KR20210089983A - Apparatus and method for comparing similarity between surgical video based on tool recognition - Google Patents
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Abstract
Description
본원은 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an apparatus and method for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition.
최근 들어 카메라가 부착된 내시경 장비들이 다양한 분야에서 사용되고, 대상자의 체내에 삽입되거나 시술 또는 수술 현장을 촬영하는 영상 장비들이 소형화, 보편화되면서 내외과적 수술에서 수술 동영상을 획득하는 경우가 많아지고 있으나, 이렇게 획득된 수술 동영상은 학술대회 발표 등의 극히 제한적인 상황에서만 활용될 뿐이다.Recently, endoscopic equipment with a camera is used in various fields, and as imaging equipment inserted into the body of a subject or photographing a procedure or surgery site has been miniaturized and universalized, there are more cases of acquiring surgical videos in internal and external surgery. Acquired surgical videos are only used in extremely limited circumstances, such as presentations at academic conferences.
또한, 최근 들어 빅 데이터, 인공 지능의 발달로 수많은 의료 관련 문서 기록과 사진들이 중요한 의료 정보로 발전하고 있으며, 문서 못지 않게 영상 자료도 방대하게 확보되고 있으나 영상 자료들을 임상에서 활용하는 경우는 극히 드문 실정이다.In addition, with the recent development of big data and artificial intelligence, numerous medical document records and photos are developing into important medical information. the current situation.
또한, 수술 동영상에는 전문적 의료 행위 데이터가 내재되어 있어 의학 교육 및 학술 연구 자료로써의 가치가 높아 수술 동영상에 대한 분석을 통해 수술 과정에서 발생하는 중요한 행위를 데이터화 한다면, 술기 표준, 수술 위험도 예측 모델 수립, 수술 평가 및 검증 모델 등을 수립할 수 있다.In addition, since surgical videos contain professional medical behavior data, they are highly valuable as medical education and academic research data. , surgical evaluation and validation models, etc. can be established.
또한, 의대 커리큘럼 내 강의 형태, 병원 내 연구 분야, 특정 수술에 앞서 해당 분야에 대한 참조 동영상 검토 등 수술 관련 지식을 수술 동영상을 통해 제공하고자 하는 경우, 수술 관련 지식은 의료 기술 중에도 가장 전문적인 지식이라 할 것이어서 여러 의료진들의 수술 동영상에 대한 토론 및 첨삭을 통해 효율적인 수술 표준 모델을 정립할 것이 요구되나 이렇게 수술 동영상에 대한 의견 교환을 지원하는 플랫폼은 현재까지 도입된바 없으며, 특히 서로 다른 시점에 촬영된 수술 동영상들을 상호 비교하기 위해서는 긴 시간의 영상 자료를 모두 시청하거나 필요한 부분을 시청자가 일일이 탐색할 것이 요구되어 매우 번거롭고 긴 시간이 소요될 수 밖에 없는 한계가 있었다.In addition, if you want to provide surgery-related knowledge through surgery videos, such as the type of lecture in the medical school curriculum, research areas in hospitals, and review of reference videos for specific surgery prior to surgery, surgery-related knowledge is the most professional knowledge among medical technologies. Therefore, it is required to establish an efficient standard model for surgery through discussion and correction of surgical videos by various medical staff. However, no platform that supports the exchange of opinions on surgery videos has been introduced so far. In order to compare the surgical videos with each other, it is necessary to watch all the video data for a long time or to search the necessary parts one by one, which is very cumbersome and takes a long time.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1111046호에 개시되어 있다.The technology that is the background of the present application is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-1111046.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 수술 동영상으로부터 해당 수술에서 활용된 도구를 인식 및 데이터화하여 이를 기초로 서로 다른 수술 동영상에 대한 유사도 및 연관 관계를 비교할 수 있는 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and it is a tool recognition-based surgery that can recognize and data the tools used in the corresponding surgery from the surgical video, and compare the similarity and correlation for different surgical videos based on this. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for comparing similarity between videos.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 업로드 된 수술 동영상에 대한 토론 및 첨삭을 지원하는 위키 기반 웹 플랫폼을 마련함으로써 수술 관련 지식을 자산화하여 제공할 수 있는 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템을 제공하려는 것을 목적으로 한다.The present application is to solve the problems of the prior art described above, and by providing a wiki-based web platform that supports discussion and correction of uploaded surgical videos, intelligent knowledge sharing about surgery videos that can be provided by capitalizing surgery-related knowledge The purpose is to provide a system.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problems to be achieved by the embodiments of the present application are not limited to the technical problems as described above, and other technical problems may exist.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은, 입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득하는 단계 및 상기 메타 데이터 및 상기 도구 등장 정보에 기초하여 상기 기준 수술 동영상과 상기 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.As a technical means for achieving the above technical problem, the tool recognition-based similarity comparison method between surgery videos according to an embodiment of the present application, each of the input reference surgery video and the comparison target surgery video, surgery-related metadata and tools appear It may include obtaining information and calculating a similarity between the reference surgery video and the comparison target surgery video based on the metadata and the tool appearance information.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은, 상기 유사도에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상의 상기 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정하는 단계 및 결정된 상기 연관 관계를 포함하여 상기 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼에 업로드 하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos according to an embodiment of the present application includes the steps of determining a correlation of the comparison target surgery video to the reference surgery video based on the similarity, and comparing the determined association relationship It may include the step of uploading the comparison target surgery video to a pre-established wiki (Wiki)-based web platform, including including.
또한, 상기 수술 관련 메타 데이터는, 상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상과 연계된 수술 유형 정보, 수술 시간 정보, 수술 장소 정보 및 수술 의료진 정보를 포함하는 수술 정보와 상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상과 연계된 환자의 인적 사항 정보 및 환자의 질병 정보를 포함하는 환자 정보를 포함할 수 있다.In addition, the surgery-related metadata includes surgery information including operation type information, operation time information, operation location information, and surgical medical staff information associated with the reference operation video or the comparison target operation video and the reference operation video or the comparison It may include patient information including personal information information of the patient and disease information of the patient associated with the target surgery video.
또한, 상기 도구 등장 정보는 소정의 수술에 활용되는 도구의 움직임과 연계된 도구 궤적 정보 및 상기 도구의 움직임에 기초하여 추론되는 수술 행위 정보를 포함할 수 있다.In addition, the tool appearance information may include tool trajectory information associated with a motion of a tool used for a predetermined operation and surgical action information inferred based on the motion of the tool.
또한, 상기 도구 등장 정보를 획득하는 단계는, 상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할하는 단계, 분할된 상기 인덱스 영상 각각에서 등장하는 상기 도구를 식별하는 단계, 식별된 상기 도구에 대한 상기 도구 궤적 정보를 도출하는 단계 및 상기 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 상기 도구 궤적 정보에 대응하는 상기 수술 행위 정보를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of obtaining the tool appearance information may include dividing the reference surgery video or the comparison target surgery video into a plurality of index images, identifying the tool appearing in each of the divided index images, the identified The method may include deriving the tool trajectory information for the tool and deriving the surgical action information corresponding to the tool trajectory information by inputting the tool trajectory information into a pre-generated artificial intelligence algorithm.
또한, 상기 연관 관계를 결정하는 단계는, 상기 기준 수술 동영상 및 상기 비교 대상 수술 동영상 각각에 대한 복수의 상기 인덱스 영상별 대표 프레임 사이의 프레임 유사성을 더 고려하여 상기 연관 관계를 결정할 수 있다.In addition, in the determining of the correlation, the correlation may be determined by further considering frame similarity between the representative frames for each of the plurality of index images for each of the reference surgical video and the comparison target surgery video.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은, 상기 위키 기반 웹 플랫폼에 상기 기준 수술 동영상을 업로드 하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the tool recognition-based similarity comparison method between surgery videos according to an embodiment of the present application may include uploading the reference surgery video to the wiki-based web platform.
또한, 상기 기준 수술 동영상을 업로드 하는 단계는, 소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말을 통해 수행될 수 있다.In addition, the step of uploading the reference surgery video may be performed through a content creator terminal to which authentication authority is previously granted according to a predetermined condition.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은, 상기 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말로부터 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신하고, 상기 피드백 데이터에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 상기 연관 관계 및 상기 유사도 중 적어도 하나를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos according to an embodiment of the present application receives feedback data for the comparison target surgery video from at least one or more participant terminals for the wiki-based web platform, and the feedback data It may include correcting at least one of the correlation and the degree of similarity with respect to the comparison target surgery video based on the .
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은, 상기 위키 기반 웹 플랫폼과 연계된 콘텐츠 소비자 단말로 상기 비교 대상 수술 동영상을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the tool recognition-based similarity comparison method between surgery videos according to an embodiment of the present application may include providing the comparison target surgery video to a content consumer terminal linked to the wiki-based web platform.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치는, 입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득하는 영상 정보 추출부 및 상기 메타 데이터 및 상기 도구 등장 정보에 기초하여 상기 기준 수술 동영상과 상기 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출하는 유사도 산출부를 포함할 수 있다.On the other hand, the apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application includes an image information extracting unit that obtains operation-related metadata and tool appearance information for each of an input reference surgery video and a comparison target surgery video, and the and a similarity calculator configured to calculate a degree of similarity between the reference surgery video and the comparison target surgery video based on metadata and the tool appearance information.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치는, 상기 유사도에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상의 상기 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정하고, 결정된 상기 연관 관계를 포함하여 상기 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼에 업로드 하는 업로드부를 포함할 수 있다.In addition, the apparatus for comparing the degree of similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application determines a relationship between the comparison target surgery video and the reference surgery video based on the similarity, and includes the determined relationship Thus, it may include an uploading unit for uploading the comparison target surgery video to a pre-established wiki (Wiki)-based web platform.
또한, 상기 영상 정보 추출부는, 상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할하고, 분할된 상기 인덱스 영상 각각에서 등장하는 상기 도구를 식별하고, 식별된 상기 도구에 대한 상기 도구 궤적 정보를 도출하고, 상기 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 상기 도구 궤적 정보에 대응하는 상기 수술 행위 정보를 도출할 수 있다.In addition, the image information extraction unit divides the reference surgery video or the comparison target surgery video into a plurality of index images, identifies the tools appearing in each of the divided index images, and the tools for the identified tools It is possible to derive the trajectory information of the tool and input the tool trajectory information into a pre-generated artificial intelligence algorithm to derive the surgical action information corresponding to the tool trajectory information.
또한, 상기 업로드부는, 소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말로부터 상기 기준 수술 동영상을 수신하고 상기 위키 기반 웹 플랫폼에 수신된 상기 기준 수술 동영상을 업로드할 수 있다.In addition, the upload unit may receive the reference surgery video from the content creator terminal to which the authorization is granted in advance according to a predetermined condition, and upload the received reference surgery video to the wiki-based web platform.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치는, 상기 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말로부터 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신하고, 상기 피드백 데이터에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 상기 연관 관계 및 상기 유사도 중 적어도 하나를 수정하는 검토부를 포함할 수 있다.In addition, the apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application receives feedback data for the comparison target surgical video from at least one participant terminal for the wiki-based web platform, and the feedback data It may include a review unit for correcting at least one of the correlation and the degree of similarity with respect to the comparison target surgery video based on the.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치는, 상기 위키 기반 웹 플랫폼과 연계된 콘텐츠 소비자 단말로 상기 비교 대상 수술 동영상을 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함할 수 있다.In addition, the apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application may include a content providing unit that provides the comparison target surgical video to a content consumer terminal linked to the wiki-based web platform.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described problem solving means are merely exemplary, and should not be construed as limiting the present application. In addition to the exemplary embodiments described above, additional embodiments may exist in the drawings and detailed description.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 수술 동영상으로부터 해당 수술에서 활용된 도구를 인식 및 데이터화하여 이를 기초로 서로 다른 수술 동영상에 대한 유사도 및 연관 관계를 비교할 수 있는 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치 및 방법을 제공할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, tool recognition-based similarity comparison between surgical videos that can recognize and data the tools used in the corresponding surgery from the surgical video and compare the similarity and correlation for different surgical videos based on this Apparatus and methods may be provided.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 업로드 된 수술 동영상에 대한 토론 및 첨삭을 지원하는 위키 기반 웹 플랫폼을 마련함으로써 수술 관련 지식을 자산화하여 제공할 수 있는 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템을 제공할 수 있다.According to the above-described problem solving means of the present application, by providing a wiki-based web platform that supports discussion and correction of uploaded surgical videos, it is possible to provide an intelligent knowledge sharing system for surgical videos that can capitalize and provide surgical-related knowledge. can
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.However, the effects obtainable herein are not limited to the above-described effects, and other effects may exist.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템에 의해 수술 동영상 기반의 콘텐츠가 생성 및 제공되는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 입력된 수술 동영상에 대한 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 수술 동영상 내 특정 프레임에서의 도구 등장 정보를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 특정 수술 동영상에서 등장한 복수의 도구 등장 정보를 종합적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도 또는 연관 관계를 제공하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치의 개략적인 구성도이다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법에 대한 동작 흐름도이다.1 is a schematic configuration diagram of an intelligent knowledge sharing system for a wiki-based surgical video according to an embodiment of the present application.
2 is a conceptual diagram for explaining a process of generating and providing surgical video-based content by an intelligent knowledge sharing system for a wiki-based surgical video according to an embodiment of the present application.
3 is a conceptual diagram for explaining a wiki-based web platform according to an embodiment of the present application.
4 is a view for explaining a pre-processing process for an input surgical video according to an embodiment of the present application.
5 is a view showing information about the appearance of a tool in a specific frame in a surgical video by way of example.
6 is a view comprehensively showing information about a plurality of tools appearing in a specific surgical video.
7 is a diagram exemplarily illustrating a user interface for providing a degree of similarity or correlation between a reference surgery video and a comparison target surgery video.
8 is a schematic configuration diagram of an apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application.
9 is an operation flowchart for a method for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art to which the present application pertains can easily implement them. However, the present application may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. Throughout this specification, when a part is "connected" with another part, it is not only "directly connected" but also "electrically connected" or "indirectly connected" with another element interposed therebetween. "Including cases where
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout this specification, when it is said that a member is positioned "on", "on", "on", "under", "under", or "under" another member, this means that a member is positioned on the other member. It includes not only the case where they are in contact, but also the case where another member exists between two members.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout this specification, when a part "includes" a component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
본원은 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to an apparatus and method for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템의 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram of an intelligent knowledge sharing system for a wiki-based surgical video according to an embodiment of the present application.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템(10)은, 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치(100)(이하, '유사도 비교 장치(100)'라 한다.), 콘텐츠 생성자 단말(200), 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300), 참여자 단말(400) 및 콘텐츠 소비자 단말(500)을 포함할 수 있다.1, an intelligent
유사도 비교 장치(100), 콘텐츠 생성자 단말(200), 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300), 참여자 단말(400) 및 콘텐츠 소비자 단말(500) 상호간은 네트워크(20)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(20)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(20)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.The
또한, 유사도 비교 장치(100)는 네트워크(20)를 통해 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼(30)에 후술하는 기준 수술 동영상, 비교 대상 수술 동영상 등을 업로드하고 업로드 된 수술 동영상 각각에 대한 각종 정보(도구 등장 정보, 메타 데이터 등)를 통합적으로 관리할 수 있다.In addition, the
콘텐츠 생성자 단말(200), 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300), 참여자 단말(400) 및 콘텐츠 소비자 단말(500)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치일 수 있다.The
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300)는 기준 수술 동영상에 대한 유사도 분석 및 연관 관계 분석의 대상이 되는 비교 대상 수술 동영상을 유사도 비교 장치(100)로 제공하는 장치를 의미하는 것일 수 있다. 예를 들어, 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300)는 복강경 장비, 로봇 수술 장비, 수술용 카메라 등 특정 수술 수행 시 해당 수술 장면을 녹화하기 위한 영상 장비, 레코딩 기기 등일 수 있다. 다른 예로, 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300)는 전술한 영상 장비, 레코딩 기기 등과 연계하여 마련되는 별도의 저장 장치(예를 들면, 외장 하드 등)를 의미하는 것일 수 있다. 또 다른 예로, 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300)는 본원의 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼(30)에 참여하는 참여자 단말(400) 중 어느 하나일 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the apparatus for providing a comparison
참고로, 본원의 실시예에 관한 설명에서 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 참여한다는 것은 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 대한 계정을 보유(등록)하고 있거나, 위키 기반 웹 플랫폼(30)의 제공 주체로부터 수술 동영상 업로드, 수술 동영상에 대한 피드백 데이터 제공 등에 관한 권한을 부여받아 위키 기반 웹 플랫폼(30)을 통하여 수술 동영상을 제공하거나 제공된 수술 동영상에 대한 첨삭, 토론, 의견 제시 등을 수행하는 행위를 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 이와 관련하여, 위키 기반 웹 플랫폼(30)의 참여 주체(예를 들면, 참여자 단말(400)의 소유자 등)에 대하여 부여된 권한 유형에 따라 위키 기반 웹 플랫폼(30)을 이용할 수 있는 행동 범위가 다양하게 결정될 수 있다.For reference, participating in the wiki-based
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 콘텐츠 생성자 단말(200)은 위키 기반 웹 플랫폼(30)의 제공 주체로부터 소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여되어 다른 수술 동영상에 대한 비교 기준으로 기능하는 기준 수술 동영상을 업로드할 수 있는 단말을 의미할 수 있다. 다른 예로, 콘텐츠 생성자 단말(200)은 전술한 인증 권한에 근거하여 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드 된 복수의 수술 동영상 중 소정의 기준 수술 동영상을 선택할 수 있는 지위에 있는 주체가 보유한 단말을 의미할 수 있다. 실시예에 따라, 소정의 조건에 따라 부여되는 인증 권한은 복수의 콘텐츠 생성자 단말(200)에 부여될 수 있다. 예를 들어, 수술 유형 각각에 대하여 콘텐츠 생성자 단말(200)이 다르게 결정될 수 있으며, 특정 수술 유형 어느 하나에 대하여도 복수의 콘텐츠 생성자 단말(200)이 지정될 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 복수의 콘텐츠 생성자 단말(200)이 특정 수술 유형에 대하여 지정되어 있는 경우, 해당 수술 유형에 대하여 설정되는 기준 동영상은 복수의 콘텐츠 생성자 단말(200) 각각이 개별적으로 업로드 내지 선정하거나 복수의 콘텐츠 생성자 단말(200) 간의 합의를 통해 업로드 내지 선정되는 것일 수 있다.In addition, in the description of the embodiment of the present application, the
콘텐츠 생성자 단말(200)에 인증 권한을 부여하기 위한 소정의 조건은 예를 들면, 해당 단말의 사용자의 의료 경력, 지위, 직급, 특정 수술에 대한 수술 시행 횟수 등에 기초하여 결정되는 것일 수 있다.A predetermined condition for granting authentication authority to the
또한, 본원의 실시예에 관한 설명에서 콘텐츠 소비자 단말(500)은 학습 목적, 연구 목적, 학술 목적, 특정 수술 집도에 앞서 참고할 목적 등을 위하여 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드 된 수술 동영상을 시청하고자 하는 주체가 보유한 단말일 수 있다. 실시예에 따라, 콘텐츠 소비자 단말(500)은 참여자 단말(400) 중 일부에 해당할 수 있다. 또한, 위키 기반 웹 플랫폼(30)의 제공 주체가 부여한 권한에 따라 콘텐츠 소비자 단말(500)은 피드백 데이터 제공에 대한 권한은 보유하지 않고 오직 수술 동영상에 대한 시청만이 가능한 단말일 수도 있다.In addition, in the description of the embodiment of the present application, the
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템에 의해 수술 동영상 기반의 콘텐츠가 생성 및 제공되는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.2 is a conceptual diagram for explaining a process of generating and providing surgical video-based content by an intelligent knowledge sharing system for a wiki-based surgical video according to an embodiment of the present application.
도 2를 참조하면, 전술한 콘텐츠 생성자 단말(200)의 사용자(보유자)는 도 2에 도시된 1st Creator에 해당할 수 있고, 참여자 단말(400)의 사용자는 도 2에 도시된 Co-worker에 해당할 수 있고, 콘텐츠 소비자 단말(500)의 사용자는 도 2에 도시된 Subscriber 및 Department, Hospital 및 University 등에 해당할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the user (holder) of the above-described
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼을 설명하기 위한 개념도이다.3 is a conceptual diagram for explaining a wiki-based web platform according to an embodiment of the present application.
도 3을 참조하면, 위키 기반 웹 플랫폼(30)은 비디오 분석 및 변환 시스템(31), 위키 웹 서버(Wiki Web Server, 32), 비디오 큐레이션 웹 서버(Video curation Web server, 33), 비디오 스토리지(34) 및 데이터 DB(35)를 포함할 수 있다.3, the wiki-based
구체적으로 본원의 일 실시예에 따르면, 비디오 분석 및 변환 시스템(31)은 업로드 된 수술 동영상에 대한 인덱싱(indexing)을 수행하여 인덱싱 정보를 생성할 수 있다. 또한, 비디오 분석 및 변환 시스템(31)은 업로드 된 수술 동영상에 대한 주요 장면을 압축한 요약 비디오(카탈로깅 비디오)를 생성 및 저장할 수 있다. 도 3은 본원의 위키 기반 웹 플랫폼(30)의 기능 및 동작을 설명하기 위한 예시적인 도면으로 이해되어야 하며 이와 관련하여 본원의 일 실시예에 따르면, 비디오 분석 및 변환 시스템(31)의 일부 기능은 본원의 유사도 비교 장치(100)에 의해 수행되는 것이거나 비디오 분석 및 변환 시스템(31)과 중첩하여 수행되는 것일 수 있다.Specifically, according to an embodiment of the present application, the video analysis and
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 위키 웹 서버(32)는 전술한 콘텐츠 생성자 단말(200), 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300), 참여자 단말(400) 및 콘텐츠 소비자 단말(500) 등에 부여된 각종 권한을 관리하고 해당 단말 각각의 계정을 관리할 수 있다. 또한, 위키 웹 서버(32)는 후술하는 바와 같이 참여자 단말(400)에 의해 제공된 피드백 데이터에 기초하여 소정의 수술 동영상에 대한 유사도, 연관 관계 등이 수정되는 경우 이를 반영하여 콘텐츠 정보, 비디오 스토리지에 저장된 데이터 등을 업데이트할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 비디오 큐레이션 웹 서버(33)는 비디오 스토리지(34)에 업로드 된 복수의 수술 동영상에 대해 결정된 기준 수술 동영상에 대한 유사도, 연관 관계, 메타 데이터 등을 데이터 DB(35)로부터 획득하고, 획득된 유사도, 연관 관계, 메타 데이터 등에 기초하여 복수의 수술 동영상을 분류 및 카테고리화 하고, 분류 및 카테고리화 결과에 기초하여 콘텐츠 소비자 단말(500)에 수술 동영상 검색 결과를 제공하고, 특정 수술 동영상에 대한 다운로드를 지원하거나 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 마련되는 서버를 의미할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the video
이하에서는 도 4 내지 도 7을 참조하여 유사도 비교 장치(100)의 구체적인 동작 및 기능을 상세히 서술하도록 한다.Hereinafter, specific operations and functions of the
먼저, 유사도 비교 장치(100)는 소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말(200)로부터 기준 수술 동영상을 획득(수신)하고, 수신된 기준 수술 동영상을 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드할 수 있다.First, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 수신된 기준 수술 동영상을 기초로 유사도 분석 및 수술 동영상 간의 연관 관계 파악의 대상이 되는 비교 대상 수술 동영상을 비교 대상 수술 동영상 제공 장치(300)로부터 획득(수신)할 수 있다.In addition, the
유사도 비교 장치(100)는 입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 전술한 수술 관련 메타 데이터는 수술 정보 및 환자 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 수술 정보는 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상과 연계된 수술 유형 정보, 수술 시간 정보, 수술 장소 정보 및 수술 의료진 정보를 포함하고, 환자 정보는 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상과 연계된 환자의 인적 사항 정보 및 환자의 질병 정보를 포함할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.According to an embodiment of the present application, the aforementioned surgery-related metadata may include surgery information and patient information. Here, the operation information includes operation type information, operation time information, operation location information, and surgical staff information associated with a reference operation video or a comparison target operation video, and the patient information is a patient associated with a reference operation video or a comparison target operation video personal information of the patient and the patient's disease information, but is not limited thereto.
본원의 일 실시예에 따르면, 전술한 도구 등장 정보는 소정의 수술에 활용되는 도구의 움직임과 연계된 도구 궤적 정보 및 도구의 움직임에 기초하여 추론되는 수술 행위 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the aforementioned tool appearance information may include tool trajectory information associated with the motion of a tool used for a predetermined operation and surgical action information inferred based on the motion of the tool.
이와 관련하여, 유사도 비교 장치(100)는 먼저 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할할 수 있다. 여기서, 인덱스 영상이란 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상의 특징에 해당하는 연속적인 유사 영상 간의 경계를 설정하여, 설정된 경계를 기준으로 분할된 복수의 클립 영상을 의미하는 것일 수 있다. 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상을 전체 구간에 대하여 상호 비교하는 것이 아니라, 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각을 복수의 인덱스 영상으로 분할하고 상호 대응되는 인덱스 영상 간의 비교 분석을 수행함으로써 유사도 산출을 위한 CPU 등의 연산을 최소화할 수 있다. In this regard, the
구체적으로, 유사도 비교 장치(100)는, 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상 각각의 인접 프레임 간 유사도에 기초하여 경계 프레임을 검출하고, 검출된 경계 프레임을 기준으로 하여 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 각각 분할할 수 있다.Specifically, the
본원의 일 실시예에 따르면, 인접 프레임 간 유사도는 인접 프레임 간의 구조적 유사도 및 인접 프레임 간의 컬러 히스토그램 유사도를 포함할 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니며, 인접 프레임 간 유사도는 인접 프레임 간의 색상 정보, 등장 객체(예를 들면, 수술 도구 등) 정보 등에 기초하여 다양한 방식으로 산출될 수 있다.According to an embodiment of the present application, the similarity between adjacent frames may include a structural similarity between adjacent frames and a color histogram similarity between adjacent frames. However, the present invention is not limited thereto, and the similarity between adjacent frames may be calculated in various ways based on color information between adjacent frames and information on appearance objects (eg, surgical tools, etc.).
또한, 유사도 비교 장치(100)는 두 인접 프레임 간의 구조적 유사도가 기 설정된 제1임계값 미만이거나 컬러 히스토그램 유사도가 기 설정된 제2임계값 미만 인 경우, 상기 두 인접 프레임 중 어느 한 프레임을 상기 경계 프레임으로 검출하도록 동작할 수 있다.Also, when the structural similarity between two adjacent frames is less than a preset first threshold or the color histogram similarity is less than a preset second threshold, the
본원의 일 실시예에 따르면, 제1임계값 및 제2임계값 중 적어도 하나는 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상의 소정의 시퀀스 구간으로 설정된 윈도우(Window) 내에서 계산되는 유사도의 분산 정보 등을 이용하여 적응적으로 결정되는 것일 수 있다. According to an embodiment of the present application, at least one of the first threshold value and the second threshold value is the variance information of the degree of similarity calculated within a window set as a predetermined sequence section of the reference surgical video or the comparison target surgery video. It may be adaptively determined using
예를 들어, 윈도우 설정을 위한 소정의 시퀀스 구간은 7 프레임일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다. 다른 예로, 윈도우 설정을 위한 소정의 시퀀스 구간은 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상의 유형에 따라 선택적으로 다른 수의 프레임을 포함하는 것일 수 있다.For example, a predetermined sequence period for window setting may be 7 frames, but is not limited thereto. As another example, the predetermined sequence section for setting the window may include a different number of frames selectively according to the type of the reference surgery video or the comparison target surgery video.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 입력된 수술 동영상에 대한 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a pre-processing process for an input surgical video according to an embodiment of the present application.
도 4를 참조하면, 유사도 비교 장치(100)는 입력된 수술 동영상(기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상) 내 프레임 각각에 대한 특징을 추출하기 위한 전처리를 인덱스 영상 분할 프로세스에 선행하여 수행할 수 있다. 구체적으로 도 4의 (a)는 유사도 비교 장치(100)에 입력된 수술 동영상의 소정의 원본 프레임을 나타낸 것이고, 도 4의 (b)는 유사도 비교 장치(100)가 입력된 원본 프레임으로부터 관심 장기를 분할 및 표시한 결과를 나타낸 것이고, 도 4의 (c)는 유사도 비교 장치(100)가 관심 장기 분할 결과에 기초하여 병소, 병변 부위 등의 특징을 추출하고 이를 표시한 것을 나타낸 것이다.Referring to FIG. 4 , the
즉, 유사도 비교 장치(100)는 수술 동영상의 각 프레임에 대한 특징 정보(프레임 내 관심 장기의 위치 및 형상, 병변의 위치 및 형상)를 파악할 수 있으며, 나아가, 유사도 비교 장치(100)는 파악된 특징 정보에 기초하여 인덱싱 영상 분할의 기준이 되는 경계 프레임 선정에 활용하거나 프레임 각각에서의 등장 도구를 식별하는데 활용할 수 있다.That is, the
도 5는 수술 동영상 내 특정 프레임에서의 도구 등장 정보를 예시적으로 나타낸 도면이다.5 is a view showing information about the appearance of a tool in a specific frame in a surgical video by way of example.
도 5를 참조하면, 유사도 비교 장치(100)는 분할된 인덱스 영상 각각에서 등장하는 도구를 식별할 수 있다. 구체적으로 본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는, 분할된 인덱스 영상 각각에 대하여 인덱스 영상 내 복수의 프레임 중 소정의 도구가 포함된 도구 등장 프레임을 선별할 수 있다. 구체적으로, 본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 소정의 도구의 등장 시점(등장 프레임) 및 퇴장 시점(퇴장 프레임)을 도구별로 획득할 수 있다. 참고로, 수술 동영상 내 등장 가능한 각종 도구들은 수술의 종류, 수술 환경, 촬영 기기의 근접도 등에 따라 수술 동영상의 프레임 내부에서 등장 및 퇴장을 반복할 수 있다. 따라서, 본원의 일 실시예에 따른 유사도 비교 장치(100)는 하나의 도구에 대하여 등장 프레임 및 퇴장 프레임을 복수 개 획득하도록 동작할 수 있다. 이해를 돕기 위해 예시하면, 수술 동영상의 시작 프레임(프레임 0)을 기준으로 탐색하여 도구가 처음 등장한 제1등장 프레임과 제1등장 프레임 이후의 가장 근접한 프레임에서 해당 도구가 퇴장한 제1퇴장 프레임 사이 구간이 해당 도구가 등장한 구간 범위로 식별될 수 있다. 또한, 제1퇴장 프레임 이후 해당 도구가 재등장하는 경우 이와 유사하게 제2등장 프레임과 제2퇴장 프레임 사이 구간이 해당 도구가 두 번째로 등장한 구간 범위로 식별될 수 있다.Referring to FIG. 5 , the
달리 말해, 등장 프레임은 해당 도구가 수술 동영상 내에서 미등장한 상태에서 등장한 상태로 전환된 프레임을 의미할 수 있으며, 퇴장 프레임은 반대로 해당 도구가 수술 동영상 내에서 등장한 상태에서 미등장한 상태로 전환된 프레임을 의미할 수 있다.In other words, the appearing frame may mean a frame in which the tool appears in a state in which it does not appear in the operation video, and the exit frame is a frame in which the tool is in a state in which it does not appear in the operation video. can mean
또한, 도 5를 참조하면, 유사도 비교 장치(100)는 도구가 식별된 경우, 해당 도구의 식별 정확도를 함께 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면 식별 정확도는 % 단위로 산출되는 것일 수 있다.Also, referring to FIG. 5 , when a tool is identified, the
도 6은 특정 수술 동영상에서 등장한 복수의 도구 등장 정보를 종합적으로 나타낸 도면이다.6 is a view comprehensively showing information about a plurality of tools appearing in a specific surgical video.
도 6을 참조하면, 유사도 비교 장치(100)가 식별하는 도구는 가위(Scissors), 핀셋, 흡입기, 시술자의 손, 내시경, 카테터, 가이드 와이어, 프로브, Grasper, Bipolar, Hook, Clipper, Irrigator, Specimen Bag 등 수술 과정에서 활용될 수 있는 다양한 의료 기기, 도구 등을 폭넓게 포함할 수 있다. 또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 해당 수술 동영상에 대한 메타 데이터(예를 들면, 수술 유형, 질병 대상, 대상자의 연령 등)에 기초하여 소정의 도구 별로 해당 수술 동영상에 등장할 확률을 계산하여, 계산된 확률에 기초하여 도구에 대한 식별을 수행하는 것일 수 있다. 예를 들어, 유사도 비교 장치(100)는 특정 수술 유형에서는 활용되지 않는 도구가 존재하는 경우, 해당 수술 유형에 대한 수술 동영상에 대한 도구 식별 시에는 해당 도구는 고려하지 않도록 동작할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the tools identified by the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 식별된 도구에 대한 도구 궤적 정보를 도출할 수 있다. 구체적으로, 유사도 비교 장치(100)는, 수술 동영상에서 식별된 도구에 대하여 인접한 도구 등장 프레임에서의 도구의 이동 경로에 기초하여 도구 궤적 정보를 획득할 수 있다.Also, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 도출된 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 해당 도구 궤적 정보에 대응하는 수술 행위 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기 생성된 인공지능 알고리즘에 기초하여 획득된 도구 궤적 정보에 기초하여 수술 행위를 분석(도출)할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 기 생성된 인공지능 알고리즘은 구체적으로 수술 동영상에서 등장 가능한 도구의 도구 등장 프레임 내에서의 움직임에 대한 분석 결과를 입력으로 하여 분석된 도구의 움직임에 대응하는 수술 행위를 출력으로 제공하는 알고리즘일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
본원의 일 실시예에 따르면, 기 생성된 인공지능 알고리즘은 소정의 수술 동영상 및 해당 수술 동영상에 나타난 수술 행위에 대한 정보를 학습 데이터로 하여 수술 동영상에서 등장 가능한 도구의 움직임에 대한 분석 결과와 도구의 움직임에 대응하는 수술 행위와의 상관 관계(예를 들면, 함수 형태)를 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 기반의 기계 학습 방식으로 생성되는 것일 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니며, 본원에서의 기 생성된 인공지능 알고리즘은 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 딥 러닝(Deep Learning), 서포트 벡터 머신(Supprot Vector Machine, SVM), 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등 종래에 공지되었거나 향후 개발되는 모든 종류의 기계 학습 방식을 통해 생성(학습)된 것일 수 있다.According to an embodiment of the present application, a pre-generated artificial intelligence algorithm uses a predetermined surgical video and information on a surgical action displayed in the corresponding surgical video as learning data, and provides an analysis result of the motion of a tool that can appear in the surgery video and the tool. It may be generated by a supervised learning-based machine learning method that learns a correlation (eg, a function form) with a surgical action corresponding to a movement. However, the present invention is not limited thereto, and the previously generated artificial intelligence algorithms in the present application are Logistic Regression, Random Forest, Deep Learning, and Support Vector Machine (SVM). ), artificial neural network (ANN), reinforcement learning, etc., may be generated (learned) through all kinds of machine learning methods that are known or developed in the future.
본원의 일 실시예에 따르면, 전술한 기 생성된 인공지능 알고리즘은 학습 데이터에 해당하는 수술 동영상에 대하여 해당 수술 시행자(의사, 의료진), 수술 동영상에 대한 검수자 등이 기입한 주석(Annotation)을 지도 학습 기반의 인공지능 알고리즘 생성을 위한 라벨(Label) 데이터로 하여 학습된 것일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the aforementioned pre-generated artificial intelligence algorithm guides the annotations written by the operator (doctor, medical staff), the examiner for the operation video, etc. with respect to the operation video corresponding to the learning data. It may be learned as label data for the creation of a learning-based artificial intelligence algorithm.
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 특정 도구가 등장한 프레임들(구체적으로, 해당 도구에 대한 등장 프레임부터 퇴장 프레임까지의 프레임들)의 인접한 소정의 프레임을 분석하여 식별된 도구가 해당 프레임 집합 내에서 이동한 방향 정보, 거리 정보 등을 도출함으로써 도구의 움직임을 파악하는 것일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 수술 동영상 내의 대상자의 환부(수술/시술 부위)의 형상 변화 패턴에 기초하여 식별된 도구의 움직임을 추정하도록 동작할 수 있다. 여기서, 환부의 형상 변화 패턴은 도 4를 통해 상술한 프레임 별 특징 정보를 활용하여 도출되는 것일 수 있다. 예를 들어, 유사도 비교 장치(100)는 도구 자체의 움직임 정보뿐만 아니라, 대상자의 환부 영역의 색상 정보에 기초하여 출혈 발생을 감지하거나 절개된 환부가 봉합된 상황 등을 감지할 수 있고, 감지된 환부의 형상 변화 패턴을 도구 자체의 움직임 정보와 함께 고려하여 해당 도구와 연계된 수술 행위를 보다 정확하게 도출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present application, the
참고로, 유사도 비교 장치(100)에 의해 분석되는 수술 행위는 결찰(Ligation), 절개(Dissection), 절제(Resection), 봉합(Suture) 등을 포함할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.For reference, the surgical action analyzed by the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 획득된 메타 데이터 및 도구 등장 정보에 기초하여 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상 간의 유사도를 산출할 수 있다.Also, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 메타 데이터에 기초하여 비교 대상 수술 동영상의 수술 유형(종류), 질병 유형(종류) 등이 기준 수술 동영상의 메타 데이터에 대응되는지를 판단하고, 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상이 상호 유사도를 비교하기에 부적절한 것으로 판단되는 경우(예를 들면, 수술 유형이 다소 상이한 경우 등) 유사도 산출 프로세스를 진행하지 않고, 해당 비교 대상 수술 동영상에 대한 기준 수술 동영상을 재탐색하도록 동작할 수 있다. 이와 달리, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 메타 데이터에 기초하여 비교 대상 수술 동영상이 기준 수술 동영상에 대하여 유의미하게 유사도 판단이 필요한 것으로 판단되는 경우 아래와 같이 두 수술 동영상에 대한 유사도를 산출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상에 대한 분할된 인덱스 영상 각각에 대하여 파악된 수술 행위 정보를 매칭할 수 있다. 예를 들어, 특정 인덱스 영상이 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 간에 서로 대응되도록 '결찰'로 수술 행위 정보가 도출된 경우, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상에 대한 수술 행위 정보가 '결찰'에 해당하는 인덱스 영상 간을 비교하도록 동작할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 수술 행위 정보가 매칭되는 두 인덱스 영상에서의 도구 등장 유형 및 도구 궤적 정보에 기초하여 두 인덱스 영상 간의 유사도를 산출할 수 있다. 여기서, 도구 등장 유형은 상호 대응되는 수술 행위에 대하여 어떠한 도구가 각각 사용되었는지를 의미하고, 도구 궤적 정보는 도구의 이동 경로, 도구의 사용(이동) 시간이 각각 어떻게 비교되는지를 의미할 수 있다.Also, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상에 대한 상호 매칭되는 인덱스 영상 간의 유사도를 합산(종합적으로 고려)하여 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 전체에 대한 유사도를 도출할 수 있다. 달리 말해, 유사도 비교 장치(100)에 의해 도출되는 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상에 대한 유사도는 대응되는(매칭되는) 인덱스 영상 각각에 대해 산출된 부분 유사도 및 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 전체에 대하여 종합적으로 고려된 전체 유사도를 포함할 수 있으며, 이러한 유사도(부분 유사도 및 전체 유사도)는 소정의 기준으로 할당되는 수치 값(예를 들면, 확률 등)을 기반으로 산출될 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상에 대한 메타 데이터 중 환자 정보에 기초하여 부분 유사도 또는 전체 유사도 산출을 위한 가중치를 조정할 수 있다. 예를 들어, 두 수술 동영상에 대한 메타 데이터에 기초하여 각각의 수술의 대상이 되는 환자 정보가 소정 수준 이상 유사한 경우(달리 말해, 환자 유형, 환자 성별, 질환 정보, 환자 연령 등이 유사한 경우), 부분 유사도 또는 전체 유사도가 보다 엄격한 기준으로 산출되도록 가중치를 조정하고, 반대로, 각각의 수술의 대상이 되는 환자 정보가 소정 수준 이상 상이한 경우(달리 말해, 환자 유형, 환자 성별, 질환 정보, 환자 연령 등이 상이한 경우), 부분 유사도 또는 전체 유사도가 보다 완화된 기준으로 산출되도록 가중치를 조정할 수 있다. 다만, 이에만 한정되는 것은 아니고, 환자 정보에 기초한 유사도 산출 시의 가중치 조정 패턴은 해당 수술 유형의 특수성, 유사도 비교의 목적 등에 기초하여 다양하게 변동될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
달리 말해, 유사도 비교 장치(100)는 비교 대상 수술 동영상과 기준 수술 동영상의 유사도를 산출하기 위하여, 각각의 메타 데이터를 고려하여 수술 동영상 내 인덱스 영상에서 파악되는 도구 기반의 이벤트를 상호 비교하도록 동작할 수 있다.In other words, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 산출된 유사도에 기초하여 비교 대상 수술 동영상의 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정할 수 있다. 예를 들어, 연관 관계는 "동일 수술에 대한 동영상", "관련도 높은 동영상", "참조 동영상", 등 비교 대상 수술 동영상과 기준 수술 동영상에 대하여 산출된 유사도의 수준(레벨)에 기초하여 해당 비교 대상 수술 동영상에 대하여 부여되는 태그 정보를 의미할 수 있다. 다만, 전술한 연관 관계를 나타내는 각각의 용어(태그)의 명칭은 이에만 한정되는 것은 아니다.Also, the
본원의 일 실시예에 따르면, 유사도 비교 장치(100)는 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각에 대한 복수의 인덱스 영상별 대표 프레임 사이의 프레임 유사성을 고려하여 연관 관계를 결정할 수 있다. 여기서, 인덱스 영상별 대표 프레임은 예를 들면 해당 인덱스 영상에 대한 수술 행위 정보를 도출하는데 결정적으로 기여한 프레임(예를 들면, 해당 프레임에 대한 인접 프레임 사이에서 도구의 움직임이 가장 크게 나타나는 프레임 등)일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 결정된 연관 관계를 포함하여 해당 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드 할 수 있다.Also, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말(400)로부터 위키 기반 웹 플랫폼(30) 상에 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 피드백 데이터는 본원의 유사도 비교 장치(100)에 의해 제공된 두 수술 동영상 간의 인덱스 영상별 유사도(부분 유사도), 두 수술 동영상 간의 전체 유사도 및 도 수술 동영상에 대해 결정된 연관 관계에 대한 적절성을 평가하고, 만일 특정 인덱스 영상에 대한 부분 유사도, 전체 유사도 또는 결정된 연관 관계가 부적절한 경우 이에 대한 정정이 필요하다는 정보, 정정 방향에 대한 정보 등을 포함하는 데이터일 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 피드백 데이터는 복수의 참여자 단말(400) 각각으로부터 수신되거나 복수의 참여자 단말(400)의 사용자 간의 토론 및 의견 교환을 통해 합의된 단일한 형태로 수신될 수 있다.In addition, the
이후, 유사도 비교 장치(100)는 수신된 피드백 데이터에 기초하여 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 기준 동영상에 대한 연관 관계 및 기준 동영상과의 유사도 중 적어도 하나를 수정할 수 있다. 실시예에 따라 유사도 비교 장치(100)는 피드백 데이터를 콘텐츠 생성자 단말(200)로 제공하고, 콘텐츠 생성자 단말(200)로부터 수신된 피드백 데이터에 대한 승인 요청을 기초로 비교 대상 수술 동영상에 대한 기준 동영상에 대한 연관 관계 및 기준 동영상과의 유사도 중 적어도 하나를 수정하도록 동작할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다.Thereafter, the
또한, 유사도 비교 장치(100)는 위키 기반 웹 플랫폼(30)과 연계된 콘텐츠 소비자 단말(500)로 비교 대상 수술 동영상을 제공할 수 있다.Also, the
도 7은 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도 또는 연관 관계를 제공하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.7 is a diagram exemplarily illustrating a user interface for providing a degree of similarity or correlation between a reference surgery video and a comparison target surgery video.
본원의 일 실시예에 따르면, 도 7에 도시된 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도 또는 연관 관계를 제공하기 위한 사용자 인터페이스는 전술한 피드백 데이터를 제공하기 위한 참여자 단말(400), 해당 기준 수술 동영상을 최초 업로드 또는 선정한 콘텐츠 생성자 단말(200) 또는 해당 비교 대상 수술 동영상을 시청하고자 하는 콘텐츠 소비자 단말(500)에 마련되는 디스플레이 상에 표출되는 것일 수 있다.According to an embodiment of the present application, the user interface for providing the similarity or correlation between the reference surgery video and the comparison target surgery video shown in FIG. 7 includes the
도 7을 참조하면, 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도 또는 연관 관계는 구간별(달리 말해, 인덱스 영상 분할 구간별) 도구 등장 정보를 비교한 그래프 형태로 표시될 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다. 또한, 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도 또는 연관 관계를 제공하기 위한 사용자 인터페이스에는 해당 비교 대상 수술 동영상에서의 시간의 흐름에 따른 도구 각각의 도구 등장 정보가 타임 라인 형태로 표시될 수 있다.Referring to FIG. 7 , the degree of similarity or correlation between the reference surgery video and the comparison target surgery video may be displayed in the form of a graph comparing tool appearance information for each section (in other words, each index image segmentation section), but is limited thereto. it is not In addition, in the user interface for providing the similarity or correlation between the reference surgery video and the comparison target surgery video, information about the appearance of each tool according to the passage of time in the corresponding comparison target surgery video may be displayed in the form of a timeline.
도 8은 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치의 개략적인 구성도이다.8 is a schematic configuration diagram of an apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application.
도 8을 참조하면, 유사도 비교 장치(100)는, 영상 정보 추출부(110), 유사도 산출부(120), 업로드부(130), 검토부(140) 및 콘텐츠 제공부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the
영상 정보 추출부(110)는, 입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득할 수 있다.The
본원의 일 실시예에 따르면, 영상 정보 추출부(110)는, 기준 수술 동영상 또는 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할할 수 있다. 또한, 영상 정보 추출부(110)는 분할된 인덱스 영상 각각에서 등장하는 도구를 식별할 수 있다. 또한, 영상 정보 추출부(110)는 식별된 도구 각각에 대한 도구 궤적 정보를 도출할 수 있다. 또한, 영상 정보 추출부(110)는 도출된 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 각각의 도구 궤적 정보에 대응하는 수술 행위 정보를 도출할 수 있다.According to an embodiment of the present application, the
유사도 산출부(120)는, 획득된 메타 데이터 및 도구 등장 정보에 기초하여 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출할 수 있다.The
업로드부(130)는, 산출된 유사도에 기초하여 비교 대상 수술 동영상의 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정할 수 있다. 또한, 업로드부(130)는 결정된 연관 관계를 포함하도록 해당 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드할 수 있다.The upload
검토부(140)는, 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말(400)로부터 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 검토부(140)는, 수신된 피드백 데이터에 기초하여 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계 및 기준 수술 동영상과의 유사도 중 적어도 하나를 수정할 수 있다.The
콘텐츠 제공부(150)는, 위키 기반 웹 플랫폼(30)과 연계된 콘텐츠 소비자 단말(500)로 업로드 된 비교 대상 수술 동영상을 제공할 수 있다.The
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.Hereinafter, an operation flow of the present application will be briefly reviewed based on the details described above.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법에 대한 동작 흐름도이다.9 is an operation flowchart for a method for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition according to an embodiment of the present application.
도 9에 도시된 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은 앞서 설명된 유사도 비교 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 유사도 비교 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.The tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos shown in FIG. 9 may be performed by the
도 9를 참조하면, 단계 S910에서 업로드부(130)는 소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말(200)으로부터 기준 수술 동영상을 획득(수신)할 수 있다. 또한, 단계 S910에서 업로드부(130)는 수신된 기준 수술 동영상을 위키 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드할 수 있다.Referring to FIG. 9 , in step S910 , the upload
다음으로, 단계 S920에서 영상 정보 추출부(110)는 입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득할 수 있다.Next, in step S920 , the image
다음으로, 단계 S930에서 유사도 산출부(120)는 획득된 메타 데이터 및 도구 등장 정보에 기초하여 기준 수술 동영상과 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출할 수 있다.Next, in step S930, the
다음으로, 단계 S940에서 업로드부(130)는 산출된 유사도에 기초하여 비교 대상 수술 동영상의 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정할 수 있다.Next, in step S940, the upload
다음으로, 단계 S950에서 업로드부(130)는 결정된 연관 관계를 포함하도록 해당 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼(30)에 업로드할 수 있다.Next, in step S950 , the upload
다음으로, 단계 S960에서 검토부(140)는 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말(400)로부터 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신할 수 있다.Next, in step S960, the
다음으로, 단계 S970에서 검토부(140)는 수신된 피드백 데이터에 기초하여 업로드 된 비교 대상 수술 동영상에 대한 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계 및 기준 수술 동영상과의 유사도 중 적어도 하나를 수정할 수 있다.Next, in step S970 , the
다음으로, 단계 S980에서 콘텐츠 제공부(150)는 위키 기반 웹 플랫폼(30)과 연계된 콘텐츠 소비자 단말(500)로 업로드 된 비교 대상 수술 동영상을 제공할 수 있다.Next, in step S980 , the
상술한 설명에서, 단계 S910 내지 S980은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S910 to S980 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present application. In addition, some steps may be omitted as necessary, and the order between steps may be changed.
본원의 일 실시 예에 따른 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos according to an embodiment of the present application may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
또한, 전술한 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.In addition, the tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos may be implemented in the form of a computer program or application executed by a computer stored in a recording medium.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present application is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present application pertains will understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present application. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present application is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present application.
10: 위키 기반의 수술 동영상에 대한 지능형 지식 공유 시스템
100: 도구 인식 기반의 수술 동영상 간 유사도 비교 장치
110: 영상 정보 추출부
120: 유사도 산출부
130: 업로드부
140: 검토부
150: 콘텐츠 제공부
30: 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼
200: 콘텐츠 생성자 단말
300: 비교 대상 수술 동영상 제공 장치
400: 참여자 단말
500: 콘텐츠 소비자 단말
20: 네트워크10: Wiki-based intelligent knowledge sharing system for surgical videos
100: Device for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition
110: image information extraction unit
120: similarity calculator
130: upload unit
140: review unit
150: content provider
30: Wiki-based web platform
200: content creator terminal
300: Comparison target surgical video providing device
400: participant terminal
500: content consumer terminal
20: network
Claims (15)
입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득하는 단계; 및
상기 메타 데이터 및 상기 도구 등장 정보에 기초하여 상기 기준 수술 동영상과 상기 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출하는 단계,
를 포함하는, 유사도 비교 방법.In a tool recognition-based similarity comparison method between surgical videos,
acquiring operation-related metadata and tool appearance information for each of the input reference surgery video and the comparison target surgery video; and
calculating a similarity between the reference surgery video and the comparison target surgery video based on the metadata and the tool appearance information;
Including, a similarity comparison method.
상기 유사도에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상의 상기 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정하는 단계; 및
결정된 상기 연관 관계를 포함하여 상기 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼에 업로드 하는 단계,
를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 방법.According to claim 1,
determining a correlation between the comparison target surgery video and the reference surgery video based on the degree of similarity; and
Uploading the comparison target surgery video including the determined correlation relationship to a pre-established Wiki-based web platform;
Further comprising a, similarity comparison method.
상기 수술 관련 메타 데이터는,
상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상과 연계된 수술 유형 정보, 수술 시간 정보, 수술 장소 정보 및 수술 의료진 정보를 포함하는 수술 정보와 상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상과 연계된 환자의 인적 사항 정보 및 환자의 질병 정보를 포함하는 환자 정보를 포함하는 것인, 유사도 비교 방법.3. The method of claim 2,
The surgery-related metadata is
Surgery information including operation type information, operation time information, operation place information, and surgical medical staff information linked to the reference operation video or the comparison target operation video and the patient's personal information linked to the reference operation video or the comparison target operation video The similarity comparison method, which includes patient information including information about the matter and the patient's disease information.
상기 도구 등장 정보는 소정의 수술에 활용되는 도구의 움직임과 연계된 도구 궤적 정보 및 상기 도구의 움직임에 기초하여 추론되는 수술 행위 정보를 포함하고,
상기 도구 등장 정보를 획득하는 단계는,
상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할하는 단계;
분할된 상기 인덱스 영상 각각에서 등장하는 상기 도구를 식별하는 단계;
식별된 상기 도구에 대한 상기 도구 궤적 정보를 도출하는 단계; 및
상기 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 상기 도구 궤적 정보에 대응하는 상기 수술 행위 정보를 도출하는 단계,
를 포함하는 것인, 유사도 비교 방법.4. The method of claim 3,
The tool appearance information includes tool trajectory information associated with the motion of a tool used for a predetermined operation and surgical action information inferred based on the motion of the tool,
The step of obtaining the tool appearance information includes:
dividing the reference surgery video or the comparison target surgery video into a plurality of index images;
identifying the tool appearing in each of the segmented index images;
deriving the tool trajectory information for the identified tool; and
inputting the tool trajectory information into a pre-generated artificial intelligence algorithm to derive the surgical action information corresponding to the tool trajectory information;
A similarity comparison method comprising a.
상기 연관 관계를 결정하는 단계는,
상기 기준 수술 동영상 및 상기 비교 대상 수술 동영상 각각에 대한 복수의 상기 인덱스 영상별 대표 프레임 사이의 프레임 유사성을 더 고려하여 상기 연관 관계를 결정하는 것인, 유사도 비교 방법.5. The method of claim 4,
The step of determining the association relationship is
The similarity comparison method of determining the correlation by further considering frame similarity between the representative frames for each of the plurality of index images for each of the reference surgical video and the comparison target surgical video.
상기 위키 기반 웹 플랫폼에 상기 기준 수술 동영상을 업로드 하는 단계를 더 포함하고,
상기 기준 수술 동영상을 업로드 하는 단계는,
소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는, 유사도 비교 방법.3. The method of claim 2,
Further comprising the step of uploading the reference surgery video to the wiki-based web platform,
The step of uploading the reference surgery video is,
A similarity comparison method, characterized in that it is performed through a content creator terminal to which authentication authority is previously granted according to a predetermined condition.
상기 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말로부터 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신하고, 상기 피드백 데이터에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 상기 연관 관계 및 상기 유사도 중 적어도 하나를 수정하는 단계를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 방법.7. The method of claim 6,
Receive feedback data on the comparison target surgical video from at least one participant terminal for the wiki-based web platform, and modify at least one of the correlation and the similarity for the comparison target surgery video based on the feedback data A similarity comparison method further comprising the step of:
상기 위키 기반 웹 플랫폼과 연계된 콘텐츠 소비자 단말로 상기 비교 대상 수술 동영상을 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 방법.8. The method of claim 7,
The similarity comparison method, further comprising the step of providing the comparison target surgery video to the content consumer terminal linked to the wiki-based web platform.
입력된 기준 수술 동영상 및 비교 대상 수술 동영상 각각의 수술 관련 메타 데이터 및 도구 등장 정보를 획득하는 영상 정보 추출부; 및
상기 메타 데이터 및 상기 도구 등장 정보에 기초하여 상기 기준 수술 동영상과 상기 비교 대상 수술 동영상의 유사도를 산출하는 유사도 산출부,
를 포함하는, 유사도 비교 장치.In an apparatus for comparing similarity between surgical videos based on tool recognition,
an image information extractor for acquiring surgery-related metadata and tool appearance information for each of the input reference surgery video and the comparison target surgery video; and
a similarity calculator configured to calculate a degree of similarity between the reference surgery video and the comparison target surgery video based on the metadata and the tool appearance information;
Including, similarity comparison device.
상기 유사도에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상의 상기 기준 수술 동영상에 대한 연관 관계를 결정하고, 결정된 상기 연관 관계를 포함하여 상기 비교 대상 수술 동영상을 기 구축된 위키(Wiki) 기반 웹 플랫폼에 업로드 하는 업로드부,
를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 장치.10. The method of claim 9,
Upload to determine a correlation of the comparison target surgery video to the reference surgery video based on the degree of similarity, and upload the comparison target surgery video to a pre-established Wiki-based web platform, including the determined correlation part,
Further comprising a, similarity comparison device.
상기 도구 등장 정보는 소정의 수술에 활용되는 도구의 움직임과 연계된 도구 궤적 정보 및 상기 도구의 움직임에 기초하여 추론되는 수술 행위 정보를 포함하고,
상기 영상 정보 추출부는,
상기 기준 수술 동영상 또는 상기 비교 대상 수술 동영상을 복수의 인덱스 영상으로 분할하고, 분할된 상기 인덱스 영상 각각에서 등장하는 상기 도구를 식별하고, 식별된 상기 도구에 대한 상기 도구 궤적 정보를 도출하고, 상기 도구 궤적 정보를 기 생성된 인공지능 알고리즘에 입력하여 상기 도구 궤적 정보에 대응하는 상기 수술 행위 정보를 도출하는 것인, 유사도 비교 장치.10. The method of claim 9,
The tool appearance information includes tool trajectory information associated with the motion of a tool used for a predetermined operation and surgical action information inferred based on the motion of the tool,
The image information extraction unit,
Divide the reference surgery video or the comparison target surgery video into a plurality of index images, identify the tool appearing in each of the divided index images, derive the tool trajectory information for the identified tool, and the tool The similarity comparison apparatus, which input the trajectory information into a pre-generated artificial intelligence algorithm to derive the surgical action information corresponding to the tool trajectory information.
상기 업로드부는,
소정의 조건에 따라 미리 인증 권한이 부여된 콘텐츠 생성자 단말로부터 상기 기준 수술 동영상을 수신하고 상기 위키 기반 웹 플랫폼에 수신된 상기 기준 수술 동영상을 업로드 하는 것인, 유사도 비교 장치.11. The method of claim 10,
The upload unit,
A similarity comparison apparatus that receives the reference surgery video from a content creator terminal to which authentication is granted in advance according to a predetermined condition and uploads the received reference surgery video to the wiki-based web platform.
상기 위키 기반 웹 플랫폼에 대한 적어도 하나 이상의 참여자 단말로부터 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 피드백 데이터를 수신하고, 상기 피드백 데이터에 기초하여 상기 비교 대상 수술 동영상에 대한 상기 연관 관계 및 상기 유사도 중 적어도 하나를 수정하는 검토부,
를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 장치.13. The method of claim 12,
Receive feedback data on the comparison target surgical video from at least one participant terminal for the wiki-based web platform, and modify at least one of the correlation and the similarity for the comparison target surgery video based on the feedback data review department,
Further comprising a, similarity comparison device.
상기 위키 기반 웹 플랫폼과 연계된 콘텐츠 소비자 단말로 상기 비교 대상 수술 동영상을 제공하는 콘텐츠 제공부,
를 더 포함하는 것인, 유사도 비교 장치.14. The method of claim 13,
A content providing unit that provides the comparison target surgery video to a content consumer terminal linked to the wiki-based web platform;
Further comprising a, similarity comparison device.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023282713A1 (en) | 2021-07-08 | 2023-01-12 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | Battery management system, battery pack, electric vehicle, and battery management method |
KR102539691B1 (en) * | 2022-10-20 | 2023-06-02 | 주식회사 메디씽큐 | Method for transmitting image of surgical step and system using the same |
KR102539674B1 (en) * | 2022-10-20 | 2023-06-02 | 주식회사 메디씽큐 | Method for transmitting surgical image using cache server and system using the same |
CN117524441A (en) * | 2024-01-03 | 2024-02-06 | 杭州海康慧影科技有限公司 | Method and device for detecting surgical quality |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20240048075A (en) * | 2022-10-05 | 2024-04-15 | 주식회사 엠티이지 | Method and device for performing inference on an object included in an image |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20080020257A (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-05 | 계명대학교 산학협력단 | Bio-image retrieval method using characteristic edge block of edge histogram descriptor and apparatus at the same |
KR20140082385A (en) * | 2012-12-24 | 2014-07-02 | 계명대학교 산학협력단 | medical image retrieval method based on image clustering |
KR20190063650A (en) * | 2017-11-30 | 2019-06-10 | 주식회사 엠티이지 | WiKi based Intelligence Surgery Knowledge Service Platform |
KR20190072722A (en) * | 2017-12-18 | 2019-06-26 | 주식회사 엠티이지 | Distributed Users based Intelligence Surgery Knowledge Service Platform |
KR20190104463A (en) * | 2015-03-02 | 2019-09-09 | 소니 주식회사 | Method and system for content management of video images of anatomical regions |
-
2020
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20080020257A (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-05 | 계명대학교 산학협력단 | Bio-image retrieval method using characteristic edge block of edge histogram descriptor and apparatus at the same |
KR20140082385A (en) * | 2012-12-24 | 2014-07-02 | 계명대학교 산학협력단 | medical image retrieval method based on image clustering |
KR20190104463A (en) * | 2015-03-02 | 2019-09-09 | 소니 주식회사 | Method and system for content management of video images of anatomical regions |
KR20190063650A (en) * | 2017-11-30 | 2019-06-10 | 주식회사 엠티이지 | WiKi based Intelligence Surgery Knowledge Service Platform |
KR20190072722A (en) * | 2017-12-18 | 2019-06-26 | 주식회사 엠티이지 | Distributed Users based Intelligence Surgery Knowledge Service Platform |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
조영탁 외, 셋톱박스 품질검사를 위한 개선된 지역 방향 패턴(eLDP) 기반의 비디오 샷 경계 검출, 한국정보처리학회 2017년 추계학술발표대회 논문집, 2017.11.01., Vol.24, No.2, pp957-960.* * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023282713A1 (en) | 2021-07-08 | 2023-01-12 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | Battery management system, battery pack, electric vehicle, and battery management method |
KR102539691B1 (en) * | 2022-10-20 | 2023-06-02 | 주식회사 메디씽큐 | Method for transmitting image of surgical step and system using the same |
KR102539674B1 (en) * | 2022-10-20 | 2023-06-02 | 주식회사 메디씽큐 | Method for transmitting surgical image using cache server and system using the same |
WO2024085466A1 (en) * | 2022-10-20 | 2024-04-25 | 주식회사 메디씽큐 | Surgery image transmission method using cache server and system using same |
WO2024085467A1 (en) * | 2022-10-20 | 2024-04-25 | 주식회사 메디씽큐 | Surgical stage image transmission method and system using same |
CN117524441A (en) * | 2024-01-03 | 2024-02-06 | 杭州海康慧影科技有限公司 | Method and device for detecting surgical quality |
Also Published As
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