KR102161853B1 - 의료 영상 처리 방법, 의료 영상 검색 방법 및 이를 이용한 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시서는 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상 처리 및 의료 영상 검색에 관한 것이다. 본 개시서에 따른 의료 영상 처리 방법에 따르면, 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하고, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하되, 상기 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되며, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 상기 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록한다.

Description

의료 영상 처리 방법, 의료 영상 검색 방법 및 이를 이용한 장치{METHODS FOR PROCESSING AND SEARCHING MEDICAL IMAGES AND APPARATUSES USING THE SAME}

본 발명은 의료 영상의 처리 방법, 검색 방법 및 이를 이용한 장치들에 관한 것이다.

종래에 다양한 방식으로 촬영된 의료 영상들, 예를 들어, 더마스코프(dermascope), 내시경 등의 확대경, 내시경 또는 현미경 영상, 조직 검사를 위한 병리 영상 외에 일반 카메라로 촬영된 임상 사진은 신체 일부(예컨대 피부)가 노출되는 영상의 특성상 피검체(피사체)의 신분이 드러나기 쉬워, 예를 들어 피부과의 경우 여타 영상과 달리 의료영상 저장 전송 시스템(PACS; picture archiving and communication system)에 의한 조직화된 일관적 관리가 이루어지지 못하고 있다는 문제가 있다.

일부 의료기관에서는 신체 부위가 노출된 영상의 경우 서로 다른 과들에 걸쳐 공유되는 PACS 시스템이 아닌 별도 저장장치를 이용하고 있는데, 이 경우 영상들과 함께 그와 관련된 진단 정보들이 구조화되지 못한 채 파편화된 상태로 저장장치에 담겨 그 정리에 상당한 수작업이 필요할 뿐만 아니라 검색 등의 재활용이 어렵다는 단점이 있다.

KR 10-0343887 B

본 발명은 단일 피검체, 동일 관심 부위에 대한 복수개의 영상들, 즉, 카메라에 의한 일반 임상 사진, 더마스코프, 내시경 등에 의한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상, 조직검사를 위한 병리 영상을 효과적으로 처리하여 보유하고, 이를 바탕으로 편리하게 검색할 수 있게 하는 수단을 제공하는 것을 목표로 한다.

또한, 본 발명은 일반적인 의료 영상의 촬영 프로세스에 적합하게 영상들을 획득하도록 할 뿐만 아니라 그 개별 영상에 대한 의사 또는 인공지능에 의한 분류 및 애노테이션(annotation) 정보를 체계적으로 파일화, 데이터베이스화할 수 있게 하는 것을 목표로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양(aspect)에 따르면, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상을 처리하는 방법이 제공되는바, 그 방법은, 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 영상 정보 획득 단계; 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 영상 적합성을 판정하도록 지원하는 단계로서, 상기 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되는, 영상 적합성 판정 단계; 및 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 상기 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 데이터베이스 또는 파일에 기록하도록 지원하는 기록 단계를 포함한다.

유리하게, 상기 영상 정보 획득 단계에서 상기 피검체의 연령 및 성별이 추가 정보로서 더 획득될 수 있고, 이 경우 상기 레코드는, 상기 피검체의 연령을 위한 필드 및 상기 피검체의 성별을 위한 필드를 더 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 영상 정보 획득 단계는, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나의 촬영 대상 부위를 추가 정보로서 더 획득하는 프로세스 또는 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나로부터 상기 촬영 대상 부위를 판정하는 프로세스를 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 단계를 더 포함할 수 있고, 이 경우 상기 레코드는, 상기 촬영 대상 부위를 위한 필드를 더 포함할 수 있다.

유리하게, 상기 영상 정보 획득 단계에서, 상기 제1 영상을 촬영한 기기, 상기 제2 영상을 촬영한 기기, 상기 제3 영상을 촬영한 기기 중 적어도 하나에 관한 정보인 기기 정보가 추가 정보로서 더 획득되고, 상기 레코드는 상기 기기 정보를 위한 필드를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 방법은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 나타난 병변을 기술하는 병변 정보를 입력받거나 판독 모델에 기초하여 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상에 관한 상기 병변 정보를 생성하는 병변 정보 생성 단계를 더 포함할 수 있다.

이 실시 예에서, 상기 영상 적합성 판정 단계는, 상기 병변 정보를 참조로 하여, 상기 제2 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제1 영상과 불일치하면 상기 제2 영상의 영상 적합성이 부적합인 것으로 판정되는 프로세스, 및 상기 병변 정보를 참조로 하여, 상기 제3 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제2 영상과 불일치하면 상기 제3 영상의 영상 적합성이 부적합인 것으로 판정되는 프로세스 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.

바람직하게, 이 실시 예에서, 상기 판독 모델은 상기 적어도 하나에 나타난 병변을 식별하기 위한 특징 벡터를 출력하도록 구성될 수 있고, 상기 병변 정보 생성 단계는 상기 특징 벡터를 생성함을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 레코드는 상기 특징 벡터를 위한 필드를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상을 검색하는 방법이 제공되는바, 그 방법은, 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 포함하는 레코드들이 데이터베이스 또는 파일에 기록된 상태에서, 상기 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 검색 질의를 입력받는 단계; 및 상기 검색 질의에 대한 일치성의 순위에 따라, 상기 검색 질의에 의하여 검색된 레코드를 상기 데이터베이스 또는 파일로부터 인출하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 인출하도록 지원하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는 컴퓨터 프로그램도 제공된다.

본 발명의 다른 일 태양에 따르면, 의료 영상을 처리하는 컴퓨팅 장치가 제공되는바, 그 컴퓨팅 장치는, 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하는 통신부; 및 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하는 프로세스로서, 상기 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되는, 영상 적합성 판정 프로세스; 및 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 상기 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록하는 프로세스를 수행하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 프로세서를 포함한다.

본 발명의 또 다른 일 태양에 따르면, 의료 영상을 검색하는 컴퓨팅 장치가 제공되는바, 그 컴퓨팅 장치는, 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 포함하는 레코드들이 데이터베이스 또는 파일에 기록된 상태에서, 상기 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 검색 질의를 입력받는 통신부; 및 상기 검색 질의에 대한 일치성의 순위에 따라, 상기 검색 질의에 의하여 검색된 레코드를 상기 데이터베이스 또는 파일로부터 인출하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 인출하도록 지원하는 프로세서를 포함한다.

본 개시서의 일 실시 예에 의하면, 의료 기관에서 이용되는 영상들을 체계적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라 의사 또는 인공지능에 의한 검색에 의하여 용이하게 재활용할 수 있게 하는 효과가 있다.

또한, 이를 토대로 판독 모델을 학습시킴으로써, 의료 영상 세트에 대한 병변 영역 검출의 정확도를 높임으로써 의사의 판단을 보조하는 효과가 있다.

본 개시서에 따르면 결과적으로 의료진의 진단 정확도가 향상되어 워크플로를 개선할 수 있으며, 본 개시서의 방법이 특정 플랫폼에 종속되지 않음은 물론이다.

본 발명의 실시 예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시 예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람(이하 "통상의 기술자"라고 함)에게 있어서는 발명에 이르는 노력 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 개시서에 따라 의료 영상을 처리하는 방법(이하 "의료 영상 처리 방법"이라 함)을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 개시서에 따른 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.
도 3은 본 개시서의 일 실시 예에 따른 의료 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4a 내지 도 4f는 본 개시서의 일 실시 예에 따른 의료 영상 처리 방법에 의하여 처리되는 영상들을 예시적으로 나타낸 도면들이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시 예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '영상'은 (예컨대, 비디오 화면에 표시된) 눈으로 볼 수 있는 영상 또는 영상의 디지털 표현물을 지칭하는 용어이다. 본 개시서에 걸쳐 '피부 영상'은 피부과 영상(dermatology image)을 지칭한다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 'DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine; 의료용 디지털 영상 및 통신)' 표준은 의료용 기기에서 디지털 영상 표현과 통신에 이용되는 여러 가지 표준을 총칭하는 용어인바, DICOM 표준은 미국 방사선 의학회(ACR)와 미국 전기 공업회(NEMA)에서 구성한 연합 위원회에서 발표한다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '의료영상 저장 전송 시스템(PACS)'은, 영상 및 통신 표준, 예컨대, DICOM 표준에 맞게 저장, 가공, 전송하는 시스템을 지칭하는 용어이며, X선, CT, MRI와 같은 디지털 의료영상 장비를 이용하여 획득된 의료영상 이미지는 표준 형식으로 저장되고 네트워크를 통하여 병원 내외의 단말로 전송이 가능하며, 이에는 판독 결과 및 진료 기록이 추가될 수 있다.

그리고 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '학습', '훈련', 혹은 '러닝'은 절차에 따른 컴퓨팅(computing)을 통하여 기계 학습(machine learning)을 수행함을 일컫는 용어인바, 인간의 교육 활동과 같은 정신적 작용을 지칭하도록 의도된 것이 아님을 통상의 기술자는 이해할 수 있을 것이다.

그리고 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 또한, '하나' 또는 '한'은 하나 이상의 의미로 쓰인 것이며, '또 다른'은 적어도 두 번째 이상으로 한정된다.

통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다. 따라서, 특정 구조나 기능에 관하여 본 명세서에 개시된 상세 사항들은 한정하는 의미로 해석되어서는 아니되고, 단지 통상의 기술자가 실질적으로 적합한 임의의 상세 구조들로써 본 발명을 다양하게 실시하도록 지침을 제공하는 대표적인 기초 자료로 해석되어야 할 것이다.

더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시 예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 통상의 기술자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 개시서에 따른 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는, 통신부(110) 및 프로세서(120)를 포함하며, 상기 통신부(110)를 통하여 외부 컴퓨팅 장치(미도시)와 직간접적으로 통신할 수 있다.

구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치(100)는, 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.

이와 같은 컴퓨팅 장치의 통신부(110)는 연동되는 타 컴퓨팅 장치와 요청과 응답을 송수신할 수 있는바, 일 예시로서 그러한 요청과 응답은 동일한 TCP(Transmission Control Protocol) 세션(session)에 의하여 이루어질 수 있지만, 이에 한정되지는 않는바, 예컨대 UDP(User Datagram Protocol) 데이터그램(datagram)으로서 송수신될 수도 있을 것이다.

구체적으로, 통신부(110)는 통신 인터페이스를 포함하는 통신 모듈의 형태로 구현될 수 있다. 이를테면, 통신 인터페이스는 WLAN(Wireless LAN), WiFi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMax(World interoperability for Microwave access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 인터넷 인터페이스와 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency IDentification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra-WideBand), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등의 근거리 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 통신 인터페이스는 외부와 통신을 수행할 수 있는 모든 인터페이스(예를 들어, 유선 인터페이스)를 나타낼 수 있다.

예를 들어, 통신부(110)는 이와 같이 적합한 통신 인터페이스를 통해 타 컴퓨팅 장치로부터 데이터를 송수신할 수 있다. 덧붙여, 넓은 의미에서 상기 통신부(110)는 명령어 또는 지시 등을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력 장치, 인쇄 장치, 디스플레이, 기타 외부 출력 장치를 포함하거나 이들과 연동될 수 있다. 컴퓨팅 장치, 예컨대 단말의 사용자에게 적절한 사용자 인터페이스를 표시하여 제공함으로써 사용자와의 상호작용을 가능하게 하기 위하여, 컴퓨팅 장치(100)는 디스플레이 장치를 내장하거나 상기 통신부(110)를 통하여 외부의 디스플레이 장치와 연동될 수 있음이 알려져 있다. 예컨대, 그러한 디스플레이 장치는 터치 입력이 가능한 터치스크린일 수도 있다.

또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서(120)는 MPU(micro processing unit), CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit) 또는 TPU(tensor processing unit), 캐시 메모리(cache memory), 데이터 버스(data bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.

도 2는 본 개시서에 따른 의료 영상 처리 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.

도 2에 도시된 개별 모듈들은, 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 통신부(110)나 프로세서(120), 또는 상기 통신부(110) 및 프로세서(120)의 연동에 의하여 구현될 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

도 2를 참조하여 본 발명에 따른 방법 및 장치의 구성을 간략히 개관하면, 컴퓨팅 장치(100)는 그 구성요소로서 영상 정보 획득부(210)를 포함할 수 있다. 영상 정보 획득부(210)는 미리 저장된 영상 정보들을 받거나 촬영 기기를 통하여 영상 정보들을 획득할 수 있다. 이들 영상 정보들은 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상 및 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상을 포함한다.

도 4a 내지 도 4f는 상기 제1 영상 내지 상기 제3 영상을 예시적으로 나타낸 도면들이다. 도 4a 내지 도 4f에는 피부 영상들이 의료 영상들의 예시로서 나타나 있다.

도 4a 내지 도 4f를 참조하면, 제1 영상은 일반 축적의 카메라 영상일 수 있다. 또한, 제2 영상은, 예를 들어, 피검체의 피부에 대한 더마스코프 영상일 수도 있고, 피검체의 내시경 영상일 수도 있으나 이에 한정되지 않고 일반 영상인 제1 영상에 대응하는 확대 영상, 현미경 영상 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 더마스코프 영상인 경우에 하나의 병변의 폭과 높이가 영상의 윈도우 전체를 채울 정도로 제2 영상이 확대 촬영될 수 있다.

그리고 제3 영상은 환부에 대한 조직 검사용 병리 영상일 수 있다. 즉, 제3 영상은, 환부에서 일부 조직을 떼어내어 이를 슬라이드 영상으로 만드는 것인바, 그 배율이 수백 배, 예컨대 400배 정도에 이를 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.

영상 정보들은 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점에 관한 정보와 함께 획득될 수 있다. 예를 들어, 제1 시점, 제2 시점, 제3 시점은 각각 제1 영상을 촬영한 시각, 제2 영상을 촬영한 시각, 제3 영상을 촬영한 시각일 수 있다.

임상에 있어서 이들 영상의 세트가 유의미하도록 제2 시점은 제1 시점으로부터 소정의 시간 간격 내에 속하고 제3 시점은 제1 시점 및 제2 시점으로부터 소정의 시간 간격 내에 속할 수 있다. 따라서 소정의 시간 간격은 짧게는 몇 분, 몇 시간일 수 있으나 환부에서 일부 조직을 떼어내서 이를 슬라이드로 만든 병리 영상의 획득하는 데까지의 시간, 즉, 며칠에 해당할 수도 있다.

대안으로서, 제3 시점은 상기 제3 영상의 획득을 위하여 상기 환부의 조직이 채취된 시각일 수도 있다.

영상 정보 획득부(210)를 통해 획득된 영상들은 영상 적합성 판정부(230)로 전송될 수 있다. 영상 적합성 판정부(230)는 의료 영상들이 의사의 진단에 적합한지를 보여주는 영상 적합성을 판정할 수 있다. 그 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정된다.

한편, 영상 정보 획득부(210)를 통해 획득된 영상들은 촬영 대상 부위 판정부(220)에도 전달될 수 있다. 촬영 대상 부위 판정부(220)는 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상 중 적어도 하나로부터 상기 촬영 대상 부위를 판정할 수 있다.

그리고 영상 적합성 판정부(230)에 의하여 상기 제1 영상, 제2 영상, 제3 영상 각각의 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 레코드 기록부(250)는, 영상들을 관련 데이터와 함께 레코드로서 데이터베이스 또는 파일에 기록하거나 외부 엔티티에 제공할 수 있다.

이 레코드에는 제1 영상을 위한 필드, 제2 영상을 위한 필드, 제3 영상을 위한 필드, 제1 시점을 위한 필드, 제2 시점을 위한 필드, 제3 시점을 위한 필드가 포함된다. 추가적으로, 상기 레코드에는 촬영 대상 부위를 위한 필드가 더 포함될 수 있다.

추가적으로, 영상들의 인코딩 및 디코딩에 이용되는 압축 코덱을 지정하는 필드가 영상에 관한 부가적인 정보들로서 상기 레코드에 더 포함될 수 있다. 아울러, JPEG, TIFF, GIF, BMP, PNG 등 다양한 영상 포맷을 지정하는 필드가 상기 레코드에 더 포함될 수 있다. 여기에서 영상은 주로 2차원의 유형으로 된 것을 지칭하나 이에 한정되지 않고 3차원 영상을 포함할 수도 있다.

그리고 영상들을 포함한 데이터를 압축하는 동시에 수행할 암호화 알고리즘의 식별자가 상기 레코드에 더 포함될 수 있다. 이는 레코드 기록부(250)가 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 영상을 포함하는 필드들을 암호화하여 기록하는 변형례에 대응하는 것이다.

상기 레코드가 외부 엔티티에 제공되는 때에는, 예를 들어, 소정의 디스플레이 장치 등이 이용될 수도 있고, 구비된 통신부를 통해 상기 레코드가 그 형식 그대로 또는 인간 판독 가능한 형식으로 외부 엔티티에 제공될 수도 있다. 여기에서 외부 엔티티라고 함은, 상기 컴퓨팅 장치(100)의 사용자, 관리자, 상기 피검체를 담당하는 담당 의료 전문가 등을 포함하나, 이 이외에도 상기 레코드의 형태로 기록된 정보를 필요로 하는 주체라면 어느 주체라도 포함되는 것으로 이해되어야 할 것이다. 예를 들어, 상기 외부 엔티티는 상기 정보를 활용하는 별도의 AI(artificial intelligence; 인공지능) 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈을 포함하는 외부의 AI 장치일 수도 있다. 또한, 외부 엔티티에서의 '외부(external)'는 상기 정보를 이용하는 AI 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈이 상기 컴퓨팅 장치(100)에 일체화되는 실시 예를 배제하도록 의도된 것이 아니라, 본 발명의 방법을 수행하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈의 결과물인 레코드가 타 방법의 입력 데이터로 활용될 수 있음을 시사하도록 이용된 것임을 밝혀둔다. 즉, 상기 외부 엔티티는 컴퓨팅 장치(100) 자체일 수도 있다.

일 실시 예에서는, 영상 적합성 판정부(230)에 의하여 적합한 것으로 판정된 영상들은 병변 정보 생성부(240)에 전달될 수 있고, 병변 정보 생성부(240)는 판독 모델에 기초하여 제1 영상, 제2 영상, 제3 영상에 관한 병변 정보를 생성함으로써 그 생성된 병변 정보가 상기 레코드의 일부로서 레코드 기록부(250)에 의하여 영상 정보와 함께 기록될 수 있게 할 수 있다.

여기에서, 판독 모델은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상, 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 나타난 병변을 기술하는 병변 정보를 생성하는 영상 처리 기반 모델일 수도 있고, 상기 병변 정보를 생성하도록 학습된 인공 신경망일 수도 있다. 이와 같은 판독 모델은 제1 영상, 제2 영상, 제3 영상 각각에 대하여 별개로 마련될 수 있다.

피부에 대해 영상 처리 기반 모델을 적용하는 예시를 들면, 정상 피부는 패턴 매칭에 있어서 주기성을 보이는 반면에, 흑색종과 같은 환부가 나타나는 비정상 피부는 패턴 매칭 시에 특이점이 나타나므로, 대상 의료 영상에서 표준 의료 영상을 감산하는 방식으로 차영상을 구성하고, 그 차영상에서 현저해지는 특징을 파악함으로써 질환에 해당하는 병변이 나타난 피부인지 아닌지 여부가 판정될 수 있다. 정상 피부의 판정을 위한 표준 시편이 미리 준비되어 이에 의하여 영상 처리 기반 모델이 훈련될 수 있다.

한편, 판독 모델은 획득된 영상들에서 병변 영역의 위치, 병변 영역의 형태, 병변 영역에 해당될 확률 중 적어도 하나를 병변 정보로서 출력하도록 훈련된 딥러닝(deep learning) 기반의 인공 신경망일 수도 있다.

본 개시서에서 인공 신경망, 신경망, 모델, 네트워크 함수 등은 동일한 것을 지칭하는 서로 다른 용어들이다. 인공 신경망의 일종인 심층 신경망(deep neural network; DNN)은 입력층과 출력층 외에 복수의 은닉층을 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 심층 신경망을 이용하면 데이터의 잠재적인 구조를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 심층 신경망은 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN), 순환 신경망(recurrent neural network; RNN), 제한 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine; RBM), 심층 신뢰망(deep belief network; DBN), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크, SSD(Single Shot Detector), YOLO(You Only Look Once) 등을 포함할 수 있다.

본 개시서에서 인공 신경망은 촬영 대상 부위 판정부(220)에 적용됨으로써 영상으로부터 촬영 대상 부위가 무엇인지를 분류해내는 데 이용될 수 있고, 영상 적합성 판정부(230)에 적용됨으로써 영상이 진단에 적합한지 여부를 판정하는 데 이용될 수 있으며, 병변 정보 생성부(240)에 적용됨으로써 영상으로부터 병변에 관한 정보를 추출해내는 데 이용될 수도 있다. 인공 신경망을 학습시키기 위한 손실 함수는 통상적으로 이용되는 교차 엔트로피(cross entropy) 함수 등에 기초한 것일 수 있는바, 통상의 기술자에게 알려진 바와 같다.

다만, 본 개시서에서 이용될 수 있는 인공 신경망의 종류는 제시된 예시에 한정되지 않고, 레이블링된 학습 데이터에 기반하여 입력값에 대하여 특징 벡터, 출력값(특정 분류 및 이에 해당할 확률)을 낼 수 있도록 학습될 수 있는 임의의 인공 신경망을 포함할 수 있다는 점은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

특히, 병변 정보 생성부(240)의 판독 모델은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 나타난 병변을 식별할 수 있는 특징 벡터를 출력하도록 구성될 수 있다. 그렇다면 병변 정보는 그 특징 벡터를 포함할 수 있으며, 상기 특징 벡터를 위한 필드가 상기 레코드의 일부로서 레코드 기록부(250)에 의하여 데이터베이스 또는 파일에 기록될 수 있다.

또한, 병변 정보 생성부(240)의 판독 모델은 병변에 대응하는 질환의 정보를 추론(infer)할 수 있고, 추론된 질환 정보는 병변 정보의 일부로서 레코드 기록부(250)에 의하여 데이터베이스 또는 파일에 기록될 수 있다.

뿐만 아니라 병변 정보 생성부(240)의 판독 모델은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 대하여 병변 영역을 시각화하는 맵을 생성하고, 상기 병변 정보는 상기 맵을 포함할 수 있다.

예컨대, 병변 정보 생성부(240)는 판독 모델의 최종 층의 출력값에 기초하여, 대상 영상에서 각 영역이 병변 영역에 해당할 확률에 따라 대응되는 영역의 색상을 변화시키는 맵을 생성할 수 있다.

구체적으로, 병변 정보 생성부(240)는 의료 영상의 영역 별 가중치를 결정하고, 결정된 가중치에 따라 시각적 요소를 달리 표현하는 맵을 생성할 수 있다. 예를 들어, 병변 정보 생성부(240)는 최종 층의 출력 중 높은 가중치에 대응되는 영역으로써 병변 영역에 해당할 확률이 높은 영역은 적색에 가까운 색으로 표현하고, 가중치가 낮아 병변 영역에 해당할 확률이 낮은 영역을 청색에 가까운 색으로 표현함으로써 히트 맵(heat map)을 생성할 수 있다.

이와 같은 시각화 정보를 생성하기 위한 맵은 예시로 든 히트 맵 및 색상 표시에 한정되지 않고, 병변 영역에 해당될 확률을 영역별로 시각화할 수 있는 다양한 방식으로 구현될 수 있음을 통상의 기술자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 또한, 병변 정보 생성부(240)에 의하여 맵이 생성되는 방식은 앞서 설명된 것에 한정되지 않고 영상의 각 영역이 병변 영역에 해당할 확률을 시각적으로 표현할 수 있는 다양한 방식(예를 들어, 극솟값, 극댓값, 최솟값, 최댓값에 대응하는 지점들에 관한 마킹 및 대응되는 수치의 표시 등)을 포함할 수 있음은 통상의 기술자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

도 2에 나타난 구성요소들은 설명의 편의상 하나의 컴퓨팅 장치에서 실현되는 것으로 예시되었으나, 본 발명의 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치(100)는 복수개가 서로 연동되도록 구성될 수도 있다는 점이 이해될 것이다.

이제 본 발명에 따른 의료 영상 처리 방법의 일 실시 예를 도 3 내지 도 4f를 참조하여 더 구체적으로 설명하기로 한다.

도 3은 본 개시서의 일 실시 예에 따른 의료 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 영상 정보 획득부(210)가 통신부(110)를 통해 단계(S100)에서 소정의 촬영 장치 또는 의료영상 저장 전송 시스템으로부터 피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원한다.

영상의 획득에 이용되는 규약에 DICOM 표준이 적용될 수도 있으나 이에 한정되지는 않는다.

일 실시 예에서는, 단계(S100)에서, 의사에 의한 임상적 판단의 추가 정보 또는 병변 정보 생성부(240)의 판독 모델에 입력되는 추가 정보로서 피검체의 연령 및 성별이 더 획득될 수 있으며, 이 경우 상기 레코드는 상기 피검체의 연령을 위한 필드 및 상기 피검체의 성별을 위한 필드를 더 포함할 수 있다.

뿐만 아니라, 피검체의 이름이 더 획득될 수 있으며, 상기 레코드에 상기 피검체의 이름을 위한 필드가 더 포함될 수 있다. 임상적 판단의 주체를 기록하기 위하여 담당 의사의 이름이 더 획득될 수 있으며, 상기 레코드에 상기 담당 의사의 이름을 위한 필드가 더 포함될 수 있다. 담당 의사의 이름에 담당 의사의 경력에 관한 정보가 수반될 수 있음은 물론이다.

그리고 전술한 실시 예와 양립하거나 단독으로 적용 가능한 다른 실시 예에서, 단계(S100)에서, 상기 제1 영상을 촬영한 기기, 상기 제2 영상을 촬영한 기기, 상기 제3 영상을 촬영한 기기 중 적어도 하나에 관한 정보인 기기 정보가 추가 정보로서 더 획득될 수 있고, 이에 따라 상기 레코드는 상기 기기 정보를 위한 필드를 더 포함할 수 있다. 기기 정보와 함께 촬영 시에 적용된 조명에 관한 정보도 함께 포함됨으로써 해당 영상들에 대한 추후 색상이나 왜곡에 대한 보정을 수행할 여지를 남겨놓을 수도 있을 것이다. 영상을 촬영한 기기뿐만 아니라 배율, 조명 등 전술한 영상 파라미터 또한 각각의 필드로서 레코드에 포함될 수 있다.

또한, 전술한 실시 예와 양립하거나 단독으로 적용 가능한 실시 예에서, 단계(S100)는, 컴퓨팅 장치(100)가, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나의 촬영 대상 부위를 사용자로부터 추가 정보로서 더 획득하는 프로세스 또는 촬영 대상 부위 판정부(220)에 의하여 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나로부터 상기 촬영 대상 부위를 판정하는 프로세스를 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 단계(S150)를 더 포함할 수 있다. 이로써 레코드에 상기 촬영 대상 부위를 위한 필드가 추가될 수 있다.

촬영 대상 부위는 표 1과 같이 대분류 및 소분류로 이루어질 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

대분류	Head & Neck	Trunk	Extremity	Hand & foot
소분류	nasal sidewall	Back	calf	heel
	cheek	buttock	malleolus	sole
	temple	scapula	thigh	insole
	lower lip	penile shaft	elbow	palm
	nasal ala	abdomen	ankle	toe
	nose dorsum	inframammary fold	leg	hallux
	upper lip	arm	forearm	finger
	sideburn	breast	inguinal	hand
	Vertex	axilla	shoulder	foot
	mandibular angle	groin	upper arm	thumb
	forehead	Pubic area	groin	bunion
	modiolus	nipple	shin	metatarsal sole
	ear	chest	deltoid	toeweb
	zygoma	flank		bunionette
	glabella	shoulder		foot dorsum
	buccal cheek			hand dorsum
	eyelid
	palm
	neck
	nose tip
	Frontal scalp
	Scalp
	canthus
	Frontal forehead
	parietal scalp
	preauricular
	postauricular
	eyebrow
	nose
	Whole face

다음으로, 컴퓨팅 장치(100)는 단계(S200)에서 영상 적합성 판정부(230)에 의하여 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하거나 컴퓨팅 장치(100)에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 영상 적합성을 판정하도록 지원한다. 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되는 영상 적합성은 쉽게 말하자면 의사가 이를 보고 판단할 수 있을 정도의 품질을 갖추었느냐 하는 것인바, 영상 적합성은 품질 점수로 나타낼 수도 있다.

기준에 적합한 영상 적합성을 갖추지 못한 영상이 검출되면, 컴퓨팅 장치(100)는, 영상 적합성을 갖춘 영상을 획득하기 위하여 상기 영상 정보 획득 단계(S100)를 다시 수행할 수 있다.

이 단계(S200)와 동시에 또는 이시(異時)에 컴퓨팅 장치(100)가, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 나타난 병변을 기술하는 병변 정보를 입력받거나 병변 정보 생성부(240)의 판독 모델을 통하여 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상에 관한 상기 병변 정보를 생성하는 하는 병변 정보 생성 단계(S300)가 더 포함될 수 있다. 전술한 바와 같이 상기 병변 정보는 영상에만 의존하지 않고 상기 연령, 성별 등 추가 정보에 더 기초하여 생성될 수도 있다.

병변 정보는 질병명 또는 질병 코드와 같이 병변에 해당하는 질병을 식별할 수 있는 정보를 포함할 수도 있고, 양성(benign)인지 악성인지(malignant) 중증도를 나타내는 정보를 포함할 수도 있다. 또한 병변이 얼마나 깊은 곳에 위치하는지를 나타내는 깊이에 관한 정보를 포함할 수도 있다.

병변 정보에 포함될 수 있는 질병 코드의 예시는 표 2와 같다.

번호	질병 코드	명칭(국문)	명칭(영문)
1	A06.7	피부아메바증	Cutaneous　amoebiasis
2	A18.4	피부　및 피하조직의 결핵	Tuberculosis of　skin　and subcutaneous　tissue
3	A20.1	연조직피부형페스트	Cellulocutaneous　plague
4	A22.0	피부탄저병	Cutaneous　anthrax
5	A26.0	피부유사단독	Cutaneous　erysipeloid
6	A31.1	피부마이코박테리아감염	Cutaneous　mycobacterial infection
7	A32.0	피부리스테리아증	Cutaneous　listeriosis
8	A36.3	피부디프테리아	Cutaneous　diphtheria
9	A43.1	피부노카르디아증	Cutaneous　nocardiosis
10	A44.1	피부　및 점막피부　바르토넬라병	Cutaneous　and mucocutaneous　bartonellosis
11	A51.3	피부　및 점막의 이차매독	Secondary syphilis of　skin　and mucous membranes
12	A60.1	항문주위피부　및 직장의 헤르페스바이러스감염	Herpesviral infection of perianal　skin　and rectum
13	A66.2	기타 요스의 조기피부병변	Other early　skin　lesions of yaws
14	B00-B09	피부　및 점막병변이 특징인 바이러스감염	Viral infections characterized by　skin　and mucous membrane lesions
15	B35.8	기타　피부백선증	Other dermatophytoses
16	B37.2	피부　및 손발톱 칸디다증	Candidiasis of　skin　and nail
17	B38.3	피부콕시디오이데스진균증	Cutaneous　coccidioidomycosis
18	B40.3	피부분아균증	Cutaneous　blastomycosis
19	B43.0	피부색소진균증	Cutaneous　chromomycosis
20	B45.2	피부크립토콕쿠스증	Cutaneous　cryptococcosis
21	B46.3	피부털곰팡이증	Cutaneous　mucormycosis
22	B65.3	세르카리아피부염	Cercarial dermatitis
23	B78.1	피부분선충증	Cutaneous　strongyloidiasis
24	B87.0	피부구더기증	Cutaneous　myiasis
25	C43-C44	흑색종 및 기타　피부의 악성 신생물	Melanoma and other malignant neoplasms of　skin
…	…	…	… (이하 생략)

컴퓨팅 장치(100)에 의하여 병변 정보와 함께 소견 정보가 생성될 수도 있는데, 이는 질병명 또는 질병 코드, 중증도, 촬영 대상 부위 등과 같은 판단 요소들을 종합적으로 고려하여 이루어질 수 있다. 그러한 소견 정보는 약 처방, 주사 처방에 관한 정보, 수술이 필요한지에 관한 여부에 관한 정보, 필요하다면 적합한 수술의 방식에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 소견 정보는 상기 레코드의 필드로서 기록될 수 있다.

일 실시 예에서는 영상 적합성 판정 단계(S200)가, 상기 병변 정보를 참조로 하여 상기 제2 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제1 영상과 불일치하면 상기 제2 영상의 영상 적합성을 부적합인 것으로 판정하는 프로세스를 포함할 수도 있고, 상기 병변 정보를 참조로 하여 상기 제3 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제2 영상과 불일치하면 상기 제3 영상의 영상 적합성을 부적합인 것으로 판정하는 프로세스를 포함할 수도 있다(S250).

예를 들어 제1 영상에 다수의 병변이 보이는 때에, 제2 영상에서 검출되는 병변이 제1 영상의 그 다수의 병변 중 어느 것과도 일치하지 않는다면 불일치라고 판단할 수 있으며, 제2 영상에서 검출되는 병변이 제1 영상에 나타난 신체 부위에서 나타날 수 없는 종류의 것이라면 불일치라고 판단할 수 있다. 어느 영상에서 나타난 병변이 의심되는 관심 영역(ROI; region of interest)이 다른 영상의 윈도우에서 벗어나 있으면 잘못 촬영된 것으로 추정될 수 있는바, 이를 바로잡기 위하여 영상 정보 획득 단계(S100)가 다시 수행될 수 있다.

영상 적합성 판정의 결과로, 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 기록 단계(S400)에서, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 레코드 기록부(250)는, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록하거나 컴퓨팅 장치(100)에 연동되는 타 장치로 하여금 데이터베이스 또는 파일에 기록하도록 지원한다.

기록 단계(S400)에서 최초 생성된 레코드가 추후 수정될 여지도 있는바, 레코드를 열람하는 주체가 그 레코드의 생성과 수정의 시점을 알 수 있도록, 상기 레코드에는 생성의 시점, 수정의 시점을 위한 필드들이 포함될 수도 있다.

기록 단계(S400)에서 상기 압축 코덱, 상기 영상 포맷, 상기 암호화 알고리즘에 기반하여 데이터베이스 또는 파일에의 기록이 수행될 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 수 있다. 레코드 또는 파일의 손상 여부를 확인할 수 있도록 CRC, 패리티 검사 등이 이용될 수도 있다.

기록 단계(S400)는 레코드에 담긴 정보를 외부 엔티티에 제공할 수 있도록 하기 위함인바, 그 대안으로서, 컴퓨팅 장치는 상기 레코드의 전부 또는 일부, 또는 상기 레코드의 전부 또는 일부를 가공한 정보를 외부 엔티티에 제공할 수 있다.

본 개시서에 따라 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상 검색 방법은, 전술한 방법에 의하여 레코드들이 기록된 상태에서, 컴퓨팅 장치(100)가, 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 검색 질의를 입력받는 단계, 및 상기 검색 질의에 대한 일치성의 순위에 따라, 상기 검색 질의에 의하여 검색된 레코드들을 상기 데이터베이스 또는 파일로부터 인출하거나 컴퓨팅 장치(100)에 연동되는 타 장치로 하여금 인출하도록 지원하는 단계를 포함한다. 기록된 정보에 대한 검색에 의하여 이뤄지는 정보의 인출에 관하여 다양한 기술이 적용될 수 있음은 통상의 기술자에게 널리 알려진 바와 같은바, 본 개시서의 발명의 핵심을 몰각하지 않도록 지나치게 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

위 실시 예의 설명에 기초하여 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명의 방법 및/또는 프로세스들, 그리고 그 단계들이 하드웨어, 소프트웨어 또는 특정 용례에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다는 점을 명확하게 이해할 수 있다. 상기 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치의 특별한 모습 또는 구성요소를 포함할 수 있다. 상기 프로세스들은 내부 및/또는 외부 메모리를 가지는, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 임베디드 마이크로컨트롤러, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서 또는 기타 프로그래머블 장치에 의하여 실현될 수 있다. 게다가, 혹은 대안으로서, 상기 프로세스들은 주문형 집적회로(application specific integrated circuit; ASIC), 프로그래머블 게이트 어레이(programmable gate array), 프로그래머블 어레이 로직(Programmable Array Logic; PAL) 또는 전자 신호들을 처리하기 위해 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치들의 조합으로 실시될 수 있다. 더욱이 본 발명의 기술적 해법의 대상물 또는 선행 기술들에 기여하는 부분들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 기계 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD, Blu-ray와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 전술한 장치들 중 어느 하나뿐만 아니라 프로세서, 프로세서 아키텍처 또는 상이한 하드웨어 및 소프트웨어의 조합들의 이종 조합, 또는 다른 어떤 프로그램 명령어들을 실행할 수 있는 기계 상에서 실행되기 위하여 저장 및 컴파일 또는 인터프리트될 수 있는, C와 같은 구조적 프로그래밍 언어, C++ 같은 객체지향적 프로그래밍 언어 또는 고급 또는 저급 프로그래밍 언어(어셈블리어, 하드웨어 기술 언어들 및 데이터베이스 프로그래밍 언어 및 기술들)를 사용하여 만들어질 수 있는바, 기계어 코드, 바이트코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 이에 포함된다.

따라서 본 발명에 따른 일 태양에서는, 앞서 설명된 방법 및 그 조합들이 하나 이상의 컴퓨팅 장치들에 의하여 수행될 때, 그 방법 및 방법의 조합들이 각 단계들을 수행하는 실행 가능한 코드로서 실시될 수 있다. 다른 일 태양에서는, 상기 방법은 상기 단계들을 수행하는 시스템들로서 실시될 수 있고, 방법들은 장치들에 걸쳐 여러 가지 방법으로 분산되거나 모든 기능들이 하나의 전용, 독립형 장치 또는 다른 하드웨어에 통합될 수 있다. 또 다른 일 태양에서는, 위에서 설명한 프로세스들과 연관된 단계들을 수행하는 수단들은 앞서 설명한 임의의 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러한 모든 순차 결합 및 조합들은 본 개시서의 범위 내에 속하도록 의도된 것이다.

예를 들어, 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 상기 하드웨어 장치는, 프로그램 명령어를 저장하기 위한 ROM/RAM 등과 같은 메모리와 결합되고 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성되는 MPU, CPU, GPU, TPU와 같은 프로세서를 포함할 수 있으며, 외부 장치와 신호를 주고받을 수 있는 통신부를 포함할 수 있다. 덧붙여, 상기 하드웨어 장치는 개발자들에 의하여 작성된 명령어들을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 사람이라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

그와 같이 균등하게 또는 등가적으로 변형된 것에는, 예컨대 본 발명에 따른 방법을 실시한 것과 동일한 결과를 낼 수 있는, 논리적으로 동치(logically equivalent)인 방법이 포함될 것인바, 본 발명의 진의 및 범위는 전술한 예시들에 의하여 제한되어서는 아니되며, 본 개시서에 나타난 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 한 법률에 의하여 허용 가능한 가장 넓은 의미로 이해되어야 한다.

Claims (12)

1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상 처리 방법에 있어서,
   피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 영상 정보 획득 단계;
   상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 영상 적합성을 판정하도록 지원하는 단계로서, 상기 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되는, 영상 적합성 판정 단계; 및
   상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 상기 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 데이터베이스 또는 파일에 기록하도록 지원하는 기록 단계
   를 포함하는 의료 영상 처리 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 영상 정보 획득 단계에서,
   상기 피검체의 연령 및 성별이 추가 정보로서 더 획득되고,
   상기 레코드는,
   상기 피검체의 연령을 위한 필드 및 상기 피검체의 성별을 위한 필드를 더 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 영상 정보 획득 단계는,
   상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나의 촬영 대상 부위를 추가 정보로서 더 획득하는 프로세스 또는 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나로부터 상기 촬영 대상 부위를 판정하는 프로세스를 수행하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 레코드는,
   상기 촬영 대상 부위를 위한 필드를 더 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 영상 정보 획득 단계에서,
   상기 제1 영상을 촬영한 기기, 상기 제2 영상을 촬영한 기기, 상기 제3 영상을 촬영한 기기 중 적어도 하나에 관한 정보인 기기 정보가 추가 정보로서 더 획득되고,
   상기 레코드는 상기 기기 정보를 위한 필드를 더 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 중 적어도 하나에 나타난 병변을 기술하는 병변 정보를 입력받거나 판독 모델에 기초하여 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상에 관한 상기 병변 정보를 생성하는 병변 정보 생성 단계
   를 더 포함하는 의료 영상 처리 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 영상 적합성 판정 단계는,
   상기 병변 정보를 참조로 하여, 상기 제2 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제1 영상과 불일치하면 상기 제2 영상의 영상 적합성이 부적합인 것으로 판정되는 프로세스, 및
   상기 병변 정보를 참조로 하여, 상기 제3 영상에 나타난 병변의 관심 영역이 제2 영상과 불일치하면 상기 제3 영상의 영상 적합성이 부적합인 것으로 판정되는 프로세스 중 적어도 하나를 더 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 판독 모델은 상기 적어도 하나에 나타난 병변을 식별하기 위한 특징 벡터를 출력하도록 구성되고,
   상기 병변 정보 생성 단계는 상기 특징 벡터를 생성함을 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 레코드는 상기 특징 벡터를 위한 필드를 더 포함하는, 의료 영상 처리 방법.
9. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 의료 영상 검색 방법에 있어서,
   피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 포함하는 레코드들이 데이터베이스 또는 파일에 기록된 상태에서, 상기 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 검색 질의를 입력받는 단계; 및
   상기 검색 질의에 대한 일치성의 순위에 따라, 상기 검색 질의에 의하여 검색된 레코드를 상기 데이터베이스 또는 파일로부터 인출하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 인출하도록 지원하는 단계
   를 포함하는 의료 영상 검색 방법.
10. 컴퓨팅 장치로 하여금, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램.
11. 의료 영상을 처리하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 획득하는 통신부; 및
    상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 영상 적합성을 판정하는 프로세스로서, 상기 영상 적합성은 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상의 초점 맞춤(focusing), 초점 거리, 조명 조건, 영상의 확대 또는 축소 비율, 치수(dimension), 색상, 채도, 명도 및 대비 중 적어도 하나를 포함하는 영상 파라미터에 기초하여 판정되는, 영상 적합성 판정 프로세스; 및 상기 제1 영상, 상기 제2 영상 및 상기 제3 영상 각각의 상기 영상 적합성이 적합인 것으로 판정되면, 상기 제1 영상을 위한 필드, 상기 제2 영상을 위한 필드, 상기 제3 영상을 위한 필드, 상기 제1 시점을 위한 필드, 상기 제2 시점을 위한 필드, 상기 제3 시점을 위한 필드를 포함하는 레코드를 데이터베이스 또는 파일에 기록하는 프로세스를 수행하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 프로세서
    를 포함하는 의료 영상 처리 장치.
12. 의료 영상을 검색하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
    피검체의 환부에 대한 카메라 영상인 제1 영상, 상기 제1 영상에 관한 시각인 제1 시점, 상기 환부에 대한 확대경, 내시경 또는 현미경 영상인 제2 영상, 상기 제2 영상에 관한 시각인 제2 시점, 상기 환부의 병리 영상인 제3 영상 및 상기 제3 영상에 관한 시각인 제3 시점을 포함하는 레코드들이 데이터베이스 또는 파일에 기록된 상태에서, 상기 레코드에 포함된 필드들 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 검색 질의를 입력받는 통신부; 및
    상기 검색 질의에 대한 일치성의 순위에 따라, 상기 검색 질의에 의하여 검색된 레코드를 상기 데이터베이스 또는 파일로부터 인출하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 인출하도록 지원하는 프로세서
    를 포함하는 의료 영상 검색 장치.

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