KR20220019459A - System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence - Google Patents
System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220019459A KR20220019459A KR1020200099892A KR20200099892A KR20220019459A KR 20220019459 A KR20220019459 A KR 20220019459A KR 1020200099892 A KR1020200099892 A KR 1020200099892A KR 20200099892 A KR20200099892 A KR 20200099892A KR 20220019459 A KR20220019459 A KR 20220019459A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- user
- surgery
- customer
- images
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 19
- 238000002316 cosmetic surgery Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 210000001508 eye Anatomy 0.000 claims description 22
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 22
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000000465 moulding Methods 0.000 claims description 17
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 11
- 210000001061 forehead Anatomy 0.000 claims description 10
- 210000000216 zygoma Anatomy 0.000 claims description 9
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 claims description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 3
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 3
- 210000003467 cheek Anatomy 0.000 description 2
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 2
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 2
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 2
- 208000002874 Acne Vulgaris Diseases 0.000 description 1
- 208000032544 Cicatrix Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 1
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 210000000617 arm Anatomy 0.000 description 1
- 210000001217 buttock Anatomy 0.000 description 1
- 244000309466 calf Species 0.000 description 1
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000004209 hair Anatomy 0.000 description 1
- 229940127554 medical product Drugs 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 231100000241 scar Toxicity 0.000 description 1
- 230000037387 scars Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/14—Travel agencies
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법으로서, 특히 인공지능 기반 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for providing a medical tourism service, and more particularly, to a system and method for providing a medical tourism service based on artificial intelligence.
최근 생활환경이 윤택해지면서 성형시술에 대한 사회적인 관심도는 크게 증가하고 있고, 이러한 사회적 분위기에 비례하여 가상성형 관련 기술 또한 급격한 발전을 이루고 있다.Recently, as the living environment has become more prosperous, the social interest in plastic surgery is greatly increasing, and in proportion to this social atmosphere, the technology related to virtual surgery is also making rapid development.
종래에는 한정된 샘플 사진 중 사용자가 선택한 사진을 이용하여 성형 후의 이미지를 도출함으로써, 실제 수술 후의 사용자 이미지에 부합되지 않는 문제점이 있었다. 즉, 종래에는 한정된 사진을 이용한 단순 합성으로 인해 성형 후 예측 이미지의 신뢰도가 떨어지는 문제점이 있었다.Conventionally, there is a problem that does not match the user image after the actual operation by deriving an image after plastic surgery by using the user selected from among the limited sample photos. That is, conventionally, there was a problem in that the reliability of the predicted image after molding was lowered due to simple synthesis using limited photos.
이에 따라, 인공지능을 이용하여 사용자와 가장 유사한 얼굴 또는 신체 이미지를 이용하여 성형 후 예측 이미지를 생성함으로써, 수술 신뢰도 및 정확성을 향상시킬 수 있는 기술이 요구된다.Accordingly, there is a need for a technique capable of improving surgical reliability and accuracy by generating a predictive image after plastic surgery using a face or body image most similar to a user using artificial intelligence.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 인공지능을 이용하여 사용자와 가장 유사한 얼굴 또는 신체 이미지를 이용하여 성형 후 예측 이미지를 생성함으로써, 수술 신뢰도 및 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능 기반 의료관광 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to create an artificial intelligence-based medical tourism service providing system and to provide a way
한 실시예에 따르면, 인공지능 기반 의료관광 서비스를 제공하는 시스템이 제공된다. 상기 의료관광 서비스 제공 시스템은 사용자로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 사용자 단말, 그리고 인공 신경망을 이용하여 상기 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 플랫폼 서버를 포함하고, 상기 플랫폼 서버는, 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 상기 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 상기 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 인공지능 분석부, 데이터베이스로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 샘플 이미지 추출부, 및 상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 및 상기 사용자 이미지에 기반하여 상기 성형 예상 이미지를 생성하는 이미지 합성부를 포함한다.According to one embodiment, a system for providing artificial intelligence-based medical tourism service is provided. The medical tourism service providing system includes a user terminal that receives a user image and a cosmetic surgery item from a user, and a platform server that generates an expected cosmetic surgery image corresponding to the user image using an artificial neural network, the platform server comprising: An artificial intelligence analysis unit that extracts a plurality of pre-surgery customer images similar to the user image from among the pre-surgery customer images corresponding to the plastic surgery items by using an artificial neural network that performs machine learning based on the learning data input in advance, a database A sample image extraction unit for extracting a plurality of customer images before cosmetic surgery and a customer image after molding corresponding to each customer image before cosmetic surgery, and the selection information received from the user terminal and the user image to generate the expected cosmetic image and an image synthesizing unit.
상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 상기 성형 수술 항목은 눈, 코, 입 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 선택 정보는 상기 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며, 상기 이미지 합성부는, 상기 사용자의 얼굴 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지를 추출하고, 상기 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 상기 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지를 추출하며, 상기 얼굴 윤곽 이미지 및 상기 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지를 병합할 수 있다.The user image includes the face image of the user, the plastic surgery item includes at least one of eyes, nose, and mouth, and the selection information includes a customer image after cosmetic surgery selected by the user from among the customer images after surgery, , the image synthesizing unit extracts a facial contour image from the user's face image, extracts an image of a portion corresponding to the cosmetic surgery item from the customer image after the user selected cosmetic surgery, the facial contour image and the plastic surgery You can merge the images of the parts corresponding to the items.
상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 상기 성형 수술 항목은 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 선택 정보는 상기 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며, 상기 이미지 합성부는, 상기 사용자의 얼굴 이미지에서 눈, 코 및 입 부위의 이미지를 추출하고, 상기 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지를 추출하며, 상기 눈, 코 및 입 부위의 이미지 및 상기 얼굴 윤곽 이미지를 병합할 수 있다.The user image includes a face image of the user, the plastic surgery item includes at least one of a forehead, a cheekbone, and a chin, and the selection information includes a customer image after surgery selected by the user from among the customer images after surgery, , the image synthesizing unit extracts an image of eyes, nose and mouth parts from the user's face image, extracts a facial contour image from the customer image after the user's selected cosmetic surgery, and the image of the eyes, nose and mouth parts and The face contour images may be merged.
상기 플랫폼 서버는, 상기 사용자 단말로부터 주치의 연결 요청 메시지를 수신하면, 주치의 단말에게 상기 사용자 이미지, 성형 수술 항목, 및 성형 예상 이미지를 송신하는 주치의 연결부를 더 포함할 수 있다.The platform server may further include a doctor connection unit that transmits the user image, plastic surgery items, and surgery prediction image to the attending physician terminal when receiving a connection request message from the user terminal.
한 실시예에 따르면, 인공지능 기반 의료관광 서비스를 제공하는 방법이 제공된다. 상기 의료관광 서비스 제공 방법은 사용자 단말이 사용자로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 단계, 그리고 플랫폼 서버가 인공 신경망을 이용하여 상기 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 성형 예상 이미지를 생성하는 단계는, 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 상기 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 상기 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 단계, 데이터베이스로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 단계, 및 상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 및 상기 사용자 이미지에 기반하여 상기 성형 예상 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, there is provided a method of providing an AI-based medical tourism service. The method of providing the medical tourism service comprises the steps of: a user terminal receiving a user image and a cosmetic surgery item from a user; and a platform server generating a cosmetic surgery prediction image corresponding to the user image using an artificial neural network, In the step of generating the plastic surgery prediction image, using an artificial neural network that performs machine learning based on the learning data input in advance, a customer image before plastic surgery similar to the user image among the customer images before plastic surgery corresponding to the plastic surgery item is selected. Extracting a plurality of images, extracting a plurality of pre-surgery customer images and a post-surgery customer image corresponding to each pre-surgery customer image from a database, and predicting the cosmetic surgery based on selection information received from the user terminal and the user image It may include generating an image.
인공지능을 이용하여 사용자와 가장 유사한 이미지를 이용하여 성형 후 예측 이미지를 생성함으로써, 수술 신뢰도 및 정확성을 향상시킬 수 있다.By using artificial intelligence to generate a predictive image after plastic surgery using the image most similar to the user, it is possible to improve surgical reliability and accuracy.
인공지능을 이용하여 사용자의 텍스트 또는 음성 질의에 대한 24시간 응답을 제공함으로써, 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.By using artificial intelligence to provide a 24-hour response to a user's text or voice query, user satisfaction can be improved.
도 1은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 플랫폼 서버의 블록도이다.
도 3 내지 도 5 및 도 6은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 이미지 합성부를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 및 도 8은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 이미지 보정부를 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
도 11은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 플랫폼 서버의 블록도이다.1 is a block diagram of a system for providing a medical tourism service according to an embodiment.
2 is a block diagram of a platform server of a system for providing medical tourism services according to an embodiment.
3 to 5 and 6 are diagrams for explaining an image synthesizing unit of a system for providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment.
7 and 8 are diagrams for explaining an image correction unit of a system for providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment.
9 and 10 are flowcharts of a method of providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment.
11 is a block diagram of a platform server of a system for providing medical tourism services according to an embodiment.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can easily implement them. However, the present invention may be embodied in several different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated.
도 1은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 블록도이다. 도 2는 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 플랫폼 서버의 블록도이다. 도 3 내지 도 5 및 도 6은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 이미지 합성부를 설명하기 위한 도면이다. 도 7 및 도 8은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 이미지 보정부를 설명하기 위한 도면이다. 1 is a block diagram of a system for providing a medical tourism service according to an embodiment. 2 is a block diagram of a platform server of a system for providing medical tourism services according to an embodiment. 3 to 5 and 6 are diagrams for explaining an image synthesizing unit of a system for providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment. 7 and 8 are diagrams for explaining an image correction unit of a system for providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment.
도 1을 참조하면, 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템은 사용자 단말(100), 플랫폼 서버(200), 주치의 단말(300), 교통 상품 제공 서버(400), 숙박 상품 제공 서버(500), 관광지 상품 제공 서버(600), 의료비 제공 서버(700), 온라인 의료 서비스 제공 서버(800), 온라인 질의응답 제공 서버(900)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , a medical tourism service providing system according to an embodiment includes a
사용자 단말(100)은 앱 또는 웹을 통해 사용자로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는다.The
사용자 이미지는 한 실시예로서, 사용자의 얼굴 및/또는 신체 이미지를 포함할 수 있다. 사용자 이미지는 한 실시예로서, 사용자의 얼굴 또는 신체의 전면, 좌우측면, 후면 이미지를 포함할 수 있다. 사용자 이미지는 한 실시예로서, 사용자의 얼굴 또는 신체의 3차원 스캔 이미지 또는 동영상 데이터를 포함할 수 있다. 사용자 이미지는 한 실시예로서, 수치로 표현된 얼굴 구성 비율 정보를 포함할 수 있다. The user image may include, as an example, a face and/or body image of the user. The user image is an embodiment, and may include front, left, right, and back images of the user's face or body. The user image is an embodiment, and may include a 3D scan image or video data of the user's face or body. The user image, as an embodiment, may include numerically expressed face composition ratio information.
성형 수술 항목은 한 실시예로서, 얼굴 항목(예, 눈, 코, 입, 이마, 윤곽, 리프팅 등), 바디 항목(예, 가슴, 복부, 팔, 엉덩이, 허벅지, 종아리 등), 모발 항목(예, 정수리이식, 헤어라인 등), 반영구 항목(예, 눈썹, 아이라인, 헤어라인, 주름, 여드름, 미백색소, 흉터 등), 치아 항목(예, 성형, 미백, 교정, 보철 등)을 포함할 수 있다.Plastic surgery items are, in one embodiment, facial items (eg, eyes, nose, mouth, forehead, contour, lifting, etc.), body items (eg, chest, abdomen, arms, buttocks, thighs, calves, etc.), hair items ( Yes, including crown transplantation, hairline, etc.), semi-permanent items (e.g., eyebrows, eyeliner, hairline, wrinkles, acne, whitening pigment, scars, etc.), dental items (e.g. plastic surgery, whitening, orthodontics, prosthetics, etc.) can do.
사용자 단말(100)은 한 실시예로서, 이동 통신 단말기, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.The
플랫폼 서버(200)는 인공 신경망을 이용하여 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성한다.The
도 2를 참조하면, 플랫폼 서버(200)는 한 실시예로서, 통신부(210), 인공지능 분석부(220), 샘플 이미지 추출부(230), 이미지 합성부(240), 주치의 연결부(250), 이미지 보정부(260), 결제 관리부(270), 상품 관리부(280), 및 데이터베이스(290)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
통신부(210)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 수신할 수 있다.The
인공지능 분석부(220)는 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출한다.The artificial
학습 데이터는 성형 전 고객 이미지 및 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 포함할 수 있다.The training data may include a customer image before cosmetic surgery and a customer image after cosmetic surgery corresponding to the customer image before cosmetic surgery.
인공지능 분석부(220)는 한 실시예로서, 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 사용자 단말(100)로부터 수신한 질의 텍스트(Text)에 대응하는 응답 텍스트 또는 음성 데이터를 추출할 수 있다. 통신부(210)는 추출된 질의 텍스트(Text)에 대응하는 응답 텍스트 또는 응답 음성 데이터를 사용자 단말(100)에게 송신할 수 있다. 이를 통해, 24시간 동안 대응하기 어려운 사용자의 질의에 대해 텍스트 또는 음성 형태로 실시간 응답할 수 있다.As an embodiment, the artificial
샘플 이미지 추출부(230)는 데이터베이스(290)로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출할 수 있다.The sample
샘플 이미지 추출부(230)는 인공지능 분석부(220)에서 추출한 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 테이블 형태로 변환하여 사용자 단말(100)에게 송신할 수 있다. 이때, 사용자는 사용자 단말(100)을 통해 성형 전 고객 이미지 및 성형 후 고객 이미지가 포함된 테이블 형태의 정보를 참고하여, 하나의 성형 후 고객 이미지를 선택할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자에 의해 입력된 성형 후 고객 이미지를 포함하는 선택 정보 및 사용자 이미지를 이미지 합성부(240)에게 송신할 수 있다.The sample
이미지 합성부(240)는 사용자 단말(100)로부터 수신하는 선택 정보 및 사용자 이미지에 기반하여 성형 예상 이미지를 생성할 수 있다.The
도 3을 참조하면, 한 실시예로서, 사용자 이미지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 눈, 코, 입 중 적어도 하나를 포함하며, 선택 정보는 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함할 수 있으며, 이미지 합성부(240)는 사용자의 얼굴 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지(3a)를 추출하고, 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지(3b)를 추출하며, 얼굴 윤곽 이미지(3a) 및 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지(3b)를 병합할 수 있다. Referring to FIG. 3 , as an embodiment, the user image includes a face image of the user, the plastic surgery item includes at least one of eyes, nose, and mouth, and the selection information includes the cosmetic surgery selected by the user from among the customer images after plastic surgery. After the customer image may be included, the
이미지 합성부(240)는 미리 저장된 모핑(morphing) 알고리즘을 이용하여 얼굴 윤곽 이미지(3a) 및 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지(3b)를 병합하는 것을 통해, 성형 예상 이미지(3c)를 생성할 수 있다.The
도 4를 참조하면, 한 실시예로서, 사용자 이미지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며, 선택 정보는 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며, 이미지 합성부(240)는 사용자의 얼굴 이미지에서 눈, 코 및 입 부위의 이미지(4a)를 추출하고, 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지(4b)를 추출하며, 눈, 코 및 입 부위의 이미지 및 얼굴 윤곽 이미지를 병합할 수 있다.Referring to FIG. 4 , as an embodiment, the user image includes a face image of the user, the cosmetic surgery item includes at least one of a forehead, a cheekbone, and a chin, and the selection information includes a cosmetic surgery selected by the user from among the customer images after plastic surgery. After including the customer image, the
이미지 합성부(240)는 미리 저장된 모핑(morphing) 알고리즘을 이용하여 눈, 코 및 입 부위의 이미지(4a) 및 얼굴 윤곽 이미지(4b)를 병합하는 것을 통해, 성형 예상 이미지(4c)를 생성할 수 있다.The
한 실시예로서, 통신부(210)는 사용자 단말(100)로부터 성형 후 사용자 이미지를 수신할 수 있고, 인공지능 분석부(220)는 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 성형 후 사용자 이미지와 이미지 합성부(240)를 통해 생성된 성형 예상 이미지의 유사도 점수를 산출할 수 있다. 이를 통해, 의료 소비자들은 객관적인 시술 내지 수술 평가가 가능하고, 성형 예상 이미지의 정확도를 수치화할 수 있다.In one embodiment, the
도 5를 참조하면, 한 실시예로서, 사용자 이미지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 눈, 코, 입 중 적어도 하나 및 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며, 선택 정보는 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며, 이미지 합성부(240)는 사용자의 얼굴 이미지에서 추출한 눈, 코 및 입 부위의 이미지를 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 추출한 눈, 코 및 입 부위의 이미지에 각각 대응하도록 폭, 길이, 높이를 변경하고, 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 추출한 얼굴 윤곽 이미지에 병합할 수 있다.Referring to FIG. 5 , as an embodiment, the user image includes a face image of the user, the plastic surgery item includes at least one of eyes, nose, and mouth, and at least one of a forehead, cheekbones, and chin, and the selection information is Among the customer images after plastic surgery, the
한 실시예로서, 사용자 이미지는 사용자의 신체 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 신체 골격 또는 체지방 항목을 포함하며, 선택 정보는 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며, 이미지 합성부(240)는 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 사용자의 신체 비율에 맞도록 크기를 조절하여 병합할 수 있다.As an embodiment, the user image includes a user's body image, the plastic surgery item includes a body skeleton or body fat item, the selection information includes a customer image after plastic surgery selected by the user from among the customer images after plastic surgery, and image synthesis The
이미지 합성부(240)는 한 실시예로서, 사용자 이미지와 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 병합할 때, 얼굴 윤곽 이미지 관련하여 성형 후 고객 이미지에서 추출한 얼굴 윤곽 이미지를 이용하고, 얼굴 구성요소인 눈, 코, 입, 눈썹, 볼, 광대뼈, 눈 두덩, 이마, 눈 돌출 부위 관련하여, 사용자 이미지와 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지의 평균값을 이용할 수 있다.As an embodiment, the
이미지 합성부(240)는 성형 예상 이미지를 생성한 이후, 성형 예상 이미지 및 주치의 목록을 사용자 단말(100)에게 송신할 수 있다. 이때, 사용자는 사용자 단말(100)을 통해 주치의를 선택할 수 있다.The
도 6을 참조하면, 사용자 이미지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 눈, 코, 입 중 적어도 하나 및 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며, 선택 정보는 성형 후 고객의 특정 얼굴 부위 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객의 특정 얼굴 부위 이미지를 포함하며, 이미지 합성부(240)는 사용자가 선택한 성형 후 고객의 특정 얼굴 부위 이미지에서 추출한 눈, 코 부위의 이미지(5a)를 사용자의 눈, 코 부위의 이미지를 각각 대응하도록 폭, 길이, 높이를 변경하고, 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 추출한 얼굴 윤곽 이미지를 합성한 병합 이미지(5b)를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the user image includes a face image of the user, the cosmetic surgery item includes at least one of eyes, nose, and mouth, and at least one of a forehead, cheekbones, and chin, and the selection information is specific to the customer after plastic surgery. The
도 7을 참조하면, 사용자 이미지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고, 성형 수술 항목은 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며, 선택 정보는 사용자가 선택한 연예인 이미지를 포함하며, 이미지 합성부(240)는 얼굴 윤곽 이미지 관련하여 사용자가 선택한 연예인 이미지에서 추출한 얼굴 윤곽 이미지를 이용하고, 얼굴 구성요소인 눈, 코, 입, 눈썹, 볼, 광대뼈, 눈 두덩, 이마, 눈 돌출 부위 관련하여, 사용자 이미지에서 추출한 이목구비 이미지와 사용자가 선택한 연예인 이미지에서 추출한 이목구비 이미지의 평균값을 이용하여, 성형 예상 이미지를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 7 , the user image includes a user's face image, the plastic surgery item includes at least one of a forehead, a cheekbone, and a chin, the selection information includes a celebrity image selected by the user, and the image synthesis unit 240 ) uses a facial contour image extracted from a celebrity image selected by the user in relation to the facial contour image, and uses the user image in relation to the face components, such as eyes, nose, mouth, eyebrows, cheeks, cheekbones, eyelids, forehead, and eye protrusions. By using the average value of the feature image extracted from the feature image extracted from and the feature image extracted from the celebrity image selected by the user, it is possible to generate an expected cosmetic surgery image.
주치의 연결부(250)는 사용자 단말(100)로부터 주치의 연결 요청 메시지를 수신하면, 주치의 단말(300)에게 사용자 이미지, 성형 수술 항목, 및 성형 예상 이미지를 송신할 수 있다. 이때, 주치의는 주치의 단말(300)을 통해 연결 수락 메시지를 주치의 연결부(250)에게 송신할 수 있다. 주치의 연결부(250)는 주치의 단말(300)로부터 연결 수락 메시지를 수신하면, 주치의 단말(300)에 대한 데이터베이스(290) 접근 권한 제한을 해제할 수 있다. 이를 통해, 주치의는 사용자의 결과 데이터를 조회할 수 있다.When receiving a doctor connection request message from the
이미지 보정부(260)는 사용자 단말(100)로부터 수신하는 이미지 수정 정보에 기반하여 성형 예상 이미지를 보정할 수 있다. 이미지 수정 정보는 한 실시예로서, 사용자 이미지(사진 또는 3차원 모델링 데이터)에서 눈, 코, 입, 턱, 광대뼈, 이마, 및 신체 일부 등에 대한 폭, 길이, 높이, 위치에 관한 수정 정보를 포함할 수 있다.The
의료비 제공 서버(700)는 사용자 단말(100)로부터 사용자가 선택한 진료 항목에 대응하는 의료비 정보를 산출하고, 데이터베이스(290)에 저장하며, 산출된 의료비 정보를 사용자 단말(100) 또는 주치의 단말(300)에게 제공한다.The medical
온라인 질의응답 제공 서버(900)는 사용자 단말(100)로부터 수신한 질의 텍스트(Text)에 대응하는 응답 텍스트 또는 응답 음성 데이터를 플랫폼 서버(200)에게 제공한다.The online question and answer providing
도 8을 참조하면, 이미지 보정부(260)는 사용자 단말(100)로부터 수신하는 메이크업 요청 정보에 기반하여 성형 예상 이미지를 보정할 수 있다. 메이크업 요청 정보는 한 실시예로서, 얼굴 구성요소별 화장 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the
결제 관리부(270)는 주치의 단말(300)로부터 사용자 연결 수락 메시지를 수신하면, 미리 결제된 주치의 포인트 계정에서 미리 설정된 액수를 차감할 수 있다. When receiving the user connection acceptance message from the doctor's terminal 300 , the
결제 관리부(270)는 한 실시예로서, 주치의 단말(300)로부터 사용자 연결 수락 메시지를 수신하면, 사용자 단말(100)에게 연결 방법의 선택을 요청하는 메시지를 송신할 수 있다. 연결 방법은 한 실시예로서, 앱 또는 웹을 통해 직접적으로 연결하는 방법, 상호 및 전화번호 제공을 통해 간접적으로 연결하는 방법을 포함할 수 있다. As an embodiment, when receiving a user connection acceptance message from the attending
결제 관리부(270)는 한 실시예로서, 사용자가 온라인 결제 수단(예, 신용카드, 계좌이체, 페이팔 등)을 통해 결제한 의료 상품 또는 의료 서비스 결제 금액 정보를 저장 및 관리할 수 있다.As an embodiment, the
상품 관리부(280)는 주치의 단말(300)로부터 사용자 연결 수락 메시지를 수신하면, 사용자 단말(100)에게 교통 정보, 숙박 정보, 관광지 정보, 온라인 의료 서비스 정보 중 적어도 하나를 송신할 수 있다. 상품 관리부(280)는 한 실시예로서, 교통 상품 제공 서버(400), 숙박 상품 제공 서버(500), 관광지 상품 제공 서버(600), 온라인 의료 서비스 제공 서버(900)로부터 교통 정보, 숙박 정보, 관광지 정보, 온라인 의료 서비스 정보(예, 진료 또는 수술 정보를 포함)를 실시간 수신할 수 있다.When receiving the user connection acceptance message from the doctor's terminal 300 , the
상품 관리부(280)는 한 실시예로서, 사용자 단말(100)에게 교통 정보, 숙박 정보, 관광지 정보, 온라인 의료 서비스 정보 중 적어도 하나를 송신할 때, 미리 결제된 교통 상품 제공 서버 포인트 계정, 숙박 상품 제공 서버 포인트 계정, 관광지 상품 제공 서버 포인트 계정, 및 온라인 의료 서비스 제공 서버 포인트 계정 중에서 해당 정보를 수신하는 서버의 포인트 계정에서 미리 설정된 액수를 차감할 수 있다.As an embodiment, the
데이터베이스(290)는 한 실시예로서, 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지, 사용자의 결과 데이터인 성형 예상 이미지, 병원 정보, 의료진 정보, 시술 또는 수술 정보, 수술비용 정보, 이벤트 및 프로모션 정보, 상담 또는 진료 내역, 부가 상품 정보, 결제 정보를 저장할 수 있다.The
주치의 단말(300)은 한 실시예로서, 이동 통신 단말기, 데스크톱 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 웹 패드 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.The doctor's terminal 300 is an embodiment, and includes a memory means such as a mobile communication terminal, a desktop computer, a notebook computer, a workstation, a palmtop computer, a personal digital assistant (PDA), a web pad, etc. And it may be a digital device equipped with a microprocessor and equipped with computing power.
도 9 및 도 10은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 방법의 흐름도이다. 9 and 10 are flowcharts of a method of providing a medical tourism service according to an exemplary embodiment.
도 9 및 도 10을 참조하면, 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 방법은 사용자 단말(100)이 사용자로부터 얼굴 및 신체를 포함하는 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 단계(S100), 그리고 플랫폼 서버(200)가 인공 신경망을 이용하여 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 단계(S200)를 포함한다.9 and 10 , the method of providing a medical tourism service according to an embodiment includes a step (S100) of the
성형 예상 이미지를 생성하는 단계(S200)는 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 단계(S210), 데이터베이스(290)로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 단계(S220), 사용자 단말(100)로부터 수신하는 선택 정보 및 사용자 이미지에 기반하여 성형 예상 이미지를 생성하는 단계(S230), 사용자 단말(100)로부터 주치의 연결 요청 메시지를 수신하면, 주치의 단말(300)에게 사용자 이미지, 성형 수술 항목, 및 성형 예상 이미지를 송신하는 단계(S240)를 포함할 수 있다.In the step (S200) of generating a plastic surgery prediction image, using an artificial neural network that performs machine learning based on pre-entered learning data, a customer image before plastic surgery similar to the user image among the customer images before plastic surgery corresponding to the cosmetic surgery item is selected. A step of extracting a plurality (S210), a step of extracting a plurality of customer images before molding from the
단계 S100 내지 S240은 위에서 설명한 의료관광 서비스 제공 시스템의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.Steps S100 to S240 are the same as the operation contents of the medical tourism service providing system described above, and thus a detailed description thereof will be omitted.
도 11은 한 실시예에 따른 의료관광 서비스 제공 시스템의 플랫폼 서버의 블록도이다.11 is a block diagram of a platform server of a system for providing medical tourism services according to an embodiment.
도 11을 참조하면, 한 실시예에 따른 플랫폼 서버는, 컴퓨터 시스템, 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체로 구현될 수 있다. 컴퓨터 시스템(1000)은, 버스(1020)를 통해 통신하는 프로세서(1010), 메모리(1030), 사용자 인터페이스 입력 장치(1060), 사용자 인터페이스 출력 장치(1070), 및 저장 장치(1080) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(1000)은 또한 네트워크에 결합된 네트워크 인터페이스(1090)를 포함할 수 있다. 프로세서(1010)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(1030) 또는 저장 장치(1080)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1030) 및 저장 장치(1080)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1030)는 ROM(read only memory)(1031) 및 RAM(random access memory)(1032)를 포함할 수 있다. 본 기재의 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 한 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 11 , the platform server according to an embodiment may be implemented as a computer system, for example, a computer-readable medium. The
한 실시예에 따른 서버는 프로세서(1010) 및 메모리(1030)를 포함하고, 프로세서(1010)는 메모리(1030)에 저장된 프로그램을 실행하여, 사용자 단말(100)이 사용자로부터 얼굴 및 신체를 포함하는 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 단계, 그리고 플랫폼 서버(200)가 인공 신경망을 이용하여 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 단계를 수행할 수 있다.The server according to an embodiment includes a
성형 예상 이미지를 생성하는 단계는 미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 단계, 데이터베이스(290)로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 단계, 사용자 단말(100)로부터 수신하는 선택 정보 및 사용자 이미지에 기반하여 성형 예상 이미지를 생성하는 단계, 사용자 단말(100)로부터 주치의 연결 요청 메시지를 수신하면, 주치의 단말(300)에게 사용자 이미지, 성형 수술 항목, 및 성형 예상 이미지를 송신하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the plastic surgery prediction image is to extract a plurality of customer images before plastic surgery similar to the user image among the customer images before plastic surgery corresponding to the cosmetic surgery items by using an artificial neural network that performs machine learning based on the learning data input in advance. Step, extracting a plurality of pre-surgery customer images and post-surgery customer images corresponding to each pre-surgery customer image from the
프로세서(1010)의 동작 내용은 위에서 설명한 플랫폼 서버(200)의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.Since the operation contents of the
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto. is within the scope of the right.
Claims (5)
사용자로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 사용자 단말, 그리고
인공 신경망을 이용하여 상기 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 플랫폼 서버를 포함하고,
상기 플랫폼 서버는,
미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 상기 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 상기 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 인공지능 분석부,
데이터베이스로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 샘플 이미지 추출부, 및
상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 및 상기 사용자 이미지에 기반하여 상기 성형 예상 이미지를 생성하는 이미지 합성부를 포함하는 의료관광 서비스 제공 시스템.As a system that provides artificial intelligence-based medical tourism services,
A user terminal that receives a user image and a cosmetic surgery item from a user, and
Using an artificial neural network, comprising a platform server that generates a prediction image corresponding to the user image,
The platform server,
An artificial intelligence analysis unit that extracts a plurality of pre-surgery customer images similar to the user image from among the pre-surgery customer images corresponding to the plastic surgery items by using an artificial neural network that performs machine learning based on previously inputted learning data;
A sample image extraction unit for extracting a plurality of pre-surgery customer images and a post-molding customer image corresponding to each pre-surgery customer image from the database, and
A medical tourism service providing system comprising an image synthesizing unit for generating the cosmetic surgery prediction image based on the user image and the selection information received from the user terminal.
상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고,
상기 성형 수술 항목은 눈, 코, 입 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 선택 정보는 상기 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며,
상기 이미지 합성부는,
상기 사용자의 얼굴 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지를 추출하고, 상기 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 상기 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지를 추출하며, 상기 얼굴 윤곽 이미지 및 상기 성형 수술 항목에 대응하는 부위의 이미지를 병합하는, 의료관광 서비스 제공 시스템.In claim 1,
The user image includes a face image of the user,
The cosmetic surgery item includes at least one of an eye, a nose, and a mouth,
The selection information includes a customer image after molding selected by the user from among the customer images after molding,
The image synthesizing unit,
extracting a facial contour image from the user's face image, extracting an image of a portion corresponding to the cosmetic surgery item from the customer image after the user selected cosmetic surgery, A medical tourism service provision system that merges images.
상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 포함하고,
상기 성형 수술 항목은 이마, 광대, 턱 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 선택 정보는 상기 성형 후 고객 이미지 중 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지를 포함하며,
상기 이미지 합성부는,
상기 사용자의 얼굴 이미지에서 눈, 코 및 입 부위의 이미지를 추출하고, 상기 사용자가 선택한 성형 후 고객 이미지에서 얼굴 윤곽 이미지를 추출하며, 상기 눈, 코 및 입 부위의 이미지 및 상기 얼굴 윤곽 이미지를 병합하는, 의료관광 서비스 제공 시스템.In claim 1,
The user image includes a face image of the user,
The cosmetic surgery item includes at least one of a forehead, a cheekbone, and a chin,
The selection information includes a customer image after molding selected by the user from among the customer images after molding,
The image synthesizing unit,
Extracting images of eyes, nose, and mouth from the user's face image, extracting a facial contour image from a customer image after the user's selected cosmetic surgery, and merging the image of the eyes, nose and mouth and the face contour image A system for providing medical tourism services.
상기 플랫폼 서버는,
상기 사용자 단말로부터 주치의 연결 요청 메시지를 수신하면, 주치의 단말에게 상기 사용자 이미지, 성형 수술 항목, 및 성형 예상 이미지를 송신하는 주치의 연결부를 더 포함하는, 의료관광 서비스 제공 시스템.In claim 1,
The platform server,
When receiving a connection request message from the primary care physician from the user terminal, the medical tourism service providing system further comprising a doctor connection unit for transmitting the user image, plastic surgery items, and a cosmetic surgery prediction image to the doctor terminal.
사용자 단말이 사용자로부터 사용자 이미지 및 성형 수술 항목을 제공받는 단계, 그리고
플랫폼 서버가 인공 신경망을 이용하여 상기 사용자 이미지에 대응하는 성형 예상 이미지를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 성형 예상 이미지를 생성하는 단계는,
미리 입력된 학습 데이터를 바탕으로 기계 학습을 수행하는 인공 신경망을 이용하여, 상기 성형 수술 항목에 대응하는 성형 전 고객 이미지 중 상기 사용자 이미지와 유사한 성형 전 고객 이미지를 복수개 추출하는 단계,
데이터베이스로부터 복수의 성형 전 고객 이미지 및 각 성형 전 고객 이미지에 대응하는 성형 후 고객 이미지를 추출하는 단계, 및
상기 사용자 단말로부터 수신하는 선택 정보 및 상기 사용자 이미지에 기반하여 상기 성형 예상 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 의료관광 서비스 제공 방법.
As a method of providing artificial intelligence-based medical tourism service,
The user terminal receiving the user image and cosmetic surgery items from the user, and
Including, by the platform server, generating an expected cosmetic image corresponding to the user image using an artificial neural network,
The step of generating the molding prediction image is,
Extracting a plurality of pre-surgery customer images similar to the user image among the pre-surgery customer images corresponding to the plastic surgery items by using an artificial neural network that performs machine learning based on the pre-input learning data;
extracting a plurality of pre-surgery customer images and post-molding customer images corresponding to each pre-surgery customer image from the database; and
and generating the cosmetic surgery prediction image based on the user image and selection information received from the user terminal.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200099892A KR102567862B1 (en) | 2020-08-10 | 2020-08-10 | System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence |
PCT/KR2021/009675 WO2022035087A1 (en) | 2020-08-10 | 2021-07-27 | Artificial intelligence-based system and method for providing medical tourism service |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200099892A KR102567862B1 (en) | 2020-08-10 | 2020-08-10 | System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20220019459A true KR20220019459A (en) | 2022-02-17 |
KR102567862B1 KR102567862B1 (en) | 2023-08-17 |
Family
ID=80247261
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200099892A KR102567862B1 (en) | 2020-08-10 | 2020-08-10 | System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102567862B1 (en) |
WO (1) | WO2022035087A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102626202B1 (en) * | 2023-07-05 | 2024-01-23 | 주식회사 뮤디오션 | Apparatus and method for recommending cosmetic tourism |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20020094940A (en) * | 2002-10-22 | 2002-12-18 | (주)아이엠에이테크놀로지 | Wired/Wireless Internet Face-lifting Method Using Face Recognition Technology |
KR101785427B1 (en) * | 2016-05-27 | 2017-10-13 | (주)가비아 | Customer management system and method based on features extracted from facial image of customer by neural network |
KR20190079215A (en) | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 주식회사 비앤에이치코리아 | Deep learning-based virtual plastic surgery device for providing virtual plastic surgery image customers by analyzing big data on before and after image of plurality of person who has experience of a plastic surgery |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102294927B1 (en) * | 2014-03-31 | 2021-08-30 | 트라이큐빅스 인크. | Sns . |
KR101859719B1 (en) * | 2016-04-04 | 2018-05-18 | 한향원 | A Cosmetic Surgery Platform System for Connecting Online and Offline Needs Based on Deep Running Algorithm |
-
2020
- 2020-08-10 KR KR1020200099892A patent/KR102567862B1/en active IP Right Grant
-
2021
- 2021-07-27 WO PCT/KR2021/009675 patent/WO2022035087A1/en active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20020094940A (en) * | 2002-10-22 | 2002-12-18 | (주)아이엠에이테크놀로지 | Wired/Wireless Internet Face-lifting Method Using Face Recognition Technology |
KR101785427B1 (en) * | 2016-05-27 | 2017-10-13 | (주)가비아 | Customer management system and method based on features extracted from facial image of customer by neural network |
KR20190079215A (en) | 2017-12-27 | 2019-07-05 | 주식회사 비앤에이치코리아 | Deep learning-based virtual plastic surgery device for providing virtual plastic surgery image customers by analyzing big data on before and after image of plurality of person who has experience of a plastic surgery |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102626202B1 (en) * | 2023-07-05 | 2024-01-23 | 주식회사 뮤디오션 | Apparatus and method for recommending cosmetic tourism |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102567862B1 (en) | 2023-08-17 |
WO2022035087A1 (en) | 2022-02-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11501363B2 (en) | 3D platform for aesthetic simulation | |
CN109310196B (en) | Makeup assisting device and makeup assisting method | |
KR102294927B1 (en) | Sns . | |
JP6566373B1 (en) | Treatment support system | |
CN111868742A (en) | Machine implemented facial health and beauty aid | |
US11069089B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and computer program product | |
CN108932654A (en) | A kind of virtually examination adornment guidance method and device | |
US20200081913A1 (en) | Facial images retrieval system | |
EP1709156A2 (en) | Systems and methods for aesthetic improvement | |
KR20200006782A (en) | Manufacturing customized cosmetics based on user's skin analysis information and customized cosmetics manufacturing system therefor | |
KR102567862B1 (en) | System and method for providing medical tour service based on artificail intelligence | |
KR100830673B1 (en) | The system which simulates the cyber-character which the user feature is reflected | |
CN113327191A (en) | Face image synthesis method and device | |
KR102224596B1 (en) | A system and method for automatically generating facial correction designs and application protocols for handling identifiable facial deviations | |
KR20210099844A (en) | cosmetic curation service method | |
US11227424B2 (en) | Method and system to provide a computer-modified visualization of the desired face of a person | |
JP7323241B2 (en) | Medication guidance information provision system | |
KR102352915B1 (en) | Method for operating facial skin condition analysis server using artificial intelligence and big data, and program thereof | |
KR102588813B1 (en) | System for recommending eyebrow treatment customized based on artificial intelligence vision verification | |
WO2022243498A1 (en) | Computer-based body part analysis methods and systems | |
CN117635286A (en) | Risk prediction method, risk prediction device, computer equipment and storage medium | |
CN115953324A (en) | Training method of image restoration model and related equipment | |
CN115861536A (en) | Method for optimizing face driving parameters and electronic equipment | |
Fletcher | Is it time to update our dermal filler terminology for the modern consumer? | |
CN113628739A (en) | Human body data processing method and device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right |