KR20200116278A - 치과 영상으로부터 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시서는 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시서에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 치과 영상을 획득하고, 유효 영역 모델을 이용하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하며, 성별 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 한편, 연령 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출한다.

Description

치과 영상으로부터 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치{METHOD FOR DETERMINING SEX AND AGE OF SUBJECT FROM DENTAL IMAGE AND APPARATUS USING THE SAME}

본 개시서는 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시서에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 치과 영상을 획득하고, 유효 영역 모델을 이용하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하며, 성별 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 한편, 연령 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출한다.

치과 영상이란 치과 분야에서 구강의 해부학적 구조인 상악골(maxilla) 및 하악골(mandibula)이 촬영된 영상을 말한다. 구체적으로, 치과 영상은 치과 파노라마 X선 영상일 수 있다. 재해와 같이 신원 확인이 어려운 상황에 치과 영상을 이용하여 성별 및 연령이 추정된다. 특히 법치의학에 있어 신원이 밝혀지지 않은 죽은 사람의 경우에 연령대를 알 수 있으면 조사 대상자의 범위를 줄일 수 있으므로 신원 미상의 사망자에 대하여 연령의 감정은 필수적이다. 뿐만 아니라 살아있는 사람 중에서도 대한민국의 혼란스러웠던 근현대사 및 다양한 사회적, 경제적 문제로 인하여 호적에 출생일자가 잘못 기재됨으로써 이를 정정하기 위한 연령 감정의 필요성이 적지 않다.

'연령'에는 골연령, 치령, 만연령 등이 포함되는데, 골연령은 골격을 보고 판단한 연령을 지칭하고, 치령은 치아를 보고 판단한 연령을 지칭하며, 만연령은 실제 연령을 지칭하는바, 이들 사이에는 다소의 차이가 있을 수 있다.

연령의 추정에는 다양한 방법들이 있는데, 법의인류학적인 방법으로서 골격의 골화, 골단 성장판의 유합, 두개골 봉합선의 폐쇄 정도를 분석하는 방법이 있으며, 법치의학적인 방법으로서 치아를 이용한 여러 방법과 하악골의 변화를 분석하는 방법 등이 있다. 치아를 이용한 연령 추정 방법에는 보다 구체적으로 치아의 맹출 시기, 치아의 석회화 정도, 교모도, 치수강의 크기, 비중과 경도, 치아의 미세조직의 변화, 치아 내 아미노산 성분의 라세미화 반응 속도를 분석하는 방법 등이 있다.

치아를 이용한 방법은 다른 방법들에 비하여 많은 장점을 가지는데, 먼저, 치아가 만들어지는 과정은 다른 장기의 발생과 성장 과정에 비해 개인차나 다양성이 훨씬 적기 때문에 연령 추정에 가장 적합한 특징을 가지고 있다. 또한 치아는 인체 조직 중에서 가장 견고한 조직으로서 오랜 세월이 지나도 부패가 거의 되지 않고, 고온, 고압, 고열과 같은 극한의 환경에서도 안정적으로 원형을 유지하며, 발거가 된 상태에서도 여전히 전술한 특성들을 지닌다. 사랑니를 포함한 전체 32개 치아 중에서 단 하나만 있어도 연령 추정이 가능하다는 장점도 있다. 물론 죽은 사람의 경우에는 위 방법들을 모두 활용할 수 있는 반면, 살아있는 사람에게는 의료윤리적인 문제로 인해 인체에 손상을 주지 않는 비침습적인 검사 방법만을 이용해야 하는 제한이 있다. 임상적으로 발육성장기의 청소년을 대상으로는 치아의 맹출 시기와 석회화 정도를 판정하는 방법이 가장 많이 사용되고 있고, 성인에게는 치열의 교모도를 분석하는 방법이 가장 많이 이용되고 있다.

이처럼 치아를 이용하여 연령을 추정하는 종래의 기술들 가운데 데미리안 방식(Demirjian's method)이 있는데, 이 데미리안 방식에 따르면 연령을 추정하기 위하여 먼저 성별의 정보를 알아야 하는 한계점이 있었을 뿐만 아니라, 데미리안 방식은 치령을 판단하는 것으로서 만연령과의 차이가 많고 주로 유럽인들을 기준으로 만들어진 것으로서 동아시아인에게 잘 맞지 않아 인종을 달리하는 경우에 실제 적용이 잘 이루어지고 있지 않다. 이와 같은 종래의 통계적 방식은 time-consume과 같은 복잡한 절차를 통하여 연령을 추정했었는데, 통계적 방식은 인종과 환경에 따라 부정확한 결과를 보이는 경우가 많았다.

다만, 치과 파노라마 X선 영상을 이용한 방법은 비침습적으로 윤리적인 방법이라는 장점이 있으므로 최신의 인공지능 기술을 활용하여 종래의 기술의 단점을 해결할 수 있으면 바람직할 것이다.

즉, 종래 방식의 한계를 극복하기 위하여, 본 발명자는, 치과 영상의 영상 특징을 기계학습, 특히 딥 러닝(deep learning)에 의하여 추출하고, 이를 성별 및 연령의 추정에 활용함으로써 종래 방식에 비하여 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 추정에 중요한 요인으로 작용된 영역을 시각화하여 전문가의 최종 판단을 지원할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

본 발명은 법치의학 등에서 개인의 신원 식별을 위하여 성별 및 연령을 함께 정확하게 예측하는 것을 목적으로 한다.

특히, 본 발명은 종래의 통계적 방식의 성별 및 연령 예측의 한계를 극복하여 치과 영상의 영상 특징(형태, 질감, 전역적 위치, 구조적 특징 등)을 인공 신경망으로 추출하고 성별 및 연령 예측에 활용하여 그 정확도 및 효율을 증진하는 것으로 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양(aspect)에 따르면, 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법이 제공되는바, 그 방법은, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 치과 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 치과 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 유효 영역 모델을 이용하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 유효 영역을 검출하도록 지원하는 단계; 및 (c) 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 성별 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 프로세스 및 (ii) 연령 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출하는 프로세스를 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 (i) 프로세스 및 상기 (ii) 프로세스를 수행하도록 지원하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 본 발명에 따른 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램도 제공된다.

본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 컴퓨팅 장치가 제공되는바, 그 장치는, 상기 치과 영상을 획득하는 통신부; 및 (i) 유효 영역 모델을 포함하는 유효 영역 검출 모듈을 통하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하는 프로세스; (ii) 성별 모델을 포함하는 성별 판정 모듈을 통하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 프로세스 및 (iii) 연령 모델을 포함하는 연령 판정 모듈을 통하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출하는 프로세스를 수행하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 상기 (i) 프로세스 내지 (iii) 프로세스를 수행하도록 지원하는 프로세서를 포함한다.

본 발명에 의하면, 치과 영상을 이용하여 성별 및 연령을 정확하고 효율적으로 추정 가능한 효과가 있는바, 법치의학적으로 개인의 신원을 파악하는 데 활용될 수 있다. 특히 본 발명에 의하면, 종래의 데미리안 방식과 달리 치과 영상을 입력하면 성별 및 연령이 1초 이내로 매우 신속하고 정확하게 도출이 될 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 시각화가 제공됨으로써 성별 및 연령을 추정할 때 주요한 요인에 대하여 신속한 파악이 가능한 장점이 있다.

본 발명의 실시 예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시 예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람(이하 "통상의 기술자"라 함)에게 있어서는 발명에 이르는 노력 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법(이하 "성별 연령 판정 방법"이라 함)을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 성별 연령 판정 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.
도 3은 본 발명의 성별 연령 판정 방법을 예시적으로 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상으로부터 유효 영역을 도출하는 데 이용될 수 있는 유효 영역 모델의 일 예시로서 의미론적 분할 모델(semantic segmentation model)을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상으로부터 성별을 산출하는 데 이용되는 성별 모델을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상으로부터 연령을 산출하는 데 이용되는 연령 모델을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상에 대하여 이루어지는 시각화를 예시적으로 나타낸 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시 예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 이용된 "영상" 또는 "영상 데이터"라는 용어는 이산적 영상 요소들(예컨대, 2차원 영상에 있어서는 픽셀)로 구성된 다차원 데이터를 지칭하며, 달리 말하자면, (예컨대, 비디오 화면에 표시된) 눈으로 볼 수 있는 대상 또는 (예컨대, CT, MRI 검출기 등의 픽셀 출력에 대응되는 파일과 같은) 그 대상의 디지털 표현물을 지칭하는 용어이다. 예를 들어 "이미지" 또는 "영상"은 X선 촬영, 전산화 단층 촬영(CT; computed tomography), 자기 공명 영상(MRI; magnetic resonance imaging), 초음파 또는 본 발명의 기술분야에서 공지된 임의의 다른 의료 영상 시스템의 의하여 수집된 피검체(subject)의 의료 영상일 수 있다. 영상이 반드시 의료적 맥락에서 제공되어야 하는 것은 아니고 비의료적 맥락에서 제공될 수도 있는바, 예를 들어 보안 검색용 X선 촬영 등이 있을 수 있다.

본 개시서에서는 설명의 편의를 위하여 제시된 도면에서는 치과용 파노라마 영상이 X선으로 촬영된 것이 예시적 영상 형식(modality)인 것으로 도시되었다. 그러나 통상의 기술자는 본 발명의 다양한 실시 예에서 이용되는 영상 형식들이 CT, PET(positron emission tomography), PET-CT, SPECT, SPECT-CT, MR-PET, 3D 초음파 영상 등의 2차원, 3차원 영상을 포함하나 이와 같이 예시적으로 열거된 형식에 한정되지 않는다는 점을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 'DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine; 의료용 디지털 영상 및 통신)' 표준은 의료용 기기에서 디지털 영상 표현과 통신에 이용되는 여러 가지 표준을 총칭하는 용어인바, DICOM 표준은 미국 방사선 의학회(ACR)와 미국 전기 공업회(NEMA)에서 구성한 연합 위원회에서 발표한다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '의료영상 저장 전송 시스템(PACS; Picture Archiving and Communication System)'은 DICOM 표준에 맞게 저장, 가공, 전송하는 시스템을 지칭하는 용어이며, X선, CT, MRI와 같은 디지털 의료영상 장비를 이용하여 획득된 의료영상 이미지는 DICOM 형식으로 저장되고 네트워크를 통하여 병원 내외의 단말로 전송이 가능하며, 이에는 판독 결과 및 진료 기록이 추가될 수 있다.

그리고 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐 '학습' 혹은 '러닝'은 절차에 따른 컴퓨팅(computing)을 통하여 기계 학습(machine learning)을 수행함을 일컫는 용어인바, 인간의 교육 활동과 같은 정신적 작용을 지칭하도록 의도된 것이 아니며, 훈련(training)은 기계 학습에 관하여 일반적으로 받아들여지는 의미로 쓰인 것이다. 예를 들어, '딥 러닝'은 심층 인공신경망을 이용한 기계 학습을 의미한다.

또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 또한, '하나' 또는 '한'은 하나 이상의 의미로 쓰인 것이며, '또 다른'은 적어도 두 번째 이상으로 한정된다.

통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다. 따라서, 특정 구조나 기능에 관하여 본 명세서에 개시된 상세 사항들은 한정하는 의미로 해석되어서는 아니되고, 단지 통상의 기술자가 실질적으로 적합한 임의의 상세 구조들로써 본 발명을 다양하게 실시하도록 지침을 제공하는 대표적인 기초 자료로 해석되어야 할 것이다.

더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시 예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 통상의 기술자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 성별 연령 판정 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는, 통신부(110) 및 프로세서(120)를 포함하며, 상기 통신부(110)를 통하여 외부 컴퓨팅 장치(미도시)와 직간접적으로 통신할 수 있다.

구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치(100)는, 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.

이와 같은 컴퓨팅 장치의 통신부(110)는 연동되는 타 컴퓨팅 장치와 요청과 응답을 송수신할 수 있는바, 일 예시로서 그러한 요청과 응답은 동일한 TCP(transmission control protocol) 세션(session)에 의하여 이루어질 수 있지만, 이에 한정되지는 않는바, 예컨대 UDP(user datagram protocol) 데이터그램(datagram)으로서 송수신될 수도 있을 것이다. 덧붙여, 넓은 의미에서 상기 통신부(110)는 명령어 또는 지시 등을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치, 프린터, 디스플레이, 기타 외부 출력장치를 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서(120)는 MPU(micro processing unit), CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), NPU(neural processing unit) 또는 TPU(tensor processing unit), 캐시 메모리(cache memory), 데이터 버스(data bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 성별 연령 판정 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소를 도시한 예시적 블록도이다.

먼저, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 방법 및 장치의 구성을 간략히 개관하면, 컴퓨팅 장치(100)는 그 구성요소로서 영상 획득 모듈(210)을 포함할 수 있다. 이 영상 획득 모듈(210)은 본 발명에 따른 방법이 적용되는 치과 영상의 데이터를 획득하도록 구성되는바, 도 2에 도시된 개별 모듈들은, 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 통신부(110)나 프로세서(120), 또는 상기 통신부(110) 및 프로세서(120)의 연동에 의하여 구현될 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 수 있을 것이다.

치과 영상은, 예를 들어, 통신부(110)를 통하여 연동되는 촬영 기기 또는 의료영상 저장 전송 시스템(PACS)과 같은 외부 영상 저장 시스템으로부터 획득되는 것일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 치과 영상은 치과 영상 촬영 기기에 의하여 촬영된 영상이 DICOM 표준에 따라 PACS에 전송된 후 컴퓨팅 장치(100)의 영상 획득 모듈(210)에 의하여 획득된 것일 수 있다. 바람직하게는 치과 영상이 파노라마 X선 영상(panoramic X-ray image)일 수 있다.

다음으로, 그 획득된 치과 영상은 유효 영역 검출 모듈(220)에 전달될 수 있고, 유효 영역 검출 모듈(220)에 포함된 인공 신경망 모델인 유효 영역 모델은 치과 영상 전체로부터 상악, 하악 및 측두하악 관절(temporomandibular joint; TMJ)을 포함하는 유효 영역을 추출하도록 구성된다.

유효 영역의 추출이 완료되면, 성별 판정 모듈(230)은 성별 모델을 통하여 유효 영역으로부터 성별 및 치과 영상의 특징 정보(인코딩 정보)를 추출하며, 연령 판정 모듈(240)은 연령 모델을 통하여 상기 유효 영역 및 상기 성별 모델에서 추출된 특징 정보로부터 연령을 추출한다. 즉, 연령 모델은 성별 모델로부터의 특징 정보를 반영함으로써 성별에 따른 연령 판정의 정확도를 높인다.

그러면, 출력 모듈(250)은 그 성별 및 연령의 정보를 외부 엔티티(external entity)에 제공할 수 있다. 성별 및 연령의 정보는 성별의 산출에 주요한 요인에 해당하는 부위의 시각화 정보 및 연령의 산출에 주요한 요인에 해당하는 부위의 시각화 정보와 함께 제공될 수도 있다. 여기에서 외부 엔티티라고 함은, 본 발명에 따른 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치(100)의 사용자, 관리자, 상기 피검체를 담당하는 담당 의료 전문가 등을 포함하나, 이 이외에도 치과 영상로부터 판정된 성별, 연령 등의 정보를 필요로 하는 주체라면 어느 주체라도 포함되는 것으로 이해되어야 할 것이다. 외부 엔티티가 인간인 때에는 상기 출력 모듈(250)은 소정의 출력 장치, 예컨대 디스플레이에 표시된 사용자 인터페이스를 통하여 성별 정보 및 연령 정보를 외부 엔티티에 제공할 수 있다.

도 2를 참조하여 개략적으로 설명된 각각의 구성요소들의 구체적인 기능 및 효과에 관하여는 도 3 내지 도 6를 참조하여 상세히 후술하기로 한다. 도 2에 나타난 구성요소들은 설명의 편의상 하나의 컴퓨팅 장치에서 실현되는 것으로 예시되었으나, 본 발명의 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치(100)는 복수개의 장치들이 서로 연동된 것으로 구성될 수도 있다는 점이 이해될 것이다.

도 3은 본 발명의 성별 연령 판정 방법을 예시적으로 나타낸 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 성별 연령 판정 방법은, 먼저, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 영상 획득 모듈(210)이, 피검체의 치과 영상을 획득하거나 컴퓨팅 장치(100)의 통신부(110)를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 치과 영상을 획득하도록 지원하는 단계(S100)를 포함한다. 본 발명이 치과 파노라마 X선 영상에만 한정되지 않고 해당 부위를 촬영한 다른 영상 형식에 대하여도 적용될 수 있다는 점이 이해될 것이다.

다음으로, 본 발명에 따른 성별 연령 판정 방법은, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 유효 영역 검출 모듈(220)이, 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 유효 영역을 검출하도록 지원하는 단계(S200)를 더 포함한다.

도 4는 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상으로부터 유효 영역을 도출하는 데 이용될 수 있는 유효 영역 모델의 일 예시로서 의미론적 분할 모델(semantic segmentation model)을 개념적으로 도시한 도면이다.

심층 신경망은 다층의 인공 신경망으로 이루어진 구조에서 다량의 데이터를 학습시킴으로써 각각의 영상의 특징을 자동으로 학습하고, 이를 통해 목적 함수, 즉 분류 정확도의 에러(error)를 최소화시키는 방식으로 학습을 진행하는 기계 학습 모델이며, 점, 선, 면 등의 저수준의 특징에서부터 복잡하고 의미 있는 고수준의 특징까지 다양한 수준의 특징을 추출하고 분류할 수 있어 각광받고 있다.

특히, 도 4에 예시된 의미론적 분할 모델(410 내지 450)은 원본 영상에서 특징을 압축하여 추출해내는 부호화기(encoder; 410, 420, 430)와 이를 모델의 출력값으로 복원하는 복호화기(decoder; 440, 450)를 포함하도록 구성될 수 있다.

본 개시서에서 이용되는 파노라마 X선 영상(460)은 상악, 하악뿐만 아니라 경추, 비강 등을 포함하여 촬영되는 영역이 광범위한데, 성별, 연령 추정에 있어 필수적으로 포함되어야 하는 유효 영역(마스크, mask; 470)을 추출하여 정제된 입력 데이터로 활용함으로써 궁극적으로 성별, 연령의 정확한 예측이 가능해질 수 있다.

예를 들어, 상기 유효 영역은 상기 치과 영상(460)으로부터 경추를 제외한 영역이거나, 이에 비강 등을 더 제외한 영역일 수 있다.

다음으로, 본 발명에 따른 성별 연령 판정 방법은, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 성별 판정 모듈(230)이 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 프로세스(S300a) 및 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 연령 판정 모듈(240)이 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출하는 프로세스(S300b)를 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 프로세스(S300a) 및 프로세스(S300b)를 수행하도록 지원하는 단계(S300)를 더 포함한다.

도 5는 본 발명의 연령 성별 판정 방법에서 치과 영상(510)으로부터 성별을 산출하는 데 이용되는 성별 판정 모듈(230)에 포함된 성별 모델을 개념적으로 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 유효 영역 검출 모듈(220)의 출력값인 유효 영역(520)을 이용하여 재구성된 치과 영상(530)이 성별 모델의 입력값으로 이용된다.

상기 성별 모델은 인공 신경망 모델일 수 있으며, 구체적으로는, 재구성된 치과 영상(530)으로부터 특징을 추출하는 합성곱 층(convolutional layer; 예컨대, 541 내지 544) 및 이들로부터 성별을 예측하는 전결합 층(fully-connected layer; 예컨대, 545)을 포함하도록 구성될 수 있고, 이 성별 모델로부터 피검체의 성별의 정보 및 상기 치과 영상의 특징 정보(인코딩 정보)가 추출될 수 있다.

상기 성별 모델은 다수의 피검체에 대하여 검출된 유효 영역들 및 이에 대응되는 피검체의 성별의 데이터를 훈련용 데이터셋으로 이용하여 훈련될 수 있다. 예컨대, 성별 모델은 그 모델의 출력값(즉, 예측값)과 실제 값(즉, 정답)의 교차 엔트로피(cross entropy)의 차이를 감소시키는 방향으로 훈련될 수 있다.

도 6은 본 발명의 연령 성별 판정 방법에서 치과 영상으로부터 연령을 산출하는 데 이용되는 연령 모델을 개념적으로 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 유효 영역 검출 모듈(220)의 출력값인 유효 영역을 이용하여 재구성된 치과 영상(610)이 연령 모델의 입력값으로 이용된다.

연령 모델은 인공 신경망 모델일 수 있으며, 구체적으로는, 재구성된 치과 영상(610)으로부터 특징을 추출하는 합성곱 층(예컨대, 621 내지 624) 및 이들로부터 연령을 예측하는 전결합 층(예컨대, 625)을 포함하도록 구성될 수 있고, 이 연령 모델로부터 피검체의 연령의 정보가 추출될 수 있다. 연령 예측의 정확도를 높이기 위하여 성별 모델에서 연산된 특징 정보(인코딩 정보; 626)가 연령 모델에서 연산된 특징 정보에 연결(concatenation)되어 전결합 층(625)에 의한 출력값 생성에 이용될 수 있다.

이는, 치아와 골격이 성별에 따라 발달 속도에 차이가 있어 연령을 추정할 때 훈련된 성별 모델을 이용하여 도출된 성별에 대한 정보를 추가적인 입력값으로 활용한다면 더 정확한 연령의 추정에 도움이 될 수 있기 때문이다.

상기 연령 모델은 다수의 피검체에 대하여 검출된 유효 영역들 및 이에 대응되는 피검체의 연령의 데이터를 훈련용 데이터셋으로 이용하여 훈련될 수 있다. 여기에서 훈련용 데이터셋은 상기 성별 모델로부터 추출된 상기 치과 영상의 특징 정보(인코딩 정보)를 더 포함할 수 있다.

예컨대, 상기 연령 모델은 그 모델의 출력값(즉, 예측 연령)과 실제 값(즉, 실제 나이)의 거리 측정함수(예컨대, L2 거리 등)의 차이를 감소시키는 방향으로 훈련될 수 있다.

단계(S300)에서 성별 및 연령이 산출되면, 본 발명에 따른 성별 연령 판정 방법은, 컴퓨팅 장치(100)에 의하여 구현되는 출력 모듈(250)이, 상기 성별 및 연령을 포함하는 판정 결과를 외부 엔티티에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계(S400)를 더 포함할 수 있다.

단계(S400)의 일 실시 예에서, 상기 연령 모델에서의 제1 활성 맵(activation map)을 이용하여 상기 연령의 산출에 주요한 요인에 해당하는 제1 부위를 시각화하여 상기 외부 엔티티에 제공하는 프로세스 및 상기 성별 모델에서의 제2 활성 맵을 이용하여 상기 성별의 산출에 주요한 요인에 해당하는 제2 부위를 시각화하여 상기 외부 엔티티에 제공하는 프로세스 중 적어도 하나가 수행될 수 있다.

구체적으로, 활성 맵을 산출하는 방안은 다음과 같다.

도 7은 본 발명의 성별 연령 판정 방법에서 치과 영상(710)에 대하여 이루어지는 시각화를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 상기 성별 모델과 연령 모델에서 채용될 수 있는 인공 신경망 모델에 포함된 합성곱 층들 가운데 잠재 합성곱 층(latent convolutional layer; 720)이 도시되어 있다.

이제, c를 연령 또는 성별의 클래스(class), y를 출력값, i를 상기 잠재 합성곱 층의 폭, j를 상기 잠재 합성곱 층의 높이, Z를 상기 잠재 합성곱 층의 폭과 높이의 곱, A^k를 상기 잠재 합성곱 층의 k 번째 특징 맵(feature map)이라고 하고,

라고 정의하면, 활성 맵은 아래 수학식 2와 같다.

성별 모델에 대한 시각화의 예시는 도 7의 참조번호 730, 740로 나타난 바와 같으며, 연령 모델에 대한 시각화의 예시는 도 7의 참조번호 750, 760으로 나타난 바와 같다.

지금까지 도 1 내지 도 7을 참조하여 설명된 바와 같이 본 발명은 그 모든 실시 예 및 변형례에 걸쳐, 치과 영상을 이용하여 성별 및 연령을 정확하고 효율적으로 추정 가능한 동시에, 시각화가 제공됨으로써 성별 및 연령을 추정할 때 주요한 요인에 대하여 신속한 파악이 가능한 효과가 있다.

위 실시 예의 설명에 기초하여 해당 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명의 방법 및/또는 프로세스들, 그리고 그 단계들이 하드웨어, 소프트웨어 또는 특정 용례에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다는 점을 명확하게 이해할 수 있다. 상기 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치의 특별한 모습 또는 구성요소를 포함할 수 있다. 상기 프로세스들은 내부 및/또는 외부 메모리를 가지는, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 임베디드 마이크로컨트롤러, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서 또는 기타 프로그래머블 장치에 의하여 실현될 수 있다. 게다가, 혹은 대안으로서, 상기 프로세스들은 주문형 집적회로(application specific integrated circuit; ASIC), 프로그래머블 게이트 어레이(programmable gate array), 프로그래머블 어레이 로직(Programmable Array Logic; PAL) 또는 전자 신호들을 처리하기 위해 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치들의 조합으로 실시될 수 있다. 더욱이 본 발명의 기술적 해법의 대상물 또는 선행 기술들에 기여하는 부분들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 기계 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 기계 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD, Blu-ray와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 전술한 장치들 중 어느 하나뿐만 아니라 프로세서, 프로세서 아키텍처 또는 상이한 하드웨어 및 소프트웨어의 조합들의 이종 조합, 또는 다른 어떤 프로그램 명령어들을 실행할 수 있는 기계 상에서 실행되기 위하여 저장 및 컴파일 또는 인터프리트될 수 있는, C와 같은 구조적 프로그래밍 언어, C++ 같은 객체지향적 프로그래밍 언어 또는 고급 또는 저급 프로그래밍 언어(어셈블리어, 하드웨어 기술 언어들 및 데이터베이스 프로그래밍 언어 및 기술들)를 사용하여 만들어질 수 있는바, 기계어 코드, 바이트코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 이에 포함된다.

따라서 본 발명에 따른 일 태양에서는, 앞서 설명된 방법 및 그 조합들이 하나 이상의 컴퓨팅 장치들에 의하여 수행될 때, 그 방법 및 방법의 조합들이 각 단계들을 수행하는 실행 가능한 코드로서 실시될 수 있다. 다른 일 태양에서는, 상기 방법은 상기 단계들을 수행하는 시스템들로서 실시될 수 있고, 방법들은 장치들에 걸쳐 여러 가지 방법으로 분산되거나 모든 기능들이 하나의 전용, 독립형 장치 또는 다른 하드웨어에 통합될 수 있다. 또 다른 일 태양에서는, 위에서 설명한 프로세스들과 연관된 단계들을 수행하는 수단들은 앞서 설명한 임의의 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러한 모든 순차 결합 및 조합들은 본 개시서의 범위 내에 속하도록 의도된 것이다.

예를 들어, 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 상기 하드웨어 장치는, 프로그램 명령어를 저장하기 위한 ROM/RAM 등과 같은 메모리와 결합되고 상기 메모리에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성되는 MPU, CPU, GPU, TPU와 같은 프로세서를 포함할 수 있으며, 외부 장치와 신호를 주고받을 수 있는 통신부를 포함할 수 있다. 덧붙여, 상기 하드웨어 장치는 개발자들에 의하여 작성된 명령어들을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치를 포함할 수 있다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 사람이라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

그와 같이 균등하게 또는 등가적으로 변형된 것에는, 예컨대 본 발명에 따른 방법을 실시한 것과 동일한 결과를 낼 수 있는, 논리적으로 동치(logically equivalent)인 방법이 포함될 것인바, 본 발명의 진의 및 범위는 전술한 예시들에 의하여 제한되어서는 아니되며, 법률에 의하여 허용 가능한 가장 넓은 의미로 이해되어야 한다.

Claims (8)

1. 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 방법에 있어서,
   (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 치과 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 치과 영상을 획득하도록 지원하는 단계;
   (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 유효 영역 모델을 이용하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 유효 영역을 검출하도록 지원하는 단계; 및
   (c) 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 성별 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 프로세스 및 (ii) 연령 모델을 이용하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출하는 프로세스를 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 (i) 프로세스 및 상기 (ii) 프로세스를 수행하도록 지원하는 단계
   를 포함하는 성별 연령 판정 방법.
2. 제1항에 있어서,
   (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 산출된 상기 성별 및 상기 연령을 포함하는 판정 결과를 외부 엔티티에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 판정 결과를 상기 외부 엔티티에 제공하도록 지원하는 단계
   를 더 포함하는 성별 연령 판정 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 (d) 단계에서,
   상기 컴퓨팅 장치가, (iii) 상기 연령 모델에서의 제1 활성 맵(activation map)을 이용하여 상기 연령의 산출에 주요한 요인에 해당하는 제1 부위를 시각화하여 상기 외부 엔티티에 제공하는 프로세스 및 (iv) 상기 성별 모델에서의 제2 활성 맵을 이용하여 상기 성별의 산출에 주요한 요인에 해당하는 제2 부위를 시각화하여 상기 외부 엔티티에 제공하는 프로세스를 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 (iii) 프로세스 및 (iv) 프로세스를 수행하도록 지원하는 것을 특징으로 하는 성별 연령 판정 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 유효 영역은 상기 치과 영상으로부터 경추를 제외한 영역인, 성별 연령 판정 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 성별 모델은 다수의 피검체에 대하여 검출된 유효 영역들 및 이에 대응되는 피검체의 성별의 데이터를 훈련용 데이터셋으로 이용하여 훈련된 인공 신경망 모델인 것을 특징으로 하는 성별 연령 판정 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 연령 모델은 다수의 피검체에 대하여 검출된 유효 영역들 및 이에 대응되는 피검체의 연령의 데이터를 훈련용 데이터셋으로 이용하여 훈련된 인공 신경망 모델인 것을 특징으로 하는 성별 연령 판정 방법.
7. 컴퓨팅 장치로 하여금, 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램.
8. 피검체의 치과 영상으로부터 상기 피검체의 성별 및 연령을 판정하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
   상기 치과 영상을 획득하는 통신부; 및
   (i) 유효 영역 모델을 포함하는 유효 영역 검출 모듈을 통하여 상기 치과 영상으로부터 유효 영역을 검출하는 프로세스; (ii) 성별 모델을 포함하는 성별 판정 모듈을 통하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 성별을 산출하는 프로세스 및 (iii) 연령 모델을 포함하는 연령 판정 모듈을 통하여 상기 유효 영역에 기초하여 상기 피검체의 연령을 산출하는 프로세스를 수행하거나 상기 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 상기 (i) 프로세스 내지 (iii) 프로세스를 수행하도록 지원하는 프로세서
   를 포함하는 성별 연령 판정 장치.

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