifier of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만, 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. The following is merely illustrative of the principles of the invention. Therefore, those skilled in the art will be able to devise various devices which, although not explicitly described or shown herein, embody the principles of the present invention and are included within the spirit and scope of the present invention.

또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시 예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시 예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.In addition, it should be understood that all conditional terms and examples listed herein are, in principle, expressly intended only for the purpose of understanding the inventive concept and are not limited to the specifically enumerated embodiments and states as such. do.

본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는,Healthcare image de-identification device using de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention,

외부로부터 영상 이미지를 획득하기 위한 영상이미지획득부(100);a video image acquisition unit 100 for obtaining a video image from the outside;

상기 획득된 영상 이미지에서 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하기 위한 개인식별정보검출부(200);a personal identification information detection unit 200 for detecting a type and area of personal identification information from the obtained video image;

상기 획득된 영상 이미지에서 질환 영역을 검출하기 위한 질환영역검출부(300);a disease region detection unit 300 for detecting a disease region in the acquired image image;

상기 개인식별정보검출부에 의해 검출된 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비식별화표준DB(700)를 이용하여 비식별화 처리한 영상 이미지로 변환하기 위한 비식별화처리부(400);Converting the image image acquired by the image image acquisition unit 100 according to the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit into a de-identification-processed image image using the de-identification standard DB 700 for de-identification processing unit 400;

상기 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지 원본 영상, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류와 영역, 상기 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역, 상기 비식별화처리부(400)가 변환한 비식별화 처리된 영상을 의료DB(600)에 저장 처리하기 위한 비식별화정보저장처리부(500);The original image image acquired by the image image acquisition unit 100, the type and region of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200, the disease region detected by the disease region detection unit 300, the ratio a de-identification information storage processing unit 500 for storing and processing the de-identified image converted by the identification processing unit 400 in the medical DB 600;

외부에서 획득한 영상 이미지 원본 영상, 비식별화 처리된 영상, 개인 식별 정보의 종류 및 영역, 질환 영역을 매칭시켜 환자별로 저장하고 있는 의료DB(600);a medical DB 600 that matches the externally acquired image image original image, the de-identified image, the type and region of personal identification information, and the disease region and stores it for each patient;

국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB(700);를 포함하여 구성되고,Non-identifying standard template information for standard images for each body part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) by country, age, gender, race, and shooting angle Identification standard DB (700);

상기 개인식별정보검출부(200)가 검출하는 개인 식별 정보의 영역에는 질환영역검출부(300)가 검출하는 질환 영역이 포함되는 것을 특징으로 한다.The area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 includes a disease area detected by the disease area detection unit 300 .

또한, 부가적인 양태에 따라, 접속 식별자 정보, 접속 식별자별 의료DB 원본 영상 제공 유무 정보를 저장하고 있는 접속식별자별권한DB(800);In addition, according to an additional aspect, the access identifier information, the access identifier for each access identifier authority DB (800) for storing the information on whether or not to provide the original medical DB image for each access identifier;

접속단말기(3000)의 접속시, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 동시에 제공하기 위한 접속식별자별원본영상제공판단부(900);를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.When the access terminal 3000 is connected, in the case of a visitor who is permitted to provide the original image, the de-identified image of the patient stored in the medical DB 600 and the original image are simultaneously provided to the access terminal 3000 by the access terminal 3000 . It is characterized in that it further comprises; the original image provision decision unit 900 for each access identifier.

이때, 상기 접속식별자별원본영상제공판단부(900)는,At this time, the original image provision determination unit 900 for each connection identifier,

원본 영상을 제공받기 위한 권한 부여 설정페이지를 관리자단말기로 제공하고, 관리자단말기가 제공하는 권한 부여 설정페이지 상에 설정된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보를 접속식별자별권한DB(800)에 저장 처리하기 위한 원본영상제공권한설정모듈(910);Providing the authorization setting page for receiving the original image to the administrator terminal, and storing and processing information on whether to provide the original image by access identifier set on the authorization setting page provided by the administrator terminal in the authorization DB 800 for each access identifier an original image provision permission setting module 910 for;

접속단말기(3000)의 접속시, 접속 정보로부터 접속 식별자 정보를 추출하기 위한 접속식별자추출모듈(920);When the access terminal 3000 is connected, the access identifier extraction module 920 for extracting the access identifier information from the access information;

상기 추출된 접속 식별자 정보를 토대로 상기 접속식별자별권한DB(800)에 저장된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보와 비교하여 해당 접속자가 원본 영상 제공이 허락된 접속자인지를 판단하기 위한 접속자권한판단모듈(930);Based on the extracted access identifier information, a visitor authority determination module for determining whether the corresponding visitor is a visitor permitted to provide the original image by comparing it with the information on whether or not to provide the original image for each access identifier stored in the permission DB 800 for each access identifier ( 930);

상기 접속자권한판단모듈(930)에 의한 판단 결과, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 제공하기 위한 원본영상제공모듈(940);을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.As a result of determination by the accessor's authority determination module 930, if the accessor is permitted to provide the original image, the de-identified image and the original image of the patient stored in the medical DB 600 with the corresponding access terminal 3000 are An original image providing module 940 for providing; characterized in that it is configured to include.

또한, 상기 영상이미지획득부(100)가 획득하는 영상 이미지는 헬스케어 영상 이미지 또는 임상 영상 이미지인 것을 특징으로 한다.In addition, the image image acquired by the image image acquisition unit 100 is a healthcare image image or a clinical image image.

이때, 상기 개인 식별 정보는 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체 정보와 문신, 시계, 이름표와 같은 특정 개인 인지 객체 정보인 것을 특징으로 한다.In this case, the personal identification information is characterized in that it includes object information on specific parts of the body such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin, and information on specific personal recognition objects such as tattoos, watches, and name tags.

또한, 상기 개인식별정보검출부(200)는,In addition, the personal identification information detection unit 200,

인체의 특징점들로 분석된 각 부위별 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 결과와 비교하여 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하는 제1개인식별종류검출모듈(210);a first personal identification type detection module 210 for detecting the type and area of personal identification information by comparing it with the artificial intelligence learning result based on the shape information for each part analyzed with the characteristic points of the human body;

상기 제1개인식별종류검출모듈에 의해 검출되지 않은 개인 식별 정보의 종류일 경우에 비표준 종류로 정의하고, 해당 영역을 검출하는 제2개인식별종류검출모듈(220);을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the case of a type of personal identification information not detected by the first personal identification type detection module, it is defined as a non-standard type, and a second personal identification type detection module 220 for detecting the corresponding area; characterized in that it includes; .

또한, 상기 질환영역검출부(300)는 질환 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 결과와 비교하여 질환의 종류와 영역을 검출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the disease region detection unit 300 is characterized in that it detects the type and region of the disease by comparing it with the artificial intelligence learning result based on the disease shape information.

또한, 상기 비식별화처리부(400)는,In addition, the de-identification processing unit 400,

개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보인지를 판단하기 위한 표준이미지판단모듈(410);a standard image determination module 410 for determining whether the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is information stored in the de-identification standard DB 700;

상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보일 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제1 질환영역획득모듈(420);As a result of determination by the standard image determination module 410, if the information is stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted from the acquired image image. a first disease region acquisition module 420;

획득된 영상 이미지에서 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 제거하고, 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 표준 이미지를 비식별화표준DB(700)에서 추출하고, 추출한 표준 이미지의 크기를 제거된 개인 식별 정보의 영역의 크기에 맞게 조절한 후, 크기가 조절된 표준 이미지를 개인 식별 정보의 영역이 제거된 획득된 영상 이미지상 제거 영역에 삽입하여 제1 대체 이미지를 생성하는 표준영상대체모듈(430);Remove the area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 from the acquired image image, extract a standard image corresponding to the type of personal identification information from the de-identification standard DB 700, and extract the standard image After adjusting the size of the to fit the size of the area of the removed personal identification information, the standard image whose size has been adjusted is inserted into the area removed on the acquired image image from which the area of personal identification information has been removed to generate a first replacement image. standard image replacement module 430;

상기 제1 질환영역획득모듈(420)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 표준영상대체모듈(430)이 생성한 제1 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제1 비식별화처리모듈(440);을 포함하는 것을 특징으로 한다.The image of the disease region extracted and acquired by the first disease region acquisition module 420 is inserted into the disease region in the first replacement image generated by the standard image replacement module 430 to generate a de-identified image. and a first de-identification processing module (440).

또한, 부가적인 양태에 따라, 상기 비식별화처리부(400)는,In addition, according to an additional aspect, the de-identification processing unit 400,

상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보가 아닐 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제2 질환영역획득모듈(450);As a result of determination by the standard image determination module 410, if it is not the information stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted and obtained from the acquired image image a second disease region acquisition module 450 for;

획득된 영상 이미지에서 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역을 제거하고, 제거된 질환 영역의 색을 주변 색과 동일한 색으로 변환시키기 위한 질환영역색변환모듈(460);a disease region color conversion module 460 for removing the disease region detected by the disease region detection unit 300 from the acquired image image and converting the color of the removed disease region into the same color as the surrounding color;

질환 영역의 색이 주변 색으로 변경된 획득된 영상 이미지상 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 모자이크 처리하여 제2 대체 이미지를 생성하는 모자이크처리모듈(470);Mosaic processing module 470 for generating a second replacement image by mosaic processing the area of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 on the acquired image image in which the color of the disease region is changed to the surrounding color;

상기 제2 질환영역획득모듈(450)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 모자이크처리모듈(470)이 생성한 제2 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제2 비식별화처리모듈(480);을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The image of the disease region extracted and acquired by the second disease region acquisition module 450 is inserted into the disease region in the second replacement image generated by the mosaic processing module 470 to generate a de-identified image image. The second de-identification processing module 480; characterized in that it further comprises.

또한, 상기 표준영상대체모듈(430)은 비식별화표준DB(700)에서 표준 이미지 추출 시, 얼굴 인식 알고리즘을 적용하여 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 이미지와 일정 확률 이상의 매칭율을 보이는 표준 이미지를 추출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the standard image replacement module 430 applies a face recognition algorithm when extracting a standard image from the de-identification standard DB 700, and a standard image showing a matching rate of more than a certain probability with an image corresponding to the type of personal identification information. characterized in that it is extracted.

또한, 상기 의료DB(600)는 PACS(Picture Archiving and Communication System), EMR(Electronic Medical Record), PHR(Personal Health Record), RIS(Radiology Information System) 중 적어도 어느 하나이거나 이와 연결 가능한 클라우드 서버인 것을 특징으로 한다.In addition, the medical DB 600 is at least one of PACS (Picture Archiving and Communication System), EMR (Electronic Medical Record), PHR (Personal Health Record), RIS (Radiology Information System), or a cloud server that can be connected thereto. characterized.

이하, 본 발명에 의한 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 실시예를 통해 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, it will be described in detail through an embodiment of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 네트워킹 개념도이다.1 is a networking conceptual diagram of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는 네트워크로 연결된 외부의 영상획득장치(2000)로부터 획득한 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화표준DB(700)를 토대로 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지하는 기능을 수행하게 된다.As shown in FIG. 1, the healthcare image de-identification device using the de-identification standard DB is an individual existing on a healthcare image image or a clinical image image acquired from an external image acquisition device 2000 connected through a network. The identification information is de-identified based on the de-identification standard DB 700 to perform a function of preventing personal information leakage.

또한, 어느 특정 접속단말기(3000)의 접속 시, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 제공하는 기능을 수행하게 된다.In addition, when a specific connection terminal 3000 is connected, the de-identified image and the original image of the patient stored in the medical DB 600 are stored in the medical DB 600 with the connection terminal 3000 if the user is permitted to provide the original image. function will be provided.

상기 외부의 영상획득장치(2000)는 헬스케어 영상 이미지 또는 임상 영상 이미지들을 촬영하는 촬영장치 예를 들어, 임상 이미지 촬영장치, 각종 스마트폰, 헬스케어용 촬영 장치, 더마스코프 장치 등일 수 있으며, 촬영된 헬스케어 영상 이미지들을 네트워크를 통해 헬스케어 영상 비식별화 장치(1000)로 송출하게 된다.The external image acquisition device 2000 may be a health care image image or a photographing apparatus for photographing clinical image images, for example, a clinical image photographing apparatus, various smart phones, a health care photographing apparatus, a dermascope apparatus, and the like. The health care image images are transmitted to the health care image de-identification device 1000 through the network.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치의 구성도이다.2 is a block diagram of a healthcare image de-identification device using a de-identification standard DB according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명인 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는,As shown in FIG. 2, the apparatus for de-identification of healthcare images using the de-identification standard DB of the present invention is,

외부로부터 영상 이미지를 획득하기 위한 영상이미지획득부(100);a video image acquisition unit 100 for obtaining a video image from the outside;

상기 획득된 영상 이미지에서 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하기 위한 개인식별정보검출부(200);a personal identification information detection unit 200 for detecting a type and area of personal identification information from the obtained video image;

상기 획득된 영상 이미지에서 질환 영역을 검출하기 위한 질환영역검출부(300);a disease region detection unit 300 for detecting a disease region in the acquired image image;

상기 개인식별정보검출부에 의해 검출된 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비식별화표준DB(700)를 이용하여 비식별화 처리한 영상 이미지로 변환하기 위한 비식별화처리부(400);Converting the image image acquired by the image image acquisition unit 100 according to the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit into a de-identification-processed image image using the de-identification standard DB 700 for de-identification processing unit 400;

상기 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지 원본 영상, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류와 영역, 상기 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역, 상기 비식별화처리부(400)가 변환한 비식별화 처리된 영상을 의료DB(600)에 저장 처리하기 위한 비식별화정보저장처리부(500);The original image image acquired by the image image acquisition unit 100, the type and region of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200, the disease region detected by the disease region detection unit 300, the ratio a de-identification information storage processing unit 500 for storing and processing the de-identified image converted by the identification processing unit 400 in the medical DB 600;

외부에서 획득한 영상 이미지 원본 영상, 비식별화 처리된 영상, 개인 식별 정보의 종류 및 영역, 질환 영역을 매칭시켜 환자별로 저장하고 있는 의료DB(600);a medical DB 600 that matches the externally acquired image image original image, the de-identified image, the type and region of personal identification information, and the disease region and stores it for each patient;

국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB(700);를 포함하여 구성 된다.Non-identifying standard template information for standard images for each body part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) by country, age, gender, race, and shooting angle Identification standard DB (700); is configured to include.

구체적으로 설명하면, 상기 영상이미지획득부(100)는 외부로부터 영상 이미지를 획득하게 된다. 즉, 도 5 내지 도 13에 도시한 바와 같은, 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 중 어느 하나를 네트워크로 연결된 외부의 영상획득장치(2000)로부터 획득한다.Specifically, the video image acquisition unit 100 acquires a video image from the outside. That is, as shown in FIGS. 5 to 13 , any one of a healthcare image image or a clinical image image is acquired from an external image acquisition device 2000 connected through a network.

배경 기술에서 설명하였듯이, 진단을 위해 외부로부터 획득되는 영상 이미지들에는 노출 시 특정 개인을 유추할 수 있는 개인 정보들이 포함되어 있는데, 예를 들어 특별한 눈 모양, 특별한 코 모양, 특별한 문신 등일 수 있다.As described in the background art, the video images acquired from the outside for diagnosis include personal information that can infer a specific individual upon exposure, and may be, for example, a special eye shape, a special nose shape, or a special tattoo.

만약, 진단 후, 이를 그대로 저장하게 되면 개인 정보 유출의 문제가 유발될 수 있어 이를 방지하기 위하여 본 발명의 장치를 제안하게 된 것이다.If, after diagnosis, it is stored as it is, a problem of personal information leakage may occur, and thus the device of the present invention is proposed to prevent this.

상기 개인식별정보검출부(200)는 상기 획득된 영상 이미지(헬스케어 영상 이미지 또는 임상 영상 이미지)에서 개인 식별 정보의 종류(예: 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 문신, 시계, 이름표 등)와 영역을 검출하기 위한 기능을 수행하게 된다.The personal identification information detection unit 200 includes the type of personal identification information (eg, the entire face, eyes, nose, mouth, tattoo, watch, name tag, etc.) in the obtained image image (health care image image or clinical image image) and It performs a function to detect an area.

예를 들어, 획득된 영상 이미지가 도 5(눈 밑에 질환이 발생한 경우)와 같다면, 눈을 개인 식별 정보의 종류로 눈 부위의 영역(도 5의 10)을 개인 식별 정보의 영역으로 검출하게 되는 것이다.For example, if the acquired video image is the same as in FIG. 5 (when a disease occurs under the eyes), the eye is the type of personal identification information, and the area of the eye (10 in FIG. 5) is detected as the area of personal identification information. will become

본 발명에서 설명하고 있는 개인 식별 정보는 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체 정보와 문신, 시계, 이름표와 같은 특정 개인 인지 객체 정보인 것을 특징으로 한다.The personal identification information described in the present invention is characterized in that it is object information of specific parts of the body such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin, and specific personal recognition object information such as tattoos, watches, and name tags. do.

상기와 같은 기능을 수행하기 위하여, 도 3에 도시한 바와 같이, 상기 개인식별정보검출부(200)는,In order to perform the above function, as shown in Figure 3, the personal identification information detection unit 200,

인체의 특징점들로 분석된 각 부위별(얼굴 전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 학습 결과와 획득된 영상 이미지를 비교하여 획득된 영상 이미지에 대한 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하는 제1개인식별종류검출모듈(210);A video image obtained by comparing the learning results obtained by artificial intelligence based on the shape information of each part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) analyzed with the characteristic points of the human body and the obtained video image a first personal identification type detection module 210 for detecting the type and area of personal identification information;

개인 식별 정보가 상기 제1개인식별종류검출모듈(210)에 의해 검출되지 않은 개인 식별 정보의 종류일 경우에 비표준 종류로 정의하고, 해당 영역을 검출하는 제2개인식별종류검출모듈(220);을 포함하는 것을 특징으로 한다.a second personal identification type detection module 220 that defines a non-standard type when the personal identification information is a type of personal identification information not detected by the first personal identification type detection module 210 and detects a corresponding area; It is characterized in that it includes.

구체적으로 설명하면, 제1개인식별종류검출모듈(210)은 인체의 특징점들로 분석된 각 부위별(얼굴 전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 형상 정보를 인공지능 학습한 학습 결과와 획득된 영상 이미지를 비교하여 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하는 기능을 수행하게 된다.More specifically, the first individual identification type detection module 210 AI-learns shape information for each part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) analyzed as characteristic points of the human body. It performs a function of detecting the type and area of personal identification information by comparing the learning result with the acquired video image.

예를 들어, 인체의 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 얼굴 전체, 턱 등은 특징점들이 모여서 각 부위별 형상 정보를 제공하게 된다.For example, feature points of the human body's eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, entire face, and chin are collected to provide shape information for each part.

또한, 본 발명의 인공지능 알고리즘은 상기 형상 정보를 기반으로 형상 학습을 수행한 알고리즘이다.In addition, the artificial intelligence algorithm of the present invention is an algorithm that performs shape learning based on the shape information.

따라서, 인체의 특징점들로 분석된 각 부위별(얼굴 전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 형상 정보를 인공지능 학습한 학습 결과와 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비교하면 영상 이미지가 어떤 신체 부위인지를 판별할 수 있게 되고, 판별된 신체 부위 영역을 파악할 수 있게 된다.Accordingly, the image acquired by the image image acquisition unit 100 and the learning result of artificial intelligence learning shape information for each part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) analyzed with the characteristic points of the human body By comparing the images, it is possible to determine which body part the video image is, and it is possible to identify the identified body part region.

형상 학습을 이용한 인공지능 알고리즘은 일반화된 기술로서 상세한 설명은 생략하기로 한다.The artificial intelligence algorithm using shape learning is a generalized technology and a detailed description thereof will be omitted.

상기 제2개인식별종류검출모듈(220)은 개인 식별 정보가 상기 제1개인식별종류검출모듈에 의해 검출되지 않은 개인 식별 정보의 종류일 경우에 비표준 종류로 정의하고, 해당 영역을 검출하는 기능을 수행하게 된다.The second personal identification type detection module 220 defines a non-standard type when the personal identification information is a type of personal identification information that is not detected by the first personal identification type detection module, and functions to detect the corresponding area. will perform

예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 문신이 새겨진 피부 근처에 피부 질환이 발생한 경우의 영상 이미지인 경우, 문신은 비표준 종류(인체의 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 얼굴 전체, 턱 등과 같은 신체 부위가 아님)에 해당한다.For example, as shown in FIG. 9 , in the case of a video image of a skin disease occurring near the tattooed skin, the tattoo is of a non-standard type (eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, entire face, chin of the human body) not a body part such as the back).

따라서, 문신의 경우, 상기 제1개인식별종류검출모듈에 의해 검출되지 않은 개인 식별 정보의 종류에 해당하므로 제2개인식별종류검출모듈(220)은 해당 영역을 비표준 종류로 정의하고 해당 영역을 검출하게 되는 것이다.Accordingly, in the case of a tattoo, since it corresponds to the type of personal identification information not detected by the first personal identification type detection module, the second personal identification type detection module 220 defines the area as a non-standard type and detects the area. it will be done

상기 질환영역검출부(300)는 획득된 영상 이미지에서 질환 영역을 검출하기 위한 기능을 수행하게 된다.The disease region detection unit 300 performs a function for detecting a disease region in the acquired image image.

예를 들어, 도 5에 도시한 바와 같이, 획득된 영상 이미지 내에서 질환 영역(20)을 검출하게 되는 것이다.For example, as shown in FIG. 5 , the disease region 20 is detected in the acquired video image.

질환영역검출부(300)는 질환 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 학습 결과와 획득된 영상 이미지를 비교하여 획득된 영상 이미지 상에 존재하는 질환의 종류와 영역을 검출하는 것이다.The disease region detection unit 300 detects the type and region of a disease existing in the acquired image image by comparing the acquired image image with the learning result of artificial intelligence learning based on the disease shape information.

즉, 다양한 질환 종류별 형태를 인공지능 학습을 통해 학습한 후, 학습 결과와 획득된 영상 이미지를 비교하여 질환의 종류를 판단하고, 해당 질환의 영역을 검출하게 되는 것이다.That is, after learning the types of various disease types through artificial intelligence learning, the type of disease is determined by comparing the learning result with the acquired image image, and the region of the disease is detected.

다양한 질환 종류별 형상 학습을 이용한 인공지능 알고리즘은 일반화된 기술로서 상세한 설명은 생략하기로 한다.The artificial intelligence algorithm using shape learning for each type of disease is a generalized technology, and a detailed description thereof will be omitted.

특히, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출하는 개인 식별 정보의 영역에는 질환영역검출부(300)가 검출하는 질환 영역이 포함되는 것을 특징으로 한다.In particular, as shown in FIG. 5 , the area of personal identification information detected by the personal identification information detecting unit 200 includes a disease area detected by the disease area detecting unit 300 .

상기 비식별화처리부(400)는 개인식별정보검출부에 의해 검출된 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비식별화표준DB(700)를 이용하여 비식별화 처리한 영상 이미지로 변환하기 위한 기능을 수행하게 된다.The de-identification processing unit 400 de-identifies the image image acquired by the image image acquisition unit 100 according to the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit using the de-identification standard DB 700 . It performs the function to convert the video image that has been processed.

즉, 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지(예를 들어, 눈, 코, 입 등의 이미지가 포함된 이미지)를 사전에 정의된 표준 영상 이미지 또는 정의되지 않은 비표준 영상 이미지에 따라 비식별화 처리 과정을 달리하여 비식별화 처리한 영상으로 변환하는 것이다.That is, depending on the type of personal identification information, the image image acquired by the image image acquisition unit 100 (eg, an image including images of eyes, nose, mouth, etc.) is a predefined standard image image or not defined. The de-identification process is changed according to the non-standard image image, which is then converted into a de-identified image.

이를 위하여, 도 4에 도시한 바와 같이, 상기 비식별화처리부(400)는,To this end, as shown in Figure 4, the de-identification processing unit 400,

개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보인지를 판단하기 위한 표준이미지판단모듈(410);a standard image determination module 410 for determining whether the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is information stored in the de-identification standard DB 700;

상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보일 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제1 질환영역획득모듈(420);As a result of determination by the standard image determination module 410, if it is information stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted from the acquired image image. a first disease region acquisition module 420;

획득된 영상 이미지에서 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 제거하고, 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 표준 이미지를 비식별화표준DB(700)에서 추출하고, 추출한 표준 이미지의 크기를 제거된 개인 식별 정보의 영역의 크기에 맞게 조절한 후, 크기가 조절된 표준 이미지를 개인 식별 정보의 영역이 제거된 획득된 영상 이미지상 제거 영역에 삽입하여 제1 대체 이미지를 생성하는 표준영상대체모듈(430);Remove the area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 from the acquired image image, extract a standard image corresponding to the type of personal identification information from the de-identification standard DB 700, and extract the standard image After adjusting the size of the to fit the size of the area of the removed personal identification information, the standard image whose size has been adjusted is inserted into the area removed on the acquired image image from which the area of personal identification information has been removed to generate a first replacement image. standard image replacement module 430;

상기 제1 질환영역획득모듈(420)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 표준영상대체모듈(430)이 생성한 제1 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제1 비식별화처리모듈(440);을 포함하는 것을 특징으로 한다.The image of the disease region extracted and acquired by the first disease region acquisition module 420 is inserted into the disease region in the first replacement image generated by the standard image replacement module 430 to generate a de-identified image. and a first de-identification processing module (440).

구체적으로 설명하면, 표준이미지판단모듈(410)은 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보인지를 판단하는 기능을 수행하게 된다.Specifically, the standard image determination module 410 performs a function of determining whether the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is information stored in the de-identification standard DB 700 .

예를 들어, 도 5의 경우, 개인 식별 정보의 종류가 눈에 해당하는데, 표준이미지DB(700)에 '눈' 이라는 영상 정보가 저장되어 있는지를 판단하게 되는 것이다.For example, in the case of FIG. 5 , the type of personal identification information corresponds to the eye, and it is determined whether the image information 'eye' is stored in the standard image DB 700 .

상기 제1 질환영역획득모듈(420)은 상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보일 경우에 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하는 기능을 수행하게 된다.As a result of determination by the standard image determination module 410, the first disease region acquisition module 420 determines the disease region detected by the disease region detection unit 300 in the case of information stored in the non-identification standard DB 700. A function of extracting and acquiring an image from the acquired video image is performed.

예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역(20)의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출하게 획득하게 되는 것이다.For example, as shown in FIG. 6 , the image of the disease region 20 detected by the disease region detection unit 300 is extracted and acquired from the acquired image image.

이후, 상기 표준영상대체모듈(430)은 획득된 영상 이미지에서 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 제거하고, 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 표준 이미지를 비식별화표준DB(700)에서 추출하고, 추출한 표준 이미지의 크기를 제거된 개인 식별 정보의 영역의 크기에 맞게 조절한 후, 크기가 조절된 표준 이미지를 개인 식별 정보의 영역이 제거된 획득된 영상 이미지상 제거 영역에 삽입하여 제1 대체 이미지를 생성하는 기능을 수행하게 된다.Thereafter, the standard image replacement module 430 removes the area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 from the acquired image image, and de-identifies the standard image corresponding to the type of personal identification information. After extracting from the DB 700 and adjusting the size of the extracted standard image to the size of the area of the removed personal identification information, the size-adjusted standard image is removed from the acquired image image from which the area of personal identification information has been removed The function of generating the first replacement image is performed by inserting it into the region.

예를 들어, 개인 식별정보의 영역에 해당하는 눈 부위 영역(도 5에 도시된 10)을 획득된 영상 이미지에서 제거하고, 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 눈 표준 이미지를 비식별화표준DB(700)에서 추출하고, 추출한 표준 이미지의 크기를 제거된 개인 식별 정보의 영역의 크기에 맞게 조절(도 7의 점선 영역 크기로 조절)한 후, 크기가 조절된 눈 표준 이미지(눈 표준템플릿 이미지)를 개인 식별 정보의 영역이 제거된 획득된 영상 이미지상 제거 영역에 도 7과 같이 삽입하여 제1 대체 이미지를 생성한다.For example, the eye area (10 shown in FIG. 5) corresponding to the area of personal identification information is removed from the acquired image image, and the eye standard image corresponding to the type of personal identification information is removed from the de-identification standard DB ( 700), the size of the extracted standard image is adjusted to the size of the removed personal identification information area (adjusted to the size of the dotted line area in FIG. 7), and then the size of the standard eye image (standard eye template image) A first replacement image is generated by inserting the .

한편, 상기 표준영상대체모듈(430)은 비식별화표준DB(700)에서 표준 이미지 추출 시, 얼굴 인식 알고리즘을 적용하여 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 이미지와 일정 확률 이상의 매칭율을 보이는 표준 이미지를 추출하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, the standard image replacement module 430 applies a face recognition algorithm when extracting a standard image from the de-identification standard DB 700, and a standard image showing a matching rate of more than a certain probability with an image corresponding to the type of personal identification information. characterized in that it is extracted.

예를 들어, 상기 일정 확률을 80%로 설정하게 되면, 제1 대체 이미지 생성 시, 개인 식별 정보의 영역이 제거된 영상 이미지상 제거 영역에 삽입할 표준 이미지는 제거된 개인 식별 정보에 대한 이미지(예: 제거된 눈 이미지)와 80% 이상의 매칭율을 갖는 표준 이미지(제거된 눈 이미지와 80% 이상의 매칭율을 갖는 눈 표준 이지미)를 얼굴 인식 알고리즘을 이용해 비식별화표준DB(700)에서 추출하는 것이다.For example, if the predetermined probability is set to 80%, when the first replacement image is generated, the standard image to be inserted into the removal area on the video image from which the area of personal identification information has been removed is the image for the removed personal identification information ( Example: Removed eye image) and standard image with 80% or higher matching rate (removed eye image and standard eye image with 80% or higher matching rate) are extracted from de-identification standard DB 700 using face recognition algorithm will do

상기 비식별화표준DB(700)는 국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 것을 특징으로 한다.The de-identification standard DB 700 is a ratio of standard images for each part of the human body (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) by country, age, gender, race, and shooting angle. It is characterized in that the identification standard template information is stored.

예를 들어, 국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위, 예를 들어 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위의 표준 이미지 정보(표준템플릿 정보)를 저장하고 있어, 상술한 표준영상대체모듈(430)이 대체 이미지로 사용할 수 있게 되는 것이다.For example, standard image information of each part of the human body by country, age, gender, race, and shooting angle, such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin, specific body parts (standard template information) is stored, so that the above-described standard image replacement module 430 can be used as a replacement image.

상기 비식별화표준DB(700)에 촬영 각도별 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하는 이유는 다양한 각도의 인체의 각 부위별 이미지를 이용하여 자연스런 제1 대체 이미지를 생성 할 수 있도록 하기 위함이다.The reason for storing de-identification standard template information about standard images for each part of the human body (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) for each shooting angle in the de-identification standard DB 700 is This is to create a natural first alternative image by using images for each part of the human body at various angles.

이후, 상기 제1 비식별화처리모듈(440)은 제1 질환영역획득모듈(420)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 표준영상대체모듈(430)이 생성한 제1 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성기능을 수행하게 된다.Then, the first de-identification processing module 440 converts the image of the disease region extracted and acquired by the first disease region acquisition module 420 to the corresponding disease in the first replacement image generated by the standard image replacement module 430 . It performs the function of generating the de-identified image image by inserting it into the area.

예를 들어, 도 8에 도시한 바와 같이, 표준영상대체모듈(430)이 생성한 제1 대체 이미지상(도 7) 해당 질환 영역에 제1 질환영역획득모듈(420)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 것이다.For example, as shown in FIG. 8 , a disease extracted and acquired by the first disease region acquisition module 420 in the corresponding disease region on the first alternate image ( FIG. 7 ) generated by the standard image replacement module 430 . By inserting an image of a region, a de-identified video image is generated.

한편, 부가적인 양태에 따라, 상기 비식별화처리부(400)는,On the other hand, according to an additional aspect, the de-identification processing unit 400,

상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보가 아닐 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제2 질환영역획득모듈(450);As a result of determination by the standard image determination module 410, if it is not the information stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted and obtained from the acquired image image a second disease region acquisition module 450 for;

획득된 영상 이미지에서 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역을 제거하고, 제거된 질환 영역의 색을 주변 색과 동일한 색으로 변환시키기 위한 질환영역색변환모듈(460);a disease region color conversion module 460 for removing the disease region detected by the disease region detection unit 300 from the acquired image image and converting the color of the removed disease region into the same color as the surrounding color;

질환 영역의 색이 주변 색으로 변경된 획득된 영상 이미지상 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 모자이크 처리하여 제2 대체 이미지를 생성하는 모자이크처리모듈(470);Mosaic processing module 470 for generating a second replacement image by mosaic processing the area of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 on the acquired image image in which the color of the disease region is changed to the surrounding color;

상기 제2 질환영역획득모듈(450)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 모자이크처리모듈(470)이 생성한 제2 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제2 비식별화처리모듈(480);을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The image of the disease region extracted and acquired by the second disease region acquisition module 450 is inserted into the disease region in the second replacement image generated by the mosaic processing module 470 to generate a de-identified image image. The second de-identification processing module 480; characterized in that it further comprises.

구체적으로 설명하면, 상기 제2 질환영역획득모듈(450)은 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보가 아닐 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 기능을 수행하게 된다.Specifically, as a result of the determination by the standard image determination module 410, the second disease region acquisition module 450 determines that the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is a de-identification standard DB ( If it is not the information stored in 700), the function for extracting and acquiring the image of the diseased region detected by the disease region detection unit 300 from the acquired image image is performed.

예를 들어, 도 9에 도시한 바와 같이, 획득된 영상 이미지가 피부 질환이 발생한 부위가 문신 옆인 이미지인 경우에, 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보 아닌 경우(문신은 얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체 정보가 아님)가 되므로, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지(도 10의 30)를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하게 되는 것이다.For example, as shown in FIG. 9 , when the acquired image image is an image in which the skin disease occurs next to the tattoo, the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is the de-identification standard. If it is not information stored in the DB 700 (a tattoo is not information about an object of a specific body part such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin), the disease area detection unit 300 detects An image of the diseased region (30 in FIG. 10) is extracted and acquired from the acquired image image.

이후, 상기 질환영역색변환모듈(460)은 획득된 영상 이미지에서 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역을 제거하고, 제거된 질환 영역의 색을 주변 색과 동일한 색으로 변환시키는 기능을 수행하게 된다. 예를 들어, 질환 영역(도 10의 30)을 제거하고 제거된 영역(도11의 30)의 색을 주변 색과 동일한 색인 피부색으로 변환시키게 되는 것이다.Thereafter, the disease region color conversion module 460 removes the disease region detected by the disease region detection unit 300 from the acquired image image, and converts the color of the removed disease region into the same color as the surrounding color. will do For example, the diseased area (30 in FIG. 10) is removed and the color of the removed area (30 in FIG. 11) is converted into a skin color that is the same color as the surrounding color.

이후, 상기 모자이크처리모듈(470)은 질환 영역의 색이 주변 색으로 변경된 획득된 영상 이미지상의 영역중 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 모자이크 처리하여 제2 대체 이미지를 생성하는 기능을 수행하게 된다.Thereafter, the mosaic processing module 470 mosaics the area of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 among the areas on the acquired image image in which the color of the diseased area is changed to the surrounding color to generate a second replacement image. function to create.

예를 들어, 도 12에 도시한 바와 같이, 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역(도12의 40)을 모자이크 처리함으로써, 개인 식별 정보를 비식별화 처리하게 되는 것이다.For example, as shown in FIG. 12 , the personal identification information is de-identified by mosaic processing the area of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 ( 40 in FIG. 12 ).

이렇게 되면, 특이한 문신의 경우, 모자이크 처리되어 있으므로 누구의 문신인지 쉽게 인지할 수가 없게 되는 것이다. In this case, in the case of a unique tattoo, it is difficult to recognize whose tattoo it is because it is mosaic-treated.

이후, 상기 제2 비식별화처리모듈(480)은 제2 질환영역획득모듈(450)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 모자이크처리모듈(470)이 생성한 제2 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 기능을 수행하게 된다.Thereafter, the second de-identification processing module 480 converts the image of the disease region extracted and acquired by the second disease region acquisition module 450 to the corresponding disease region on the second replacement image generated by the mosaic processing module 470 . It performs the function of generating a de-identified video image by inserting it into the .

예를 들어, 도 13에 도시한 바와 같이, 제2 질환영역획득모듈(450)에 의해 추출 획득된 질환 영역 이미지(30)를 모자이크처리모듈(470)이 생성한 제2 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 것이다.For example, as shown in FIG. 13 , the disease region image 30 extracted and acquired by the second disease region acquisition module 450 is the disease region on the second replacement image generated by the mosaic processing module 470 . It is to create a de-identified video image by inserting it into

상기 비식별화정보저장처리부(500)는 상기 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지 원본 영상, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류와 영역, 상기 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역, 상기 비식별화처리부(400)가 변환한 비식별화 처리된 영상을 의료DB(600)에 저장 처리하기 위한 기능을 수행하게 된다.The de-identification information storage processing unit 500 includes the original image image acquired by the image image acquisition unit 100, the type and area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200, and the disease area detection unit The disease region detected by 300 and the de-identified image converted by the de-identification processing unit 400 are stored and processed in the medical DB 600 .

예를 들어, 도 8과 같은 비식별화 처리한 영상과 개인식별 정보 종류인 눈, 눈의 영역, 눈 밑에 위치한 질환 영역을 의료DB(600)에 저장 처리하게 되는 것이다.For example, the de-identified image as shown in FIG. 8 and the type of personal identification information such as eyes, eye regions, and disease regions located under the eyes are stored and processed in the medical DB 600 .

한편, 본 발명에서 설명하고 있는 의료DB(600)는 PACS(Picture Archiving and Communication System), EMR(Electronic Medical Record), PHR(Personal Health Record), RIS(Radiology Information System) 중 적어도 어느 하나이거나 이와 연결 가능한 클라우드 서버인 것을 특징으로 한다.On the other hand, the medical DB 600 described in the present invention is at least one of PACS (Picture Archiving and Communication System), EMR (Electronic Medical Record), PHR (Personal Health Record), RIS (Radiology Information System), or connected thereto. It is characterized as a possible cloud server.

이를 통해, 전문의들은 의료DB(600)에 접속하여 특정 환자의 비식별화된 영상 이미지를 통해 해당 환자의 피부 질환을 진단하게 되지만, 진단 과정에서 특이한 신체부위 특징에 의해 해당 환자의 개인 정보를 파악할 수 없게 되는 것이다.Through this, the specialists access the medical DB 600 and diagnose the patient's skin disease through the unidentified image image of the specific patient, but identify the patient's personal information based on the characteristic body part in the diagnosis process. it will be impossible

또한, 의료DB(600)에는 외부에서 획득한 영상 이미지 원본 영상, 비식별화 처리된 영상, 개인 식별 정보의 종류 및 영역, 질환 영역을 매칭시켜 환자별로 저장하고 있게 된다.In addition, the medical DB 600 matches the source image of the externally acquired image, the de-identified image, the type and region of personal identification information, and the disease region, and stores it for each patient.

즉, 도 5에 도시한 원본 영상 이미지, 도 8에 도시한 비식별화 처리된 영상 이미지, 개인식별 정보 종류인 눈, 눈의 영역, 눈 밑에 위치한 질환 영역 등을 매칭시켜 환자별로 저장하게 되는 것이다.That is, the original image image shown in FIG. 5, the de-identified image image shown in FIG. 8, and the types of personal identification information such as eyes, eye regions, and disease regions located under the eyes are matched and stored for each patient. .

한편, 부가적인 양태에 따라, 본 발명인 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치는,On the other hand, according to an additional aspect, the health care image de-identification device using the de-identification standard DB of the present invention,

접속 식별자 정보, 접속 식별자별 의료DB 원본 영상 제공 유무 정보를 저장하고 있는 접속식별자별권한DB(800);Access identifier information, access identifier for each access identifier authority DB (800) for storing the information on whether or not to provide the original image of the medical DB for each access identifier;

접속단말기(3000)의 접속시, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 동시에 제공하기 위한 접속식별자별원본영상제공판단부(900);를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.When the access terminal 3000 is connected, in the case of a visitor who is permitted to provide the original image, the de-identified image of the patient stored in the medical DB 600 and the original image are simultaneously provided to the access terminal 3000 by the access terminal 3000 . It is characterized in that it further comprises; the original image provision decision unit 900 for each access identifier.

구체적으로 설명하면, 상기 접속식별자별권한DB(800)에는 접속 식별자 정보, 접속 식별자별 의료DB 원본 영상 제공 유무 정보를 저장하고 있게 된다.More specifically, the access identifier information and information on whether to provide the original medical DB image for each access identifier are stored in the access identifier-specific authority DB 800 .

예를 들어, A 전문의 : A0101, B 전문의 : B0111 이라는 의료 종사자들마다 접속 식별자 정보를 부여하고, 접속 식별자별 의료DB에 접속시 원본 영상을 제공할 것인지에 대한 권한 등을 저장하게 되는 것이다.For example, access identifier information is given to each health care worker named Doctor A: A0101 and Doctor B: B0111, and the right to provide the original image when accessing the medical DB for each access identifier is stored.

상기 접속식별자별원본영상제공판단부(900)는 접속단말기(3000)의 접속 시, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 동시에 제공하게 되는 것이다. 상기 접속단말기(3000)는 진료자(전문의)의 단말기를 의미한다.When the access terminal 3000 is connected, the original image provision determining unit 900 for each access identifier is the access terminal 3000, when the access terminal is permitted to provide the original image, the ratio of the patient stored in the medical DB 600 The identifiable image and the original image are simultaneously provided. The access terminal 3000 means a terminal of a medical practitioner (specialist).

예를 들어, A0101이라는 접속 식별자를 갖는 A 전문의가 접속단말기(3000)를 이용하여 접속할 경우에 이는 A 전문의라는 것을 알 수 있으며, 해당 A 전문의에게 원본 영상 제공이라는 권한을 부여하였다면, 도 8에 도시한 비식별화 처리된 영상과 도 5에 도시한 원본 영상도 동시에 제공할 수가 있게 되는 것이다.For example, when a specialist A having an access identifier of A0101 accesses using the access terminal 3000, it can be known that it is a specialist A, and if the authority to provide the original image is granted to the specialist A, it is shown in FIG. A de-identified image and the original image shown in FIG. 5 can be simultaneously provided.

반면에 B0111이라는 접속 식별자를 갖는 B 전문의가 접속단말기(3000)를 이용하여 접속할 경우에 B 전문의라는 것을 알 수 있으며, 해당 B 전문의에게는 원본 영상 제공이라는 권한을 부여하지 않았다면, 도 8에 도시한 비식별화 처리된 영상만 제공할 뿐, 도 5에 도시한 원본 영상은 제공하지 않게 되는 것이다.On the other hand, when a specialist B having an access identifier of B0111 accesses using the access terminal 3000, it is known that he is a specialist B, and if the authority to provide the original image is not granted to the specialist B, Only the identified image is provided, and the original image shown in FIG. 5 is not provided.

상기와 같이, 원본 영상을 권한 부여자에게 제공하게 되면, 민감한 개인 정보 유출을 방지할 수 있게 되며, 이에 따라 개인 정보를 보호하고자 하는 필요성을 고취시킬 수 있게 되는 것이다.As described above, if the original image is provided to the authorizer, it is possible to prevent leakage of sensitive personal information, and accordingly, it is possible to inspire the need to protect personal information.

상기와 같은 기능을 제공하기 위하여, 도 14에 도시한 바와 같이, 상기 접속식별자별원본영상제공판단부(900)는,In order to provide the above functions, as shown in FIG. 14, the original image provision determining unit 900 for each connection identifier,

원본 영상을 제공받기 위한 권한 부여 설정페이지를 관리자단말기로 제공하고, 관리자단말기가 제공하는 권한 부여 설정페이지 상에 설정된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보를 접속식별자별권한DB(800)에 저장 처리하기 위한 원본영상제공권한설정모듈(910);Providing the authorization setting page for receiving the original image to the administrator terminal, and storing and processing information on whether to provide the original image by access identifier set on the authorization setting page provided by the administrator terminal in the authorization DB 800 for each access identifier an original image provision permission setting module 910 for;

접속단말기(3000)의 접속 시, 접속 정보로부터 해당 접속자의 접속 식별자 정보를 추출하기 위한 접속식별자추출모듈(920);a connection identifier extraction module 920 for extracting the connection identifier information of the corresponding contact from the access information when the access terminal 3000 is connected;

상기 추출된 접속 식별자 정보를 토대로 상기 접속식별자별권한DB(900)에 저장된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보와 비교하여 해당 접속자가 원본 영상 제공이 허락된 접속자인지를 판단하기 위한 접속자권한판단모듈(930);Based on the extracted access identifier information, a visitor authority determination module for determining whether the corresponding visitor is a visitor permitted to provide the original image by comparing it with the information on whether or not to provide the original image for each access identifier stored in the permission DB 900 for each access identifier ( 930);

상기 접속자권한판단모듈(930)에 의한 판단 결과, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 제공하기 위한 원본영상제공모듈(940);을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.As a result of determination by the accessor's authority determination module 930, if the accessor is permitted to provide the original image, the de-identified image and the original image of the patient stored in the medical DB 600 with the corresponding access terminal 3000 are An original image providing module 940 for providing; characterized in that it is configured to include.

구체적으로 설명하면, 원본영상제공권한설정모듈(910)은 의료DB(600)에 저장된 원본 영상을 제공받기 위한 권한 부여 설정페이지를 관리자단말기로 제공하게 된다.More specifically, the original image provision permission setting module 910 provides an authorization setting page for receiving the original image stored in the medical DB 600 to the administrator terminal.

이때, 상기 권한 부여 설정은 원무과의 최종 책임자 혹은 병원장 등과 같은 관리자에 의해 설정할 수 있도록 관리자단말기로 제공하고, 해당 관리자들이 권한을 부여할 수 있도록 하는 것이다.In this case, the authorization setting is provided to the administrator terminal so that the administrator can set it, such as the final person in charge of the general affairs department or the head of the hospital, and the administrator can grant the authorization.

그리고, 관리자단말기가 제공하는 상기 권한 부여 설정페이지 상에 설정된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보를 접속식별자별권한DB(800)에 저장 처리하게 된다.In addition, information on whether to provide original images for each access identifier set on the authorization setting page provided by the administrator terminal is stored in the authorization DB 800 for each access identifier.

예를 들어, 관리자는 권한 부여 설정페이지 상에 A 전문의 : A0101-권한승인, B 전문의 : B0111-비승인 이라는 원본 영상 제공 유무 정보를 설정하게 되며, 이를 원본영상제공권한설정모듈(910)은 접속식별자별권한DB(800)에 저장 처리하게 되는 것이다.For example, on the authorization setting page, the administrator sets the information on whether or not to provide the original image: A specialist: A0101-authorization approval, B specialist: B0111-non-approval, which is set by the original image provision permission setting module 910 is stored and processed in the permission DB 800 for each access identifier.

상기 접속식별자추출모듈(920)은 접속단말기(3000)의 접속 시, 접속 정보로부터 해당 접속자의 접속 식별자 정보를 추출하기 위한 기능을 수행하게 된다.When the access terminal 3000 is connected, the access identifier extraction module 920 performs a function for extracting the access identifier information of the corresponding contact from the access information.

예를 들어, A 전문의가 접속단말기(3000)를 이용하여 접속하게 될 경우, 아이디, 패스워드와 같은 접속 정보를 입력하게 되고, 이때 입력된 접속 정보를 이용해 예를 들어 A 전문의 : A0101와 같은 접속 식별자 정보를 추출하게 된다.For example, when Specialist A accesses using the access terminal 3000, he/she inputs access information such as ID and password, and uses the inputted access information to connect, for example, Doctor A: A0101. Identifier information is extracted.

상기 접속자권한판단모듈(930)은 상기 추출된 접속 식별자 정보를 토대로 상기 접속식별자별권한DB(800)에 저장된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보와 비교하여 해당 접속자가 원본 영상 제공이 허락된 접속자인지를 판단하게 된다.The accessor authority determining module 930 compares the information on whether or not the original video is provided for each access identifier stored in the authority DB 800 for each access identifier based on the extracted access identifier information to determine whether the corresponding accessor is the accessor who is permitted to provide the original video. will judge

예를 들어, 접속 식별장 정보가 A 전문의 : A0101이고, 접속식별자별권한DB(800)에 저장된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보가 A 전문의 : A0101-권한승인이라면 해당 접속자가 원본 영상 제공이 허락된 접속자로 판단하게 되는 것이다.For example, if the access identification letter information is Specialist A: A0101, and the information on whether or not to provide the original image by access identifier stored in the permission DB 800 for each access identifier is Specialist A: A0101-authorization approval, the corresponding visitor provides the original image It will be judged as an allowed accessor.

이후, 원본영상제공모듈(940)은 상기 접속자권한판단모듈(930)에 의한 판단 결과, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 제공하게 되는 것이다.Thereafter, as a result of determination by the accessor's authority determination module 930, the original image providing module 940 uses the corresponding access terminal 3000 to provide the original image of the corresponding patient stored in the medical DB 600 when the accessor is permitted to provide the original image. The de-identified image and the original image will be provided.

예를 들어, A 전문의가 접속한 접속단말기(3000)로 도 8에 도시한 비식별화 처리된 영상 이미지와 도 5에 도시한 원본 영상 이미지 정보도 제공함으로써, A 전문의가 해당 질환 진찰시 종합적으로 판단할 수 있도록 하는 것이다.For example, by providing the de-identified image image shown in FIG. 8 and the original image image information shown in FIG. 5 with the connection terminal 3000 accessed by the doctor A, the doctor A can comprehensively diagnose the disease. to be able to judge.

본 발명에 의하면, 신체 특정 부위 객체별 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB를 이용하여 헬스케어 영상 이미지 혹은 임상 영상 이미지 상에 존재하는 개인 식별 정보를 비식별화 처리하여 개인 정보 유출을 방지함으로써, 비식별화 처리를 위한 시간적, 경제적 손실을 제거하는 효과가 있다.According to the present invention, personal identification information existing on a healthcare image image or a clinical image image is de-identified by using a de-identification standard DB that stores de-identification standard template information for each object of a specific body part. By preventing information leakage, there is an effect of eliminating time and economic loss for de-identification processing.

또한, 원본 영상 이미지 접속 권한자일 경우에 특정 환자의 원본 영상과 비식별화 처리된 영상을 제공함으로써, 환자의 헬스케어 원본 영상을 보고 좀 더 정확하게 판단할 수 있도록 하는 효과를 제공하게 된다.In addition, by providing the original image and the de-identified image of a specific patient in the case of the person having access to the original image image, the effect of allowing the patient to view the original image of the patient's healthcare and make a more accurate judgment is provided.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In the above, preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described, but the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and it is common in the technical field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Various modifications may be made by those having the knowledge of, of course, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.

100 : 영상이미지획득부
200 : 개인식별정보검출부
300 : 질환영역검출부
400 : 비식별화처리부
500 : 비식별화정보저장처리부
600 : 의료DB
700 : 비식별화표준DB
800 : 접속식별자별권한DB
900 : 접속식별자별원본영상제공판단부
100: video image acquisition unit
200: personally identifiable information detection unit
300: disease area detection unit
400: de-identification processing unit
500: de-identified information storage processing unit
600: medical DB
700: De-identified standard DB
800: Authority DB for each access identifier
900: original image provision judging unit for each access identifier

Claims (11)

비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치에 있어서,
외부로부터 영상 이미지를 획득하기 위한 영상이미지획득부(100);
상기 획득된 영상 이미지에서 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하기 위한 개인식별정보검출부(200);
상기 획득된 영상 이미지에서 질환 영역을 검출하기 위한 질환영역검출부(300);
상기 개인식별정보검출부에 의해 검출된 개인 식별 정보의 종류에 따라 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지를 비식별화표준DB(700)를 이용하여 비식별화 처리한 영상 이미지로 변환하기 위한 비식별화처리부(400);
상기 영상이미지획득부(100)가 획득한 영상 이미지 원본 영상, 상기 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류와 영역, 상기 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역, 상기 비식별화처리부(400)가 변환한 비식별화 처리된 영상을 의료DB(600)에 저장 처리하기 위한 비식별화정보저장처리부(500);
외부에서 획득한 영상 이미지 원본 영상, 비식별화 처리된 영상, 개인 식별 정보의 종류 및 영역, 질환 영역을 매칭시켜 환자별로 저장하고 있는 의료DB(600);
국가별, 연령별, 성별, 인종별, 촬영 각도별로 인체의 각 부위별(얼굴전체, 눈, 코, 입, 눈썹, 뺨, 턱 등) 표준 이미지에 관한 비식별화 표준템플릿 정보를 저장하고 있는 비식별화표준DB(700);를 포함하여 구성되고,
상기 개인식별정보검출부(200)가 검출하는 개인 식별 정보의 영역에는 질환영역검출부(300)가 검출하는 질환 영역이 포함되고,

상기 비식별화처리부(400)는,
개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 종류가 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보인지를 판단하기 위한 표준이미지판단모듈(410);
상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보일 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제1 질환영역획득모듈(420);
획득된 영상 이미지에서 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 제거하고, 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 표준 이미지를 비식별화표준DB(700)에서 추출하고, 추출한 표준 이미지의 크기를 제거된 개인 식별 정보의 영역의 크기에 맞게 조절한 후, 크기가 조절된 표준 이미지를 개인 식별 정보의 영역이 제거된 획득된 영상 이미지상 제거 영역에 삽입하여 제1 대체 이미지를 생성하는 표준영상대체모듈(430);
상기 제1 질환영역획득모듈(420)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 표준영상대체모듈(430)이 생성한 제1 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제1 비식별화처리모듈(440);을 포함하는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
In the healthcare image de-identification device using the de-identification standard DB,
a video image acquisition unit 100 for obtaining a video image from the outside;
a personal identification information detection unit 200 for detecting a type and area of personal identification information from the obtained video image;
a disease region detection unit 300 for detecting a disease region in the acquired image image;
Converting the image image acquired by the image image acquisition unit 100 according to the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit into a de-identification-processed image image using the de-identification standard DB 700 de-identification processing unit 400 for;
The original image image acquired by the image image acquisition unit 100, the type and region of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200, the disease region detected by the disease region detection unit 300, the ratio a de-identification information storage processing unit 500 for storing and processing the de-identified image converted by the identification processing unit 400 in the medical DB 600;
a medical DB 600 that matches the externally acquired image image original image, the de-identified image, the type and region of personal identification information, and the disease region and stores it for each patient;
Non-identifying standard template information for standard images for each body part (full face, eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, chin, etc.) by country, age, gender, race, and shooting angle Identification standard DB (700);
The area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 includes a disease area detected by the disease area detection unit 300,

The de-identification processing unit 400,
a standard image determination module 410 for determining whether the type of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 is information stored in the de-identification standard DB 700;
As a result of determination by the standard image determination module 410, if it is information stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted from the acquired image image. a first disease region acquisition module 420;
Remove the area of personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 from the acquired image image, extract a standard image corresponding to the type of personal identification information from the de-identification standard DB 700, and extract the standard image After adjusting the size of the to fit the size of the area of the removed personal identification information, the standard image whose size has been adjusted is inserted into the area removed on the acquired image image from which the area of personal identification information has been removed to generate a first replacement image. standard image replacement module 430;
The image of the disease region extracted and acquired by the first disease region acquisition module 420 is inserted into the disease region in the first replacement image generated by the standard image replacement module 430 to generate a de-identified image. A health care image de-identification device using a de-identification standard DB, characterized in that it comprises a first de-identification processing module (440).
제 1항에 있어서,
접속 식별자 정보, 접속 식별자별 의료DB 원본 영상 제공 유무 정보를 저장하고 있는 접속식별자별권한DB(800);
접속단말기(3000)의 접속시, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 동시에 제공하기 위한 접속식별자별원본영상제공판단부(900);를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
Access identifier information, access identifier for each access identifier authority DB (800) for storing the information on whether or not to provide the original image of the medical DB for each access identifier;
When the access terminal 3000 is connected, in the case of a visitor who is permitted to provide the original image, the de-identified image of the patient stored in the medical DB 600 and the original image are simultaneously provided to the access terminal 3000 by the access terminal 3000 . Health care image de-identification device using de-identification standard DB, characterized in that it further comprises;
제 2항에 있어서,
상기 접속식별자별원본영상제공판단부(900)는,
원본 영상을 제공받기 위한 권한 부여 설정페이지를 관리자단말기로 제공하고, 관리자단말기가 제공하는 권한 부여 설정페이지 상에 설정된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보를 접속식별자별권한DB(800)에 저장 처리하기 위한 원본영상제공권한설정모듈(910);
접속단말기(3000)의 접속시, 접속 정보로부터 접속 식별자 정보를 추출하기 위한 접속식별자추출모듈(920);
상기 추출된 접속 식별자 정보를 토대로 상기 접속식별자별권한DB(800)에 저장된 접속 식별자별 원본 영상 제공 유무 정보와 비교하여 해당 접속자가 원본 영상 제공이 허락된 접속자인지를 판단하기 위한 접속자권한판단모듈(930);
상기 접속자권한판단모듈(930)에 의한 판단 결과, 원본 영상 제공이 허락된 접속자일 경우에 해당 접속단말기(3000)로 의료DB(600)에 저장된 해당 환자의 비식별화 처리된 영상과 원본 영상을 제공하기 위한 원본영상제공모듈(940);을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
3. The method of claim 2,
The original image provision determination unit 900 for each access identifier,
Providing the authorization setting page for receiving the original image to the administrator terminal, and storing the information on whether to provide the original image by access identifier set on the authorization setting page provided by the administrator terminal in the authorization DB 800 for each access identifier an original image providing permission setting module 910 for;
When the access terminal 3000 is connected, the access identifier extraction module 920 for extracting the access identifier information from the access information;
Based on the extracted access identifier information, a visitor authority determination module for determining whether the corresponding visitor is a visitor permitted to provide the original image by comparing it with the information on whether or not to provide the original image for each access identifier stored in the permission DB 800 for each access identifier ( 930);
As a result of determination by the accessor's authority determination module 930, if the accessor is permitted to provide the original image, the de-identified image and the original image of the patient stored in the medical DB 600 with the corresponding access terminal 3000 are Health care image de-identification device using a de-identification standard DB, characterized in that it comprises; an original image providing module 940 for providing.
제 1항에 있어서,
상기 영상이미지획득부(100)가 획득하는 영상 이미지는,
헬스케어 영상 이미지 또는 임상 영상 이미지인 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The video image acquired by the video image acquisition unit 100 is,
Healthcare image de-identification device using de-identification standard DB, characterized in that it is a health care image image or a clinical image image.
제 1항에 있어서,
상기 개인 식별 정보는,
얼굴 전체, 눈, 코, 입, 귀, 눈썹, 뺨, 턱과 같은 신체 특정 부위 객체 정보와 문신, 시계, 이름표와 같은 특정 개인 인지 객체 정보인 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The personally identifiable information is
Healthcare using de-identification standard DB, characterized in that it includes object information on specific parts of the body such as the entire face, eyes, nose, mouth, ears, eyebrows, cheeks, and chin, and specific personal recognition object information such as tattoos, watches, and name tags Image de-identification device.
제 1항에 있어서,
상기 개인식별정보검출부(200)는,
인체의 특징점들로 분석된 각 부위별 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 결과와 비교하여 개인 식별 정보의 종류와 영역을 검출하는 제1개인식별종류검출모듈(210);
상기 제1개인식별종류검출모듈에 의해 검출되지 않은 개인 식별 정보의 종류일 경우에 비표준 종류로 정의하고, 해당 영역을 검출하는 제2개인식별종류검출모듈(220);을 포함하는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The personal identification information detection unit 200,
a first personal identification type detection module 210 for detecting the type and area of personal identification information by comparing it with the artificial intelligence learning result based on the shape information for each part analyzed with the characteristic points of the human body;
and a second personal identification type detection module 220 for defining a non-standard type when the type of personal identification information not detected by the first personal identification type detection module and detecting the corresponding area; Healthcare image de-identification device using de-identification standard DB.
제 1항에 있어서,
상기 질환영역검출부(300)는,
질환 형상 정보를 기반으로 인공지능 학습한 결과와 비교하여 질환의 종류와 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The disease region detection unit 300,
A health care image de-identification device using a de-identification standard DB, characterized in that it detects the type and area of a disease by comparing it with the result of artificial intelligence learning based on disease shape information
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 비식별화처리부(400)는,
상기 표준이미지판단모듈(410)에 의해 판단 결과, 비식별화표준DB(700)에 저장된 정보가 아닐 경우, 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역의 이미지를 획득된 영상 이미지로부터 추출 획득하기 위한 제2 질환영역획득모듈(450);
획득된 영상 이미지에서 질환영역검출부(300)가 검출한 질환 영역을 제거하고, 제거된 질환 영역의 색을 주변 색과 동일한 색으로 변환시키기 위한 질환영역색변환모듈(460);
질환 영역의 색이 주변 색으로 변경된 획득된 영상 이미지상 개인식별정보검출부(200)가 검출한 개인 식별 정보의 영역을 모자이크 처리하여 제2 대체 이미지를 생성하는 모자이크처리모듈(470);
상기 제2 질환영역획득모듈(450)에 의해 추출 획득된 질환 영역의 이미지를 모자이크처리모듈(470)이 생성한 제2 대체 이미지상 해당 질환 영역에 삽입하여 비식별화 처리한 영상 이미지를 생성하는 제2 비식별화처리모듈(480);을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The de-identification processing unit 400,
As a result of determination by the standard image determination module 410, if it is not the information stored in the non-identification standard DB 700, the image of the disease region detected by the disease region detection unit 300 is extracted and obtained from the acquired image image a second disease region acquisition module 450 for;
a disease region color conversion module 460 for removing the disease region detected by the disease region detection unit 300 from the acquired image image and converting the color of the removed disease region into the same color as the surrounding color;
Mosaic processing module 470 for generating a second replacement image by mosaic processing the area of the personal identification information detected by the personal identification information detection unit 200 on the acquired image image in which the color of the disease region is changed to the surrounding color;
The image of the disease region extracted and acquired by the second disease region acquisition module 450 is inserted into the disease region in the second replacement image generated by the mosaic processing module 470 to generate a de-identified image image. A health care image de-identification device using a de-identification standard DB, characterized in that it further comprises a second de-identification processing module (480).
제 1항에 있어서,
상기 표준영상대체모듈(430)은,
비식별화표준DB(700)에서 표준 이미지 추출 시, 얼굴 인식 알고리즘을 적용하여 개인 식별 정보의 종류에 해당하는 이미지와 일정 확률 이상의 매칭율을 보이는 표준 이미지를 추출하는 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The standard image replacement module 430,
When the standard image is extracted from the de-identification standard DB (700), the de-identification standard characterized in that the image corresponding to the type of personal identification information and the standard image showing a matching rate of more than a certain probability are extracted by applying a face recognition algorithm Healthcare image de-identification device using DB.
제 1항에 있어서,
상기 의료DB(600)는,
PACS(Picture Archiving and Communication System), EMR(Electronic Medical Record), PHR(Personal Health Record), RIS(Radiology Information System) 중 적어도 어느 하나이거나 이와 연결 가능한 클라우드 서버인 것을 특징으로 하는 비식별화표준DB를 이용한 헬스케어 영상 비식별화 장치.
The method of claim 1,
The medical DB 600,
At least one of PACS (Picture Archiving and Communication System), EMR (Electronic Medical Record), PHR (Personal Health Record), RIS (Radiology Information System), or a cloud server that can be connected thereto. Health care image de-identification device used.
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