$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

의료 영상 빅데이터화를 위한 안면 생김새 포함 개인정보 비식별화 기법 연구 개발
Development of an imaging-anonymization technique for “big data” medical imaging research 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 울산대학교
University of Ulsan
연구책임자 심우현
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-06
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100012283
과제고유번호 1345314370
사업명 개인기초연구(교육부)(R&D)
DB 구축일자 2021-08-14
키워드 4차 산업혁명 선도.빅데이터.개인 정보 보호.의료영상.

초록

□ 연구개요
● 의료 영상(CT, MRI 등) 내 개인 식별정보(얼굴 모양/생김새, 이름, 나이 등)를 자동 제거하는 기술을 연구 개발해 의료 빅데이터 시대를 선도 할 수 있는 데이터 공유 기반 기술을 확보한다.
● 특히, 현재까지 개인정보 처리 기술에서 고려되지 않았던, 영상 내 얼굴 모양 및 생김새를 비식별화하는 기술을 중점 개발하고, Open source로 공개 배포함으로 국내외 의료 기관, 연구소, 대학, 기업 등에서 의료 빅데이터 연구 시 활용될 수 있게 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1.

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
  • 1.1 연구 최종 목표 ... 3
  • 1.2 연구의 필요성 ... 3
  • 1. 3 연구 범위 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
  • 2.1 연구 수행 내용 ... 5
  • 2.2 연구 결과 ... 5
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
  • 3. 1 비식별된 의료 영상의 높은 가치 ... 8
  • 3. 2 의료 영상 비식별 정보 기술을 선도, 4차 산업 혁명 선도 ... 9
  • 3. 3 환자 중심 데이터베이스 구축 및 open database 의 중요성 ... 9
  • 4. 참고문헌 ... 9
  • 5. 연구성과 ... 10
  • 끝페이지 ... 15

참고문헌 (25)

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로