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.
