KR102559654B1 - 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법에 있어서, 복수개의 의료영상데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하는 단계; 상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하는 단계; 및 의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용될 수 있다.
Description
본 발명은 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 의료 영상을 기반으로 뇌실-복강 단락술을 위한 압력을 자동으로 산출하여 제공할 수 있는 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치에 관한 것이다.
뇌와 척수를 감싸고 있거나 뇌실 내에 있는 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 양은 약 140ml 정도 되며, 뇌실 내에 약 25ml, 정상 뇌척수액 압력은 150mmH2O 이하이며, 분당 0.35ml씩 하루에 400~500ml 생산되고 있다. 뇌척수액의 흡수는 경막동(dural venous sinus)의 지주막 융모(arachnoid villi)를 통하여 지주막하 압력과 경막동 사이의 압력차 약 7mmH2O에 의하여 이루어진다. 수두증은 뇌척수액의 과다 생성, 뇌척수액로의 폐쇄, 정맥혈 배출장애 등의 원인에 의하여 발생한다.
일반적으로 뇌실-복강 단락술(Ventriculoperitoneal shunting)은 다양한 원인의 수두증(Hydrocephalus)을 치료하기 위해 시행되는 수술이다. 두개골을 천공한 후 뇌실을 천자하고 이곳으로부터 피하를 터널링(tunnelling)하여 복부에 별개의 절개를 이용하여 복강내로 션트 시스템(Shunt System)의 카테터(Catheter)를 삽입하는 수술이다. 이때, 뇌척수액이 뇌실에서 복강으로 배액되는 양을 조절하기 위해 뇌실 및 복강 간에 압력조절 밸브장치 또는 유량조절 밸브장치를 구비하여 뇌척수액의 배액량(배출량)을 조절하도록 한다.
이 뇌척수액이 과다배액 될 경우에는 두통, 오심, 기립성 저혈압, 두개강내 출혈 등의 증상을 유발할 수 있고, 반대로 뇌척수액이 과소배액 될 경우에는 뇌압 상승 등의 증상을 유발할 수 있다.
따라서, 각 환자에게 적합한 압력값을 제공 및 조절해주는 기술이 개발될 필요가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 인공지능 모델을 기반으로 복수의 의료 영상 각각에 대응하는 입력값으로 구성된 데이터 셋을 학습하고, 그 학습 데이터를 이용하여 입력되는 의료 이미지에 적합한 입력값을 자동으로 산출하여 제공할 수 있도록 하는 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치를 제공함에 있다.
또한, 본 발명은 사용자는 환자의 의료 영상을 육안으로 확인하고 경험치에 의존하여 입력값을 결정할 필요없이 다른 환자들에 대한 정상 동작 데이터들을 이용하여 신뢰성 높은 입력값을 자동으로 산출함으로써, 잘못된 압력값을 적용함에 따라 발생할 수 있는 증상 또는 합병증을 발생을 최소화할 수 있도록 하는 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법은, 복수개의 의료영상데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하는 단계; 상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하는 단계; 및 의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치는, 적어도 하나의 정보 또는 데이터를 송수신하는 통신모듈; 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델을 학습하는 학습모듈; 각종 정보 또는 데이터를 저장하고, 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위해 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 저장모듈; 및 상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로, 상기 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위한 동작을 수행하는 제어모듈을 포함하며, 상기 제어모듈은, 복수개의 의료영상데이터를 수집하고, 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하고, 상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행한 후, 의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하며, 상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 의하면, 인공지능 모델을 기반으로 복수의 의료 영상 각각에 대응하는 입력값으로 구성된 데이터셋을 학습하고, 그 학습 데이터를 이용하여 입력되는 환자의 의료 영상에 적합한 입력값을 자동으로 산출하여 제공할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명에 의하면, 사용자는 환자의 의료 영상을 육안으로 확인하고 경험치에 의존하여 입력값을 결정할 필요없이 다른 환자들에 대한 정상 동작 데이터들을 이용하여 신뢰성 높은 입력값을 자동으로 산출함으로써, 잘못된 압력값을 적용함에 따라 발생할 수 있는 증상 또는 합병증을 발생을 최소화할 수 있도록 한다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 뇌실-복강 단락술에 대한 대략적인 설명을 위한 도면이다.
도 2는 뇌실-복강 단락술을 시술한 환자의 의료영상데이터로서 x-ray 영상 및 그 시술된 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 압력값을 확인하기 위한 압력 게이지 인디케이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 송신한 알림정보가 관리자 단말의 디스플레이부를 통해 디스플레이된 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 뇌실-복강 단락술을 시술한 환자의 의료영상데이터로서 x-ray 영상 및 그 시술된 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 압력값을 확인하기 위한 압력 게이지 인디케이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 송신한 알림정보가 관리자 단말의 디스플레이부를 통해 디스플레이된 일 예를 나타내는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 "모듈"이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 "모듈"은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 "모듈"은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 "모듈"은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 "모듈"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 "모듈"들로 더 분리될 수 있다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 "의료영상데이터"는 의료영상 촬영장비로 촬영되는 의료영상으로서, 대상체의 신체를 2차원 모델 또는 3차원 모델로 구현 가능한 모든 의료영상을 포함한다. "의료영상데이터"는 엑스레이(X-ray), 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography;CT)영상, 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging; MRI), 양전자 단층촬영(Positron Emission Tomography; PET) 영상 등을 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 뇌실-복강 단락술에 대한 대략적인 설명을 위한 도면이고, 도 2는 뇌실-복강 단락술을 시술한 환자의 의료영상데이터로서 x-ray 영상 및 그 시술된 구성을 설명하기 위한 도면이다.
사람의 뇌는 두부와 같이 부드러운 구조로 되어있고, 이를 둘러싼 두개골은 딱딱한 뼈로 구성된다. 뇌를 보호하기 위해 뇌척수액이라는 액체가 뇌 주위를 둘러싸고 있어 두개골 등으로부터의 직접적인 충격을 완화시켜주는 일을 한다. 뇌를 둘러싸고 있는 완충재가 없다면, 우리 뇌는 몸이 흔들릴 때마다 두개골에 부딪혀 남아나지 못하게 된다. 우리 뇌 주위에는 약 150cc 내지 200cc의 뇌척수액이 들어있고, 하루 약 500ml의 뇌척수액이 생성 및 흡수돼 순환된다. 정상적인 상태에서는 뇌척수액의 생성과 흡수에 균형이 이루어져 있지만, 수두증이 생기면 이런 균형이 깨지게 되고 흡수가 되지 않은 뇌척수액이 두개강 내 압력을 증가시켜 여러 가지 증세를 나타내게 된다. 이런 수두증 치료에 가장 효과적인 수술적 치료는 환자의 뇌척수액 통로에 션트(shunt)라는 유연한 튜브를 집어넣어 뇌척수액을 신체의 다른 부위(주로 복강, 흉강 또는 심방)에서 흡수되도록 만들어주는 것이다.
그 중 뇌실-복강 단락술은 환자의 뇌실에 제1 카테터(10)를 삽입하고, 환자의 복강에 제2 카테터(20)를 삽입하여 뇌척수액이 환자의 복강으로 배액되도록 한다. 이때, 제1 카테터(10) 및 제2 카테터(20) 사이에는 뇌척수약의 배액량을 조절할 수 있는 압력조절밸브(30)가 구비된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 압력 산출 시스템은 압력 산출 장치(100) 및 적어도 하나의 관리자 단말(200)을 포함할 수 있다.
구체적으로, 압력 산출 장치(100)는 통신모듈(110), 학습모듈(130), 저장모듈(150) 및 제어모듈(170)을 포함하여 구성될 수 있다.
통신모듈(110)은 적어도 하나의 관리자 단말(200)과 적어도 하나의 정보 또는 데이터를 송수신한다. 또한, 이 통신모듈(110)은 그 외 다른 서버 또는 장치들과의 통신을 수행할 수도 있는 것으로, 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 한다.
무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 압력 산출 장치(100)는 앞에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다. 이러한, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 압력 산출 장치(100) 및 적어도 하나의 관리자 단말(200) 간 무선 통신을 지원할 수 있다. 이때, 근거리 무선 통신망은 근거리 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Networks)일 수 있다.
학습모듈(130)은 입력되는 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델을 학습한다. 이때, 인공지능 모델은 적어도 하나일 수 있으며, 이를 한정하지 않는다.
저장모듈(150)은 압력 산출 장치(100)로 수신되거나 압력 산출 장치(100)에 의해 생성 또는 획득(측정)되는 각종 데이터(정보), 인공지능 모델 등을 저장하고, 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위해 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장한다. 여기서, 인공지능 모델은 적어도 하나 이상 저장될 수 있다.
제어모듈(170)은 저장모듈(150)에 저장된 적어도 하나의 프로세스를 기반으로 모든 구성요소들을 통해 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위한 동작을 수행하도록 제어한다.
구체적으로, 제어모듈(170)은 복수개의 의료영상데이터를 수집하고, 그 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성한 후, 그 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행한다.
한편, 복수개의 의료영상데이터는, 뇌실-복강 단락술이 실시되어 뇌척수액을 배출하는 환자의 엑스레이 촬영 이미지이며, 미리 설정된 기준에 따라 정상 동작으로 판단된 의료영상데이터들을 포함할 수 있다.
또한, 복수개의 의료영상데이터 각각은 압력값 외에도 환자에 대한 체형정보가 더 라벨링되거나 포함될 수 있는데, 이 경우 제어모듈(170)은 데이터셋을 생성할 시에 그 체형정보를 더 고려할 수 있다. 이때, 체형정보는 뇌척수액의 배액량에 영향을 주는 연령, 키 및 몸무게 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이와 같이 뇌척수액의 배약량에 영향을 주는 체형정보가 더 고려된 데이터셋을 이용할 경우, 해당 환자에 보다 적합한 압력값이 산출될 수 있다.
이후, 제어모듈(170)은 특정 환자의 의료영상데이터가 입력되면, 기학습된 인공지능 모델을 이용하여 그 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하여 제공한다.
이때, 제어모듈(170)은 데이터셋을 생성할 시, 복수개의 의료영상데이터 각각에 대한 압력조절밸브의 압력값을 수동으로 입력받을 수도 있으나, 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 대해 압력조절밸브를 검출하고, 상기 검출된 압력조절밸브의 압력값들을 확인하여, 그 확인된 압력값을 해당 의료영상데이터에 자동 라벨링 할 수도 있다.
한편, 압력 산출 장치(100)는 그 산출된 압력값이 적용된 이후, 환자의 뇌실에 삽입된 제1 카테터와 환자의 복강에 삽입된 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브(20)에 부착된 센서로부터 실제 배액량에 대한 데이터가 수신되면, 미리 설정된 주기 마다 미리 설정된 임계범위를 기반으로 상기 실제 배액량에 대한 이상 여부를 판단한다. 그 판단 결과, 이상이 있는 것으로 판단되면, 알림정보를 생성하여 미리 등록된 적어도 하나의 관리자 단말(200)로 송신한다.
한편, 적어도 하나의 관리자 단말(200)은 관리자가 사용하는 단말일 수 있으며, 압력 산출 장치(100)로부터 수신되는 알림정보를 디스플레이부에 디스플레이함으로써, 관리자가 환자의 상태를 확인하도록 한다. 여기서, 관리자는 의료진, 간병인, 보호자 등이 될 수 있으며, 이를 한정하지는 않는다.
한편, 알림정보는 환자 정보, 이상을 알리는 메시지 정보, 실제 배양액을 측정한 측정값 정보(이상이 있는 것으로 판단한 측정값) 및 그 압력을 낮추거나 높이기 위해 조절해야 하는 조절값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 알림정보는 이상 발생 추이를 확인할 수 있도록 이상이 감지된 시점을 기준으로 그 전에 측정된 측정값 정보를 더 포함할 수 있다. 이때, 그 전에 측정된 측정값은 전체 또는 미리 설정된 범위 이내의 데이터일 수 있으며, 예를 들어, 이상이 있는 것으로 판단한 측정값 바로 직전에 측정한 측정값일 수 있다.
아울러, 적어도 하나의 관리자 단말(200)은 각각 이동 단말기, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라 북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display) 등과 같은 컴퓨터 장치 또는 전기 통신 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 압력값을 확인하기 위한 압력 게이지 인디케이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 앞서 설명한 바와 같이, 뇌실에 삽입된 제1 카테터(10)와 환자의 복강에 삽입된 제2 카테터(20) 사이에는 압력조절밸브(30)가 구비되는데, 그 압력조절밸브(30)에는 압력값을 표시하는 압력 게이지 인디케이터(31)가 구비된다.
한편, 도 4에는 도시하지 않았으나, 그 압력값을 기반으로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 측정(수집)할 수 있는 센서가 더 구비될 수 있다. 이때, 센서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)을 기반으로 그 측정된 데이터, 즉, 실제 배액량에 대한 데이터를 압력 산출 장치(10)로 송신한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 복수개의 의료영상데이터를 수집 또는 입력되면(S301), 그 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성한다(S303).
여기서, 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각은 압력값 외에도 환자에 대한 체형정보가 더 라벨링되거나 포함할 수 있으며, S303 단계에서 데이터셋을 생성할 시에 그 체형정보를 더 고려할 수 있다. 이때, 체형정보는 뇌척수액의 배액량에 영향을 주는 연령, 키 및 몸무게 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
한편, S303 단계에서 복수개의 의료영상데이터 각각에 대한 압력값은 사전에 라벨링되어 있을 수도 있지만, 복수개의 의료영상데이터 각각에서 압력조절밸브(30)를 검출하고, 그 검출된 압력조절밸브(30)의 압력 게이지 인디케이터(31)를 기반으로 압력값을 확인함으로써 해당 의료영상데이터에 라벨링할 수도 있다. 이때, 라벨링 또한 기학습된 인공지능 모델을 통해 자동으로 이뤄질 수 있다.
그 다음으로, 그 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하고(S305), 이후, 그 학습된 인공지능 모델에 특정 환자의 의료영상데이터를 입력한다(S307).
그 결과로서, 입력된 의료영상데이터에 해당하는 압력값이 산출된다(S309).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 압력 산출 장치에서 송신한 알림정보가 관리자 단말의 디스플레이부를 통해 디스플레이된 일 예를 나타내는 도면이다. 다만, 설명의 편의를 위하여 제1 관리자 단말(210)로 한정하여 설명하도록 한다.
도 6을 참조하면, 제1 관리자 단말(210)은 압력 산출 장치(100)로부터 알림정보가 수신되면, 이를 디스플레이부(211)를 통해 디스플레이 한다.
이때, 알림정보는 그 환자에 대한 기본정보(이름, 성별, 나이 등), 수술일자등을 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 이상을 알리는 메시지 정보, 상기 실제 배양액을 측정한 측정값 정보 및 상기 압력을 낮추거나 높이기 위해 조절해야 하는 조절값 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10: 제1 카테터 20: 제2 카테터
30: 압력조절밸브 31: 압력 게이지 인디케이터
100: 압력 산출 장치 110: 통신모듈
130: 학습모듈 150: 저장모듈
170: 제어모듈 200: 관리자 단말
210: 제1 관리자 단말 220: 제n 관리자 단말
211: 디스플레이부
30: 압력조절밸브 31: 압력 게이지 인디케이터
100: 압력 산출 장치 110: 통신모듈
130: 학습모듈 150: 저장모듈
170: 제어모듈 200: 관리자 단말
210: 제1 관리자 단말 220: 제n 관리자 단말
211: 디스플레이부
Claims (19)
- 장치에 의해 수행되는, 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법에 있어서,
복수개의 의료영상데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하는 단계;
상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하는 단계; 및
의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하는 단계를 포함하며,
상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용되고,
상기 데이터셋을 생성하는 단계는,
상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 대해 압력조절밸브를 검출하는 단계;
상기 검출된 압력조절밸브의 압력값들을 확인하는 단계; 및
상기 확인된 압력값을 해당 의료영상데이터에 라벨링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 복수개의 의료영상데이터는,
뇌실-복강 단락술이 실시되어 뇌척수액을 배출하는 환자의 엑스레이 촬영 이미지이며,
미리 설정된 기준에 따라 정상 동작으로 판단된 의료영상데이터들을 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 검출된 압력조절밸브의 압력값은,
상기 검출된 압력조절밸브의 압력 게이지 인디케이터를 기반으로 확인하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각은, 환자에 대한 체형정보를 포함하며,
상기 데이터셋을 생성할 시, 상기 체형정보를 더 고려하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 체형정보는,
상기 배액량에 영향을 주는 연령, 키 및 몸무게 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 장치에 의해 수행되는, 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법에 있어서,
복수개의 의료영상데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하는 단계;
상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행하는 단계; 및
의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하는 단계를 포함하며,
상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용되고,
상기 압력조절밸브에 상기 산출된 압력값이 적용된 이후, 상기 압력조절밸브에 부착된 센서로부터 실제 배액량에 대한 데이터가 수신되는 단계;
미리 설정된 주기 마다 미리 설정된 임계범위를 기반으로 상기 실제 배액량에 대한 이상 여부를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과, 이상이 있는 것으로 판단되면, 알림정보를 생성하여 미리 등록된 적어도 하나의 관리자 단말로 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 제7항에 있어서,
상기 알림정보는,
이상을 알리는 메시지 정보, 실제 배양액을 측정한 측정값 정보 및 상기 압력을 낮추거나 높이기 위해 조절해야 하는 조절값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 실제 배액량에 대한 데이터는,
사물인터넷(Internet of Things, IoT)을 기반으로 수신되는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법.
- 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치에 있어서,
적어도 하나의 정보 또는 데이터를 송수신하는 통신모듈;
데이터셋을 이용하여 인공지능 모델을 학습하는 학습모듈;
각종 정보 또는 데이터를 저장하고, 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위해 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 저장모듈; 및
상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로, 상기 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위한 동작을 수행하는 제어모듈을 포함하며,
상기 제어모듈은,
복수개의 의료영상데이터를 수집하고, 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하고, 상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행한 후, 의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하며,
상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용되고,
상기 제어모듈은,
상기 데이터셋을 생성할 시, 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 대해 압력조절밸브를 검출하고, 상기 검출된 압력조절밸브의 압력값들을 확인한 후, 상기 확인된 압력값을 해당 의료영상데이터에 라벨링하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 제10항에 있어서,
상기 복수개의 의료영상데이터는,
뇌실-복강 단락술이 실시되어 뇌척수액을 배출하는 환자의 엑스레이 촬영 이미지이며,
미리 설정된 기준에 따라 정상 동작으로 판단된 의료영상데이터들을 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 삭제
- 제10항에 있어서,
상기 검출된 압력조절밸브의 압력값은,
상기 검출된 압력조절밸브의 압력 게이지 인디케이터를 기반으로 확인하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 제10항에 있어서,
상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각은, 환자에 대한 체형정보를 포함하며,
상기 제어모듈은, 상기 데이터셋을 생성할 시, 상기 체형정보를 더 고려하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 제14항에 있어서,
상기 체형정보는,
상기 배액량에 영향을 주는 연령, 키 및 몸무게 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치에 있어서,
적어도 하나의 정보 또는 데이터를 송수신하는 통신모듈;
데이터셋을 이용하여 인공지능 모델을 학습하는 학습모듈;
각종 정보 또는 데이터를 저장하고, 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위해 필요한 적어도 하나의 프로세스를 저장하는 저장모듈; 및
상기 적어도 하나의 프로세스를 기반으로, 상기 환자의 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하기 위한 동작을 수행하는 제어모듈을 포함하며,
상기 제어모듈은,
복수개의 의료영상데이터를 수집하고, 상기 수집된 복수개의 의료영상데이터 각각에 라벨링된 압력값을 확인하여 데이터셋을 생성하고, 상기 생성된 데이터셋을 이용하여 인공지능 모델에 대한 학습을 수행한 후, 의료영상데이터가 입력되면, 상기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 입력된 의료영상데이터에 대응하는 압력값을 산출하며,
상기 압력값은 뇌실에 삽입된 제1 카테터에서 복강에 삽입된 제2 카테터로 배액되는 뇌척수액의 배액량을 결정하는 것으로, 상기 제1 카테터와 상기 제2 카테터 사이에 구비된 압력조절밸브에 적용되고,
상기 제어모듈은,
상기 압력조절밸브에 상기 산출된 압력값이 적용된 이후, 상기 압력조절밸브에 부착된 센서로부터 실제 배액량에 대한 데이터가 수신되면, 미리 설정된 주기 마다 미리 설정된 임계범위를 기반으로 상기 실제 배액량에 대한 이상 여부를 판단하고, 상기 판단 결과, 이상이 있는 것으로 판단되면, 알림정보를 생성하여 미리 등록된 적어도 하나의 관리자 단말로 송신하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 제16항에 있어서,
상기 알림정보는,
이상을 알리는 메시지 정보, 실제 배양액을 측정한 측정값 정보 및 상기 압력을 낮추거나 높이기 위해 조절해야 하는 조절값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 제17항에 있어서,
상기 실제 배액량에 대한 데이터는,
사물인터넷(Internet of Things, IoT)을 기반으로 수신되는 것을 특징으로 하는,
뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 장치.
- 컴퓨터와 결합되어, 제1항, 제2항, 제4항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 뇌실-복강 단락술을 위한 압력 산출 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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Comment text: Divisional Application of Patent Patent event date: 20230720 Patent event code: PA01071R01D |
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