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조산을 예측하기 위한 전자 장치에 있어서,외부 장치와 통신 연결되는 통신 회로;기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 자궁 경부에 관한 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 조산 여부를 나타내는 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 제1 상관 모델; 및기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 관한 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 제2 상관 모델을 저장하는 하나 이상의 메모리; 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 통신 회로를 통해 상기 외부 장치로부터 수신한 타겟 산모의 제1 초음파 이미지를 상기 하나 이상의 메모리에 저장하고,상기 제2 상관 모델을 이용하여, 상기 제1 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구(external orifice) 및 내부 입구(internal orifice) 중 적어도 하나의 위치를 도출하고,상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 기초해 상기 제1 초음파 이미지를 전처리하여, 상기 타겟 산모의 자궁 경부에 관한 제2 초음파 이미지를 획득하고,상기 제1 상관 모델을 이용하여, 상기 제2 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 도출하도록 구성되는, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 기초하여 상기 제1 초음파 이미지에서 관심 영역을 결정하고,상기 제1 초음파 이미지에서 상기 결정된 관심 영역을 크롭하여, 상기 제2 초음파 이미지를 획득하도록 구성된, 전자 장치
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제2항에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 제2 초음파 이미지의 대비를 향상시키기 위하여, 상기 제2 초음파 이미지에 CLAHE 알고리즘을 적용하도록 구성된, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 초음파 이미지 세트는 상기 산모들에 있어서 실제 조산이 발생했는지 여부에 따라 분류된 상기 산모들의 임신 15주차 내지 28주차의 자궁 경부에 관한 복수의 초음파 이미지를 포함하고,상기 제1 초음파 이미지는 임신 15주차 내지 28주차의 상기 타겟 산모의 초음파 이미지이고,상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터는 상기 타겟 산모가 임신 37주차 이전에 조산할지 여부를 나타내는 데이터인, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 외부 장치는 초음파 검사 장치이며,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 상기 외부 장치로 전송하도록 구성된, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 상관 모델은,상기 초음파 이미지 세트로부터, 질감, 밀도, 자궁 전체의 모양, 자궁 주변 조직의 모양, 병변의 유무, 슬러지의 유무, 자궁 경부의 모양 및 자궁 경부의 길이 중 적어도 하나의 특징을 추출하고,상기 추출된 적어도 하나의 특징을 이용하여, 상기 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 조산 여부를 나타내는 데이터 세트 사이의 상관 관계를 도출하도록 기계 학습된 상관 모델인, 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 기계 학습 알고리즘은,심층 신경망, 순환 신경망, 합성곱 신경망, 분류-회귀 분석을 위한 머신 러닝 모델 또는 강화 학습 모델 중 하나인, 전자 장치
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조산을 예측하는 방법에 있어서,외부 장치로부터 수신한 타겟 산모의 제1 초음파 이미지를 저장하는 동작;상기 제1 초음파 이미지에서 상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 결정하는 동작;상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 기초해 상기 제1 초음파 이미지를 전처리하여, 상기 타겟 산모의 자궁 경부에 관한 제2 초음파 이미지를 획득하는 동작; 및제1 상관 모델을 이용하여, 상기 제2 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 도출하는 동작을 포함하고,상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 결정하는 동작은, 제2 상관 모델을 이용하여 상기 제1 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 도출하는 동작을 포함하고,상기 제1 상관 모델은, 기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 자궁 경부에 관한 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 조산 여부를 나타내는 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 상관 모델이며,상기 제2 상관 모델은, 기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 관한 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 상관 모델인, 방법
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제8항에 있어서,상기 제2 초음파 이미지를 획득하는 동작은,상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 기초하여 상기 제1 초음파 이미지에서 관심 영역을 결정하는 동작; 및상기 제1 초음파 이미지에서 상기 결정된 관심 영역을 크롭하여, 상기 제2 초음파 이미지를 획득하는 동작을 포함하는, 방법
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제9항에 있어서,상기 제2 초음파 이미지의 대비를 향상시키기 위하여, 상기 제2 초음파 이미지에 CLAHE 알고리즘을 적용하는 동작을 더 포함하는, 방법
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제8항에 있어서,상기 초음파 이미지 세트는 상기 산모들에 있어서 실제 조산이 발생했는지 여부에 따라 분류된 상기 산모들의 임신 15주차 내지 28주차의 자궁 경부에 관한 복수의 초음파 이미지를 포함하고,상기 제1 초음파 이미지는 임신 15주차 내지 28주차의 상기 타겟 산모의 초음파 이미지이고,상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터는 상기 타겟 산모가 임신 37주차 이전에 조산할지 여부를 나타내는 데이터인, 방법
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제8항에 있어서,상기 외부 장치는 초음파 검사 장치이며,상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 도출하는 동작 이후, 상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 상기 외부 장치로 전송하는 동작을 더 포함하는, 방법
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제8항에 있어서,상기 제1 상관 모델은,상기 초음파 이미지 세트로부터, 질감, 밀도, 자궁 전체의 모양, 자궁 주변 조직의 모양, 병변의 유무, 슬러지의 유무, 자궁 경부의 모양, 및 자궁 경부의 길이 중 적어도 하나의 특징을 추출하고,상기 추출된 적어도 하나의 특징을 이용하여, 상기 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 조산 여부를 나타내는 데이터 세트 사이의 상관 관계를 도출하도록 기계 학습된 상관 모델인, 방법
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제8항에 있어서,상기 기계 학습 알고리즘은,심층 신경망, 순환 신경망, 합성곱 신경망, 분류-회귀 분석을 위한 머신 러닝 모델 또는 강화 학습 모델 중 하나인, 방법
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컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,상기 프로그램은, 하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가,외부 장치로부터 수신한 타겟 산모의 제1 초음파 이미지를 저장하는 동작;상기 제1 초음파 이미지에서 상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 결정하는 동작;상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 기초해 상기 제1 초음파 이미지를 전처리하여, 상기 타겟 산모의 자궁 경부에 관한 제2 초음파 이미지를 획득하는 동작; 및제1 상관 모델을 이용하여, 상기 제2 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 조산 여부를 나타내는 데이터를 도출하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하고,상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 결정하는 동작은, 제2 상관 모델을 이용하여 상기 제1 초음파 이미지로부터 상기 타겟 산모의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치를 도출하는 동작을 포함하고,상기 제1 상관 모델은, 기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 자궁 경부에 관한 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 조산 여부를 나타내는 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 상관 모델이고,상기 제2 상관 모델은, 기계 학습 알고리즘에 따라, 산모들의 초음파 이미지 세트 및 상기 산모들의 자궁 경부의 외부 입구 및 내부 입구 중 적어도 하나의 위치에 관한 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 상관 모델인, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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