KR20190059440A - 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법에 관한 것으로, 의료정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자 및 유사환자 검색 대상환자의 초음파, X-Ray, CT 등 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하는 영상 분석부, 상기 영상 분석부로부터 의료 영상 이미지 상 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산하는 영상보조 진단부 및 상기 의료 정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자의 정보를 받고, 받은 정보를 기반으로 진단 대상 환자와 유사한 환자를 검색해 유사도에 따라 점수를 부여하는 유사도 연산부를 포함한다.
Description
본 발명은 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 환자 내방시 담당 전문의에게 치료 완료되었거나 진행중인 기존 환자의 정보 중에서 진료 대상 환자와 유사도가 높은 환자의 정보를 자동 검색하여 제공하는 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법에 관한 것이다.
의료 기술의 발전에 따라 의료용 촬영 장비, 검사 장비 및 다양한 문진 방법이 개발되어 의료 진단의 정확도를 높이고 있지만, 현재 의료업계에서의 환자 진단은 의료 촬영 및 검사, 문진 등을 통한 결과 정보에 기초한 전문의의 판단만으로 진행되고 있다. 이러한 환자 진단 방법은 전문의의 개별 학습 정도와 경험에 의존도가 매우 높아 전문의에 따라 진단 결과가 다르게 나올 수 있을 뿐만 아니라 극단적으로는 환자가 오진의 위험에 그대로 노출될 수 있다는 문제점이 있다.
또한 내원한 환자의 짧은 진료시간동안 전문적인 진단 결과 도출에 한계가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 기존에 진료한 환자의 신상 정보 및 의료용 촬영 영상, 문진 결과, 그 외에 다양한 의료 검사 결과 등을 저장하고 있는 DB에서 진료 대상 환자와 유사도가 높은 환자를 검색하고 유사도에 따라 점수를 부여해 유사도가 높은 상위 랭크 정보를 담당의에게 제공함으로써, 진단에 정확성과 효율성을 높이는 것을 그 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템은 의료정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자 및 유사환자 검색 대상환자의 초음파, X-Ray, CT 등 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하는 영상 분석부, 상기 영상 분석부로부터 의료 영상 이미지 상 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산하는 영상보조 진단부 및 상기 의료 정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자의 정보를 받고, 받은 정보를 기반으로 진단 대상 환자와 유사한 환자를 검색해 유사도에 따라 점수를 부여하는 유사도 연산부를 포함한다.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 방법은 의료정보DB로부터 진료 대상 환자의 환자 기본 정보 또는 의료영상 이미지 등을 검색하는 대상 환자 검색 단계, 상기 검색된 정보 중 의료영상 이미지가 있는 경우 영상 분석부를 통해 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하고, 상기 영상보조 진단부에서는 상기 영상 분석부에서 추출한 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산하는 이미지 분석 단계, 상기 대상 환자 검색 단계에서 검색된 정보 및 상기 이미지 분석단계에서 계산한 병변의 악성도를 바탕으로 다른 환자들의 정보와 항목별로 유사한 환자들을 검색하는 유사환자 검색 단계, 상기 유사환자 검색 단계에서 검색된 유사 환자들의 항목별 일치 정도에 따라 점수를 부여해 유사 환자들 별로 진료 대상 환자와의 유사도를 계산하고 유사도가 높은 상위 랭크 유사 환자를 추출하는 유사환자 추출 단계 및 상기 유사환자 추출 단계에서 추출된 상위 랭크 유사 환자 정보를 기존의 환자정보 관련 사용자 인터페이스를 통해 또는 별도의 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 정보 제공 단계를 포함한다.
본 발명의 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법에 따르면 진료시 기존에 이미 수행되어진 유사환자의 진단 내용 및 진단 결과를 쉽게 확인할 수 있어 내원한 환자의 짧은 진료시간동안 전문적인 진단 결과 도출에 정확성 및 효율성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 방법을 나타내는 플로우차트이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템(10)은 유사도 연산부(11), 영상보조 진단부(12), 영상 분석부(13)를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 분석부(13)는 의료정보 통합DB(20)로부터 진단 대상 환자 및 유사환자 검색 대상의 초음파, X-Ray, CT 등 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출한다.
예를들어, 오진율 2위인 유방암 진단의 경우, 일반적으로 유방초음파 영상에서의 병변의 영역은 주변에 비해 어두운 특성이 있기 때문에 영상에서의 화소값이 급격히 변하게 된다. 따라서 화소값의 기울기 정보를 이용하여 병변의 외곽선을 추출할 수 있다. 이때 유방암 병변의 위치는 일반적으로 유선조직에 존재하는 경우가 많으므로 유선조직 영역에서 중점적으로 찾아 검출율을 높일 수도 있다.
영상보조 진단부(12)는 상기 영상 분석부(13)로부터 의료 영상 이미지 상 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산한다.
예를들어, 상기의 유방암 진단의 경우, 5가지의 BI-RADS 항목 정보를 이용하여 유방 초음파 영상에서의 병변의 악성도를 계산할 수 있다. 계산하고자 하는 BI-RADS 항목은 Shape(Regular/Irregular), Orientation(Parallel/Not Parallel), Margin(Circumscribed/Not Circumscribed), Echo Pattern(Anechoic/Hyperechoic), Posterior(No Posterior/Shadowing) 등이 있는데, 이러한 각 BI-RADS 항목을 추출하는데 사용되는 병변의 형태학적 특징점이 병변의 악성도를 판정하는 가장 중요한 요소이다.
유사도 연산부(11)는 환자별 전자의무기록, 환자별 의료영상 이미지, 질병별 의료정보 및 질병별 환자정보 등 각종 의료 정보를 저장하고 있는 의료정보 통합DB(20)로부터 진단 대상 환자의 정보를 받고, 받은 정보를 기반으로 진단 대상 환자와 유사한 환자를 검색해 유사도에 따라 점수를 부여한다.
상기 부여받은 점수에 따라 상위 랭크 정보를 기존의 환자정보 관련 사용자 인터페이스를 통해 또는 별도의 디스플레이 장치를 통해 사용자 즉, 담당의에게 정보를 디스플레이 할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 방법을 나타내는 플로우차트이다.
우선, 사용자 PC(30)로부터 진료 대상 환자의 정보 요청이 있는 경우, 의료정보 통합DB(20)로부터 진료 대상 환자의 환자 기본 정보 또는 의료영상 이미지 등을 검색한다(단계 S101).
검색된 정보 중 의료영상 이미지가 있는 경우 영상 분석부(13)에서 통해 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하고, 영상보조 진단부(12)에서는 상기 영상 분석부(13)에서 추출한 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산한다. 한편, 유사도 연산부(11)는 상기 단계 S101에서 검색된 정보 및 상기 영상 분석부(13)에서 계산한 병변의 악성도를 바탕으로 다른 환자들의 정보와 항목별로 유사한 환자들을 검색한다(단계 S102).
유사도 연산부(11)는 단계 S102에서 검색된 유사 환자들의 항목별 일치 정도에 따라 점수를 부여해 유사 환자들 별로 진료 대상 환자와의 유사도를 계산하고 유사도가 높은 상위 랭크 유사 환자를 추출한다(단계 S103).
상기 추출된 상위 랭크 유사 환자 정보를 기존의 환자정보 관련 사용자 인터페이스를 통해 또는 별도의 디스플레이 장치를 통해 사용자 즉, 담당의에게 정보를 디스플레이 한다(단계 S104).
10 : 유사환자 자동검색 시스템
11 : 유사도 연산부 12 : 영상보조 진단부
13 : 영상 분석부
20 : 의료정보 통합DB
30 : 사용자 PC
40 : 외부입력장치
11 : 유사도 연산부 12 : 영상보조 진단부
13 : 영상 분석부
20 : 의료정보 통합DB
30 : 사용자 PC
40 : 외부입력장치
Claims (2)
- 의료정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자 및 유사환자 검색 대상환자의 초음파, X-Ray, CT 등 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하는 영상 분석부;
상기 영상 분석부로부터 의료 영상 이미지 상 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산하는 영상보조 진단부; 및
상기 의료 정보를 저장하고 있는 의료정보DB로부터 진단 대상 환자의 정보를 받고, 받은 정보를 기반으로 진단 대상 환자와 유사한 환자를 검색해 유사도에 따라 점수를 부여하는 유사도 연산부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템. - 의료정보DB로부터 진료 대상 환자의 환자 기본 정보 또는 의료영상 이미지 등을 검색하는 대상 환자 검색 단계;
상기 검색된 정보 중 의료영상 이미지가 있는 경우 영상 분석부를 통해 의료 영상 이미지에서 병변 영역을 검출해 형상의 특징을 추출하고, 상기 영상보조 진단부에서는 상기 영상 분석부에서 추출한 병변 영역 형상의 특징을 받아 병변의 악성도를 계산하는 이미지 분석 단계;
상기 대상 환자 검색 단계에서 검색된 정보 및 상기 이미지 분석단계에서 계산한 병변의 악성도를 바탕으로 다른 환자들의 정보와 항목별로 유사한 환자들을 검색하는 유사환자 검색 단계;
상기 유사환자 검색 단계에서 검색된 유사 환자들의 항목별 일치 정도에 따라 점수를 부여해 유사 환자들 별로 진료 대상 환자와의 유사도를 계산하고 유사도가 높은 상위 랭크 유사 환자를 추출하는 유사환자 추출 단계; 및
상기 유사환자 추출 단계에서 추출된 상위 랭크 유사 환자 정보를 기존의 환자정보 관련 사용자 인터페이스를 통해 또는 별도의 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 정보 제공 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020170157055A KR20190059440A (ko) | 2017-11-23 | 2017-11-23 | 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법 |
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| KR1020170157055A KR20190059440A (ko) | 2017-11-23 | 2017-11-23 | 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR20190059440A true KR20190059440A (ko) | 2019-05-31 |
Family
ID=66657304
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170157055A KR20190059440A (ko) | 2017-11-23 | 2017-11-23 | 유사환자 자동검색을 통한 진단 보조 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20190059440A (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102179583B1 (ko) * | 2020-03-11 | 2020-11-17 | 주식회사 딥노이드 | 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법 |
| CN113077874A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-07-06 | 浙江大学 | 基于红外热像的脊椎疾病康复智能辅助诊疗系统及方法 |
| KR102434375B1 (ko) * | 2021-10-27 | 2022-08-22 | 주식회사 에이치엠씨네트웍스 | 환자들을 적어도 하나의 유사 환자군으로 분류하기 위한 방법 및 장치 |
-
2017
- 2017-11-23 KR KR1020170157055A patent/KR20190059440A/ko unknown
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| KR102179583B1 (ko) * | 2020-03-11 | 2020-11-17 | 주식회사 딥노이드 | 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법 |
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