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하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서를 실행하기 위한 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 장치로서, 상기 프로세서는:대상 이미지의 속성 데이터와 상기 대상 이미지의 특징 데이터를 포함하는 상기 대상 이미지에 대한 의료 정보의 추출을 요청하는 사용자 입력을 감지하고,상기 사용자 입력에 응답하여 상기 대상 이미지의 속성 데이터를 추출하고, 상기 대상 이미지의 특징 데이터를 분류하여 상기 의료 정보를 추출하고, 기 학습된 모델을 이용하여 상기 대상 이미지와 상기 의료 정보에 대응하는 상기 대상 이미지 내의 관심 영역을 특정하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서,상기 속성 데이터는, 상기 대상 이미지의 해상도 및 채널 수 중 적어도 하나를 포함하고,상기 특징 데이터는 상기 대상 이미지의 모달리티, 촬영 방향 및 신호 채널의 수 중 적어도 하나에 대한 분류 예측 값을 포함하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는:기 학습된 모델을 이용하여 상기 대상 이미지에 포함되는 하나 이상의 객체 각각에 대응하는 하나 이상의 후보 바운딩 박스를 검출하고, 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 별 대응하는 신뢰도를 산출하고, 상기 신뢰도에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스를 정렬하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제3항에 있어서,상기 프로세서는:상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 각각의 신뢰도에 기초하여 중복되는 바운딩 박스를 제거하고, 나머지 하나 이상의 후보 바운딩 박스 중 적어도 하나에 기초하여 관심 영역을 특정하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제4항에 있어서,상기 프로세서는: 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 각각의 신뢰도에 기초하여 기준 바운딩 박스를 선택하고, 상기 기준 바운딩 박스의 예측 영역과 나머지 비교 대상 바운딩 박스의 예측 영역 사이의 일치율에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스에서 중복되는 바운딩 박스들을 제거하고, 상기 나머지 하나 이상의 후보 바운딩 박스 중 가장 높은 신뢰도를 갖는 후보 바운딩 박스에 기초하여 상기 관심 영역을 특정하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는: 기 정의된 마우스 제스쳐 입력, 단축키 입력, 아이콘 입력 및 음성 명령 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 입력을 감지한 경우, 기 학습된 모델을 이용하여 상기 의료 정보의 추출을 개시하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로세서는:상기 대상 이미지에서 관심 영역을 지정하는 사용자의 제2 입력에 기초하여 상기 관심 영역의 경계를 특정하고, 상기 관심 영역의 속성을 지정하는 사용자의 제3 입력에 기초하여 상기 의료 정보를 수동으로 추출하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서,상기 프로세서는:상기 의료 정보를 추출하는 장치와 통신하는 하나 이상의 의료 장비를 포함하는 장비 리스트를 출력하고, 상기 장비 리스트 중 제4 사용자 입력에 기초하여 선택된 의료 장비에 상기 대상 이미지, 상기 관심 영역, 상기 속성 데이터 및 상기 특징 데이터 중 적어도 하나를 전송하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제8항에 있어서,상기 프로세서는:기 설정된 영역에 상기 대상 이미지 또는 상기 관심 영역을 드롭하는 제5 사용자 입력을 수신하는 경우, 상기 하나 이상의 기 학습된 모델 중 상기 속성 데이터 및 상기 특징 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 이미지와 매칭하는 모델에 송신하고, 상기 매칭하는 모델로 하여금 상기 대상 이미지를 의료 분석하게 하고, 상기 의료 분석이 완료된 경우, 시각적 알림 신호 및 청각적 알림 신호 중 적어도 하나를 출력하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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제1항에 있어서,상기 프로세서는:상기 대상 이미지의 수직 해상도, 수평 해상도 및 상기 수직 해상도와 상기 수평 해상도 사이의 비율 중 적어도 하나가 기 설정된 값 이하인 경우 경고 신호를 출력하는, 의료 정보를 추출하는 장치
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하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서를 실행하기 위한 명령어를 저장하는 메모리를 포함하는 의료 정보를 추출하는 장치에 의해 수행되는 방법으로서: 상기 방법은:대상 이미지의 속성 데이터와 상기 대상 이미지의 특징 데이터를 포함하는 상기 대상 이미지에 대한 의료 정보의 추출을 요청하는 사용자 입력을 감지하는 단계; 상기 사용자 입력에 응답하여 상기 대상 이미지의 속성 데이터를 추출하고, 상기 대상 이미지의 특징 데이터를 분류하여 상기 의료 정보를 추출하는 단계; 및 기 학습된 모델을 이용하여 상기 대상 이미지와 상기 의료 정보에 대응하는 상기 대상 이미지 내의 관심 영역을 특정하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서,상기 속성 데이터는, 상기 대상 이미지의 해상도 및 채널 수 중 적어도 하나를 포함하고,상기 특징 데이터는 상기 대상 이미지의 모달리티, 촬영 방향 및 신호 채널의 수 중 적어도 하나에 대한 분류 예측 값을 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서, 상기 의료 정보를 추출하는 단계는,기 학습된 모델을 이용하여 상기 대상 이미지에 포함되는 하나 이상의 객체 각각에 대응하는 하나 이상의 후보 바운딩 박스를 검출하는 단계;상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 별 대응하는 신뢰도를 산출하는 단계; 및상기 신뢰도에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스를 정렬하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제13항에 있어서,상기 의료 정보를 추출하는 단계는, 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스의 각각의 신뢰도에 기초하여 중복되는 바운딩 박스를 제거하는 단계; 및나머지 하나 이상의 후보 바운딩 박스 중 적어도 하나에 기초하여 관심 영역을 특정하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제14항에 있어서,상기 의료 정보를 추출하는 단계는,상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 각각의 신뢰도에 기초하여 기준 바운딩 박스를 선택하는 단계;상기 기준 바운딩 박스의 예측 영역과 나머지 비교 대상 바운딩 박스의 예측 영역 사이의 일치율에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 바운딩 박스 중 중복되는 바운딩 박스들을 제거하는 단계; 및상기 나머지 하나 이상의 후보 바운딩 박스에 기초하여 상기 관심 영역을 특정하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서, 상기 의료 정보를 추출하는 단계는,기 정의된 마우스 제스쳐 입력, 단축키 입력, 아이콘 입력 및 음성 명령 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 입력을 감지한 경우, 기 학습된 모델을 이용하여 상기 의료 정보의 추출을 개시하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서, 상기 의료 정보를 추출하는 단계는, 상기 대상 이미지에서 관심 영역을 지정하는 사용자의 제2 입력에 기초하여 상기 관심 영역의 경계를 특정하는 단계; 및상기 관심 영역의 속성을 지정하는 사용자의 제3 입력에 기초하여 상기 의료 정보를 수동으로 추출하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서,상기 방법은:상기 의료 정보를 추출하는 장치와 통신하는 하나 이상의 의료 장비를 포함하는 장비 리스트를 출력하는 단계; 및상기 장비 리스트 중 제4 사용자 입력에 기초하여 선택된 의료 장비에 상기 대상 이미지, 상기 관심 영역, 상기 속성 데이터 및 상기 특징 데이터 중 적어도 하나를 전송하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제18항에 있어서,상기 전송하는 단계는, 기 설정된 영역에 상기 대상 이미지 또는 상기 관심 영역을 드롭하는 제5 사용자 입력을 수신하는 경우, 상기 하나 이상의 기 학습된 모델 중 상기 속성 데이터 및 상기 특징 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 대상 이미지와 매칭하는 모델에 송신하는 단계; 상기 매칭하는 모델로 하여금 상기 대상 이미지를 의료 분석하게 하는 단계; 및상기 의료 분석이 완료된 경우, 시각적 알림 신호 및 청각적 알림 신호 중 적어도 하나를 출력하는 단계를 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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제11항에 있어서,상기 방법은:상기 대상 이미지의 수직 해상도, 수평 해상도 및 상기 수직 해상도와 상기 수평 해상도 사이의 비율 중 적어도 하나가 기 설정된 값 이하인 경우 경고 신호를 출력하는 단계를 더 포함하는, 의료 정보를 추출하는 방법
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