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복수의 대상자 별로 삼킴 동작 시 기록된 VFSS 영상과 대상자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 포함한 상태 정보를 수집하는 데이터 수집부;상기 대상자의 VFSS 영상에서 삼킴 시작 시점과 삼킴 완료 시점을 기준으로 추출한 총 M개의 관심 프레임 이미지를 입력받아 상기 대상자의 침습, 흡인 또는 정상 상태를 분류하기 위한 분류 모델을 딥러닝 학습시키는 학습부;분석 대상 환자의 VFSS 영상 내에서 삼킴 시작 시점을 기준으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지 및 삼킴 완료 시점을 기준으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지를 추출하는 프레임 추출부; 및 상기 추출에 따라 획득된 총 M개(M=2K)의 관심 프레임 이미지를 상기 분류 모듈에 입력하여 상기 분석 대상 환자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 판별하는 판별부를 포함하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치
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청구항 1에 있어서,상기 삼킴 시작 시점은 상기 VFSS 영상에서 환자의 설골이 최고 높이에 도달하는 시점이고, 상기 삼킴 완료 시점은 상기 설골이 최저 높이에 도달하는 시점인 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치
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청구항 1에 있어서,상기 프레임 추출부는,상기 VFSS 영상을 구성한 시간 별 프레임 이미지로부터 설골이 최고 높이에 도달한 T1 시점 및 최저 높이에 도달한 T2 시점을 분석 후, 분석된 T1 시점을 중심으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지로 구성된 제1 이미지 셋과 및 T2 시점을 중심으로 연속한 K개의 제2 관심 프레임 이미지를 포함한 제2 이미지 셋을 각각 추출하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치
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청구항 3에 있어서,상기 분류 모델은,상기 입력된 제1 및 제2 이미지 셋을 개별 분석하여 각 이미지 셋에서 침습, 흡인 또는 정상 여부를 1차 분류한 다음, 상기 제1 및 제2 이미지 셋을 통한 1차 분류 결과를 조합하여 상기 환자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 최종 분류하여 출력하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치
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청구항 1에 있어서,상기 분류 모델은,합성곱 신경망(CNN) 알고리즘을 통하여 기 학습된 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치
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VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 장치를 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법에 있어서,복수의 대상자 별로 삼킴 동작 시 기록된 VFSS 영상과 대상자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 포함한 상태 정보를 수집하는 단계;상기 대상자의 VFSS 영상에서 삼킴 시작 시점과 삼킴 완료 시점을 기준으로 추출한 총 M개의 관심 프레임 이미지를 입력받아 상기 대상자의 침습, 흡인 또는 정상 상태를 분류하기 위한 분류 모델을 딥러닝 학습시키는 단계;분석 대상 환자의 VFSS 영상 내에서 삼킴 시작 시점을 기준으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지 및 삼킴 완료 시점을 기준으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지를 추출하는 단계; 및 상기 추출에 따라 획득된 총 M개(M=2K)의 관심 프레임 이미지를 상기 분류 모듈에 입력하여 상기 분석 대상 환자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 판별하는 단계를 포함하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법
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청구항 6에 있어서,상기 삼킴 시작 시점은 상기 VFSS 영상에서 환자의 설골이 최고 높이에 도달하는 시점이고, 상기 삼킴 완료 시점은 상기 설골이 최저 높이에 도달하는 시점인 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법
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청구항 6에 있어서,상기 관심 프레임 이미지를 추출하는 단계는,상기 VFSS 영상을 구성한 시간 별 프레임 이미지로부터 설골이 최고 높이에 도달한 T1 시점 및 최저 높이에 도달한 T2 시점을 분석 후, 분석된 T1 시점을 중심으로 연속한 K개의 관심 프레임 이미지로 구성된 제1 이미지 셋과 및 T2 시점을 중심으로 연속한 K개의 제2 관심 프레임 이미지를 포함한 제2 이미지 셋을 각각 추출하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법
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청구항 8에 있어서,상기 분류 모델은,상기 입력된 제1 및 제2 이미지 셋을 개별 분석하여 각 이미지 셋에서 침습, 흡인 또는 정상 여부를 1차 분류한 다음, 상기 제1 및 제2 이미지 셋을 통한 1차 분류 결과를 조합하여 상기 환자의 침습, 흡인 또는 정상 여부를 최종 분류하여 출력하는 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법
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청구항 6에 있어서,상기 분류 모델은,합성곱 신경망(CNN) 알고리즘을 통하여 기 학습된 VFSS 영상을 이용한 환자의 침습 또는 흡인 유무 판별 방법
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