KR101455686B1 - Inspection location extraction method of three-dimensional ultrasound. - Google Patents
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Abstract
본 발명은 3차원 초음파 진단기의 진단부위 추출 프로토콜에 관한 것으로서, 환자의 개인정보와 의사결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 이용한 질의응답 프로그램을 통해 환자의 진단부위를 추출하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 3차원 초음파 진단기의 진단부위 추출방법은 환자의 진단부위 추출은 3차원 초음파 진단기에서 환자의 개인 정보를 입력받는 제 1단계, 상기 개인정보를 통해 상기 환자의 진료기록 유무를 판단하는 제 2단계, 상기 제 2단계에서 상기 진료기록이 존재하는 경우, 상기 환자의 병원 진료기록과 개인정보를 갱신하여 데이터베이스에 저장하고, 상기 진료기록이 존재하지 않는 신규 환자의 경우 입력된 상기 개인정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 제 3단계, 상기 질의응답 프로그램을 통해 데이터베이스에 저장된 문진 데이터를 상기 3차원 초음파 진단기의 화면에 출력하고, 상기 문진 데이터에 대응하는 응답을 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하는 제 4단계, 상기 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 상기 응답에 가중치를 부과하고, 부가된 가중치에 따라 취합된 응답 데이터를 이용하여 하나 이상의 진단부위를 추출하는 제 5단계 및 추출된 상기 진단부위에 대응하는 위치를 상기 화면에 출력하는 제 6단계를 포함함에 기술적 특징이 있다.The present invention relates to a diagnostic region extraction protocol of a 3-dimensional ultrasound diagnostic apparatus, and relates to a method of extracting a diagnostic region of a patient through a question-and-answer program using personal information of a patient and a decision tree algorithm.
A method for extracting a diagnostic region of a three-dimensional ultrasound diagnostic apparatus according to the present invention includes a first step of inputting personal information of a patient in a three-dimensional ultrasonic diagnostic apparatus, a first step of determining the presence or absence of a medical record of the patient through the personal information, Updating the hospital medical record and the personal information of the patient when the medical record exists in the second step and storing the updated medical record and personal information in the database; and if the new patient does not have the medical record, A third step of outputting the questionnaire data stored in the database through the question answering program to the screen of the 3D ultrasonic diagnostic apparatus, receiving a response corresponding to the questionnaire data, and storing the received response in the database , Weighting the response using the decision tree algorithm, and adding A fifth step of extracting one or more diagnostic regions using response data collected according to the weights, and a sixth step of outputting a position corresponding to the extracted diagnostic regions on the screen.
Description
본 발명은 3차원 초음파 진단기의 진단부위 추출방법에 관한 것으로서, 환자의 개인정보와 의사결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 이용한 질의응답 프로그램을 통해 환자의 진단부위를 추출하는 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method of extracting a diagnostic region of a 3-dimensional ultrasound diagnostic apparatus, and more particularly, to a method of extracting a diagnostic region of a patient through a query response program using personal information of a patient and a decision tree algorithm.
초음파 진단기는 변환기에 전기 신호를 가해 초음파를 발생시키고, 인체에서 돌아오는 반사파에 따라 변환기에서 발생되는 전기 신호를 검출한 후 이 전기 신호의 세기에 따라 화면의 해당 위치에 밝기로 영상을 표시하는 기술이다. 초음파 진단기의 경우 2차원 영상을 넘어 3차원 초음파 진단기가 상용화 되었고, 내과적 진단으로 간, 담낭, 신장, 비장, 췌장, 방광 등 수술로 개복하지 않고도 진단이 가능하여 많이 사용되고 있다. The ultrasound diagnostic system generates ultrasonic waves by applying an electric signal to the transducer, detects the electric signal generated by the transducer according to the reflected wave coming from the human body, and displays the image with brightness at the corresponding position on the screen according to the intensity of the electric signal to be. In the case of ultrasonography, 3D ultrasound diagnosis is commercialized beyond 2D image and medical diagnosis is widely used because it can be diagnosed without surgery such as liver, gallbladder, kidney, spleen, pancreas, and bladder.
최근에는 산부인과에서 태아의 모습을 마치 사진을 보듯 입체 영상으로 보여줘 태아의 모습은 물론 실시간의 움직임을 구체적으로 보여주는 4차원 정밀 입체 초음파 의료기기가 사용되고 있다. In recent years, the fetus in the obstetrics and gynecology has been used as a 4-dimensional precision stereoscopic medical device that shows the real-time motion as well as the appearance of the fetus by showing stereoscopic images as if they are photographs.
초음파 진단기를 이용한 내과적 진단을 위해서는 우선 전문의가 있는 병원을 방문하여 환자의 증상을 이야기하고, 증상에 따라 의사가 진단부위를 예측하여 검사를 진행하게 된다. 병명이나 진단부위가 확실한 임산부의 경우에는 의사가 쉽게 진단부위를 예측하여 검사를 진행할 수 있지만, 그렇지 않고 일반적인 증상을 호소하는 경우 의사가 진단부위를 예측하기에는 한계가 있다. In order to make an internal diagnosis using an ultrasound diagnostic system, a doctor visits a hospital with a specialist and tells the patient's symptoms. In the case of pregnant women with a definite diagnosis or diagnosis, the surgeon can easily predict the diagnosis site, but if the general symptoms are not appealed, the doctor can not predict the diagnosis site.
그리고, 전문의가 없는 지방 보건소 또는 지방 의원의 경우 의사가 쉽게 진단부위를 예측하지 못하고, 대형병원으로 환자를 돌려보내는 일이 자주 발생하며 의사의 수가 절대적으로 부족한 아프리카나 동남아시아의 산간오지의 경우 진료조차 받지 못해 병을 조기에 발견하지 못하고, 생명을 잃는 경우가 많이 발생하고 있다.
In the case of a local public health center or a local councilor who does not have a specialist, the doctor can not easily predict the diagnosis site, frequently returns the patient to a large hospital, and even in the case of remote mountainous areas in Africa or Southeast Asia, I can not find the disease early, can not find life, many cases are lost.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 전문의가 아니더라도 환자에게 질의응답 프로그램을 통해 문진하고 그 응답에 따라 진단부위를 결정하여 검진을 하기 위한 목적이 있다.
In order to solve the problems of the prior art as described above, it is an object of the present invention, which is not a specialist, to examine a patient through a question and answer program and determine a diagnostic region according to the response.
본 발명의 상기 목적은 개인정보와 의사결정 트리 알고리즘을 이용한 질의응답 프로그램을 통해 달성된다. 환자의 진단부위 추출은 3차원 초음파 진단기에서 환자의 개인 정보를 입력받는 제 1단계, 상기 개인정보를 통해 상기 환자의 진료기록 유무를 판단하는 제 2단계, 상기 제 2단계에서 상기 진료기록이 존재하는 경우, 상기 환자의 병원 진료기록과 개인정보를 갱신하여 데이터베이스에 저장하고, 신규 환자의 경우 상기 개인정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 제 3단계, 상기 질의응답 프로그램을 통해 데이터베이스에 저장된 문진 데이터를 화면에 출력하고, 상기 문진 데이터에 대응하는 응답을 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하는 제 4단계, 상기 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 상기 응답에 가중치를 부과하고, 부가된 가중치에 따라 취합된 응답 데이터를 이용하여 하나 이상의 진단부위를 추출하는 제 5단계 및 추출된 상기 진단부위에 대응하는 위치를 상기 화면에 출력하는 제 6단계에 의해 달성된다.
The above object of the present invention is achieved through personal information and a query response program using a decision tree algorithm. The diagnosis of the patient is performed by a first step of receiving personal information of a patient from a three-dimensional ultrasonic diagnostic apparatus, a second step of determining whether the patient has a medical record through the personal information, A third step of storing the patient's medical record and personal information in the database and storing the personal information in the database in case of a new patient, A fourth step of receiving a response corresponding to the questionnaire data and storing the response in the database; a step of imposing a weight on the response using the decision tree algorithm and using response data collected according to the added weight; A fifth step of extracting at least one diagnostic region, And outputting a corresponding position on the screen.
따라서, 본 발명의 3차원 초음파 진단기의 진단부위 추출방법은 내과 각 부위의 전문의가 부족한 지방의 중소 도시에서도 초음파 검진을 쉽게 받을 수 있는 효과가 있다.Accordingly, the diagnostic region extraction method of the three-dimensional ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention has an effect of easily receiving an ultrasonic examination even in a small and medium sized city where the specialist of each part of the internal medicine is insufficient.
또한, 본 발명은 전문의를 파견하기 힘든 아프리카나 동남아의 산간오지 주민들도 의사결정 트리 알고리즘을 이용한 질의응답 프로그램이 내장된 3차원 초음파 진단기가 있으면 이상이 있는 부위를 조기에 검진하고 검진데이터를 원격으로 대형병원에 전송하여 진단결과를 확인할 수 있는 효과가 있다.
In addition, according to the present invention, residents of remote mountains in Africa or Southeast Asia, where it is difficult to dispatch a specialist, can diagnose abnormality in an early stage and remotely access examination data by using a three-dimensional ultrasonic diagnostic apparatus It is possible to check the diagnosis result by transmitting to a large hospital.
도 1은 본 발명에 따른 진단부위 추출방법의 흐름도,
도 2는 본 발명에 따른 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 질문의 범위를 좁혀가는 예시도,
도 3은 본 발명에 따른 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 진단부위에 대한 가중치를 부과하는 예시도,
도 4는 본 발명에 따른 추출된 진단부위에 대한 진단방법을 제시하는 예시도이다.1 is a flowchart of a diagnostic region extracting method according to the present invention,
FIG. 2 is an example of narrowing the scope of a query using a decision tree algorithm according to the present invention,
FIG. 3 is an exemplary diagram for imposing a weight on a diagnostic region using a decision tree algorithm according to the present invention;
4 is an exemplary diagram illustrating a diagnostic method for an extracted diagnostic region according to the present invention.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms and the inventor may appropriately define the concept of the term in order to best describe its invention It should be construed as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 특허는 환자의 조건에 따라 진단부위를 추출하는 3차원 초음파 진단기에 관한 것으로서, 환자의 개인정보와 의사결정 트리 알고리즘을 이용한 질의응답 프로그램을 통해 환자의 진단부위를 추출하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법에 관한 것이다.This patent relates to a 3-dimensional ultrasound diagnostic apparatus for extracting a diagnostic region according to a patient's condition and has a diagnostic region extracting function for extracting a patient's diagnostic region through a patient's personal information and a question and answer program using a decision tree algorithm Dimensional ultrasound diagnostic method.
도 1은 본 발명에 따른 도 1은 본 발명에 따른 진단부위 추출방법의 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 3차원 초음파 진단기를 이용하여 환자의 진단부위를 추출하는 방법은 우선 3차원 초음파 진단기를 이용하여 환자의 개인 정보를 입력하고[S100], 입력된 개인 정보를 통해 환자의 진료기록 유무를 판단한다[S200]. 환자의 진료기록에는 과거 질병에 대한 병원 진단기록이 저장되어 있기 때문에 진단부위를 결정하는데 중요한 자료로 사용되고 있다. 그리고 환자의 개인정보는 환자의 신상정보, 진료기록, 신체기록, 동영상, 사진, 녹음, 문진 등을 통해 입력되게 된다. 1 is a flowchart of a diagnostic region extracting method according to the present invention. As shown in FIG. 1, in a method of extracting a diagnostic region of a patient using a 3D ultrasound diagnostic apparatus, a patient's personal information is first input using a 3D ultrasound diagnostic apparatus [S100] (S200). ≪ / RTI > The patient's medical records are used as important data for determining the diagnosis site because the hospital diagnosis records of past diseases are stored. The patient's personal information will be entered through the patient's personal information, medical record, physical record, video, photograph, recording, paperwork and so on.
환자의 진료기록이 존재하는 경우 환자의 병원 진료기록과 개인정보를 갱신하여 데이터베이스에 저장하고[S300], 신규환자의 경우 개인정보만 데이터베이스에 저장하게 된다[S400]. 3차원 초음파 진단기에서는 데이터베이스에 저장된 환자의 개인정보와 진료기록을 데이터마이닝 기법을 이용하여 주요 정보만 추출하여 저장하고 저장된 주요 정보와 데이터베이스에 저장된 문진 데이터를 비교하여 환자에게 제공 할 첫 번째 문진 데이터를 선택하여 3차원 초음파 진단기에 구비된 화면에 출력하게 된다. 데이터베이스에 저장된 문진 데이터는 객관식 문항 또는 수치를 입력하여 응답할 수 있는 문항으로 이루어져 있으며, 환자는 화면에 출력된 첫 번째 문진 데이터에 대해서 응답을 하게되고 응답한 정보는 다시 데이터베이스에 저장되게 된다[S500].If the patient's medical record exists, the patient's medical record and personal information are updated and stored in the database [S300]. In case of the new patient, only the personal information is stored in the database [S400]. The three-dimensional ultrasound diagnostic system extracts and stores the patient's personal information and medical records stored in the database using data mining techniques, compares the main information stored in the database with the patient data stored in the database, and provides the first patient data And outputs it to a screen provided in the 3D ultrasound diagnostic apparatus. The patient data stored in the database consists of items that can be answered by inputting a multiple-choice item or a numerical value. The patient responds to the first document data displayed on the screen, and the received information is stored again in the database [S500 ].
문진 데이터는 의사결정 트리 알고리즘을 적용하게 되는데, 여기서 의사결정 트리 알고리즘은 문진 데이터에 대한 환자의 응답에 따라 진단이 필요한 부위에 대해서 가중치를 부여한다. 복수의 레벨로 구성된 문진 데이터는 첫 번째 문진 데이터에 대한 응답에 따라 다음 진행될 문진 데이터를 선택하여 출력하게 된다. 하위 레벨의 문진 데이터에서 차츰 상위 레벨의 문진 데이터를 순차적으로 출력 및 응답 입력을 진행하며, 하위 레벨의 문진 데이터 응답에 따라 각각의 상위 레벨의 문진 데이터가 선택된다. 하위 레벨의 문진 데이터로부터 상위 레벨의 문진 데이터 까지 여러번 진행하는 경우, 문진 데이터의 범위를 좁힐 수 있으며 이를 통해 진단부위에 대한 정확도를 높이고 최종적으로 하나 이상의 진단부위를 추출하게 된다[S600]. The decision tree algorithm applies the query data to the query data. The decision tree algorithm assigns weights to the parts that need diagnosis according to the patient 's response to the query data. The document data composed of a plurality of levels selects and outputs the next document data to be processed according to the response to the first document data. The upper level document data is sequentially output from the lower level document data and the response input is progressed and the upper level document data is selected in response to the lower level document data response. If the data from the lower-level survey data to the higher-level survey data is repeated several times, the scope of the survey data can be narrowed, thereby increasing the accuracy of the diagnostic site and finally extracting one or more diagnostic sites [S600].
추출된 진단부위는 화면에 출력하게 되며, 추출된 진단부위가 신체 어디에 해당되는지 자세히 알지 못하는 사용자도 쉽게 초음파 진단기를 사용할 수 있게 진단부위의 위치를 해부학적 모형, 사진, 동영상, 애니메이션 등을 이용하여 제공한다[S700].The extracted diagnosis area is displayed on the screen and the location of the diagnosis area can be easily determined by using anatomical model, photo, video, animation, etc. so that even a user who does not know in detail the extracted diagnosis part corresponds to the body, [S700].
도 2는 본 발명에 따른 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 질문의 범위를 좁혀가는 예시도 이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 개인정보와 병원의 진단기록 중 어느 하나 이상을 바탕으로 데이터베이스에 저장되어 있는 하위 레벨의 문진 데이터를 출력[S510]하게되고, 하위 레벨의 문진 데이터에 대해 입력된 응답에 따라[S520] 상위 레벨의 문진 데이터가 선택되고 선택된 상위레벨의 문진 데이터를 출력하게 되고, 상위 레벨의 문진 데이터에 대해 입력된 응답을 저장한다[S530]. 진단 범위를 좁힐 수 있도록 S520 단계와 S530 단계를 1회 이상 반복해서 진행하게 되고, 하위 레벨에서 상위 레벨로 문진 데이터의 레벨이 올라갈수록 진단부위 제안에 대한 불확실성이 줄어들면서 진단부위에 대한 촬영 지점을 추출하게 된다[S540].FIG. 2 is an example of narrowing the scope of a query using a decision tree algorithm according to the present invention. As shown in FIG. 2, the lower level document data stored in the database is output on the basis of at least one of the personal information and the hospital diagnostic record, and the response inputted to the lower level document data [S520] The upper level document data is selected, the upper level document data is outputted, and the response inputted to the upper level document data is stored (S530). In order to narrow the diagnosis range, steps S520 and S530 are repeated one or more times. As the level of the inquiry data increases from the low level to the high level, the uncertainty for the diagnosis part suggestion decreases, (S540).
진단부위는 3차원 초음파 진단기로 진단할 수 있는 신체부위이며, 진단부위는 하나 이상으로 추출될 수 있고, 진단부위가 복수개인 경우, 순차적으로 진단 될수 있으며, 진단의 편의성을 높이기 위해 진단 순서가 변경될 수 있다.Diagnosis site is a part of the body that can be diagnosed by 3-dimensional ultrasound. Diagnosis site can be extracted more than one. If there is more than one diagnosis site, it can be sequentially diagnosed. .
도 3은 본 발명에 따른 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 진단부위에 대한 가중치를 부과하는 예시도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 질의응답 프로그램을 통해 하위레벨에서 상위레벨에 해당하는 문진 데이터를 출력하게 되고, 문진 데이터에 대한 응답에 따라 의사결정 트리 알고리즘을 적용하여 진단부위에 대한 가중치를 부여하게 된다. FIG. 3 is an exemplary diagram for imposing a weight on a diagnostic region using a decision tree algorithm according to the present invention. As shown in FIG. 3, query data corresponding to a higher level is output from a lower level through a query response program, and a decision tree algorithm is applied according to a response to the query data to assign a weight to a diagnostic region do.
실시예로는 첫 번째 하위 레벨의 질문이 "담배는 피우시나요?"라는 문진[S10]에 대한 환자는 하루에 피우는 담배개수를 입력하게 되고, 그 입력값에 따라 간, 담낭, 췌장, 신장, 감상선, 위 등 인체 여러 신처부위에 질병이 발생할 확률을 계산하여 상관도를 나타내게 된다. 그리고, 하위 레벨의 질문에 대한 응답에 따라 상위 레벨의 질문이 선택되며 상위 레벨의 질문이 "눈이 침침합니까? "라는 문진[S20]에 대한 환자의 응답에 따라 진단부위의 상관도가 결정되고, 다음 상위 레벨의 문진 데이터가 선택되게 된다. 환자의 응답에 따라 계속해서 상위 레벨의 문진 데이터가 선택되고 진단부위에 대한 상관도가 결정되어 최종적으로 가장 상관도가 높은 진단부위가 하나 이상 결정되게 된다. As an example, the first lower-level question is the number of tobacco smoked per day for the article [S10] of the question "Do you smoke?", And the number of cigarettes smoked per day is input, and the liver, gallbladder, pancreas, The probability of disease occurring in various new parts of the body such as the stomach line, stomach line, and stomach is calculated to show the degree of correlation. Then, a high-level question is selected according to the response to the lower-level question, and the degree of correlation of the diagnosis part is determined according to the patient's response to the article [S20] , The next highest level of document data is selected. According to the response of the patient, the upper level of the survey data is selected and the degree of correlation to the diagnostic region is determined, and finally, one or more diagnostic regions having the highest correlation are determined.
그리고, 의사결정 트리 알고리즘에 의해 결정된 진단부위는 성별, 연령, 직업, 국가, 지역 등으로 통계화 할 수 있으며, 통계화된 자료는 진단부위에 대한 가중치 설정에 사용될 수 있다. 예를 들어 40대 이상의 연령에 남자 직장인으로 개인 정보를 입력할 경우 간, 대장, 위 등 암 발생율이 높은 부위에 대해서 20대 남성보다는 가중치를 높게 책정하는 것이다. In addition, the diagnostic region determined by the decision tree algorithm can be statistically determined by gender, age, occupation, country, region, etc., and the statistical data can be used to set the weight for the diagnostic region. For example, if you enter personal information as a male worker in your 40s or older, your weight will be set higher for men who are in their 20s than for men who have a high incidence of cancer such as liver, colon and stomach.
도 4는 본 발명에 따른 추출된 진단부위에 대한 진단방법을 제시하는 예시도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 진단부위가 결정되면 3차원 초음파 진단기는 추출된 진단부위를 출력하게 된다. 도 4와 같이 결정된 진단부위가 간(100)이라면[S710], 인체 그림에 대한 정면도(200)에서 간이 위치한 지점을 제시[S720]하고, 다음으로 간이 위치한 측면도(300)를 제시[S730]하여 정확한 위치에 진단을 진행할 수 있게 한다. 4 is an exemplary diagram illustrating a diagnostic method for an extracted diagnostic region according to the present invention. As shown in FIG. 4, when the diagnostic region is determined, the 3D ultrasound diagnostic apparatus outputs the extracted diagnostic region. If the determined diagnosis region is the
위치를 제공하기 위한 방법은 그림도 있지만 해부학적 모형, 동영상, 애니메이션 등을 통해 환자에게 진단 위치를 제공할 수 있다. There are also pictures to provide the location, but anatomical models, videos, animations, etc. can provide the patient with diagnostic locations.
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, Various changes and modifications will be possible.
100 : 간 200 : 진단부위 정면도
300 : 진단부위 측면도100: Liver 200: Diagnosis site frontal view
300: Diagnosis site side view
Claims (9)
환자의 개인정보와 의사결정 트리 알고리즘(Decision Tree Algorithm)을 이용한 질의응답 프로그램을 통해 상기 환자의 진단부위를 추출하되, 상기 의사결정 트리 알고리즘은 데이터베이스에 저장된 문진 데이터에 대한 응답에 따라 진단이 필요한 부위에 대해서 가중치를 부여하고, 상기 문진 데이터는 복수의 레벨로 구성되어 상기 응답에 따라 하위 레벨에서 상위 레벨로 출력되는 것을 특징으로 하되, 상기 환자의 진단부위 추출은,
상기 3차원 초음파 진단기에서 환자의 개인 정보를 입력받는 제 1단계;
상기 개인정보를 통해 상기 환자의 진료기록 유무를 판단하는 제 2단계;
상기 제 2단계에서 상기 진료기록이 존재하는 경우, 상기 환자의 병원 진료기록과 개인정보를 갱신하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 진료기록이 존재하지 않는 신규 환자의 경우 입력된 상기 개인정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 제 3단계;
상기 질의응답 프로그램을 통해 상기 데이터베이스에 저장된 문진 데이터를 상기 3차원 초음파 진단기의 화면에 출력하고, 상기 문진 데이터에 대응하는 응답을 입력받아 상기 데이터베이스에 저장하는 제 4단계;
상기 의사결정 트리 알고리즘을 이용하여 상기 응답에 가중치를 부과하고, 부가된 가중치에 따라 취합된 응답 데이터를 이용하여 하나 이상의 진단부위를 추출하는 제 5단계; 및
추출된 상기 진단부위에 대응하는 위치를 상기 화면에 출력하는 제 6단계
를 포함하여 이루어지며, 상기 진단부위는 상기 3차원 초음파 진단기로 진단할 수 있는 신체부위이며, 상기 진단부위는 하나 이상으로 추출되고, 상기 진단부위가 복수 개인 경우, 순차적인 진단을 위해 진단 순서가 생성되는 것을 특징으로 하되, 상기 진단 순서는 변경 가능한 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
A 3-dimensional ultrasound diagnostic method using a 3-dimensional ultrasound diagnostic apparatus for extracting a diagnostic region according to a patient's condition,
The decision tree algorithm extracts the diagnostic region of the patient through a query response program using the patient's personal information and a Decision Tree Algorithm, Wherein the questionnaire data is composed of a plurality of levels and output from a lower level to a higher level according to the response,
A first step of receiving personal information of a patient in the 3D ultrasound diagnostic apparatus;
A second step of determining the presence or absence of the medical record of the patient through the personal information;
Updating the hospital medical record and the personal information of the patient when the medical record exists in the second step and storing the updated information in the database, In a third step;
A fourth step of outputting the questionnaire data stored in the database through the question answering program to the screen of the 3D ultrasonic diagnostic apparatus, receiving a response corresponding to the questionnaire data, and storing the received response in the database;
A fifth step of imposing a weight on the response using the decision tree algorithm and extracting one or more diagnostic regions using the response data collected according to the added weight; And
A sixth step of outputting a position corresponding to the extracted diagnosis part to the screen
Wherein the diagnosis region is a body region that can be diagnosed by the 3D ultrasound diagnostic apparatus, the diagnosis region is extracted in more than one region, and when the diagnosis region is plural, Characterized in that the diagnostic procedure is changeable. ≪ RTI ID = 0.0 > 3. ≪ / RTI >
상기 문진 데이터는 상기 하위 레벨의 문진 데이터의 응답에 따라 상기 상위 레벨의 문진 데이터가 선택되는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
The method according to claim 1,
Wherein the high-level survey data is selected according to a response of the low-level survey data to the three-dimensional ultrasound diagnostic method.
상기 제 4단계는
저장된 상기 개인정보와 상기 병원의 진단기록을 바탕으로 하위 레벨의 문진 데이터를 출력하는 제 1과정;
상기 하위 레벨의 문진 데이터에 대해 입력된 상기 응답에 따라 상위 레벨의 문진 데이터가 선택되고, 선택된 상기 상위 레벨의 문진데이터를 출력하는 제 2과정; 및
상위 레벨의 문진 데이터에 대해 입력된 응답을 저장하는 제 3과정
으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
The method according to claim 1,
The fourth step
A first step of outputting lower level survey data based on the stored personal information and the diagnosis record of the hospital;
A second step of selecting high level document data according to the response inputted to the low level document data and outputting the selected high level document data; And
A third step of storing the input response to the higher level survey data;
And a diagnostic ultrasound diagnostic method.
상기 데이터베이스에 저장된 문진 데이터에 대응하는 응답은 객관식 또는 수치입력 중 어느 하나 이상을 이용하여 입력받는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
5. The method of claim 4,
Wherein a response corresponding to the questionnaire data stored in the database is received using at least one of an objective function and a numerical input.
상기 환자의 개인정보는 환자의 신상정보, 진료기록, 신체기록, 동영상, 사진, 녹음, 문진 중 어느 하나 이상을 통해 입력되는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
The method according to claim 1,
Wherein the personal information of the patient is inputted through at least one of the patient's personal information, medical record, body record, moving picture, photograph, recording, and documentary.
상기 의사결정 트리 알고리즘에 의해 결정된 진단부위는 성별, 연령, 직업, 국가 또는 지역 중 어느 하나 이상으로 통계화되며, 상기 통계화된 자료는 진단부위에 대한 가중치 설정에 사용되는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
The method according to claim 1,
Wherein the diagnostic region determined by the decision tree algorithm is statistically determined by at least one of gender, age, occupation, country, or region, and the statistical data is used to set a weight for a diagnostic region A 3 - dimensional ultrasound diagnostic method with extraction function.
상기 진단부위의 위치제공은 해부학적 모형, 사진, 동영상, 애니메이션 중 어느 하나 이상을 이용하여 진단부위의 위치를 알려주는 것을 특징으로 하는 진단부위 추출기능을 가진 3차원 초음파 진단방법.
The method according to claim 1,
Wherein the providing of the location of the diagnostic site is performed by using at least one of an anatomical model, a photograph, a moving image, and an animation to inform the location of the diagnostic site.
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Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| JP6664072B2 (en) * | 2015-12-02 | 2020-03-13 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Search support method, search support device, and program |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002197198A (en) * | 2000-12-27 | 2002-07-12 | Seiki Hasegawa | Online medical consultation support system and method of supporting medical consultation, and program recording medium for executing online medical consultation support system program |
| JP2004126981A (en) * | 2002-10-03 | 2004-04-22 | Medifocus:Kk | Diagnostic device, diagnostic method, and program |
| JP4897937B2 (en) * | 2009-08-06 | 2012-03-14 | 株式会社キャメッド | Automatic inquiry system, automatic inquiry program and automatic inquiry method |
| JP4966051B2 (en) * | 2007-02-27 | 2012-07-04 | 株式会社東芝 | Ultrasound diagnosis support system, ultrasound diagnosis apparatus, and ultrasound diagnosis support program |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002197198A (en) * | 2000-12-27 | 2002-07-12 | Seiki Hasegawa | Online medical consultation support system and method of supporting medical consultation, and program recording medium for executing online medical consultation support system program |
| JP2004126981A (en) * | 2002-10-03 | 2004-04-22 | Medifocus:Kk | Diagnostic device, diagnostic method, and program |
| JP4966051B2 (en) * | 2007-02-27 | 2012-07-04 | 株式会社東芝 | Ultrasound diagnosis support system, ultrasound diagnosis apparatus, and ultrasound diagnosis support program |
| JP4897937B2 (en) * | 2009-08-06 | 2012-03-14 | 株式会社キャメッド | Automatic inquiry system, automatic inquiry program and automatic inquiry method |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200079071A (en) * | 2018-12-24 | 2020-07-02 | 인하대학교 산학협력단 | Diagnosis Method and System for conjunctival diseases using blood vessel imaging |
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