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수의영상처리 기법을 활용한 대퇴골 탈구 판독 방법에 있어서,복수의 수의영상을 포함하는 학습 데이터를 수집하는 단계;대상 수의영상이 입력되면 상기 대상 수의영상으로부터 대퇴골 부위에 대응하는 복수의 기준점에 대한 분석 정보를 도출하는 인공지능 기반의 영상 분석 모델을 상기 학습 데이터에 기초하여 구축하는 단계;상기 대상 수의영상을 수신하고, 상기 영상 분석 모델에 기초하여 상기 분석 정보를 도출하는 단계; 및상기 분석 정보에 기초하여 상기 대퇴골 부위의 탈구와 연계된 진단 정보를 생성하는 단계,를 포함하는, 판독 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 기준점 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 기준선 사이의 각도 정보를 산출하는 단계,를 더 포함하고,상기 진단 정보를 생성하는 단계는,제1임계 각도 및 상기 제1임계 각도 대비 작은 값으로 설정되는 제2임계 각도를 포함하는 임계 각도와 상기 각도 정보를 비교하는 것인, 판독 방법
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제2항에 있어서,상기 진단 정보를 생성하는 단계는,상기 각도 정보가 상기 제1임계 각도 이상이면, 정상 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하고, 상기 각도 정보가 상기 제2임계 각도 이상이고 상기 제1임계 각도 미만이면, 경계선 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하고, 상기 각도 정보가 상기 제2임계 각도 미만이면, 이완도 증가 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하는 것인, 판독 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 기준점은,좌측 대퇴골두 중심에 대응하는 제1좌측 기준점, 좌측 대퇴골두 전연에 대응하는 제2좌측 기준점, 우측 대퇴골두 중심에 대응하는 제1우측 기준점 및 우측 대퇴골두 전연에 대응하는 제2우측 기준점을 포함하고,상기 학습 데이터를 수집하는 단계는,상기 제1좌측 기준점, 상기 제2좌측 기준점, 상기 제1우측 기준점 및 상기 제2우측 기준점이 각각 상호 구분되는 형상으로 표시된 상기 복수의 수의영상을 수집하는 것인, 판독 방법
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제4항에 있어서,상기 학습 데이터를 수집하는 단계는,상기 복수의 수의영상을 상기 제1좌측 기준점 및 상기 제2좌측 기준점을 포함하는 좌측 이미지와 상기 제1우측 기준점 및 상기 제2우측 기준점을 포함하는 우측 이미지로 분할한 분할 데이터 셋을 구축하는 것이고,상기 학습시키는 단계는,상기 분할 데이터 셋에 기초하여 상기 영상 분석 모델을 학습시키는 것인, 판독 방법
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제2항에 있어서,상기 각도 정보는 Norberg angle인 것을 특징으로 하는, 판독 방법
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제1항에 있어서,상기 분석 정보는,상기 복수의 기준점 각각의 위치 정보, 상기 복수의 기준점 각각의 유형 정보 및 상기 복수의 기준점을 포함하는 경계 상자 정보를 포함하는 것인, 판독 방법
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제1항에 있어서,상기 영상 분석 모델은,백본 네트워크 및 상기 백본 네트워크의 출력 피쳐로부터 상기 복수의 기준점이 존재할 것으로 예측되는 영역을 탐색하는 RPN(Region Proposal Network)를 포함하는 것인, 판독 방법
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수의영상처리 기법을 활용한 대퇴골 탈구 판독 방법에 있어서,대상 수의영상을 수신하는 단계;입력된 수의영상으로부터 대퇴골 부위에 대응하는 복수의 기준점에 대한 분석 정보를 도출하도록 학습된 인공지능 기반의 영상 분석 모델을 통해 상기 대상 수의영상에 대한 상기 분석 정보를 도출하는 단계;상기 분석 정보에 기초하여 상기 복수의 기준점과 연계된 각도 정보를 산출하는 단계; 및상기 각도 정보에 기초하여 상기 대퇴골 부위의 탈구와 연계된 진단 정보를 생성하는 단계,를 포함하는, 판독 방법
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수의영상처리 기법을 활용한 대퇴골 탈구 판독 장치에 있어서,복수의 수의영상을 포함하는 학습 데이터를 수집하고, 대상 수의영상이 입력되면 상기 대상 수의영상으로부터 대퇴골 부위에 대응하는 복수의 기준점에 대한 분석 정보를 도출하는 인공지능 기반의 영상 분석 모델을 상기 학습 데이터에 기초하여 구축하는 학습부;상기 대상 수의영상을 수신하는 입력부;상기 영상 분석 모델에 기초하여 상기 분석 정보를 도출하는 분석부; 및상기 분석 정보에 기초하여 상기 대퇴골 부위의 탈구와 연계된 진단 정보를 생성하는 진단부,를 포함하는, 판독 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 기준점 중 적어도 일부를 연결하는 복수의 기준선 사이의 각도 정보를 산출하는 각도 연산부,를 더 포함하고,상기 진단부는,제1임계 각도 및 상기 제1임계 각도 대비 작은 값으로 설정되는 제2임계 각도를 포함하는 임계 각도와 상기 각도 정보를 비교하는 것인, 판독 장치
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제11항에 있어서,상기 진단부는,상기 각도 정보가 상기 제1임계 각도 이상이면, 정상 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하고, 상기 각도 정보가 상기 제2임계 각도 이상이고 상기 제1임계 각도 미만이면, 경계선 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하고, 상기 각도 정보가 상기 제2임계 각도 미만이면, 이완도 증가 상태인 것으로 판단하는 상기 진단 정보를 생성하는 것인, 판독 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 기준점은,좌측 대퇴골두 중심에 대응하는 제1좌측 기준점, 좌측 대퇴골두 전연에 대응하는 제2좌측 기준점, 우측 대퇴골두 중심에 대응하는 제1우측 기준점 및 우측 대퇴골두 전연에 대응하는 제2우측 기준점을 포함하고,상기 학습부는,상기 제1좌측 기준점, 상기 제2좌측 기준점, 상기 제1우측 기준점 및 상기 제2우측 기준점이 각각 상호 구분되는 형상으로 표시된 상기 복수의 수의영상을 수집하는 것인, 판독 장치
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제13항에 있어서,상기 학습부는,상기 복수의 수의영상을 상기 제1좌측 기준점 및 상기 제2좌측 기준점을 포함하는 좌측 이미지와 상기 제1우측 기준점 및 상기 제2우측 기준점을 포함하는 우측 이미지로 분할한 분할 데이터 셋을 구축하고, 상기 분할 데이터 셋에 기초하여 상기 영상 분석 모델을 학습시키는 것인, 판독 장치
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수의영상처리 기법을 활용한 대퇴골 탈구 판독 장치에 있어서,대상 수의영상을 수신하는 입력부;입력된 수의영상으로부터 대퇴골 부위에 대응하는 복수의 기준점에 대한 분석 정보를 도출하도록 학습된 인공지능 기반의 영상 분석 모델을 통해 상기 대상 수의영상에 대한 상기 분석 정보를 도출하는 분석부;상기 분석 정보에 기초하여 상기 복수의 기준점과 연계된 각도 정보를 산출하는 각도 연산부; 및상기 각도 정보에 기초하여 상기 대퇴골 부위의 탈구와 연계된 진단 정보를 생성하는 진단부,를 포함하는, 판독 장치
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