KR102566890B1 - Method for surgical site monitoring and device using the same - Google Patents

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전영우
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Abstract

본 발명은, 프로세서에 의해 구현되는 수술 부위 모니터링 방법으로서, 개체의 수술 부위를 포함하는 의료 영상을 수신하는 단계, 의료 영상을 입력으로 하여 이상 혈류를 예측하도록 구성된 예측 모델을 이용하여, 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하는 단계, 및 이상 여부를 제공하는 단계를 포함하는, 수술 부위 모니터링 방법 및 이를 이용한 수술 부위 모니터링용 디바이스를 제공한다.The present invention is a surgical site monitoring method implemented by a processor, comprising the steps of receiving a medical image including a surgical site of an object, using a prediction model configured to predict abnormal blood flow using the medical image as an input, Provided is a surgical site monitoring method and a device for monitoring a surgical site using the same, including determining whether or not there is an abnormality and providing an abnormality.

Description

수술 부위 모니터링 방법 및 이를 이용한 디바이스{METHOD FOR SURGICAL SITE MONITORING AND DEVICE USING THE SAME}Surgical site monitoring method and device using the same {METHOD FOR SURGICAL SITE MONITORING AND DEVICE USING THE SAME}

본 발명은, 수술 부위 모니터링 방법 및 이를 이용한 디바이스에 관한 것이다.The present invention relates to a surgical site monitoring method and a device using the same.

생체 조직 이식물은 사람이나 동물의 생체 조직을 화학적으로 처리하여 면역 특성을 제거하거나 특정 기능을 부여한 것으로서, 질병이나 사고로 손상된 사람의 조직이나 장기에 이식할 수 있는 생체 조직을 의미할 수 있다. A living tissue transplant is a biological tissue that is chemically treated to remove immune properties or impart a specific function to a biological tissue of a human or animal, and may refer to a biological tissue that can be transplanted into a human tissue or organ damaged by a disease or accident.

이러한 생체 조직 이식물로 심장 판막, 심막, 혈관, 인대는 물론, 뇌막 대체제 및 화상 치료용 창상 피복제 등이 있을 수 있다.Such living tissue transplants may include heart valves, pericardium, blood vessels, ligaments, meningeal membrane substitutes, wound dressings for burn treatment, and the like.

이러한 생체 조직과 자가 조직의 이식 수술이나 접합 수술이 빈번하게 이루어지고 있으나, 수술 부위의 회복 정도를 정확히 인지하고, 지속적으로 모니터링하는 것이 어려워 진행 경과에 따른 정확한 처치가 불가능한 문제가 있을 수 있다.Although transplantation surgery or bonding surgery of such biological tissue and autologous tissue is frequently performed, it may be difficult to accurately recognize and continuously monitor the degree of recovery of the surgical site, so that accurate treatment according to the progress may be impossible.

예를 들어, 유리 피판술을 진행한 환자의 경우, 수술 부위에 대한 지속적인 모니터링이 필요할 수 있다. 그러나, 수술 부위 모니터링은, 의료인에게 과다한 시간과 노력을 요구하며, 24시간 동안 환자의 옆에 상주하는 것이 현실적으로 불가능할 수 있다. For example, in the case of a patient who has undergone free flap surgery, continuous monitoring of the surgical site may be required. However, surgical site monitoring requires excessive time and effort from medical personnel, and it may be practically impossible to reside next to a patient for 24 hours.

한편, 수술 부위 모니터링의 실패는, 환자의 경과 악화 및 의료 비용의 증가를 야기할 수 있어, 새로운 수술 부위 모니터링 시스템에 대한 개발이 지속적으로 요구되고 있는 실정이다. On the other hand, failure of monitoring the surgical site may cause deterioration of the patient's course and increase in medical costs, and thus, development of a new surgical site monitoring system is continuously required.

발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.The background description of the invention has been prepared to facilitate understanding of the present invention. It should not be construed as an admission that matters described in the background art of the invention exist as prior art.

한국 공개특허공보 제10-2014-0134566호(2014.11.24.) 방사선 요법과 온열 요법을 병행할 수 있는 의료장치 및 이를 이용한 환부 치료방법Korean Patent Laid-open Publication No. 10-2014-0134566 (November 24, 2014) A medical device capable of combining radiation therapy and thermal therapy and a method for treating an affected area using the same

전술한 한계를 극복하기 위한 방안으로, 초분광 카메라 (hyperspectral camera) 를 이용하여 수술 부위를 촬영하고, 조직의 헤모글로빈 및 산소를 시각화하여 제공하는 수술 부위 모니터링 시스템이 제안되었다.As a way to overcome the above-mentioned limitations, a surgical site monitoring system has been proposed that photographs the surgical site using a hyperspectral camera and visualizes hemoglobin and oxygen in the tissue.

그러나, 제안된 수술 부위 모니터링 시스템은, 초분광 카메라의 이용으로 인한 비용 부담이 크고, 민감도 및 특이도가 낮아 실제 임상에 적용되기 어렵다는 한계가 있을 수 있다.However, the proposed surgical site monitoring system may have limitations in that it is difficult to apply to actual clinical practice due to high cost burden due to the use of a hyperspectral camera and low sensitivity and specificity.

한편, 본 발명의 발명자들은, 전술한 과제를 해결하기 위한 방안으로, 환자의 수술 부위를 추적하여 환자의 움직임에도 지속적으로 수술 부위의 모니터링이 가능하고, 딥 러닝 기반 예측 모델을 적용하여 이상 혈류 감지의 민감도 및 특이도가 높은 새로운 수술 부위 모니터링 시스템을 개발하고자 하였다.On the other hand, the inventors of the present invention, as a way to solve the above-mentioned problems, by tracking the surgical site of the patient, it is possible to continuously monitor the surgical site even in the patient's movement, and apply a deep learning-based prediction model to detect abnormal blood flow We wanted to develop a new surgical site monitoring system with high sensitivity and specificity.

보다 구체적으로, 본 발명의 발명자들은, 수술 부위 모니터링 시스템에 대하여, 수술 부위 주위 영역에 식별 인자를 배치하고 카메라가 식별 인자를 인식함으로써 수술 부위에 대한 영상을 획득하도록 설계할 수 있었다.More specifically, the inventors of the present invention could design a surgical site monitoring system to obtain an image of the surgical site by arranging an identification factor in the area around the surgical site and recognizing the identification factor by a camera.

이에, 본 발명의 발명자들은 개체가 움직이더라도 식별 인자를 통해 수술 부위의 추적이 가능하여 수술 부위에 대한 영상을 제공할 수 있어 지속적인 영상 획득이 가능할 수 있음을 인지할 수 있었다. Accordingly, the inventors of the present invention recognized that even if the object moves, the surgical site can be tracked through an identification factor and an image of the surgical site can be provided, enabling continuous image acquisition.

또한, 본 발명의 발명자들은, 딥 러닝 알고리즘 기반의 수술 부위의 색 변화를 감지하여 이상 시점을 예측하도록 구성된 예측 모델을 더욱 적용할 수 있었다.In addition, the inventors of the present invention could further apply a prediction model configured to predict an abnormal time point by detecting a color change of a surgical site based on a deep learning algorithm.

이때, 본 발명의 발명자들은, 수술 부위 모니터링 시스템에 대하여 수술 부위에 대한 의료 영상의 채도 또는 명도와 같은 조건을 동일하게 유지하는 전처리 알고리즘을 적용함으로써, 혈류 흐름의 변화를 높은 정확도로 감지할 수 있음을 인지할 수 있었다.At this time, the inventors of the present invention apply a preprocessing algorithm that keeps conditions such as saturation or brightness of the medical image of the surgical site the same to the surgical site monitoring system, thereby detecting changes in blood flow with high accuracy. was able to perceive

즉, 본 발명의 발명자들은 이와 같은 딥 러닝 기반의 수술 부위 모니터링 시스템을 제공함으로써, 의료진이 상주하지 않아도 수술 부위에 대한 실시간으로 모니터링이 가능하고, 숙련도에 관계 없이 혈류 불안전성을 높은 정확도로 예측할 수 있음을 기대할 수 있었다.That is, the inventors of the present invention provide such a deep learning-based surgical site monitoring system, so that the surgical site can be monitored in real time without a medical staff residing, and blood flow instability can be predicted with high accuracy regardless of skill level could be expected

더욱이, 본 발명의 발명자들은, 수술 부위에 대하여 이상 혈류가 감지될 경우, 의료진 디바이스에 실시간 알람을 제공함으로써 의료적 처치 시점을 앞당길 수 있음을 기대할 수 있었다.Furthermore, the inventors of the present invention could expect that when abnormal blood flow is detected with respect to the surgical site, the time point of medical treatment can be advanced by providing a real-time alarm to the medical device.

이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 딥 러닝 기발 예측 모델을 이용하여 수술 부위에 대한 의료 영상에 대하여 이상 혈류를 실시간으로 감지하고, 이상 혈류 여부를 제공하도록 구성된, 수술 부위 모니터링 방법 및 이를 이용한 디바이스를 제공하는 것이다.Accordingly, an object to be solved by the present invention is a surgical site monitoring method configured to detect abnormal blood flow in real time with respect to a medical image of a surgical site using a deep learning epoch prediction model and provide abnormal blood flow, and a surgical site monitoring method using the same to provide the device.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The tasks of the present invention are not limited to the tasks mentioned above, and other tasks not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법은, 프로세서에 의해 구현되는 수술 부위 모니터링 방법으로서, 개체의 수술 부위를 포함하는 의료 영상을 수신하는 단계, 의료 영상을 입력으로 하여 이상 혈류를 예측하도록 구성된 예측 모델을 이용하여, 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하는 단계, 및 이상 여부를 제공하는 단계를 포함한다.In order to solve the above problems, a surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention is provided. A surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention is implemented by a processor, and includes the steps of receiving a medical image including a surgical site of an object, predicting abnormal blood flow using the medical image as an input. Using the constructed predictive model, determining whether or not there is an abnormality in the surgical site, and providing whether or not there is an abnormality.

본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은, 수신하는 단계 이전에, 개체로부터 수술 부위 위치를 결정하는 단계를 더 포함하고, 의료 영상을 수신하는 단계는, 결정된 수술 부위 위치에 대한 의료 영상을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.According to a feature of the present invention, the method further comprises, prior to the receiving step, determining a position of the surgical site from the object, and the receiving of the medical image comprises receiving the medical image of the determined surgical site position. steps may be included.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 상기 방법은, 수술 부위 위치를 결정하는 단계 이전에, 수술 부위와 이격된 영역에 식별 인자를 배치하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 수술 부위 위치를 결정하는 단계는, 카메라를 통해 상기 식별 인자를 인식하는 단계, 및 식별 인자에 기초하여 수술 부위 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the method, before the step of determining the position of the surgical site, may further include the step of arranging an identification factor in a region spaced apart from the surgical site. In this case, determining the position of the surgical site may include recognizing the identification factor through a camera, and determining the position of the surgical site based on the identification factor.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 식별 인자는 상기 개체에 대한 임상 정보를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the identifying factor may include clinical information about the individual.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 식별 인자는, QR 코드, 바코드, NFC 태그, RFID 태그 및 OCR 코드 중 적어도 하나일 수 있다.According to another feature of the present invention, the identification factor may be at least one of a QR code, a barcode, an NFC tag, an RFID tag, and an OCR code.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 방법은, 의료 영상을 수신하는 단계 이후에, 의료 영상의 채도 및 명도를 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the method may further include, after receiving the medical image, adjusting saturation and brightness of the medical image to a predetermined level.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 방법은, 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계 이전에, 수술 부위와 이격된 영역에 기준 색상 마크를 배치하는 단계를 더 포함하고, 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계는, 기준 색상 마크에 기초하여, 수술 부위 영역의 채도 및 명도를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the method further comprises, prior to the step of adjusting to a predetermined level, disposing a reference color mark in an area spaced apart from the surgical site, wherein the adjusting to the predetermined level comprises: , adjusting the saturation and brightness of the surgical site region based on the reference color mark.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 제공하는 단계는, 개체의 수술 부위에 대한 이상 혈류가 결정될 경우, 의료진 디바이스에 알림을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to another feature of the present invention, the providing may include providing a notification to a medical device when abnormal blood flow to the surgical site of the subject is determined.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수술 부위는, 피부 이식술에 따른 수술 부위일 수 있다. According to another feature of the present invention, the surgical site may be a surgical site according to skin transplantation.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 예측 모델은, 상기 수술 부위의 색 변화를 감지하여, 이상 혈류 예측하도록 학습된 모델일 수 있다. According to another feature of the present invention, the prediction model may be a model learned to predict abnormal blood flow by detecting a color change of the surgical site.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스가 제공된다. 상기 디바이스는, 개체의 수술 부위를 포함하는 의료 영상을 수신하도록 구성된 수신부, 및 프로세서를 포함한다. 이때, 프로세서는, 의료 영상에 기초하여 이상 혈류를 예측하도록 구성된 이상 예측 모델을 이용하여, 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하고, 이상 여부를 제공하도록 구성될 수 있다.In order to solve the above problems, a device according to another embodiment of the present invention is provided. The device includes a receiver configured to receive a medical image including a surgical site of an object, and a processor. In this case, the processor may be configured to determine whether or not there is an abnormality in the surgical site using an abnormality prediction model configured to predict abnormal blood flow based on the medical image, and provide the abnormality.

본 발명의 특징에 따르면, 프로세서는, 개체로부터 수술 부위 위치를 결정하도록 더 구성되고, 수신부는 결정된 수술 부위 위치에 대한 의료 영상을 수신하도록 더 구성될 수 있다.According to a feature of the present invention, the processor may be further configured to determine a surgical site location from an object, and the receiving unit may be further configured to receive a medical image of the determined surgical site location.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 수술 부위와 이격된 영역에 식별 인자를 배치되면, 카메라를 통해 상기 식별 인자를 인식하고, 식별 인자에 기초하여 수술 부위 위치를 결정하도록 더 구성될 수 있다.According to another feature of the present invention, the processor may be further configured to, when an identification factor is disposed in an area spaced apart from the surgical site, recognize the identification factor through a camera and determine a position of the surgical site based on the identification factor. .

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 식별 인자는 개체에 대한 임상 정보를 포함하는, 수술 부위 모니터링용 디바이스.According to another feature of the present invention, a device for monitoring a surgical site, wherein the identification factor includes clinical information about the subject.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 식별 인자는, QR 코드, 바코드, NFC 태그, RFID 태그 및 OCR 코드 중 적어도 하나인, 수술 부위 모니터링용 디바이스.According to another feature of the present invention, the identification factor is at least one of a QR code, a barcode, an NFC tag, an RFID tag, and an OCR code, a device for monitoring a surgical site.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 의료 영상의 채도 및 명도를 미리 결정된 수준으로 조정하도록 더 구성될 수 있다.According to another feature of the present invention, the processor may be further configured to adjust saturation and brightness of the medical image to a predetermined level.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 수술 부위와 이격된 영역에 기준 색상 마크가 배치되면, 기준 색상 마크에 기초하여, 수술 부위 영역의 채도 및 명도를 조정하도록 더 구성될 수 있다.According to another feature of the present invention, the processor may be further configured to adjust saturation and brightness of the surgical site region based on the reference color mark when the reference color mark is disposed in an area spaced apart from the surgical site.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 개체의 수술 부위에 대한 이상 혈류가 결정될 경우, 의료진 디바이스에 알림을 제공하도록 더 구성될 수 있다.According to another feature of the present invention, the processor may be further configured to provide a notification to a medical practitioner device when abnormal blood flow to a surgical site of a subject is determined.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수술 부위는, 피부 이식술에 따른 수술 부위일 수 있다.According to another feature of the present invention, the surgical site may be a surgical site according to skin transplantation.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 예측 모델은, 수술 부위의 색 변화를 감지하여, 이상 혈류 예측하도록 학습된 모델일 수 있다.According to another feature of the present invention, the predictive model may be a model learned to predict abnormal blood flow by detecting a color change of a surgical site.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other embodiment specifics are included in the detailed description and drawings.

본 발명은, 딥 러닝 알고리즘에 기초하여 수술 부위 의료 영상에 대하여 이상 혈류를 예측하고, 수술 부위 이상 여부를 실시간으로 모니터링하도록 구성된, 수술 부위 모니터링 시스템을 제공할 수 있다.The present invention may provide a surgical site monitoring system configured to predict abnormal blood flow in a surgical site medical image based on a deep learning algorithm and monitor in real time whether or not there is an abnormality in the surgical site.

보다 구체적으로, 본 발명은, 딥 러닝 기반의 수술 부위 모니터링 시스템을 제공함으로써, 의료진이 상주하지 않아도 수술 부위에 대한 실시간 모니터링이 가능하고, 혈류 불안전성을 높은 정확도로 예측할 수 있는 효과가 있다.More specifically, the present invention provides a deep learning-based surgical site monitoring system, so that real-time monitoring of the surgical site is possible even without medical personnel residing there, and there is an effect of predicting blood flow instability with high accuracy.

더욱이, 본 발명은, 수술 부위에 대하여 이상 혈류가 감지될 경우, 의료진 디바이스에 실시간 알람을 제공함으로써 의료적 처치 시점을 앞당길 수 있다.Furthermore, according to the present invention, when an abnormal blood flow is detected in a surgical site, a medical treatment point can be advanced by providing a real-time alarm to a medical device.

예를 들어, 본 발명은, 유리 피판술과 같이 재건 수술에 있어서 수술의 난이도가 높고 환자의 생명과 직결되어 24시간 모니터링이 요구되는 피부 이식술을 수행한 환자에 대하여 의료진이 상주해야 하는 시간을 단축할 수 있다. 또한, 본 발명은 비정상 혈류 감지 시 알람을 제공할 수 있어, 환자, 특히, 수술 부위의 비-정상 혈류 감지 시 신속한 혈관 재문합술이 요구되는 유리 피판술을 수행한 환자에 대하여 의료진의 신속한 처치가 가능함에 따라, 환자의 긍정적 예후를 제공할 수 있다.For example, the present invention, in reconstructive surgery such as free flap surgery, can reduce the time for medical staff to stay for a patient who has undergone skin transplantation, which is highly difficult and requires 24-hour monitoring as it is directly related to the patient's life. can In addition, the present invention can provide an alarm when abnormal blood flow is detected, so that medical staff can quickly treat patients, especially patients who have undergone free flap surgery requiring rapid revascularization when abnormal blood flow is detected in the surgical site. Accordingly, a positive prognosis of the patient can be provided.

즉, 본 발명은 딥 러닝 알고리즘에 기초한 수술 부위 모니터링 시스템을 제공함으로써, 의료진의 잘못된 해석을 방지하고, 실제 임상 실무에 있어서 의료진의 워크 플로우를 향상시킬 수 있다. That is, the present invention provides a surgical site monitoring system based on a deep learning algorithm, thereby preventing medical staff from misinterpreting and improving the medical staff's workflow in actual clinical practice.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.Effects according to the present invention are not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the present specification.

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스에 기초한 수술 부위 모니터링 시스템을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1c는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스로부터 수술 부위의 이상 혈류 여부를 수신하도록 구성된 의료진 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다.
도 2a 및 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법의 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에서, 의료 영상의 전처리 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에서, 의료 영상의 전처리에 따라 나타나는 의료 영상의 변화를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 예측 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
Figure 1a shows a surgical site monitoring system based on a device for monitoring the surgical site according to an embodiment of the present invention by way of example.
Figure 1b illustrates the configuration of a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention by way of example.
FIG. 1C illustrates the configuration of a medical staff device configured to receive abnormal blood flow in a surgical site from a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention.
Figures 2a and 2b illustratively illustrates the procedure of the surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention.
3A illustrates a pre-processing procedure of a medical image in a surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention.
3B illustrates changes in a medical image according to pre-processing of the medical image in the method for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention.
4 exemplarily illustrates the structure of a predictive model used in various embodiments of the present invention.

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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and will be implemented in various forms different from each other, only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the person who has the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for like elements.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.In this document, expressions such as "has," "may have," "includes," or "may include" indicate the existence of a corresponding feature (eg, numerical value, function, operation, or component such as a part). , which does not preclude the existence of additional features.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.In this document, expressions such as “A or B,” “at least one of A and/and B,” or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together. . For example, “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B” (1) includes at least one A, (2) includes at least one B, Or (3) may refer to all cases including at least one A and at least one B.

본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.Expressions such as “first,” “second,” “first,” or “second,” used in this document may modify various elements, regardless of order and/or importance, and refer to one element as It is used only to distinguish it from other components and does not limit the corresponding components. For example, a first user device and a second user device may represent different user devices regardless of order or importance. For example, without departing from the scope of rights described in this document, a first element may be named a second element, and similarly, the second element may also be renamed to the first element.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.A component (e.g., a first component) is "(operatively or communicatively) coupled with/to" another component (e.g., a second component); When referred to as "connected to", it should be understood that the certain component may be directly connected to the other component or connected through another component (eg, a third component). On the other hand, when an element (eg, a first element) is referred to as being “directly connected” or “directly connected” to another element (eg, a second element), the element and the above It may be understood that other components (eg, third components) do not exist between the other components.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 디바이스"라는 표현은, 그 디바이스가 다른 디바이스 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 디바이스에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.As used in this document, the expression "configured to" means "suitable for," "having the capacity to," depending on the circumstances. ," "designed to," "adapted to," "made to," or "capable of." The term "configured (or set) to" may not necessarily mean only "specifically designed to" hardware. Instead, in some contexts, the expression "a device configured to" may mean that the device "is capable of" in conjunction with other devices or components. For example, the phrase "a processor configured (or configured) to perform A, B, and C" may include a dedicated processor (eg, an embedded processor) to perform those operations, or by executing one or more software programs stored on a memory device. , may mean a general-purpose processor (eg, CPU or application processor) capable of performing corresponding operations.

본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.Terms used in this document are only used to describe a specific embodiment, and may not be intended to limit the scope of other embodiments. Singular expressions may include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art described in this document. Among the terms used in this document, terms defined in a general dictionary may be interpreted as having the same or similar meaning as the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this document, an ideal or excessively formal meaning. not be interpreted as In some cases, even terms defined in this document cannot be interpreted to exclude the embodiments of this document.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다. Each feature of the various embodiments of the present invention can be partially or entirely combined or combined with each other, and as those skilled in the art can fully understand, various interlocking and driving operations are possible, and each embodiment can be implemented independently of each other. It may be possible to implement together in an association relationship.

본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다. For clarity of interpretation of this specification, terms used in this specification will be defined below.

본 명세서에서 사용되는 용어, "수술 부위"는 외과 수술이 진행된 부위로서, 병환부가 절제되거나 처치가 수행된 부위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 수술 부위는, 유리 피판술 또는 국소 피판술과 같은 피부 이식술이 진행된 부위일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. As used herein, the term "surgical site" is a site where a surgical operation has been performed, and may refer to a site where a diseased area is excised or a treatment is performed. For example, the surgical site may be a site where skin grafting such as free flap surgery or local flap surgery has been performed, but is not limited thereto.

본 명세서에서 사용되는 용어, "개체"는 수술 부위를 모니터링 하고자 하는 모든 대상을 의미할 수 있다. 예를 들어, 개체는, 외과 수술 이 진행된 개체일 수 있다. 이때, 본 명세서 내에 개시된 개체는, 인간을 제외한 모든 포유 동물일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. As used herein, the term "subject" may refer to any subject whose surgical site is to be monitored. For example, the object may be an object that has undergone a surgical operation. In this case, the subject disclosed in this specification may be any mammal except for humans, but is not limited thereto.

본 명세서에서 사용되는 용어, "의료 영상"은, 수술 부위에 대한 디지털 영상을 의미한다. 바람직하게, 의료 영상은 RGB 컬러 영상일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. As used herein, the term "medical image" refers to a digital image of a surgical site. Preferably, the medical image may be an RGB color image, but is not limited thereto.

본 발명의 특징에 따르면, 수술 부위 주위에 QR 코드, 바코드, NFC 태그, RFID 태그 또는 OCR 코드와 같은 식별 인자가 존재할 수 있고, 카메라는 이를 인식하여 수술 부위를 추적하여 수술 부위 영역에 대한 의료 영상을 제공할 수 있다. 특히, 개체의 움직임에 따라 수술 부위가 카메라의 앵글 밖으로 벗어나더라도 식별 인자의 인식으로 인해 지속적으로 수술 부위에 대한 추적이 가능함에 따라 영상 획득이 용이할 수 있다. 이때, 식별 인자는, 개체의 나이, 성별, 기저 질환, 입원 시기, 수술 시기, 진행된 의료적 처치의 종류 등의 다양한 임상 정보를 포함할 수도 있다. According to the features of the present invention, an identification factor such as a QR code, barcode, NFC tag, RFID tag, or OCR code may exist around the surgical site, and the camera recognizes this and tracks the surgical site to obtain a medical image of the surgical site area. can provide. In particular, even if the surgical site moves out of the angle of the camera according to the movement of the object, it is possible to continuously track the surgical site due to recognition of the identification factor, and thus image acquisition can be facilitated. In this case, the identification factor may include various clinical information such as age, gender, underlying disease, hospitalization time, operation time, and type of medical treatment performed.

한편, 의료 영상은 복수의 프레임으로 이루어진 동영상일 수도 있다. 예를 들어, 복수의 프레임으로 구성된 의료 영상은 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에 따라 동영상의 프레임 각각에 대하여 이상 혈류 예측이 가능할 수 있다. 즉, 카메라로부터 의료 영상의 수신과 동시에 이상 혈류 예측이 가능하여 수술 부위에 대한 실시간 모니터링이 가능할 수 있다. Meanwhile, the medical image may be a video consisting of a plurality of frames. For example, in a medical image composed of a plurality of frames, abnormal blood flow may be predicted for each frame of the video according to the surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention. That is, abnormal blood flow can be predicted at the same time as medical images are received from the camera, so real-time monitoring of the surgical site can be possible.

본 발명의 특징에 따르면, 의료 영상은, 2차원 영상, 3차원 영상일 수도 있다. According to a feature of the present invention, the medical image may be a 2D image or a 3D image.

본 명세서에서 사용되는 용어, "예측 모델"은 환부에 대한 의료 영상을 입력으로 하여, 이상 혈류 여부를 출력하도록 구성된 모델일 수 있다.As used herein, the term “prediction model” may be a model configured to output whether there is abnormal blood flow by taking a medical image of a diseased part as an input.

보다 구체적으로, 예측 모델은, 의료 영상을 입력으로 하여 환부의 색 변화를 감지하고, 영상에 대한 정상 또는 비정상 (이상 혈류) 을 확률적으로 예측하도록 구성될 수 있다. More specifically, the predictive model may be configured to detect a color change of the affected area by using a medical image as an input, and probabilistically predict normal or abnormal (abnormal blood flow) of the image.

예를 들어, 예측 모델에 정상 또는 비정상의 수술 부위 영상의 학습용 의료 영상이 입력되면, 예측 모델의 컨볼루션 레이어 (convolution layer) 및 전 열결 레이어 (fully connected layer) 에 의해 의료 영상의 특징이 추출되고, FNC (fully convolution Network) 레이어에 의해 정상 또는 이상 혈류가 확률적으로 예측될 수 있다.For example, when a training medical image of a normal or abnormal surgical site image is input to the predictive model, features of the medical image are extracted by a convolution layer and a fully connected layer of the predictive model. , Normal or abnormal blood flow can be probabilistically predicted by a fully convolutional network (FNC) layer.

선택적으로, 예측 모델은, 의료 영상 내의 색 변화에 기초하여 이상 혈류 발생 시점을 예측하도록 더욱 구성될 수 있다.Optionally, the predictive model may be further configured to predict the occurrence of abnormal blood flow based on the color change in the medical image.

한편, 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 예측 모델들은, Resnet50, Resnet-v2, Resnet101, Inception-v3, 또는 VGG net, R, DenseNet 및, encoder-decoder structure를 갖는 FCN, SegNet, DeconvNet, DeepLAB V3+, U-net와 같은 DNN (deep neural network), SqueezeNet, Alexnet, ResNet18, MobileNet-v2, GoogLeNet 중 선택된 적어도 하나의 알고리즘에 기초할 수 있다. 나아가, 상기 예측 모델들은 전술한 알고리즘 중 적어도 두 개의 알고리즘 모델에 기초한 앙상블 모델일 수 도 있다. Meanwhile, prediction models according to various embodiments of the present invention are Resnet50, Resnet-v2, Resnet101, Inception-v3, or VGG net, R, DenseNet, and FCN, SegNet, DeconvNet, and DeepLAB V3+ having an encoder-decoder structure. , a deep neural network (DNN) such as U-net, SqueezeNet, Alexnet, ResNet18, MobileNet-v2, and GoogLeNet. Furthermore, the prediction models may be ensemble models based on at least two algorithm models among the aforementioned algorithms.

이하에서는 도 1a 내지 1c를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스에 기초한 수술 부위 모니터링 시스템을 설명한다. Hereinafter, a surgical site monitoring system based on a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1A to 1C .

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스에 기초한 수술 부위 모니터링 시스템을 예시적으로 도시한 것이다. 도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다. 도 1c는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링용 디바이스로부터 수술 부위의 이상 혈류 여부를 수신하도록 구성된 의료진 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다. 1A illustrates a surgical site monitoring system based on a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention. Figure 1b illustrates the configuration of a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention by way of example. FIG. 1C illustrates a configuration of a medical staff device configured to receive abnormal blood flow in a surgical site from a device for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 1a을 참조하면, 수술 부위 모니터링 시스템 (1000) 은, 개체에 대한 의료 영상을 기초로 수술 부위와 관련된 정보를 제공하도록 구성된 시스템일 수 있다. 이때, 수술 부위 모니터링 시스템 (1000) 은, 의료 영상에 기초하여, 이상 혈류를 예측하고 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하도록 구성된 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100), 수술 부위 모니터링에 대한 정보를 수신하는 의료진 디바이스 (200) 및 수술 부위에 대한 영상을 제공하는, 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로 구성될 수 있다. First, referring to FIG. 1A , a surgical site monitoring system 1000 may be a system configured to provide information related to a surgical site based on a medical image of an object. At this time, the surgical site monitoring system 1000 includes a surgical site monitoring device 100 configured to predict abnormal blood flow and determine whether or not there is an abnormality in the surgical site based on the medical image, and receive information on surgical site monitoring. It may be composed of a medical staff device 200 and a device 300 for providing medical images that provide images of a surgical site.

먼저, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 는 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로부터 제공된 개체의 의료 영상을 기초로 수술 부위의 이상 여부를 진단하기 위해 다양한 연산을 수행하는 범용 컴퓨터, 랩탑, 및/또는 데이터 서버 등을 포함할 수 있다. 이때, 의료진 디바이스 (200) 는 웹 페이지를 제공하는 웹 서버 (web server) 또는 모바일 웹 사이트를 제공하는 모바일 웹 서버 (mobile web server) 에 액세스하기 위한 디바이스일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. First, the surgical site monitoring device 100 includes a general-purpose computer, a laptop, and/or a general-purpose computer that performs various calculations to diagnose whether or not the surgical site is abnormal based on the medical image of the object provided from the device 300 for providing medical images. It may include a data server and the like. In this case, the medical staff device 200 may be a device for accessing a web server providing a web page or a mobile web server providing a mobile web site, but is not limited thereto.

보다 구체적으로, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 는 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로부터 의료 영상을 수신하고, 수신된 의료 영상으로부터 수술 부위의 이상 여부와 연관된 정보를 제공할 수 있다. 이때, 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 는, 예측 모델을 이용하여 의료 영상에 대한 혈류 흐름 변화를 감지한 후 이상 여부를 감지할 수 있다. More specifically, the surgical site monitoring device 100 may receive a medical image from the medical image providing device 300 and provide information related to whether or not the surgical site is abnormal from the received medical image. In this case, the device 300 for providing medical images may detect abnormalities after detecting changes in blood flow for the medical images using a predictive model.

수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 는 개체에 대한 수술 부위의 이상과 연관된 데이터를 의료진 디바이스 (200) 로 제공할 수 있다. The surgical site monitoring device 100 may provide data related to an abnormality of the surgical site of the subject to the medical device 200 .

이와 같이 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 로부터 제공되는 데이터는 의료진 디바이스 (200) 에 설치된 웹 브라우저를 통해 웹 페이지로 제공되거나, 어플리케이션, 또는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서 이러한 데이터는 클라이언트-서버 환경에서 플랫폼에 포함되는 형태로 제공될 수 있다.Data provided from the surgical site monitoring device 100 may be provided in the form of a web page, application, or program through a web browser installed in the medical device 200 . In various embodiments, this data may be provided in a form incorporated into the platform in a client-server environment.

다음으로, 의료진 디바이스 (200) 는 개체에 대한 수술 부위의 이상에 대한 정보 제공을 요청하고 모니터링 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 전자 디바이스로서, 스마트폰, 태블릿 PC (Personal Computer), 노트북 및/또는 PC 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Next, the medical staff device 200 is an electronic device that provides a user interface for requesting provision of information on an abnormality of a surgical site of an object and displaying monitoring result data, such as a smartphone, a tablet PC (Personal Computer), or a laptop computer. and/or a PC, and the like.

의료진 디바이스 (200) 는 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 로부터 개체에 대한 수술 부위에 관한 모니터링 결과를 수신하고, 수신된 결과를 표시부를 통해 표시할 수 있다. 이때, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 에의해 개체의 수술 부위에 이상이 감지된 경우, 의료진 디바이스 (200) 의 표시부는 알림을 더욱 출력할 수 있다. 이에, 의료진은 보다 빠르게 개체에 적절한 의료적 처치를 수행할 수 있다. The medical staff device 200 may receive a monitoring result of a surgical site of an object from the surgical site monitoring device 100 and display the received result through a display unit. At this time, when an abnormality is detected in the surgical site of the object by the surgical site monitoring device 100, the display unit of the medical staff device 200 may further output a notification. Accordingly, the medical staff can more quickly perform appropriate medical treatment for the object.

한편, 모니터링 결과는, 예측 모델들에 의해 예측된 수술 부위의 이상 혈류 여부뿐만 아니라, 치료 예후, 수술 환부에 대한 적절한 처치법 등을 포함할 수 있다. On the other hand, the monitoring result may include not only abnormal blood flow in the surgical site predicted by the predictive models, but also a treatment prognosis, an appropriate treatment method for the surgical wound, and the like.

다음으로, 도 1b를 참조하여, 본 발명의 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 의 구성 요소에 대하여 구체적으로 설명한다. Next, with reference to FIG. 1B , components of the surgical site monitoring device 100 of the present invention will be described in detail.

도 1b를 참조하면, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 는 저장부 (110), 통신부 (120) 및 프로세서 (130) 를 포함한다. Referring to FIG. 1B , the surgical site monitoring device 100 includes a storage unit 110 , a communication unit 120 and a processor 130 .

먼저, 저장부 (110) 는 개체에 대한 수술 부위의 이상 여부를 진단하는 중에 생성된 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부 (110) 는, 후술할 통신부 (120) 를 통해 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로부터 수신된 의료 영상, 나아가 예측 모델의 분류 과정에서의 다양한 산물들을 저장하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (110) 는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리 (예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.First, the storage unit 110 may store various data generated while diagnosing whether or not an object has an abnormal surgical site. For example, the storage unit 110 may be configured to store medical images received from the device 300 for providing medical images through the communication unit 120 to be described later, and various products in a classification process of a predictive model. . In various embodiments, the storage unit 110 is a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (eg SD or XD memory, etc.), RAM, SRAM, ROM, EEPROM, PROM, magnetic memory , a magnetic disk, and an optical disk may include at least one type of storage medium.

통신부 (120) 는 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 가 외부 디바이스와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부 (120) 는 유/무선 통신을 이용하여 의료진 디바이스 (200), 나아가 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (120) 는 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로부터 개체의 수술 부위에 대한 의료 영상을 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부 (120) 는 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 로부터, 수술 부위에 대한 RGB 영상을 수신할 수 있다. 나아가, 통신부 (120) 는 의료진 디바이스 (200) 로 모니터링 결과를 전달할 수 있다.The communication unit 120 connects the surgical site monitoring device 100 to enable communication with an external device. The communication unit 120 can transmit/receive various data by being connected to the medical staff device 200 and furthermore the device 300 for providing medical images using wired/wireless communication. In detail, the communication unit 120 may receive a medical image of a surgical site of an object from the device 300 for providing medical images. For example, the communication unit 120 may receive an RGB image of a surgical site from the device 300 for providing medical images. Furthermore, the communication unit 120 may transmit monitoring results to the medical device 200 .

프로세서 (130) 는 저장부 (110) 및 통신부 (120) 와 동작 가능하게 연결되며, 개체에 대한 의료 영상을 분석하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다. The processor 130 is operatively connected to the storage unit 110 and the communication unit 120, and can perform various commands for analyzing a medical image of an object.

구체적으로, 프로세서 (130) 는 통신부 (120) 를 통해 수신된 의료 영상에 기초하여 수술 부위의 혈류 변화를 감지하고, 이상 여부를 결정하도록 구성될 수 있다. Specifically, the processor 130 may be configured to detect a change in blood flow in the surgical site based on the medical image received through the communication unit 120 and determine whether there is an abnormality.

이때, 프로세서 (130) 는 의료 영상에 기초하여, 혈류 변화를 감지하여 수술 부위의 이상 여부를 결정하도록 구성된, 예측 모델에 기초할 수 있다. In this case, the processor 130 may be based on a predictive model configured to determine whether or not there is an abnormality in the surgical site by detecting a change in blood flow based on the medical image.

한편, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 는 하드웨어 적으로 설계된 것으로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 의 프로세서 (130) 는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 이에, 수술 부위에 대한 모니터링 결과는 상기 소프트웨어가 연결된 의료 영상 제공용 디바이스 (300) 의 표시부를 통해 표시될 수도 있다.On the other hand, the surgical site monitoring device 100 is not limited to being designed in terms of hardware. For example, the processor 130 of the device 100 for monitoring a surgical site may be implemented as software. Accordingly, the monitoring result for the surgical site may be displayed through the display unit of the device 300 for providing medical images to which the software is connected.

한편, 도 1c를 함께 참조하면, 의료진 디바이스 (200) 는 통신부 (210), 표시부 (220), 저장부 (230) 및 프로세서 (240) 를 포함한다. Meanwhile, referring to FIG. 1C together, the medical device 200 includes a communication unit 210, a display unit 220, a storage unit 230, and a processor 240.

통신부 (210) 는 의료진 디바이스 (200) 가 외부 디바이스와 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 통신부 (210) 는 유/무선 통신을 이용하여 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 와 연결되어 수술 부위의 진단과 연관된 다양한 데이터를 송신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (210) 는 수술 부위 모니터링용 디바이스 (100) 로부터, 예측 모델들에 의해 예측된 수술 부위의 이상 혈류 여부, 이상 혈류 발생 시점, 나아가 치료 예후, 수술 환부에 대한 적절한 처치법을 수신할 수 있다. The communication unit 210 may be configured to allow the medical device 200 to communicate with an external device. The communication unit 210 may be connected to the surgical site monitoring device 100 using wired/wireless communication to transmit various data related to diagnosis of the surgical site. Specifically, the communication unit 210 may receive, from the device for monitoring the surgical site 100, whether there is abnormal blood flow in the surgical site predicted by the prediction models, the timing of abnormal blood flow, a treatment prognosis, and an appropriate treatment method for the surgical wound. can

표시부 (220) 는 개체의 수술 부위의 모니터링 결과를 나타내기 위한 다양한 인터페이스 화면을 표시할 수 있다. 나아가, 표시부 (220) 는 수술 부위에 대한 이상 감지시, 알림을 출력하도록 더욱 구성될 수 있다.The display unit 220 may display various interface screens for displaying monitoring results of an object's surgical site. Furthermore, the display unit 220 may be further configured to output a notification when an abnormality is detected in the surgical site.

예를 들어, 표시부 (220) 는 수술 부위의 대한 모니터링 결과 즉, 정상 또는 비정상 (이상 혈류) 의 정보를 시각적으로 출력할 수도 있고, 비정상의 이상 혈류 감지 시 알람음을 출력할 수도 있다. 이에, 수술 부위의 비-정상 혈류 감지 시 신속한 혈관 재문합술이 요구되는 유리 피판술을 수행한 개체에 대하여 의료진의 신속한 처치가 가능할 수 있다.For example, the display unit 220 may visually output a monitoring result of the surgical site, that is, information on normal or abnormal (abnormal blood flow), or may output an alarm sound when abnormal blood flow is detected. Accordingly, when detecting abnormal blood flow in the surgical site, prompt treatment by medical staff may be possible for an individual who has undergone free flap surgery requiring rapid revascularization.

다양한 실시예에서 표시부 (220) 는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치 (touch), 제스처 (gesture), 근접, 드래그 (drag), 스와이프 (swipe) 또는 호버링 (hovering) 입력 등을 수신할 수 있다. In various embodiments, the display unit 220 may include a touch screen, and for example, a touch using an electronic pen or a part of the user's body, a gesture, a proximity, a drag, or a swipe A swipe or hovering input may be received.

저장부 (230) 는 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (230) 는 플래시 메모리 타입 (flash memory type), 하드디스크 타입 (hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입 (multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리 (예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램 (Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), 롬 (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. The storage unit 230 may store various data used to provide a user interface for displaying result data. In various embodiments, the storage unit 230 may be a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, or a card type memory (for example, SD or XD memory, etc.), RAM (Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory) , a magnetic memory, a magnetic disk, and an optical disk may include at least one type of storage medium.

프로세서 (240) 는 통신부 (210), 표시부 (220) 및 저장부 (230) 와 동작 가능하게 연결되며, 모니터링 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다. The processor 240 is operably connected to the communication unit 210, the display unit 220, and the storage unit 230, and can perform various commands to provide a user interface for displaying monitoring result data.

이하에서는, 도 2a, 2b, 3a, 및 3b을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2a, 2b, 3a, and 3b.

도 2a 및 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법의 절차를 예시적으로 도시한 것이다. 도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에서, 의료 영상의 전처리 절차를 예시적으로 도시한 것이다. 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에서, 의료 영상의 전처리에 따라 나타나는 의료 영상의 변화를 도시한 것이다.Figures 2a and 2b illustratively illustrates the procedure of the surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention. 3A illustrates a pre-processing procedure of a medical image in a surgical site monitoring method according to an embodiment of the present invention. 3B illustrates changes in a medical image according to preprocessing of the medical image in the method for monitoring a surgical site according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 수술 부위 모니터링의 절차는 다음과 같다. 먼저, 개체에 대한 수술 부위의 위치가 결정되고 (S210), 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신된다 (S220). 그 다음, 예측 모델을 이용하여 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되고 (S230), 마지막으로 모니터링 결과가 제공된다 (S240).First, referring to FIG. 2A , a surgical site monitoring procedure according to an embodiment of the present invention is as follows. First, the position of the surgical site is determined for the object (S210), and a medical image of the surgical site is received (S220). Then, using the predictive model, whether or not the surgical site is abnormal is determined (S230), and finally, the monitoring result is provided (S240).

본 발명의 특징에 따르면, 수술 부위의 위치가 결정되는 단계 (S210) 가 수행되기 이전에, 수술 부위로부터 이격된 영역에 식별 인자가 배치될 수 있다. 이에, 수술 부위의 위치가 결정되는 단계 (S210) 에서, 카메라와 같은 의료 영상 제공 장치에 의해 식별 인자가 인식되고, 식별 인자에 의해 수술 부위의 위치가 결정된다. 그 다음, 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 (S220) 에서 위치가 결정된 수술 부위에 대한 영상이 획득된다. According to a feature of the present invention, before the step of determining the position of the surgical site (S210) is performed, an identification factor may be disposed in an area spaced apart from the surgical site. Accordingly, in step S210 of determining the position of the surgical site, an identification factor is recognized by a medical image providing device such as a camera, and the position of the surgical site is determined by the identification factor. Then, in the step of receiving a medical image of the surgical site (S220), an image of the surgical site whose position is determined is acquired.

예를 들어, 도 2b를 함께 참조하면, 수술 부위의 위치가 결정되는 단계 (S210) 에서, 의료 영상 제공 장치 (미도시) 는 수술 부위 (312) 주위에 미리 배치된 QR 코드 (314) 를 인식할 수 있다. 그 다음, 의료 영상 제공 장치에 의해, 인식된 수술 부위 (312) 의 위치에서 의료 영상 획득이 가능할 수 있다. 즉, 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 (S220) 에서 수술 부위를 포함하는 의료 영상 (320) 이 획득될 수 있다. 한편, 의료 영상 (320) 은 QR 코드 (314) 가 아닌 도형 등 인식 가능한 다양한 식별 인자를 포함할 수도 있다. For example, referring to FIG. 2B together, in step S210 of determining the position of the surgical site, a medical image providing device (not shown) recognizes a QR code 314 pre-arranged around the surgical site 312. can do. Then, a medical image may be acquired at the position of the recognized surgical site 312 by the medical image providing apparatus. That is, in the step of receiving a medical image of the surgical site (S220), a medical image 320 including the surgical site may be acquired. Meanwhile, the medical image 320 may include various recognizable identification factors such as figures other than the QR code 314 .

본 발명의 특징에 따르면, 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 (S220) 에서 의료 영상 (320) 이 실시간으로 수신될 수 있다. According to a feature of the present invention, the medical image 320 may be received in real time in step S220 of receiving the medical image of the surgical site.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 (S220) 에서, 의료 영상 제공 장치와 연결된 초소형 PC (예를 들어, 라즈베리파이) 로부터 할당된 웹 서버 IP에 접속함으로써 의료 영상 (320) 이 수신될 수 있다. According to another feature of the present invention, in the step of receiving the medical image of the surgical site (S220), the medical image is accessed by accessing the assigned web server IP from a micro PC (eg, Raspberry Pi) connected to the medical image providing device. (320) may be received.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수술 부위는, 유리 피판술 또는 국소 피판술과 같은 피부 이식술이 진행된 부위일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. According to another feature of the present invention, the surgical site may be a site where skin grafting such as free flap surgery or local flap surgery has been performed, but is not limited thereto.

다음으로, 다시 도 2a를 참조하면, 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되는 단계 (S230) 에서 예측 모델에 의해 의료 영상에 대한 비정상 여부가 결정되고, 그 결과가 제공될 수 있다 (S240).Next, referring to FIG. 2A again, in the step of determining whether or not the surgical site is abnormal (S230), whether the medical image is abnormal is determined by a predictive model, and the result may be provided (S240).

예를 들어, 다시 도 2b를 참조하면, 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되는 단계 (S230) 에서 예측 모델 (330) 에 의료 영상 (320) 이 입력될 수 있다. 보다 구체적으로, 복수의 레이어로 이루어진 예측 모델 (330) 에 정상 또는 비정상의 의료 영상 (320) 이 입력되면, 의료 영상 (320) 의 특징이 추출되고, 특징에 기초하여 정상 또는 이상 혈류의 모니터링 결과 (340) 가 확률적으로 출력될 수 있다. 선택적으로, 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되는 단계 (S230) 에서, 이상 혈류 발생 시점이 예측될 수 있다. 그 다음, 결과가 제공되는 단계 (S240) 에서 모니터링 결과 (340) 가 의료진 디바이스 (200) 에 송신될 수 있다. 이때, 의료진 디바이스 (200) 의 표시부 (220) 에 모니터링 결과 (340) 가 시각적으로 제공될 수 있다. 나아가, 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되는 단계 (S230) 의 결과로 수술 부위에 대한 이상 혈류가 감지된 경우, 결과가 제공되는 단계 (S240) 에서 표시부 (220) 는 알림음을 더욱 출력할 수 있다. 이때, 알림음은, 이상 감지 시점에 출력될 수 있다. 이에, 의료진은 보다 용이하게 개체에 대한 위험을 인지하며, 보다 빠르게 적절한 의료적 처치를 진행할 수 있다.For example, again referring to FIG. 2B , in step S230 of determining whether or not there is an abnormality in the surgical site, the medical image 320 may be input to the predictive model 330 . More specifically, when a normal or abnormal medical image 320 is input to the prediction model 330 composed of a plurality of layers, features of the medical image 320 are extracted, and normal or abnormal blood flow is monitored based on the features. 340 may be stochastically output. Optionally, in the step (S230) of determining whether or not there is an abnormality in the surgical site, the occurrence time point of abnormal blood flow can be predicted. Then, in step S240 of providing the result, the monitoring result 340 may be transmitted to the medical device 200 . At this time, the monitoring result 340 may be visually provided on the display unit 220 of the medical device 200 . Furthermore, when abnormal blood flow to the surgical site is detected as a result of determining whether or not there is an abnormality in the surgical site (S230), the display unit 220 may further output a notification sound in the step of providing the result (S240). there is. In this case, a notification sound may be output at the time of detecting an abnormality. Accordingly, the medical staff can more easily recognize the danger to the object and proceed with appropriate medical treatment more quickly.

본 발명의 특징에 따르면, 결과가 제공되는 단계 (S240) 에서, 의료 영상에 대한 비정상 결정 시, TCP/IP (transmission control protocol/internet protocol) 네트워크, 블루투스 등의 제한되지 않는 통신 방법을 통해 의료진 디바이스 (200) 에 알림 메시지가 전송될 수 있다. According to a feature of the present invention, in the step of providing a result (S240), when an abnormality is determined for a medical image, a medical staff device through an unrestricted communication method such as a transmission control protocol/internet protocol (TCP/IP) network or Bluetooth. A notification message may be transmitted to 200 .

본 발명의 특징에 따르면, 전술할 수술 부위의 위치가 결정되는 단계 (S210), 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 (S220), 및 수술 부위에 대한 이상 여부가 결정되는 단계 (S230), 및 결과가 제공되는 단계 (S240) 는 동시에 수행될 수 있다. 즉, 의료 영상 제공 장치로부터 영상의 수신과 동시에 이상 혈류 여부가 예측되고, 예측 정보가 의료진 디바이스로 송신될 수 있어, 수술 부위에 대한 실시간 모니터링이 가능할 수 있다. According to the features of the present invention, the position of the surgical site to be described above is determined (S210), a medical image of the surgical site is received (S220), and whether or not there is an abnormality in the surgical site is determined (S230), and the step of providing the result (S240) can be performed simultaneously. That is, abnormal blood flow may be predicted simultaneously with the reception of an image from the medical image providing apparatus, and the predicted information may be transmitted to a medical device, so that real-time monitoring of a surgical site may be possible.

이상의 다양한 실시예에 따른 수술 부위 모니터링 방법에 기초한 실시간 수술 부위 모니터링 시스템은, 종래의 수술 부위 모니터링 시스템의 한계를 극복할 수 있다. 특히, 상기 시스템은, 의료진이 상주하지 않아도 수술 부위에 대한 실시간 모니터링이 가능하고, 혈류 불안전성을 높은 정확도로 예측할 수 있다는 점에서 종래의 수술 부위 모니터링 시스템의 한계를 극복할 수 있다.A real-time surgical site monitoring system based on the surgical site monitoring method according to various embodiments above can overcome the limitations of conventional surgical site monitoring systems. In particular, the system can overcome the limitations of the conventional surgical site monitoring system in that it can monitor the surgical site in real time even without a resident medical staff and can predict blood flow instability with high accuracy.

더욱이, 상기 시스템은, 수술 부위에 대하여 이상 혈류가 감지될 경우, 의료진 디바이스에 실시간 알람을 제공함으로써 의료적 처치 시점을 앞당길 수 있고, 조기 치료 및 좋은 치료 예후에 기여할 수 있다. Moreover, the system can advance the time of medical treatment by providing a real-time alarm to a medical device when abnormal blood flow is detected in the surgical site, and can contribute to early treatment and good treatment prognosis.

한편, 수술 부위 모니터링의 절차는 전술한 특징에 제한되는 것이 아니다.Meanwhile, the surgical site monitoring procedure is not limited to the above features.

예를 들어, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 수술 부위에 대한 의료 영상이 수신되는 단계 이후에 의료 영상의 채도 및 명도를 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계가 더욱 수행될 수 있다.For example, according to another embodiment of the present invention, a step of adjusting saturation and brightness of the medical image to a predetermined level may be further performed after the step of receiving the medical image of the surgical site.

도 3a를 참조하면, 수술 부위와 이격된 영역에 기준 색상 마크가 미리 배치되고 (S310), 기준 색상 마크에 기초하여 수술 부위 영역의 채도 및 명도가 조정된다 (S320).Referring to FIG. 3A , a reference color mark is pre-arranged in an area separated from the surgical site (S310), and saturation and brightness of the surgical site area are adjusted based on the reference color mark (S320).

보다 구체적으로, 기준 색상 마크가 미리 배치되는 단계 (S310) 에서, 수신된 의료 영상에 대하여 수술 부위의 혈류 흐름 변화를 제외한 영상의 조건을 동일하게 유지하기 위해 기준이 되는 기준 색상 마크가 배치될 수 있다.More specifically, in the step of pre-arranging the reference color mark (S310), a reference color mark may be arranged to maintain the same conditions of the received medical image except for a change in blood flow in the surgical site. there is.

그 다음, 수술 부위 영역의 채도 및 명도가 조정되는 단계 (S320) 에서, 수술 부위 주위에 배치된 기준 색상 마크의 채도 또는 명도에 기초하여 새로운 의료 영상에 대한 채도 및 명도가 조정될 수 있다.Then, in the step of adjusting the saturation and brightness of the surgical site region (S320), the saturation and brightness of the new medical image may be adjusted based on the saturation or brightness of the reference color mark disposed around the surgical site.

예를 들어, 도 3b를 함께 참조하면 수술 부위 영역의 채도 및 명도가 조정되는 단계 (S320) 에서, 수술 부위 주변부에 부착된 기준 색상 마크에 기초하여 수신된 의료 영상 (도 3b의 (a) 및 (c)) 은 명도, 채도가 일정하도록 색상과 밝기 값이 조절될 수 있다. 그 결과, 조정된 의료 영상 (도 3b의 (b) 및 (d)) 이 획득될 수 있다. For example, referring to FIG. 3B together, in step S320 of adjusting the saturation and brightness of the surgical site area, the received medical image (FIG. 3B (a) and In (c)), the color and brightness values may be adjusted so that the brightness and saturation are constant. As a result, adjusted medical images ((b) and (d) of FIG. 3B) can be obtained.

즉, 동일한 개체에 대한 모니터링 경과에 따른 복수의 의료 영상은 명도 및 채도와 같은 조건이 동일하게 조정되고, 조정된 의료 영상이 예측 모델에 입력됨에 따라, 혈류 흐름의 변화가 높은 민감도 및 정확도로 결정될 수 있다.That is, conditions such as brightness and saturation are equally adjusted for a plurality of medical images according to the progress of monitoring for the same object, and as the adjusted medical images are input to the predictive model, changes in blood flow can be determined with high sensitivity and accuracy. can

본 발명의 특징에 따르면, 기준 색상 마크에 기초하여 수술 부위 영역의 채도 및 명도가 조정되는 단계 (S320) 는, 수신되는 영상에 대한 자동 영상 처리 알고리즘으로서 구현될 수 있다.According to a feature of the present invention, the step of adjusting the saturation and brightness of the surgical site region based on the reference color mark ( S320 ) may be implemented as an automatic image processing algorithm for a received image.

이하에서는, 도 4를 참조하여 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 예측 모델의 구조적 특징에 대하여 설명한다.Hereinafter, structural characteristics of a predictive model used in various embodiments of the present invention will be described with reference to FIG. 4 .

도 4를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예 적용되는 예측 모델 (330) 은 입력 레이어, 50 개의 히든 레이어 및 출력 레이어로 이루어질 수 있다. Referring to FIG. 4 , a prediction model 330 applied to various embodiments of the present invention may include an input layer, 50 hidden layers, and an output layer.

보다 구체적으로, 입력 레이어를 통해 의료 영상이 입력되면, 50 개의 컨볼루션 레이어 (convolution layer) 및 전 열결 레이어 (fully connected layer) 에 의해 의료 영상의 특징이 추출될 수 있다. 이때, 영상의 특징 추출값은 이상 혈류와 같은 수술 부위의 색 변화에 따라 달라질 수도 있다. 그 다음, 마지막의 FNC (fully convolution Network) 레이어에 의해, 추출된 특징에 기초하여 정상 또는 이상 혈류가 확률적으로 출력될 수 있다.More specifically, when a medical image is input through an input layer, features of the medical image may be extracted by 50 convolution layers and a fully connected layer. In this case, the feature extraction value of the image may vary according to a color change of the surgical site, such as abnormal blood flow. Next, normal or abnormal blood flow may be probabilistically output based on the extracted features by the last fully convolutional network (FNC) layer.

즉, 이와 같은 예측 모델 기반의 수술 부위 모니터링용 디바이스는, 수술 부위에 대한 객관적인 분석을 수행할 수 있어 비정상 분류의 정확도가 높아질 수 있다. 또한, 수술 부위 모니터링용 디바이스는, 의료진이 상주해야 하는 불필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 나아가, 수술 부위 모니터링용 디바이스는, 이상 혈류 발생 시점에 알람을 제공하여 의료진의 신속한 처치가 가능해짐으로써 개체의 긍정적 예후에 기여할 수 있다. That is, the surgical site monitoring device based on such a predictive model can perform an objective analysis of the surgical site, so that the accuracy of abnormal classification can be increased. In addition, the surgical site monitoring device can reduce unnecessary time for medical personnel to reside. Furthermore, the device for monitoring the surgical site can contribute to a positive prognosis of the subject by providing an alarm at the time of occurrence of abnormal blood flow so that medical staff can quickly treat the condition.

한편, 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 예측 모델들은, Resnet50, Resnet-v2, Resnet101, Inception-v3, 또는 VGG net, R, DenseNet 및, encoder-decoder structure를 갖는 FCN, SegNet, DeconvNet, DeepLAB V3+, U-net와 같은 DNN (deep neural network), SqueezeNet, Alexnet, ResNet18, MobileNet-v2, GoogLeNet 중 선택된 적어도 하나의 알고리즘에 기초할 수 있다. 나아가, 상기 예측 모델들은 전술한 알고리즘 중 적어도 두 개의 알고리즘 모델에 기초한 앙상블 모델일 수 도 있다. 바람직하게, 예측 모델은 Resnet50 기반의 모델일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. Meanwhile, prediction models according to various embodiments of the present invention are Resnet50, Resnet-v2, Resnet101, Inception-v3, or VGG net, R, DenseNet, and FCN, SegNet, DeconvNet, and DeepLAB V3+ having an encoder-decoder structure. , a deep neural network (DNN) such as U-net, SqueezeNet, Alexnet, ResNet18, MobileNet-v2, and GoogLeNet. Furthermore, the prediction models may be ensemble models based on at least two algorithm models among the aforementioned algorithms. Preferably, the prediction model may be a model based on Resnet50, but is not limited thereto.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시 예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in more detail with reference to the accompanying drawings, the present invention is not necessarily limited to these embodiments, and may be variously modified and implemented without departing from the technical spirit of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but to explain, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. The protection scope of the present invention should be construed according to the claims below, and all technical ideas within the equivalent range should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 수술 부위 모니터링용 디바이스
110, 230: 저장부
120, 210: 통신부
130, 240: 프로세서
200: 의료진 디바이스
220: 표시부
300: 의료 영상 제공용 디바이스
312: 수술 부위
314: QR 코드
320: 의료 영상
330: 예측 모델
340: 모니터링 결과
100: device for monitoring the surgical site
110, 230: storage unit
120, 210: communication department
130, 240: processor
200: medical staff device
220: display unit
300: device for providing medical images
312 surgical site
314: QR code
320: medical imaging
330: prediction model
340: monitoring result

Claims (20)

프로세서에 의해 구현되는 수술 부위 모니터링 방법으로,
카메라에서 촬영된 개체의 수술 부위와 이격된 영역에 배치된 식별 인자를 인식하는 단계;
상기 식별 인자에 포함된 상기 개체의 나이, 성별, 기저 질환, 입원 시기, 수술 시기 및 진행된 의료적 처치의 종류 중 적어도 하나를 포함하는 임상 정보를 획득하고, 상기 식별 인자를 기초로 상기 수술 부위를 추적하여, 상기 개체의 수술 부위 위치를 결정하는 단계;
상기 프로세서와 동작 가능하게 연결된 통신부를 통해 결정된 수술 부위 위치를 촬영하기 위한 촬영 데이터를 상기 카메라로 송신하여, 상기 수술 부위 위치에 대응되는 의료 영상을 실시간으로 수신하는 단계;
상기 의료 영상을 입력으로 하여 이상 혈류를 예측하도록 구성된 예측 모델을 이용하여, 상기 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하는 단계, 및
상기 개체의 수술 부위에 대한 이상 혈류가 결정될 경우, 상기 통신부를 통해 의료진 디바이스로 상기 임상 정보 및 상기 이상 여부에 대한 알림과 함께 치료 예후 또는 수술 부위에 대한 치료법을 포함하는 모니터링 결과를 제공하는 단계; 를 포함하는, 수술 부위 모니터링 방법.
As a surgical site monitoring method implemented by a processor,
Recognizing an identification factor disposed in an area separated from a surgical site of an object photographed by the camera;
Obtaining clinical information including at least one of age, gender, underlying disease, hospitalization time, surgery time, and type of medical treatment of the individual included in the identification factor, and determining the surgical site based on the identification factor tracking, determining the location of the surgical site of the subject;
receiving, in real time, a medical image corresponding to the position of the surgical site by transmitting photographing data for photographing the position of the surgical site determined through a communication unit operatively connected to the processor to the camera;
Determining whether there is an abnormality in the surgical site using a predictive model configured to predict abnormal blood flow using the medical image as an input; and
When abnormal blood flow to the surgical site of the subject is determined, providing a monitoring result including a treatment prognosis or treatment for the surgical site along with notification of the clinical information and abnormality to a medical device through the communication unit; Including, surgical site monitoring method.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 식별 인자는, QR 코드, 바코드, NFC 태그, RFID 태그 및 OCR 코드 중 적어도 하나인, 수술 부위 모니터링 방법.
According to claim 1,
Wherein the identification factor is at least one of a QR code, a barcode, an NFC tag, an RFID tag, and an OCR code.
제1항에 있어서,
상기 의료 영상을 수신하는 단계 이후에,
상기 의료 영상의 채도 및 명도를 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계를 더 포함하는, 수술 부위 모니터링 방법.
According to claim 1,
After receiving the medical image,
The surgical site monitoring method further comprising adjusting saturation and brightness of the medical image to a predetermined level.
제6항에 있어서,
상기 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계 이전에,
상기 수술 부위와 이격된 영역에 기준 색상 마크를 배치하는 단계를 더 포함하고,
상기 미리 결정된 수준으로 조정하는 단계는,
상기 기준 색상 마크에 기초하여, 상기 수술 부위 영역의 채도 및 명도를 조정하는 단계를 포함하는, 수술 부위 모니터링 방법.
According to claim 6,
Prior to the step of adjusting to the predetermined level,
Further comprising arranging a reference color mark in an area spaced apart from the surgical site,
The step of adjusting to the predetermined level,
and adjusting saturation and brightness of the surgical site region based on the reference color mark.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 수술 부위는,
피부 이식술에 따른 수술 부위인, 수술 부위 모니터링 방법.
According to claim 1,
The surgical site is
Surgical site monitoring method, which is a surgical site according to skin grafting.
제1항에 있어서,
상기 예측 모델은,
상기 수술 부위의 색 변화를 감지하여, 이상 혈류 예측하도록 학습된 모델인, 수술 부위 모니터링 방법.
According to claim 1,
The predictive model,
A method for monitoring a surgical site, which is a model learned to predict abnormal blood flow by detecting a color change of the surgical site.
개체의 수술 부위를 포함하는 의료 영상을 수신하도록 구성된 통신부, 및
프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 통신부를 통해 카메라에서 촬영된 상기 개체의 상기 수술 부위와 이격된 영역에 배치된 식별 인자를 인식하고,
상기 식별 인자에 포함된 상기 개체의 나이, 성별, 기저 질환, 입원 시기, 수술 시기 및 진행된 의료적 처치의 종류 중 적어도 하나를 포함하는 임상 정보를 획득하고, 상기 식별 인자를 기초로 상기 수술 부위를 추적하여, 상기 개체의 수술 부위 위치를 결정하고,
상기 통신부를 통해 결정된 수술 부위 위치를 촬영하기 위한 촬영 데이터를 상기 카메라로 송신하여, 상기 수술 부위 위치에 대응되는 의료 영상을 실시간으로 수신하고,
상기 의료 영상에 기초하여 이상 혈류를 예측하도록 구성된 이상 예측 모델을 이용하여, 상기 수술 부위에 대한 이상 여부를 결정하고,
상기 개체의 수술 부위에 대한 이상 혈류가 결정될 경우, 상기 통신부를 통해 의료진 디바이스로 상기 임상 정보 및 상기 이상 여부에 대한 알림과 함께 치료 예후 또는 수술 부위에 대한 치료법을 포함하는 모니터링 결과를 제공하도록 구성된, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
A communication unit configured to receive a medical image including a surgical site of an object, and
contains a processor;
the processor,
recognizing an identification factor disposed in an area spaced apart from the surgical site of the object photographed by the camera through the communication unit;
Obtaining clinical information including at least one of age, gender, underlying disease, hospitalization time, surgery time, and type of medical treatment of the individual included in the identification factor, and determining the surgical site based on the identification factor Tracking to determine the location of the surgical site of the subject;
Transmits photographing data for photographing the position of the surgical site determined through the communication unit to the camera, and receives a medical image corresponding to the position of the surgical site in real time;
Using an abnormality prediction model configured to predict abnormal blood flow based on the medical image, determining whether or not there is an abnormality in the surgical site;
When abnormal blood flow to the surgical site of the subject is determined, a monitoring result including a treatment prognosis or treatment for the surgical site along with notification of the clinical information and the abnormality is provided to the medical device through the communication unit. Configured to provide, Device for surgical site monitoring.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제11항에 있어서,
상기 식별 인자는, QR 코드, 바코드, NFC 태그, RFID 태그 및 OCR 코드 중 적어도 하나인, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
According to claim 11,
The identification factor is at least one of a QR code, a barcode, an NFC tag, an RFID tag, and an OCR code, a device for monitoring a surgical site.
제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 의료 영상의 채도 및 명도를 미리 결정된 수준으로 조정하도록 더 구성된, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
According to claim 11,
the processor,
A device for monitoring a surgical site, further configured to adjust saturation and brightness of the medical image to a predetermined level.
제16항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 수술 부위와 이격된 영역에 기준 색상 마크가 배치되면, 상기 기준 색상 마크에 기초하여, 상기 수술 부위 영역의 채도 및 명도를 조정하도록 더 구성된, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
According to claim 16,
the processor,
When a reference color mark is disposed in an area spaced apart from the surgical site, the surgical site monitoring device further configured to adjust saturation and brightness of the surgical site area based on the reference color mark.
삭제delete 제11항에 있어서,
상기 수술 부위는, 피부 이식술에 따른 수술 부위인, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
According to claim 11,
The surgical site is a surgical site according to skin transplantation, a device for monitoring a surgical site.
제11항에 있어서,
상기 예측 모델은, 상기 수술 부위의 색 변화를 감지하여, 이상 혈류 예측하도록 학습된 모델인, 수술 부위 모니터링용 디바이스.
According to claim 11,
The prediction model is a model learned to detect a color change of the surgical site and predict abnormal blood flow, a surgical site monitoring device.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102163327B1 (en) * 2012-07-25 2020-10-08 인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드 Efficient and interactive bleeding detection in a surgical system
JP2020531099A (en) * 2017-08-16 2020-11-05 コヴィディエン リミテッド パートナーシップ How to spatially locate a point of interest during a surgical procedure

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8000777B2 (en) * 2006-09-19 2011-08-16 Kci Licensing, Inc. System and method for tracking healing progress of tissue
KR20140134566A (en) 2013-05-14 2014-11-24 사회복지법인 삼성생명공익재단 Medical apparatus capable of performing radiotherapy along with hyperthermia and method of treating tissue using the same
JP7100627B2 (en) * 2016-09-20 2022-07-13 ハートフロー, インコーポレイテッド Systems and methods for estimating blood flow characteristics using order reduction models and / or machine learning
JP6662428B2 (en) * 2018-10-02 2020-03-11 コニカミノルタ株式会社 Dynamic analysis system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102163327B1 (en) * 2012-07-25 2020-10-08 인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드 Efficient and interactive bleeding detection in a surgical system
JP2020531099A (en) * 2017-08-16 2020-11-05 コヴィディエン リミテッド パートナーシップ How to spatially locate a point of interest during a surgical procedure

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