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안구질환 진행상황에서 시력 및 시야를 예측하는 장치에 있어서,안질환 환자의 안구 빛간섭광학단층촬영(optical coherence tomography, OCT) 사진을 등록하는 제1단계;상기 안구 빛간섭광학단층촬영 사진에서 무혈관지대(FAZ), 원형도(circularity) 및 주변혈관밀도(PIZ density)를 출력하는 제2단계;상기 안질환 환자 정보 및 검사날짜를 등록하는 제3단계;상기 안질환 환자의 안구 빛간섭광학단층촬영(OCT) 사진 자료를 분석하는 제4단계;상기 안질환 환자의 시야지수(VFI)를 저장하는 제5단계;상기 시야지수(VFI)와 신규로 상기 제1단계 내지 4단계를 통해 등록된 시야지수(VFI)의 변화율을 계산하는 제6단계; 상기 시야지수(VFI)의 변화율에 비례한 변화 정도를 예측하여 혈관지수(angio index)를 계산하는 제7단계;를 포함하여 구성되는 OCT 촬영 결과 학습을 통한 시력, 시야 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 안질환 환자의 안구 빛간섭광학단층촬영(OCT) 사진 자료 분석은 상기 무혈관지대(FAZ)의 정확도를 판단하는 것으로, 상기 무혈관지대(FAZ)가 정확하지 않다고 판단될 경우 사용자가 상기 무혈관지대(FAZ)를 지정할 수 있도록 구비된 OCT 촬영 결과 학습을 통한 시력, 시야 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 혈관지수(angio index)는,무혈관지대(FAZ) 면적 변화량, 주변혈관밀도(PIZ) 면적 변화량 및 원형도(circularity) 변화량에 의해 계산하는 것을 특징으로 하는 OCT 촬영 결과 학습을 통한 시력, 시야 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 혈관지수(angio index)는,W1*(주변혈관밀도 면적-무혈관지대 면적)+W2*원형도+W3*주변혈관밀도 면적으로 계산하며, 상기 W1, W2 내지 W3은 가중치 값인 것을 특징으로 하는 OCT 촬영 결과 학습을 통한 시력, 시야 예측 장치
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제 1항 또는 제2항 중 어느 한 항에 있어서,상기 무혈관지대(FAZ)가 정확하지 않다고 판단될 경우 사용자가 상기 무혈관지대(FAZ)를 지정하게 되면, 신규로 상기 제1단계 내지 4단계를 통해 등록되는 안구 빛간섭광학단층촬영(OCT) 사진 자료는 상기 사용자에 의해 지정된 무혈관지대(FAZ)로 인식되는 것을 특징으로 하는 OCT 촬영 결과 학습을 통한 시력, 시야 예측 장치
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