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타겟 환자의 혈관 영역 중 시술 대상이 되는 영역을 관심 영역으로 설정하고, 상기 관심 영역에 대한 시술 전 IVUS 영상인 제1 IVUS 영상을 획득하는 단계;상기 제1 IVUS 영상에 대하여 미리 정해진 간격으로 분할된 복수의 제1 IVUS 단면 영상을 획득하는 단계;상기 타겟 환자에 대한 시술 정보에 관한 특징 정보를 추출하는 단계;상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상에 대하여 혈관 경계 및 내벽 경계가 구분된 마스크 이미지 정보를 획득하는 단계; 및상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상, 상기 특징 정보 및 상기 마스크 이미지 정보를 인공지능 모델에 입력하여 상기 타겟 환자의 시술 후 스텐트 면적을 포함하는 스텐트 시술 경과를 예측하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법은,환자의 임상적(clinical) 특징을 획득하는 단계;를 더 포함하고, 상기 스텐트 시술 경과를 예측하는 단계는 상기 인공지능 모델에 상기 임상적 특징을 함께 입력하여 상기 시술 후 스텐트 면적을 예측하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 스텐트 시술 경과를 예측하는 단계는,상기 타겟 환자의 시술 후 스텐트 면적을 산출하는 단계; 및상기 시술 후 스텐트 면적과 미리 설정된 기준치를 비교하여 상기 스텐트의 불완전 확장 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제3항에 있어서,상기 스텐트 시술 경과를 예측하는 단계는,상기 시술 후 스텐트 면적 및 상기 불완전 확장 여부에 기초하여 상기 타겟 환자에 대한 스텐트 시술 수행 여부에 관한 치료 기법을 결정하는 단계를 포함하되,상기 치료 기법을 결정하는 단계는, 수행으로 결정된 경우 스텐트의 직경, 길이 및 스텐트 풍선압을 포함하는 스텐트 가이드 정보를 출력하고, 미수행으로 결정된 경우 스텐트 시술과 다른 시술법을 출력하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 기반의 스텐트 예측 방법은, 상기 인공지능 모델을 복수의 기 환자의 제1 가공 IVUS 영상을 학습 데이터로 학습시키는 단계를 포함하고, 상기 제1 가공 IVUS 영상은,복수의 기 환자의 시술 전 IVUS 영상인 제1 기준 IVUS 영상에 대하여 상기 복수의 기 환자의 시술 후 IVUS 영상인 제2 기준 IVUS 영상을 정합하는 단계;상기 제1 기준 IVUS 영상에 대하여 상기 제2 기준 IVUS 영상의 스텐트 면적 값으로 레이블링하는 단계;에 의해 획득되는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 학습시키는 단계는,상기 제1 가공 IVUS 영상 및 상기 복수의 기 환자의 스텐트 시술 정보를 기초로 상기 스텐트 시술 정보에 관한 기준 특징 정보를 추출하는 단계;상기 제1 기준 IVUS 영상 및 상기 제1 가공 IVUS 영상 중 적어도 하나를 기초로 혈관 경계 및 내벽 경계가 구분된 기준 마스크 이미지 정보를 획득하는 단계; 및상기 기준 특징 정보 및 상기 기준 마스크 이미지 정보를 함께 학습 데이터로 하여 상기 인공지능 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 방법
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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타겟 환자의 혈관 영역 중 시술 대상이 되는 영역을 관심 영역에 대한 시술 전 IVUS 영상인 제1 IVUS 영상을 획득하고, 상기 제1 IVUS 영상에 대하여 미리 정해진 간격으로 분할된 복수의 제1 IVUS 단면 영상을 획득하는 영상 가공부;상기 타겟 환자에 대한 시술 정보에 관한 특징 정보를 추출하는 특징 추출부;상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상에 대하여 혈관 경계 및 내벽 경계가 구분된 마스크 이미지 정보를 획득하는 마스크 이미지 획득부; 및상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상, 상기 특징 정보 및 상기 마스크 이미지 정보를 인공지능 모델에 입력하여 상기 타겟 환자의 시술 후 스텐트 확장 면적을 포함하는 스텐트 시술 경과를 예측하는 스텐트 예측부;를 포함하는, 딥러닝 기반 스텐트 예측 장치
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