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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정재성 (경기도의료원) 이창훈 (한경대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제12권 제5호
발행연도
2012.1
수록면
39 - 54 (16page)

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오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
#Compression #RLE #Brain CT #Medical #Bilateral

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The Society for Medical Imaging Informatics / 2008 / Medical Imaging Informatics / Chung-Gu Press google schola Korean Hospital Association / 2011 / The 3rd Development Forum for Hospital Informationization Cooperation and Exchange / KimKoo Museum and Library, Korean Hospital Association google schola J. S. Park / 2002 / Region-Growing Segmentation Algorithm for Rossless Image Compression to High-Resolution Medical Image / Journal of the Institute of Signal Processing and Systems 3(1):33~40 google schola Healthcare Korea Forum / 2011 / The 11st Healthcare Korea Forum Conference google schola DICOM Standards Committee / 2009 / Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) - Part 5: Data Structures and Encoding / PS 3.5-2009, National Electrical Manufacturers Association google schola

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