KR102205624B1 - 혈관정보 기반 냉매 공급 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 냉동 신경절제 시술을 위하여 벌룬 카테터에 냉매를 공급하는 냉매 공급 시스템 및 방법에 관한 것으로, 환자의 혈관 상태 정보를 수신하고, 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 효과적인 시술이 가능하도록 하는 냉매의 양 및 유량 정보를 생성하여 이를 이용하여 상기 벌룬 카테터에 냉매를 공급하도록 제어하는 냉매 공급 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 혈관 정보를 기반으로 한 냉매 공급 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 검사 대상자의 혈관 상태에 관한 정보를 이용하여, 냉동 절제 시술을 하기 위한 벌룬 카테터에 냉매를 공급하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
냉동절제는 조직을 치명적인 정도로 냉각시키거나 동결시켜 그 조직을 절제하는 외과 기술이다. 냉동절제는 영구적인 부수적 조직 손상을 최소화할 수 있다는 이점이 있으며, 암과 심장 질환의 치료를 포함하는 광범위한 치료법들에 적용될 수 있어 최근 많이 사용되고 있다.
도면 1은 종래의 기술에 따른 벌룬 카테터를 이용한 냉동 절제 시술의 예를 도시한 도면이다.
도면의 (a)에 도시한 바와 같이 벌룬 카테터(102)는 부풀려지지 않은 상태로 관에 연결되어 혈관 내부에 삽관되어, 냉동절제 시술을 위한 목표 지점까지 이동되게 된다. 이 후 냉매 공급 시스템(101)에서 냉매가 공급되면 도면의 (b)에 도시된 것과 같이, 벌룬 카테터(102)가 부풀어오르고, 목표 지점의 주변을 냉각시켜, 주변의 목표로 하는 조직을 절제하게 된다.
종래의 미국등록특허 제6989009호 "Cryo balloon"는 냉동절제 시술에 사용하는 벌룬의 구조에 관하여 기재하고 있으며, 이 밖에도, 냉동절제 시술을 위한 다양한 벌룬 구조가 공개되어 있다. 이 밖에도 냉동절제 시술을 위한 벌룬 구조 및 시스템에 관하여 기재하고 있는 특허들은 다수 존재하는데, 이와 같은 종래기술들에서는 다른 요인을 고려하지 않고, 벌룬 카테터를 목표 지점으로 이동시켜 팽창 냉각시킬 수 있도록 하는데 초점을 맞추고 있다.
하지만, 이와 같은 종래기술에 의하면, 검사 대상자의 상태나 냉동절제 시술을 하는 위치의 주변 상황 등을 고려하지 않고 동일하게 시술을 진행하면서 그 중에 최적의 시술을 할 수 있도록 하는 벌룬 구조 등에 초점을 맞추고 있어, 검사 대상자의 특성을 고려한 최적의 냉동절제 시술이 이루어지기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 검사 대상자의 상태에 맞는 맞춤형 냉동절제 시술이 이루어질 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 냉동절제 시술이 이루어질 혈관의 상태에 맞는 냉동이 이루어지도록 냉매를 공급할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 혈관 상태에 대응되는 냉동 신경절제 시술의 열전달 상황을 데이터베이스화하여, 환자별로 최적의 시술이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 환자의 혈관 상태 정보를 기초로 최적의 벌룬 구조를 선택할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 환자의 CT 영상으로부터 환자의 신장동맥 굵기를 확인하여, 신장동맥의 굵기에 맞게 냉매를 공급할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 인공지능을 이용하여 환자의 상태 정보에 적합한 냉매 공급이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템은 환자의 의료영상 정보를 기초로 추출된 혈관 상태 정보를 수신하는 혈관 상태 정보 수신부, 상기 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 냉동 신경절제 시술을 위한 벌룬 구조, 냉매의 양 및 유량(flow rate) 정보를 구하는 냉매 공급 제어부 및 상기 냉매 공급 제어부에서 구해진 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 기초로 벌룬 카테터에 냉매를 공급하는 냉매 공급부를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템은 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 상기 혈관 상태 별로 냉동 신경절제 시술을 수행할 때의 열전달 상황에 관한 정보를 대응시켜 저장하는 열전달 데이터베이스를 더 포함하고, 상기 냉매 공급 제어부는 상기 열전달 데이터베이스를 참조하여, 냉매의 양 및 유량 정보를 구하도록 구성될 수 있다.
이 때, 상기 열전달 데이터베이스는 벌룬의 구조별로 열전달 상황에 관한 정보를 더 저장하고, 상기 냉매 공급 제어부는 상기 열전달 데이터베이스를 참조하여, 상기 벌룬의 구조 정보를 구할 수 있다.
또한, 상기 냉매 공급 제어부는 상기 열전달 데이터베이스에 대한 기계 학습 결과를 기초로 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 구할 수 있다.
또한, 상기 환자의 의료영상 정보는 상기 환자의 CT 이미지이며, 상기 혈관 상태 정보는 상기 환자의 신장동맥의 굵기 정보일 수 있다.
본 발명에 따르면 검사 대상자의 상태에 맞는 맞춤형 냉동절제 시술이 이루어질 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 냉동절제 시술이 이루어질 혈관의 상태에 맞는 냉동이 이루어지도록 냉매를 공급할 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 혈관 상태에 대응되는 냉동 신경절제 시술의 열전달 상황을 데이터베이스화하여, 환자별로 최적의 시술이 가능하도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 환자의 혈관 상태 정보를 기초로 최적의 벌룬 구조를 선택할 수 있도록 지원하는 효과를 얻을 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 환자의 CT 영상으로부터 환자의 신장동맥 굵기를 확인하여, 신장동맥의 굵기에 맞게 냉매를 공급할 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
또한 본 발명에 따르면 인공지능을 이용하여 환자의 상태 정보에 적합한 냉매 공급이 가능하도록 하는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 벌룬 카테터를 이용한 냉동 절제 시술의 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템을 이용하는 냉동 절제 시술의 실시예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템의 내부 구성을 도시한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 환자 정보 데이터베이스를 이용하여 케이스를 구분하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 냉동 절제 시술을 위한 정보를 제공하는 화면을 도시한 도면이다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 방법의 흐름을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템을 이용하는 냉동 절제 시술의 실시예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템의 내부 구성을 도시한 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 환자 정보 데이터베이스를 이용하여 케이스를 구분하는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 냉동 절제 시술을 위한 정보를 제공하는 화면을 도시한 도면이다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 방법의 흐름을 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하며 이에 의하여 발명의 범위가 제한되지 아니한다.
본 발명에 따른 냉매 공급 시스템은 중앙처리장치(CPU) 및 메모리(Memory, 기억장치)를 구비하고 인터넷 등의 통신망을 통하여 다른 단말기와 연결 가능한 서버의 형태로 구성될 수 있다. 그러나 본 발명이 중앙처리장치 및 메모리 등의 구성에 의해 한정되지는 아니한다. 또한, 본 발명에 따른 서명인식 시스템은 모바일 단말기와 같이 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으며, 복수의 장치에 분산된 형태로 구현될 수도 있어, 본 발명은 이와 같은 물리적인 장치의 구성에 의하여 한정되지 아니한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템을 이용하는 냉동 절제 시술의 실시예를 도시한 도면이다.
도면에 도시한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템(101)은 연결된 벌룬 카테터(102)에 냉매를 공급하여 벌룬이 부풀어오르고 냉각되어 목표로 하는 부위를 냉각시켜 냉동 절제 할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.
또한, 냉매 공급 시스템(101)은 디스플레이(103)를 구비하여 환자의 정보, 현재의 냉매 공급 상황, 적합한 벌룬의 구조정보, 시술방법 등의 정보를 시술자에게 제공하도록 할 수 있다. 이를 통하여 환자별로 맞춤형 시술이 가능하도록 하고, 시술을 위해 필요한 정보를 다양하게 제공할 수 있도록 하여 시술의 효과를 극대화할 수 있다.
그리고 냉매 공급 시스템(101)은 의료영상 데이터베이스(104), 의료정보 데이터베이스(105) 등의 데이터베이스에 연결되어, 의료영상 정보로부터 환자의 혈관 두께, 혈관 주변 상황 등의 정보를 획득하고, 이를 디스플레이(103)를 통해 제공하거나, 다양한 환자의 의료정보를 이용하여 환자에 맞는 맞춤형 시술이 가능하도록 하는 것이 가능하다.
냉매 공급 시스템(101)은 서버에 설치되는 소프트웨어 시스템으로 구성될 수도 있으며, 별도의 하드웨어 장비를 이용하여 디스플레이(103) 등을 포함하고, 이동 가능하도록 구성될 수 있다. 이와 같이 냉매 공급 시스템(101)을 이동 가능한 독립 시스템으로 구성할 경우, 다양한 상황에서 냉매 공급 시스템(101)을 가지고 냉동 절제 시술을 수행할 수 있다.
벌룬 카테터(102)는 냉동 절제 시술을 위하여 사용하는 다양한 형태의 벌룬 카테터(102)를 적용할 수 있으며, 냉매 공급 시스템(101)에 탈부착 가능하도록 구성되어, 다양한 구조의 벌룬을 필요에 따라 시술에 활용할 수 있다. 이를 위해 냉매 공급 시스템(101)에서는 환자의 상황에 따라 어떤 구조의 벌룬을 사용할지 디스플레이(103)를 통해 시술자에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 시술이 가능하도록 할 수 있다.
벌룬 카테터(102)의 구조 및 형태는 종래의 다양한 기술을 적용할 수 있으며, 본 발명에서는 그와 같은 벌룬의 구조에 의하여 제한되지 않는다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템의 내부 구성을 도시한 구성도이다.
도면에 도시한 바와 같이 본 발명에 따른 냉매 공급 시스템(101)은 혈관 상태 정보 수신부(310), 냉매 공급 제어부(320), 냉매 공급부(330) 및 열전달 데이터베이스(340)를 포함하여 구성될 수 있다. 이와 같은 구성들은 물리적으로 구분되는 구성요소일 수도 있으며, 하나의 물리적인 장치 내에서 기능적으로 구분되는 소프트웨어 모듈로 구현될 수도 있다. 이와 같은 구성의 형태에 의하여 본 발명이 제한되지는 않는다.
혈관 상태 정보 수신부(310)는 환자의 의료영상 정보를 기초로 추출된 혈관 상태 정보를 수신한다. 환자의 의료영상 정보는 X-ray, CT, MRI 등 의료영상장비를 이용하여 촬영된 환자의 영상을 의미한다. 냉동 신경절제 시술을 효과적으로 수행하기 위해서는 목표 혈관과 관련된 다양한 정보를 취득하는 것이 필요한데, 이를 위하여 환자의 몸안 상태를 확인할 수 있는 의료영상 정보를 이용할 수 있다.
또한 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신하는 혈관 상태 정보는 대표적으로 혈관의 두께에 관한 정보일 수 있는데, 벌룬 카테터를 이용하여 혈관 내부에서 냉동 절제 시술이 이루어지는 경우, 환자마다 혈관의 두께에 차이가 있을 수 있어, 동일한 냉매 주입을 통해 시술을 진행할 경우, 혈관의 지름이 두꺼운 환자는 제대로 냉각이 이루어지지 않아 냉동 절제가 이루어지기 어려운 경우가 발생될 수 있으며, 혈관의 지름이 얇은 환자의 경우에는 혈관 주변의 다른 혈관, 장기 등의 조직에 영향을 미칠 수 있어, 효과적인 시술이 어려운 문제가 생길 수 있다.
그리고 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신하는 혈관 상태 정보는 혈관 주변의 다른 혈관의 종류 및 위치에 관한 정보와, 혈관 주변의 다른 장기의 종류 및 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 냉동 절제 시술의 경우 혈관 주변에 위치하는 다른 혈관 및 장기의 조직에 영향을 미칠 수 있어서, 이와 같은 주변 조직에 대한 정보를 정확히 인식하고 이에 따라서 냉매를 조절하도록 할 필요가 있다.
따라서, 혈관 상태 정보 수신부(310)에서는 시술자 또는 분석 시스템 등으로부터 이와 같은 혈관 상태 정보를 수신할 수 있다. 이를 시술하기 위해서 시술자에게서 정보를 입력 받을 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있으며, 의료영상을 분석하기 위한 분석 시스템으로부터 디지털 데이터 등의 형태로 혈관 상태 정보를 수신하도록 데이터 송수신 기능을 구비할 수도 있다.
냉매 공급 제어부(320)는 상기 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 냉동 신경절제 시술을 위한 벌룬 구조, 냉매의 양 및 유량(flow rate) 정보를 구할 수 있다. 상술한 바와 같이 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신한 혈관 상태 정보는 혈관의 지름, 혈관 주변의 다른 혈관 또는 다른 장기 등에 관한 정보를 포함할 수 있는데, 이를 통하여 효과적인 냉동절제 시술이 가능한 벌룬의 구조를 확정하도록 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템(101)은 다양한 벌룬 카테터(102)를 탈부착하여 시술에 가장 효과적인 벌룬 카테터(102)를 선택하여 사용하도록 할 수 있는데, 냉매 공급 제어부(320)는 혈관 상태 정보를 이용하여, 현재의 혈관 상태에 적합한 벌룬 카테터(102)를 연결하도록 할 수 있다. 적합한 벌룬 카테터(102)의 구조에 관한 정보는 시술자에게 전달되어 효과적인 시술이 가능하도록 할 수 있다.
또한, 냉매 공급 제어부(320)는 냉매의 양 및 유량 정보를 구할 수 있는데, 냉동 절제 시술은 카테터를 통해 냉매가 벌룬으로 유입되면서, 유입된 냉매가 줄-톰슨 효과에 의해 등엔탈피 팽창(Isenthalpic) 되어 벌룬을 팽창시킴과 동시에 온도를 낮추어 이루어진다. 이 때, 시술의 임상적인 효과를 증진시키고 효율적인 냉매를 투입하기 위해서는 카테터를 통해 유입되는 냉매의 양과 유량을 제어함으로써, 환자 맞춤형 시술이 가능하도록 하는 조건을 도출할 필요가 있다.
따라서, 냉매 공급 제어부(320)는 냉매의 양 및 유량과 벌룬 카테터의 구조에 따라서 목표 지점에 대하여 열전달이 어떻게 이루어지는지 계산하고, 다양한 냉매 및 구조에 대한 제어 방법 중에서 환자의 현재 상태에 가장 부합되는 정보를 확인하여, 냉매 공급을 제어하고, 이에 대한 정보를 시술자에게 디스플레이 등을 통해 안내할 수 있다. 이와 같은 열전달 계산을 위하여 다양한 수치해석 모델을 이용할 수 있으며, 이와 같은 구체적인 계산 방법에 의하여 본 발명이 제한되는 것은 아니다.
냉매 공급부(330)는 상기 냉매 공급 제어부(320)에서 구해진 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 기초로 벌룬 카테터에 냉매를 공급한다. 냉매는 카테터를 통하여 벌룬에 전달되고 전술한 바와 같이 벌룬을 팽창시키고 냉각시킬 수 있다.
냉매 공급부(330)에서 공급되는 냉매는 줄-톰슨 냉동기에서 고압의 냉매를 저압으로 팽창시킬 때 온도가 낮아지게 하는 양의 줄-톰슨 계수를 갖는 냉매를 선택해야 하는데, 양의 줄-톰슨 계수를 갖는 냉매로는 아르곤, 질소, 이산화탄소, 이산화질소 등이 있다. 이와 같은 냉매의 종류에 의해 발명이 제한되는 것은 아닌데, 경우에 따라서는 냉매 공급 제어부(320)에서 환자의 상태에 따라 어떤 냉매를 사용하는 것이 적합한지에 대한 판단을 수행하고 이 결과를 제공하도록 할 수도 있다.
열전달 데이터베이스(340)는 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 상기 혈관 상태 별로 냉동 신경절제 시술을 수행할 때의 열전달 상황에 관한 정보를 대응시켜 저장한다. 시술 대상의 환자에게 적합한 열전달을 제공할 수 있도록 하기 위해서는 종래의 시술 결과에서 혈관 상태 정보에 따라 어떤 열전달을 제공하는 것이 적합한지에 대한 정보를 파악할 필요가 있다.
따라서, 열전달 데이터베이스(340)에서는 복수의 종래 환자의 혈관 상태 정보와 혈관 상태별 열전달 상황에 관한 정보를 저장할 수 있는데, 이 때의 혈관 상태 또한 앞서 설명한 바와 같이 혈관의 두께에 관한 정보를 포함할 수 있는데, 예를 들어 신장동맥을 대상으로 냉동 절제 시술을 하는 경우, 일반적으로 사람의 신장 동맥의 지름이 3mm에서 7mm의 범위를 가지는데, 지름이 3mm인 경우에 어떤 형태로 열전달이 이루어지도록 냉매를 공급해야 하는지, 지름이 7mm인 경우에 어떤 형태로 열전달이 이루어지도록 해야 하는지에 대한 정보를 저장할 수 있다.
냉매 공급 제어부(320)는 열전달 데이터베이스(340)의 정보를 기초로 열전달이 제대로 이루어질 수 있도록 하는 벌룬의 구조 정보를 선택하도록 할 수 있다. 냉매 공급 제어부(320)에서는 이와 같이 환자에게 적합한 열전달 상황에 관한 정보를 열전달 데이터베이스(340)에서 확인하여 이와 같은 열전달 상황을 구현하기 위해서, 어떤 냉매를 어떤 양으로 어떤 속도로 제공해야 하는지 구하여 냉매 공급부(330)를 통해 벌룬 카테터(102)에 제공하도록 할 수 있다.
냉매 공급 제어부(320)에서 이와 같이 냉매의 공급 방법을 정하기 위해서 열전달 데이터베이스(340)에 대한 기계 학습 결과를 기초로 냉매의 양 및 유량 정보를 구할 수 있다. 기계 학습은 딥 러닝과 같은 다양한 인공지능 기법이 적용될 수 있는데, 다수의 종래 데이터에 대한 학습을 통해 현재 상황에 최적화된 결과를 제공할 수 있도록 하는 방법이라면 어떤 방법도 적용이 가능하다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 환자 정보 데이터베이스를 이용하여 케이스를 구분하는 실시예를 도시한 도면이다.
도면에 도시한 바와 같이, 냉동 절제 시술을 수행하는 경우에 다양한 환자의 상태 정보를 이용하여 환자를 정해진 개수의 케이스로 구분하고, 이를 통하여, 각 케이스에 해당하는 환자에 최적화된 시술이 가능하도록 할 수 있다. CT 등의 의료영상 정보로부터 환자의 혈관의 두께 등의 정보를 획득하면, 이를 토대로 환자가 어떤 케이스에 해당하는 환자인지 확인하고, 이를 기반으로 냉매의 공급 방법을 결정할 수 있다.
이와 같이 환자의 케이를 정해진 수로 구분하여 정의하고, 이를 활용하여 냉매 공급 방법을 결정하게 되면, 다양한 환자들에 대해서 맞춤형 시술을 제공하는 것이 가능해질 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 시스템에서 냉동 절제 시술을 위한 정보를 제공하는 화면을 도시한 도면이다.
도면에 도시한 바와 같이 냉매 공급 시스템(102)에 포함되거나 연결된 디스플레이(103)에서는 환자의 혈관 상태 정보를 추출한 의료영상 데이터를 시술자에게 제공하여, 시술에 활용하도록 하고 있으며, 환자의 신장동맥의 두께, 길이, 신장 정맥의 두께, 길이, 신장동맥과 신장정맥 사이의 거리 등 냉매 공급 방법을 결정하는데 필요한 정보들을 제공할 수 있으며, 그 밖에 나이, 성별, 질병유무 등 다양한 환자 정보를 제공함으로써, 시술자가 보다 적합한 시술을 가능하도록 할 수 있다.
도 6는 본 발명의 일실시예에 따른 냉매 공급 방법의 흐름을 도시한 흐름도이다.
본 발명에 따른 냉매 공급 방법은 상술한 냉매 공급 시스템(101)의 기술적인 특징을 그대로 가지고 있는 것으로, 아래 설명한 내용 이외에도 위에서 냉매 공급 시스템(101)을 설명한 기술적인 사항을 모두 적용 가능하다.
단계 S601에서는 환자의 의료영상 정보를 기초로 추출된 혈관 상태 정보를 수신한다. 환자의 의료영상 정보는 X-ray, CT, MRI 등 의료영상장비를 이용하여 촬영된 환자의 영상을 의미한다. 냉동 신경절제 시술을 효과적으로 수행하기 위해서는 목표 혈관과 관련된 다양한 정보를 취득하는 것이 필요한데, 이를 위하여 환자의 몸안 상태를 확인할 수 있는 의료영상 정보를 이용할 수 있다.
또한 단계 S601에서 수신하는 혈관 상태 정보는 대표적으로 혈관의 두께에 관한 정보일 수 있는데, 벌룬 카테터를 이용하여 혈관 내부에서 냉동 절제 시술이 이루어지는 경우, 환자마다 혈관의 두께에 차이가 있을 수 있어, 동일한 냉매 주입을 통해 시술을 진행할 경우, 혈관의 지름이 두꺼운 환자는 제대로 냉각이 이루어지지 않아 냉동 절제가 이루어지기 어려운 경우가 발생될 수 있으며, 혈관의 지름이 얇은 환자의 경우에는 혈관 주변의 다른 혈관, 장기 등의 조직에 영향을 미칠 수 있어, 효과적인 시술이 어려운 문제가 생길 수 있다.
그리고 단계 S601에서 수신하는 혈관 상태 정보는 혈관 주변의 다른 혈관의 종류 및 위치에 관한 정보와, 혈관 주변의 다른 장기의 종류 및 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 냉동 절제 시술의 경우 혈관 주변에 위치하는 다른 혈관 및 장기의 조직에 영향을 미칠 수 있어서, 이와 같은 주변 조직에 대한 정보를 정확히 인식하고 이에 따라서 냉매를 조절하도록 할 필요가 있다.
단계 S602에서는 열전달 데이터베이스(340)에 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 상기 혈관 상태 별로 냉동 신경절제 시술을 수행할 때의 열전달 상황에 관한 정보를 대응시켜 저장한다. 시술 대상의 환자에게 적합한 열전달을 제공할 수 있도록 하기 위해서는 종래의 시술 결과에서 혈관 상태 정보에 따라 어떤 열전달을 제공하는 것이 적합한지에 대한 정보를 파악할 필요가 있다.
따라서, 단계 S602에서 저장한 열전달 데이터베이스(340)에서는 복수의 종래 환자의 혈관 상태 정보와 혈관 상태별 열전달 상황에 관한 정보를 저장할 수 있는데, 이 때의 혈관 상태 또한 앞서 설명한 바와 같이 혈관의 두께에 관한 정보를 포함할 수 있는데, 예를 들어 신장동맥을 대상으로 냉동 절제 시술을 하는 경우, 일반적으로 사람의 신장 동맥의 지름이 3mm에서 7mm의 범위를 가지는데, 지름이 3mm인 경우에 어떤 형태로 열전달이 이루어지도록 냉매를 공급해야 하는지, 지름이 7mm인 경우에 어떤 형태로 열전달이 이루어지도록 해야 하는지에 대한 정보를 저장할 수 있다.
단계 S603에서는 상기 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 냉동 신경절제 시술을 위한 벌룬 구조, 냉매의 양 및 유량(flow rate) 정보를 구할 수 있다. 상술한 바와 같이 혈관 상태 정보 수신부(310)에서 수신한 혈관 상태 정보는 혈관의 지름, 혈관 주변의 다른 혈관 또는 다른 장기 등에 관한 정보를 포함할 수 있는데, 이를 통하여 효과적인 냉동절제 시술이 가능한 벌룬의 구조를 확정하도록 할 수 있다.
단계 S603에서는 냉매의 양 및 유량과 벌룬 카테터의 구조에 따라서 목표 지점에 대하여 열전달이 어떻게 이루어지는지 계산하고, 다양한 냉매 및 구조에 대한 제어 방법 중에서 환자의 현재 상태에 가장 부합되는 정보를 확인하여, 냉매 공급을 제어하고, 이에 대한 정보를 시술자에게 디스플레이 등을 통해 안내할 수 있다. 이와 같은 열전달 계산을 위하여 다양한 수치해석 모델을 이용할 수 있으며, 이와 같은 구체적인 계산 방법에 의하여 본 발명이 제한되는 것은 아니다.
단계 S603에서는 열전달 데이터베이스(340)의 정보를 기초로 열전달이 제대로 이루어질 수 있도록 하는 벌룬의 구조 정보를 선택하도록 할 수 있다. 냉매 공급 제어부(320)에서는 이와 같이 환자에게 적합한 열전달 상황에 관한 정보를 열전달 데이터베이스(340)에서 확인하여 이와 같은 열전달 상황을 구현하기 위해서, 어떤 냉매를 어떤 양으로 어떤 속도로 제공해야 하는지 구하여 냉매 공급부(330)를 통해 벌룬 카테터(102)에 제공하도록 할 수 있다.
단계 S604에서는 상기 단계 S603에서 구해진 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 기초로 벌룬 카테터에 냉매를 공급한다. 냉매는 카테터를 통하여 벌룬에 전달되고 전술한 바와 같이 벌룬을 팽창시키고 냉각시킬 수 있다.
이와 같은, 냉매 공급 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CDROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다.
310: 혈관 상태 정보 수신부 320: 냉매 공급 제어부
330: 냉매 공급부 340: 열전달 데이터베이스
330: 냉매 공급부 340: 열전달 데이터베이스
Claims (11)
- 환자의 의료영상 정보를 기초로 추출된 혈관 상태 정보를 수신하는 혈관 상태 정보 수신부;
복수의 환자의 혈관 상태 정보, 상기 혈관 상태 별로 냉동 신경절제 시술을 수행할 때의 열전달 상황에 관한 정보를 대응시켜 저장하는 열전달 데이터베이스;
상기 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 상기 열전달 데이터베이스를 참조하여 냉동 신경절제 시술을 위한 벌룬 구조, 냉매의 양 및 유량(flow rate) 정보를 구하는 냉매 공급 제어부; 및
상기 냉매 공급 제어부에서 구해진 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 기초로 벌룬 카테터에 냉매를 공급하는 냉매 공급부
를 포함하고, 상기 열전달 데이터베이스는
벌룬의 구조별로 열전달 상황에 관한 정보를 더 저장하고,
상기 냉매 공급 제어부는
상기 열전달 데이터베이스를 참조하여, 상기 벌룬의 구조 정보를 구하는 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 시스템. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 냉매 공급 제어부는
상기 열전달 데이터베이스에 대한 기계 학습 결과를 기초로 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 구하는 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 환자의 의료영상 정보는 상기 환자의 CT 이미지이며,
상기 혈관 상태 정보는 상기 환자의 신장동맥의 굵기 정보인 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 시스템. - 혈관 상태 정보 수신부에서 환자의 의료영상 정보를 기초로 추출된 혈관 상태 정보를 수신하는 혈관 상태 정보 수신 단계;
열전달 데이터베이스에 복수의 환자의 혈관 상태 정보 및 상기 혈관 상태 별로 냉동 신경절제 시술을 수행할 때의 열전달 상황에 관한 정보를 대응시켜 저장하는 단계;
냉매 공급 제어부에서 상기 수신된 혈관 상태 정보를 기초로 상기 열전달 데이터베이스를 참조하여 냉동 신경절제 시술을 위한 벌룬 구조, 냉매의 양 및 유량(flow rate) 정보를 구하는 냉매 공급 제어 단계; 및
냉매 공급부에서 상기 냉매 공급 제어부에서 구해진 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 기초로 벌룬 카테터에 냉매를 공급하는 냉매 공급 단계
를 포함하고,
상기 열전달 데이터베이스는
벌룬의 구조별로 열전달 상황에 관한 정보를 더 저장하고,
상기 냉매 공급 제어 단계는
상기 열전달 데이터베이스를 참조하여, 상기 벌룬의 구조 정보를 구하는 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 방법. - 삭제
- 삭제
- 제6항에 있어서,
상기 냉매 공급 제어 단계는
상기 열전달 데이터베이스에 대한 기계 학습 결과를 기초로 상기 냉매의 양 및 상기 유량 정보를 구하는 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 방법. - 제6항에 있어서,
상기 환자의 의료영상 정보는 상기 환자의 CT 이미지이며,
상기 혈관 상태 정보는 상기 환자의 신장동맥의 굵기 정보인 것
을 특징으로 하는 냉매 공급 방법.
- 제6항, 제9항 및 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.
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