| 1 |
1
골밀도 점수 및 상기 골밀도 점수에 따른 골밀도 정도에 대한 골밀도 정보를 가진 치과방사선사진이 골밀도 학습데이터로 입력되고, 상기 골밀도 학습데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해, 턱관절의 골밀도가 딥러닝되어, 골밀도 예측모델이 생성되는 골밀도 학습부; 및미판독 치과방사선사진이 입력되고, 상기 골밀도 예측모델을 통해, 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 상기 골밀도 점수와 상기 골밀도 정도가 예측되는 미판독사진 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 설골그림자 부위가 지정된 치과방사선사진이 제1 학습데이터로 입력되고, 상기 제1 학습데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해, 설골그림자 처리모델이 생성되는 설골그림자 학습부; 및 하악골 하연 윤곽선이 지정된 치과방사선사진이 제2 학습데이터로 입력되고, 상기 제2 학습데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해, 하악골 하연 윤곽선 검출모델이 생성되는 윤곽선 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서, 상기 미판독사진 평가부는, 상기 설골그림자 처리모델을 통해 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 상기 설골그림자를 제거하는 설골그림자 처리부; 상기 윤곽선 검출모델을 통해 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 하악골 하연의 윤곽선을 검출하는 윤곽선 검출부; 상기 미판독 치과방사선사진에서 기설정된 검출부위 인식 알고리즘을 통해, 상기 하악골 하연의 윤곽선에서, 전악각 함요와 턱끝결절 사이의 영역을 검출부위로 인식하여, 상기 검출부위에 대한 판독용 검출이미지를 생성하는 이미지 전처리부; 및 상기 골밀도 예측모델을 통해, 상기 판독용 검출이미지로부터 상기 골밀도 점수와, 상기 골밀도 점수에 따른 골밀도 정도가 예측되는 골밀도 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서, 상기 이미지 전처리부는, 상기 기설정된 검출부위 인식 알고리즘을 통해, 상기 미판독 치과방사선사진 상의 상기 전악각 함요와 상기 턱끝 결절 사이의 상기 하악골 하연의 곡면 전체를 폭(W)으로 하고, 상기 미판독 치과방사선사진의 전체 높이(H)의 기설정된 비율을 높이로 하여, 상기 전악각 함요 및 상기 턱끝 결절이 포함된 영역을 상기 검출부위로 인식하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 5 |
5
제 3 항에 있어서,상기 이미지 전처리부는, 기설정된 이미지 처리 알고리즘에 따라, 상기 검출부위에 대한 노이즈 제거 및 선명화 처리를 통해 상기 판독용 검출이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 6 |
6
제 3 항에 있어서, 상기 골밀도 예측부는 기설정된 골밀도 분류 알고리즘을 통해, 상기 골밀도 점수가 -1
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서, 상기 골밀도 학습부는 상기 미판독사진 평가부의 출력데이터인 상기 골밀도 점수 및 상기 골밀도 정도가 예측된 치과방사선사진을 상기 골밀도 학습데이터로 학습하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 시스템
|
| 8 |
8
(A) 골밀도 점수 및 상기 골밀도 점수에 따른 골밀도 정도에 대한 골밀도 정보를 가진 치과방사선사진을 골밀도 학습데이터로 이용하여, 턱관절의 골밀도가 딥러닝되어, 골밀도 예측모델이 생성되는 단계;(B) 미판독 치과방사선사진이 입력되는 단계; 및 (C) 상기 골밀도 예측모델을 기초하여, 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 골밀도 점수와, 상기 골밀도 점수에 따른 골밀도 정도가 예측되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
| 9 |
9
제 8 항에 있어서, 상기 (A) 단계는, (A1) 설골그림자 부위가 지정된 치과방사선사진이 제1 학습데이터로 입력되고, 상기 제1 학습데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해, 설골그림자 처리모델이 생성되는 단계; 및 (A2) 하악골 하연 윤곽선이 지정된 치과방사선사진이 제2 학습데이터로 입력되고, 상기 제2 학습데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해, 하악골 하연 윤곽선 검출모델이 생성되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
| 10 |
10
제 9 항에 있어서, 상기 (C) 단계는, (C1) 상기 설골그림자 처리모델을 통해 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 상기 설골그림자가 제거되는 단계; (C2) 상기 윤곽선 검출모델을 통해 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 하악골 하연의 윤곽선을 검출하는 단계; (C3) 기설정된 검출부위 인식 알고리즘을 통해, 상기 미판독 치과방사선사진으로부터 상기 하악골 하연에서 전악각 함요와 턱끝결절이 포함된 영역을 검출부위로 인식하여, 상기 검출부위에 대한 판독용 검출이미지가 생성되는 단계; 및 (C4) 상기 골밀도 예측모델을 통해, 상기 판독용 검출이미지로부터 상기 골밀도 점수와 상기 골밀도 정도가 예측되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
| 11 |
11
제 9 항에 있어서,상기 (C3) 단계는, 상기 기설정된 검출부위 인식 알고리즘을 통해, 상기 미판독 치과방사선사진 상의 상기 전악각 함요와 상기 턱끝 결절 사이의 상기 하악골 하연의 곡면 전체를 폭(W)으로 하고, 상기 미판독 치과방사선사진의 전체 높이(H)의 기설정된 비율을 높이로 하여, 상기 전악각 함요 및 상기 턱끝 결절이 포함된 영역을 상기 검출부위로 인식하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
| 12 |
12
제 9 항에 있어서, 상기 (C3) 단계는, 기설정된 이미지 처리 알고리즘을 통해, 상기 검출부위에 대한 노이즈 제거 및 선명화 처리를 통해 상기 판독용 검출이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
| 13 |
13
제 9 항에 있어서, 상기 (C4) 단계는, 기설정된 골밀도 분류 알고리즘을 통해,상기 골밀도 점수가 -1
|
| 14 |
14
제 8 항에 있어서, 상기 (C) 단계 후, 상기 골밀도 예측모델에 따라 상기 골밀도 점수 및 상기 골밀도 정도가 예측된 치과방사선사진이 상기 골밀도 학습데이터로 학습되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 치과방사선사진을 이용한 골밀도 예측 방법
|
