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Constructing De-identified Brain Model using Deformable Registration
Ruoyu Du(두약유),Hyo Jong Lee(이효종) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.4
자기공명영상(Magnetic Resonance Image)의 3차원 구성은 두뇌 연구에 관한 임상 진단과 적용 연구분야 모두에서 필수적인 과정이다. 그러나, 이와 같은 3차원 영상의 구성에 따른 문제로는 환자의 신원이 노출될 수 있다는 것이다. 미국의 경우 1996년에 제정된 건강보험의 이동과 회계에 관한 법(HIPAA)의 개인정보 보호법에 의하여 환자들의 신원이 밝혀질 수 있는 개인정보는 연구목적으로 사용될 수 없으며, 이러한 정보가 제거된(de-identification)후에만 가능하도록 하였다. 이와 같은 환자의 신원 노출문제를 해결하기 위하여 기존 연구에서 활용된 자기공명영상 저장소의 데이터에 변형 정합기법을 적용하였다. 얼굴정보가 노출되는 MR 영상의 특징점들을 익명의 얼굴로 대체하여 신원을 은닉시키는 두뇌 형성 모델 알고리즘을 제안하였다. Three-dimensional (3-D) reconstruction of magnetic resonance (MR) brain imaging study is a routine component of both clinical practice and translational research. A problem of such reconstructions is the creation of a potentially recognizable face. The Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) Privacy Rule requires that individually identifiable health information may not be used for research unless identifiers that may be associated with the health information are removed (de-identification). In this paper, to address this problem, MR images were selected from existing research repositories and a deformable registration has been applied to those MR images. The algorithm of de-identified brain construction model is proposed to substitute the facial features of identifiable MR images with an anonymous face.
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이효종(Hyo Jong Lee),두약유(Ruoyu Du) 대한전자공학회 2012 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.49 No.1
현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다. The current defacing method for keeping an anonymity of brain images damages the integrity of a precise brain analysis due to over removal, although it maintains the patients' privacy. A novel method has been developed to create an anonymous face model while keeping the voxel values of an image exactly the same as that of the original one. The method contains two steps: construction of a mockup brain template from ten normalized brain images and a substitution of the mockup brain to the brain image. A level set segmentation algorithm is applied to segment a scalp-skull apart from the whole brain volume. The segmented mockup brain is coregistered and normalized to the subject brain image to create an anonymous face model. The validity of this modification is tested through comparing the intensity of voxels inside a brain area from the mockup brain with the original brain image. The result shows that the intensity of voxels inside from the mockup brain is same as ones from an original brain image, while its anonymity is guaranteed.
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