KR102320223B1 - 수술 경로 추천 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수술 경로 추천 방법에 관한 것으로서, (a) 수술 경로 추천 장치가, 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계; (b) 상기 수술 경로 추천 장치가, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계; (c) 상기 수술 경로 추천 장치가, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계; 및 (d) 상기 수술 경로 추천 장치가, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

수술 경로 추천 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING OPERATION ROUTE}

본 발명은 수술 경로 추천 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 환자의 해부정보를 바탕으로 '혈관 그래프 모델'을 생성하고, 생성된 혈관 그래프 모델과 '비용 함수'를 이용하여, 최적의 수술 경로를 추천할 수 있는 수술 경로 추천 방법 및 방법에 관한 것이다.

수술 네비게이션 기술이란, 수술과 관련된 위치 정보, 방향 정보 등을 표시하기 위한 기술을 의미한다. 이러한 수술 네비게이션 기술은, 수술 장비의 동작 제어에 대한 기초 정보를 제공할 수 있으므로, 수술의 효과 또는 안정성 향상에 도움을 줄 수 있다.

한편, 종래의 수술 네비게이션(navigation) 기술은, 수술 장비의 위치를 실시간으로 추적한 뒤에, 수술 타겟 부위와의 위치 관계를 영상에 오버레이(overlay) 형태로 표시하는 방식으로 구현되었다. 또한, 수술 경로의 안내와 관련해서도, 수술 장비의 현재 위치를 인식한 뒤에, 인식된 현재 위치에 기초하여 다음 이동 방향을 안내하는 방식으로 구현되었다.

이에 따라, 종래의 수술 네비게이션 기술은, 수술 전 플래닝 단계에서는 활용되기 힘들다는 한계가 있었고, 환자의 해부정보에 기초한 수술 경로 정보를 제공할 수 없다는 한계가 있었다.

따라서, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 수술 네비게이션 기술의 개발이 요구되고 있다.

본 발명은 상술한 기술적 배경을 바탕으로 발명되었으며, 이상에서 살핀 기술적 요구를 충족시킴은 물론 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자가 용이하게 발명할 수 없는 추가적인 기술요소들을 제공하기 위해 발명되었다

본 발명은 환자의 해부정보를 바탕으로 '혈과 그래프 모델'을 생성할 수 있고, 생성된 혈관 그래프 모델을 바탕으로 특정 수술을 위한 복수의 후보 경로들을 추출할 수 있으며, 추출된 각 후보 경로들에 '비용 함수'를 적용하여 최적의 수술 경로를 추천할 수 있는, 수술 경로 추천 기술을 제공하는 것을 해결과제로 한다.

한편, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제가 포함될 수 있다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, (a) 수술 경로 추천 장치가 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계; (b) 상기 수술 경로 추천 장치가 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계; (c) 상기 수술 경로 추천 장치가 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계; 및 (d) 상기 수술 경로 추천 장치가 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 (a) 단계가, 상기 수술 경로 추천 장치가 환자의 영상 데이터를 로딩하는 단계; 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로, 상기 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성하는 단계; 및 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계를 포함할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 때, 의료 영상 장비의 시점 정보를 고려하여 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 (b) 단계가, 상기 수술 경로 추천 장치가 선택된 특정 수술과 관련된 시작 지점 및 목적 지점을 설정하는 단계; 및 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 혈관 그래프 모델 상에서, 상기 시작 지점 및 상기 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계를 포함할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 (c) 단계가, 상기 수술 경로 추천 장치가 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 및 노드의 타입(type) 정보를 추출하는 단계를 포함할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 추천 장치는, 각 후보 경로 상에 포함된, 점핑(jumping) 노드, 브랜치(branch) 노드 또는 교차 노드의 개수 정보를 추출할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 점핑 노드가 동맥과 정맥 사이의 환승과 관련된 노드이고, 상기 브랜치 노드는 복수의 혈관들이 직접적으로 연결되어 있는 노드이고, 상기 교차 노드는 의료 영상 장치의 시점에서 다른 혈관에 의해 가려질 수 있는 혈관이 연결되어 있는 노드일 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 (d) 단계가, 상기 수술 경로 추천 장치가 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 또는 노드의 타입 정보를 고려하여 각 후보 경로에 대한 비용 값을 계산하는 단계; 및 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 복수의 후보 경로 중 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하는 단계를 포함할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 추천 장치가, 각 후보 경로 상에 포함된, 점핑(jumping) 노드, 브랜치(branch) 노드 또는 교차 노드와 관련하여, 노드의 타입에 의존적인(dependent) 가중치를 적용할 수도 있다.

한편, 상기 수술 경로 추천 방법은, 프로그램의 형태로 구현된 뒤에 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체에 저장되거나, 유무선 통신망을 통해 배포될 수 있다.

한편, 상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 장치는, 환자의 해부정보를 관리하는 해부정보 관리부; 및 상기 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하고, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하며, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하고, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 수술 경로 관리부를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 해부정보 관리부가, 환자의 해부정보를 나타내는 영상 데이터를 관리하고, 상기 수술 경로 관리부는, 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로 상기 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성하고, 생성된 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 관리부가, 선택된 특정 수술과 관련된 시작 지점 및 목적 지점을 설정하고, 상기 혈관 그래프 모델 상에서, 상기 시작 지점 및 상기 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 관리부가, 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 및 노드의 타입 정보를 추출할 수도 있다.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 관리부가, 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 또는 노드의 타입 정보를 고려하여, 각 후보 경로에 대한 비용 값을 계산한 뒤에, 상기 복수의 후보 경로 중 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하여 추천할 수도 있다.

본 발명은, 환자의 해부정보를 바탕으로 최적의 수술 경로를 추천할 수 있다. 구체적으로, 본 발명은 환자의 해부정보를 바탕으로 혈관 그래프 모델을 생성하고, 생성된 혈관 그래프 모델을 바탕으로 최적의 수술 경로를 추천하므로, 환자의 해부정보가 고려된 최적의 수술 경로를 추천할 수 있다.

또한, 본 발명은, 각 후보 경로에 대하여 의사들이 느낄 것으로 예상되는 스트레스를 정량화시킨 뒤에, 정량화된 값을 바탕으로 최적의 수술 경로를 추천하므로, 의사들의 스트레스(예컨대, 인지적 스트레스, 시간적 스트레스, 위험성 증가에 따른 스트레스 등)가 최소화될 수 있는 수술 경로를 추천할 수 있다. 구체적으로, 본 발명은 특정 수술을 위한 복수의 후보 경로를 추출하고, 각 후보 경로의 스트레스 정도를 '비용 함수'를 이용하여 정량적으로 계산('비용 값'의 형태로 계산)한 뒤에 최적의 수술 경로를 추출하므로, 의사들의 스트레스가 최소화될 수 있는 수술 경로는 추천할 수 있다.

또한, 본 발명은, 상기 혈관 그래프 모델에 의존적인 변수들을 상기 비용 함수에 포함시켜서, 각 후보 경로에 대한 스트레스를 더욱 정확하게 계산할 수 있다. 구체적으로, 본 발명은, 상기 혈관 그래프 모델에 포함된 노드들의 개수 정보, 노드들의 타입(type) 정보 등을 고려하여 상기 비용 값을 계산하므로, 각 후보 경로에 대한 스트레스를 더욱 정확하게 계산할 수 있다.

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.

도 1은, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는, 환자의 해부정보를 바탕으로 생성된 예시적인 3D 모델을 나타내는 예시도이다.
도 3은, 3D 모델을 바탕으로 생성된 예시적인 혈관 그래프 모델을 나타내는 예시도이다.
도 4는, 복수의 후보 경로들에 대한 비용 값을 계산하기 위한 예시적인 알고리즘을 나타내는 순서도이다.
도 5는, 변이 타입 정보와 연계하여 수술 경로를 추천하는 추가적인 실시 예를 나타내는 예시도이다.
도 6은, 도 5의 예시에서 각 후보 경로의 비용 값들을 나타내는 표이다.
도 7은, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 장치를 나타내는 구성도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 '수술 경로 추천 방법 및 장치'를 상세하게 설명한다. 설명하는 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로 이에 의해 본 발명이 한정되지 않는다. 또한, 첨부된 도면에 표현된 사항들은 본 발명의 실시 예들을 쉽게 설명하기 위해 도식화된 도면으로 실제로 구현되는 형태와 상이할 수 있다.

한편, 이하에서 표현되는 각 구성부는 본 발명을 구현하기 위한 예일 뿐이다. 따라서, 본 발명의 다른 구현에서는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 구성부가 사용될 수 있다. 또한, 각 구성부는 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현될 수도 있지만, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.

또한, 어떤 구성요소들을 '포함'한다는 표현은, 개방형의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법을 살펴본다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 수술 경로 추천 장치가 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계(S11), 상기 수술 경로 추천 장치가 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계(S12), 상기 수술 경로 추천 장치가 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계(S13), 상기 수술 경로 추천 장치가 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 단계(S14), 상기 수술 경로 추천 장치가 최적의 수술 경로를 추천하는 단계(S15)를 포함할 수 있다.

여기서 상기 수술 경로 추천 장치는, 데이터 프로세싱을 수행할 수 있고 시각적인 정보를 디스플레이할 수 있는 다양한 종류의 전자 장치로 구현될 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 단일의 전자 장치로 구현되거나, 둘 이상의 전자 장치가 서로 연동 되는 시스템의 형태로 구현될 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 방법은, 유선 또는 무선 네트워크망을 통해서 서로 연결된 둘 이상의 전자 장치들(예컨대, 주요 데이터 프로세싱을 수행하는 '서버 장치' - 프로세싱된 데이터를 수신하여 디스플레이하는 '디스플레이 장치')을 포함하는 형태로도 구현될 수 있으며, 이러한 형태 이외에도 다양한 전자 장치 또는 시스템 구조(system structure)로 구현될 수 있다.

상기 S11 단계는, 수술 경로 추천 장치가, 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계이다.

여기서 상기 '혈관 그래프 모델'은, 바람직하게는 혈관들의 형상을 변(line), 노드(node) 등을 이용하여 표현한 모델의 형태로 구현될 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 바람직하게는 환자의 영상 데이터(예컨대, CT 영상 데이터, MRI 영상 데이터, X-ray 영상 데이터, 초음파 영상 데이터 등)로부터 환자의 해부정보(혈관, 장기 정보 등)를 획득할 수 있으며, 획득된 해부정보를 바탕으로 '3D 모델' 또는 '2D 모델'을 생성한 뒤에 상기 '혈관 그래프 모델'을 생성할 수 있다.

먼저, 환자의 해부정보에 관한 '3D 모델'을 기초로 상기 '혈관 그래프 모델'을 생성하는 예시적인 프로세스는 아래와 같다.

1) 상기 수술 경로 추천 장치가 환자의 영상 데이터를 로딩한다. 2) 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로, 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성한다. 3) 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성한다.

상기 '2)'에서, 상기 수술 경로 추천 장치는, 선택된 특정 수술 정보(또는 특정 수술의 세부 단계 정보)를 고려하여 상기 3D 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 특정 수술이 선택된 경우, 상기 영상 데이터로부터 획득된 전체 해부정보 중 상기 특정 수술과 관련된 일부 해부정보(예컨대, 수술이 적용되는 범위의 혈관 및 장기 정보 등)를 특정할 수 있으며, 특정된 일부 해부정보에 대해서만 3D 모델을 생성할 수 있다.

또한, 상기 '3)'에서, 상기 수술 경로 추천 장치는, 의료 영상 장비(예컨대, 내시경 등)의 시점 정보를 고려하면서 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 혈관들의 상대적인 깊이 관계를 정의할 때, 상기 의료 영상 장비의 시점을 기준으로 상기 혈관들의 상대적인 깊이 관계를 정의할 수 있다. 따라서, 의료 영상 장비의 시점에서 봤을 때, 혈관 A가 혈관 B보다 위에 있는 경우, 상기 혈관들의 교차 지점에서 상기 혈관 A가 상기 혈관 B를 가리는(덮는) 형태로 상기 혈관 그래프 모델이 생성될 수 있다.

한편, 도 2 내지 도 3을 참조하면, 상기 수술 경로 추천 장치가, 환자의 해부정보에 관한 3D 모델을 바탕으로 혈관 그래프 모델을 생성하는 예시를 살펴볼 수 있다. 구체적으로, 도 2를 참조하면, 상기 수술 경로 추천 장치가 생성할 수 있는 예시적인 3D 모델을 살펴볼 수 있으며, 도 3을 참조하면 상기 수술 경로 추천 장치가 생성할 수 있는 혈관 그래프 모델을 살펴볼 수 있다.

다음으로, 환자의 해부정보에 관한 '2D 모델'을 기초로 상기 혈관 그래프 모델을 생성하는 예시적인 프로세스는 아래와 같다.

a) 상기 수술 경로 추천 장치가 환자의 영상 데이터를 로딩한다. b) 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로, 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성한다. c) 상기 수술 경로 추천 장치가 의료 영상 장비의 시점 정보를 바탕으로 상기 3D 모델로부터 2D 모델을 생성한다. d) 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 2D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성한다.

이러한 상기 2D 모델을 활용하는 실시 예는, 상기 3D 모델만을 활용하는 실시 예와 비교하여, '의료 영상 장비의 시점 정보를 고려하는 프로세스' 및 '환자의 해부 모델로부터 혈관 그래프 모델을 생성하는 프로세스'를 분리시켰다는 점에 차이가 있다. (즉, '3D 모델 생성'과 '혈관 그래프 모델 생성' 사이에 '2D 모델의 생성'이라는 중간 단계를 추가하여, 데이터 처리 과정을 더욱 세분화시켜서 제어한다는 점에 차이가 있다)

상기 S12 단계는, 상기 수술 경로 추천 장치가, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계이다.

여기서 상기 수술 경로 추천 장치는, 선택된 특정 수술 정보(또는 특정 수술의 세부 단계 정보)를 고려하여, 자동으로 시작 지점 및 목적 지점을 설정할 수 있다. 예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 데이터베이스 상에서 상기 특정 수술과 매칭(matching)되는 시작 지점 및 목적 지점 정보를 추출할 수 있으며, 이를 통해 상기 지점들을 자동으로 설정할 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 사용자로부터 입력되는 정보를 바탕으로, 시작 지점 및 목적 지점을 설정할 수도 있다.

다음으로, 상기 수술 경로 추천 장치는, 상기 혈관 그래프 상에서, 상기 시작 지점 및 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출할 수 있다. 구체적으로, 상기 수술 경로 추천 장치는, 상기 혈관 그래프 상에서 상기 시작 지점과 상기 목적 지점을 상호 연관시킬 수 있는 복수의 후보 경로들을 추출할 수 있다. 이 경우 상기 수술 경로 추천 장치는, 추출된 복수의 후보 경로들에 개별적인 식별 기호를 부여할 수도 있으며, 이를 통해 상기 복수의 후보 경로들을 상호 구분시킬 수도 있다.

상기 S13 단계는, 상기 수술 경로 추천 장치가 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계이다.

여기서, 상기 수술 경로 추천 장치는, 바람직하게는 상기 복수의 후보 경로들에 포함된 모든 후보 경로들에 대하여, 각 후보 경로에 포함된 노드의 개수 정보, 노드의 타입(type) 정보 등을 추출한다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 바람직하게는 각 후보 경로 상에 포함된 '점핑 노드(jumping node)', '브랜치(branch) 노드', '교차 노드'를 식별하며, 상기 노드들의 타입별 개수 정보를 추출(예컨대, 점핑 노드의 개수 정보, 브랜치 노드의 개수 정보, 교차 노드의 개수 정보를 각각 추출)한다. 참고로, 상기 점핑 노드는 동맥과 정맥 사이의 환승과 관련된 노드일 수 있고, 상기 브랜치 노드는 복수의 혈관들이 상호 직접적으로 연결되어 있는 노드일 수 있으며, 상기 교차 노드는 의료 영상 장치(예컨대, 내시경 장치)의 시점에서 다른 혈관에 의해 가려질 수 있는(또는 다른 혈관을 가릴 수 있는) 혈관이 연결되어 있는 노드일 수 있다.

상기 S13 단계에서, 다양한 노드의 타입들 중 특히 상기 '점핑 노드', '브랜치 노드', '교차 노드'에 관한 정보를 추출하는 이유는, 상기 노들들이 아래와 같은 경험적인 연구 결과를 반영할 수 있는 노드들에 해당하기 때문이다.

[경험적인 연구 결과]

1) 어느 지점까지 도달할 때, 이미 식별한(indentify) 혈관을 따라가는 것이 가장 위험도가 적은 방법이다.

2) 많은 브랜치(branch, 분기점)를 지나는 경로일수록 위험도가 커진다. 의사들이 하나의 혈관을 따라가는 과정에서 브랜치를 만나면, 새로운 혈관을 따라가야하는지에 대한 판단을 해야되는데, 이러한 판단은 환자의 혈관 타입(vessel type)을 고려해야 하므로 매우 복잡할 수 있고, 의사들의 스트레스를 증가시킬 수 있으며, 수술에 대한 위험성도 증가시킬 수 있다.

3) 시점을 기준으로 최대한 가려지지 않는 혈관에 우선권을 주는 것이 바람직하다. 두 혈관이 교차할 때, 시점(의료 영상 장비를 통해 보는 시점)에서 멀리 떨어진 혈관을 따라가는 것은 기술적 난이도를 증가시키는 동시에 위험성을 증가시킬 수 있다.

4) 동맥과 정맥 사이의 환승은 기술적 난이도가 높고 위험성이 높으므로, 이러한 환승이 적은 경로를 선택하는 것이 바람직하며, 환승이 필요한 경우에는 동맥과 정맥이 최단 거리로 접근해 있는 지점에서 환승하는 것이 바람직하다.

구체적으로, 상기 1)과 상기 2)의 연구결과를 반영할 수 있는 노드 타입이 상기 '브랜치 노드'이고, 상기 3)의 연구 결과를 반영할 수 있는 노드 타입이 '교차 노드'이며, 상기 4)의 연구결과를 반영할 수 있는 노드 타입이 '점핑 노드'이므로 이러한 노드 타입들을 식별하는 것이다.

상기 S14 단계는, 상기 수술 경로 추천 장치가 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 비용 함수(비용 값을 계산하기 위한 알고리즘)를 적용하는 단계이다.

구체적으로, 상기 S14 단계는, 상기 수술 경로 추천 장치가, 각 후보 경로들에 대하여 추출된 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 대한 비용 값(수술의 위험성, 스트레스 정도를 정량적으로 표현하기 위한 값)을 계산하는 단계이다.

여기서, 상기 수술 경로 추천 장치는, 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보, 노드의 타입 정보에 가중치(weight)를 적용하면서, 각 후보 경로에 대한 비용 값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 1) 각 후보 경로 상에 포함된 점핑 노드의 개수, 브랜치 노드 개수, 교차 노드 개수가 증가함에 따라 비용 값이 증가 되는 비용 함수를 구성할 수 있으며, 2) 상기 점핑 노드, 상기 브랜치 노드, 상기 교차 노드와 관련하여, 노드 타입에 의존적인 가중치를 적용(서로 다른 타입의 노드에 서로 다른 가중치를 적용)하는 비용 함수를 구성할 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 동일한 타입의 노드에 서로 다른 가중치를 적용하는 비용 함수를 구성할 수도 있다. 구체적으로, 상기 수술 경로 추천 장치는, 특정 타입의 노드와 관련된 추가적인 요소(factor)들을 고려하여, 동일 타입의 노드에 대해서도 서로 다른 가중치를 적용할 수도 있다. 예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 1) 상기 점핑 노드에 가중치를 적용할 때, 동맥과 정맥 사이의 거리를 추가적으로 고려하여, 각 점핑 노드에 서로 다른 가중치를 부여하거나(동맥과 정맥 사이의 거리가 더 긴 점핑 노드에 더 큰 가중치를 부여하여 비용 값이 더 키지도록 함), 2) 상기 교차 노드에 가중치를 적용할 때, 의료 영상 장비의 시점을 고려하여, 각 교차 노드에 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. (의료 영상 장비의 시점을 기준으로, 교차 지점에서 다른 혈관에 의해 가려지는 노드에 더 큰 가중치를 부여하고, 교차 지점에서 다른 혈관에 의해 가려지지 않는 노드에 더 작은 가중치를 부여함)

도 5를 참조하면, 예시적인 비용 함수의 알고리즘을 살펴볼 수 있다.

도 5에서 확인할 수 있듯이, 상기 비용 함수는, 상기 S12 단계에서 추출된 복수의 후보 경로들 모두에 대하여, 각 후보 경로별 비용 값을 계산하도록 구성되며, 각 후보 경로에 포함되는 노들의 개수 및 타입을 고려하여 비용 값을 계산하도록 구성된다. 구체적으로, 상기 비용 함수는, 1) 점핑 노드의 개수가 많을수록, 브랜치 노드의 개수가 많을수록, 교차 노드의 개수가 많을수록 비용 값이 증가 되도록 하며, 2) 점핑 노드, 브랜치 노드, 교차 노드 각각에 서로 다른 가중치를 적용하여 비용 값이 증가 되도록 할 수 있다. 3) 또한, 상기 비용 함수는, 도 4에서는 구체적으로 표현되어 있지 않지만, 점핑 노드의 가중치가 거리(동맥과 정맥 사이의 거리)에 따라 변화되도록 구성하거나, 교차 노드의 가중치가 시점에 따른 상대적인 위치(의료 영상 장비의 시점 기준으로, 다른 혈관을 가리는 위치에 있는지 또는 다른 혈관에 의해 가려지는 위치에 있는지)에 따라 변화되도록 구성할 수도 있다.

한편, 상기 수술 경로 추천 장치는, 상기 복수의 후보 경로들 각각에 대하여 비용 값을 계산한 뒤에, '비용 값이 가장 작게 계산된 후보 경로'를 특정할 수 있다.

위에서 살펴본 비용 함수 알고리즘의 특성상 수술 스트레스 또는 위험성이 증가될수록 비용 값이 크게 계산되므로, 상기 특정된 '비용 값이 가장 작게 계산된 후보 경로'는 수술 스트레스 또는 위험성이 가장 작은 후보 경로에 해당할 수 있다.

상기 S15 단계는, 상기 수술 경로 추천 장치가 최적의 수술 경로를 추천하는 단계이다.

여기서, 상기 수술 경로 추천 장치는, 바람직하게는 상기 S14 단계에서 특정한 '비용 값이 가장 작게 계산된 후보 경로'를 최적의 수술 경로로 추천할 수 있다. 또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 비용 값이 가장 작게 계산된 복수 개(예컨대, 2개 ~ 3개)의 후보 경로들을 동시에 추천할 수도 있으며, 상기 후보 경로들 사이에 랭킹을 표시할 수도 있다.

한편, 이 경우 상기 수술 경로 추천 장치는, 수술 경로의 추천과는 별개로, 상기 S12 단계에서 추출된 복수 개의 후보 경로들 모두에 대한 '비용 값 계산 결과'를 제공할 수도 있다.

이상에서 살핀 수술 경로 추천 방법은, 환자의 해부정보를 고려하여 특정 수술에 대한 최적의 수술 경로 정보를 제공할 수 있다.

예컨대, 림프절 제거(lymph node dissection) 수술의 경우, 종래에는 췌장(Pancreas)과 연결된 ASPDA(anterior superior pancreaticoduodenal artery)의 한 지점으로부터 복강동맥(celiac trunk)까지, 의사가 의료 영상 장비를 보면서 실시간으로 수술 경로 진행 방향을 판단해야 하므로, 점핑 노드, 교차 노드, 브랜치 노드 등을 효과적으로 피하면서 수술이 이루어지기 힘들었고, 수술 위험성과 스트레스가 증가할 수 있었다.

하지만, 상기 수술 경로 추천 방법에 따르면, 상기 수술 경로 추천 장치가 상기 ASPDA의 한 지점으로부터 상기 복강동맥까지의 경로들 중 수술 스트레스와 위험성이 최소화될 수 있는 경로를 추천할 수 있으므로, 수술이 효과적이고 안전하게 수행되도록 할 수 있다.

한편, 상기 수술 경로 추천 방법은, 프로그램의 형태로 구현된 뒤에 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체에 저장되거나, 유무선 통신망을 통해 다양한 유형의 전자 장치에서 다운로드 가능한 형태로 배포될 수 있다.

이하, 도 5 내지 도 6을 추가로 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 수룰 경로 추천 방법을 살펴본다.

본 발명의 다른 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 환자의 해부정보와 관련된 변이 타입 정보를 추가적으로 고려할 수 있으며, 상기 변이 타입 정보와 연계하여 수술 경로 정보를 제공할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법은, 상기 수술 경로 추천 장치가, 기본적으로, 환자의 해부정보를 바탕으로 수술 경로를 추천하는 동작을 수행하되, 환자의 해부정보와 관련된 변이 타입들이 존재하는 경우 이러한 변이 타입들에 대한 정보를 함께 제공하는 동작을 수행할 수도 있다.

예를 들어, 상기 수술 경로 추천 장치는, 도 5와 같이 환자의 해부정보와 관련된 복수의 변이 타입들을 제공할 수 있으며, 상기 복수의 변이 타입들 중 환자가 속하는 변이 타입을 특정하여 표시할 수 있다. 또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 각 변이 타입들에 대한 대표적인 후보 경로들을 추출한 뒤에 각 후보 경로들의 비용 값을 계산할 수 있으며, 각 변이 타입들에 대하여 '복수의 후보 경로 정보', '추천 후보 경로 정보' 등을 제공할 수도 있다.

또한, 상기 수술 경로 추천 장치는, 도 6과 같이, 각 변이 타입들에 대한 '복수의 후보 경로들의 구체적인 비용 값(Cost) 계산 정보', '비용 값에 기초한, 복수의 후보 경로들의 랭킹(Rank) 정보' 등을 표 형태로 제공할 수도 있다.

이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 장치를 살펴본다.

참고로, 이하에서 살펴볼 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 장치는, 카테고리는 상이하지만, 위에서 살펴본 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 방법과 실질적으로 동일한(또는 대응되는) 기술적 특징을 포함할 수 있다. 따라서, 중복 기재를 방지하기 위하여 자세히 서술하지 않더라도, 상기 수술 경로 추천 방법과 관련하여 살펴본 다양한 기술적 특징들은 상기 수술 경로 추천 장치에도 유추 적용될 수 있다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 수술 경로 추천 장치(100)는, 해부정보 관리부(110), 수술 경로 관리부(120), 변이 타입 정보 관리부(130), 통신부(140), 디스플레이부(150), 저장부(160), 제어부(170)를 포함할 수 있으며, 이러한 구성부 이외에도 다양한 구성부들을 포함할 수 있다.

한편, 상기 각 구성부는, 서두에서 살펴보았듯이, 순전히 하드웨어 또는 소프트웨어의 구성만으로 구현되거나, 동일 기능을 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합으로 구현될 수 있다. 또한, 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 둘 이상의 구성부들이 함께 구현될 수도 있다.

상기 해부정보 관리부(110)는, 환자의 해부정보를 관리하는 구성이다. 이러한 상기 해부정보 관리부(110)는, 환자의 해부정보를 나타내는 영상 데이터를 관리하는 동작을 수행할 수 있으며, 이러한 동작 이외에도 환자의 해부정보와 관련하여 위에서 살펴본 다양한 동작들을 수행할 수 있다.

상기 수술 경로 관리부(120)는, 상기 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하고, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하며, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하고, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 동작을 수행하는 구성이다.

이러한 상기 수술 경로 관리부(120)는, 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로 상기 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성하고, 생성된 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 관리부(120)는, 선택된 특정 수술과 관련된 시작 지점 및 목적 지점을 설정하고, 상기 혈관 그래프 모델 상에서, 상기 시작 지점 및 상기 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출할 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 관리부(120)는, 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 및 노드의 타입 정보를 추출할 수 있다.

또한, 상기 수술 경로 관리부(120)는, 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 개수 정보 또는 노드의 타입 정보를 고려하여, 각 후보 경로에 대한 비용 값을 계산한 뒤에, 상기 복수의 후보 경로 중 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하여 추천할 수 있다.

한편, 상기 수술 경로 관리부(120)는, 이러한 동작들 이외에도, 수술 경로 추천과 관련하여 위에서 살펴본 다양한 동작들을 수행할 수 있다.

상기 변이 타입 정보 관리부(130)는, 상기 해부정보 관리부(110)가 관리하는 상기 환자의 해부정보와 관련된 변이 타입 정보를 관리하는 구성이다.

이러한 상기 변이 타입 정보 관리부(130)는, 상기 환자의 해부정보와 관련된 변이 타입이 존재하는지 여부를 식별하고, '상기 환자의 해부정보가 어느 타입에 속하는지에 대한 정보', '상기 환자의 해부정보와 매칭되는 타입과 대비되는 다른 타입들에 대한 정보' 등을 추출하여 관리할 수 있으며, 이러한 동작들 이외에도 상기 변이 타입과 관련하여 살펴본 다양한 동작들을 수행할 수 있다.

상기 통신부(140)는, 다양한 전자 장치와 데이터를 송수신하기 위한 구성이다. 이러한 상기 통신부(140)는, 유선 통신 네트워크 또는 무선 네트워크를 통해, 수술 장치, 진단 장치 등을 포함하는 다양한 전자 장치와 연결될 수 있으며, 이러한 장치들과 상기 수술 경로 추천과 관련된 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.

한편, 상기 통신부(140)는, 다양한 표준의 유선 통신 모듈, 무선 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.

상기 디스플레이부(150)는, 상기 수술 경로 추천과 관련된 다양한 정보들을 시각적으로 표시하는 구성이다. 이러한 상기 디스플레이부(150)는, 다양한 타입의 디스플레이 모듈을 포함하는 형태로 구현될 수 있다.

상기 저장부(160)는, 상기 수술 경로 추천과 관련된 다양한 데이터들을 저장하기 위한 구성이다. 이러한 상기 저장부(160)는, 다양한 유형의 메모리 소자를 포함할 수 있으며, 환자의 해부 정보, 3D 모델 또는 상기 2D 모델, 혈관 그래프 모델, 복수의 후보 경로 정보, 비용 함수 정보, 계산된 비용값 정보, 특정된 추천 경로 정보, 변이 타입 정보 등을 포함하는 다양한 데이터들을 저장할 수 있다.

상기 제어부(170)는, 상기 해부정보 관리부(110), 상기 수술 경로 관리부(120), 상기 변이 타입 정보 관리부(130), 상기 통신부(140), 상기 디스플레이부(150), 상기 저장부(160)의 동작을 포함하는 상기 수술 경로 추천 장치(100)의 다양한 동작들을 제어하기 위한 구성이다.

이러한 상기 제어부(170)는, 적어도 하나의 연산 장치를 포함할 수 있는데, 여기서 상기 연산 장치는 범용적인 중앙연산장치(CPU), 특정 목적에 적합하게 구현된 프로그래머블 디바이스 소자(CPLD, FPGA), 주문형 반도체 연산장치(ASIC) 또는 마이크로 컨트롤러 칩일 수 있다.

위에서 설명된 본 발명의 실시 예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 이들에 의하여 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명에 대한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정 및 변경을 가할 수 있을 것이며, 이러한 수정 및 변경은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

100 : 수술 경로 추천 장치 110 : 해부 정보 관리부
120 : 수술 경로 관리부 130 : 변이 타입 정보 관리부
140 : 통신부 150 : 디스플레이부
160 : 저장부 170 : 제어부

Claims (15)

1. (a) 수술 경로 추천 장치가, 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계;
   (b) 상기 수술 경로 추천 장치가, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계;
   (c) 상기 수술 경로 추천 장치가, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계; 및
   (d) 상기 수술 경로 추천 장치가, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 단계를 포함하되,
   상기 (c) 단계는:
   상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 각 후보 경로 상에 포함된 노드들의 타입 정보 및 상기 노드들의 개수 정보를 포함하는 상기 노드 정보를 추출하는 단계를 포함하고,
   상기 (d) 단계는:
   상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 타입 정보 및 상기 개수 정보에 가중치를 적용함으로써, 상기 비용 함수로부터 상기 각 후보 경로에 대한 비용 값을 도출하는 단계; 및
   상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 복수의 후보 경로들 중 상기 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하는 단계를 포함하고,
   상기 타입 정보는 상기 각 후보 경로 상에 포함된 상기 노드들이 점핑(jumping) 노드인지 여부, 브랜치(branch) 노드인지 여부, 및 교차 노드인지 여부에 대한 정보를 포함하고,
   상기 개수 정보는 상기 점핑 노드의 개수 정보, 상기 브랜치 노드의 개수 정보, 및 상기 교차 노드의 개수 정보를 포함하고,
   상기 점핑 노드는 동맥과 정맥 사이의 환승과 관련된 노드이고, 상기 브랜치 노드는 복수의 혈관들이 직접적으로 연결되어 있는 노드이고, 상기 교차 노드는 의료 영상 장치의 시점에서 다른 혈관에 의해 가려질 수 있는 혈관이 연결되어 있는 노드인 수술 경로 추천 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 (a) 단계는,
   상기 수술 경로 추천 장치가 환자의 영상 데이터를 로딩하는 단계;
   상기 수술 경로 추천 장치가 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로, 상기 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성하는 단계; 및
   상기 수술 경로 추천 장치가 상기 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계;
   를 포함하는, 수술 경로 추천 방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 수술 경로 추천 장치는, 상기 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성할 때, 의료 영상 장비의 시점 정보를 고려하여 상기 혈관 그래프 모델을 생성하는, 수술 경로 추천 방법.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 (b) 단계는,
   상기 수술 경로 추천 장치가, 선택된 특정 수술과 관련된 시작 지점 및 목적 지점을 설정하는 단계; 및
   상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 혈관 그래프 모델 상에서, 상기 시작 지점 및 상기 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계;
   를 포함하는, 수술 경로 추천 방법.
   
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 제 1 항에 있어서,
   상기 수술 경로 추천 장치는, 상기 각 후보 경로 상에 포함된, 상기 점핑 노드, 상기 브랜치 노드, 및 상기 교차 노드와 관련하여, 상기 타입 정보에 의존적인(dependent) 가중치를 적용하는, 수술 경로 추천 방법.
   
10. (a) 수술 경로 추천 장치가, 환자의 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하는 단계;
    (b) 상기 수술 경로 추천 장치가, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하는 단계;
    (c) 상기 수술 경로 추천 장치가, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하는 단계; 및
    (d) 상기 수술 경로 추천 장치가, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로, 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 단계를 포함하되,
    상기 (c) 단계는:
    상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 각 후보 경로 상에 포함된 노드들의 타입 정보 및 상기 노드들의 개수 정보를 포함하는 상기 노드 정보를 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 (d) 단계는:
    상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 타입 정보 및 상기 개수 정보에 가중치를 적용함으로써, 상기 비용 함수로부터 상기 각 후보 경로에 대한 비용 값을 도출하는 단계; 및
    상기 수술 경로 추천 장치가, 상기 복수의 후보 경로들 중 상기 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하는 단계를 포함하고,
    상기 타입 정보는 상기 각 후보 경로 상에 포함된 상기 노드들이 점핑(jumping) 노드인지 여부, 브랜치(branch) 노드인지 여부, 및 교차 노드인지 여부에 대한 정보를 포함하고,
    상기 개수 정보는 상기 점핑 노드의 개수 정보, 상기 브랜치 노드의 개수 정보, 및 상기 교차 노드의 개수 정보를 포함하고,
    상기 점핑 노드는 동맥과 정맥 사이의 환승과 관련된 노드이고, 상기 브랜치 노드는 복수의 혈관들이 직접적으로 연결되어 있는 노드이고, 상기 교차 노드는 의료 영상 장치의 시점에서 다른 혈관에 의해 가려질 수 있는 혈관이 연결되어 있는 노드인, 수술 경로 추천 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된, 전자 장치에서 판독 가능한 기록 매체.
    
11. 환자의 해부정보를 관리하는 해부정보 관리부; 및
    상기 해부정보를 기초로 혈관 그래프 모델을 생성하고, 설정된 시작 지점 및 목적 지점에 대하여 복수의 후보 경로들을 추출하며, 각 후보 경로 상에 포함된 노드(node) 정보를 추출하고, 추출된 상기 노드 정보를 바탕으로 각 후보 경로에 비용 함수를 적용하는 수술 경로 관리부를 포함하되,
    상기 수술 경로 관리부는:
    상기 각 후보 경로 상에 포함된 노드의 타입 정보 및 상기 노드의 개수 정보를 포함하는 상기 노드 정보를 추출하고,
    상기 타입 정보 및 상기 개수 정보에 가중치를 적용함으로써, 상기 비용 함수로부터 상기 각 후보 경로에 대한 비용 값을 도출하고, 및
    상기 복수의 후보 경로들 중 상기 비용 값이 가장 작은 후보 경로를 특정하도록 구성되고,
    상기 타입 정보는 상기 각 후보 경로 상에 포함된 상기 노드들이 점핑(jumping) 노드인지 여부, 브랜치(branch) 노드인지 여부, 및 교차 노드인지 여부에 대한 정보를 포함하고,
    상기 개수 정보는 상기 점핑 노드의 개수 정보, 상기 브랜치 노드의 개수 정보, 및 상기 교차 노드의 개수 정보를 포함하고,
    상기 점핑 노드는 동맥과 정맥 사이의 환승과 관련된 노드이고, 상기 브랜치 노드는 복수의 혈관들이 직접적으로 연결되어 있는 노드이고, 상기 교차 노드는 의료 영상 장치의 시점에서 다른 혈관에 의해 가려질 수 있는 혈관이 연결되어 있는 노드인 수술 경로 추천 장치.
    
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 해부정보 관리부는, 환자의 해부정보를 나타내는 영상 데이터를 관리하고,
    상기 수술 경로 관리부는, 상기 환자의 영상 데이터를 바탕으로 상기 환자의 해부정보에 대한 3D 모델을 생성하고, 생성된 3D 모델을 바탕으로 상기 혈관 그래프 모델을 생성하는, 수술 경로 추천 장치.
    
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 수술 경로 관리부는,
    선택된 특정 수술과 관련된 시작 지점 및 목적 지점을 설정하고, 상기 혈관 그래프 모델 상에서, 상기 시작 지점 및 상기 목적 지점에 대한 복수의 후보 경로들을 추출하는, 수술 경로 추천 장치.
    
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