KR102363721B1 - Apparatus and method for measuring body size through estimation of body part for incomplete medical image - Google Patents

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Abstract

본 발명은 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 사용자로부터 신체부위의 일부가 손상되거나 가려진 불완전한 의료영상이 입력되면, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 적어도 하나 이상의 의료영상을 추정하여, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상을 복구하고, 상기 복구한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 사이즈를 측정하여 제공함으로써, 상기 제공한 신체 사이즈를 다양한 용도로 이용하도록 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for measuring body size by estimating body parts for incomplete medical images. The provided body by estimating one or more medical images, restoring the incomplete medical image based on the estimated medical image, and measuring and providing the size of a body part for the incomplete medical image based on the restored medical image The present invention relates to an apparatus and method for measuring body size by estimating a body part on an incomplete medical image that allows the size to be used for various purposes.

Description

불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING BODY SIZE THROUGH ESTIMATION OF BODY PART FOR INCOMPLETE MEDICAL IMAGE}Apparatus and method for measuring body size through estimation of body parts for incomplete medical images

본 발명은 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자로부터 신체부위의 일부가 손상되거나 가려진 불완전한 의료영상이 입력되면, 상기 불완전한 의료영상에서 정상부분(Normal Part)과 매칭되는 적어도 하나 이상의 의료영상으로부터 비정상부분(Abnormal Part)에 대한 의료영상을 추정하여, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상을 복구하고, 상기 복구한 의료영상을 토대로 상기 신체부위의 사이즈를 측정하여 제공하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image, and more particularly, when an incomplete medical image in which a part of a body part is damaged or covered is input by a user, the incomplete medical image estimating a medical image for an abnormal part from at least one or more medical images matching the normal part, and recovering the incomplete medical image based on the estimated medical image, It relates to an apparatus and method for measuring and providing the size of the body part based on the present invention.

최근 의료기술과 의료장비의 급격한 발전으로 인해 환자에 대한 고정밀의 의료영상을 획득하는 것이 가능해지면서, 환자의 신체를 개방하지 않고서도 상기 의료영상에 대한 판독을 통해 환자의 병변을 확인하는 것이 가능하게 되었다.With the recent rapid development of medical technology and medical equipment, it has become possible to acquire high-precision medical images of the patient, making it possible to check the lesion of the patient through reading the medical image without opening the patient's body. became

상기 의료영상은 CT(Computer Tomography) 영상, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 영상 , X-ray 영상, 초음파(Ultrasound) 영상 등을 포함한다.The medical image includes a computer tomography (CT) image, a magnetic resonance imaging (MRI) image, an X-ray image, an ultrasound image, and the like.

이러한 의료영상은, 상기 판독의 용도로 이용된 후에는 그 이용가치를 잃어버려 개인이 소유한 저장소나 데이터베이스에 저장되어 방치되고 있는 실정이다.These medical images, after being used for the purpose of reading, lose their useful value, and are stored in a storage or database owned by an individual and left unattended.

따라서 상기 의료영상을 판독의 용도로만 이용할 것이 아니라, 상기 의료영상을 토대로 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하고, 상기 측정한 신체 사이즈를 해당 의료영상에 대한 사용자에게 제공할 수 있다면, 의료(예: 임플란트 제작), 옷, 의자, 자전거 등과 같이 사용자의 신체에 맞는 제품을 제작하는 맞춤형 제품 제작 등과 같이 다양한 목적으로 이용할 수 있을 것이다.Therefore, if the medical image is not only used for the purpose of reading, but a body size of a body part is measured based on the medical image, and the measured body size can be provided to a user of the corresponding medical image, medical treatment (eg: It can be used for a variety of purposes, such as making products tailored to the user's body, such as implants), clothes, chairs, and bicycles.

한편, 상기 의료영상은, 신체의 일부분이 특정 다른 부위에 가려져 보이지 않는 경우가 있을 수 있으며, 상기 저장소나 데이터베이스에 저장된 의료영상에서 상기 신체의 일부분이 손상되거나 훼손되는 경우가 발생할 수 있다.On the other hand, in the medical image, there may be cases in which a part of the body is hidden by a specific other part, and the case in which the part of the body is damaged or damaged in the medical image stored in the storage or database may occur.

따라서 본 발명에서는 신체부위의 일부분이 손상되거나 가려진 비정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상이 입력되는 경우, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하고, 상기 비정상부분에 대응하는 상기 추정한 의료영상의 신체부분을 토대로 상기 불완전한 의료영상을 복구하여, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정함으로써, 상기 측정한 신체 사이즈를 다양한 목적으로 이용할 수 있도록 하는 방안을 제안하고자 한다.Therefore, in the present invention, when an incomplete medical image including an abnormal part in which a part of a body part is damaged or covered is input, a medical image matching the incomplete medical image is estimated, and the estimated medical image corresponding to the abnormal part is obtained. It is intended to propose a method of recovering the incomplete medical image based on the body part and measuring the body size of the body part of the incomplete medical image, so that the measured body size can be used for various purposes.

다음으로 본 발명의 기술분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간단하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비해서 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해서 기술하고자 한다.Next, the prior art existing in the technical field of the present invention will be briefly described, and then the technical matters that the present invention intends to achieve differently from the prior art will be described.

먼저 한국공개특허 제2020-0001736호(2020.01.07.)는 초음파 영상의 디스플레이 장치와 시스템 및 이를 이용한 생체조직의 사이즈 검출방법에 관한 것으로, 생체조직에 대한 초음파 영상을 터치스크린에 표시하고, 상기 터치스크린에서 상기 사용자가 접촉한 접촉 지점을 인식하여, 상기 인식한 접촉 지점과 인접하는 하나 이상의 엣지 부분을 검출하고, 상기 검출한 엣지 부분에 대한 엣지 곡선이 개곡선인지 또는 폐곡선인지에 따라 상기 생체조직에 대한 사이즈 정보를 검출하는 초음파 영상의 디스플레이 장치와 시스템 및 이를 이용한 생체조직의 사이즈 검출방법에 관한 것이다.First, Korean Patent Application Laid-Open No. 2020-0001736 (2020.01.07.) relates to an ultrasound image display apparatus and system and a method for detecting the size of a living tissue using the same, and displays an ultrasound image of the living tissue on a touch screen, The touch screen recognizes a contact point touched by the user, detects one or more edge portions adjacent to the recognized contact point, and the living body according to whether an edge curve for the detected edge portion is an open curve or a closed curve The present invention relates to an ultrasound image display apparatus and system for detecting tissue size information, and a method for detecting the size of a living tissue using the same.

즉, 상기 선행기술은, 초음파 영상에서 사용자가 특정 지점을 터치하면, 상기 특정 지점에 인접한 에지 곡선의 종류에 따라 상기 생체조직의 사이즈를 측정하는 생체조직의 사이즈 검출방법을 기재하고 있다.That is, the prior art describes a method of detecting the size of a living tissue that, when a user touches a specific point in an ultrasound image, measures the size of the biological tissue according to a type of an edge curve adjacent to the specific point.

반면에 본 발명은 신체부위의 일부분이 손상되거나 가려진 불완전한 의료영상을 복구하여, 상기 복구한 의료영상으로부터 신체부위를 측정하는 것으로, 상기 선행기술과 본 발명은 현저한 차이점이 있는 것이 분명하다.On the other hand, the present invention restores an incomplete medical image in which a part of a body part is damaged or covered, and measures the body part from the restored medical image. It is clear that there is a significant difference between the prior art and the present invention.

또한 한국등록특허 제0954989호(2010.04.20.)는 대상체의 크기를 측정하기 위한 초음파 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 초음파 영상내 대상체의 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선상에서 곡률이 급격하게 변화하는 다수의 코너점을 검출하여 소정 크기의 블록을 설정하고, 초음파 영상을 출력하는 디스플레이상에서 이동되는 포인터가 상기 블록 또는 상기 윤곽선을 교차하는 복수의 측정점에 대한 좌표를 인식하여 저장하며, 상기 측정점 중 적어도 두개 이상으로 사용자가 선택하는 경우, 상기 선택된 측정점의 좌표를 기준으로 상기 대상체의 크기를 측정하는 대상체의 크기를 측정하기 위한 초음파 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.In addition, Korea Patent No. 0954989 (2010.04.20.) relates to an ultrasound diagnosis apparatus and method for measuring the size of an object, in which the contour of the object is extracted from the ultrasound image, and the curvature is rapidly changed on the extracted contour. A block of a predetermined size is set by detecting a plurality of corner points, a pointer moving on a display outputting an ultrasound image recognizes and stores coordinates for a plurality of measurement points that intersect the block or the outline, and stores at least one of the measurement points The present invention relates to an ultrasound diagnosis apparatus and method for measuring a size of an object that measures the size of the object based on the coordinates of the selected measurement point when two or more are selected by a user.

즉, 상기 선행기술은 사용자가 디스플레이상의 포인터를 통해 초음파 영상에서의 윤곽선이나 코너점을 선택하면, 상기 선택한 윤곽선이나 코너점에 대한 좌표를 이용하여 상기 대상체의 크기를 측정하여 제공하는 것이다. 그러나 본 발명은, 비정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상이 입력되는 경우, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 의료영상을 추정하여 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 복구하는 것이며, 상기 비정상부분을 복구한 의료영상으로부터 신체부위에 대한 사이즈를 측정하는 것으로, 상기 선행기술은 이러한 본 발명의 기술적 특징을 기재하거나 시사 혹은 암시도 없음이 분명하다.That is, in the prior art, when a user selects a contour line or a corner point in an ultrasound image through a pointer on a display, the size of the object is measured and provided by using the coordinates of the selected contour line or corner point. However, in the present invention, when an incomplete medical image including an abnormal portion is input, a medical image matching the incomplete medical image is estimated and the abnormal portion of the incomplete medical image is restored based on the estimated medical image, It is clear that the prior art does not describe, suggest or imply the technical characteristics of the present invention as measuring the size of a body part from a medical image in which an abnormal part is restored.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 신체부위 중 일부분이 손상되거나 가려진 비정상부분이 포함된 불완전한 의료영상이 사용자로부터 입력되는 경우, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 의료영상을 추정하고, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 비정상부분을 복구하여, 상기 비정상부분을 복구한 의료영상으로부터 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하여, 상기 사용자에게 제공하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention was created to solve the above problems, and when an incomplete medical image including a damaged or covered abnormal part of a body part is input from a user, a medical image matching the incomplete medical image is estimated and , by restoring the abnormal part based on the estimated medical image, measuring the body size of the body part from the restored medical image of the abnormal part, and estimating the body part for the incomplete medical image provided to the user An object of the present invention is to provide an apparatus and method for measuring body size.

또한 본 발명은, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 상기 사용자의 의료영상을 추출하거나, 상기 불완전한 의료영상과 가장 근접하게 매칭되는 익명화된 개인별 의료영상을 추출하거나, 또는 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 매칭되는 익명화된 개인별 의료영상을 추출함으로써, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하여, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 간단하게 복구할 수 있도록 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention extracts the user's medical image for a body part symmetrical with the body part of the incomplete medical image, extracts an anonymized individual medical image that most closely matches the incomplete medical image, or extracts the incomplete medical image By extracting anonymized individual medical images matching the body parts and symmetrical body parts of the medical images, the medical images matching the incomplete medical images are estimated, and the abnormal parts of the incomplete medical images are extracted based on the estimated medical images. Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for measuring body size by estimating body parts for incomplete medical images that can be easily restored.

또한 본 발명은, 상기 추정한 의료영상에서 상기 불완전 의료영상의 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 특징점을 확인하고, 상기 확인한 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영함으로써, 상기 비정상부분을 간단하게 복구할 수 있도록 하며, 상기 비정상부분을 복구한 의료영상에서 특징점들을 연결하여 상기 불완전한 의료영상에서 신체 사이즈를 정확하게 측정하여 제공할 수 있도록 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.The present invention also provides a simple recovery of the abnormal part by identifying a characteristic point of a body part corresponding to the abnormal part of the incomplete medical image in the estimated medical image, and projecting the coordinates of the identified characteristic point on the abnormal part. A device for measuring body size through estimating body parts for incomplete medical images, which connects feature points in the medical image from which the abnormal part is restored to accurately measure and provide the body size in the incomplete medical image, and It is another object to provide the method.

본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치는, 신체부위 중 일부가 손상되거나 가려진 비정상부분과 상기 비정상부분 이외의 정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 의료영상 추정부, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 상기 추정한 의료영상의 신체부분에 대해 확인한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영하여 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 비정상부분에 대해 투영한 특징점을 통합하여 복구하는 의료영상 복구부 및 상기 비정상부분을 복구한 의료영상에서 상기 통합한 특징점을 서로 연결하여, 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention is an incomplete medical image including an abnormal part in which some of the body parts are damaged or covered and a normal part other than the abnormal part. A medical image estimator for estimating a matching medical image, the incomplete medical image by projecting the coordinates of at least one feature point identified for the body part of the estimated medical image corresponding to the abnormal part of the incomplete medical image onto the abnormal part A medical image restoration unit that integrates and restores at least one feature point for the normal part and the feature point projected on the abnormal part, and the integrated feature point in the medical image from which the abnormal part is restored, to measure the body size It is characterized in that it includes a body size measurement unit.

또한 상기 의료영상 추정부는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 상기 사용자의 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimating unit is characterized in that it comprises extracting the user's medical image of the body part symmetrical with the body part of the incomplete medical image, and estimating a medical image matching the incomplete medical image.

또한 상기 의료영상 추정부는, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분으로 복수의 익명화된 개인별 의료영상의 해당 부분과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하여 비정상부분의 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimating unit comprises extracting a medical image that most closely matches the corresponding part of a plurality of anonymized individual medical images as a normal part of the incomplete medical image to estimate the medical image of the abnormal part. do.

또한 상기 의료영상 추정부는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 매칭되는 복수의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimating unit is characterized in that it comprises extracting a plurality of anonymized individual medical images matching the body parts and symmetrical body parts of the incomplete medical image to estimate the incomplete medical image.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치는, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습부를 더 포함하며, 상기 의료영상 추정부는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식부, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 사용자의 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부 및 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 상기 사용자의 의료영상에서 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the body size measuring device further comprises a feature point learning unit that determines at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generates a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point, The medical image estimation unit selects at least one learning model according to the body part of the incomplete medical image, applies the incomplete medical image to the selected at least one or more learning models, and determines at least one feature point for the normal part. A feature point recognition unit for recognizing, a medical image extraction unit for extracting a medical image of the user symmetrical with the body part of the incomplete medical image, a coordinate transformation unit for converting the extracted medical image of the user into coordinates for a symmetrical body part, and the It characterized in that it further comprises a feature point checking unit for confirming at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part in the medical image of the user converted into coordinates for the symmetrical body part.

또한 상기 의료영상 추정부는, 상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부, 상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산부 및 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimator may include a medical image extraction unit for extracting at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one or more feature points, and at least a body part corresponding to the normal part from the extracted individual medical image. A similarity calculator that extracts one or more feature points and calculates a similarity between the recognized feature points for the normal part and the extracted feature points, and as a result of calculating the similarity, selects a medical image of a specific individual with the highest similarity and selects the It characterized in that it further comprises a feature point checking unit for confirming at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part.

또한 상기 의료영상 추정부는, 상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부, 상기 대칭되는 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 불완전한 의료영상을 상기 선택한 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식부, 상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부, 상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분에 대응하는 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산부 및 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimating unit, a coordinate converting unit that converts the incomplete medical image into coordinates for symmetrical body parts, selects at least one learning model according to the symmetrical body parts, and selects coordinates for the symmetrical body parts A feature point recognition unit that recognizes at least one feature point for the normal part by applying the incomplete medical image converted to A medical image extraction unit for extracting, a similarity calculation unit for extracting at least one feature point corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating the similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point; As a result of calculating the degree of similarity, the method further comprises a feature point checking unit that selects a medical image of a specific individual having the highest similarity and checks at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part.

아울러 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 사이즈 측정 방법은, 신체부위 중 일부가 손상되거나 가려진 비정상부분과 상기 비정상부분 이외의 정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 의료영상 추정 단계, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 상기 추정한 의료영상의 신체부분에 대해 확인한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영하여 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 비정상부분에 대해 투영한 특징점을 통합하여 복구하는 의료영상 복구 단계 및 상기 비정상부분을 복구한 의료영상에서 상기 통합한 특징점을 서로 연결하여, 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the body size measurement method according to an embodiment of the present invention estimates a medical image matching an incomplete medical image including an abnormal part in which some of the body parts are damaged or covered and a normal part other than the abnormal part. step, by projecting the coordinates of at least one or more feature points identified for the body part of the estimated medical image corresponding to the abnormal part of the incomplete medical image to the abnormal part, and at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image; A medical image restoration step of integrating and restoring the feature points projected on the abnormal portion, and a body size measurement step of measuring the body size by connecting the integrated feature points in the medical image from which the abnormal portion is restored. do it with

또한 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 상기 사용자의 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the estimating of the medical image may include estimating a medical image matching the incomplete medical image by extracting the user's medical image for a body part symmetrical to the body part of the incomplete medical image.

또한 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분으로 복수의 익명화된 개인별 의료영상의 해당 부분과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하여 비정상부분의 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimating step includes estimating the abnormal portion of the medical image by extracting a medical image that most closely matches the corresponding portion of a plurality of anonymized individual medical images as a normal portion of the incomplete medical image. do it with

또한 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 매칭되는 복수의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상을 추정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the estimating of the medical image may include estimating the incomplete medical image by extracting a plurality of anonymized individual medical images matching the body parts and symmetrical body parts of the incomplete medical image.

또한 상기 신체 사이즈 측정 방법은, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습 단계를 더 포함하며, 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 사용자의 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환 단계 및 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 상기 사용자의 의료영상에서 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the method for measuring body size further comprises a feature point learning step of determining at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generating a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point, and , the medical image estimating step may include selecting at least one or more learning models according to the body part of the incomplete medical image, and applying the incomplete medical image to the selected at least one or more learning models, and applying at least one or more learning models for the normal part. A key point recognition step of recognizing a key point, a medical image extraction step of extracting a medical image of a user symmetric with the body part of the incomplete medical image, a coordinate transformation step of converting the extracted medical image of the user into coordinates for a symmetrical body part and a feature point checking step of confirming at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part in the medical image of the user converted into coordinates for the symmetrical body part.

또한 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계, 상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계, 상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산 단계 및 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the medical image estimation step, at least one or more learning models according to the body parts of the incomplete medical image are selected, and the incomplete medical image is applied to the selected at least one or more learning models, and at least one or more of the normal parts are selected. A key point recognition step of recognizing a key point, a medical image extraction step of extracting at least one anonymized individual medical image matching the at least one recognized characteristic point, and a body part corresponding to the normal part from the extracted individual individual medical image A similarity calculation step of extracting at least one feature point and calculating the similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point, and as a result of calculating the similarity, a medical image of a specific individual with the highest similarity is selected. The method further comprises a feature point checking step of confirming at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part.

또한 상기 의료영상 추정 단계는, 상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환 단계, 상기 대칭되는 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 불완전한 의료영상을 상기 선택한 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계, 상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계, 상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분에 대응하는 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산 단계 및 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the medical image estimation step includes a coordinate transformation step of converting the incomplete medical image into coordinates for a symmetrical body part, selecting at least one learning model according to the symmetrical body part, and selecting the symmetrical body part. A feature point recognition step of recognizing at least one feature point for the normal part by applying the incomplete medical image converted into coordinates to the selected learning model, and at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one feature point A medical image extraction step of extracting a similarity calculation step of extracting at least one feature point corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating the similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point and a feature point checking step of selecting at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part by selecting a medical image of a specific individual having the highest similarity as a result of calculating the similarity.

이상에서와 같이 본 발명의 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법에 따르면, 사용자로부터 입력되는 의료영상의 신체부위 중 손상되거나 가려진 비정상부분이 포함하는 불완전한 의료영상인 경우라도 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 사용자의 의료영상 또는 상기 불완전한 의료영상에 가장 근접하게 매칭되는 개인별 의료영상 또는, 상기 불완전한 의료영상을 대칭변환하여, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상에 가장 근접하게 매칭되는 개인별 의료영상을 이용하여, 상기 비정상부분을 효율적으로 복구할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the apparatus and method for measuring body size through estimation of body parts for incomplete medical images of the present invention, it is an incomplete medical image including an abnormal part that is damaged or hidden among body parts of a medical image input from a user. In any case, the medical image of the user that is symmetrical with the body part of the incomplete medical image or the individual medical image that most closely matches the incomplete medical image, or the incomplete medical image is symmetrically converted to the most symmetrically transformed incomplete medical image. There is an effect that the abnormal portion can be efficiently restored by using closely matched individual medical images.

또한 본 발명은, 상기 비정상부분을 복구한 의료영상에서 특정 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하여 사용자에게 제공함으로써, 상기 사용자가 상기 신체 사이즈를 의료, 맞춤형 제품 제작 등과 같이 다양한 목적으로 이용할 수 있도록 하는 효과가 있다.In addition, the present invention measures the body size of a specific body part in the medical image from which the abnormal part is restored and provides it to the user, so that the user can use the body size for various purposes, such as medical care and customized product production. It works.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습모델을 통해 불완전한 의료영상으로부터 정상부분에 대한 특징점을 인식하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 토대로 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치의 하드웨어 구조를 나타낸 도면이다.
1 is a conceptual diagram for explaining an apparatus and method for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using a user's medical image symmetrical to a body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using an anonymized individual medical image according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using an anonymized individual medical image according to another embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a process of recognizing a feature point for a normal part from an incomplete medical image through a learning model according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size of a body part of an incomplete medical image based on a user's medical image symmetrical to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size of a body part of an incomplete medical image based on an anonymized individual medical image identical to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size based on an anonymized individual medical image symmetrical to a body part of an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating a hardware structure of an apparatus for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법에 대한 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.Hereinafter, a preferred embodiment of an apparatus and method for measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference numerals in each figure indicate like elements. In addition, specific structural or functional descriptions of the embodiments of the present invention are only exemplified for the purpose of describing the embodiments according to the present invention, and unless otherwise defined, all used herein, including technical or scientific terms, are Terms have the same meanings as commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present specification. It is preferable not to

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 및 그 방법을 설명하기 위한 개념도이다.1 is a conceptual diagram for explaining an apparatus and method for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치(100)(이하, 신체 사이즈 측정 장치라 칭함)는, 사용자 단말(200)로부터 신체부위 중 일부분이 정상부분과 비정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상이 입력되면, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 의료영상을 추정하고, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 비정상부분을 복구하여, 상기 비정상부분을 복구한 의료영상에서 해당 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하여 사용자에게 제공한다. 상기 비정상부분은 신체부위의 일부분이 손상되거나 가려진 신체부분을 지칭하며, 상기 정상부분은 상기 비정상부분 이외의 신체부분을 지칭한다.As shown in FIG. 1 , a body size measuring apparatus 100 (hereinafter, referred to as a body size measuring device) through body part estimation for an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention is a user terminal 200 . When an incomplete medical image in which a part of the body part includes a normal part and an abnormal part is inputted, a medical image matching the incomplete medical image is estimated, and the abnormal part is restored based on the estimated medical image The body size of the corresponding body part is measured from the medical image in which the part is restored and provided to the user. The abnormal part refers to a body part in which a part of the body part is damaged or covered, and the normal part refers to a body part other than the abnormal part.

상기 불완전한 의료영상은, CT 영상, MRI 영상, 초음파 영상 등과 같은 다양한 의료영상을 포함하며, 상기 사용자가 특정 부분을 지정한 적어도 하나 이상의 임의의 특징점과 상기 사용자가 결정한 비정상부분과 정상부분을 포함한다.The incomplete medical image includes various medical images such as a CT image, an MRI image, an ultrasound image, and the like, and includes at least one or more arbitrary feature points designated by the user as a specific part, and an abnormal part and a normal part determined by the user.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 신체부위에 대한 사용자의 의료영상, 상기 불완전한 의료영상과 가장 근접하게 매칭되는 익명화된 개인의 의료영상, 또는 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 매칭되는 익명화된 개인의 의료영상을 추출하여, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 의료영상을 추정하고, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상을 복구한다.In addition, the body size measuring apparatus 100 may include a medical image of a user of a body part symmetrical to the body part of the incomplete medical image, an anonymized medical image of an individual that most closely matches the incomplete medical image, or the incomplete medical image. Extracts an anonymized medical image of an individual matching the body part and the symmetrical body part of the medical image, estimates the medical image matching the incomplete medical image, and restores the incomplete medical image based on the estimated medical image .

이때, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하여 상기 추정을 우선 수행하고, 그 다음으로 상기 대칭하는 사용자의 의료영상이 존재하지 않는 경우, 상기 불완전한 의료영상과 가장 근접하게 매칭되는 익명화된 개인의 의료영상(즉, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 신체부위에 대한 익명화된 개인의 의료영상)을 추출하여 상기 추정을 수행하며, 다음으로 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 매칭되는 익명화된 개인의 의료영상만 존재하는 경우, 상기 대칭하는 익명화된 개인의 의료영상을 이용하여 상기 추정을 수행하는 것이 바람직 하지만 이에 한정하지 않으며, 상기에서 나열한 추정 과정 중 어느 하나를 통해 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정할 수 있다.In this case, the body size measuring apparatus 100 first performs the estimation using the user's medical image symmetrical to the body part and the symmetrical body part of the incomplete medical image, and then performs the symmetrical user's medical treatment If there is no image, an anonymized individual medical image that most closely matches the incomplete medical image (that is, an anonymized individual medical image of the same body part as the body part of the incomplete medical image) is extracted and the Estimation is performed, and then, when there is only an anonymized medical image of an individual that matches a symmetrical body part with the body part of the incomplete medical image, the estimation is performed using the symmetrical anonymized medical image Preferably, the present invention is not limited thereto, and a medical image matching the incomplete medical image may be estimated through any one of the above-listed estimation processes.

한편, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하여 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 복구하는 것은, 본 발명의 핵심적인 기술적 특징으로, 도 2 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.Meanwhile, restoring an abnormal portion of the incomplete medical image by estimating a medical image matching the incomplete medical image is a key technical feature of the present invention and will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 4 .

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 측정한 신체 사이즈를 상기 사용자 단말(200)로 제공하여, 상기 신체 사이즈를 자전거, 의자, 옷, 침대, 액세서리 등과 같이 자신이 필요로 하는 제품을 맞춤형으로 제작하는데 이용하거나, 임플란트(치아 또는 척추) 시술 등과 같은 의료 목적으로 이용하는 것과 같이 다양한 용도로 이용할 수 있도록 한다.In addition, the body size measuring device 100 provides the measured body size to the user terminal 200 to customize the body size to a product that the user needs, such as a bicycle, chair, clothes, bed, accessories, etc. It allows it to be used for various purposes, such as being used for manufacturing a dental implant or used for medical purposes such as implant (tooth or spine) procedures.

또한 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 것은, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하여 생성한 학습모델에 상기 불완전한 의료영상을 적용함으로써, 수행된다. 상기 학습모델을 통해 특징점을 인식하는 것은 도 5를 참조하여 설명하도록 한다. In addition, recognizing at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image is generated by determining at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and learning the coordinates and labels for the determined at least one feature point. It is performed by applying the incomplete medical image to one learning model. Recognizing the feature point through the learning model will be described with reference to FIG. 5 .

상기 복수의 익명화된 개인별 의료영상은 의사 또는 개인이 보유한 유무선 통신 단말, 병원이나 한의원 등과 같은 의료기관이 운영하는 서버 등과 같은 적어도 하나 이상의 의료영상 프로바이더(300)로부터 사전에 설정한 주기에 따라 수집하거나, 실시간으로 수집되어, 개인별 의료영상 데이터베이스(420)에 저장된다.The plurality of anonymized individual medical images are collected according to a preset period from at least one medical image provider 300 such as a wired or wireless communication terminal owned by a doctor or individual, a server operated by a medical institution such as a hospital or oriental clinic, or the like. , are collected in real time and stored in the individual medical image database 420 .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.2 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using a user's medical image symmetrical to a body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 경우, 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자 단말(200)로부터 입력되는 상기 불완전한 의료영상의 신체부위를 확인한 결과에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하여, 학습모델 데이터베이스(410)로부터 로딩하고, 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 상기 불완전한 의료영상을 적용하여 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다(①). 이때, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자 인터페이스를 제공하여 상기 불완전한 의료영상의 신체부위, 상기 비정상부분 및 정상부분을 선택하도록 함으로써, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위, 비정상부분 및 정상부분을 확인한다.As shown in FIG. 2 , when an incomplete medical image is restored using a user's medical image symmetrical to a body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention, the body size measuring apparatus 100 is a user terminal At least one learning model is selected according to the result of checking the body part of the incomplete medical image input from 200, loaded from the learning model database 410, and the incomplete medical image is applied to the selected at least one learning model. At least one feature point for the normal part is recognized by applying (①). At this time, the body size measuring apparatus 100 provides a user interface to select the body part, the abnormal part, and the normal part of the incomplete medical image, thereby determining the body part, the abnormal part, and the normal part of the incomplete medical image. Check it.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 데이터베이스(400)를 검색하여, 상기 불완전한 의료영상에 대칭하는 사용자의 의료영상을 추출(②)하여, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정한다.Also, the body size measuring apparatus 100 searches the database 400, extracts a medical image of the user symmetric to the incomplete medical image (②), and estimates a medical image matching the incomplete medical image.

예를 들어, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위가 좌측 다리의 무릎 관절을 촬영한 의료 영상인 경우, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자의 우측 다리의 무릎 관절을 촬영한 사용자의 의료영상을 추출한다. 이때, 상기 추출한 사용자의 의료영상은 사전에 상기 학습모델을 통해 적어도 하나 이상의 특징점이 인식되어 있다. 다만 상기 추출한 사용자의 의료영상에 대해 특징점이 인식되어 있지 않은 경우 상기 학습모델을 이용하여 상기 특징점을 인식한다.For example, when the body part of the incomplete medical image is a medical image obtained by photographing the knee joint of the left leg, the body size measuring apparatus 100 may display the medical image of the user obtained by photographing the knee joint of the user's right leg. extract In this case, in the extracted medical image of the user, at least one feature point is recognized through the learning model in advance. However, when the feature point is not recognized for the extracted user's medical image, the feature point is recognized using the learning model.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추출한 사용자의 의료영상의 신체부위에 대칭하는 신체부위에 대한 좌표로 변환한다(③). 상기 예에서, 상기 추출한 사용자의 의료영상은 우측 다리에 대한 의료영상이고, 상기 불완전한 의료영상은 좌측 다리에 대한 의료영상이므로, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 좌측 다리에 대한 의료영상으로 대칭변환하는 것이다. In addition, the body size measuring apparatus 100 converts the extracted user's medical image into coordinates for a body part symmetrical to the body part (③). In the above example, since the extracted medical image of the user is a medical image of the right leg, and the incomplete medical image is a medical image of the left leg, the extracted medical image of the user is symmetrically converted into a medical image of the left leg .

또한 대칭하는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 것은, 상기 대칭하는 신체부위에 따라 좌우 대칭변환 또는 상하 대칭변환을 수행하는 것을 의미한다.Also, converting into coordinates for symmetrical body parts means performing left-right symmetrical transformation or vertical symmetrical transformation according to the symmetrical body parts.

한편 상기 좌우 대칭변환은, 변환대상의 의료영상에 대한 x좌표를, 상기 변환대상의 의료영상에 대한 가로 크기값에 1을 차감한 후, 상기 차감한 결과에 상기 x좌표의 좌표값을 한 번 더 차감하여, 이의 결과를 상기 x좌표의 좌표값으로 변환함으로써, 수행된다. 이때, 상기 대칭변환된 의료영상의 y좌표는 상기 변환대상의 의료영상에 대한 y좌표로 설정된다.Meanwhile, in the left-right symmetric transformation, the x-coordinate of the medical image of the transformation target is subtracted by 1 from the horizontal size value of the medical image of the transformation target, and the coordinate value of the x-coordinate is added to the result of the subtraction once. Further subtraction is performed by converting the result into a coordinate value of the x-coordinate. In this case, the y-coordinate of the symmetrically transformed medical image is set as the y-coordinate of the medical image to be transformed.

또한 상기 상하 대칭변환은, 변환대상의 의료영상에 대한 y좌표를, 상기 변환대상의 의료영상에 대한 세로 크기값에 1을 차감한 후, 상기 차감한 결과에 상기 y좌표의 좌표값을 한 번 더 차감하여, 이의 결과를 상기 y좌표의 좌표값으로 변환함으로써, 수행된다. 이때, 상기 대칭변환된 의료영상의 x좌표는 상기 변환대상의 의료영상에 대한 x좌표로 설정된다.In addition, in the vertical symmetric transformation, the y-coordinate of the medical image of the transformation target is subtracted by 1 from the vertical size value of the medical image of the transformation target, and the coordinate value of the y-coordinate is added to the result of the subtraction once. Further subtraction is performed by converting the result into a coordinate value of the y-coordinate. In this case, the x-coordinate of the symmetrically transformed medical image is set as the x-coordinate of the medical image to be transformed.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 대칭변환한 상기 사용자의 의료영상으로부터 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인한다(④).In addition, the body size measuring apparatus 100 checks at least one characteristic point of a body part corresponding to an abnormal part of the incomplete medical image from the symmetrically transformed medical image of the user (④).

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표를 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 투영함으로써, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점을 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 투영하고, 상기 비정상부분에 투영한 특징점과 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 특징점을 서로 통합함으로써, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 복구한다(⑤).In addition, the body size measuring apparatus 100 projects the coordinates of the identified at least one or more feature points to the abnormal portion of the incomplete medical image, thereby projecting the identified at least one or more feature points to the abnormal portion of the incomplete medical image, The abnormal part of the incomplete medical image is restored by integrating the feature points projected on the abnormal part and the feature points recognized for the normal part of the incomplete medical image (⑤).

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using an anonymized individual medical image according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상(예: 뇌를 촬영한 의료영상)을 복구하는 과정은, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 익명화된 개인별 의료영상이 저장되어 있을 때, 수행된다.As shown in FIG. 3 , the process of recovering an incomplete medical image (eg, a medical image obtained by photographing the brain) using an anonymized individual medical image according to an embodiment of the present invention includes the body part of the incomplete medical image. It is performed when the same anonymized individual medical image is stored.

이때, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위(예: 뇌)에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 통해 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다(①).At this time, the body size measuring apparatus 100 recognizes at least one feature point of the normal part through at least one learning model according to the body part (eg, brain) of the incomplete medical image (①).

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 익명화된 개인별 의료영상 데이터베이스(420)를 검색하여, 상기 인식한 특징점과 각각 매칭되는 적어도 하나 이상의 개인별 의료영상을 추출한다(②). In addition, the body size measuring apparatus 100 searches the anonymized individual medical image database 420 and extracts at least one individual medical image matching the recognized feature points (②).

이때, 상기 학습모델은, 신체부위별로 특징점을 결정한 익명화된 개인별 의료영상을 각각 학습하여 생성된 것이므로, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 학습모델을 통해 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점이 어떠한 개인별 의료영상과 매칭되는지를 알 수 있다.In this case, since the learning model is generated by learning each anonymized individual medical image in which feature points are determined for each body part, the body size measuring apparatus 100 recognizes the normal part of an incomplete medical image through the learning model. It may be known which individual medical image is matched with at least one or more feature points.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추출한 개인별 의료영상에서 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 제외한 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 특징점을 추출하여, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 개인별 의료영상에서 각각 추출한 상기 특징점간의 유사도를 계산한다(③).In addition, the body size measuring apparatus 100 extracts feature points for a body part corresponding to a normal part except for an abnormal part of the incomplete medical image from the extracted individual medical image, and recognizes the normal part of the incomplete medical image. A degree of similarity between at least one feature point and the feature point extracted from each individual medical image is calculated (③).

여기서, 상기 유사도 계산은, 유클리드 거리(Euclidean Distance), 맨해튼 거리(Manhattan Distance) 또는 민코프스키 거리(Minkowski Distance)와 같은 유사도 계산 방법을 통해 수행된다.Here, the similarity calculation is performed through a similarity calculation method such as Euclidean Distance, Manhattan Distance, or Minkowski Distance.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 추출한 익명화된 개인별 의료영상 중에서 유사도가 제일 높은 익명화된 특정 개인의 의료영상을 선택하여 추출함으로써, 상기 불완전한 의료영상에 매칭하는 의료영상을 추정하며, 상기 추정한 익명화된 특정 개인의 의료영상에서, 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인한다(④).In addition, as a result of calculating the degree of similarity, the body size measuring apparatus 100 selects and extracts a medical image of a specific anonymized individual having the highest similarity among the extracted anonymized individual medical images, thereby matching the incomplete medical image. A medical image is estimated, and at least one feature point of a body part corresponding to the abnormal part is identified in the estimated anonymized medical image of a specific individual (④).

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표를 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 투영하고, 상기 비정상부분에 투영한 특징점과 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 특징점을 서로 통합하여 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분을 복구(⑤)한다.In addition, the body size measuring apparatus 100 projects the coordinates of the at least one or more identified feature points on the abnormal part of the incomplete medical image, and recognizes the feature point projected on the abnormal part and the normal part of the incomplete medical image. By integrating one feature point with each other, the abnormal part of the incomplete medical image is restored (⑤).

도 4는 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating a process of recovering an incomplete medical image using an anonymized individual medical image according to another embodiment of the present invention.

도 4에 도시한 바와 같이, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 익명화된 개인별 의료영상을 이용하여 불완전한 의료영상을 복구하는 과정은, 상기 불완전한 의료영상에 대칭하는 신체부위의 익명화된 개인별 의료영상이 저장되어 있는 경우에 수행된다.As shown in FIG. 4 , the process of recovering an incomplete medical image using an anonymized individual medical image according to another embodiment of the present invention is an anonymized individual medical image of a body part symmetrical to the incomplete medical image. It is executed when it is stored.

우선 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상(예: 우측 팔꿈치 관절을 촬영한 우측 팔)에 대한 대칭변환을 우선 수행하고, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 신체부위(즉, 좌측 팔)에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하여, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다(①).First, the body size measuring apparatus 100 first performs a symmetric transformation on the incomplete medical image (eg, a right arm photographing a right elbow joint), and a body part (ie, the left side) of the symmetrically transformed incomplete medical image. arm), selects at least one learning model, and recognizes at least one feature point for the normal part of the symmetrically transformed incomplete medical image (①).

한편, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식 한 후, 상기 불완전한 의료영상에 대한 대칭변환을 수행할 수도 있다.Meanwhile, the body size measuring apparatus 100 may perform symmetrical transformation on the incomplete medical image after recognizing at least one feature point for the normal portion of the incomplete medical image.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 특징점을 인식한 결과에 따라, 상기 인식한 특징점과 각각 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 상기 익명화된 개인별 의료영상 데이터베이스(420)로부터 추출한다(②). 이때, 상기 추출되는 개인별 의료영상은, 상기 불완전한 의료영상과 동일한 의료영상(즉, 우측 팔)이 추출되는 것이 아니라, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상과 동일한 신체부위(좌측 팔)의 의료영상이 추출된다.In addition, the body size measuring apparatus 100 extracts, from the anonymized individual medical image database 420, at least one or more anonymized individual medical images matching the recognized characteristic points, respectively, according to the result of recognizing the characteristic points. (②). In this case, the extracted individual medical image is not extracted from the same medical image (ie, right arm) as the incomplete medical image, but from the same body part (left arm) as the symmetrically transformed incomplete medical image. do.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추출한 개인별 의료영상에서 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상부분을 제외한 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 특징점을 추출하여, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 개인별 의료영상에서 각각 추출한 상기 특징점 간의 유사도를 계산한다(③).In addition, the body size measuring apparatus 100 extracts feature points for a body part corresponding to a normal part except for an abnormal part of the symmetrically transformed incomplete medical image from the extracted individual medical image, and the symmetrically transformed incomplete medical image The degree of similarity between at least one recognized feature point for the normal part of , and the feature point extracted from the individual medical image is calculated (③).

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 유사도를 계산한 결과, 유사도가 제일 높은 익명화된 개인의 의료영상을 추출함으로써, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상에 매칭되는 개인의 의료영상을 추정한다.Also, as a result of calculating the degree of similarity, the body size measuring apparatus 100 estimates an individual's medical image matching the symmetrically transformed incomplete medical image by extracting an anonymized medical image of an individual with the highest similarity.

이후, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추정한 개인의 의료영상에서, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하고(④), 상기 확인한 특징점을 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상부분에 투영(⑤)하여, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상부분을 복구한다. 이때, 상기 비정상부분을 복구한 대칭변환한 불완전한 의료영상은, 원래의 신체부위로 대칭변환된다.Thereafter, the body size measuring apparatus 100 checks at least one feature point of the body part corresponding to the abnormal part of the symmetrically transformed incomplete medical image in the estimated individual medical image (④), and the By projecting (⑤) the identified feature points onto the abnormal portion of the symmetrically transformed incomplete medical image, the symmetrically transformed abnormal portion of the incomplete medical image is restored. At this time, the symmetrically transformed incomplete medical image obtained by restoring the abnormal part is symmetrically transformed into the original body part.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습모델을 통해 불완전한 의료영상으로부터 정상부분에 대한 특징점을 인식하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a process of recognizing a feature point for a normal part from an incomplete medical image through a learning model according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습모델은, 신체부위별로 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 결정된 복수의 특징점과 레이블을 학습하여 생성된다.5, the learning model according to an embodiment of the present invention is generated by learning a plurality of feature points and labels determined from a plurality of anonymized individual medical images for each body part.

또한 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상(또는 대칭변환된 의료영상)의 신체부위를 확인한 결과에 따라 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 상기 불완전한 의료영상을 적용하여, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다.In addition, the body size measuring apparatus 100 applies the incomplete medical image to at least one learning model selected according to a result of checking the body part of the incomplete medical image (or symmetrically transformed medical image), and the incomplete medical image Recognize at least one feature point for the normal part of

이때, 상기 불완전한 의료영상은, 상기 사용자에 의해 지정된 불완전한 의료영상의 정상부분 및 비정상부분과, 상기 사용자에 의해 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 선택된 임의의 개별 특징점(예: A 내지 N)을 포함하며, 상기 정상부분에 대한 특징점은, 상기 각 학습모델에서 출력되는 확률 중, 제일 높은 값을 선택함으로써, 상기 불완전한 의료영상에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점에 대한 좌표와 레이블을 확인함으로써, 인식된다. In this case, the incomplete medical image includes a normal part and an abnormal part of the incomplete medical image designated by the user, and arbitrary individual feature points (eg, A to N) selected by the user in the normal part of the incomplete medical image. and, as for the feature points for the normal part, by selecting the highest value among the probabilities output from each learning model, at least one feature point for the incomplete medical image is extracted, and coordinates and labels for the extracted feature points By confirming, it is recognized.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 복수의 익명화된 개인별 의료영상을 수집하는 의료영상 수집부(110), 상기 수집한 복수의 익명화된 개인별 의료영상을 각각 학습하여, 학습모델을 생성하는 특징점 학습부(120), 사용자 단말(200)로부터 의료영상(예: 불완전한 의료영상)을 입력받는 의료영상 입력부(130), 상기 불완전한 의료영상을 복구하는 의료영상 복구부(140), 상기 복구한 의료영상에서 해당 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정부(150) 및 상기 불완전한 의료영상을 복구하기 위해 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 의료영상을 추정하는 의료영상 추정부(160)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 6 , the apparatus 100 for measuring body size for an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention includes a medical image collecting unit 110 that collects a plurality of anonymized individual medical images, the collection A feature point learning unit 120 that generates a learning model by learning a plurality of anonymized individual medical images, respectively, a medical image input unit 130 that receives a medical image (eg, an incomplete medical image) from the user terminal 200; A medical image restoration unit 140 for restoring the incomplete medical image, a body size measuring unit 150 for measuring a body size of a corresponding body part in the restored medical image, and the incomplete medical image to restore the incomplete medical image and a medical image estimator 160 for estimating a medical image matching the image.

상기 의료영상 수집부(110)는, 적어도 하나 이상의 의료영상 프로바이더(300)로부터 익명화된 개인별 의료영상을 신체부위별로 수집하여 익명화된 개인별 의료영상 데이터베이스(420)에 저장된다.The medical image collection unit 110 collects anonymized individual medical images for each body part from at least one or more medical image providers 300 and stores them in the anonymized individual medical image database 420 .

상기 특징점 학습부(120)는, 상기 수집한 익명화된 개인별 의료영상에 대한 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 특징점에 대한 레이블을 부여하여 레이블링한다. 또한 상기 특징점 학습부(120)는, 상기 레이블링한 익명화된 개인별 의료영상을 학습하여, 입력된 의료영상으로부터 특징점을 인식하기 위한 학습모델을 생성한다.The feature point learning unit 120 determines one or more feature points for the collected anonymized individual medical image, and labels the determined feature points by giving a label. In addition, the keypoint learning unit 120 generates a learning model for recognizing the keypoint from the input medical image by learning the labeled anonymized individual medical image.

상기 특징점은, 의사나 영상판독 전문가 등과 같은 의료영상 전문가를 통해 결정되고 레이블링되며, 해부학적 위치 및 레이블이 결정되어 있는 부분으로 결정되는 것이 바람직하다.The characteristic point is determined and labeled by a medical imaging expert, such as a doctor or an image reading expert, and is preferably determined as a part in which an anatomical position and label are determined.

상기 의료영상 입력부(130)는, 상기 사용자 단말(200)로부터 비정상부분과 정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상을 입력받는 기능을 수행한다.The medical image input unit 130 performs a function of receiving an incomplete medical image including an abnormal portion and a normal portion from the user terminal 200 .

상기 의료영상 추정부(160)는, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하기 위한 것으로, 특징점 인식부(161), 의료영상 추출부(162), 유사도 계산부(163), 특징점 확인부(164) 및 좌표 변환부(165)를 포함하여 구성된다.The medical image estimating unit 160 is for estimating a medical image matching the incomplete medical image. It is configured to include a 164 and a coordinate transformation unit 165 .

또한 상기 의료영상 추정부(160)는, 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정할 때, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하는 경우, 상기 불완전한 의료영상과 동일한 신체부위에 대한 익명화된 개인별 의료영상을 이용하는 경우, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 익명화된 개인별 의료영상을 이용하는 경우에 따라 상이하게 동작한다.In addition, the medical image estimator 160, when estimating a medical image matching the incomplete medical image, uses the user's medical image symmetrical to the body part of the incomplete medical image, the same body as the incomplete medical image. In the case of using an anonymized individual medical image for a part, the operation is different depending on the case of using an anonymized individual medical image symmetrical to the body part of the incomplete medical image.

우선, 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 이용하는 경우, 상기 의료영상 추정부(160)의 각 구성부분에 대한 동작을 설명하도록 한다. 이때, 상기 특징점 인식부(161)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위를 확인하고 상기 확인한 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하여 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점은 인식한다.First, in the case of using a medical image of a user symmetric to a body part of an incomplete medical image, the operation of each component of the medical image estimator 160 will be described. At this time, the feature point recognition unit 161 identifies the body part of the incomplete medical image, selects at least one learning model according to the confirmed body part, and recognizes at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image. do.

또한 상기 의료영상 추출부(162)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 추출하여, 상기 불완전한 의료영상에 매칭하는 의료영상을 추정한다.Also, the medical image extraction unit 162 extracts a medical image of a user symmetrical to a body part of the incomplete medical image, and estimates a medical image matching the incomplete medical image.

상기 좌표 변환부(165)는, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭하는 신체부위에 대한 좌표로 변환하여, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭변환한다.The coordinate converter 165 converts the extracted medical image of the user into coordinates for symmetrical body parts, and symmetrically transforms the extracted medical image of the user.

또한 상기 특징점 확인부(164)는, 상기 추출하여 대칭변환한 사용자의 의료영상에서, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인한다.In addition, the feature point check unit 164 identifies at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part of the incomplete medical image in the extracted and symmetrically transformed medical image of the user.

이후, 상기 의료영상 복구부(140)는, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하여, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점을 상기 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하고, 상기 불완전 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 투영한 적어도 하나 이상의 특징점을 서로 통합하여, 상기 불완전 의료영상의 비정상부분을 복구한다.Thereafter, the medical image restoration unit 140 projects the coordinates of the at least one or more identified feature points to the abnormal portion of the incomplete medical image, and projects the identified at least one or more feature points to the abnormal portion of the incomplete medical image, At least one feature point recognized for the normal part of the incomplete medical image and the projected at least one feature point are integrated with each other to restore the abnormal part of the incomplete medical image.

이하에서는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 익명화된 개인별 의료영상이 존재하는 경우에 상기 의료영상 추정부(160)의 각 구성부분에 대한 동작을 설명하도록 한다. 이때 상기 특징점 인식부(161)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 통해 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다.Hereinafter, an operation of each component of the medical image estimator 160 will be described when there is an anonymized individual medical image identical to the body part of the incomplete medical image. At this time, the feature point recognition unit 161 recognizes at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image through at least one learning model according to the body part of the incomplete medical image.

또한 상기 의료영상 추출부(162)는, 상기 인식한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 익명화된 개인별 의료영상 데이터베이스(420)로부터 추출한다.In addition, the medical image extraction unit 162 extracts, from the anonymized individual medical image database 420, at least one or more anonymized individual medical images matching at least one feature point for the normal part of the recognized incomplete medical image. .

상기 유사도 계산부(163)는, 상기 추출한 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상에서 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분과 대응하는 신체부분을 제외한 나머지 신체부분(즉, 정상부분과 대응하는 신체부분)에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출한다. 또한 상기 유사도 계산부(163)는, 상기 추출한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 유사도를 상기 추출한 익명화된 개인별 의료영상별로 계산한다.The similarity calculator 163 is configured to calculate the remaining body parts (ie, body parts corresponding to normal parts) other than the body parts corresponding to the abnormal parts of the incomplete medical images in the extracted at least one or more anonymized individual medical images. At least one feature point is extracted. In addition, the similarity calculator 163 calculates the degree of similarity between the extracted at least one feature point and at least one feature point recognized for the normal part of the incomplete medical image for each extracted anonymized medical image.

상기 특징점 확인부(164)는, 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 익명화된 특정 개인의 의료영상을 선택하여 추출한다. 이때, 상기 의료영상 추정부(160)는 선택하여 추출한 특정 개인의 의료영상이 상기 불완전한 의료영상과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상으로 추정한다. 이후, 상기 특징점 확인부(164)는, 상기 추정한 특정 개인의 의료영상에서, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인한다.As a result of calculating the degree of similarity, the feature point check unit 164 selects and extracts an anonymized medical image of a specific individual having the highest similarity. In this case, the medical image estimator 160 estimates the selected and extracted medical image of a specific individual as a medical image that most closely matches the incomplete medical image. Thereafter, the feature point check unit 164 checks at least one feature point of the body part corresponding to the abnormal part of the incomplete medical image in the estimated medical image of the specific individual.

상기 의료영상 복구부(140)는, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하여, 상기 불완전 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 투영한 적어도 하나 이상의 특징점을 서로 통합함으로써, 상기 불완전 의료영상의 비정상부분을 복구한다.The medical image restoration unit 140 projects the coordinates of the at least one or more identified feature points to the abnormal portion of the incomplete medical image, and at least one or more feature points recognized for the normal portion of the incomplete medical image and the projected at least one feature point. By integrating one or more feature points with each other, an abnormal portion of the incomplete medical image is restored.

이하에서는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 익명화된 개인별 의료영상만이 존재하는 경우에 상기 의료영상 추정부(160)의 각 구성부분에 대한 동작을 설명하도록 한다. 이때, 상기 좌표 변환부(165)는, 상기 불완전한 의료영상을 대칭하는 신체부위에 대한 좌표로 변환함으로써, 상기 불완전한 의료영상을 대칭변환한다.Hereinafter, an operation of each component of the medical image estimator 160 will be described in the case where only anonymized individual medical images symmetrical to body parts of the incomplete medical image exist. In this case, the coordinate converter 165 symmetrically transforms the incomplete medical image by converting the incomplete medical image into coordinates for symmetrical body parts.

상기 특징점 인식부(161)는, 상기 대칭되는 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하여, 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 불완전한 의료영상(즉, 대칭변환한 불완전한 의료영상)의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식한다.The feature point recognition unit 161 selects at least one learning model according to the symmetrical body part, and converts it into coordinates for the symmetrical body part. At least one feature point for the normal part is recognized.

또한 상기 의료영상 추출부(162)는, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출한다. 이때, 상기 추출되는 익명화된 개인별 의료영상은, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 것이다.In addition, the medical image extraction unit 162 extracts at least one anonymized individual medical image matching at least one or more characteristic points recognized for the normal part of the symmetrically transformed incomplete medical image. In this case, the extracted anonymized individual medical image is identical to the body part of the symmetrically transformed incomplete medical image.

또한 상기 유사도 계산부(163)는, 상기 추출한 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상에서, 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 상기 추출한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 유사도를 상기 추출한 익명화된 개인별 의료영상별로 계산한다.In addition, the similarity calculator 163 extracts at least one feature point for a body part corresponding to a normal part of the symmetrically transformed incomplete medical image from the at least one or more anonymized individual medical images extracted, and the extracted at least one A degree of similarity between one or more feature points and at least one feature point recognized for the normal part of the symmetrically transformed incomplete medical image is calculated for each extracted anonymized medical image.

또한 상기 특징점 확인부(164)는, 상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 익명화된 특정 개인의 의료영상을 선택하여 추출한다. 이때, 상기 의료영상 추정부(160)는, 상기 추출한 특정 개인의 의료영상이 상기 불완전한 의료영상과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상으로 추정한다. 이후, 상기 특징점 확인부(164)는, 상기 추정한 특정 개인의 의료영상에서, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상 부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하고, 상기 확인한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하여, 상기 불완전 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 상기 투영한 적어도 하나 이상의 특징점을 서로 통합함으로써, 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 비정상부분을 복구한다. 이때, 상기 비정상부분을 복구한 대칭변환한 불완전 의료영상은, 원래의 신체부위로 대칭변환된다.In addition, as a result of calculating the degree of similarity, the feature point check unit 164 selects and extracts an anonymized medical image of a specific individual having the highest similarity. In this case, the medical image estimator 160 estimates that the extracted medical image of the specific individual is a medical image that most closely matches the incomplete medical image. Thereafter, the feature point check unit 164 checks at least one feature point for a body part corresponding to an abnormal part of the symmetrically transformed incomplete medical image in the estimated medical image of the specific individual, and at least one of the identified By projecting the coordinates of the above feature points onto the abnormal part of the symmetrically transformed incomplete medical image, and integrating at least one feature point recognized for the normal part of the incomplete medical image and the projected at least one feature point with each other, the symmetric transformation Recovers an abnormal part of an incomplete medical image. In this case, the symmetrically transformed incomplete medical image from which the abnormal part is restored is symmetrically transformed to the original body part.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 토대로 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size of a body part of an incomplete medical image based on a user's medical image symmetrical to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 7에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 토대로 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 절차는, 우선, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자로부터 비정상부분과 정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상을 입력받는 의료영상 입력 단계를 수행한다(S110).As shown in FIG. 7 , the procedure for measuring the body size of the body part of the incomplete medical image based on the user's medical image symmetric to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention is first, The body size measuring apparatus 100 performs a medical image input step of receiving an incomplete medical image including an abnormal part and a normal part from the user (S110).

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계를 수행한다(S120).Next, the body size measuring apparatus 100 performs a feature point recognition step of recognizing a feature point for the normal part of the incomplete medical image (S120).

상기 특징점 인식 단계는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부분에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 선택한 학습모델에 상기 불완전한 의료영상을 적용하여 상기 특징점을 인식한다. 한편, 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서, 신체부위별로 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하여 상기 학습모델을 생성하는 특징점 학습 단계를 사전에 수행하며, 상기 생성한 학습모델을 학습모델 데이터베이스(410)에 저장하여 관리한다.In the feature point recognition step, at least one learning model is selected according to the body part of the incomplete medical image, and the feature point is recognized by applying the incomplete medical image to the selected learning model. Meanwhile, the body size measuring apparatus 100 determines at least one feature point for each body part in a plurality of anonymized individual medical images, learns coordinates and labels for the determined at least one feature point, and generates the learning model The feature point learning step is performed in advance, and the generated learning model is stored and managed in the learning model database 410 .

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 사용자의 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계와, 상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하여 대칭변환하는 좌표 변환 단계를 수행(S130)하고, 상기 대칭변환한 사용자의 의료영상에서, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대응하는 신체부분의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계를 수행한다(S140).Next, the body size measuring apparatus 100 includes a medical image extraction step of extracting a medical image of the user symmetrical to the body part of the incomplete medical image, and converting the extracted medical image of the user into coordinates for the symmetrical body part. A coordinate transformation step of converting and symmetrical transformation is performed (S130), and a characteristic point checking step of confirming characteristic points of a body part corresponding to the normal part of the incomplete medical image in the symmetrically transformed medical image of the user is performed (S140). ).

여기서, 상기 대칭변환은, 특정 의료영상의 신체부위와 대칭하는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 것으로, 도 1을 참조하여 설명하였으므로 더 이상의 상세한 설명은 생략하도록 한다.Here, the symmetric transformation is a transformation into coordinates for a body part symmetric with a body part of a specific medical image, and since it has been described with reference to FIG. 1 , further detailed description will be omitted.

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 확인한 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영하여, 상기 비정상부분을 복구하는 의료영상 복구 단계를 수행한다(S150). 상기 복구 단계는, 상기 확인한 특징점의 좌표를 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하고, 상기 투영한 특징점과 상기 불완전 의료영상의 정상부분에 대해 인식한 특징점을 통합함으로써, 수행된다.Next, the body size measuring apparatus 100 projects the coordinates of the identified feature points on the abnormal portion to perform a medical image restoration step of restoring the abnormal portion (S150). The restoration step is performed by projecting the coordinates of the identified feature points on an abnormal portion of the incomplete medical image, and integrating the projected feature points with the feature points recognized for the normal portion of the incomplete medical image.

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 비정상부분을 복구한 불완전 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하여 사용자 단말(200)로 제공하는 신체 사이즈 측정 단계를 수행한다(S160). 상기 신체 사이즈는, 상기 복구한 불완전 의료영상의 특징점을 상호 연결함으로써, 수행됨은 상술한 바와 같다.Next, the body size measuring apparatus 100 performs a body size measurement step of measuring the body size of the body part of the incomplete medical image from which the abnormal part is restored and providing it to the user terminal 200 (S160). As described above, the body size is performed by interconnecting feature points of the reconstructed incomplete medical image.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size of a body part of an incomplete medical image based on an anonymized individual medical image identical to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위와 동일한 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 신체 사이즈를 측정하는 절차는, 우선 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자로부터 불완전한 의료영상을 입력받는 의료영상 입력 단계(S210), 상기 입력받은 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계를 수행한다(S220).As shown in FIG. 8 , the procedure for measuring body size based on the anonymized individual medical image identical to the body part of the incomplete medical image according to an embodiment of the present invention is, first, the body size measuring apparatus 100, A medical image input step of receiving an incomplete medical image from the user (S210), and a feature point recognition step of recognizing at least one feature point for the normal portion of the received incomplete medical image are performed (S220).

다음으로 상기 인식한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 각각 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계를 수행한다(S230).Next, a medical image extraction step of extracting at least one or more anonymized individual medical images each matching at least one feature point for the normal part of the recognized incomplete medical image is performed (S230).

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추출한 익명화된 개인별 의료영상에서, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점과 상기 불완전 의료영상에서 인식한 특징점 간의 유사도를 상기 추출한 개인별 의료영상별로 계산하는 유사도 계산 단계를 수행한다(S240).Next, the body size measuring apparatus 100 extracts at least one feature point for a body part corresponding to an abnormal part of the incomplete medical image from the extracted anonymized individual medical image, and extracts the extracted feature point and the incomplete medical image A similarity calculation step of calculating the similarity between the feature points recognized in the image for each extracted individual medical image is performed (S240).

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 유사도를 계산한 결과 유사도가 제일 높은 익명화된 개인의 의료영상에서, 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계(S250)를 수행하고, 상기 확인한 특징점의 좌표를 상기 불완전한 의료영상의 비정상부분에 투영함으로써, 상기 비정상부분을 복구하는 의료영상 복구 단계를 수행한다(S260).Next, the body size measuring apparatus 100 checks at least one feature point for a body part corresponding to an abnormal part of the incomplete medical image in the medical image of an anonymized individual having the highest similarity as a result of calculating the similarity. A feature point checking step (S250) is performed, and a medical image recovery step of restoring the abnormal portion is performed by projecting the coordinates of the identified feature point onto the abnormal portion of the incomplete medical image (S260).

이후, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 비정상부분을 복구한 불완전 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하여 사용자 단말(200)로 제공하는 신체 사이즈 측정 단계를 수행한다(S270).Thereafter, the body size measuring apparatus 100 performs a body size measurement step of measuring the body size of the body part of the incomplete medical image from which the abnormal part is restored and providing it to the user terminal 200 (S270).

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 신체 사이즈를 측정하는 절차를 나타낸 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a body size based on an anonymized individual medical image symmetrical to a body part of an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 9에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 익명화된 개인별 의료영상을 토대로 신체 사이즈를 측정하는 절차는 우선, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 사용자 단말(200)로부터 불완전한 의료영상을 입력되는 경우(S310), 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대칭하는 신체부위의 좌표로 변환함으로써, 상기 불완전한 의료영상을 대칭변환하는 좌표 변환 단계 및 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계를 수행한다(S320). 한편 상기 대칭변환하는 것과 특징점을 인식하는 것은 상술하였으므로 더 이상의 상세한 설명은 생략하도록 한다.As shown in FIG. 9, the procedure for measuring body size based on anonymized individual medical images symmetrical to body parts of incomplete medical images according to an embodiment of the present invention is first, the body size measuring apparatus 100 is , when an incomplete medical image is input from the user terminal 200 (S310), a coordinate transformation step of symmetrically transforming the incomplete medical image by converting it into coordinates of a body part symmetric to the body part of the incomplete medical image, and the symmetric A feature point recognition step of recognizing at least one feature point for the normal part of the transformed incomplete medical image is performed (S320). Meanwhile, since the symmetric transformation and recognizing the feature point have been described above, a further detailed description will be omitted.

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 인식한 특징점과 각각 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계를 수행한다(S330). 이때, 추출되는 익명화된 개인별 의료영상은, 상기 입력받은 불완전한 의료영상과 대칭되는 신체부위의 의료영상이며, 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상과 동일한 신체부위의 의료영상이다.Next, the body size measuring apparatus 100 performs a medical image extraction step of extracting at least one anonymized individual medical image each matching the recognized feature points (S330). In this case, the extracted anonymized individual medical image is a medical image of a body part symmetrical to the received incomplete medical image, and is a medical image of the same body part as the symmetrically transformed incomplete medical image.

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 추출한 익명화된 개인별 의료영상으로부터 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 추출한 특징점과 상기 대칭변환한 불완전 의료영상에서 인식한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산 단계를 수행한다(S340).Next, the body size measuring apparatus 100 extracts at least one feature point for a body part corresponding to a normal part of the symmetrically transformed incomplete medical image from the extracted anonymized individual medical image, and extracts the extracted feature point and the A similarity calculation step of calculating the similarity with respect to the feature points recognized in the symmetrically transformed incomplete medical image is performed (S340).

다음으로 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 유사도가 제일 높은 익명화된 개인의 의료영상에서 상기 대칭변환한 불완전한 의료영상의 비정상부분에 대응하는 신체부분의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계를 수행(S350)하고, 상기 확인한 특징점의 좌표를 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 비정상부분에 투영하여 상기 대칭변환한 불완전 의료영상의 비정상부분을 복구하는 의료영상 복구 단계를 수행한다(S360).Next, the body size measuring apparatus 100 performs a feature point checking step of confirming feature points of a body part corresponding to an abnormal part of the symmetrically transformed incomplete medical image in an anonymized medical image of an individual with the highest similarity (S350) ), and projecting the coordinates of the identified feature points onto the abnormal portion of the symmetrically transformed incomplete medical image to perform a medical image restoration step of restoring the symmetrically transformed abnormal portion of the incomplete medical image (S360).

이후, 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)는, 상기 비정상부분을 복구한 대칭변환한 불완전 의료영상을 원래의 신체부위로 다시 대칭변환하며, 상기 다시 대칭변환한 불완전 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정 단계를 수행한다(S370).Thereafter, the body size measuring apparatus 100 symmetrically converts the symmetrically transformed incomplete medical image from which the abnormal part is restored back to the original body part, and the body size for the body part of the symmetrically transformed incomplete medical image again. Performs a body size measurement step of measuring (S370).

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치의 하드웨어 구조를 나타낸 도면이다.10 is a diagram illustrating a hardware structure of an apparatus for measuring body size by estimating a body part with respect to an incomplete medical image according to an embodiment of the present invention.

도 10에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 사이즈 측정 장치(100)의 하드웨어 구조는, 중앙처리장치(1000), 메모리(2000), 사용자 인터페이스(3000), 데이터베이스 인터페이스(4000), 네트워크 인터페이스(5000), 웹서버(6000) 등을 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 10 , the hardware structure of the apparatus 100 for measuring body size according to an embodiment of the present invention includes a central processing unit 1000 , a memory 2000 , a user interface 3000 , and a database interface 4000 . ), a network interface 5000, a web server 6000, and the like.

상기 사용자 인터페이스(3000)는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, graphical user interface)를 사용함으로써, 사용자에게 입력과 출력 인터페이스를 제공한다.The user interface 3000 provides input and output interfaces to the user by using a graphical user interface (GUI).

상기 데이터베이스 인터페이스(4000)는 데이터베이스(400)와 하드웨어 구조 사이의 저장 인터페이스를 제공하며, 상기 네트워크 인터페이스(5000)는 사용자가 보유한 장치 간의 네트워크 연결을 제공한다.The database interface 4000 provides a storage interface between the database 400 and a hardware structure, and the network interface 5000 provides a network connection between devices owned by a user.

상기 웹 서버(6000)는 사용자가 네트워크를 통해 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)로 액세스하기 위한 수단을 제공한다. 대부분의 사용자들은 원격에서 웹 서버로 접속하여 상기 신체 사이즈 측정 장치(100)를 이용할 수 있다.The web server 6000 provides a means for a user to access the body size measuring device 100 via a network. Most users can remotely access the web server and use the body size measuring apparatus 100 .

상술한 구성 또는 방법의 각 단계는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 상의 컴퓨터 판독 가능 코드로 구현되거나 전송 매체를 통해 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는, 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 데이터 저장 디바이스이다. 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예로는 데이터베이스, ROM, RAM, CD-ROM, DVD, 자기 테이프, 플로피 디스크 및 광학 데이터 저장 디바이스가 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 전송매체는 인터넷 또는 다양한 유형의 통신 채널을 통해 전송되는 반송파를 포함할 수 있다.Each step of the above-described configuration or method may be implemented as computer-readable code on a computer-readable recording medium or transmitted through a transmission medium. The computer-readable recording medium is a data storage device capable of storing data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include, but are not limited to, databases, ROMs, RAMs, CD-ROMs, DVDs, magnetic tapes, floppy disks, and optical data storage devices. The transmission medium may include a carrier wave transmitted through the Internet or various types of communication channels.

또한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는, 컴퓨터 판독 가능 코드가 분산 방식으로 저장되고, 실행되도록 네트워크 결합 컴퓨터 시스템을 통해 분배될 수 있다.In addition, the computer readable recording medium may be distributed through a network coupled computer system so that the computer readable code is stored and executed in a distributed manner.

또한 본 발명에 적용된 적어도 하나 이상의 구성요소는, 각각의 기능을 수행하는 중앙처리장치(CPU)(1000), 마이크로프로세서 등과 같은 프로세서를 포함하거나 이에 의해 구현될 수 있으며, 상기 구성요소 중 둘 이상은 하나의 단일 구성요소로 결합되어 결합된 둘 이상의 구성요소에 대한 모든 동작 또는 기능을 수행할 수 있다. 또한 본 발명에 적용된 적어도 하나 이상의 구성요소의 일부는, 이들 구성요소 중 다른 구성요소에 의해 수행될 수 있다. 또한 상기 구성요소들 간의 통신은 버스(미도시)를 통해 수행될 수 있다.In addition, at least one or more components applied to the present invention may include or be implemented by a processor such as a central processing unit (CPU) 1000, a microprocessor, etc. that perform each function, and two or more of the components are It may be combined into one single component to perform all operations or functions for two or more combined components. In addition, a part of at least one or more components applied to the present invention may be performed by other components among these components. In addition, communication between the components may be performed through a bus (not shown).

이처럼, 본 발명은 불완전한 의료영상이 입력되더라도, 상기 불완전한 의료영상과 매칭되는 적어도 하나 이상의 의료영상을 추정하고, 상기 추정한 의료영상을 토대로 상기 불완전한 의료영상을 복구하여, 상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 대한 신체 사이즈를 정확하게 측정할 수 있도록 하는 효과가 있다.In this way, even when an incomplete medical image is input, the present invention estimates at least one or more medical images matching the incomplete medical image and restores the incomplete medical image based on the estimated medical image, so that the body part of the incomplete medical image is It has the effect of making it possible to accurately measure the body size for

이상에서와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 판단되어야 할 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, which are merely exemplary, and those of ordinary skill in the art can make various modifications and equivalent other embodiments therefrom. You will understand that it is possible. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be determined by the following claims.

100: 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치 110: 의료영상 수집부
120: 특징점 학습부 130: 의료영상 입력부
140: 의료영상 복구부 150: 신체 사이즈 측정부
160: 의료영상 추정부 161: 특징점 인식부
162: 의료영상 추출부 163: 유사도 계산부
164: 특징점 확인부 165: 좌표 변환부
200: 사용자 단말 300: 의료영상 프로바이더
400: 데이터베이스
100: Device for measuring body size through estimation of body parts for incomplete medical images 110: Medical image collecting unit
120: feature point learning unit 130: medical image input unit
140: medical image restoration unit 150: body size measurement unit
160: medical image estimator 161: feature point recognition unit
162: medical image extraction unit 163: similarity calculation unit
164: feature point confirmation unit 165: coordinate transformation unit
200: user terminal 300: medical image provider
400: database

Claims (14)

일부가 손상되거나 가려진 비정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 의료영상 추정부;
상기 추정한 의료영상의 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영하여 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 통합하여 상기 불완전한 의료영상을 복구하는 의료영상 복구부; 및
상기 복구한 의료영상에서 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정부;를 포함하며,
상기 의료영상 추정부는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 사용자의 의료영상을 추출하거나, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분으로 복수의 익명화된 개인별 의료영상 중 해당 정상부분과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하거나, 또는 상기 불완전한 의료영상의 정상부분과 대칭되는 신체부위에 대한 복수의 익명화된 개인별 의료영상 중 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치.
a medical image estimator for estimating a medical image matching an incomplete medical image including an abnormal part that is partially damaged or covered;
The incomplete medical image is obtained by projecting the coordinates of at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part of the estimated medical image onto the abnormal part and integrating it with at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image. a medical image restoration unit that restores; and
Including; a body size measuring unit for measuring the body size in the restored medical image;
The medical image estimation unit,
Extracting a user's medical image for a body part symmetrical with the body part of the incomplete medical image, or extracting a medical image that most closely matches the normal part among a plurality of anonymized individual medical images as the normal part of the incomplete medical image extracting or extracting the closest matching medical image among a plurality of anonymized individual medical images for a body part symmetrical with the normal part of the incomplete medical image to estimate a medical image matching the incomplete medical image A device for measuring body size by estimating body parts for incomplete medical images.
삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 의료영상 추정부는,
상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하거나, 상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부;를 더 포함하며,
상기 좌표로 변환한 신체부위를 이용하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치.
The method according to claim 1,
The medical image estimation unit,
It further includes; a coordinate conversion unit for converting the extracted medical image of the user into coordinates for a symmetrical body part, or converting the incomplete medical image into coordinates for a symmetrical body part;
An apparatus for measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image, characterized in that the medical image matching the incomplete medical image is estimated by using the body part converted into the coordinates.
청구항 1에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 장치는,
복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습부;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정부는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식부;
상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 사용자의 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부;
상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부; 및
상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 상기 사용자의 의료영상에서 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치.
The method according to claim 1,
The body size measuring device,
A feature point learning unit that determines at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generates a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point; further comprising,
The medical image estimation unit,
a feature point recognition unit that selects at least one learning model according to a body part of the incomplete medical image, and applies the incomplete medical image to the selected at least one or more learning models to recognize at least one feature point for the normal part;
a medical image extraction unit for extracting a user's medical image for a body part symmetrical to the body part of the incomplete medical image;
a coordinate converter for converting the extracted medical image of the user into coordinates for symmetrical body parts; and
Incomplete medical image, characterized in that it further comprises; A device for measuring body size through estimation of body parts.
청구항 1에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 장치는,
복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습부;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정부는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식부;
상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부;
상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 및
상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치.
The method according to claim 1,
The body size measuring device,
A feature point learning unit that determines at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generates a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point; further comprising,
The medical image estimation unit,
a feature point recognition unit that selects at least one learning model according to a body part of the incomplete medical image, and applies the incomplete medical image to the selected at least one or more learning models to recognize at least one feature point for the normal part;
a medical image extraction unit for extracting at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one feature point;
a similarity calculator for extracting at least one feature point for a body part corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating a similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point; and
as a result of calculating the degree of similarity, a feature point checking unit that selects a medical image of a specific individual having the highest degree of similarity and identifies at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part; A device for measuring body size by estimating body parts for medical images.
청구항 1에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 장치는,
복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습부;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정부는,
상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부;
상기 불완전한 의료영상과 대칭되는 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 불완전한 의료영상을 상기 선택한 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식부;
상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출부;
상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분에 대응하는 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 및
상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치.
The method according to claim 1,
The body size measuring device,
A feature point learning unit that determines at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generates a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point; further comprising,
The medical image estimation unit,
a coordinate converter converting the incomplete medical image into coordinates for symmetrical body parts;
At least one learning model is selected according to the body part symmetrical with the incomplete medical image, and the incomplete medical image converted into coordinates for the symmetrical body part is applied to the selected learning model, and at least one learning model for the normal part is selected. a feature point recognition unit for recognizing the above feature points;
a medical image extraction unit for extracting at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one feature point;
a similarity calculator for extracting at least one feature point corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating a similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point; and
as a result of calculating the degree of similarity, a feature point checking unit that selects a medical image of a specific individual having the highest degree of similarity and identifies at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part; A device for measuring body size by estimating body parts for medical images.
불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 장치에서, 일부가 손상되거나 가려진 비정상부분을 포함하는 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 의료영상 추정 단계;
상기 신체 사이즈 측정 장치에서, 상기 추정한 의료영상의 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점의 좌표를 상기 비정상부분에 투영하여 상기 불완전한 의료영상의 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점과 통합하여 상기 불완전한 의료영상을 복구하는 의료영상 복구 단계; 및
상기 신체 사이즈 측정 장치에서, 상기 복구한 의료영상에서 신체 사이즈를 측정하는 신체 사이즈 측정 단계;를 포함하며,
상기 의료영상 추정 단계는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 사용자의 의료영상을 추출하거나, 상기 불완전한 의료영상의 정상부분으로 복수의 익명화된 개인별 의료영상 중 해당 정상부분과 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하거나, 또는 상기 불완전한 의료영상의 정상부분과 대칭되는 신체부위에 대한 복수의 익명화된 개인별 의료영상 중 가장 근접하게 매칭되는 의료영상을 추출하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 방법.
A medical image estimation step of estimating a medical image matching an incomplete medical image including an abnormal part that is partially damaged or covered in an apparatus for measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image;
In the apparatus for measuring the body size, coordinates of at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part of the estimated medical image are projected onto the abnormal part, and at least one feature point for the normal part of the incomplete medical image and a medical image restoration step of integrating and restoring the incomplete medical image; and
In the body size measuring device, a body size measuring step of measuring the body size in the restored medical image; includes,
The medical image estimation step is
Extracting a user's medical image for a body part symmetrical with the body part of the incomplete medical image, or extracting a medical image that most closely matches the normal part among a plurality of anonymized individual medical images as the normal part of the incomplete medical image extracting or extracting the closest matching medical image among a plurality of anonymized individual medical images for a body part symmetrical with the normal part of the incomplete medical image to estimate a medical image matching the incomplete medical image A method of measuring body size by estimating body parts for incomplete medical images.
삭제delete 삭제delete 청구항 8에 있어서,
상기 의료영상 추정 단계는,
상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하거나, 상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환 단계;를 더 포함하며,
상기 좌표로 변환한 신체부위를 이용하여 상기 불완전한 의료영상에 매칭되는 의료영상을 추정하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 방법.
9. The method of claim 8,
The medical image estimation step is
The method further includes; a coordinate transformation step of converting the extracted medical image of the user into coordinates for a symmetrical body part, or converting the incomplete medical image into coordinates for a symmetrical body part;
A method of measuring body size by estimating a body part for an incomplete medical image, characterized in that a medical image matching the incomplete medical image is estimated using the body part converted into the coordinates.
청구항 8에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 방법은,
상기 신체 사이즈 측정 장치에서, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습 단계;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정 단계는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계;
상기 불완전한 의료영상의 신체부위와 대칭되는 신체부위에 대한 사용자의 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계;
상기 추출한 사용자의 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환 단계; 및
상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 상기 사용자의 의료영상에서 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 방법.
9. The method of claim 8,
The method of measuring the body size,
In the body size measuring device, determining at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generating a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point; ,
The medical image estimation step is
a feature point recognition step of selecting at least one learning model according to a body part of the incomplete medical image, and applying the incomplete medical image to the selected at least one learning model to recognize at least one feature point for the normal part;
a medical image extraction step of extracting a user's medical image for a body part symmetrical to the body part of the incomplete medical image;
a coordinate transformation step of converting the extracted user's medical image into coordinates for symmetrical body parts; and
In an incomplete medical image, characterized in that it further comprises; a feature point checking step of confirming at least one feature point for the body part corresponding to the abnormal part in the medical image of the user converted into the coordinates for the symmetrical body part A method of measuring body size by estimating body parts.
청구항 8에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 방법은,
상기 신체 사이즈 측정 장치에서, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습 단계;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정 단계는,
상기 불완전한 의료영상의 신체부위에 따른 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 불완전한 의료영상을 상기 선택한 적어도 하나 이상의 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계;
상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계;
상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분과 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산 단계; 및
상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 방법.
9. The method of claim 8,
The method of measuring the body size,
In the body size measuring device, a feature point learning step of determining at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generating a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point further comprises; ,
The medical image estimation step is
a feature point recognition step of selecting at least one learning model according to a body part of the incomplete medical image, and applying the incomplete medical image to the selected at least one learning model to recognize at least one feature point for the normal part;
a medical image extraction step of extracting at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one or more feature points;
a similarity calculation step of extracting at least one feature point for a body part corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating a similarity between the feature point recognized for the normal part and the extracted feature point; and
a feature point checking step of selecting at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part by selecting a medical image of a specific individual having the highest similarity as a result of calculating the similarity; A method of measuring body size through estimation of body parts on medical images.
청구항 8에 있어서,
상기 신체 사이즈 측정 방법은,
상기 신체 사이즈 측정 장치에서, 복수의 익명화된 개인별 의료영상에서 적어도 하나 이상의 특징점을 결정하고, 상기 결정한 적어도 하나 이상의 특징점에 대한 좌표와 레이블을 학습하는 학습모델을 생성하는 특징점 학습 단계;를 더 포함하며,
상기 의료영상 추정 단계는,
상기 불완전한 의료영상을 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환하는 좌표 변환부;
상기 불완전한 의료영상과 대칭되는 신체부위에 따라 적어도 하나 이상의 학습모델을 선택하고, 상기 대칭되는 신체부위에 대한 좌표로 변환한 불완전한 의료영상을 상기 선택한 학습모델에 적용하여, 상기 정상부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 인식하는 특징점 인식 단계;
상기 인식한 적어도 하나 이상의 특징점과 매칭되는 적어도 하나 이상의 익명화된 개인별 의료영상을 추출하는 의료영상 추출 단계;
상기 추출한 개인별 의료영상으로부터 상기 정상부분에 대응하는 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 추출하여, 상기 정상부분에 대해 인식한 특징점과 상기 추출한 특징점에 대한 유사도를 계산하는 유사도 계산 단계; 및
상기 유사도를 계산한 결과, 상기 유사도가 가장 높은 특정 개인의 의료영상을 선택하여 상기 비정상부분에 대응하는 신체부분에 대한 적어도 하나 이상의 특징점을 확인하는 특징점 확인 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 불완전한 의료영상에 대한 신체부위의 추정을 통한 신체 사이즈 측정 방법.
9. The method of claim 8,
The method of measuring the body size,
In the body size measuring device, a feature point learning step of determining at least one feature point from a plurality of anonymized individual medical images, and generating a learning model for learning coordinates and labels for the determined at least one feature point further comprises; ,
The medical image estimation step is
a coordinate converter converting the incomplete medical image into coordinates for symmetrical body parts;
At least one learning model is selected according to the body part symmetrical with the incomplete medical image, and the incomplete medical image converted into coordinates for the symmetrical body part is applied to the selected learning model, and at least one learning model for the normal part is selected. a feature point recognition step of recognizing the above feature points;
a medical image extraction step of extracting at least one anonymized individual medical image matching the recognized at least one or more feature points;
a similarity calculation step of extracting at least one feature point corresponding to the normal part from the extracted individual medical image, and calculating a similarity between the recognized feature point for the normal part and the extracted feature point; and
a feature point checking step of selecting at least one feature point for a body part corresponding to the abnormal part by selecting a medical image of a specific individual having the highest similarity as a result of calculating the similarity; A method of measuring body size through estimation of body parts on medical images.
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