KR20180128216A - 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법 - Google Patents

Abstract

지능형 캡슐내시경이 개시된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경은 신체 내부의 소화 기관의 영상을 촬영하는 촬영부; 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 병변 의심 여부 판단부; 및 상기 위치 추정 결과 및 상기 병변 의심 판단 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 촬영부의 촬영 모드를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법 {Intelligent capsule endoscope and method for shooting thereof}

본 발명은 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는 스스로 위치를 분석하고, 병변이 의심되는 부위는 보다 정밀하게 촬영을 수행하여, 클리어 뷰(CV; Clear View)를 촬영하도록 제어하는 지능형 캡슐내시경 및 그 캡슐 내시경을 이용한 촬영 방법에 관한 것이다.

캡슐내시경(Capsule Endoscope)은 두께 11mm, 길이 26mm, 무게 4g으로 우리가 흔히 보는 비타민 정제 정도의 크기로 주로 소장 검사용으로 개발되었다. 허리에 수신기를 착용하고 공복 상태에서 캡슐을 먹으면 수신기는 캡슐로부터 영상 정보를 수신하여 저장한다.

수신기는 캡슐이 1초당 2~3장씩 촬영한 영상 정보(2~3 fps)를 받아서 저장해 둔다. 8~12시간 동안 검사가 진행되는데, 검사 받는 사람은 그 동안 자연스럽게 일상생활이 가능하다. 캡슐을 삼킨 후 2시간부터 물을 마실 수 있고, 4시간 후부터 식사도 가능하다. 검사가 끝나면 의사는 수신기를 컴퓨터에 연결해 기록된 정보를 확인한다.

이처럼 캡슐내시경은 피검자가 구강을 통해 삼킨 후 자연배출 되는 시간 동안 소화기관에 걸쳐 소장까지 6-12만 장의 방대한 영상을 촬영한다. 무선 RF 통신 또는 인체 통신 방식으로 수신기에 전송 및 저장되는 방대한 영상들은 컴퓨터에 내려 받은 후 검사자(의사, 영상의학 의료진 등)에 의해 판독이 이루어진다.

이러한 종래의 캡슐내시경 시스템은 실시간으로 영상을 확인하고, 캡슐을 직접 제어할 수 없기 때문에 중요도가 높은 병변 의심 부위의 충분한 클리어 뷰(CV; Clear View)를 얻는데 어려움이 있다. 또한, 방대한 양의 영상을 의료진이 진단하려면 상당한 시간이 소모된다.

이를 해결하기 위해 종래의 캡슐내시경 판독 프로그램은 촬영된 전체 캡슐내시경 영상을 한 번에 조망할 수 있는 맵 뷰(map view), 전체 내시경 영상의 특정 범위를 자세히 관찰할 수 있는 레인지 뷰(range view)와 같은 기술을 제공한다. 하지만 이러한 기술들을 활용해 정확한 진단을 수행하기 위해서는 병변 의심 부위에 대한 충분한 클리어 뷰 확보가 선행되어 한다.

이에 병변 의심 부위는 보다 고화질의 선명한 영상을 얻을 수 있는 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법에 대한 필요성이 점차 커지고 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경은 신체 내부의 소화 기관의 영상을 촬영하는 촬영부; 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 위치 추정부; 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 병변 의심 여부 판단부; 및 상기 위치 추정 결과 및 상기 병변 의심 판단 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 촬영부의 촬영 모드를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 제어부는, 상기 위치 추정 결과가 기 설정된 소화기관이거나 상기 병변 의심 여부 판단 결과가 병변 의심으로 판단된 경우에는, 상기 촬영부가 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 것이다.

바람직하게는, 상기 제어부는, 상기 촬영부가 프레임, 해상도 및 광원의 세기 중에서 적어도 하나를 증가시켜 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 것이다.

바람직하게는, 상기 위치 추정부는, 피검사자에게 캡슐내시경이 투입된 후 경과한 시간에 따른 캡슐내시경의 위치에 대한 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것이다.

바람직하게는, 상기 위치 추정부는, 캡슐내시경에 내장된 가속 센서의 측정값을 더 수신하고, 상기 측정값에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것이다.

바람직하게는, 상기 위치 추정부는, 캡슐내시경에 내장된 속도 센서의 측정값을 더 수신하고, 상기 측정값과 각 소화기관별로 기 측정된 속도의 범위를 비교하여, 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것이다.

바람직하게는, 상기 위치 추정부는, 캡슐내시경이 촬영한 영상이 어느 소화기관을 촬영한 영상인지 분류하는 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것이다.

바람직하게는, 상기 병변 의심 여부 판단부는, 캡슐내시경이 촬영한 영상에 제1 색상이 기 설정된 값 이상으로 분포하는 경우에는 병변 의심으로 판단하는 것이다.

바람직하게는, 상기 병변 의심 여부 판단부는, 캡슐내시경이 촬영한 영상이 정상 부위를 촬영한 영상인지 병변 부위를 촬영한 영상인지 분류하는 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 것이다

바람직하게는, 상기 영상에 상기 위치 추정 결과, 상기 병변 의심 여부 판단 결과 및 상기 영상이 촬영된 모드 중 적어도 하나를 메타 정보로 추가하여 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법은 지능형 캡슐내시경이, 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계; 상기 지능형 캡슐내시경이, 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 단계; 및 상기 지능형 캡슐내시경이, 상기 위치 추정 결과 및 상기 병변 의심 여부 판단 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 지능형 캡슐내시경의 촬영 모드를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 지능형 캡슐내시경의 촬영 모드를 제어하는 단계는, 상기 위치 추정 결과가 기 설정된 소화기관이거나 상기 병변 의심 여부 판단 결과가 병변 의심으로 판단된 경우에는, 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 단계를 포함하되, 상기 정밀 촬영 모드는, 프레임, 해상도 및 광원의 세기 중에서 적어도 하나를 증가시켜 촬영을 수행하는 모드이다.

바람직하게는, 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계는, 피검사자에게 캡슐내시경이 투입된 후 경과한 시간 또는 상기 캡슐내시경에 내장된 가속 센서의 측정값 또는 상기 영상 중에서 적어도 하나를 이용하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 다음과 같다.

본 발명에서 제안하는 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법을 이용하면, 자연 배출되기까지 촬영만 수행할 뿐 체내에서 제어할 수 없어 병변으로 의심되는 부위의 영상을 충분히 확보할 수 없는 기존 캡슐내시경의 문제점을 해결할 수 있다. 즉 본 발명을 이용하면 캡슐내시경이 병변 의심 부위에서 충분한 영상을 촬영하여, 병변 의심 부위의 클리어 뷰를 얻을 수 있다.

또한 본 발명에서 제안하는 지능형 캡슐내시경 및 이를 이용한 촬영 방법을 이용하면, 캡슐내시경의 방대한 영상데이터 분석을 위해 소요되는 시간과 많은 전문 인력투입으로 발생하는 비용을 줄일 수 있다. 이를 통해 최종적으로는, 비용적인 부담으로 의료 혜택을 받지 못하는 환자들에게 양질의 의료 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경의 위치를 추정하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경이 촬영한 영상을 분석하여 병변 의심 여부를 판단하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경을 설명하기 위한 도면이다.

지능형 캡슐내시경(200)은 우리가 일상적으로 먹는 비타민 알약 크기의 전자장치이다. 검사를 위해서 피검사자가 지능형 캡슐내시경(200)을 삼키면 지능형 캡슐내시경(200)은 소화기관의 연동운동과 중력에 의해 이동하여 인체 소화기관 내부를 촬영하고, 촬영된 정보를 저장하고 있다가 체외로 배출된 후 통신을 통해 외부로 전달한다.

이처럼 지능형 캡슐내시경(200)은 사람이 삼켜도 될 만큼의 안정성을 가지는 바이오 기술(BT; Bio Technology)과 작은 캡슐에 다양한 소형 전자 부품이 결합된 나노 기술(NT; Nano Technology) 및 촬영한 영상을 전송하는 정보 통신 기술(IT; Information Technology)이 접목된 전자장치이다.

도 1을 참고하면 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경(200)은 광학 돔, LED를 포함한 광학계, 초소형 렌즈, 배터리, 메모리, 텔레메트리(Telemetry), 안테나 등을 포함할 수 있다.

초소형 렌즈는 광학 돔을 통해 LED가 비춘 조명에 반사되는 신체 내부의 장기를 촬영한다. 이때 촬영된 영상 정보는 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group) 또는 이에 준하는 압축규격으로 압축된다. 이때 지능형 캡슐내시경(200)의 렌즈는 보다 넓은 영역을 촬영할 수 있도록 넓은 광각(FOV; Field of View)을 가지는 것이 바람직하며 일반적으로 최소 140도 이상으로 구현되고 있다.

그 이후 캡슐내시경 영상의 획득시간, 인체내 위치 정보, 캡슐 고유번호, 캡슐 내시경 수신부 번호, 검사고유번호, 환자번호, 환자명, 성별, 검사장소 등의 정보를 포함하는 헤더를 추가하여 국제 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 또는 이에 준하는 표준형식으로 변환시킨 후 메모리에 저장한다.

메모리에 저장된 영상 데이터는 추후 지능형 캡슐내시경(200)이 피검사자의 체외로 배출된 후에 비접촉식 통신을 통해 분석이 필요한 병원 서버로 전송할 수 있다. 이렇게 전송된 영상 데이터는 추후 병원의 의료진이 확인을 하여 진단을 수행한다.

이러한 지능형 캡슐내시경(200)은 두께 11mm, 길이 26mm, 무게 4g 정도로 초소형이기 때문에 제한적인 배터리를 효율적으로 사용하는 것이 매우 중요하다. 하지만, 종래에는 캡슐내시경(200)이 배출되기까지 평균 12시간 정도의 시간동안 3fps 정도로 일정하게 신체 내부 장기를 촬영하였다.

1초당 3장 정도의 사진을 촬영하므로 12시간 동안에는 12 * 60 * 60 * 3 = 129,600의 수식에서 볼 수 있는 것처럼 대략 13만장의 사진을 촬영한다. 이처럼 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상 정보의 수가 너무 많기 때문에 이를 모두 사람이 하나하나 검사하기란 불가능에 가깝다.

그렇기 때문에 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상정보를 의료진에 제공하는 프로그램은 반복되는 영상 정보는 제거를 한다거나, 영상 정보를 한번에 조망할 수 있는 맵 뷰(map view)나 전체 내시경 영상의 특정 범위를 자세히 관찰할 수 있는 레인지 뷰(range view)와 같은 모드를 제공한다.

그러나 이러한 기술들을 활용해 정확한 진단을 수행하기 위해서는 병변 의심 부위에 대한 충분한 클리어 뷰 확보가 선행되어 한다. 이에 배터리를 효율적으로 사용하는 한편, 병변 의심 부위는 보다 선명한 영상을 확보할 수 있는 지능형 캡슐내시경(200) 및 이를 이용한 촬영 방법이 필요하다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경(200)을 이용한 촬영 방법은 지능형 캡슐내시경(200)과 수신 단말(300)을 포함할 수 있다. 또한 선택적으로 병원 서버(400)를 더 포함할 수 있다.

지능형 캡슐내시경(200)이 촬영하는 영상은 촬영속도와 화질에 따라 달라질 수 있지만 최소 수 기가 바이트에서 최대 수십 기가 바이트에 이르기까지 큰 용량을 필요로 한다. 하지만 최근에는 저장장치의 크기가 초소형화 되었기 때문에 별도의 통신없이 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영을 수행하고 촬영한 영상 데이터를 내부의 메모리에 충분히 저장할 수 있다.

대신 지능형 캡슐내시경(200)이 체외로 배출된 후에는 별도의 수신 단말(300)를 통해 비접촉 방식으로 지능형 캡슐내시경(200)의 메모리에 저장된 영상 데이터를 수신 단말(300)로 이동한 후, 다시 수신 단말(300)와 병원 서버(400)와 유/무선 통신을 통해 최종적으로 의료진에게 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 제공할 수 있다.

이때 병원 서버(400)를 통해 비디오 동영상과 같은 편의 기능도 제공되며, 전방향 및 역방향 탐색도 가능하다. 판독시간 단축을 위해 병변이 의심되는 지점을 자동으로 알리는 기술이 개발되고 있으며, 아울러 병변이 어느 지점에서 발생했는지 보다 정밀하게 알 수 있는 기술도 개발되고 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경(200)과 종래의 캡슐내시경이 가지는 가장 큰 차이점은 지능형 캡슐내시경(200)은 촬영한 영상을 내부의 메모리 모듈에 저장하고, 이를 분석하여 촬영을 스스로 제어하는데 반해, 종래의 캡슐내시경은 동일한 설정으로 영상을 촬영하고 촬영한 영상을 RF 방식(Radio Frequency) 또는 HBC 방식(Human Body Communication) 등으로 통신하여 수신기로 전송한다는 점이다.

본 발명의 지능형 캡슐내시경(200)에서 촬영한 영상을 이용해 병변 의심 부위를 실시간으로 판별하는 CAD(Computer-Aided Diagnosis)로서의 기능을 수행하고, 분석 결과 병변이 검출된 때에는, 고화질/고프레임 촬영을 수행한다. 또한, 스스로 캡슐의 영상 촬영 지점을 추정하여 위, 십이지장, 대장 등 기관별로 영상을 분류한다.

캡슐내시경 검사를 마친 후, 병원 서버(400)에 분류되어 전송되는 병변 의심 부위에 집중된 고프레임의 클리어 뷰와 촬영 위치 정보는 정밀한 진단의 보조도구로 사용되어 종래의 캡슐내시경 시스템 대비 진단율을 더욱 높이는 효과를 나타낼 수 있다. 또한, 방대한 영상의 분석과 분류에 소요되는 시간을 줄임으로써 전문 인력투입 측면의 부담을 줄여 비용 부담으로 의료 혜택을 받기 힘든 사람들에게 수준 높은 의료 서비스를 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 3을 참고하면 본 발명의 지능형 캡슐내시경(200)은 카메라를 통해서 촬영된 영상을 지속적으로 확인하면서(S1100), 병변 부위가 발견되었는지 판단한다(S1200). 만약 병변 부위가 발견된 경우에는 카메라의 설정을 고화질/고프레임 촬영 모드로 스스로 변경하고(S1300), 아니라면 일반 촬영 모드로 촬영을 계속한다(S1350).

즉 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경(200)은 최소 2가지 이상의 촬영 모드를 가지고 있다. 하나는 일반 촬영 모드라고 불리는 촬영 모드로써, 배터리의 소모를 최소화할 수 있으나 상대적으로 선명하지 못한 영상을 확보하는 촬영 모드이다. 그리고 다른 하나는 고화질 촬영 모드로 일반 촬영 모드보다 배터리는 더 소모하나 선명한 클리어 뷰의 확보가 가능한 촬영 모드이다.

본 발명은 최소 2가지 이상의 촬영 모드를 통해 때로는 일반 촬영 모드로 때로는 고화질 촬영 모드로 상황에 따라 다르게 촬영을 수행할 수 있다. 특히 병변 의심 부위는 고화질 촬영 모드로 촬영을 수행하고, 클리어 뷰를 확보하여 지능형 캡슐내시경(200)의 영상을 피검진자(100)의 진단에 보다 효율적으로 활용할 수 있다.

즉 종래의 캡슐내시경은 동일한 설정으로 일정하게 배터리를 소모한 반면, 본 발명의 지능형 캡슐내시경(200)은 일반 촬영 모드와 고화질 촬영 모드를 적절히 배분하여 촬영함으로써 종래의 캡슐내시경과 동일하거나 그보다 적은 베터리 소모량을 보이면서도 병변 의심 부위는 선명한 클리어 뷰의 확보가 가능하다는 장점이 있다.

이를 표로 정리하면 다음의 표 1과 같다.

구분	정상 부위	병변 의심 부위
종래의 방법	3 fps / 320x240	3 fps / 320x240
제안 방법	1 fps / 160x120	6 fps / 640x480

즉 종래의 방법은 정상 부위나 병변 의심 부위나 동일하게 촬영을 수행하였지만, 본 발명의 지능형 캡슐내시경(200)을 이용한 촬영 방법을 이용하면 정상 부위는 보다 낮은 화질이나 프레임으로 촬영하고, 병변 의심 부위는 보다 높은 화질이나 프레임으로 촬영할 수 있다.

이를 통해 지능형 캡슐내시경(200)이 전체 촬영하는 영상 데이터의 양을 줄일 수 있으며, 이는 병원 서버(400)가 분석해야 하는 영상 정보의 절대적인 양이 줄어드는 것을 의미한다. 영상 정보의 절대적인 양이 감소하면 병원 서버(400)를 통해서 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 보고 검진을 수행하는 의료진이 보다 효율적으로 진료를 할 수 있다.

다만 표 1에 예시한 정상 부위를 촬영하는 일반 촬영 모드의 설정과 병변 의심 부위를 촬영하는 고화질 촬영 모드의 설정은 발명의 이해를 돕기 위한 일종의 예시이며 반드시 해당 설정으로 한정되는 것은 아니다. 경우에 따라서는 프레임만 조절을 하거나 해상도만 조절하거나 또는 LED의 광량만 조절할 수도 있다.

다시 도 3으로 돌아와서 지능형 캡슐내시경(200)은 일반 촬영 모드로 촬영된 영상 또는 고화질 촬영 모드로 촬영된 메모리 모듈에 저장하고(S1400), 추후 체외로 배출된 후에는 수신 단말(300)로 촬영한 영상을 송신한다. 이처럼 지능형 캡슐내시경(200)이 다양한 모드로 신체 내부의 소화 기관을 촬영하는 단계는 지능형 캡슐내시경(200)이 체외로 배출되기 전까지 반복된다(S1500).

추후 수신 단말(300)로부터 영상 정보를 유/무선 통신을 통해서 수신한 병원 서버(400)는 병변 영상으로 구분된 영상만 우선하여 분석을 수행할 수 있다. 즉 지능형 캡슐내시경(200)이 1차적으로 병변 여부를 판단하고, 병원 서버(400)가 2차적으로 병변 여부를 판단하여, 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 보다 효율적으로 분석할 수 있다.

정리하면 지능형 캡슐내시경(200)은 실시간으로 영상 데이터를 분석하여 위치 추정 및 병변 유무를 검출하고, 병변 검출 시 스스로 고화질/고프레임으로 촬영을 수행한다. 이를 위해서는, 의료 빅데이터를 활용한 경량화된 영상 기반 지능형 캡슐내시경(200)의 위치 추정 알고리즘과 딥 러닝(Deep Learning)을 이용한 병변 검출 및 영상 처리 알고리즘이 요구된다.

도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경의 위치를 추정하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.

도 4a를 참고하면 식도부터 직장까지의 소화기관이 도시되어 있다. 지능형 캡슐내시경(200)을 피검사자(100)가 삼키면 식도를 거처 위, 십이지장, 소장, 대장, 직장을 거쳐서 체외로 배출된다. 종래의 입으로 삽입되는 위 내시경이나 항문으로 삽입되는 대장 내시경을 통해서 식도에서 위까지 또한 대장까지는 자유로운 촬영이 가능하다.

하지만 소장은 다른 소화기관에 비해서 직경이 매우 작고 길이가 길다는 특성으로 인해 기존의 내시경으로는 촬영이 어려운 소화기관이다. 이에 지능형 캡슐내시경(200)을 이용하여 소장의 병변 부위를 효율적으로 촬영할 수 있다. 즉 지금까지의 대부분의 캡슐내시경은 소장을 촬영하는 것을 주된 목적으로 개발이 되어 왔다.

이에 본 발명에서 제안하는 지능형 캡슐내시경(200)은 병변 부위인 경우에 고화질/고해상도로 촬영하는 것뿐만 아니라 지능형 캡슐내시경(200)의 위치에 따라 고화질/고해상도로 촬영을 수행할 수 있다. 예를 들면 식도에서 위까지는 일반 촬영 모드로 촬영을 진행하고, 소장은 고화질 촬영 모드로 촬영을 진행하고, 대장은 다시 일반 촬영 모드로 촬영을 진행할 수 있다.

또한 지능형 캡슐내시경(200)의 위치와 병변 여부에 따라 촬영 모드를 달리할 수도 있다. 예를 들면 위의 정상 부위를 촬영하는 제1 촬영 모드, 위의 병변 의심 부위를 촬영하는 제2 촬영 모드, 소장의 정상 부위를 촬영하는 제3 촬영 모드, 소장의 병변 의심 부위를 제4 촬영 모드가 있다고 가정할 때, 제1 촬영 모드 < 제3 촬영 모드 < 제2 촬영 모드 < 제4 촬영 모드와 같은 순서대로 화질의 우선 순위를 정할 수 있다.

화질의 우선 순위라 함은 곧 배터리의 소모 전력과 즉결되므로 지능형 캡슐내시경(200)을 통해서 어느 위치의 어떠한 부위를 더 우선해서 촬영하고 싶은지를 사전에 촬영 모드 등으로 설정할 수 있다. 이는 제한된 배터리를 더욱 효율적으로 사용하고자 함이다.

다시 도 4a로 돌아가서 지능형 캡슐내시경(200)이 피검사자(100)에 의해 삽입되어서 식도를 거쳐 대장으로 배출되기까지 소요되는 시간은 일정하지가 않다. 이는 지능형 캡슐내시경(200)이 중력과 소화기관의 연동 운동에 의해서만 이동하기 때문이다. 물론 피검사자(100)의 신체에 복수 개의 패드를 부착하고 전기적 신호의 크기를 이용하여 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수도 있지만 이는 간편함을 특징으로 하는 지능형 캡슐내시경(200)의 활용과 어울리지 않는다.

이에 본 발명에서는 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수 있는 간편한 방법을 제안하고자 한다. 도 4b를 참고하면 복수의 사용자가 지능형 캡슐내시경(200)을 삼킨 후 배출되기까지의 시간을 그래프로 도시한 것을 볼 수 있다. 사용자마다 차이는 있지만 대략 10시간을 전후로 해서 촬영 시간이 표시되어 있다.

도 4b를 참고하면 사용자 1은 지능형 캡슐내시경(200)이 식도를 통과하는데 대략 2시간 내외, 위와 십이지장을 통과하는데 대략 3시간 내외, 소장을 통과하는데 대략 4시간 내외, 대장을 통과하는데 대략 3시간 내외 합계 총 12시간 정도를 걸쳐서 지능형 캡슐내시경(200)이 소화기관을 촬영한 것을 볼 수 있다.

마찬가지로 사용자 2부터 사용자 n까지 다양한 피검사자(100)를 촬영한 지능형 캡슐내시경(200)의 영상을 분석하면 일종의 통계를 확보할 수 있다. 즉 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 딥 러닝에 의한 기계 학습을 통해 분석하고, 성별, 나이, 키, 몸무게 등의 신체 정보와 지능형 캡슐내시경(200)의 위치의 상관 관계를 분석할 수 있다.

이처럼 빅데이터 분석을 통해 피검사자(100)의 신체 정보를 바탕으로 다른 별도의 장치 없이도 시간에 따른 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수 있다. 이러한 빅데이터 분석은 병원 서버(400)나 별도의 고성능 컴퓨팅 장치에서 수행되고 그 결과인 학습 모델은 지능형 단말(300)에 탑재되어 캡슐내시경(200)의 위치를 추정하는데 활용될 수 있다.

또한 이러한 시간을 기반으로 한 지능형 캡슐내시경(200)의 위치 추정 외에도, 지능형 캡슐내시경(200)에 3축 가속도 센서를 내장하여 지능형 캡슐내시경(200)이 이동한 거리를 추정할 수도 있다. 다만 이 경우에는 피검사자(200)가 지능형 캡슐내시경(200)을 삼킨 후에 이동하는 경우도 있으므로 이를 보정할 필요가 있다.

즉 지능형 캡슐내시경(200)의 3축 가속도 센서를 이용하여 측정한 값과 사용자가 부착하고 이동을 자유롭게 할 수 있는 수신 단말(300)의 3축 가속도 센서를 이용하여 측정한 값을 비교하여, 지능형 캡슐내시경(200)이 이동한 결과만을 추출하여 지능형 캡슐내시경(200)의 정확한 위치를 추정할 수 있다.

또한 속도 센서를 이용하여 지능형 캡슐내시경(200)의 이동 속도를 측정하여 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수 있다. 각 소화기관은 소화기관마다 소화의 속도 차이가 있다. 즉 지능형 캡슐내시경이 식도를 통과하는 속도, 위를 통과하는 속도, 소장을 통과하는 속도, 대장을 통과하는 속도는 각 소화기관의 특성에 따른 차이가 있다. 이를 이용하는 방법으로 각 소화기관마다 지능형 캡슐내시경(200)이 통과하는 속도의 분포를 구하고 이를 범위로 표현하면 지능형 캡슐내시경(200)의 속도에 따라 어느 소화기관을 지나고 있는지 판단할 수 있다.

또한 가속도 센서나 속도 센서를 이용하는 방법 외에도, 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상 정보를 분석하여 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수도 있다. 도 4b에서 복수의 사용자를 대상으로 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 분석하는 과정을 볼 수 있다.

지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 분석하여 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 추정할 수 있는 학습 모델을 생성하고, 생성한 학습 모델을 이용하면, 현재 피검사자(100)의 신체 내부에서 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상이 어느 부위의 영상인지 분류할 수 있다. 즉 영상 정보의 색상, 채도, 명도(HSV; Hue, Saturation, Value)를 바탕으로 분류 모델을 설정하고 기계 학습을 수행하면, 현재 피검사자(100)의 영상이 어느 신체 부위인지 해당 학습 모델을 통해서 분류가 가능하다.

도 5a 내지 도 5c는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 지능형 캡슐내시경이 촬영한 영상을 분석하여 병변 의심 여부를 판단하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.

도 5a는 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 소장의 영상 데이터이며, 도 5b는 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 대장의 영상 데이터이다. 도 5a와 도 5b에서 볼 수 있듯이 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 소장과 대장의 영상은 해당 촬영 부위가 정상 부위인 경우 비슷한 색상과 명도 및 채도를 보이게 된다.

그러나 소장의 특정 부위에 출혈이 발생한다거나 종양이 발견되는 경우에는 색상이나 명도 및 채도가 달라질 수 있다. 그러므로 피검사자(100)의 신체 내부에서 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상끼리 비교하여, 기존에 촬영한 영상과 기설정된 값 이상의 차이를 보이는 부위는 병변 의심 부위로 판단하고 촬영 모드를 변경할 수 있다.

또는 피검사자(100)의 신체 내부에서 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상과 기존에 다른 사용자의 신체 내부에서 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상에 기초하여 만든 분류 모델과 비교하여 현재 피검사자(100)의 신체 내부의 촬영된 부위가 병변 의심 부위인지 판단할 수 있다.

도 5c를 참고하면 지능형 캡슐내시경(200)이 병변 의심 부위를 발견하기 전까지는 3 fps로 촬영을 수행하다가 종양으로 의심되는 부위(110)를 발견한 경우에는 10 fps로 촬영을 수행하고, 다시 병변 의심 부위를 벗어난 이후에는 3 fps로 촬영을 수행하는 것을 볼 수 있다.

그러다가 다시 출혈이 발생하여 병변으로 의심되는 부위(120)를 발견한 경우에 10 fps로 촬영을 수행한다. 이처럼 본 발명에서 제안하는 지능형 캡슐내시경(200)을 이용한 촬영 방법을 이용하면 정상 부위인지 병변 의심 부위인지 여부에 따라 지능형 캡슐내시경(200)의 촬영 모드를 실시간으로 다양하게 가져갈 수 있다.

이처럼 소장 내부에서 출혈이 발생하는 경우에는 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상에서 빨간색의 비중이 급격히 증가하게 된다. 또는 소장 내부에서 종양이 발견되는 경우에는 어두운 색의 비율이 급격히 증가하게 된다. 그러므로 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상에서 특정 색상의 비율이 급격하게 증가하면 병변 의심 부위로 판단하고 카메라의 모드를 변경할 수 있다.

이를 통해 배터리 소모도 줄이는 한편 전체 촬영되는 영상 데이터의 절대적인 양도 줄이고, 병변 의심 부위는 보다 선명한 화질의 클리어 뷰를 확보하여 진단에 활용할 수 있다. 이를 통해 보다 효율적으로 피검사자(100)를 검진할 수 있다.

본 발명에서는 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 영상을 분석하여 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 부위의 위치를 추정하는 단계나, 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 단계에서 기계 학습을 사용할 수 있다. 예를 들면, 영상의 색상, 명도, 채도를 기준으로 3차원상에 영상의 분포를 K-Means 클러스터링하여 소화기관을 분류할 수 있다.

또는 서포트 벡터 머신(SVM; Support Vector Machine)을 적용하여 분류기를 생성할 수 있다. 이를 통해 지능형 캡슐내시경(200)이 촬영한 부위의 위치나 병변 의심 여부를 분류할 수 있다. 다만 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것이므로 기계학습의 다양한 알고리즘을 적용하여 영상을 기반으로 한 위치 추정이나 병변 여부를 판단할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법을 설명하기 도면이다.

도 6을 참고하면 지능형 캡슐내시경(200)은 최소 2개 이상의 촬영 모드를 가지고 있다. 예를 들면 일반 촬영 모드와 고화질/고프레임 촬영 모드를 가지고 있으며, 촬영한 영상을 실시간으로 분석하여 지능형 캡슐내시경의 위치와 병변 의심 여부를 판단하고, 그 결과에 따라 촬영 모드를 동적으로 변경한다.

즉 판단 결과에 따라 일반 촬영 모드로 촬영을 하거나 고화질 촬영 모드 내지 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행할 수 있다. 정밀 촬영 모드에서는 프레임을 증가시키거나 해상도를 증가시키거나 LED 광원의 세기를 증가시킬 수 있다. 이를 통해 병변 의심 부위에 대한 선명한 클리어 뷰를 확보할 수 있다.

이렇게 확보한 영상 데이터는 지능형 캡슐내시경(200)이 추후 체외로 배출된 후에 수신 단말(300)와의 비접촉식 통신을 통해 전송된다. 예를 들면 NFC, 블루투스, 와이파이와 같은 다양한 통신을 통해 영상 정보가 송수신된다.

수신 단말(300)는 지능형 캡슐내시경(200)으로부터 영상을 수신하고 이를 다시 병원 서버(400)로 전송한다. 병원 서버(400)는 수신한 영상 데이터를 분석하고, 분석 데이터를 지능형 캡슐내시경(200)에 제공한다. 즉 복수의 피검사자의 영상 데이터를 수신하고 영상 처리 및 기계 학습을 적용하여 지능형 캡슐 내시경(200)의 위치를 추정할 수 있는 학습 모델과 병변 의심 여부를 판단할 수 있는 학습 모델을 생성하여 지능형 캡슐내시경(200)으로 제공한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 캡슐내시경을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 참고하면 지능형 캡슐내시경(200)은 수신 단말(300)과 영상 데이터를 송수신하기 위한 통신 모듈(210), 촬영한 영상 정보를 분석하여 지능형 캡슐내시경(200)의 위치를 판단하고 병변 의심 여부를 판단한 결과에 따라 촬영 모듈(230)을 제어하기 위한 분석 모듈(240) 및 촬영한 영상을 저장하기 위한 저장 모듈(250)을 포함할 수 있다. 여기서 분석 모듈(240)은 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 위치 추정 모듈과 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 병변 의심 여부 판단 모듈을 포함할 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (13)

1. 신체 내부의 소화 기관의 영상을 촬영하는 촬영부;
   상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 위치 추정부;
   상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 병변 의심 여부 판단부; 및
   상기 위치 추정 결과 및 상기 병변 의심 판단 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 촬영부의 촬영 모드를 제어하는 제어부를 포함하는
   지능형 캡슐내시경.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 위치 추정 결과가 기 설정된 소화기관이거나 상기 병변 의심 여부 판단 결과가 병변 의심으로 판단된 경우에는, 상기 촬영부가 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
3. 제2항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 촬영부가 프레임, 해상도 및 광원의 세기 중에서 적어도 하나를 증가시켜 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
4. 제1항에 있어서,
   상기 위치 추정부는,
   피검사자에게 캡슐내시경이 투입된 후 경과한 시간에 따른 캡슐내시경의 위치에 대한 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
5. 제1항에 있어서,
   상기 위치 추정부는,
   캡슐내시경에 내장된 가속 센서의 측정값을 더 수신하고, 상기 측정값에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
6. 제1항에 있어서,
   상기 위치 추정부는,
   캡슐내시경에 내장된 속도 센서의 측정값을 더 수신하고, 상기 측정값과 각 소화기관별로 기 측정된 속도의 범위를 비교하여, 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
7. 제1항에 있어서,
   상기 위치 추정부는,
   캡슐내시경이 촬영한 영상이 어느 소화기관을 촬영한 영상인지 분류하는 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
8. 제1항에 있어서,
   상기 병변 의심 여부 판단부는,
   캡슐내시경이 촬영한 영상에 제1 색상이 기 설정된 값 이상으로 분포하는 경우에는 병변 의심으로 판단하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
9. 제1항에 있어서,
   상기 병변 의심 여부 판단부는,
   캡슐내시경이 촬영한 영상이 정상 부위를 촬영한 영상인지 병변 부위를 촬영한 영상인지 분류하는 학습 모델에 기초하여 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 것인,
   지능형 캡슐내시경.
10. 제1항에 있어서,
    상기 영상에 상기 위치 추정 결과, 상기 병변 의심 여부 판단 결과 및 상기 영상이 촬영된 모드 중 적어도 하나를 메타 정보로 추가하여 저장하는 저장부를 더 포함하는,
    지능형 캡슐내시경.
11. 지능형 캡슐내시경이, 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계;
    상기 지능형 캡슐내시경이, 상기 영상이 촬영된 부위의 병변 의심 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 지능형 캡슐내시경이, 상기 위치 추정 결과 및 상기 병변 의심 여부 판단 결과 중 적어도 하나에 기초하여 상기 지능형 캡슐내시경의 촬영 모드를 제어하는 단계를 포함하는,
    지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 지능형 캡슐내시경의 촬영 모드를 제어하는 단계는,
    상기 위치 추정 결과가 기 설정된 소화기관이거나 상기 병변 의심 여부 판단 결과가 병변 의심으로 판단된 경우에는, 정밀 촬영 모드로 촬영을 수행하도록 제어하는 단계를 포함하되,
    상기 정밀 촬영 모드는,
    프레임, 해상도 및 광원의 세기 중에서 적어도 하나를 증가시켜 촬영을 수행하는 모드인,
    지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법.
13. 제11에 있어서,
    상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계는,
    피검사자에게 캡슐내시경이 투입된 후 경과한 시간 또는 상기 캡슐내시경에 내장된 가속 센서의 측정값 또는 상기 영상 중에서 적어도 하나를 이용하여 상기 영상이 촬영된 부위의 위치를 추정하는 단계를 포함하는,
    지능형 캡슐내시경을 이용한 촬영 방법.

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