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하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 환자의 종양 부분을 촬영한 종양 촬영 영상을 획득하는 영상 획득부;제1 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 GGO(Ground Glass Opacity) 부분의 경계를 검출하는 제1 경계 검출부;제2 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 솔리드(Solid) 부분의 경계를 검출하는 제2 경계 검출부; 및상기 검출된 GGO 부분의 경계를 기반으로 상기 GGO 부분의 크기를 측정하고, 상기 검출된 솔리드 부분의 경계를 기반으로 상기 솔리드 부분의 크기를 측정하는 크기 측정부를 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 제1 경계 검출부는, 상기 종양 촬영 영상을 기 설정된 제1 하운스필드 단위 레인지를 가지는 제1 윈도우를 통해 영상 변환하여 GGO 포션 영상을 생성하는 제1 영상 변환부; 및상기 GGO 포션 영상을 입력 받아 상기 GGO 포션 영상에서 GGO 부분의 경계를 검출하는 제1 딥러닝부를 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 제1 윈도우는, 하운스필드 단위의 기 설정된 제1 윈도우 레벨을 기준으로 기 설정된 제1 윈도우 폭을 가지도록 마련되는, 컴퓨팅 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 생성된 GGO 포션 영상을 기 설정된 사이즈로 리사이징하고, 리사이징된 GGO 포션 영상을 상기 제1 딥러닝부로 전달하는 제1 영상 리사이징부를 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 제1 딥러닝부는, GGO 포션 영상이 입력되는 경우, 입력된 GGO 포션 영상에서 GGO 부분의 경계를 검출하여 출력하도록 학습된 합성곱 신경망(CNN : Convolution Neural Network)을 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 2에 있어서, 상기 제2 경계 검출부는, 상기 종양 촬영 영상을 기 설정된 제2 하운스필드 단위 레인지를 가지는 제2 윈도우를 통해 영상 변환하여 솔리드 포션 영상을 생성하는 제2 영상 변환부; 및상기 솔리드 포션 영상 및 상기 GGO 부분의 경계 정보를 입력 받아 상기 솔리드 포션 영상에서 솔리드 부분의 경계를 검출하는 제2 딥러닝부를 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 6에 있어서, 상기 제2 윈도우는, 상기 제1 윈도우 레벨 보다 하운스필드 단위 값이 높은 제2 윈도우 레벨을 기준으로 상기 제1 윈도우 폭보다 좁은 범위의 제2 윈도우 폭을 가지도록 마련되는, 컴퓨팅 장치
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청구항 6에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 생성된 솔리드 포션 영상을 기 설정된 사이즈로 리사이징하고, 리사이징 된 솔리드 포션 영상을 상기 제2 딥러닝부로 전달하는 제2 영상 리사이징부를 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 6에 있어서, 상기 제2 딥러닝부는, 솔리드 포션 영상 및 GGO 부분의 경계 정보가 입력되는 경우, 입력된 솔리드 포션 영상에서 솔리드 부분의 경계를 검출하여 출력하도록 학습된 합성곱 신경망(CNN : Convolution Neural Network)을 포함하는, 컴퓨팅 장치
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하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 환자의 종양 부분을 촬영한 종양 촬영 영상을 획득하는 단계;제1 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 GGO(Ground Glass Opacity) 부분의 경계를 검출하는 단계;제2 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 솔리드(Solid) 부분의 경계를 검출하는 단계; 상기 검출된 GGO 부분의 경계를 기반으로 상기 GGO 부분의 크기를 측정하는 단계; 및상기 검출된 솔리드 부분의 경계를 기반으로 상기 솔리드 부분의 크기를 측정하는 단계를 포함하는, 폐암 종양 크기 측정 방법
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비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들을 갖는 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금, 환자의 종양 부분을 촬영한 종양 촬영 영상을 획득하고, 제1 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 GGO(Ground Glass Opacity) 부분의 경계를 검출하고, 제2 딥러닝 모듈을 통해 상기 종양 촬영 영상에서 솔리드(Solid) 부분의 경계를 검출하고, 상기 검출된 GGO 부분의 경계를 기반으로 상기 GGO 부분의 크기를 측정하고, 그리고상기 검출된 솔리드 부분의 경계를 기반으로 상기 솔리드 부분의 크기를 측정하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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