KR102245150B1 - 초음파 발생 시스템 및 그의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

초음파 치료 시스템에 관한 것이며, 초음파 치료 시스템은, 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하고 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시키는 초음파 장치, 상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어 장치, 상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 출력하는 디스플레이 및 환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저 발생부를 포함하되, 상기 제어 장치는, 상기 학습 모델의 출력 결과에 기반하여 검출된 병변의 위치를 고려하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 상기 레이저 발생부의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

Description

초음파 발생 시스템 및 그의 제어 방법{ULTRASOUND GENERATING SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF}

본원은 초음파 치료 시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.

초음파는 일반적으로 사람의 귀가 들을 수 있는 가청 주파수의 범위를 넘어서는 주파수가 20KHz를 넘는 음파를 의미하는 것으로, 이러한 초음파는 대상체 내부의 영상을 얻는 초음파 영상 장치에 널리 이용되고 있다. 이와 같은 초음파 영상 장치는 소형이고, 저렴하며, 실시간으로 표시 가능하고, X선 등의 피폭이 없어 안정성이 높은 장점을 가지고 있어 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Image), 핵의학 장치 등의 다른 영상 진단 장치와 함께 널리 이용되고 있다.

초음파 영상 장치와 함께 초음파 치료 시스템도 최근 기술개발이 활발한 분야이다. 초음파 치료 시스템은 의료용으로 사용되는 수 MHz의 주파수를 갖는 초음파를 신체에 조사함으로써, 신체 내부의 조직의 진동이나 열을 발생시켜 치료의 효과를 얻는 형태가 대다수이다. 이러한 초음파 치료 시스템의 대표적인 예는 고강도 집속 초음파 시스템(High Intensity Focused Ultrasound System)이며, 일반적으로 고강도 집속 초음파 시스템은 초음파를 방출하는 트랜스듀서를 내장하며, 방출된 초음파를 초점에 집속하여 열을 발생시킴에 따라 시술 부위에 급격한 온도 상승을 유발시킨다. 이러한 온열 기능을 통해 각종 환부에 부작용을 남기지 않고 목적한 의료 시술을 수행한다.

한편, 최근 미용에 대한 관심이 증가하면서 피부 아래에 존재하는 지방의 분해에 대한 다양한 의료, 기술적 접근이 시도되고 있다. 이와 관련하여, 치료용 초음파를 통하여 피부 아래의 지방층을 분핵시키는 기술적 접근도 시도되고 있으나, 좀 더 나은 치료 효과를 위해서 기술개발이 요구된다.

이에 더하여, 고강도 집속 초음파 생성 장치는 피부 주름 개선 등의 효과가 입증되어, 침습적인 시술 방법인 안면거상시술의 대안으로 각광받고 있다. 인체의 피부 구조는 겉에서부터 표피층, 진피층, 피하지방층, 근육층, 골격 순으로 이루어져 있으며, 이 중 진피층을 이루고 있는 대부분의 구성 물질은 콜라겐이라는 성분으로서, 피부탄력을 유지할 수 있도록 하는 기능을 담당한다.

고강도 집속 초음파는 표피층에는 작용되지 않으며, 근육층의 일부인 근건막(Superficial Musculo-Aponeurotic System, SMAS)층에 작용하여 응고 작용을 유도함은 물론, 진피층의 깊은 부분까지 초음파로 열을 전달한다. 그 결과 콜라겐의 재생을 도모하여 주름 제거는 물론 피부탄력 개선의 효과를 확보한다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1605527호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 초음파 영상 정보를 획득하고, 획득된 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파가 발생되는 초음파 장치의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있는 초음파 치료 시스템 및 그의 제어 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 초음파가 집속되어야 할 위치를 레이저를 이용하여 가이드 선을 제공할 수 있는 초음파 치료 시스템 및 그의 제어 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템은, 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하고 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시키는 초음파 장치, 상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어 장치, 상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 출력하는 디스플레이 및 환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저 발생부를 포함하되, 상기 제어 장치는, 상기 학습 모델의 출력 결과에 기반하여 검출된 병변의 위치를 고려하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 상기 레이저 발생부의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제어 장치는, 상기 초음파 장치로부터 상기 초음파 영상 정보를 획득하는 획득부, 복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고, 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축하는 학습부 및 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 획득부는, 복수의 초음파 영상 정보를 획득하고, 상기 학습부는, 상기 복수의 초음파 영상 정보와 환자 정보를 연계하여 데이터 세트를 생성하고, 생성된 상기 데이터 세트를 입력으로 하고 복수의 질환 항목을 출력으로 하는 학습을 통한 인공신경망 기반의 학습모델을 구축할 수 있다.

또한, 상기 학습부는, 상기 학습 모델의 학습 결과인 질환 항목에 기반하여 질환 치료의 유형을 결정하고, 상기 제어부는, 상기 질환 치료의 유형을 고려하여 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 상기 획득부는, 상기 환자의 피하지방 분포 깊이를 획득하고, 상기 제어부는, 상기 획득부에서 획득된 환자의 피하지방 분포 깊이 정보를 고려하여 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 초음파 치료 시스템은, 환자의 피부타입을 진단하기 위한 피부 타입 진단 장치를 더 포함하되, 상기 피부 타입 진단 장치는, 상기 환자의 피부 표면을 촬영한 피부 표면 이미지 및 복수의 센서로부터 환자 피부의 유분 및 수분 정보를 획득하고, 상기 피부 표면 이미지, 유분 및 수분 정보, 피부 특징 정보에 기반하여 상기 환자의 피부 타입을 진단하고, 상기 제어 장치는, 상기 피부 타입 진단 장치에서 진단된 환자의 피부 타입 결과에 기반하여 상기 초음파 장치의 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 치료 시스템의 제어 방법은, 초음파 장치가 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하는 단계, 상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 단계, 상기 초음파 장치가 상기 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시키는 단계, 디스플레이를 통해 상기 초음파 영상 정보를 출력하는 단계 및 레이저 발생부를 이용하여 환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저를 발생하는 단계를 포함하되, 상기 제어 신호를 생성하는 단계는, 상기 학습 모델의 출력 결과에 기반하여 검출된 병변의 위치를 고려하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 상기 레이저 발생부의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 초음파 영상 정보를 획득하고, 획득된 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파가 발생되는 초음파 장치의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성함으로써, 의사가 단순 판단으로 인해 발생할 수 있는 실수의 가능성을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 초음파가 집속되어야 할 위치를 레이저를 이용하여 가이드 선을 제공함으로써, 보다 정확한 위치에 초음파가 집속될 수 있도록 할 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 레이저 발생부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 제어 장치의 개략적인 블록도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 제어 방법에 대한 개략적인 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 개략적인 구성도이고, 도 2는 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 레이저 발생부를 설명하기 위한 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 초음파 치료 시스템(1)은 초음파 장치(10), 제어 장치(20), 디스플레이(30) 및 레이저 발생부(40)를 포함할 수 있다. 다만, 초음파 치료 시스템(1)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 초음파 치료 시스템(1)은 네트워크를 통해 외부 서버 및 사용자 단말과 연동될 수 있다. 외부 서버는, 환자의 의료 기록 정보를 포함할 수 있다. 또한, 초음파 치료 시스템(1)은 사용자 단말로부터 환자 정보를 획득할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)는 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하고, 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시킬 수 있다. 초음파 장치(10)는 초음파를 인체 내에 조사하여 비관혈적으로 인체 내부의 영상을 얻는 장치를 의미할 수 있다. 초음파 장치(10)는 초음파를 인체 내에 조사하여 초음파 장치(10)는 인체 내의 장기 및 조직의 구조 영상, 혈류 정보 및 영상, 조직의 특성 및 기능 분석 등의 기능을 이용한 진단 목적에 사용될 수 있다. 또한, 초음파 장치(10)는 thermal therapy, 암조직 파괴, 약물전달 등 치료 목적으로도 사용될 수 있다.

초음파 장치(10)는 초음파를 환자의 대상 부위 내부의 초점을 향해 조사할 수 있다. 일반적으로 초음파는 조직 내에 전달되어 흡수되면서 열에너지로 변환될 수 있다. 특히, 충분한 에너지를 갖는 초음파는 조직 내에 급격한 온도 상승을 일으킬 수 있는데, 이를 초음파의 열 효과라고 한다. 본원의 일 실시예에 따르면, 초음파는 이러한 초음파의 열적 효과를 이용한 시술을 가능하도록 한다. 특히, 고강도 집속 초음파(High Intensity Focused Ultrasound)는 초음파 트랜스듀서에서 발생된 초음파를 일정한 초점으로 집속하여 강도를 강화시킨 형태일 수 있다.

일반적으로, 고강도 집속 초음파는 피부의 표피층에는 직접적으로 작용되지 않으며, 근육층의 일부인 근건막(Superficial Musculo Aponeurotic System, SMAS)에 응고 작용을 유도함은 물론, 진피층의 깊은 부분까지 열을 전달하여, 주름 제거는 물론 피부탄력을 개선할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)가 조사하는 초음파는 이와 같은 고강도 직접 초음파일 수 있다. 초음파는 열적 효과에 의한 용도 이외에도 다양하게 의료분야에 활용될 수 있다. 일 예로, 초음파는 일반적으로 투과 또는 반사 성질을 가지고 있어, 인체 내부를 투과 또는 반사되는 시간 및 강도를 시각화하여 단면 영상을 획득하는 수단으로 활용될 수도 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)가 조사하는 초음파는 이와 같은 영상획득을 위한 초음파일 수도 있다. 다른 예로, 초음파는 수술용 칼(메스, Scalpel)의 역할을 위하여 시술(예를 들어, 절삭)을 위한 초음파 진동을 발생시키는 역할을 수행하기도 한다. 본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)가 조사하는 초음파는 초음파 진동을 발생시키는 역할을 수행하는 것일 수 있다. 또한, 초음파의 음압은 유체를 통과할 때, 유체 내에서 미세한 버블을 발생시키는데, 이 때 발생된 버블은 팽창과 파열됨에 따라 높은 압력 형태의 쇼크웨이브(shockwave)로 구현될 수도 있으며, 본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)가 조사하는 초음파는 쇼크웨이브의 발생을 위해 사용되는 것일 수도 있다.

앞서 설명된 바와 같이, 초음파 장치(10)가 조사하는 초음파의 유형과 용도는 다양할 수 있다. 초음파 장치(10)의 형상은 도 1에 도시된 것에 한정되지 않고, 치료 및 진단 목적에 맞게 다양한 형태로 마련될 수 있다. 또한, 초음파 장치(10)는 치료 부위 또는 목적에 따라 교체 장착될 수 있다. 예시적으로, 초음파 장치(10)는 피부 질환 치료 용도에 따라 복수개 마련될 수 있다.

본원의 초음파 장치(10)는 피검사체(대상체, 환자)로 초음파 신호를 방사하고, 피사체로부터 반사되는 초음파 에코(Echo)를 수신하여, 제어 장치(20)로 전송할 수 있다. 한편, 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 초음파 데이터를 수신하여, 초음파 영상을 표시하고, 그래픽 인터페이스 이미지를 통해 표시되는 초음파 영상을 제어할 수 있다.

초음파 장치(10)는 인체에 송신된 초음파가 인체 내에서 반사되어 돌아온 신호를 수신하여 영상을 구성하는 것이다. 초음파는 전기에너지를 음향 에너지로 또는 그 반대로 바꿀 수 있는 압전소자인 piezoelectric transducer (변환자)에 의해 발생되고 감지되는 것이다. 초음파의 조직과의 상호작용은 반사 (reflection), 굴절 (refraction), 흡수(absorption)로 대별할 수 있는데 그 중 반사가 초음파 영상 형성의 기초가 되며, 인체 내로 송신된 초음파 펄스는 서로 성질이 다른 조직 간의 경계면과 만날 때까지 일정한 속도로 조직을 진행한다. 조직 간의 경계면에 부딪히면 초음파의 일부는 진원(transducer)쪽으로 반사되고 나머지는 계속 진행하며 변환자에서 수신된 초음파 신호는 전기적 신호로 변환되고 일련의 신호 및 영상처리 과정을 거쳐 영상으로 표시된다.

또한, 초음파 장치(10)에 포함된 MCU(Micro controller unit)는 제어 장치(20)로부터 제어 신호를 수신하고, 제어 신호에 기초한 초음파의 세기 및 주파수로 초음파를 발생시키도록 펄스 발생 유닛(Pulse Generation)을 제어할 수 있다. 펄스 발생 유닛은 제어 신호에 기초한 초음파를 발생시키고, 발생된 초음파는 증폭 유닛(Amplifier)에 의해 증폭되어, 제어 신호에서 설정된 초음파의 세기를 가질 수 있다. 매칭 유닛(Matching)은 증폭된 초음파가 높은 효율로 출력 유닛(Transducer)으로 전달되도록 할 수 있으며, 출력 유닛은 최종적으로 초음파를 인가할 수 있다. 피드백 유닛(Feedback) 은 초음파의 출력 결과를 MCU로 전송하여 MCU에 의해 다음 초음파의 출력이 안정화되도록 제어 명령을 생성할 수 있다. 또한, 파워 제어 유닛(Power Control) 은 제어 명령에 기초하여 증폭 유닛의 동작을 제어하여, 초음파의 출력을 안정화 시킬 수 있다.

초음파 장치(10)에서 초음파 치료를 위해 발생되는 초음파는 메가헤르츠 이상의 주파수 대역을 갖는 초음파일 수 있다. 제1초음파 유형은 고대역 주파수, 중대역 주파수 및 저대역 주파수 중 하나의 주파수 즉, 단일 주파수에 의한 초음파를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 고대역 주파수는 9MHz 내지 11MHz 사이의 대역을 갖는 주파수이고, 중대역 주파수는 2MHz 내지 4MHz 사이의 대역을 갖는 주파수이고, 저대역 주파수는 2MHz 미만의 대역을 갖는 주파수일 수 있다. 즉, 고대역 주파수는 중대역 주파수보다 높은 대역의 주파수이고, 중대역 주파수는 저대역 주파수보다 높은 대역인 고대역과 저대역 사이의 주파수일 수 있다. 예시적으로, 제2초음파 유형은 고대역 주파수 및 중대역 주파수의 조합일 수 있고, 제3초음파 유형은 중대역 및 저대역 주파수의 조합일 수 있다.

또한, 초음파 장치(10)는 복수의 초음파 유형에 의한 서로 다른 초음파를 교번하여 발생시킬 수 있다. 초음파 장치(10)는 제1초음파 유형의 초음파 및 제2유형의 초음파를 교번하여 발생시킬 수 있다. 초음파 장치(10)는 제어 장치(20)의 제어 신호에 기반하여 초음파 유형을 달리하여 초음파를 발생시킬 수 있다.

일예로, 사용자는 초음파 장치(10)를 환자의 신체 일부에 사용하기 전, 시술 부위에 젤 또는 미백 앰플을 도포할 수 있다. 젤 또는 앰플이 도포됨에 따라, 초음파 장치(10)가 시술 부위에서 매끄럽게 이동하며 대상 부위의 소정 깊이에 초음파를 제공할 수 있다. 초음파 장치(10)는 전원이 인가됨에 따라 시술이 시작되며, 시계 방향 또는 반시계 방향으로 이동되면서 초음파가 제공될 수 있다.

또한, 초음파 장치(10)는 복수개의 센서(미도시)를 포함할 수 있다. 일예로, 복수개의 센서는, 온도 센서, 동작 인식 센서, 음성인식 센서, 영상인식 센서, 카메라 센서, 압력 센서, 방사선 센서, 전자파 센서, 압력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 예시적으로, 복수의 센서 중 온도 센서는, 초음파를 받는 대상 부위의 온도를 감지할 수 있다. 또한, 압력 센서는, 환자에게 가해지는 압력을 감지할 수 있다. 또한, 가속도 센서 및 자이로 센서는, 초음파 장치(10)의 속도 및 위치 등을 감지할 수 있다.

본원의 다른 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)는 사용자 입력을 수신하기 위한 인터페이스(미도시)를 포함할 수 있다. 인터페이스(미도시)는 초음파 장치(10)의 치료 목적 및 진단 목적을 선택하기 위한 버튼을 구비할 수 있다. 또한, 인터페이스(미도시)는 초음파의 주파수 조절 및 초음파 강도를 조절하기 위한 버튼을 구비할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 초음파 장치(10)는 초음파 치료 및 진단 목적에 맞게 환자의 신체 일부에 정확하게 초음파가 인가되도록 착탈 가능한 형태의 접촉부(미도시)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 초음파 장치(10)는 트랜스듀서 등을 포함하는 몸체부(미도시)를 포함하고, 몸체부의 일측 끝단에 접촉부(미도시)가 착탈 가능하도록 형성될 수 있다. 달리 말해, 초음파 장치(10)는 도 1에 도시된 형태에 한정되지 않고, 치료 부위 및 목적에 맞게 다양한 형태로 마련될 수 있다. 또한, 접촉부(미도시)는 치료 부위 및 목적에 따라 교체 장착될 수 있다. 예시적으로, 초음파 장치(10)는 피부 질환 치료 용도에 따라 복수개 마련될 수 있으며, 진단 용도에 따라 복수개 마련될 수 있다. 일예로, 대상 부위가 엉덩이, 팔, 다리, 얼굴의 볼, 이마와 같이 접촉 부위가 넓은 경우, 상대적으로 넓은 접촉부(미도시)를 장착하여 진단 및 치료를 수행할 수 있다. 또한, 눈꺼풀(또는 눈 밑)과 같이 좁은 면적의 영역이었으면 상대적으로 좁은 접촉부(미도시)를 장착하여 진단 및 치료를 수행할 수 있다.

또한, 초음파 장치(10)는 일반적으로 사용되는 초음파 프로브 일 수 있다. 초음파 프로브에서 발생된 초음파는 일반적으로 영상이 요구되는 지점에 초점이 형성되도록 인체 내로 전송될 수 있다. 정해진 위치에 초점이 형성되도록 하는 방법은 이 분야에서 공지되어 있고 예를 들어 집속 초음파 치료(High Intensity Focused Ultrasound: HIFU) 분야에 이용되고 있다. 집속 초음파 치료는 고강도의 초음파 에너지를 한 지점에 모아 초점을 형성할 때 발생되는 65 내지 100 ℃의 고열을 이용하여 조직을 제거하는 치료 방법을 말하고 췌장암, 자궁근종, 간암, 전립선암, 자궁내막암, 신장암, 유방암, 연조직 또는 뼈 종양의 치료에 적용되고 있다. 집속 초음파는 이와 같이 조직에서 발생된 특정 부위의 제거를 위하여 사용될 수 있지만 다른 한편으로 특정 부위에 열적 변형을 발생시키기 위하여 적용될 수 있다. 일반적으로 사람의 안면은 피부층, 진피층, 지방층, 근육층(Superficial Muscular Aponeurotic System) 및 근육으로 이루어지고 집속 초음파는 근육층의 정해진 지점에 열 응고를 발생시키기 위하여 사용될 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상 정보에 기반하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 초음파 장치(10)는 제어 장치(20)에서 생성된 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시킬 수 있다. 초음파 영상 정보는, 초음파 장치(10)를 이용하여 획득된 이미지로서, 병변, 피부 상태 등의 정보를 포함할 수 있다. 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보를 분석을 수행할 수 있다. 초음파 영상 정보 분석은, 병변의 상태 분석 결과 및 피부 상태 분석 결과를 포함할 수 있다. 제어 장치(20)는 병변의 상태 분석 결과 및 피부 상태 분석 결과에 기반하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상 정보뿐만 아니라, 환자(2)가 위치하는 침대(42) 중 어느 하나의 영역에 위치하는 촬영 장치로부터 획득된 이미지 및 초음파 영상 정보 중 적어도 어느 하나에 기반하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 일예로, 촬영 장치는 디지털 카메라일 수 있다. 제어 장치(20)는 초음파 영상뿐만 아니라 촬영 장치로부터 획득되는 이미지를 더 고려하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 일예로, 제어 장치(20)는 외부 서버로부터 획득된 초음파 영상 정보에 기반하여 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다. 외부 서버는, 다양한 병원의 영상 보관 장치 및 데이터베이스 시스템으로부터 복수의 초음파 영상 정보를 포함하는 장치일 수 있다. 병원의 영상 보관 장치는, 다수의 병원에서 초음파를 이용하여 획득한 병변 이미지를 저장한 장치일 수 있다. 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 획득되는 초음파 영상 정보를 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

일예로, 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보에 기반하여 질환 치료 유형을 결정할 수 있다. 제어 장치(20)는 결정된 질환 치료 유형에 기초하여 서로 다른 크기의 주파수를 갖는 초음파를 발생시키도록 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어 신호는 치료 유형에 따라 단일 주파수의 초음파를 발생시키는 제1초음파 유형, 고대역 주파수 및 중대역 주파수의 초음파를 발생시키는 제2초음파 유형 중대역 주파수 및 저대역 주파수의 초음파를 발생시키는 제3초음파 유형을 포함할 수 있다. 예시적으로, 제어 장치(20)는 치료 유형에 따라 제1초음파 유형, 제2초음파 유형, 제3초음파 유형 중 적어도 어느 하나 이상을 조합하여 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보를 기반으로 3차원 초음파 영상을 생성하고, 병변의 위치를 검출하여 초음파 집속 위치를 결정할 수 있다. 일예로, 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 획득되는 초음파 영상 정보를 기반으로 3차원 초음파 영상을 생성할 수 있다. 3차원 초음파 영상은, 복셀 데이터(voxcell data), 다중평면재구성(MPR), TUI(Tomographic Ultrasound Imaging), VCI(Volume Contrast Imaging), MIP(Maximum Intensity Projection), 표면 렌더링, 부피 렌더링 등이 있다. 제어 장치(20)는 3차원 초음파 영상을 생성함으로써, 인체 장기를 더욱 정확하게 판단할 수 있으며, 3차원으로 볼륨 이미지 전체를 획득한다는 점을 통해 상대적으로 환자의 장기 상태 및 병변 등에 대해 종합적으로 관찰할 수 있는 효과가 있다. 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보를 기반으로 3차원 초음파 영상에서 보다 정확하게 병변의 위치를 검출할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 3차원 초음파 영상에 기반하여 장기가 어떤 부위의 어떤 위치에 대한 장기인지 파악하고, 초음파의 집속 위치를 결정할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보에 기반하여, 얼굴 초음파 영상일 경우, 피하지방, 근육, 혈관, 신경, 실리콘 보형물, 리프팅 와이어 등으로 구분된 3차원 초음파 영상을 생성할 수 있다. 이때 제어 장치(20)는 병변의 위치를 주름 개선, 잡티 제거, 흉터 제거로 판단하고, 해당 병변의 위치를 검출하여 초음파 집속 위치를 결정할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 초음파 영상 정보를 기반으로, 하모닉 영상(harmonic imaging), 복합 영상(compound, cross beam imaging), 3차원 영상(3D imaging) 등을 획득할 수 있다. 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상 정보에 기반하여, 진단 목적에 맞게 복수의 초음파 영상 중 적어도 어느 하나를 디스플레이(30)를 통해 사용자에게 초음파 영상을 제공할 수 있다.

또한, 제어 장치(20)는 결정된 초음파 집속 위치를 표시하기 위해 레이저 발생부(40)의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어 장치(20)는 외부에 설치된 레이저 발생부(40)를 통해 병변의 위치를 정확하게 표시하기 위해, 레이저 발생부(40)의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 레이저 발생부(40)의 구동을 제어하기 위한 제어 신호는, 레이저 발생부(40)에서 발산되는 레이저의 온/오프의 구동 신호를 포함할 수 있다. 또한, 제어 신호는, 레이저 발생부(40)의 위치를 결정하기 위한 구동 신호를 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제어 장치(20)는 초음파 치료 전 환자의 이미지 정보와 초음파 치료 후 환자의 이미지 정보를 비교할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 초음파 치료 후 환자의 이미지 정보에서 산출된 값과 미리 설정된 기준값을 고려하여 초음파 치료 횟수를 추천할 수 있다.

또한, 제어 장치(20)는 초음파 치료 전 환자의 이미지 정보와 초음파 치료 후 환자의 이미지 정보를 비교한 결과 값과 환자의 정보를 고려하여 초음파 치료 횟수를 추천할 수 있다. 환자의 정보는, 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 흡연량, 가족력, 생활환경, 질병 이력, 피부 타입, 호르몬 분비, 내장 기관, 계절, 기후, 심리적, 내과적 요인 등의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1환자와 제2환자의 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 생활환경이 동일할 수 있다. 여기서, 제1환자 및 제2환자가 얼굴 주름 개선을 위한 초음파 치료를 한 것으로 가정한다면, 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 생활환경이 동일하더라도 흡연, 음주를 하는 환자의 경우 초음파 치료 효과가 감소할 수 있다. 즉, 제어 장치(20)는 단순히 초음파 치료 전 환자의 이미지 정보와 초음파 치료 후 환자의 이미지 정보만을 비교하여 초음파 치료 횟수를 추천하는 것이 아닌, 환자의 주변 환경, 생활이력, 피부 타입 등 다양한 정보를 고려하여 초음파 치료 횟수를 추천할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 환자의 피부타입을 진단할 수 있다. 또한, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 환자의 피부 표면을 촬영한 피부 표면 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 복수의 센서로부터 환자 피부의 유분 및 수분 정보를 획득할 수 있다. 또한, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 피부 표면 이미지, 유분 및 수분 정보, 피부 특징 정보에 기반하여 환자의 피부 타입을 진단할 수 있다. 달리 말해, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 환자의 피부 표면을 촬영한 이미지 정보, 유분 및 수분 정보를 획득한 센싱 정보, 복수의 설문 조사로부터 획득된 피부 특징 정보를 기반으로 환자의 피부 타입을 진단할 수 있다. 피부 타입 진단 장치(미도시)는 바우만 피부타입 결과에 기반하여 환자의 피부 타입을 진단할 수 있다. 일예로, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 사용자 단말(미도시)로 피부 타입 진단 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 피부 타입 진단 장치(미도시)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(미도시)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 피부 타입 진단 메뉴가 제공될 수 있다. 피부 타입 진단 메뉴에는, 피부와 관련된 복수의 피부 특징 정보를 획득하기 위한 항목들이 포함될 수 있다. 또한, 피부 타입 진단 메뉴는, 수집된 정보를 기반으로 생성된 피드백 정보를 포함할 수 있다.

피부 타입 진단 장치(미도시)는 지성의 정도를 측정하는 photometric assessment (Sebumeter® SM810), 민감성을 평가하는데 도움을 주는 TEWAmeter®, 색소의 정도를 측정하는 Chromameter® CR200, 주름을 측정하는 Visioscan® 등의 피부 진단 기기를 포함하는 피부 진단 기기로부터 환자의 피부 표면을 촬영한 피부 표면 이미지 정보를 수신할 수 있다. 피부 표면 이미지 정보에는 색소, 여드름, 농포와 같은 염증을 포함한 홍조를 촬영한 피부 표면 이미지, 주름 및 탄력과 관련된 이미지, 색소, 침착, 기미, 주근깨 등 피부 톤이 일정하지 않고 착색되어 있는 사용자의 피부 표면을 촬영한 이미지 등을 포함할 수 있다.

피부 타입 진단 장치(미도시)는 획득된 피부 표면 이미지를 미리 설정된 기준값에 대응하여 피부 표면 이미지에 관련된 정보를 수치화할 수 있다. 미리 설정된 기준값을 연령, 성별, 유전, 환경 정보 등을 고려하여 생성된 기준값일 수 있다. 예시적으로, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 획득된 피부 표면 이미지로부터 모공, 주름, 트러블, 색소침착, 피지, 붉은기 등의 피부 항목을 추출할 수 있다. 달리 말해, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 획득된 피부 표면 이미지에 모공, 주름, 트러블, 색소침착, 피지, 붉은기 중 적어도 어느 하나의 피부 항목이 검출(추출)되는 경우, 미리 주어진 수치 값으로 사용자의 피부 표면 이미지와 관련된 피부 항목에 대하여 점수를 부여할 수 있다. 또한, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 복수의 센서로부터 사용자의 피부의 유분 및 수분 정보를 획득할 수 있다. 복수의 센서는 각각 사용자의 피부 예를 들어, 이마, 눈가, 뺨, 입가 등에 접촉하여 유분 및 수분 정보를 획득할 수 있다. 피부 타입 진단 장치(미도시)는 피지 측정기 및 수분 측정 기기로부터 사용자 피부의 유분 및 수분 정보를 획득할 수 있다. 일예로, 피부 타입 진단 장치(미도시)는 획득된 유분 및 수분 정보를 미리 설정된 기준값에 대응하여 유분 및 수분 정보를 수치화할 수 있다. 미리 설정된 기준값을 연령, 성별, 유전, 환경 정보 등을 고려하여 생성된 기준값일 수 있다. 피부 타입 진단 장치(미도시)는 피부와 관련된 복수의 피부 특징 정보를 획득할 수 있다. 복수의 피부 특징 정보는 최소한의 설문 정보를 포함할 수 있다. 복수의 피부 특징 정보는, 질문 정보 및 답변 정보를 포함할 수 있다. 피부 타입 진단 장치(미도시)는 지성 타입(o), 악지성 타입(O), 건성 타입(d), 악건성 타입(D), 보습 타입(M) 중 적어도 어느 하나로 사용자의 피부 타입을 분류할 수 있다.

여기서, 제어 장치(20)는 피부 타입 진단 장치(미도시)에서 진단된 환자의 피부 타입 결과에 기반하여 초음파 장치(10))의 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 달리 말해, 제어 장치(20)는 피부 타입 진단 장치(미도시)의 진단 결과에 기반하여 최적의 피부 타입으로 개선할 수 있도록 제어 신호를 생성할 수 있다.

이하 도 3을 참조하여, 제어 장치(20)에 대한 구체적인 내용을 설명하도록 하고자 한다.

본원의 일 실시예에 따르면, 디스플레이(30)는 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상 정보를 출력할 수 있다. 디스플레이(30)는 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(MEMS) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(30)는 초음파 장치(10)로부터 획득되는 초음파 영상 정보 및 제어 장치(20)로부터 생성되는 구분 항목 표시 정보를 표시할 수 있다. 디스플레이(30)는 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체 일부(예를 들어, 손가락)를 이용한 터치, 제스처, 근점 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 디스플레이(30)는 사용자의 입력 신호를 수신하고, 제어 장치(20)로 제공할 수 있다. 제어 장치(20)는 사용자의 입력 신호에 기반하여, 병변의 길이, 넓이 등을 산출할 수 있다.

일예로, 제어 장치(20)는 디스플레이(30)를 통해 표시되는 초음파 영상 정보에서 사용자가 초음파 영상의 적어도 어느 하나의 지점을 선택하는 입력을 수신하고, 입력된 지점을 길이 및 넓이를 측정할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 선택된 지점의 이동을 위해 기 선택된 지점과 구별되는 다른 지점을 선택하는 입력을 수신하고, 이에 기초하여 기 선택된 지점의 위치를 이동하여, 손가락으로 병변의 이지를 가리는 일이 없이 병변의 지름 길이 및 둘레 길이 또는 넓이 등을 측정할 수 있다.

일예로, 디스플레이(30)는 초음파 영상을 출력하고, 사용자로부터 제1지점 및 제2지점을 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 이때, 제1지점 및 제2지점은 디스플레이 영역 안에서 서로 상이한 위치를 의미할 수 있다. 제어 장치(20)는 사용자의 입력 정보인 제1지점 및 제2지점의 길이를 판단하고, 판단된 길이를 병변의 길이로 결정할 수 있다. 또한, 제어 장치(20)는 드래그(Drag) 등의 입력에 기초하여 병변의 길이를 산출할 수 있다. 디스플레이(30)는 초음파 영상의 어느 한 점을 선택하고, 드래그가 시작된 지점을 제1지점으로 결정하고, 드래그가 끝나는 지점을 제2지점으로 결정할 수 있다. 제어 장치(20)는 제1지점 및 제2지점간의 길이를 산출할 수 있다.

또한, 디스플레이(30)는 특정 형상(예를 들어, 원, 사각형)을 입력하는 사용자 입력 정보가 수신되는 경우, 해당 형상의 넓이를 산출할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 병변이라고 생각되는 영역의 범위에 특정 형상으로 경계선을 지정하는 입력을 디스플레이(30)를 통해 선택할 수 있다. 제어 장치(20)는 사용자 입력 정보에 기반하여 경계선으로 지정된 특정 형상의 넓이를 산출할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 레이저 발생부(40)는 환자(2)의 초음파 집속 위치를 표시할 수 있다. 레이저 발생부(40)는 초음파 장치(10) 동작 시 작동되며, 초음파 장치(10)의 현 위치좌표(예를 들어, 병변의 위치)를 레이저 빔을 통해 제공할 수 있다. 또한, 레이저 발생부(40)는 제어 장치(20)의 제어 신호에 기반하여, 레이저를 발생할 수 있다. 제어 장치(20)는 초음파 장치(10)에 구비된 위치 센서를 이용하여 현재 초음파 장치(10)의 집속 위치를 획득할 수 있다. 레이저 발생부(40)는 초음파가 집속되어야 하는 위치를 정확하게 알려주어, 병변이 아닌 영역에 초음파를 발생시키는 문제점을 해결할 수 있으며, 병변에 집중 조사하여 병변의 제거 또는 완화 효과를 기대할 수 있다.

예시적으로, 도 2를 참조하면, 레이저 발생부(40)는 환자(2)가 위치한 침대(42) 상단에 구비될 수 있다. 레이저 발생부(40)는 레이저 거치대에 부착될 수 있다. 레이저 발생부(40)는 포인터 광원부 및 추적 구동 모터를 포함할 수 있다. 레이저 발생부(40)는 좌, 우 가이드 자기장을 광원(빛, 41)으로 표시할 수 있다. 레이저 발생부(40)는 레이저 거치대 arm의 이동에 따라 위치가 변동될 수 있다. 또한, 레이저 발생부(40)는 병변의 위치에 기반하여 병변의 위치에 빛을 조사할 수 있다. 자기장 가이드부 및 포인터 광원부는 구동 모터를 포함하고, 구동 모터는 제어 장치(20)의 제어 신호에 기반하여 조사 각도를 변경할 수 있다. 또한, 레이저 발생부(40)에서 발생된 광원은 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 광원으로서, 빛, 레이저 등 초음파 진단 및 치료를 수행하는 사용자에게 식별 가능한 것일 수 있다.

도 3은 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 제어 장치의 개략적인 블록도이다.

도 3을 참조하면, 제어 장치(20)는 획득부(21), 학습부(22) 및 제어부(23)를 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 획득부(21)는 초음파 장치(10)로부터 초음파 영상 정보를 획득할 수 있다. 초음파 영상 정보는 얼굴 초음파 영상일 경우, 피하지방, 근육, 혈관, 실리콘 보형물, 리프팅 와이어 등이 포함된 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 초음파 영상 정보는, 환자의 신체 내부를 촬영한 이미지를 포함할 수 있다.

획득부(21)는 피검사체의 기준점(예를 들어, 병변의 위치)을 중심으로 각도, 방향 및 거리 중 적어도 어느 하나를 달리하여 촬영(획득)된 영상(이미지)을 획득할 수 있다. 달리 말해, 초음파 장치(10)는 피검사체의 기준점(예를 들어, 병변의 위치)을 중심으로 각도, 방향 및 거리 중 적어도 어느 하나를 달리하여 초음파 영상 정보를 획득할 수 있다. 또한, 획득부(21)는 JPEG 형식의 초음파 영상 정보를 획득할 수 있다. 초음파 영상 정보는 미리 설정된 픽셀의 해상도를 기준으로 획득된 이미지일 수 있다. 획득부(21)는 이미지 획득 과정에서 초점 이탈, 인공물, 음역 등 품질이 낮거나 낮은 해상도의 이미지가 획득되는 경우, 해당 이미지를 배제할 수 있다. 즉, 획득부(21)는 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용 가능한 이미지만을 선정할 수 있다.

또한, 획득부(21)는 외부 서버(미도시) 및 사용자 단말(미도시)로부터 환자 정보를 획득(수신)할 수 있다. 일예로, 환자 정보는 대상자(피검자)의 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 흡연량, 음주량, 가족력 등의 다양한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 환자 정보는 임상 정보를 포함할 수 있다. 임상정보란 병원에서 진단을 내리는 의사가 특정 진단에 활용하는 모든 데이터를 의미할 수 있다. 특히, 진료과정에서 생성되는 성별, 나이를 포함하는 자료, 특정 치료 여부 자료, 급여 청구 및 처방 자료 등을 포함하는 전자 의무 기록 자료일 수 있다. 또한, 임상정보는 유전자정보와 같은 생물학적 데이터 자료를 포함할 수 있다. 생물학적 데이터 자료는 심박수, 심전도, 운동량, 산소포화도, 혈압, 체중, 당료와 같은 수치적 데이터를 갖는 개인 건강 정보를 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고, 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다. 일예로, 복수의 초음파 영상 정보가 얼굴을 촬영한 초음파 영상 정보인 경우, 복수의 구분 항목은 피하지방, 근육, 혈관, 신경, 실리콘 보형물, 리프팅 와이어 등을 포함할 수 있다. 반면, 복수의 초음파 영상 정보가 신체 내부를 촬영한 영상 정보인 경우, 복수의 구분 항목은, 장기 영역, 장기 영역 내부의 병변 등을 포함할 수 있다. 학습부(22)는 현재 초음파 장치(10)에서 획득되는 초음파 영상 정보가 아닌 기존에 획득된 복수의 초음파 영상 정보를 기반으로 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다. 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고, 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 학습 모델에 현재 초음파 장치(10)에서 획득되는 초음파 영상 정보를 적용하여 보다 빠르게 사용자가 원하는 출력을 도출해 낼 수 있다.

일예로, 인공신경망 기반의 학습 모델은 합성곱신경망을 이용하여 구축될 수 있다. 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks)은 음성 인식이나 이미지 인식에서 주로 사용되는 신경망의 한 종류이다. 다차원 배열 데이터를 처리하도록 구성되어 있어, 컬러 이미지와 같은 다차원 배열 처리에 특화되어 있다. 따라서 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 대부분 합성곱신경망을 기초로 한다. 합성곱신경망은 초음파 영상 정보에서 복수의 특정 특징 패턴을 추출할 수 있다. 이때, 추출된 특정 특징 패턴은 복수의 구분 항목을 분류하는데 사용될 수 있다. 합성곱신경망(CNN)은 이미지를 하나의 데이터가 아닌, 여러 개로 분할하여 처리한다. 이렇게 하면 이미지가 왜곡되더라도 이미지의 부분적 특성을 추출할 수 있어 올바른 성능을 낼 수 있다.

합성곱신경망은 복수의 층 구조로 이루어질 수 있다. 각각의 층을 구성하는 요소는 합성곱 층, 활성화 함수, max pooling 층, 활성화 함수, dropout 층으로 구성될 수 있다. 합성곱 층은 kernel이라 불리는 필터 역할을 하여 전체 이미지(또는 생성된 새로운 특징 패턴)를 부분적으로 처리한 것들이 이미지와 같은 크기의 새로운 특징 패턴(feature pattern)을 추출할 수 있다. 합성곱 층은 특징 패턴에서 활성화 함수를 통해 특징 패턴의 값들을 처리하기 편하게 보정할 수 있다. max pooling 층은 일부 위 병변 이미지를 샘플링(sampling) 하여 크기를 조절하여 이미지의 크기를 줄일 수 있다. 합성곱신경망은 합성곱 층 및 max pooling층을 거쳐, 특징 패턴(feature pattern)의 크기는 줄어들게 되지만, 복수의 kernel활용을 통해 복수의 특징 패턴(feature pattern)을 추출할 수 있다. dropout층은합성곱신경망의 가중치들을 훈련할 때 효율적인 훈련을 위해 일부 가중치들을 의도적으로 고려하지 않는 방법일 수 있다. 한편, dropout층은 훈련된 모델을 통해 실제 테스트를 하는 경우에는 적용하지 않을 수 있다.

예시적으로, 인공신경망은 합성곱신경망일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기 개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 학습부(22)는 복수의 구분 항목으로 출력된 영역에 대응하여 서로 다른 색상으로 채색하여 복수의 구분 항목 각각을 달리 표현하여 제공할 수 있다. 달리 말해, 학습부(22)는 복수의 구분 항목에 다른 색상을 채색하여 구분된 이미지, 라벨 이미지 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보가 얼굴을 촬영한 초음파 영상 정보인 경우, 얼굴을 촬영한 초음파 영상 정보에서 피하지방을 제1색, 근육을 제2색, 혈관을 제3색, 신경을 제4색, 실리콘 보형물을 제5색, 리프팅 와이어를 제6색으로 구분하여 각각에 서로 다른 색을 부여하고, 초음파 영상 정보에 표시된 라벨 이미지 정보를 생성할 수 있다. 다른 일예로, 초음파 장치(10)에서 획득된 제1초음파 영상이 얼굴을 촬영한 초음파 영상이고, 해당 초음파 영상 정보에는 피하지방, 근육, 혈관, 신경이 포함될 수 있다. 학습부(22)는 각각의 항목을 구분하기 위해, 피하지방의 영역을 제1색으로 채색하고, 근육의 영역을 제2색으로 채색하고, 혈과의 영역을 제3색으로 채색하고, 신경의 영역을 제4색으로 채색하여 형성된 라벨 이미지 정보를 생성하여, 제공할 수 있다. 이때, 피하지방의 영역, 근육의 영역, 혈관의 영역, 신경의 영역, 실리콘 보형물의 영역, 리프팅 와이어의 영역을 구분하기 위해, 초음파 장치(10)에서 촬영된 초음파 영상 정보를 복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 인공신경망 기반의 학습 모델에 입력하여 해당 결과를 출력할 수 있다. 한편, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보가 장기 영역을 촬영한 초음파 영상 정보인 경우, 제1장기 영역을 제1색, 제2장기 영역을 제2색으로 구분하여 제공할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보와 환자 정보를 연계하여 데이터 세트를 생성하고, 생성된 데이터 세트를 입력으로 하고 복수의 질환 항목을 출력으로 하는 학습을 통한 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다. 일예로, 학습부(22)는 제1환자에서 획득된 제1초음파 영상 정보에 제1환자 정보를 연계하여 데이터 세트를 생성할 수 있다. 환자 정보는, 대상자(피검자)의 성별, 나이, 키, 몸무게, 인종, 국적, 흡연량, 음주량, 가족력, 임상 정보, 전자 의무 기록 정보, 생물학적 데이터 자료 등을 포함할 수 있다. 일예로, 학습부(22)는 복수의 환자의 초음파 영상 정보와 환자 정보를 연계하여 데이터 세트를 생성할 수 있다. 데이터 세트는 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하기 위한 데이터 형상일수 있다. 일예로, 복수의 질환 항목은, 주름 제거, 피부 탄력, 잡티 제거, 탄력 개선, 암, 종양, 이형성증 등을 포함할 수 있다. 다만, 복수의 질환 항목이 이에 한정되는 것은 아니며, 보다 다양한 실시예가 존재할 수 있다. 예를 들어, 초음파 영상 정보가, 환자의 몸 또는 얼굴에서 획득된 정보인지에 따라서도 질환 항목이 상이할 것이며, 환자의 몸이라 하더라도, 장기의 종류, 질병의 종류에 따라서도 질환 항목이 상이하기 때문이다. 학습부(22)는 인공신경망 기반의 학습 모델에 현재 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상 정보를 입력하여, 환자의 질환 항목 결과를 출력할 수 있다.

또한, 학습부(22)는 학습 모델의 검증을 위해 생성된 데이터 세트를 학습용 데이터 세트 및 검증용 데이터 세트를 구분하여 생성할 수 있다. 학습부(22)는 데이터 세트를 인공신경망 학습에 요구되는 학습용 데이터 세트 및 인공신경망의 학습의 진행 정보를 검증하기 위한 검증용 데이터 세트로 분류하여 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일예로, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보 중 랜덤하게 학습용 데이터 세트에 활용될 이미지 및 검증용 데이터 세트에 활용될 이미지를 분류할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 검증용 데이터 세트를 선택한 나머지 데이터 세트를 학습용 데이터 세트로 사용할 수 있다. 검증용 데이터 세트는 랜덤하게 선택될 수 있다. 검증용 데이터 세트 및 학습용 데이터 세트의 비율을 미리 설정된 기준값에 의해 결정될 수 있다. 일예로, 미리 설정된 기준값은 검증용 데이터 세트의 비율이 10%이고, 학습용 데이터 세트의 비율이 90%로 설정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 학습부(22)는 학습 시 과적합 상태를 방지하기 위해 학습용 데이터 세트 및 검증용 데이터 세트를 구분하여 데이터 세트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 신경망 구조의 학습 특성상 학습용 데이터 세트는 과적합 상태가 될 수 있기 때문에, 학습부(22)는 검증용 데이터 세트를 활용하여, 인공신경망의 과적합 상태를 방지할 수 있다. 이때, 검증용 데이터 세트는 학습용 데이터 세트와 중복되지 않은 데이터 세트일 수 있다. 검증용 데이터 세트는 인공신경망 학습 모델 구축에 사용되지 않은 데이터이므로, 검증 작업 시에 인공신경망에서 처음 접하는 데이터 세트이다. 따라서 검증용 데이터 세트는 새로운 이미지(학습에 사용되지 않은 신규 이미지)가 입력으로 들어올 경우, 인공신경망의 성능 평가에 적절한 데이터 세트일 수 있다.

예시적으로, 학습부(22)는 제1 학습 모델을 거쳐 출력된 결과값을 제2학습 모델의 입력 값으로 하여 복수의 질환 항목을 출력으로 하는 학습 모델을 구축할 수 있다. 일예로, 제1학습 모델은 복수의 초음파 영상 정보에서 특질을 추출하기 위한 학습을 수행할 수 있다. 제2학습 모델은 추출된 특질과 환자의 정보를 연계하여 복수의 질환 항목을 출력으로 하는 학습을 수행할 수 있다. 달리 말해, 학습부(22)는 초음파 영상 정보를 제1학습 모델에 적용하여 영상의 특질을 추출하고, 추출된 특질과 환자의 정보를 연계하여 복수의 질환 항목을 출력할 수 있다. 학습부(14)에서 합성곱신경망 구조의 결과물과 함께 완전 연결 신경망에 입력되는 데이터이며, 환자 정보를 인공신경망을 입력으로 함으로써 초음파 이미지만을 이용하여 도출된 결과보다 정확도를 향상시키는 효과를 기대할 수 있다.

일예로, 제1 학습 모델 및 제2학습 모델은, 기계 학습(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning) 등의 인공 지능 기반의 학습을 통해 생성되는 것일 수 있다. 일예로, 제1학습 모델은, 회기 알고리즘, 분류 알고리즘, 군집 알고리즘, 딥러닝 알고리즘에 기반하여 생성될 수 있다. 비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아니라 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 학습부(22)는 군집 알고리즘에 기초하여 분석 패턴을 군집하여 산출할 수 있고, 분석 패턴 각각의 군집간 분리도에 기초하여 새로운 분석 패턴을 검출할 수 있다.

예시적으로, 비지도 학습을 위한 군집 알고리즘에는 로지스틱 회귀 알고리즘, 랜덤 포레스트 알고리즘, SVM(Support Vector Machine)알고리즘, 의사결정 알고리즘 및 군집 알고리즘이 이용될 수 있다. 또한, 상술한 알고리즘 외에도 Extra Tree알고리즘, XG Boost알고리즘 및 Deep Learning 알고리즘, K-means 클러스터링 알고리즘, SOM(Self-Organizing-Maps) 알고리즘 EM & Canopy 알고리즘과 같은 군집 알고리즘을 통해 비지도 학습을 수행할 수 있다. Random Forest알고리즘은 수많은 Decision Tree들이 Forest를 구성하여 각각의 예측결과를 하나의 결과변수로 평균화 하는 알고리즘이고, SVM알고리즘은 데이터의 분포공간에서 가장 큰 폭의 경계를 구분하여 데이터가 속하는 분류를 판단하는 비확률적 알고리즘이다. Extra Tree알고리즘은 Random forest와 비슷하나 속도가 Random forest에 비해 빠른 알고리즘이며, XGBoost알고리즘은 Random Forest의 Tree는 독립적이라면 XGBoost의 Tree의 결 과를 다음 트리에 적용하는 boost방식의 알고리즘이다. Deep Learning알고리즘은 다층구조의 Neural Network을 기반으로 변수의 패턴이 결과에 미치는 영향을 가중치로 조절하며 학습하는 알고리즘이다.

또한, K-means 클러스터링 알고리즘은 전통적인 분류기법으로 대상집단을 거리의 평균값(유사도)을 기준으로 K개의 군집으로 반복 세분화하는 기법이고, SOM알고리즘은 인공신경망을 기반으로 훈련집합의 입력 패턴을 가중치로 학습하여 군집화하는 기법이다. 또한, EMI & Canopy 알고리즘은 주어진 초기값으로 가능성이 최대인 것부터 반복 과정을 통해 파라미터 값을 갱신하여 군집화하는 기법을 의미한다. 본원에서는 종래에 이미 공지되었거나 향후 개발되는 다양한 인공지능 기반의 학습 알고리즘 모델이 적용될 수 있다.

본원의 다른 일 실시예에 따르면, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용 가능하도록 전처리할 수 있다. 학습부(22)는 복수의 초음파 영상이 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용 가능하도록 전처리를 수행할 수 있다. 일예로, 학습부(22)는 획득된 초음파 영상 정보에서 병변 이미지가 아닌 영역을 제거하기 위한 전처리를 수행할 수 있다. 달리 말해, 학습부(22)는 병변을 중심으로 하여 가장자리의 불필요한 영역(예를 들어, 검은색 배경)을 잘라내는 전처리를 수행할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 임의로 지정한 픽셀 크기에 대응되도록 초음파 영상 정보를 자르는 전처리를 수행할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 초음파 이미지를 상하좌우 방향으로 평행 이동(shift)시킬 수 있으며, 뒤집기(flipping) 전처리를 수행할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 색상 조정(color adjustment)을 수행할 수 있다. 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보에서 평균 RGB 값으로 평균 감산 방법을 사용하여 추출된 색상을 기반으로 이미지의 색상 조정을 수행하는 전처리를 수행할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 복수의 초음파 영상 정보가 학습하기에 부족한 데이터의 양이라고 판단되는 경우, 초음파 이미지 데이터의 데이터 수를 증가시키기 위한 증폭 과정을 수행할 수 있다. 학습부(22)는 초음파 영상 정보를 이용하여, 회전, 뒤집기, 자르기, 소음 섞기 중 적어도 어느 하나의 방법을 적용하여 데이터 증폭 과정을 수행할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 학습부(22)는 학습 모델의 학습 결과인 질환 항목에 기반하여 질환 치료 유형을 결정할 수 있다. 예시적으로, 학습부(22)는 주름 제거, 피부 탄력, 잡티 제거, 탄력 개선, 암, 종양, 이형성증 등을 포함하는 질환 항목 결과에 기반하여 질환 치료 유형을 결정할 수 있다. 일예로, 주름 제어, 피부 탄력, 잡티 제거, 탄력 개선 등 피부를 개선시키기 위한 질환일 경우, 학습부(22)는 질환 치료 유형을 제1질환 치료 유형으로 결정할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 암, 종양, 이형성증 등과 같은 병변을 치료, 제거해야 하는 경우, 질환 치료 유형을 제2 질환 치료 유형으로 결정할 수 있다. 또한, 학습부(22)는 제1질환 치료 유형 및 제2질환 치료 유형에서도 세부적으로 질환 치료 유형을 구분하여 결정할 수 있다. 학습부(22)에서 보다 세부적으로 질환 치료 유형을 결정함으로써, 환자는 정확하고 안전한 초음파 치료를 받을 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제어부(23)는 초음파 장치(10)로부터 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 일예로, 제어부(23)는 초음파 장치(10)로부부터 발생(발산)되는 초음파의 주파수의 범위를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(23)는 주파수의 강도를 저강도, 중강도, 고강도 중 적어도 어느 하나를 선택하여 주파수의 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(23)는 주파수의 발산 속도, 강도, 패턴 등 적어도 어느 하나를 다르게 하는 제어 신호를 생성할 수 있다.

또한, 제어부(23)는 질환 치료 유형을 고려하여 초음파 장치(10)의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 일예로, 제어부(23)는 제1질환 치료 유형으로 결정된 경우, 제1 제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(23)는 제2질환 치료 유형으로 결정된 경우, 제2제어 신호를 생성할 수 있다. 제어부(23)는 질환 치료 유형을 고려하여 초음파의 시술 깊이를 달리하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 여기서, 시술 깊이는 대상 부위의 피부로부터 초점까지의 거리를 의미할 수 있다. 예시적으로 제1제어 신호는 단일 주파수의 초음파를 발생시키기 위한 신호일 수 있다. 또한, 제2제어 신호는 고대역 주파수 및 중대역 주파수의 초음파를 발생시키기 위한 신호일 수 있다. 또한, 제3제어 신호는 중대역 주파수 및 저대역 주파수의 초음파를 발생시키기 위한 신호일 수 있다. 또한, 제1제어 신호는, 고대역 주파수, 중대역 주파수 및 저대역 주파수 중 하나의 주파수에 대한 초음파를 발생시키기 위한 제어 신호일 수 있다. 이때, 고대역 주파수는 9MHz 내지 11MHz 사이의 주파수이고, 상기 중대역 주파수는 2MHz 내지 4MHz 사이의 주파수이고, 상기 저대역 주파수는 2MHz 미만의 주파수일수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

본원의 일 실시예에 따르면, 획득부(21)는 환자의 피하 지방의 분포 깊이를 획득할 수 있다. 일예로, 피하지방은 셀룰라이트(cellulite)로 둘러싸인 과립층으로 구성되며, 이러한 피하지방은 운동을 통해서도 잘 분해되지 않는 특성이 있다. 환자(사람)마다 피하지방이 분포된 깊이(위치)가 제각각 다르기 때문에 피부표면에 단순히 탐촉자를 밀착시킨 상태에서 동작시키게 되면 자칫 피하지방을 태우기보다는 불필요하게 근육을 자극하는 경우가 있으며, 이로 인해 시술의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 획득부(21)에서 환자 개인의 피하지방이 분포된 위치(깊이)를 획득함으로써, 보다 확실하게 피하지방을 열화 시키거나 분해할 수 있으며, 근육 또는 뼈를 자극할 일이 없기 때문에 보다 안전하게 시술할 수 있다.

일예로, 획득부(21)는 초음파 장치(10)로부터 획득된 초음파 영상에 기반하여 환자의 피하지방의 분포 깊이를 도출할 수 있다. 예를 들어, 획득부(21)는 근육(muscle), 피하지방(subcutaneous), 진피(dermis), 표피(epidermis)의 각 층으로 구분된 피부의 층 구조를 획득할 수 있다. 이때, 획득부(21)는 각각의 피부의 층 구조로 획득된 초음파 영상에서 피하지방의 분포 깊이를 획득할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제어부(23)는 획득부(21)에서 획득된 환자의 피하지방 분포 깊이 정보를 고려하여 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어부(23)는 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제1범위에 포함되는 경우, 제1제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(23)는 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제2범위에 포함되는 경우, 제2제어 신호를 생성할 수 있다. 제1범위 및 제2범위 등 환자의 피하지방 분포 깊이는 학습부(22)에서 평균적으로 설정한 범위일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제어 장치(20)는 사용자 단말(미도시)로 초음파 영상 관리 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제어 장치(20)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(미도시)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 초음파 영상 관리 메뉴가 제공될 수 있다.

제어 장치(20)는 사용자 단말(미도시)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.

사용자 단말(미도시)은 네트워크를 통해 제어 장치(20)와 연동되는 디바이스로서, 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다.

제어 장치(20) 및 사용자 단말(미도시)간의 정보 공유를 위한 네트워크의 일 예로는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 유무선 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, Wifi 네트워크, NFC(Near Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함될 수 있으며, 이에 한정된 것은 아니다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 4는 본원의 일 실시예에 따른 초음파 치료 시스템의 제어 방법에 대한 개략적인 동작 흐름도이다.

도 4에 도시된 초음파 치료 시스템의 제어 방법은 앞서 설명된 초음파 치료 시스템(1)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 초음파 치료 시스템(1)에 대하여 설명된 내용은 초음파 치료 시스템의 제어 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

단계 S401에서, 초음파 치료 시스템(1)은 초음파 장치(10)가 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득할 수 있다.

단계 S402에서, 초음파 치료 시스템(1)은 초음파 영상 정보에 기반하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

이때, 초음파 치료 시스템(1)은 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성할 수 있다. 또한, 초음파 치료 시스템(1)은 초음파 영상을 기반으로 3차원의 초음파 영상을 생성하고, 병변의 위치를 검출하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 레이저 발생부(40)의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.

단계 S403에서, 초음파 치료 시스템(1)은 제어 신호에 기초하여 초음파 장치(10)로부터 초음파를 발생시킬수 있다.

단계 S404에서, 초음파 치료 시스템(1)은 디스플레이(30)를 통해 초음파 영상 정보를 출력할 수 있다.

단계 S405에서, 초음파 치료 시스템(1)은 레이저 발생부(40)를 이용하여 환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저를 발생할 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S401 내지 S405은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

본원의 일 실시 예에 따른 초음파 치료 시스템의 제어 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 초음파 치료 시스템의 제어 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 초음파 치료 시스템
10: 초음파 장치
20: 제어 장치
30: 디스플레이
40: 레이저 발생부

Claims (7)

1. 초음파 발생 시스템에 있어서,
   환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하고 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시키는 초음파 장치;
   상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하는 제어 신호를 생성하는 제어 장치;
   상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 출력하는 디스플레이; 및
   환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저 발생부,
   를 포함하되,
   상기 제어 장치는,
   상기 초음파 장치로부터 상기 초음파 영상 정보 및 환자의 피하지방 분포 깊이를 획득하는 획득부;
   복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고, 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축하는 학습부; 및
   상기 학습 모델의 출력 결과에 기반하여 검출된 병변의 위치를 고려하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 상기 레이저 발생부의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 제어부,
   를 포함하되,
   상기 제어부는,
   상기 획득부에서 획득된 환자의 피하지방 분포 깊이 정보를 고려하여 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하되, 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제1범위에 포함되는 경우, 제1제어 신호를 생성하고, 상기 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제2범위에 포함되는 경우, 제2제어 신호를 생성하되, 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호는 주파수의 발산 속도, 강도 패턴 중 적어도 어느 하나가 다른 것이고,
   상기 레이저 발생부는,
   환자가 위치한 침대 상단 구비된 레이저 거치대에 부착되고, 초음파가 집속되어야하는 병변의 위치를 레이저 빔을 통해 제공하며, 상기 제어 장치의 제어 신호에 기반하여 조사 각도를 변경하는 것인, 초음파 발생 시스템.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 획득부는,
   복수의 초음파 영상 정보를 획득하고,
   상기 학습부는,
   상기 복수의 초음파 영상 정보와 환자 정보를 연계하여 데이터 세트를 생성하고, 생성된 상기 데이터 세트를 입력으로 하고 복수의 질환 항목을 출력으로 하는 학습을 통한 인공신경망 기반의 학습모델을 구축하는 것인, 초음파 발생 시스템.
4. 제3항에 있어서,
   상기 학습부는,
   상기 학습 모델의 학습 결과인 질환 항목에 기반하여 질환 치료의 유형을 결정하고,
   상기 제어부는,
   상기 질환 치료의 유형을 고려하여 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 것인, 초음파 발생 시스템.
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   환자의 피부타입을 진단하기 위한 피부 타입 진단 장치를 더 포함하되,
   상기 피부 타입 진단 장치는,
   상기 환자의 피부 표면을 촬영한 피부 표면 이미지 및 복수의 센서로부터 환자 피부의 유분 및 수분 정보를 획득하고, 상기 피부 표면 이미지, 유분 및 수분 정보, 피부 특징 정보에 기반하여 상기 환자의 피부 타입을 진단하고,
   상기 제어 장치는,
   상기 피부 타입 진단 장치에서 진단된 환자의 피부 타입 결과에 기반하여 상기 초음파 장치의 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 것인, 초음파 발생 시스템.
7. 초음파 발생 시스템의 제어 방법에 있어서,
   초음파 장치가 환자의 신체 일부에 접촉되어 초음파 영상 정보를 획득하는 단계;
   상기 초음파 장치로부터 획득된 상기 초음파 영상 정보를 인공신경망 기반의 학습 모델에 적용하여 초음파의 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 단계;
   상기 초음파 장치가 상기 제어 신호에 기초하여 초음파를 발생시키는 단계;
   디스플레이를 통해 상기 초음파 영상 정보를 출력하는 단계; 및
   레이저 발생부를 이용하여 환자의 초음파 집속 위치를 표시하기 위한 레이저를 발생하는 단계;
   를 포함하되,
   상기 제어 신호를 생성하는 단계는,
   상기 초음파 장치로부터 상기 상기 초음파 영상 정보 및 상기 초음파 영상 정보를 획득하는 단계;
   복수의 초음파 영상 정보를 입력으로 하고, 복수의 구분 항목을 출력으로 하는 인공신경망 기반의 학습 모델을 구축하는 단계; 및
   상기 학습 모델의 출력 결과에 기반하여 검출된 병변의 위치를 고려하여 초음파 집속 위치를 결정하고, 상기 레이저 발생부의 구동을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 단계,
   를 포함하되,
   상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 단계는,
   획득된 환자의 피하지방 분포 깊이 정보를 고려하여 상기 초음파 장치의 초음파 주파수 및 강도를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하되, 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제1범위에 포함되는 경우, 제1제어 신호를 생성하고, 상기 환자의 피하지방 분포 깊이 정보가 제2범위에 포함되는 경우, 제2제어 신호를 생성하되, 상기 제1제어 신호 및 상기 제2제어 신호는 주파수의 발산 속도, 강도 패턴 중 적어도 어느 하나가 다른 것이고,
   상기 레이저 발생부는,
   환자가 위치한 침대 상단 구비된 레이저 거치대에 부착되고, 초음파가 집속되어야하는 병변의 위치를 레이저 빔을 통해 제공하며, 상기 제어 장치의 제어 신호에 기반하여 조사 각도를 변경하는 것인, 초음파 발생 시스템 제어 방법.

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