KR20230010347A - 인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법 - Google Patents

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KR20230010347A
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Abstract

인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법이 제공된다. 상기 인공지능 수술 시스템은 수술 과정을 동영상으로 녹화하고, 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하는 레코딩 장치 및 상기 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하는 서버를 포함한다.

Description

인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법{ARTIFICIAL INTELLIGENCE SURGERY SYSTEM AMD METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법에 관한 것이다.
수술과정에서, 의사의 수술을 보조하기 위한 정보를 제공할 수 있는 기술들의 개발이 요구되고 있다. 수술을 보조하기 위한 정보를 제공하기 위해서는, 수술 행위를 인식할 수 있어야 한다.
따라서, 컴퓨터가 수술영상으로부터 수술행위를 인식할 수 있는 기술의 개발이 요구된다.
또한, 최근에는 의료영상의 분석에 딥 러닝이 널리 이용되고 있다. 딥 러닝은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의된다. 딥 러닝은 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야로 볼 수 있다.
등록특허공보 제10-2013814호, 2019.08.23.공고
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인용지능 모델을 활용하여 최적화된 방법으로 수술과 관련된 동영상을 제공하는 것이 가능한 인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 인공지능 수술 시스템은, 수술 과정을 동영상으로 녹화하고, 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하는 레코딩 장치 및 상기 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하는 서버를 포함한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 녹화된 동영상에서 비수술 상황이 녹화된 동영상 부분을 삭제하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 혈관 조영 영상을 선택적으로 녹화하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 녹화된 동영상이 어느 수술 단계인지를 추론하고, 추론된 수술 단계에 근거하여, 녹화된 동영상을 추론된 수술 단계에 연계시키는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 상기 추론된 수술 단계가 혈관 및 장기 정합이 필요한 수술 단계인 경우, 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계시키는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 상기 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계시키는 동안, 동영상 녹화를 일시정지하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 레코딩 장치는, 녹화된 동영상을 분할하고, 분할된 동영상 중 적어도 일부를 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 있어서, 상기 서버는, 상기 레코딩 장치로부터 수신된 분할된 동영상 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하고, 업데이트된 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 상기 레코딩 장치로 전송하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 면에 따른 인공지능 수술 시스템의 제어방법은, 레코딩 장치가 수술 과정을 동영상으로 녹화하는 단계, 상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하는 단계, 상기 레코딩 장치가 판단된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인 것으로 판단된 경우, 녹화된 동영상을 상기 판단된 수술 단계에 연계시키는 단계, 상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상 중 적어도 일부를 서버로 전송하는 단계 및 상기 서버가 상기 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 인공지능 수술 시스템의 제어방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 본 발명은 인공지능 알고리즘을 활용하여 녹화되는 수술 동영상 중 특정 수술 단계에 해당하는 동영상을, 상기 특정 수술 단계에 연계(정합)하여 최적화된 수술 내비게이션 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 녹화된 동영상을 활용하여 인공지능 알고리즘을 최적화된 상태로 업데이트하는 것이 가능한 인공지능 수술 시스템 및 그것의 제어방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 인공지능 수술 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 인공지능 수술 시스템의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 인공지능 수술 시스템의 제어방법을 수행하는 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 인공지능 수술 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1에 따르면, 본 발명의 인공지능 수술 시스템(또는 로봇수술 시스템)은 의료영상 촬영장비(10), 서버(100) 및 수술실에 구비된 레코딩 장치(30), 디스플레이(32) 및 수술로봇(34)을 포함한다. 실시 예에 따라서, 의료영상 촬영장비(10)는 개시된 실시 예에 따른 인공지능 수술 시스템에서 생략될 수 있다.
수술로봇(34)은 촬영장치(36) 및 수술도구(38)를 포함한다.
레코딩 장치(30)는 수술로봇(34)을 제어하여 로봇 수술을 수행할 수 있다.
로봇 수술은 사용자가 레코딩 장치(30)를 이용하여 수술용 로봇(34)을 제어함으로써 수행된다. 일 실시 예에서, 로봇수술은 사용자의 제어 없이 레코딩 장치(30)에 의하여 자동으로 수행될 수도 있다.
본 명세서에서는, 레코딩 장치(30)와 수술 로봇(34)이 분리된 것으로 설명하지만, 이에 한정되지 않는다. 상기 수술 로봇(34)은, 레코딩 장치(30)에 포함되어, 레코딩 장치(30)의 일 구성요소로서 제어될 수 있도 있다.
서버(100)는 적어도 하나의 프로세서와 통신부를 포함하는 컴퓨팅 장치이다.
레코딩 장치(30)는 적어도 하나의 프로세서와 통신부를 포함하는 컴퓨팅 장치를 포함한다. 일 실시 예에서, 레코딩 장치(30)는 수술용 로봇(34)을 제어하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 인터페이스를 포함한다.
촬영장치(36)는 적어도 하나의 이미지 센서를 포함한다. 즉, 촬영장치(36)는 적어도 하나의 카메라 장치를 포함하여, 대상체, 즉 수술부위를 촬영하는 데 이용된다. 일 실시 예에서, 촬영장치(36)는 수술로봇(34)의 수술 암(arm)과 결합된 적어도 하나의 카메라를 포함한다.
일 실시 예에서, 촬영장치(36)에서 촬영된 영상은 디스플레이(32)에 표시된다.
일 실시 예에서, 수술로봇(34)은 수술부위의 절단, 클리핑, 고정, 잡기 동작 등을 수행할 수 있는 하나 이상의 수술도구(38)를 포함한다. 수술도구(38)는 수술로봇(34)의 수술 암과 결합되어 이용된다.
레코딩 장치(30)는 서버(100)로부터 수술에 필요한 정보를 수신하거나, 수술에 필요한 정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 예를 들어, 레코딩 장치(30)는 생성 또는 수신된, 수술에 필요한 정보를 디스플레이(32)에 표시한다.
예를 들어, 사용자는 디스플레이(32)를 보면서 레코딩 장치(30)를 조작하여 수술로봇(34)의 움직임을 제어함으로써 로봇수술을 수행한다.
서버(100)는 의료영상 촬영장비(10)로부터 사전에 촬영된 대상체의 의료영상데이터를 이용하여 로봇수술에 필요한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 레코딩 장치(30)에 제공한다.
레코딩 장치(30)는 서버(100)로부터 수신된 정보를 디스플레이(32)에 표시함으로써 사용자에게 제공하거나, 서버(100)로부터 수신된 정보를 이용하여 수술로봇(34)을 제어한다.
일 실시 예에서, 의료영상 촬영장비(10)에서 사용될 수 있는 수단은 제한되지 않으며, 예를 들어 CT, X-Ray, PET, MRI 등 다른 다양한 의료영상 획득수단이 사용될 수 있다.
실시 예에서, 촬영장치(36)에서 획득되는 수술영상은 레코딩 장치(30)로 전달된다.
일 실시 예에서, 레코딩 장치(30)는 수술 중에 획득되는 수술영상을 실시간으로 분할(segmentation)할 수 있다.
일 실시 예에서, 레코딩 장치(30)는 수술 중 또는 수술이 완료된 후 수술영상을 서버(100)에 전송한다.
서버(100)는 수술영상을 수신하여 분석할 수 있다.
서버(100)는 수술영상을 분석하기 위한 적어도 하나의 모델을 학습 및 저장한다.
서버(100)는 적어도 하나의 모델을 학습하기 위하여 학습 데이터를 이용하며, 학습 데이터는 수술 영상 및 수술 영상에 대한 정보를 포함하나, 이에 제한되지 않는다.
이하에서 개시되는 실시 예들은 도 1에 도시된 인공지능 수술 시스템과 연관되어서만 적용될 수 있는 것은 아니고, 수술영상을 이용하여 학습을 수행하고, 학습된 결과를 통해 특정 동작을 인식하는 모든 종류의 실시 예들에도 적용될 수 있다.
또한, 이하에서는 설명의 편의를 위해 "컴퓨터"가 본 명세서에서 개시되는 실시예에 따른 학습 기반 수술동작 인식 방법을 수행하는 것으로 설명한다. "컴퓨터"는 도 1의 서버(100) 또는 레코딩 장치(30)를 의미할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 컴퓨팅 처리를 수행할 수 있는 장치를 포괄하는 의미로 사용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 인공지능 수술 시스템의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 인공지능 수술 시스템은, 레코딩 장치(30) 및 서버(100)를 포함할 수 있다. 본 발명의 인공지능 수술 시스템의 제어방법은, 상기 레코딩 장치(30) 및 서버(100)가 주체가 되어 제어를 수행할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 수술 과정을 동영상(또는 수술영상)으로 녹화할 수 있다(S210).
수술영상은 실제 수술 영상일 수도 있고, 시뮬레이션을 위한 가상 영상일 수도 있다.
실제 수술 영상은 실제 의료진이 수술을 수행함에 따라 획득되는 데이터를 의미하며, 예컨대 수술로봇(34)에 의하여 실제로 수행된 실제 수술 장면을 촬영한 영상일 수 있다.
즉, 실제 수술 영상은 실제 수술과정에서의 수술부위 및 수술동작에 대해 기록된 데이터이다.
시뮬레이션을 위한 가상 영상은 의료영상 촬영장비(10)로부터 촬영된 의료영상에 기초하여 생성된 시뮬레이션 영상을 말하며, 예컨대 실제 환자의 의료영상을 3차원으로 모델링하여 생성된 시뮬레이션 모델일 수 있다.
이 때, 가상공간에서 시뮬레이션 모델에 대해 리허설 또는 시뮬레이션을 수행함에 따라 가상 수술 영상이 생성될 수 있다. 따라서 가상 영상은 시뮬레이션 모델에 대해 수행된 수술과정에서의 수술부위 및 수술동작에 대해 기록된 데이터일 수 있다.
또한 수술 영상은 하나 이상의 영상프레임들을 포함할 수 있다.
각 영상프레임은 환자의 신체부위 일부, 즉 수술부위를 포함할 수 있다.
또한, 각 영상프레임은 환자의 수술부위뿐만 아니라, 수술도구, 수술시 필요한 소모품 등을 포함할 수 있다. 다시 말해, 수술영상은 수술과정에서의 시간에 따른 수술동작을 각 장면(씬; scene)별로 기록한 영상프레임들로 구성된 데이터를 말한다.
따라서, 이러한 영상프레임들로 구성된 데이터를 수술영상 시퀀스라 지칭할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단(또는 추론)할 수 있다(S220).
기 학습된 인공지능 알고리즘은, 딥 러닝 기반으로 학습된 인공지능 모델을 의미할 수 있으며, 일 예로, CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 학습된 알고리즘을 의미할 수 있다.
또한, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘은, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVC), eXtra Gradient Boost (XGB), Decision Tree (DC), K-nearest Neighbors (KNN), Gaussian Naive Bayes (GNB), Stochastic Gradient Descent (SGD), Linear Discriminant Analysis (LDA), Ridge, Lasso 및 Elastic net 중 적어도 하나의 알고리즘을 포함할 수 있다.
상기 기 학습된 인공지능 알고리즘(또는 인공지능 모델)은, 녹화된 동영상(또는 수술영상)을 입력값으로 입력받고, 수술 단계를 출력값으로 출력하도록 설계(학습)된 알고리즘일 수 있다.
본 명세서에서는, 기 학습된 인공지능 알고리즘에서 출력된 수술 단계를, 판단된 수술 단계 또는 추론된 수술 단계로 명명할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 판단(추론)된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인 것으로 판단된 경우, 녹화된 동영상을 상기 판단된 수술 단계에 연계시킬 수 있다(S230).
또한, 본 발명의 기 학습된 인공지능 알고리즘은 다양한 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 레코딩 장치(30)는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 녹화된 동영상에서 비수술 상황이 녹화된 동영상 부분을 삭제할 수 있다.
또한, 레코딩 장치(30)는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 비수술 상황에 해당하는 영상은 녹화를 수행하지 않을 수도 있다.
또한, 레코딩 장치(30)는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 특정 수술 과정이 포함된 영상만을 선택적으로 녹화할 수도 있다.
예를 들어, 레코딩 장치(30)는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 혈관 조영 영상을 선택적으로 녹화할 수 있다.
또한, 레코딩 장치(30)는, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 녹화된 동영상이 어느 수술 단계인지를 추론할 수 있다.
즉, 레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단(추론)하고, 판단(추론)된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인지 여부를 판단할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 추론된 수술 단계에 근거하여(즉, 추론된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인 경우), 녹화된 동영상을 추론된 수술 단계에 연계(또는 정합)시킬 수 있다.
예를 들어, 레코딩 장치(30)는, 추론된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계(예를 들어, 혈관 및 장기 정합이 필요한 수술 단계)인 경우, 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계(또는 정합)시킬 수 있다.
상기 연계된 동영상은, 녹화된 동영상 중 해당 수술 단계에 해당하는 일부 동영상(또는 동영상 일부분)일 수 있다.
또한, 레코딩 장치(30)는, 상기 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계시키는 동안, 동영상 녹화를 일시정지할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상이 추론된 수술 단계에 연계가 완료되면, 녹화를 재개할 수 있다.
또한, 레코딩 장치(30) 및 서버(100) 중 적어도 하나는, 녹화된 동영상을 이용하여, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
이를 위해, 레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상 중 적어도 일부를 서버로 전송할 수 있다(S240).
레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상을 분할하고, 분할된 동영상 중 적어도 일부를 서버(100)로 전송할 수 있다.
여기서, 레코딩 장치(30)는, 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 녹화된 동영상을 분할할 수 있다.
레코딩 장치(30)는, 녹화된 동영상에서, 수술 단계를 인식하고, 인식된 수술 단계를 기준으로 녹화된 동영상을 분할할 수 있다. 이후, 레코딩 장치(30)는, 기 설정된 수술 단계의 중요도에 근거하여, 분할된 동영상 중 일부를, 인공지능 알고리즘의 업데이트에 이용되도록 서버(100)로 전송할 수 있다.
서버(100)는, 상기 레코딩 장치(30)로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는, 상기 레코딩 장치로부터 수신된 분할된 동영상 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는, 수신된 동영상를 입력값으로 설정하고, 해당 동영상의 수술 단계를 출력값으로 설정하여 기계 학습을 수행할 수 있다. 이후, 서버(100)는, 기계 학습을 통해 인공지능 알고리즘(인공지능 모델)을 업데이트할 수 있다.
업데이트된 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 상기 레코딩 장치로 전송
이후, 서버(100)는, 레코딩 장치(30)의 기 학습된 인공지능 알고리즘이 업데이트되도록, 업데이트된 인공지능 알고리즘을 레코딩 장치(30)로 전송할 수 있다.
즉, 본 발명의 인공지능 수술 시스템은, 레코딩 장치(30)에 AI 기능을 추가하여, 레코딩 자치에서 선별적으로 녹화를 진행하거나, 수술 내비게이션을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명의 인공지능 수술 시스템은, 레코딩 장치(30)가 서버(100)와 연동되어, 서버(100)에 의해 레코딩 장치 내의 인공지능 모델(인공지능 알고리즘)이 업데이트되고, 인공지능 모델의 동작 기준이 각각 설정될 수 있다.
또한, 본 발명의 인공지능 수술 시스템은, 레코딩 장치(30)가 인공지능 모델을 제어하여, 수술 단계에 필요한 동영상(수술영상)을 수술 내비게이션 하도록 실시간 제공하고, 수술 단계와 녹화된 동영상(수술 영상)을 매칭(연계)하여 저장할 수 있다.
도 3은 인공지능 수술 시스템의 제어방법을 수행하는 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
상기 장치는, 레코딩 장치(30) 및/또는 서버(100)에 구비될 수 있다.
도 3을 참조하면, 프로세서(310)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에, 따른 프로세서(310)는 메모리(320)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 도 2에서 설명한 인공지능 수술 제어방법을 수행할 수 있다.
예를 들어, 상기 장치(300)가 레코징 장치(30)에 구비된 경우, 프로세서(310)는 메모리(320)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 레코딩 장치가 수술 과정을 동영상으로 녹화하고, 상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하며, 상기 레코딩 장치가 판단된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인 것으로 판단된 경우, 녹화된 동영상을 상기 판단된 수술 단계에 연계시키고, 상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상 중 적어도 일부를 서버로 전송할 수 있다.
또한, 상기 장치(300)가 서버(100)에 구비된 경우, 프로세서(310)는, 메모리(320)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 서버가 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
한편, 프로세서(310)는 프로세서(310) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(310)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(320)에는 프로세서(310)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(320)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 수술 시스템의 제어방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (10)

  1. 수술 과정을 동영상으로 녹화하고, 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하는 레코딩 장치; 및
    상기 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하는 서버를 포함하는 인공지능 수술 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 녹화된 동영상에서 비수술 상황이 녹화된 동영상 부분을 삭제하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 혈관 조영 영상을 선택적으로 녹화하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 상기 녹화된 동영상이 어느 수술 단계인지를 추론하고, 추론된 수술 단계에 근거하여, 녹화된 동영상을 추론된 수술 단계에 연계시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    상기 추론된 수술 단계가 혈관 및 장기 정합이 필요한 수술 단계인 경우, 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    상기 녹화된 동영상을 상기 추론된 수술 단계에 연계시키는 동안, 동영상 녹화를 일시정지하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 레코딩 장치는,
    녹화된 동영상을 분할하고, 분할된 동영상 중 적어도 일부를 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 레코딩 장치로부터 수신된 분할된 동영상 중 적어도 일부를 이용하여, 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하고,
    업데이트된 상기 기 학습된 인공지능 알고리즘을 상기 레코딩 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 수술 시스템.
  9. 레코딩 장치가 수술 과정을 동영상으로 녹화하는 단계;
    상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상을 기 학습된 인공지능 알고리즘에 입력하여 수술 단계를 판단하는 단계;
    상기 레코딩 장치가 판단된 수술 단계가 기 설정된 수술 단계인 것으로 판단된 경우, 녹화된 동영상을 상기 판단된 수술 단계에 연계시키는 단계;
    상기 레코딩 장치가 녹화된 동영상 중 적어도 일부를 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 레코딩 장치로부터 수신된 동영상을 이용하여 상기 레코딩 장치의 기 학습된 인공지능 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함하는 인공지능 수술 시스템의 제어방법.
  10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제9항의 방법을 수행하도록 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101862360B1 (ko) * 2017-12-28 2018-06-29 (주)휴톰 수술결과에 대한 피드백 제공방법 및 프로그램
US20190110856A1 (en) * 2017-10-17 2019-04-18 Verily Life Sciences Llc Systems and Methods for Segmenting Surgical Videos
KR20190088375A (ko) * 2017-12-28 2019-07-26 (주)휴톰 수술영상데이터 학습시스템
KR102013814B1 (ko) 2018-02-20 2019-08-23 (주)휴톰 수술영상을 이용한 가상신체모델 생성 방법 및 장치
KR20200068355A (ko) * 2018-12-05 2020-06-15 쓰리디메디비젼 주식회사 수술 동영상 제작 시스템 및 수술 동영상 제작 방법
US20200226751A1 (en) * 2019-01-10 2020-07-16 Verily Life Sciences Llc Surgical workflow and activity detection based on surgical videos
US20210012868A1 (en) * 2019-02-21 2021-01-14 Theator inc. Intraoperative surgical event summary
WO2021010985A1 (en) * 2019-07-16 2021-01-21 DOCBOT, Inc. Real-time deployment of machine learning systems

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190223961A1 (en) * 2018-01-19 2019-07-25 Verily Life Sciences Llc Step-based system for providing surgical intraoperative cues
KR20200096155A (ko) * 2019-02-01 2020-08-11 주식회사 아이버티 수술 분석 장치, 수술영상 분석 및 인식 시스템, 방법 및 프로그램

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190110856A1 (en) * 2017-10-17 2019-04-18 Verily Life Sciences Llc Systems and Methods for Segmenting Surgical Videos
KR101862360B1 (ko) * 2017-12-28 2018-06-29 (주)휴톰 수술결과에 대한 피드백 제공방법 및 프로그램
KR20190088375A (ko) * 2017-12-28 2019-07-26 (주)휴톰 수술영상데이터 학습시스템
KR102013814B1 (ko) 2018-02-20 2019-08-23 (주)휴톰 수술영상을 이용한 가상신체모델 생성 방법 및 장치
KR20200068355A (ko) * 2018-12-05 2020-06-15 쓰리디메디비젼 주식회사 수술 동영상 제작 시스템 및 수술 동영상 제작 방법
US20200226751A1 (en) * 2019-01-10 2020-07-16 Verily Life Sciences Llc Surgical workflow and activity detection based on surgical videos
US20210012868A1 (en) * 2019-02-21 2021-01-14 Theator inc. Intraoperative surgical event summary
WO2021010985A1 (en) * 2019-07-16 2021-01-21 DOCBOT, Inc. Real-time deployment of machine learning systems

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Bernd Munzer 외 2인. Relevance Segmentation of Laparoscopic Videos. 2013 IEEE International Symposium on Multimedia: IEEE. 2013.12., pp. 84-91. 1부.* *
T. Syeda-Mahmood 외 6인. Automatic Selection of Keyframes from Angiogram Videos. 2010 20th International Conference on Pattern Recognition: IEEE. 2010.8., pp. 4008-4011. 1부.* *

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