WO2019221586A1 - Système et procédé de gestion d'image médicale, et support d'enregistrement lisible par ordinateur - Google Patents

Système et procédé de gestion d'image médicale, et support d'enregistrement lisible par ordinateur Download PDF

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WO2019221586A1
WO2019221586A1 PCT/KR2019/095016 KR2019095016W WO2019221586A1 WO 2019221586 A1 WO2019221586 A1 WO 2019221586A1 KR 2019095016 W KR2019095016 W KR 2019095016W WO 2019221586 A1 WO2019221586 A1 WO 2019221586A1
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심우현
박범우
박채리
Original Assignee
재단법인 아산사회복지재단
울산대학교 산학협력단
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    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41—Medical

Definitions

  • An object of the present invention is to provide a medical image management system, a method and a computer-readable recording medium capable of quickly and accurately determining the type and quality of medical images.
  • the database may include information about a result of learning brightness contrast according to a plurality of medical image capturing techniques and a result of learning whether noise is included in the medical image and characteristics of the noise.
  • the de-identification unit may perform irreversible data conversion for the eyes, nose, and mouth.
  • irreversible data transformation may be performed on the eyes, nose, and mouth.
  • FIG. 1 is a view schematically showing the configuration of a medical image management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart schematically illustrating a medical image management method according to another exemplary embodiment of the present invention.
  • the information about the characteristics of the medical image may include information about a method of obtaining an image such as whether the medical image is an MRI image, which is a CT image, and information about a situation or condition in which the medical image is obtained.
  • the purpose of the study may vary and the body parts of the study may vary.
  • the client may request a medical image of at least one of eyes, nose and mouth.
  • the patient may be identified through the 3D medical image, and even if the 2D medical image is provided, the 3D image may be generated by combining the patient information. Can be.
  • the medical image that has been de-identified according to the client's request may be a 3D image as shown in FIG. 6, but the information provided to the client may be a 2D image as shown in FIG. 3. Therefore, the client may utilize the provided 2D image according to the necessary purpose, but even if the 3D image is generated by using the 2D image, the client cannot obtain information enough to identify the individual patient.
  • the size of the matrix corresponding to the source pixel and the convolution kernel can be variously determined, and is not necessarily limited to 3x3 as shown in FIG.
  • the weights of the elements of the convolution kernel are not limited to the values shown in FIG. 7, and thus the degree of de-identification can be controlled by adjusting the kernel size and the kernel weight.
  • FIG. 9 illustrates the medical image type learning step S11, the noise learning step S12, and the header information learning step S13, but the sequence shown in FIG. 8 is not necessarily required. Regardless of the type, noise and header information may be learned.
  • the present invention can be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like.

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Abstract

L'invention concerne un système et un procédé de gestion d'image médicale, ainsi qu'un support d'enregistrement lisible par ordinateur. Selon un mode de réalisation de l'invention, le système de gestion d'image médicale comprend : une base de données contenant des informations sur les caractéristiques d'une image médicale et les caractéristiques d'artéfacts contenues dans l'image médicale ; une unité de réception d'image permettant de recevoir une image médicale ; une unité de classification d'image permettant de déterminer le type de l'image médicale reçue à l'aide des informations sur les caractéristiques de l'image médicale stockées dans la base de données ; et une unité de détermination de qualité permettant de déterminer la qualité de l'image médicale reçue à l'aide des informations sur les caractéristiques des artéfacts stockés dans la base de données.
PCT/KR2019/095016 2018-05-16 2019-05-16 Système et procédé de gestion d'image médicale, et support d'enregistrement lisible par ordinateur WO2019221586A1 (fr)

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