| 요약 |
본 발명은 치매 진단을 위한 PET(양전자방출단층촬영)영상 분석 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 뇌의 축상면을 단층으로 촬영한 PET영상으로 구한 축상면 영상으로부터 시상면(sagittal plane)과 관상면(coronal plane) 영상을 자동으로 생성한 후, 이들 3 가지 단면 영상에 인공지능 학습 결과를 활용하여 치매에 대하여 정상, 초기, 중기, 말기 또는 정상, 치매 초기, 치매 단계를 자동으로 분류하여 분석할 수 있는 치매 진단 및 예측을 위한 심층학습 기반 PET 영상 분석 방법에 관한 것이다. 본 발명은 뇌의 축상면을 단층으로 촬영하여 복수개의 축상면 영상을 생성한 후, 복수개의 상기 축상면 영상에 대하여 영상 내삽(image interpolation)을 수행하여 3차원 모델을 생성하고, 상기 3차원 모델의 시상면과 관상면에 대하여 일정한 편 간격으로 표본화(sampling)하여 복수개의 시상면 영상과 복수개의 관상면 영상을 생성하고 기계학습 방법을 이용하여 학습을 수행하고, 학습의 결과를 이용하여 치매의 정도를 추론하는 과정을 수행하는 치매 진단을 수행하는 추론기를 구비하는 PET영상 분석 방법으로서, 복수개로 이루어진 소정의 축상면 영상을 제공하는 단계; 3차원 모델 생성기를 이용하여 상기 소정의 축상면 영상을 기초로 복수개로 이루어진 소정의 시상면 영상 및 관상면 영상을 각각 생성하는 단계; 상기 소정의 축상면 영상, 상기 소정의 시상면 영상, 및 상기 소정의 관상면 영상을 축상면 추론기, 시상면 추론기, 관상면 추론기에 제공하고 상기 축상면 추론기, 시상면 추론기, 및 관상면 추론기의 결과를 선택기에 입력하여 치매 진단을 수행하는 단계를 구비하며, 상기 축상면 영상에 대하여 정상, 초기, 치매 출력값을 , , 으로 각각 정의하고, 상기 시상면 영상에 대하여 정상, 초기, 치매 출력값을 , , 로 각각 정의하고, 상기 관상면 영상에 대하여 정상, 초기, 치매 출력값을 , , 로 각각 정의하는 경우, 상기 축상면 영상, 상기 시상면 영상, 및 상기 관상면 영상 각각의 출력값에 대하여 평균값을 아래의 식 (1), (2), (3) 같이 계산하고, (1) (2) (3) 아래의 식 (4)와 같은 기준으로 진단 결과를 산출하며, (4) 여기서, 는 최종 진단결과로써 0 이면 정상, 1 이면 초기, 2 이면 치매로 분류된다. max()는 원소 중에서 최대값인 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따른 치매 진단 및 예측을 위한 심층학습 기반 PET 영상 분석 방법을 실시하는 경우 단순히 뇌의 특정 영상만에 기초한 종래의 진단 방법과 대비하여 보다 입체적이고 정밀한 치매 진단이 가능하다는 이점이 있다.
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