KR20210118012A - System and Method for Bone Age Calculation - Google Patents

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KR20210118012A
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Abstract

A bone age calculation system according to an embodiment of the present invention may include an image input part for receiving the bone image of a patient; an image conversion part for converting a bone image input through the image input part; a bone shape information acquisition part for acquiring a plurality of bone shape information from at least one of a bone image input through the image input part and a bone image converted by the image conversion part; a bone age calculation part for calculating a bone age according to a preset method based on the plurality of bone shape information acquired by the bone shape information acquisition part; and a result output part for outputting the bone age calculation result by the bone age calculation part.

Description

골연령 산출 시스템 및 방법 {System and Method for Bone Age Calculation}Bone Age Calculation System and Method {System and Method for Bone Age Calculation}

본 출원은 골연령 산출 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present application relates to a system and method for calculating bone age.

골연령은 몸의 성장 상태와 남아있는 성장을 평가하기 위해 중요한 지표이며, 특히 다리 길이 차이나 척추 측만증 등에 의해 수술이 필요할 경우 수술 시기 및 수술 방법을 결정하기 위해서는 골연령을 정확하게 측정할 필요가 있다.Bone age is an important indicator to evaluate the growth state and remaining growth of the body. In particular, when surgery is required due to a leg length difference or scoliosis, it is necessary to accurately measure the bone age to determine the time and method of surgery.

일반적으로 골연령을 측정하기 위해 널리 사용되는 방법은 Greulich-Pyle atlas 방법이다. 그러나, 이 방법은 사춘기의 골연령 평가에 있어서는 한계가 있다.In general, the widely used method for measuring bone age is the Greulich-Pyle atlas method. However, this method has limitations in evaluating bone age in puberty.

이를 보완하기 위한 방법으로 팔꿈치의 영상을 이용하여 골연령을 측정하는 Sauvergain 방법이 있다. As a method to compensate for this, there is the Sauvergain method, which measures bone age using an image of the elbow.

그러나 종래에는 Sauvergain 방법으로 골연령을 측정하기 위해 전적으로 의료진의 경험과 숙련도에 의존하였고, 이에 따라 골연령 측정의 정확도가 떨어지거나 효율이 떨어진다는 문제가 있었다.However, in the prior art, the Sauvergain method completely relied on the experience and proficiency of the medical staff to measure the bone age, and thus there was a problem that the accuracy of the bone age measurement was lowered or the efficiency was lowered.

또한, 팔꿈치 영상에서 뼈의 겹침 등에 의해 뼈 형상의 판독이 어려운 경우가 있으며, 이 경우에는 골연령을 정확하게 측정하기 어렵다는 한계가 있다.In addition, there are cases in which it is difficult to read the bone shape due to overlapping of bones in the elbow image, and in this case, there is a limitation in that it is difficult to accurately measure the bone age.

뿐만 아니라, 기존의 Sauvergain 방법은 적용 가능한 연령 범위가 제한적이어서 활용도가 다소 떨어진다는 한계가 있다.In addition, the existing Sauvergain method has a limitation in that the applicable age range is limited, so the utility is somewhat lowered.

따라서, 당해 기술분야에서는 Sauvergain 방법을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 골연령을 산출하기 위한 방안이 요구되고 있다.Therefore, there is a need in the art for a method for calculating bone age more quickly and accurately using the Sauvergain method.

또한, 기존의 Sauvergain 방법을 개선하여 보다 넓은 연령 범위에 적용 가능하도록 하기 위한 방안이 요구되고 있다.In addition, there is a need for a method to improve the existing Sauvergain method so that it can be applied to a wider age range.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 일 실시예는 골연령 산출 시스템을 제공한다.In order to solve the above problems, an embodiment of the present invention provides a bone age calculation system.

상기 골연령 산출 시스템은, 환자의 뼈 영상을 입력 받는 영상 입력부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 변환하는 영상 변환부; 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상 및 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 뼈 형상 정보 획득부; 상기 뼈 형상 정보 획득부에 의해 획득한 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 기 설정된 방법에 따라 골연령을 산출하는 골연령 산출부; 및 상기 골연령 산출부에 의한 골연령 산출 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함할 수 있다.The bone age calculation system includes: an image input unit for receiving a patient's bone image; an image conversion unit for converting a bone image input through the image input unit; a bone shape information obtaining unit configured to obtain a plurality of bone shape information from at least one of a bone image input through the image input unit and a bone image converted by the image conversion unit; a bone age calculation unit for calculating a bone age according to a preset method based on a plurality of bone shape information acquired by the bone shape information obtaining unit; and a result output unit for outputting a bone age calculation result by the bone age calculation unit.

또한, 본 발명의 다른 실시예는 골연령 산출 방법을 제공한다.In addition, another embodiment of the present invention provides a method for calculating bone age.

상기 골연령 산출 방법은, 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하는 단계; 상기 팔꿈치 뼈 영상을 변환하는 단계; 획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출하는 단계; 및 골연령 산출 결과를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.The bone age calculation method includes: acquiring an image of the patient's elbow bone; converting the elbow bone image; acquiring a plurality of bone shape information from at least one of the acquired bone image and the converted bone image; calculating bone age according to the Sauvergain method using a deep learning algorithm based on the plurality of bone shape information; and outputting a bone age calculation result.

덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.Incidentally, the means for solving the above problems do not enumerate all the features of the present invention. Various features of the present invention and its advantages and effects may be understood in more detail with reference to the following specific embodiments.

본 발명의 일 실시예에 따르면, Sauvergain 방법을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 골연령을 산출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to more quickly and accurately calculate the bone age using the Sauvergain method.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존의 Sauvergain 방법을 개선하여 보다 넓은 연령 범위에 적용 가능하도록 할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to improve the existing Sauvergain method to be applicable to a wider age range.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템의 구성도이다.
도 2 및 도 3은 팔꿈치 영상에서 뼈 형상의 판독이 어려운 경우의 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 팔꿈치 영상을 변환한 예를 도시하는 도면이다.
도 5는 기존의 Sauvergain 방법으로 골연령을 측정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 개선된 Sauvergain 방법으로 골연령을 측정하는 골연령 산출 시스템의 출력 화면의 일 구현예를 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 골연령 산출 방법의 흐름도이다.1 is a block diagram of a bone age calculation system according to an embodiment of the present invention.
2 and 3 are diagrams illustrating an example of a case in which it is difficult to read a bone shape in an elbow image.
4 is a diagram illustrating an example of converting an elbow image according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining a method of measuring bone age by the existing Sauvergain method.
6 is a diagram illustrating an example of an output screen of a bone age calculation system for measuring bone age by the improved Sauvergain method according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart of a method for calculating bone age according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.Hereinafter, preferred embodiments will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily practice the present invention with reference to the accompanying drawings. However, in describing a preferred embodiment of the present invention in detail, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the same reference numerals are used throughout the drawings for parts having similar functions and functions.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In addition, throughout the specification, when a part is 'connected' with another part, it is not only 'directly connected' but also 'indirectly connected' with another element interposed therebetween. include In addition, 'including' a certain component means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a bone age calculation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템(100)은, 영상 입력부(110), 영상 변환부(120), 뼈 형상 정보 획득부(130), 골연령 산출부(140) 및 결과 출력부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1 , the bone age calculation system 100 according to an embodiment of the present invention includes an image input unit 110 , an image conversion unit 120 , a bone shape information acquisition unit 130 , and a bone age calculation unit ( 140) and the result output unit 150 may be included.

영상 입력부(110)는 골연령 산출을 위한 분석 대상 영상, 즉 환자의 뼈 영상을 입력 받기 위한 것이다.The image input unit 110 is for receiving an analysis target image for calculating bone age, that is, a bone image of a patient.

예를 들어, 영상 입력부(110)는 환자의 팔꿈치 뼈의 정면 및 측면 영상을 입력 받을 수 있다.For example, the image input unit 110 may receive front and side images of a patient's elbow bone.

일 실시예에 따르면, 영상 입력부(110)는 의료영상 저장전송 시스템(PACS; Picture Archiving Communication System) 또는 전자의무기록 시스템(EMR; Electronic Medical Record)과 연동하여 PACS 또는 EMR로부터 환자의 뼈 영상을 입력받고 이를 기초로 골연령을 산출하도록 구현될 수 있다.According to an embodiment, the image input unit 110 inputs a patient's bone image from the PACS or EMR in conjunction with a picture archiving communication system (PACS) or an electronic medical record system (EMR). and can be implemented to calculate bone age based on this.

영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상을 영상 판독에 적합한 형태로 변환하기 위한 것이다.The image conversion unit 120 is to convert the bone image input through the image input unit 110 into a form suitable for image reading.

일 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환할 수 있다.According to an embodiment, the image conversion unit 120 may convert a two-dimensional bone image input through the image input unit 110 into a three-dimensional bone image.

도 2 및 도 3은 팔꿈치 영상에서 뼈 형상의 판독이 어려운 경우의 예를 도시하는 도면이다.2 and 3 are diagrams illustrating an example of a case in which it is difficult to read a bone shape in an elbow image.

도 2의 (a) 및 (b) 영상을 비교하면, (a)의 영상에서는 (b)의 영상과는 달리 뼈 부위가 겹쳐서 내측의 뼈가 관찰되지 않음을 알 수 있다.Comparing the images (a) and (b) of FIG. 2 , it can be seen that, unlike the image in (b), in the image of (a), the inner bone is not observed because the bone regions overlap.

또한, 도 3의 (a)의 영상과 (b)의 CT 영상에서도 내측의 뼈가 관찰되지 않음을 알 수 있다.In addition, it can be seen that the inner bone is not observed even in the image of (a) and the CT image of (b) of FIG. 3 .

이와 같이 뼈 영상으로부터 뼈 형상을 확인하기 어려운 경우에는 정확한 골연령의 산출이 어려워지므로, 본 발명의 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)를 통해 영상을 변환함으로써 보다 정확한 뼈 형상 정보 획득이 가능하도록 할 수 있다.As described above, when it is difficult to confirm the bone shape from the bone image, it is difficult to calculate the exact bone age. Therefore, according to the embodiment of the present invention, more accurate bone shape information can be obtained by converting the image through the image conversion unit 120 . can make it

구체적으로, 영상 변환부(120)는 팔꿈치 뼈의 표준 모델 데이터를 참조하여 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 재구성하고, 추가적으로 영상 내에서 노이즈를 제거할 수 있으며, 이에 따라 재구성된 3차원의 뼈 영상을 뼈 형상 정보 획득부(130)로 제공할 수 있다. 여기서, 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환함에 있어서 다양한 공지의 변환 알고리즘을 적용할 수 있으며, 특정한 변환 알고리즘으로 한정되는 것은 아니다.Specifically, the image converter 120 may reconstruct a two-dimensional bone image into a three-dimensional bone image with reference to standard model data of the elbow bone, and additionally remove noise from the image, and thus the reconstructed 3 The dimensional bone image may be provided to the bone shape information obtaining unit 130 . Here, in converting a two-dimensional bone image into a three-dimensional bone image, various well-known transformation algorithms may be applied, and the present invention is not limited to a specific transformation algorithm.

또한, 영상 변환부(120)는 3차원의 뼈 영상으로 재구성한 후 원하는 뼈 형상을 관찰할 수 있도록 3차원의 뼈 영상을 소정 각도만큼 회전시키거나, 영상의 크기를 단계적으로 변경하여 뼈 형상 정보 획득부(130)로 제공할 수도 있다.In addition, the image converter 120 rotates the three-dimensional bone image by a predetermined angle so that a desired bone shape can be observed after being reconstructed into a three-dimensional bone image, or by changing the size of the image in stages to obtain bone shape information It may be provided to the acquiring unit 130 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 팔꿈치 영상을 변환한 예를 도시하는 도면으로, 도 4의 (a)와 같이 2차원의 뼈 영상을 3차원으로 변환할 수 있으며, 도 4의 (b)와 같이 3차원으로 변환된 뼈 영상을 회전시키면 내측의 뼈의 형상이 관찰됨을 알 수 있다.4 is a diagram illustrating an example of converting an elbow image according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4 (a), a 2D bone image can be converted into 3D, and FIG. ), it can be seen that the shape of the inner bone is observed by rotating the 3D-converted bone image.

다른 실시예에 따르면, 영상 변환부(120)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 변환한 후에, 3차원의 뼈 영상으로부터 다시 정면 및 측면의 2차원의 뼈 영상으로 변환할 수도 있다. 이를 통해, 뼈 부위의 겹침 등에 의해 정확하게 판독이 어려운 영상을 재구성함으로써 보다 정확한 뼈 형상 정보 획득이 가능하도록 할 수 있다.According to another embodiment, the image conversion unit 120 converts the two-dimensional bone image input through the image input unit 110 into a three-dimensional bone image, and then back from the three-dimensional bone image to the front and side 2 images. It can also be converted into a dimensional bone image. Through this, it is possible to obtain more accurate bone shape information by reconstructing an image that is difficult to accurately read due to overlapping of bone parts.

뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상 및 영상 변환부(120)에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 뼈 형상 정보를 획득하기 위한 것이다.The bone shape information obtaining unit 130 is configured to obtain bone shape information from at least one of a bone image input through the image input unit 110 and a bone image converted by the image conversion unit 120 .

도 5는 기존의 Sauvergain 방법으로 골연령을 측정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.5 is a view for explaining a method of measuring bone age by the existing Sauvergain method.

도 5를 참조하여 설명하면, 기존의 Sauvergain 방법에 따르면, 팔꿈치의 정면 영상에서 상완골과 및 상과(lateral condyle and epicondyle), 활차(trochlea)의 형상을 확인하고, 팔꿈치의 측면 영상에서 주두(olecranon) 및 요골 골단부(radial epiphysis)의 형상을 확인하며, 확인된 4 부위의 형상에 따라 기 부여된 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출한다.Referring to FIG. 5, according to the existing Sauvergain method, the shape of the lateral condyle and epicondyle and the trochlea are confirmed in the frontal image of the elbow, and the olecranon in the lateral image of the elbow. ) and the shape of the radial epiphysis, and calculate the bone age based on the result of adding up the scores given according to the shape of the 4 confirmed sites.

이를 위해, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 전달받은 뼈 영상을 분석하여 상술한 4 부위의 뼈 형상 정보를 획득할 수 있다.To this end, the bone shape information acquisition unit 130 may acquire the bone shape information of the above-described four regions by analyzing the received bone image.

이 경우, 일 실시예에 따르면, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상을 우선적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하되, 이를 통해 뼈 형상 정보 획득이 어려운 경우 영상 변환부(120)를 통해 변환된 뼈 영상을 추가적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하도록 구현될 수 있다.In this case, according to an embodiment, the bone shape information obtaining unit 130 preferentially analyzes the bone image input through the image input unit 110 to obtain the bone shape information, but if it is difficult to obtain the bone shape information through this It may be implemented to obtain bone shape information by additionally analyzing the bone image converted through the image converter 120 .

다른 실시예에 따르면, 뼈 형상 정보 획득부(130)는 영상 입력부(110)를 통해 입력된 뼈 영상과 영상 변환부(120)에 의해 변환된 뼈 영상을 모두 분석하여 양 영상을 비교 분석함으로써 뼈 형상 정보를 획득하도록 구현될 수도 있다.According to another embodiment, the bone shape information obtaining unit 130 analyzes both the bone image input through the image input unit 110 and the bone image converted by the image conversion unit 120 and compares and analyzes both images to obtain a bone It may be implemented to obtain shape information.

골연령 산출부(140)는 뼈 형상 정보 획득부(130)에 의해 획득한 뼈 형상 정보를 기초로 상술한 Sauvergain 방법에 따라 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하기 위한 것이다.The bone age calculation unit 140 is for calculating the bone age based on the result of summing scores according to the above-described Sauvergain method based on the bone shape information acquired by the bone shape information obtaining unit 130 .

일 실시예에 따르면, 골연령 산출부(140)는 입력된 뼈 형상 정보에 대해서 딥러닝 알고리즘을 통해 뼈 형상을 분류하여 각 부위별 점수를 산출하고 이들을 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하도록 구성될 수 있다. 여기서, 딥러닝 알고리즘은 형상 분류에 적합한 다양한 공지의 딥러닝 알고리즘이 적용될 수 있으며, 특정한 알고리즘으로 제한되는 것은 아니다.According to an embodiment, the bone age calculator 140 classifies the bone shape through a deep learning algorithm for the input bone shape information, calculates a score for each part, and calculates the bone age based on the summation result. can be configured. Here, the deep learning algorithm may apply various well-known deep learning algorithms suitable for shape classification, and is not limited to a specific algorithm.

다른 실시예에 따르면, 골연령 산출부(140)는 도 5에 도시된 기존의 Sauvergain 방법을 개선하여 본 발명에서 제안하는 개선된 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출할 수도 있다. 구체적으로, 도 6의 우측 하단 영역에 표시된 바와 같이 각 부위의 형상에 따른 점수를 부여할 때 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 기존의 Sauvergain 방법을 개선할 수 있다. According to another embodiment, the bone age calculator 140 may calculate the bone age according to the improved Sauvergain method proposed in the present invention by improving the existing Sauvergain method shown in FIG. 5 . Specifically, as shown in the lower right region of FIG. 6 , when giving a score according to the shape of each part, it is possible to improve the existing Sauvergain method to give 0 points in the state before some separated parts are formed.

또한, 도 6에서는 모든 부위에 0점이 부여될 수 있는 것으로 도시되어 있으나, 반드시 이로 제한되는 것은 아니다. 필요에 따라, 복수의 부위 중 하나 이상의 부위(예를 들어, 활차(trochlea))에 대해서만 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하는 방식으로 기존의 Sauvergain 방법을 개선하여 골연령을 산출할 수도 있다.In addition, although it is illustrated that 0 points can be assigned to all parts in FIG. 6 , the present invention is not limited thereto. If necessary, the existing Sauvergain method is improved in such a way that 0 points are assigned to only one or more sites among a plurality of sites (eg, trochlea) in the case of a state before some isolated sites are formed. can also be calculated.

이와 같이 개선된 Sauvergain 방법으로 골연령을 산출할 경우 기존의 Sauvergain 방법에 비하여 보다 넓은 연령 범위에도 적용 가능하며, 이에 따라 사춘기 경계 연령의 경우에도 보다 정확하게 골연령을 측정할 수 있게 된다.When the bone age is calculated by the improved Sauvergain method, it can be applied to a wider age range compared to the existing Sauvergain method, and accordingly, it is possible to measure the bone age more accurately even in the case of the pubertal boundary.

결과 출력부(150)는 골연령 산출부(140)에 의한 골연령 산출 결과를 출력하기 위한 것이다.The result output unit 150 is for outputting the bone age calculation result by the bone age calculation unit 140 .

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 개선된 Sauvergain 방법으로 골연령을 측정하는 골연령 산출 시스템의 출력 화면의 일 구현예를 도시하는 도면이다.6 is a diagram illustrating an example of an output screen of a bone age calculation system for measuring bone age by the improved Sauvergain method according to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 결과 출력부(150)는 입력된 뼈 영상에 각 부위별 뼈 형상 정보를 중첩하여 표시하고(우측 상단 영역), 각 뼈 형상 정보의 분류 결과와 합산 점수를 표시할 수 있다(우측 하단 영역). 그러나, 이는 일 예에 불과한 것으로, 결과 출력부(150)는 다양한 형태로 골연령 산출 결과를 출력할 수 있다.As shown in FIG. 6 , the result output unit 150 superimposes and displays the bone shape information for each part on the input bone image (top right area), and displays the classification result and the summation score of each bone shape information. can (bottom right area). However, this is only an example, and the result output unit 150 may output bone age calculation results in various forms.

*도 1 내지 도 6을 참조하여 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 골연령 산출 시스템은 의료 영상의 분석 및 처리와, 딥러닝 알고리즘의 수행이 가능한 컴퓨팅 디바이스에 의해 구현될 수 있다.* The bone age calculation system according to an embodiment of the present invention described above with reference to FIGS. 1 to 6 may be implemented by a computing device capable of analyzing and processing a medical image and performing a deep learning algorithm.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 골연령 산출 방법의 흐름도이다.7 is a flowchart of a method for calculating bone age according to another embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 우선, 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하고(S710), 획득한 팔꿈치 뼈 영상을 영상 판독에 적합한 형태로 변환할 수 있다(S720).Referring to FIG. 7 , first, an image of the patient's elbow bone may be acquired ( S710 ), and the acquired elbow bone image may be converted into a form suitable for image reading ( S720 ).

이후, 획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 뼈 형상 정보를 획득하고(S730), 획득한 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 기존의 Sauvergain 방법 또는 개선된 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출할 수 있다(S740). Thereafter, bone shape information is acquired from at least one of the acquired bone image and the converted bone image (S730), and based on the acquired bone shape information, a deep learning algorithm is used to use the existing Sauvergain method or the improved Sauvergain method. Bone age may be calculated (S740).

이후, 골연령 산출 결과를 출력할 수 있다(S750).Thereafter, the bone age calculation result may be output (S750).

도 7에 도시된 골연령 산출 방법의 각 단계의 구체적인 내용은 도 1을 참조하여 상술한 바와 동일하므로 이에 대한 중복적인 설명은 생략한다. 또한, 도 7에 도시된 골연령 산출 방법은 의료 영상의 분석 및 처리와, 딥러닝 알고리즘의 수행이 가능한 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다.Specific details of each step of the method for calculating bone age shown in FIG. 7 are the same as those described above with reference to FIG. 1 , so a redundant description thereof will be omitted. In addition, the bone age calculation method shown in FIG. 7 may be performed by a computing device capable of analyzing and processing a medical image and performing a deep learning algorithm.

본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.The present invention is not limited by the above embodiments and the accompanying drawings. For those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, it will be apparent that components according to the present invention can be substituted, modified and changed without departing from the technical spirit of the present invention.

100: 골연령 산출 시스템
110: 영상 입력부
120: 영상 변환부
130: 뼈 형상 정보 획득부
140: 골연령 산출부
150: 결과 출력부100: bone age calculation system
110: video input unit
120: video conversion unit
130: bone shape information acquisition unit
140: bone age calculation unit
150: result output unit

Claims (13)

환자의 뼈 영상을 입력 받는 영상 입력부;
상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 변환하는 영상 변환부;
상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상 및 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 뼈 형상 정보 획득부;
상기 뼈 형상 정보 획득부에 의해 획득한 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 기 설정된 방법에 따라 골연령을 산출하는 골연령 산출부; 및
상기 골연령 산출부에 의한 골연령 산출 결과를 출력하는 결과 출력부를 포함하는 골연령 산출 시스템.
an image input unit for receiving a patient's bone image;
an image conversion unit for converting a bone image input through the image input unit;
a bone shape information obtaining unit configured to obtain a plurality of bone shape information from at least one of a bone image input through the image input unit and a bone image converted by the image conversion unit;
a bone age calculation unit for calculating a bone age according to a preset method based on a plurality of bone shape information acquired by the bone shape information obtaining unit; and
Bone age calculation system including a result output unit for outputting the bone age calculation result by the bone age calculation unit.
 제 1 항에 있어서,
상기 환자의 뼈 영상은 환자의 팔꿈치 뼈의 정면 및 측면 영상을 포함하며,
상기 기 설정된 방법은 Sauvergain 방법인 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
The method of claim 1,
The patient's bone image includes front and side images of the patient's elbow bone,
The preset method is a bone age calculation system, characterized in that the Sauvergain method.
 제 2 항에 있어서,
상기 영상 변환부는 2차원의 뼈 영상을 3차원의 뼈 영상으로 재구성하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
Bone age calculation system, characterized in that the image conversion unit reconstructs a two-dimensional bone image into a three-dimensional bone image.
 제 3 항에 있어서,
상기 영상 변환부는 재구성된 3차원의 뼈 영상을 설정된 각도만큼 회전시키는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
4. The method of claim 3,
Bone age calculation system, characterized in that the image conversion unit rotates the reconstructed three-dimensional bone image by a set angle.
 제 3 항에 있어서,
상기 영상 변환부는 재구성된 3차원의 뼈 영상의 크기를 단계적으로 변경시키는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
4. The method of claim 3,
Bone age calculation system, characterized in that the image conversion unit changes the size of the reconstructed three-dimensional bone image in stages.
 제 3 항에 있어서,
상기 영상 변환부는 재구성된 3차원의 뼈 영상으로부터 정면 및 측면의 2차원의 뼈 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
4. The method of claim 3,
Bone age calculation system, characterized in that the image conversion unit converts the reconstructed three-dimensional bone image into a two-dimensional bone image of the front and side.
 제 2 항에 있어서,
상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 팔꿈치 뼈의 정면 영상에서 상완골과 및 상과(lateral condyle and epicondyle), 활차(trochlea)의 형상 정보를 획득하고, 상기 팔꿈치 뼈의 측면 영상에서 주두(olecranon) 및 요골 골단부(radial epiphysis)의 형상 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
The bone shape information obtaining unit acquires shape information of the lateral condyle and epicondyle, and trochlea from the frontal image of the elbow bone, and the olecranon and radial epiphysis from the side image of the elbow bone. Bone age calculation system, characterized in that acquiring the shape information of the part (radial epiphysis).
 제 2 항에 있어서,
상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상을 우선적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하되, 판독이 어려운 경우 상기 영상 변환부를 통해 변환된 뼈 영상을 추가적으로 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
The bone shape information obtaining unit obtains bone shape information by preferentially analyzing the bone image input through the image input unit, but when reading is difficult, additionally analyzing the bone image converted through the image conversion unit to obtain bone shape information Bone age calculation system, characterized in that.
 제 2 항에 있어서,
상기 뼈 형상 정보 획득부는 상기 영상 입력부를 통해 입력된 뼈 영상과 상기 영상 변환부에 의해 변환된 뼈 영상을 비교 분석하여 뼈 형상 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
Bone age calculation system, characterized in that the bone shape information acquisition unit obtains bone shape information by comparing and analyzing the bone image input through the image input unit and the bone image converted by the image conversion unit.
 제 2 항에 있어서,
상기 골연령 산출부는 상기 복수의 뼈 형상 정보에 대해서 딥러닝 알고리즘을 통해 뼈 형상을 분류하여 각 부위별 점수를 산출하고, 산출된 점수를 합산한 결과를 기초로 골연령을 산출하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
The bone age calculator classifies the bone shape through a deep learning algorithm with respect to the plurality of bone shape information, calculates a score for each part, and calculates the bone age based on the result of summing the calculated scores Bone age calculation system.
 제 2 항에 있어서,
상기 골연령 산출부는 각 부위의 형상에 따른 점수 부여시에 복수의 부위 중 하나 이상의 부위에 대해서 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 개선된 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 시스템.
3. The method of claim 2,
The bone age calculation unit calculates the bone age according to the improved Sauvergain method to give 0 points when the score is given according to the shape of each part in the state before some separated parts are formed for one or more parts among a plurality of parts Bone age calculation system, characterized in that.
 환자의 팔꿈치 뼈 영상을 획득하는 단계;
상기 팔꿈치 뼈 영상을 변환하는 단계;
획득한 뼈 영상 및 변환한 뼈 영상 중 적어도 하나로부터 복수의 뼈 형상 정보를 획득하는 단계;
상기 복수의 뼈 형상 정보를 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출하는 단계; 및
골연령 산출 결과를 출력하는 단계를 포함하는 골연령 산출 방법.
acquiring an image of the patient's elbow bone;
converting the elbow bone image;
acquiring a plurality of bone shape information from at least one of the acquired bone image and the converted bone image;
calculating bone age according to the Sauvergain method using a deep learning algorithm based on the plurality of bone shape information; and
Bone age calculation method comprising the step of outputting a bone age calculation result.
 제 12 항에 있어서, 상기 골연령을 산출하는 단계는,
각 부위의 형상에 따른 점수 부여시에 복수의 부위 중 하나 이상의 부위에 대해서 분리된 일부 부위가 형성되기 전 상태인 경우 0점을 부여하도록 개선된 Sauvergain 방법에 따라 골연령을 산출하는 것을 특징으로 하는 골연령 산출 방법.The method of claim 12, wherein calculating the bone age comprises:
Bone age is calculated according to the improved Sauvergain method to give 0 points in the state before the formation of some separated parts for one or more parts among a plurality of parts when scoring according to the shape of each part Bone age calculation method.
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KR102436358B1 (en) * 2020-07-29 2022-08-26 전남대학교산학협력단 Age estimation method and system from PMCT scan image
KR20240026705A (en) 2022-08-22 2024-02-29 전남대학교산학협력단 Bone age prediction system and method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080065078A (en) * 2007-01-08 2008-07-11 (주)웨버인스트루먼트 Method for bone age measurement and height prediction using of tw3 system
KR20150024982A (en) * 2013-08-27 2015-03-10 인하대학교 산학협력단 device and method for 3D coordinate system construction
KR101779800B1 (en) * 2016-09-27 2017-09-19 이재준 System and method for evaluating multifaceted growth based on machine learning

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080065078A (en) * 2007-01-08 2008-07-11 (주)웨버인스트루먼트 Method for bone age measurement and height prediction using of tw3 system
KR20150024982A (en) * 2013-08-27 2015-03-10 인하대학교 산학협력단 device and method for 3D coordinate system construction
KR101779800B1 (en) * 2016-09-27 2017-09-19 이재준 System and method for evaluating multifaceted growth based on machine learning

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