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골밀도 추정 장치가 CT(Computed tomography, 컴퓨터 단층촬영) 영상을 이용하여 골밀도를 추정하는 방법에 있어서, 상기 골밀도 추정 장치는 입력부 및 상기 입력부에 연동되는 프로세서를 포함하되, 상기 방법은, 상기 골밀도 추정 장치의 상기 입력부가, 상기 CT 영상을 획득하는 입력 단계로서, 상기 CT 영상은 복부 CT 영상인, 단계; 및상기 골밀도 추정 장치의 상기 프로세서가, 상기 입력부에 의하여 획득된 상기 CT 영상의 대상 환자에 대한 골밀도 추정 값을 딥 러닝(Deep learning) 알고리즘에 기반하여 생성하는 분석 단계를 포함하고,상기 프로세서에 의하여 실행되는 상기 딥 러닝 알고리즘은, 학습용 CT 영상 및 상기 학습용 CT 영상에 대응하는 골밀도 검사 값을 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 골밀도의 추정을 위한 특징들의 학습이 수행되며, 상기 분석 단계는, 상기 프로세서가, 상기 CT 영상을 이루는 다수의 개별 영상 중에서 골밀도 추정 값 생성에 이용되는 분석 대상 영상을 결정하는 단계를 포함하되, 상기 분석 대상 영상은 뼈 부분이 포함된 영상을 선택하는 기 설정된 수식 또는 상기 뼈 부분의 형태를 인식하는, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 알고리즘에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 골밀도 추정 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서가, 상기 골밀도 추정 값과 상기 환자의 인종, 성별, 몸무게 및 연령 중 적어도 하나에 기반하여 골다공증의 위험도를 산출하는 단계를 더 포함하는 골밀도 추정 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 골밀도 추정 장치는, PACS(Picture Archiving and Communication System), EMR(Electronic Medical Record) 및 웹조회 시스템 중 적어도 하나와 연동되는 통신부를 더 포함하고, 상기 프로세서가, 상기 골밀도 추정 값과 상기 환자의 인종, 성별, 몸무게 및 연령 중 적어도 하나에 기반하여 골다공증의 위험도를 산출하는 단계;상기 프로세서가, 상기 골밀도 추정 값 또는 상기 골다공증의 위험도를 이용하여 보고 데이터를 생성하는 단계; 및상기 통신부가, 상기 프로세서에 의하여 생성된 상기 보고 데이터를 상기 PACS, 상기 EMR 및 상기 웹조회 시스템 중 적어도 하나로 전송하는 단계를 더 포함하는 골밀도 추정 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 상기 딥 러닝 알고리즘은,상기 학습용 CT 영상 중 선택된 일부 영상과 상기 일부 영상에 대응하는 골밀도 검사 값의 상관관계를 분석하여 학습을 수행하고,상기 학습용 CT 영상 중 선택되지 않은 나머지 영상의 골밀도 추정 값을 생성하고, 상기 골밀도 추정 값과 상기 나머지 영상에 대응하는 골밀도 검사 값을 비교하여 상기 딥 러닝 알고리즘의 정확도를 판단하는 골밀도 추정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서에 의하여 실행되는 상기 딥 러닝 알고리즘은 상기 학습용 CT 영상을 변조시켜 생성한 변조 영상을 이용하여 학습을 수행하는 골밀도 추정 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 골밀도 추정 장치는, DICOM서버와 연동되는 통신부를 더 포함하고, 상기 입력 단계는,상기 골밀도 추정 장치의 상기 통신부가, 상기 DICOM서버로부터 상기 CT 영상을 수신하는 단계를 더 포함하는 골밀도 추정 방법
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제 1항에 있어서, 상기 골밀도 추정 장치는, PACS(Picture Archiving and Communication System)와 연동되는 통신부를 더 포함하고, 상기 입력 단계는,상기 CT 영상이 DICOM서버로부터 상기 PACS에 전송된 상태에서, 상기 골밀도 추정 장치의 상기 통신부가, 상기 CT 영상에 대한 요청 신호를 상기 PACS로 전송하는 단계; 및상기 골밀도 추정 장치의 상기 통신부가, 상기 요청 신호에 따른 상기 CT 영상을 상기 PACS로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 골밀도 추정 방법
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CT(Computed tomography, 컴퓨터 단층촬영) 영상을 이용하여 골밀도를 추정하는 골밀도 추정 장치에 있어서, 상기 CT 영상을 획득하는 입력부로서, 상기 CT 영상은 복부 CT 영상인, 입력부; 및상기 CT 영상의 대상 환자에 대한 골밀도 추정 값을 딥 러닝(Deep learning) 알고리즘에 기반하여 생성하는 프로세서를 포함하고,상기 딥 러닝 알고리즘은, 학습용 CT 영상 및 상기 학습용 CT 영상에 대응하는 골밀도 검사 값을 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 골밀도의 추정을 위한 특징들의 학습이 수행되며, 상기 프로세서는 상기 CT 영상을 이루는 다수의 개별 영상 중에서 골밀도 추정 값 생성에 이용되는 분석 대상 영상을 결정하고, 상기 분석 대상 영상은 뼈 부분이 포함된 영상을 선택하는 기 설정된 수식 또는 상기 뼈 부분의 형태를 인식하는 알고리즘에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 골밀도 추정 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 골밀도 추정 값과 상기 환자의 인종, 성별, 몸무게 및 연령 중 적어도 하나에 기반하여 골다공증의 위험도를 산출하는 골밀도 추정 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 골밀도 추정 값과 상기 환자의 인종, 성별, 몸무게 및 연령 중 적어도 하나에 기반하여 골다공증의 위험도를 산출하고, 상기 골밀도 추정 값 또는 상기 골다공증의 위험도를 이용하여 보고 데이터를 생성하며, 상기 보고 데이터를 PACS(Picture Archiving and Communication System), EMR(Electronic Medical Record) 및 웹조회 시스템 중 적어도 하나로 전송하는 통신부를 더 포함하는 골밀도 추정 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 딥 러닝 알고리즘은,상기 학습용 CT영상 중 선택된 일부 영상과 상기 일부 영상에 대응하는 골밀도 검사 값의 상관관계를 분석하여 학습을 수행하고,상기 학습용 CT영상 중 선택되지 않은 나머지 영상의 골밀도 추정 값을 생성하고, 상기 골밀도 추정 값과 상기 나머지 영상에 대응하는 골밀도 검사 값을 비교하여 상기 딥 러닝 알고리즘의 정확도를 판단하는 골밀도 추정 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 딥 러닝 알고리즘은 상기 학습용 CT 영상을 변조시켜 생성한 변조 영상을 이용하여 학습을 수행하는 골밀도 추정 장치
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제 9 항에 있어서, DICOM서버로부터 상기 CT 영상을 수신하는 통신부를 더 포함하는 골밀도 추정 장치
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제 9항에 있어서, 상기 CT 영상에 대한 요청 신호를 PACS로 전송하고, 상기 요청 신호에 따른 상기 CT 영상을 상기 PACS로부터 수신하는 통신부를 더 포함하는 골밀도 추정 장치
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