KR20170098481A - 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템은, 초음파 영상을 서버에 빅데이터로 축적하는 과정, 축적된 초음파 영상을 머신 러닝을 이용하여 분류하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 머신 러닝을 이용하여, 현재 촬영되는 초음파 영상 진단과 가장 가까운 분류를 인식하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 인식된 분류와 최적 세팅값으로 초음파 장치를 세팅하는 과정을 포함한다.

Description

휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅{Parameter auto setting for portable ultrasound device}

본 발명은 휴대용 초음파 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터를 자동 세팅하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

초음파 진단은 무침습 및 비파괴 특성을 가지고 있어, 대상체 내부의 정보를 얻기 위한 의료분야에 널리 이용되고 있다. 초음파 진단은 피검체를 직접 절개하여 관찰하는 외과 수술의 필요 없이, 피검체 내부 조직의 고해상도의 영상을 의사에게 제공할 수 있으므로 의료분야에 매우 중요하게 이용되고 있다.

초음파 진단 시스템은 피검체의 체표로부터 체내의 목적 부위를 향하여 초음파 신호를 조사하고, 반사된 초음파 신호로부터 정보를 추출하여 연부조직의 단층이나 혈류에 관한 이미지를 무침습으로 얻는 시스템이다.

이러한 초음파 진단 시스템은 X-레이 검사장치, CT 스캐너(Computerized Tomography Scanner), MRI 스캐너(Magnetic Resonance Image Scanner), 핵의학 검사장치 등과 같은 다른 영상 진단장치와 비교할 때, 소형이고 저렴하며, 실시간으로 표시가능하고, X-레이 등의 피폭이 없어 안전성이 높은 장점이 있기 때문에, 심장, 복부 내장, 비뇨기 및 생식기 등의 진단을 위해 널리 이용되고 있다.

최근 들어 초음파 진단기를 휴대형으로 구현하고 스마트폰이나 태블릿과 같은 휴대 단말과 초음파 진단기를 무선통신으로 연결하여 초음파 진단을 수행하려는 노력이 시도되고 있다. 이러한 휴대용 초음파 진단기는 이동이 자유로운 특성상 여러 진료실이나 병실을 넘나들며 사용되는 것이 일반적이고, 여러 사용자가 공유하여 사용하기도 한다.

한편 휴대용 초음파 진단기와 휴대 단말에 설치되는 초음파 진단 어플리케이션은 다양한 설정 파라미터들이 존재하는데, 진단분야, 프로브 종류, 환자 등에 따라 설정값이 달라져야 한다. 또한 사용자(의사)는 자신의 주관이나 성향에 따라 선호하는 설정값을 가지기도 한다.

휴대용 초음파 장치는 전문가인 의사들 뿐만 아니라 비전문가들에게도 초음파 진단을 할 수 있는 기회를 확대시킬 수 있고, 기존의 초음파 진단 시스템보다 초음파 진단 교육에의 활용도가 매우 높다.

또한 휴대용 초음파 장치는 그 휴대성으로 인하여 아무 현장에서나 아무 환자를 대상으로 사용될 수 있다. 예컨대, 응급 환자를 대상으로 할 수도 있고, 산부인과 환자를 대상으로 할 수도 있고, 내과 환자를 대상으로 할 수도 있다. 앞서 말한 바와 같이 초음파 장치의 설정 파라미터들은 진단분야, 환자 등에 따라 설정값이 달라져야 하므로 이처럼 다양한 상황, 다양한 환자를 대상으로 하는 휴대용 초음파 장치는 그때그때 설정 파라미터가 최적의 값으로 설정되어야 할 필요가 있다.

이처럼 휴대용 초음파 장치의 설정 파라미터를 변경하거나 최적의 값으로 설정하는 것은 전문가인 의사들에게도 번거로울뿐더러, 특히 비전문가나 교육을 받는 사람들 입장에서는 더더욱 어렵고 번거로운 일이 아닐 수 없다.

따라서 본 발명의 목적은 휴대용 초음파 장치의 설정 파라미터를 자동으로 최적의 값으로 설정할 수 있는 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템은, 초음파 영상을 서버에 빅데이터로 축적하는 과정, 축적된 초음파 영상을 머신 러닝을 이용하여 분류하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 머신 러닝을 이용하여, 현재 촬영되는 초음파 영상 진단과 가장 가까운 분류를 인식하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 인식된 분류와 최적 세팅값으로 초음파 장치를 세팅하는 과정을 포함한다.

상기 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템은, 자동 세팅된 파라미터에서 사용자가 변경시키면, 그것을 학습해서 이후 진단 시에 해당 사용자에게 개인 선호를 반영한 최적화된 세팅값을 제공하는 과정을 더 포함할 수 있다.

본 발명에 의하면, 초음파 장치의 설정 파라미터를 최적의 값으로 자동 세팅함으로써 비전문가들 혹은 초음파 진단 교육을 받는 사람도 초음파 장치를 쉬게 사용할 수 있는 장점이 있다.

또한, 개인별 선호 설정을 반영하여 설정 파라미터를 자동으로 셋팅할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템의 개념도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템의 개념도이다.

① 초음파 영상을 서버에 빅데이터로 축적한다.

보통 초음파 진단을 할 때 결국 찍어서 저장하는 영상은 몇 장 내외이다. 예컨대 임산부의 초음파 진단시 13주까지는 몸길이, 그 뒤에는 머리, 다리 길이, 옵션으로 몸통 둘레 등을 재기 위하여 서너장의 초음파 영상을 저장하게 된다. 즉, 이렇게 저장되는 영상은 파라미터도 제대로 설정이 되어 있고 이른바 잘 찍힌 영상인 것이다. 이렇게 축적된 데이터는 다양한 부위, 체형, 임상적인 상태 등을 포함한다.

② 축적된 영상을 머신 러닝, 즉 딥 러닝(Deep Learning)을 통한 비지도학습(Non-Supervised Learning)을 통해서 부위, 체형 등으로 분류하고 최적 세팅값을 찾는다.

③ 자동 세팅 기능을 활성화시키면, 현재 촬영되는 초음파 영상 진단과 가장 가까운 분류를 신경망을 통해 자동 인식하고 최적 세팅값을 찾는다.

한편, 서버에 축적되는 데이터는 GPS와 같은 위치 데이터, 저장 시점 등의 정보가 태그 형태로 함께 저장된다. 가장 가까운 분류를 인식할 때 이러한 참고 데이터를 함께 활용할 수 있다. 예컨대, 복부 초음파를 한다고 하면 뚱뚱한 사람과 날씬한 사람, 혹은 한국 사람과 유럽 사람 간에는 설정이 달라진다. 따라서 위치 데이터나 저장 시점 등의 참고 데이터를 가지고 머신 러닝을 통해 가장 가까운 분류를 찾는다.

④ 인식된 분류에 의해, 현재 진단 화면이 최적화되어서 보일 수 있도록 추천 파라미터 값으로 초음파 장치를 세팅한다.

⑤ 나아가, 추천된 값으로 세팅된 파라미터에서, 사용자가 이것을 변경시키면 그것을 학습해서 이후 진단 시에 해당 사용자에게 최적화된 세팅값을 제공한다.

예컨대 ④를 통해서 세팅을 하였지만 개인에 따라서는 어두운 것 또는 밝은 것을 선호할 수도 있고, 샤프한 것 또는 블러한 것으로 선호할 수도 있다. 이러한 사용자는 ④를 통한 세팅 후에 이것을 바꿀 수 있다. 그러면 이것을 학습해서 다음 진단 시에 반영하는 것이다. 예컨대, 이 사용자는 더 밝은 것을 좋아하는구나, 혹은 블러한 것을 좋아하는구나 하는 것을 학습하여 다음 진단 시에 반영하여 최적화된 값으로 자동 세팅을 하는 것이다. 즉, 그 다음에 파라미터를 추천할 때에는 개인 설정을 학습하여 추천하는 것이다.

파라미터의 예로는, Gain, TGC, Depth, Focus, Brightness, Contrast, Dynamic Range 각종 Image Filter 값 등이 있다.

한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (2)

1. 초음파 영상을 서버에 빅데이터로 축적하는 과정, 축적된 초음파 영상을 머신 러닝을 이용하여 분류하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 머신 러닝을 이용하여, 현재 촬영되는 초음파 영상 진단과 가장 가까운 분류를 인식하고 최적 세팅값을 찾는 과정, 인식된 분류와 최적 세팅값으로 초음파 장치를 세팅하는 과정을 포함하는 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   자동 세팅된 파라미터에서 사용자가 변경시키면, 그것을 학습해서 이후 진단 시에 해당 사용자에게 개인 선호를 반영한 최적화된 세팅값을 제공하는 과정을 더 포함하는 휴대용 초음파 장치를 위한 파라미터 자동 세팅 방법 및 시스템.
   

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