KR20210110440A - Method and apparatus for providing endoscopic image information analysis service for lesion analysis of digestive tract based on predictive model - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 서비스 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 예측 모델에 기초한 소화관의 병변 분석을 수행하는 학습 기반 내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a service providing method and an apparatus therefor. More specifically, the present invention relates to a learning-based endoscopic image information analysis service providing method and apparatus for performing lesion analysis of the digestive tract based on a predictive model.
인체 내부의 정보, 특히 의학적 정보를 획득하기 위해 피검사자의 입 또는 항문을 통해 케이블에 부착된 내시경을 삽입하는 방법이 이용되고 있다.A method of inserting an endoscope attached to a cable through a subject's mouth or anus is used to obtain information inside the human body, particularly medical information.
이러한 내시경 삽입 검사 방법에 의하면, 내시경 영상을 보면서 도선 또는 광섬유로 이루어진 케이블을 통해 내시경을 직접 제어할 수 있으므로, 인체 내부의 데이터를 확보하기 용이하지만, 제어하는 동안의 움직임은 검사자의 숙련도에 의존되며, 주관적인 영상 해석이 반영되기 때문에 검사자마다 그 검사의 품질이 상이하게 되는 문제점이 있다.According to this endoscopic insertion test method, it is possible to directly control the endoscope through a cable made of a conducting wire or an optical fiber while viewing the endoscopic image, so it is easy to secure data inside the human body, but the movement during control depends on the skill level of the examiner. However, since subjective image interpretation is reflected, there is a problem in that the quality of the examination is different for each examiner.
예를 들어, 소화관의 하나인 대장 내시경의 경우 항문으로부터 맹장까지는 도달하여야 정상적인 검사가 완료되나, 대변 등 이물질이 다수 존재하는 경우 맹장의 위치를 영상만으로는 쉽게 찾기 어려우며, 검사가 중간에 종료되는 경우도 발생된다. 또한, 대장 내 용종 등은 숙련된 검사자가 즉시 발견하여 처리할 수 있는 경우도 있으나, 그렇지 않은 경우 내시경 영상을 사후 분석해야 발견되는 경우도 있다. For example, in the case of a colonoscopy, which is one of the digestive tract, a normal examination must be completed from the anus to the cecum. occurs In addition, polyps in the large intestine may be detected and treated immediately by an experienced examiner, but in other cases, they may be discovered only after post-mortem analysis of endoscopic images.
이렇듯 내시경 검사는 검사자의 주관적인 숙련도에 의해 좌우되는 품질요소들이 다수 존재하며, 이는 내시경 검사의 신뢰도와 정확도를 떨구는 요인이 된다.As such, there are a number of quality factors that depend on the subjective proficiency of the examiner in endoscopy, and this is a factor that lowers the reliability and accuracy of the endoscopy.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 검사자의 주관적 요소들을 보완할 수 있도록 하는 실시간 분석이 가능한 학습 기반의 소화관 내시경 영상 정보 분석 서비스를 제공하여, 내시경 검사의 신뢰도와 정확도를 향상시키고, 정밀의료를 지원할 수 있는 서비스 제공 장치 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and provides a learning-based gastrointestinal endoscopy image information analysis service capable of real-time analysis to complement the subjective factors of the examiner, thereby improving the reliability and accuracy of the endoscopy The purpose of the present invention is to provide a service providing device and method that can support precision medicine.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 장치에 있어서, 사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 학습 데이터 구축부; 상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 분석 처리부; 및 상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 리포팅 처리부를 포함하고, 상기 분석 처리부는, 상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하며, 상기 리포팅 처리부는 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공한다.An apparatus according to an embodiment of the present invention for solving the above problems, in the apparatus for providing an endoscopic image information analysis service, a learning data construction unit for constructing a learning model corresponding to the endoscopic image information based on prior learning data ; an analysis processing unit that analyzes real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and a reporting processing unit that processes the analysis result of the analysis processing unit and provides reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal, wherein the analysis processing unit converts the real-time image information into one of the learning models Applied to the above prediction model, and analyzes gut lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event, the reporting processing unit provides reporting information including image information and the gut lesion probability information of the specific frame section to the user terminal Alternatively, it is provided as an administrator terminal.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 단계; 상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 단계; 및 상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 분석하는 단계는, 상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.A method according to an embodiment of the present invention for solving the above-described problems, the method comprising: building a learning model corresponding to the endoscopic image information based on the prior learning data; analyzing real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and processing the analysis result of the analysis processing unit, and providing reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal, wherein the analyzing comprises: converting the real-time image information into one of the learning models Applying to the above prediction model, and analyzing the digestive tract lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event, wherein the providing includes image information of the specific frame section and the gut lesion probability information and providing the reporting information to the user terminal or the manager terminal.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 단계; 상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 단계; 및 상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 분석하는 단계는, 상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로 구현될 수 있다.A method according to an embodiment of the present invention for solving the above-described problems, the method comprising: building a learning model corresponding to the endoscopic image information based on the prior learning data; analyzing real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and processing the analysis result of the analysis processing unit, and providing reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal, wherein the analyzing comprises: converting the real-time image information into one of the learning models Applying to the above prediction model, and analyzing the digestive tract lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event, wherein the providing includes image information of the specific frame section and the gut lesion probability information It may be implemented as a computer-readable recording medium in which a program for executing an endoscopic image information analysis service providing method including the step of providing reporting information to the user terminal or the manager terminal on a computer is recorded.
상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 단계; 상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 단계; 및 상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 분석하는 단계는, 상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하는 내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.A method according to an embodiment of the present invention for solving the above-described problems, the method comprising: building a learning model corresponding to the endoscopic image information based on the prior learning data; analyzing real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and processing the analysis result of the analysis processing unit, and providing reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal, wherein the analyzing comprises: converting the real-time image information into one of the learning models Applying to the above prediction model, and analyzing the digestive tract lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event, wherein the providing includes image information of the specific frame section and the gut lesion probability information It may be implemented as a computer program recorded in a computer-readable recording medium for executing a method of providing an endoscopic image information analysis service including the step of providing reporting information to the user terminal or the manager terminal in a computer.
본 발명의 실시 예에 따르면, 실시간 분석이 가능한 학습 알고리즘 기반 내시경 영상 정보 분석 서비스를 제공할 수 있어 검사자의 주관적 요소들을 보완할 수 있을 뿐만 아니라, 검사자에 대한 객관적인 숙련도 평가 및 추가 학습 데이터 생성을 가능하게 하여, 내시경 검사의 신뢰도와 정확도를 향상시키고, 정밀의료를 지원할 수 있는 서비스 제공 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide an endoscopic image information analysis service based on a learning algorithm capable of real-time analysis, so that it is possible not only to supplement the examiner's subjective factors, but also to evaluate the examiner's objective proficiency and generate additional learning data. By doing so, it is possible to provide a service providing apparatus and method capable of improving the reliability and accuracy of endoscopy and supporting precision medicine.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4 내지 도 5는 분석 처리부의 예측 모델에 기초한 소화관의 병변 분석 프로세스를 설명하기 위한 도면들이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a service providing apparatus according to an embodiment of the present invention in more detail.
3 is a flowchart illustrating a service providing method according to an embodiment of the present invention.
4 to 5 are diagrams for explaining a lesion analysis process of the digestive tract based on the predictive model of the analysis processing unit.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.The following is merely illustrative of the principles of the invention. Therefore, those skilled in the art will be able to devise various devices which, although not explicitly described or shown herein, embody the principles of the present invention and are included within the spirit and scope of the present invention. Moreover, it is to be understood that all conditional terms and examples listed herein are, in principle, expressly intended solely for the purpose of enabling the concept of the present invention to be understood, and not limited to the specifically enumerated embodiments and states as such. should be
또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Moreover, it is to be understood that all detailed description reciting the principles, aspects, and embodiments of the invention, as well as specific embodiments, are intended to cover structural and functional equivalents of such matters. It is also to be understood that such equivalents include not only currently known equivalents, but also equivalents developed in the future, i.e., all devices invented to perform the same function, regardless of structure.
따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블록도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.Thus, for example, the block diagrams herein are to be understood as representing conceptual views of illustrative circuitry embodying the principles of the present invention. Similarly, all flowcharts, state transition diagrams, pseudo code, etc. may be tangibly embodied on computer-readable media and be understood to represent various processes performed by a computer or processor, whether or not a computer or processor is explicitly shown. should be
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.In addition, clear use of terms presented as processor, control, or similar concepts should not be construed as exclusively referring to hardware having the ability to execute software, and without limitation, digital signal processor (DSP) hardware, ROM for storing software. It should be understood to implicitly include (ROM), RAM (RAM) and non-volatile memory. Other common hardware may also be included.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. The above-described objects, features and advantages will become more apparent through the following detailed description in relation to the accompanying drawings, and accordingly, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement the technical idea of the present invention. There will be. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전체 시스템을 개략적으로 도시한 개념도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating an entire system according to an embodiment of the present invention.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 시스템은, 내시경 영상 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 장치(100)와, 서비스 이용에 따른 분석 정보를 제공받아 출력하는 하나 이상의 사용자 단말(200)과, 내시경 영상 정보를 출력하는 내시경 장치(400)와, 서비스 정보를 관리하는 관리자 단말(300)을 포함할 수 있다. First, as shown in FIG. 1 , the system according to an embodiment of the present invention includes a
먼저, 각 서비스 제공 장치(100), 사용자 단말(200), 관리자 단말(300) 및 내시경 장치(400)는, 통신 네트워크를 통해 유선 또는 무선으로 형성되는 서비스 네트워크로 구성될 수 있다.First, each of the
이를 위해, 서비스 제공 장치(100), 사용자 단말(200), 관리자 단말(300) 및 내시경 장치(400)는, 상호 통신을 위한 통신 네트워크에 접속하기 위한 하나 이상의 통신 모듈을 구비할 수 있다.To this end, the
통신 네트워크는 예를 들어, 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network;WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크로 구현될 수 있다. 또한, 통신 네트워크는 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망, 블루투스(Bluetooth), Wibro(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), 와이파이(Wi-Fi), LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로도 구현될 수 있다. 필요에 따라서, 통신 네트워크는 유선 및 무선이 혼용된 네트워크일 수 있다.The communication network may be implemented as a wired network such as, for example, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a value added network (VAN). In addition, the communication network is a mobile radio communication network, satellite communication network, Bluetooth (Bluetooth), Wibro (Wireless Broadband Internet), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access), Wi-Fi (Wi-Fi), LTE (Long Term Evolution) ) can be implemented with any kind of wireless network, such as If necessary, the communication network may be a network in which wired and wireless are mixed.
이와 같은 구성에 있어서, 서비스 제공 장치(100)는 서비스 등록된 사용자 단말(200)과의 데이터 송수신을 처리할 수 있으며, 관리자 단말(300)에 의해 설정 및 구축된 학습 데이터에 따라, 내시경 장치(400)의 실시간 영상 정보를 분석 처리할 수 있다.In such a configuration, the
그리고, 서비스 제공 장치(100)는 분석 처리에 따라 생성된 리포팅 정보를 사용자 단말(200)로 전달할 수 있으며, 사용자 단말(200)에서는 리포팅 정보와 함께, 내시경 장치(400)의 실시간 영상 정보를 확인할 수 있다.In addition, the
여기서, 상기 리포팅 정보는 디스플레이 장치 및 음성 출력 장치를 통해 출력될 수 있으며, 병면의 위치, 영역, 검출 소리 알림, 화면 깜빡임 알림, 리포트 형식으로 구성된 병면 유무 정보, 병변 영상 정보(연속된 병변 영상 프레임 등), 발견된 이물질 정보 등이 예시될 수 있다.Here, the reporting information may be output through a display device and an audio output device, and the location, area, detection sound alert, screen blink alert, sickness information in the form of a report, lesion image information (continuous lesion image frame) etc.), found foreign material information, etc. may be exemplified.
이러한 리포팅 정보에 따라, 사용자는 내시경 영상 정보에 대응하는 분석정보를 실시간으로 제공받을 수 있으며, 검사 상태를 객관적으로 파악할 수 있고, 숙련도에 따라서 시각적으로 인지하기 어려운 병변 등을 용이하게 검사할 수 있도록 하는 영상 분석 서비스를 제공받을 수 있다.According to this reporting information, the user can be provided with analysis information corresponding to the endoscopic image information in real time, the examination status can be objectively grasped, and the lesion that is difficult to visually recognize according to the skill level can be easily inspected. video analysis service can be provided.
또한, 서비스 제공 장치(100)는 상기 리포팅 정보를 출력할 뿐만 아니라, 분석 결과에 따른 검사자의 검사 품질을 정량적으로 산출할 수도 있다. 정량적으로 산출된 검사 품질 정보는 관리자 단말(300)로 전달되어 서비스 관리에 이용될 수 있다.In addition, the
그리고, 서비스 제공 장치(100)는 분석된 결과 데이터로부터 학습 모델의 정확도 향상에 기여할 수 있는 추가 학습 데이터를 추출할 수 있으며, 이러한 학습 데이터는 사전 생성되어 있는 학습 데이터 구축부의 사전 학습 모델에 재적용되어 정확도 및 효율을 향상시키는 추가 학습이 이루어지도록 한다.And, the
이러한 분석 결과 정보, 학습 데이터 및 리포팅 정보는 서비스 제공 장치(100) 내부 또는 외부의 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 서비스 제공 장치(100) 또는 관리자 단말(300)에 의해 관리될 수 있다.Such analysis result information, learning data, and reporting information may be stored in a database inside or outside the
특히, 서비스 제공 장치(100)는 학습 데이터를 구축하는 학습 데이터 구축부와, 분석 처리를 수행하는 분석 처리부와, 분석 정보를 가공하여 사용자 단말(200)로 제공하는 리포팅 처리부를 포함할 수 있다.In particular, the
보다 구체적으로, 서비스 제공 장치(100)의 분석 처리부는 내시경 장치(400)로부터 입력되는 영상 신호에서 환자의 개인 정보는 익명화 전처리할 수 있도록 하며, 이를 위해 장치에 따른 분석 영역을 내시경 영상 정보에 대응하여 각각 설정할 수 있다.More specifically, the analysis processing unit of the
여기서, 익명화된 전처리된 영상은 프레임(frame)간 시간차이(frame1, frame3, frame 5처럼 시간차 입력)를 가질 수 있으며, 원형큐(circular queue)로 구성된 버퍼(buffer)에 별도 저장되도록 처리될 수 있다.Here, the anonymized preprocessed image may have a time difference between frames (time difference input like frame1, frame3, frame 5), and may be processed to be stored separately in a buffer composed of a circular queue. have.
학습 데이터 구축부는 사전 학습 데이터에 의해 사전 생성된 복수의 분석 모델을 병렬로 구축할 수 있으며, 분석 처리부에서 익명화 전처리된 영상 데이터가 입력되면 이에 대응하는 학습 모델의 인공지능 처리 결과 데이터를 출력할 수 있다.The training data building unit can build a plurality of analysis models pre-generated by the pre-learning data in parallel, and when the anonymized pre-processed image data is input in the analysis processing unit, the AI processing result data of the corresponding learning model can be output. have.
예를 들어, 학습된 제1 모델은 실시간으로 전처리된 영상데이터의 병변을 검출하여 그 결과 정보를 출력할 수 있다.For example, the learned first model may detect a lesion in preprocessed image data in real time and output result information.
이에 따라, 리포팅 처리부는 결과 정보를 리포팅 화면 인터페이스로 가공하여, 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.Accordingly, the reporting processing unit may process the result information into a reporting screen interface and provide it to the
또한, 분석 처리부는 내시경 영상 데이터 중 자세한 병변의 분석이 필요한 특정 시간 구간을 판별할 수 있으며, 판별된 시간 구간에 대응하여 버퍼에 저장된 영상들을 학습된 제2 모델에 입력하여 결과를 예측하는데 이용할 수도 있다.In addition, the analysis processing unit may determine a specific time section in which detailed lesion analysis is required among the endoscopic image data, and the images stored in the buffer corresponding to the determined time section may be input to the learned second model and used to predict the result. have.
리포팅 처리부는 예측에 이용된 영상들의 학습 모델 적용에 따른 예측 분석 결과에 대응하여, 평균, 표준 편차, 최대/최소 그래프와 함께 상기 버퍼에 저장된 영상들을 타일(tile) 형태로 나타내고 각 영상의 예측값을 화면에 표시하는 화면 인터페이스를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.In response to the prediction analysis result according to the application of the learning model of the images used for prediction, the reporting processing unit displays the images stored in the buffer together with the average, standard deviation, and maximum/minimum graphs in a tile form and displays the predicted values of each image. A screen interface displayed on the screen may be provided to the
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)를 보다 구체적으로 도시한 블록도이다.2 is a block diagram illustrating a
도 2를 참조하면, 먼저 학습 데이터 구축부는 모델링 처리부와 고도화 샘플 마이닝부를 포함할 수 있으며, 분석 처리부는 분석 리포팅 엔진과, 학습 모델 처리부를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, the training data construction unit may include a modeling processing unit and an advanced sample mining unit, and the analysis processing unit may include an analysis reporting engine and a learning model processing unit.
모델링 처리부는 사전 학습 데이터에 기초하여, 하나 이상의 학습 모델을 구축한다.The modeling processing unit builds one or more learning models based on the pre-learning data.
이를 위해, 모델링 처리부는 데이터 익명화 처리부, 데이터 태깅 처리부 및 학습 데이터 모델링부를 포함할 수 있다.To this end, the modeling processing unit may include a data anonymization processing unit, a data tagging processing unit, and a learning data modeling unit.
데이터 익명화 처리부는 사전 학습 데이터의 개인정보를 제거하고, 모델에 따른 필요 영역 학습 데이터만을 추출하여 데이터 태깅 처리부로 전달한다.The data anonymization processing unit removes personal information of the pre-learning data, extracts only the necessary area training data according to the model, and delivers it to the data tagging processing unit.
데이터 태깅 처리부는, 학습 데이터에 대응하는 레이블링과 같은 태깅 처리를 수행할 수 있다. 태깅 처리는 학습 알고리즘에 따라 관리자에 의해 태깅 정보가 직접 할당되는 처리를 포함하거나, 사전 결정된 분류 기준에 의해 자동 할당되는 처리가 수행될 수도 있다.The data tagging processing unit may perform tagging processing such as labeling corresponding to the training data. The tagging process may include a process in which tagging information is directly assigned by an administrator according to a learning algorithm, or a process in which tagging information is automatically assigned according to a predetermined classification criterion may be performed.
그리고, 학습 데이터 모델링부는 실시간 내시경 영상 분석에 필요한 하나 이상의 학습 모델을 모델링 처리한다. 여기서, 각 학습 모델들은 분석 처리부의 학습 모델 처리부로 제공될 수 있으며, 분석 처리부는 각 학습 모델에 기초한 실시간 영상 정보의 학습 기반 분석을 수행할 수 있다.In addition, the learning data modeling unit models one or more learning models required for real-time endoscopic image analysis. Here, each of the learning models may be provided to the learning model processing unit of the analysis processing unit, and the analysis processing unit may perform learning-based analysis of real-time image information based on each learning model.
여기서, 상기 학습 모델은 복수 개 생성되어 하나의 실시간 내시경 영상에 대하여 병렬적으로 처리될 수 있는 바, 보다 신속하고 빠른 영상 처리를 가능하게 한다. 이를 위한 학습 모델은 예를 들어, 병변을 직접 검출하는 병변 검출 모델, 영상으로부터 추출된 특징부의 형태를 분류 및 분석하는 유형 분석 모델, 검사자의 품질을 정량적으로 산출하는 품질 관리 모델 등이 예시될 수 있다.Here, a plurality of the learning models can be generated and processed in parallel with respect to one real-time endoscopic image, thereby enabling faster and faster image processing. The learning model for this may be, for example, a lesion detection model that directly detects a lesion, a type analysis model that classifies and analyzes the shape of a feature extracted from an image, and a quality control model that quantitatively calculates the quality of an examiner. have.
이에 따라, 분석 처리부는, 실시간 내시경 영상을 분석하는 분석 리포팅 엔진을 통해 학습 모델 기반의 영상 분석 및 리포팅을 수행할 수 있다.Accordingly, the analysis processing unit may perform image analysis and reporting based on a learning model through an analysis reporting engine that analyzes a real-time endoscopic image.
여기서, 영상 처리 모듈은 영상의 입력, 버퍼 저장, 학습 모델 처리부로의 제공, 분석 결과의 제공 및 관리를 수행할 수 있으며, 영상 보정 모듈은 영상의 틀어짐이나 확대, 축소와 같은 부분적 보정을 수행할 수 있다.Here, the image processing module may input an image, store a buffer, provide it to the learning model processing unit, provide and manage analysis results, and the image correction module may perform partial correction such as distortion, enlargement, or reduction of the image. can
그리고, 분석 결과는 분석 결과 저장 모듈에 저장될 수 있으며, 리포팅 처리부로 전달될 수 있다. 여기서, 리포팅 처리부는 분석 결과를 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)용으로 각각 가공하여 필요한 리포팅 정보를 각 사용자 단말(200) 또는 관리자 단말(300)로 실시간 전송할 수 있다.In addition, the analysis result may be stored in the analysis result storage module, and may be transmitted to the reporting processing unit. Here, the reporting processing unit may process the analysis result for the
또한, 리포팅 처리부에서 가공된 리포팅 정보는 실시간 분석 뿐만 아니라, 로그 정보와 같은 히스토리 데이터 형태로 구성되어 사후 분석에 이용될 수도 있다.In addition, the reporting information processed by the reporting processing unit may be configured in the form of historical data such as log information as well as real-time analysis and used for post-analysis.
이에 따라, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)는 내시경 영상의 실시간 분석을 가능하게 할 뿐만 아니라, 사후 학습 데이터 구축 및 검사 품질 관리를 가능하게 하는 데이터베이스를 구축할 수 있는 바, 활용가능한 영역이 학습 기반으로 확장될 수 있다.Accordingly, the
특히, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 장치(100)는 고도화 샘플 마이닝부를 포함할 수 있는 바, 고도화 샘플 마이닝부는 학습 모델 기반의 분석 처리에 있어서 분석이 어려운 고도화 샘플들을 추출할 수 있으며, 그 중 선별된 고도화 학습 데이터는 모델링 처리부로 전달되어 학습 모델의 정확도 향상에 이용되도록 처리될 수 있다.In particular, the
이를 위해, 고도화 샘플 마이닝부는 신규 학습 데이터의 익명화 전처리를 수행하는 데이터 익명화 처리부, 신규 데이터의 분석정보를 획득하는 신규 데이터 분석보 및 고도화 데이터를 선별하는 고도화 데이터 선별부를 포함할 수 있다.To this end, the advanced sample mining unit may include a data anonymization processing unit that performs pre-processing of anonymization of new learning data, a new data analysis unit that obtains analysis information of new data, and an advanced data selection unit that selects advanced data.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a service providing method according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 먼저 서비스 제공 장치(100)는 미리 수집된 내시경 영상 데이터로부터 전처리 및 분류에 따라 학습 데이터를 구축한다.Referring to FIG. 3 , first, the
그리고, 서비스 제공 장치(100)는 사전 학습 데이터 기반의 내시경 영상분석 모델을 생성한다.And, the
이후, 서비스 제공 장치(100)는 내시경 장치(400)로부터 수신되는 실시간 영상정보를 상기 모델 기반으로 분석 및 보정하여, 리포팅 데이터를 생성한다.Thereafter, the
이후, 서비스 제공 장치(100)는 생성된 리포팅 데이터를 가공하여 사용자 단말(200)로 실시간 내시경 영상의 분석 서비스를 제공하며, 여기서 리포팅 데이터는 실시간 영상 정보에 매칭되어 저장 및 관리될 수 있다.Thereafter, the
한편, 서비스 제공 장치(100)는 분석 데이터로부터 영상분석 모델링 고도화용 샘플 데이터를 선별할 수 있으며, 이를 이용하여 신규 학습 데이터를 구축할 수 있는 바, 이러한 프로세스는 앞서 설명한 고도화 샘플 마이닝부의 동작에 의하여 처리될 수 있다.On the other hand, the
도 4 내지 도 5는 분석 처리부의 예측 모델에 기초한 소화관의 병변 분석 프로세스를 설명하기 위한 도면들이다.4 to 5 are diagrams for explaining a lesion analysis process of the digestive tract based on the predictive model of the analysis processing unit.
도 4 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 분석 처리부는, 학습 데이터 구축부에서 제공되는 하나 이상의 학습 모델에 기초하여, 소화관 내시경 검사에 있어서 의심이 되는 병변(tumor)을 검출할 수 있고, 검출 정보를 리포팅 처리부로 전달할 수 있다.4 to 5, the analysis processing unit according to an embodiment of the present invention, based on one or more learning models provided by the learning data construction unit, to detect a suspected lesion (tumor) in the gastrointestinal endoscopy and the detection information may be transmitted to the reporting processing unit.
기존의 실시간 소화관 내시경 검사에서 프레임(frame) 단위로 영상을 분석하여 결과를 확인할 때에는 특정 구간에서 같은 예측 결과를 출력하지 않고 결과가 frame 단위로 바뀌면서 나타날 수 있는 바, 이 결과는 노이즈(noise)와 같아서 특정 병변을 진단하는데 어려움이 있을 수 있다.When checking the results by analyzing the images in units of frames in the existing real-time endoscopy of the digestive tract, the results may change frame by frame without outputting the same prediction results in a specific section. As such, it may be difficult to diagnose specific lesions.
이에 따라 본 발명의 실시 예에 따른 분석 처리부는 특정 구간에서의 분류 결과를 분석하고, 그 결과를 리포팅 처리부를 통해 가공하여 화면에 나타내 진단을 보조하게 할 수 있다. 또한, 리포팅 처리부는 병변의 영역을 함께 세그먼테이션(segmentation)하여 자세한 형태를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.Accordingly, the analysis processing unit according to an embodiment of the present invention may analyze the classification result in a specific section, process the result through the reporting processing unit, and display it on the screen to assist the diagnosis. Also, the reporting processing unit may segment the lesion area and output a detailed shape through the display.
이를 위해, 분석 처리부는 소화관 내시경 영상 중 최근 영상을 버퍼에 저장할 수 있으며, 특정 순간에 버퍼의 영상을 예측 모델에 적용하여 예측 결과를 획득하고, 상기 예측 결과에 따른 결과값을 연산하여 리포팅 처리부로 전달할 수 있다. 리포팅 처리부는, 결과값으로부터, 평균, 표준 편차와 같은 수치연산에 따른 예측 리포팅 정보를 가공하여 사용자 단말(200)의 화면 인터페이스를 통해 상기 영상과 함께 출력할 수 있다.To this end, the analysis processing unit may store the latest image among the gastrointestinal endoscopy images in the buffer, obtain the prediction result by applying the image of the buffer to the prediction model at a specific moment, and calculate the result value according to the prediction result to the reporting processing unit can transmit The reporting processing unit may process prediction reporting information according to numerical calculations, such as average and standard deviation, from the result value and output it together with the image through the screen interface of the
보아 구체적으로, 분석 처리부는 분석에 사용할 영상을 저장할 버퍼의 크기를 지정할 수 있으며, 원형큐(Circular Queue)와 같은 형태로 영상을 버퍼에 저장할 수 있도록 한다.Specifically, the analysis processing unit can designate the size of the buffer to store the image to be used for analysis, and allows the image to be stored in the buffer in the form of a circular queue.
그리고, 버퍼 저장된 영상은 분석이 필요한 시점에 예측 모델에 입력하여 예측 결과를 얻고, 리포팅 처리부로 전달할 수 있다. 그리고, 리포팅 처리부는 예측 결과로부터 획득된 평균, 표준 편차, 그리고 버퍼에 저장된 영상을 타일(tile) 형태로 가공하여, 각 영상의 예측 결과 화면에 함께 표시하도록 하는 리포팅 정보를 생성하고, 생성된 리포팅 정보를 사용자 단말(200)로 출력할 수 있다.In addition, the buffer-stored image may be input to the prediction model at the point in time when analysis is required to obtain a prediction result, and may be transmitted to the reporting processing unit. In addition, the reporting processing unit processes the average, standard deviation, and images stored in the buffer in the form of tiles, obtained from the prediction results, and generates reporting information to be displayed together on the prediction result screen of each image, and the generated reporting Information may be output to the
이에 대하여, 도 4에 도시된 바와 같이, 각 동영상에서 프레임 단위로 입력되는 영상은 학습 데이터 구축부에 의해 사전 생성 및 제공된 예측 모델로 입력될 수 있다. 분석 처리부는 예측 결과 중 자세한 분석이 필요한 부분 프레임에 대응하는 이벤트 발생을 판단하고, 버퍼로부터 추출되는 부분 프레임 영상을 별도 저장할 수 있다. 여기서, 상기 예측 모델은 다양한 예측 대상에 따른 복수의 병렬 모델로 구성될 수 있으며, 각 모델에서 추출되는 결과들의 평균 값에 따라 최종 결과 확률이 산출될 수 있다.In contrast, as shown in FIG. 4 , an image input in units of frames in each moving image may be input to a prediction model that is generated and provided in advance by the training data construction unit. The analysis processing unit may determine occurrence of an event corresponding to a partial frame requiring detailed analysis among the prediction results, and separately store the partial frame image extracted from the buffer. Here, the prediction model may be composed of a plurality of parallel models according to various prediction objects, and a final result probability may be calculated according to an average value of results extracted from each model.
이에 따라, 사용자 단말(200)의 화면에는 버퍼에 저장된 영상들과 확률 정보가 나타날 수 있으며, 예측 값은 정밀 진단을 위한 보조 정보로서 활용될 수 있다.Accordingly, images and probability information stored in the buffer may appear on the screen of the
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 병렬 모델 기반 학습 프로세스를 나타내는 것으로, 정지영상에서 학습된 모델을 사용하여 동영상 데이터의 프레임의 병변을 추론할 때 발생가능한 확률 노이즈를 최소화시킬 수 있다.5 illustrates a parallel model-based learning process according to an embodiment of the present invention, it is possible to minimize the probability noise that may occur when inferring a lesion of a frame of moving image data using a model learned from a still image.
도 5에 도시된 바와 같이, 레이트 퓨전(late fusion)과 얼리 퓨전(Early Fusion) 방식을 병합하여 구성한 시간 시리즈 퓨전 모듈(time series fusion module)을 구성하고, 정지영상의 학습모델을 컨볼루선 처리한 모델과 과거 N개 프레임 결과 중 신뢰도가 높은 프레임들을 적용하여 병변 검출에 이용함으로써, 확률 노이즈를 최소화하고 검출 정밀도를 향상시킬 수 있다.As shown in FIG. 5, a time series fusion module constructed by merging the late fusion and early fusion methods is constructed, and the learning model of the still image is convoluted. By applying frames with high reliability among the model and past N frame results and using them for lesion detection, it is possible to minimize probability noise and improve detection precision.
상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.The method according to the present invention described above may be produced as a program to be executed by a computer and stored in a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape. , floppy disks, and optical data storage devices.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer-readable recording medium is distributed in a network-connected computer system, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the method can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention pertains.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해 되어서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims Various modifications may be made by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.
Claims (4)
사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 학습 데이터 구축부;
상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 분석 처리부; 및
상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 리포팅 처리부를 포함하고,
상기 분석 처리부는, 상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하며,
상기 리포팅 처리부는 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는
내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 장치.In the endoscopic image information analysis service providing apparatus,
a learning data building unit for constructing a learning model corresponding to the endoscopic image information based on the pre-learning data;
an analysis processing unit that analyzes real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and
and a reporting processing unit that processes the analysis result of the analysis processing unit and provides reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal,
The analysis processing unit applies the real-time image information to one or more predictive models among the learning models, and analyzes digestive tract lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event,
The reporting processing unit provides reporting information including the image information of the specific frame section and the digestive tract lesion probability information to the user terminal or the manager terminal
Endoscopy image information analysis service providing device.
상기 리포팅 처리부는,
상기 병변 확률 정보와 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보를 타일(tile) 형태로 가공하여, 각 영상의 예측 결과 화면에 함께 표시하도록 하는 리포팅 정보를 생성하는
내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 장치.According to claim 1,
The reporting processing unit,
The lesion probability information and the image information of the specific frame section are processed in a tile form to generate reporting information to be displayed together on the prediction result screen of each image.
Endoscopy image information analysis service providing device.
상기 분석 처리부는,
레이트 퓨전(late fusion)과 얼리 퓨전(Early Fusion) 방식을 병합하여 구성한 타임 시리즈 퓨전 모듈(time series fusion module)을 구성하고,
상기 타임 시리즈 퓨전 모듈과, 정지영상의 학습모델을 컨볼루션 처리한 모델 및 과거 N개 프레임 결과 중 신뢰도가 높은 프레임들을 이용하여 병변 검출을 수행하는
내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 장치.According to claim 1,
The analysis processing unit,
Configure a time series fusion module composed by merging the late fusion and early fusion methods,
lesion detection using the time series fusion module, a model obtained by convolutional processing of a learning model of a still image, and frames with high reliability among the past N frame results.
Endoscopy image information analysis service providing device.
사전 학습 데이터에 기초하여 내시경 영상 정보에 대응하는 학습 모델을 구축하는 단계;
상기 학습 데이터에 따라 생성되는 하나 이상의 학습 모델들을 이용하여, 내시경 장치로부터 수신되는 실시간 영상 정보를 분석하는 단계; 및
상기 분석 처리부의 분석 결과를 가공하여, 상기 실시간 영상 정보에 대응하는 리포팅 정보를 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하고,
상기 분석하는 단계는,
상기 실시간 영상 정보를 상기 학습 모델 중 하나 이상의 예측 모델에 적용하고, 이벤트 발생에 따라 특정 프레임 구간에서의 소화관 병변 확률 정보를 분석하는 단계를 포함하고,
상기 제공하는 단계는, 상기 특정 프레임 구간의 영상 정보와 상기 소화관 병변 확률 정보를 포함하는 리포팅 정보를 상기 사용자 단말 또는 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하는
내시경 영상 정보 분석 서비스 제공 방법.In the method of providing an endoscopic image information analysis service,
building a learning model corresponding to the endoscopic image information based on the pre-learning data;
analyzing real-time image information received from the endoscope apparatus using one or more learning models generated according to the learning data; and
processing the analysis result of the analysis processing unit, and providing reporting information corresponding to the real-time image information to a user terminal or an administrator terminal,
The analyzing step is
applying the real-time image information to one or more predictive models among the learning models, and analyzing the digestive tract lesion probability information in a specific frame section according to the occurrence of an event,
The providing includes providing reporting information including image information of the specific frame section and the digestive tract lesion probability information to the user terminal or the manager terminal
A method of providing an endoscopic image information analysis service.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200025054A KR20210110440A (en) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | Method and apparatus for providing endoscopic image information analysis service for lesion analysis of digestive tract based on predictive model |
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- 2020-02-28 KR KR1020200025054A patent/KR20210110440A/en unknown
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