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탈모진단장치 및 탈모관리서버에 의해 수행되는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법에 있어서,상기 탈모진단장치가 그로스 이미지(Gross image) 및 폴리스코프 이미지(Folliscope image)가 포함된 측정이미지정보를 획득하는 단계;상기 탈모관리서버가 상기 측정이미지정보를 이용하여 지능형 탈모 진단 및 예후 예측 모델을 위한 표준데이터를 생성하는 단계; 및상기 탈모관리서버가 상기 표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 재라벨링정보를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,상기 표준데이터에 포함된 표준두피정보를 독립변수로 설정하는 단계;상기 표준데이터에 포함된 표준탈모중증도정보를 종속변수로 설정하는 단계; 및의사결정트리(Decision Tree)를 이용하여 상기 독립변수 및 상기 종속변수를 분류하여 상기 표준탈모중증도정보를 재라벨링하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,정상(normal)단계, 초기(mild)단계, 보통(moderate)단계 및 심각(severe)단계로 이루어진 상기 표준탈모중증도정보를 2개의 중증도단계로 재라벨링하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제2항에 있어서,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,상기 탈모 중증도를 이진 분류(Binary Classification)를 이용하여 2개의 중증도단계로 재라벨링하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제3항에 있어서,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,상기 정상단계 및 상기 초기단계를 함께 분류하여 제1 중증도단계로 재라벨링하고,상기 보통단계 및 상기 심각단계를 함께 분류하여 제2 중증도단계로 재라벨링하고,상기 제1 증중도단계는 상기 제2 중증도단계보다 상기 탈모 중증도가 낮은, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제3항에 있어서,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,상기 정상단계를 제1 중증도단계로 재라벨링하고,상기 초기단계, 상기 보통단계 및 상기 심각단계를 함께 분류하여 제2 중증도단계로 재라벨링하고,상기 제1 증중도단계는 상기 제2 중증도단계보다 상기 탈모 중증도가 낮은, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 측정이미지정보를 획득하는 단계는,환자의 머리를 다양한 방향에서 카메라로 촬영하는 일반 촬영을 수행하여 상기 그로스 이미지를 획득하는 단계;상기 환자의 머리를 부위별로 모발확대경으로 촬영하는 근접 촬영을 수행하여 상기 폴리스코프 이미지를 획득하는 단계; 및상기 그로스이미지 및 상기 폴리스코프 이미지를 전처리하여 상기 측정이미지정보를 생성하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제6항에 있어서,상기 표준데이터를 생성하는 단계는,상기 그로스 이미지 및 상기 폴리스코프 이미지를 촬영 부위별로 분류하는 단계;분류된 상기 폴리스코프 이미지를 기초로 측정모발정보에 대한 특성정보를 생성하는 단계;상기 특정 정보를 기초로 상기 측정모발정보에 대한 비율 값을 산출하는 단계;산출된 비율 값을 기초로 부위정보에 대응하여 특성등급을 산출하는 단계; 및상기 특성등급과 상기 그로스 이미지를 매칭하여 상기 표준데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제7항에 있어서,상기 부위정보는 전면 부위, 우측 부위, 좌측 부위 및 상측 부위에 대한 적어도 하나 이상의 정보를 포함하고,상기 측정모발정보는 상기 부위정보를 기초로 전면 부위의 모발의 굵기, 우측 부위의 모발의 굵기, 좌측 부위의 모발의 굵기, 상측 부위의 모발의 굵기, 전면 부위의 모발의 개수, 우측 부위의 모발의 개수, 좌측 부위의 모발의 개수 및 상측 부위의 모발의 개수에 대한 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 탈모관리서버가 상기 재라벨링정보에 대응하여 상기 표준데이터를 업데이트하는 단계;를 더 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제1항에 있어서,상기 탈모관리서버가 상기 재라벨링정보의 정확도를 예측하는 단계;를 더 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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탈모진단장치에 의해 수행되는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법에 있어서,그로스 이미지(Gross image) 및 폴리스코프 이미지(Folliscope image)를 이용하여 지능형 탈모 진단 및 예후 예측 모델을 위한 표준데이터를 생성하는 단계; 및상기 표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 재라벨링정보를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,상기 표준데이터에 포함된 표준두피정보를 독립변수로 설정하는 단계;상기 표준데이터에 포함된 표준탈모중증도정보를 종속변수로 설정하는 단계; 및의사결정트리(Decision Tree)를 이용하여 상기 독립변수 및 상기 종속변수를 분류하여 상기 탈모 중증도를 재라벨링하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제11항에 있어서,상기 표준데이터를 생성하는 단계는,환자의 머리를 다양한 방향에서 카메라로 촬영하는 일반 촬영이 수행되면, 상기 카메라의 일반 촬영을 통해 생성된 상기 그로스 이미지(Gross image)인 제1 이미지정보를 획득하는 단계;상기 환자의 머리를 부위별로 모발확대경으로 촬영하는 근접 촬영이 수행되면, 상기 모발확대경의 근접 촬영을 통해 생성된 상기 폴리스코프 이미지(Folliscope image)인 제2 이미지정보를 획득하는 단계;상기 제1 이미지를 촬영 방향별로 분석하여, 전면 방향에서 촬영된 제1-1 이미지, 우측 방향에서 촬영된 제1-2 이미지, 좌측 방향에서 촬영된 제1-3 이미지, 상측 방향에서 촬영된 제1-4 이미지, 후면 방향에서 촬영된 제1-5 이미지를 구분하여 분류하고, 상기 제2 이미지를 촬영 부위별로 분석하여, 전면 부위를 촬영한 제2-1 이미지, 우측 부위를 촬영한 제2-2 이미지, 좌측 부위를 촬영한 제2-3 이미지, 상측 부위를 촬영한 제2-4 이미지, 후면 부위를 촬영한 제2-5 이미지를 구분하여 분류하는 단계;상기 제2-1 이미지를 기초로, 전면 부위 모발의 개수 및 굵기를 나타내는 제1 특성정보를 생성하고, 상기 제2-2 이미지를 기초로, 우측 부위 모발의 개수 및 굵기를 나타내는 제2 특성정보를 생성하고, 상기 제2-3 이미지를 기초로, 좌측 부위 모발의 개수 및 굵기를 나타내는 제3 특성정보를 생성하고, 상기 제2-4 이미지를 기초로, 상측 부위 모발의 개수 및 굵기를 나타내는 제4 특성정보를 생성하고, 상기 제2-5 이미지를 기초로, 후면 부위 모발의 개수 및 굵기를 나타내는 제5 특성정보를 생성하는 단계;상기 제1 특성정보 및 상기 제5 특성정보를 기초로, 후면 부위 특성을 기준으로 전면 부위 특성과 비교하여 제1 비율 값을 산출하고, 상기 제2 특성정보 및 상기 제5 특성정보를 기초로, 후면 부위 특성을 기준으로 우측 부위 특성과 비교하여 제2 비율 값을 산출하고, 상기 제3 특성정보 및 상기 제5 특성정보를 기초로, 후면 부위 특성을 기준으로 좌측 부위 특성과 비교하여 제3 비율 값을 산출하고, 상기 제4 특성정보 및 상기 제5 특성정보를 기초로, 후면 부위 특성을 기준으로 상측 부위 특성과 비교하여 제4 비율 값을 산출하는 단계;상기 제2-1 이미지에 등록된 탈모 진단 지표를 상기 제1 비율 값과 비교하여 전면 부위 특성등급을 산출하고, 상기 제2-2 이미지에 등록된 탈모 진단 지표를 상기 제2 비율 값과 비교하여 우측 부위 특성등급을 산출하고, 상기 제2-3 이미지에 등록된 탈모 진단 지표를 상기 제3 비율 값과 비교하여 좌측 부위 특성등급을 산출하고, 상기 제2-4 이미지에 등록된 탈모 진단 지표를 상기 제4 비율 값과 비교하여 상측 부위 특성등급을 산출하는 단계;상기 전면 부위 특성등급을 상기 제1-1 이미지에 매칭하여 등록하고, 상기 우측 부위 특성등급을 상기 제1-2 이미지에 매칭하여 등록하고, 상기 좌측 부위 특성등급을 상기 제1-3 이미지에 매칭하여 등록하고, 상기 상측 부위 특성등급을 상기 제1-4 이미지에 매칭하여 등록하는 단계; 및상기 제1-1 이미지, 상기 제1-2 이미지, 상기 제1-3 이미지 및 상기 제1-4 이미지를 기초로, 지능형 탈모 진단 및 예후 예측 모델을 위한 표준데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제11항에 있어서,상기 재라벨링정보를 생성하는 단계는,정상(normal)단계, 초기(mild)단계, 보통(moderate)단계 및 심각(severe)단계로 이루어진 상기 탈모 중증도를 이진 분류(Binary Classification)를 이용하여 2개의 중증도단계로 재라벨링하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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제11항에 있어서,상기 표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 상기 재라벨링정보를 생성하는 탈모관리서버;를 더 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 방법
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그로스 이미지(Gross image) 및 폴리스코프 이미지(Folliscope image)가 포함된 측정이미지정보를 획득하는 탈모진단장치; 및표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 재라벨링정보를 생성하고, 상기 재라벨링정보에 대응하여 상기 표준데이터를 업데이트하는 탈모관리서버;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 시스템
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제15항에 있어서,상기 탈모관리서버는,상기 측정이미지정보를 분석하고, 각각의 이미지를 촬영 방향 및 촬영 부위별로 구분하여 분류하여, 탈모 수준을 판단할 수 있도록 분류된 이미지에 대한 라벨링 작업을 수행하여 환자의 탈모 수준을 판단하여 상기 표준데이터를 생성하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 시스템
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그로스 이미지(Gross image) 및 폴리스코프 이미지(Folliscope image)가 포함된 측정이미지정보를 분석하고, 각각의 이미지를 촬영 방향 및 촬영 부위별로 구분하여 분류하여, 탈모 수준을 판단할 수 있도록 분류된 이미지에 대한 라벨링 작업을 수행하여 환자의 탈모 수준을 판단하여 표준데이터를 생성하고,상기 표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 재라벨링정보를 생성하고, 상기 재라벨링정보에 대응하여 상기 표준데이터를 업데이트하는 탈모진단장치;를 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 시스템
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제17항에 있어서,상기 표준데이터를 기초로 상기 그로스 이미지의 중증도를 판별하여 탈모 중증도를 재라벨링하여 재라벨링정보를 생성하고, 상기 재라벨링정보에 대응하여 상기 표준데이터를 업데이트하는 탈모관리서버;를 더 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 시스템
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제17항에 있어서,상기 표준데이터 및 상기 재라벨링정보를 생성하는 사용자 단말기;를 더 포함하는, 이미지 분석을 통한 탈모 중증도 판별 시스템
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하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 또는 제11항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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