WO2019027166A1 - Data generation system for reading dental image and read data generation system for dental image - Google Patents

Data generation system for reading dental image and read data generation system for dental image Download PDF

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WO2019027166A1
WO2019027166A1 PCT/KR2018/008260 KR2018008260W WO2019027166A1 WO 2019027166 A1 WO2019027166 A1 WO 2019027166A1 KR 2018008260 W KR2018008260 W KR 2018008260W WO 2019027166 A1 WO2019027166 A1 WO 2019027166A1
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WO
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dental image
input
dental
image
area
Prior art date
Application number
PCT/KR2018/008260
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French (fr)
Korean (ko)
Inventor
송인석
정규환
Original Assignee
주식회사 뷰노
고려대학교 산학협력단
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Publication date
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Application filed by 주식회사 뷰노, 고려대학교 산학협력단 filed Critical 주식회사 뷰노
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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT 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

Definitions

  • Embodiments relate to a data generation system for reading a dental image and a read data generation system for a dental image.
  • Reading images in the medical field is important for diagnosis and treatment.
  • the anatomical structure of the oral cavity in which the multi-disease is mixed is often photographed in the dental image, so that a complex judgment of the dentist is often required.
  • Tools for generating user-friendly and high-quality result data are being developed when users read an image of a maxilla (mandilla) and a mandible (mandible), which is an anatomical structure of the oral cavity, that is, a dental image.
  • Korean Patent Laid-Open No. 10-2007-0083645 discloses a user interface for CT scan analysis.
  • Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2000-0049915 discloses a medical image reading system and method through the Internet.
  • An object according to an embodiment is to provide a data generation system for dental image reading that produces result data used as data for machine learning.
  • An object of an embodiment of the present invention is to provide a data generation system for reading a dental image that is easy to use and produces high-quality result data for a user.
  • An object according to an exemplary embodiment is to learn a series of reading patterns through machine learning from data including dental images read by a user, automatically analyze a dental image not read by a user, And a system for generating a read data of a dental image that generates information in the form of a report.
  • the data generation system for reading a dental image includes diagnostic information including a dental image of anatomical structure of the oral cavity, an anatomical identification number of the anatomical tissue and a plurality of diagnosis names, A storage unit for storing the resultant data; An input for receiving a second input comprising a first input comprising selection of an area corresponding to the anatomical structure of the dental image and a selection of a diagnosis name corresponding to the selected area; A processing unit for generating result data for the dental image based on the first input and the second input; And a display unit for displaying the dental image and the resultant data.
  • the processing unit recognizes a region selected from the anatomical structure of the dental image when a first input is received from the user to the input unit, and the display unit displays the marker in the selected region together with the dental image.
  • the processing unit may match the anatomical identification number with the recognized area, and the display unit may further display the anatomical identification number.
  • the processing unit may match the diagnosis name to the recognized area when the second input is received from the user to the input unit, and the display unit may display the matched diagnosis name.
  • the processing unit counts the number of times the diagnosis name is selected from the second input received from the user to the input unit, and stores the counted number of times for the selected diagnosis name in the storage unit.
  • the processing unit sets the priority of the plurality of diagnosis names according to the counted number of times for the selected diagnosis name, and the display unit may further display a plurality of diagnosis names listed in accordance with the set priority.
  • first input comprises a plurality of first sub icons each corresponding to the anatomical identification number and the second input comprises a plurality of second sub icons respectively corresponding to the plurality of diagnosis names have.
  • the processing unit can determine whether or not an additional dental image is required based on the generated result data.
  • the processing unit counts the number of times the result data has been generated, generates a pattern of the number of times the result data has been generated over time based on the number of times of generating the counted result data and the time of generating the result data.
  • a system for generating a dental image read data including a storage unit storing an input dental image for an anatomical structure of the oral cavity and a reference dental image for analyzing the input dental image; Detecting an area having a lesion from the input dental image based on the reference dental image, recognizing the position of the area having the detected lesion, and diagnosing the area having the detected lesion, A processor for generating an output dental image for the subject; And a display unit for displaying the diagnostic information or the output dental image.
  • the processing unit may generate the diagnostic information or the output dental image by learning the neural network based on the input dental image and the reference dental image.
  • the neural network comprising: a generated neural network for generating an output dental image read from the input dental image; And comparing the generated output dental image with the reference dental image stored in the storage unit to determine whether the generated output dental image is an output dental image generated through the generated neural network or a reference dental image stored in the storage unit And the like.
  • the generated neural network may regenerate an output dental image read from the input dental image when the classified neural network discriminates the generated output dental image as the reference dental image stored in the storage unit.
  • the processing unit generates lesion finding information for the lesion area based on the reference dental image, and the display unit can display the lesion finding information together with the output dental image.
  • the processing unit may match the figure information including the point, the line, or the face to the lesion area, and the display unit may display the lesion area with matched figure information.
  • the display unit may display the diagnosis information as an identification number for the anatomy of the oral cavity, a diagnosis name for the lesion area, or a diagnostic code for the lesion area.
  • the display unit may further display a plurality of icons corresponding to anatomical structures of the oral cavity, and the display unit may display at least one or more of the plurality of icons as an identification number for the region having the lesion.
  • the data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment of the present invention is easy to use for a user and can generate a high quality reading result.
  • a data generation system for dental image reading may generate a reading result used as data for machine learning.
  • the read data generation system of a dental image assists the diagnosis of the dentist, thereby reducing the error rate of the dentist and shortening the diagnosis time.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart schematically illustrating a process of generating result data by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • FIGS. 3 and 4 are views schematically showing the operation state of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of arranging diagnosis names according to priorities by a data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a schematic view of a main screen of a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
  • FIG. 7 and 8 are views schematically showing a feedback providing screen of a data generating system for reading a dental image according to an embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart schematically illustrating a method of changing an image display value of a dental image by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 10 is a view schematically showing a state in which an image display value of a dental image is changed by a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart schematically illustrating a secure connection method of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 12 is a view schematically illustrating a data access system for reading a dental image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram schematically showing a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart schematically illustrating a process of learning a method of reading a dental image in a read data generating system for a dental image according to an embodiment.
  • 15 is a diagram schematically illustrating a model for reading a dental image in a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
  • 16 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnosis information or an output dental image by the read data generation system of a dental image according to an embodiment.
  • 17 is a view showing read data generated by a read data generating system of a dental image according to an embodiment.
  • FIG. 18 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnostic information or output dental images by a read data generation system for dental images according to an embodiment.
  • 19 is a diagram showing read data generated by a read data generation system of a dental image according to an embodiment.
  • first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • a data generation system 100 for reading dental images is for generating learning data for machine learning.
  • the data generation system 100 includes an anatomical anatomy A region corresponding to the anatomical structure of the oral cavity may be selected from the dental image in which the structure is photographed to match the diagnosis name to the selected region to generate the result data for the dental image and display the result data together with the dental image.
  • the displayed result data is displayed for the user's operation, and the generated result data can be used as learning data for machine learning.
  • the dental image herein may refer to multi-dimensional data consisting of discrete image elements (e.g., pixels in a two-dimensional image and voxels in a three-dimensional image).
  • the image may include Xray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI), ultrasound, and medical images of objects obtained by other medical imaging systems.
  • CT Computed Tomography
  • MRI Magnetic Resonance Imaging
  • ultrasound and medical images of objects obtained by other medical imaging systems.
  • the subject may be a person or animal, or a part of a person or an animal, and the user may be a medical professional such as a doctor, a nurse, a clinical pathologist, a medical imaging expert, etc., But is not limited thereto.
  • the data generation system 100 for reading a dental image may include a storage unit 110, an input unit 120, a processing unit 130, and a display unit 140.
  • Diagnostic information including anatomical identification number of the anatomical structure, a plurality of diagnosis names, and result data for the dental image can be stored in the storage unit 110, respectively .
  • the anatomical structure of the oral cavity herein may indicate, but is not limited to, the structure including the maxillary and mandibular structures of the human body.
  • the anatomical identification number of the oral cavity is given according to the ISO standard (ISO 3950) produced by the World Health Organization (WHO) or given according to the American System (or universal numbering system) But are not limited thereto.
  • a tooth number is assigned to 1 to 8 divided into four quadrants based on the center line of the mouth.
  • the identification number assigning method according to the American system It rotates clockwise to the bottom, and the teeth number (including English) is given.
  • the description will be made using anatomical identification numbers (teeth) of the mouth according to the ISO standard (ISO 3950).
  • the diagnosis name herein may be, but not limited to, a diagnosis name according to the Korean standard disease / sign classification chart, a diagnosis name according to the international diagnosis standard, and the like.
  • the input unit 120 may receive input from a user.
  • the input includes a first input comprising a selection of an area corresponding to an anatomical structure of the oral cavity of the dental image, a second input comprising a selection of a diagnosis name corresponding to the selected area, A fourth input for changing the image display value of the dental image, a fifth input for inputting a set code and a secret code for comparison, and the like, but the present invention is not limited thereto And the necessary number of inputs can be received from the user as required. The description of each input will be described later in detail.
  • the processing unit 130 may generate result data for the dental image based on the input of the user.
  • the resultant data may be expressed in a manner that graphic information, diagnostic information, and the like are displayed together with the dental image, or an identification number, a diagnosis name, a diagnostic code, and the like of the anatomical structure of the oral cavity are displayed as a table .
  • the format of the result data will be described in detail with reference to FIG. 3 and FIG.
  • the display unit 140 may display the dental image stored in the storage unit 110 and the resultant data generated by the processing unit 130.
  • the display unit 140 may output result data generated by a user using a data generation system 100 for reading a dental image, such as a user interface (UI), user information, or object information.
  • UI user interface
  • the display may include a CRT display, an LCD display, a PDP display, an OLED display, a FED display, an LED display, a VFD display, a DLP display, a PFD display, a 3D display, a transparent display, And may include various display devices within an apparent range.
  • the various forms displayed by the display unit 140 will be described with reference to FIGS. 3 and 4, which will be described later.
  • the data generation system 100 for reading a dental image may further include a communication unit.
  • the communication unit can be connected to the network by wire or wireless and can communicate with an external device or an external server.
  • the communication unit may be a server operating on a cloud basis.
  • the data generation system 100 for reading a dental image can generate result data based on a user's input on a web-based basis, have.
  • FIG. 2 is a flowchart schematically illustrating a process of generating result data by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • a data generation system for reading a dental image may load (210) a dental image.
  • the data generation system for dental image reading may recognize 220 the area corresponding to the anatomical structure based on the first input.
  • the first input may include selection of an area corresponding to the anatomical structure of the oral cavity in the dental image. For example, if a user views a dental image and selects the third tooth on the upper left side of the virtual center line of the anatomical structure of the oral cavity displayed on the dental image, The region corresponding to the third tooth on the upper left side selected by the user can be recognized.
  • the data generation system for dental image reading may match the diagnosis name to the area corresponding to the anatomical structure based on the second input (230).
  • the second input may include selection of a diagnostic name corresponding to the selected area. For example, if the user selects a diagnosis name of " vertical bone loss " after determining that the selected region after the first input is " vertical bone loss ", the data generation system for reading the dental image, Can be matched with the diagnosis name " vertical bone loss ".
  • the data generation system for dental image reading may display the dental image, the area corresponding to the anatomical structure, and the diagnosis name (240).
  • the manner in which the data generating system for reading dental images is displayed will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4.
  • FIG. 1 The manner in which the data generating system for reading dental images is displayed will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4.
  • FIGS. 3 and 4 are views schematically showing the operation state of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • a case will be exemplified in which a part of the anatomical structure of the oral cavity is selected and a diagnosis is given.
  • the data generation system 300 for reading a dental image may display a menu for working with at least one dental image and at least one dental image.
  • the data generation system 300 for reading a dental image may display at least one dental image in a first region 310, and an anatomical identification number of an oral cavity according to a specific rule may be displayed in the second region 320
  • a plurality of icons to be input are displayed, a plurality of icons for inputting a diagnosis name according to a specific rule are displayed in the third area 330, and an anatomical Display icons in the fifth area 350 and at least one dental image in the sixth area 360 are displayed in the fifth area 350
  • a plurality of edit icons for example, color assigning, deleting, enlarging, reverting, etc.
  • the user can read the dental image shown in the anatomical structure of the oral cavity and determine the anatomy of the oral cavity corresponding to the lesioned area At least some of the plurality of icons displayed in the second area 320 may be selected to match the enemy identification number. For example, when the anatomical structure of the oral cavity is virtually divided into quadrants, the upper left third region (tooth number 13) can be selected based on the center.
  • an icon for performing a drawing function among a plurality of edit icons displayed in the sixth region 360 You can choose. For example, the user can draw the area with the face of a specific color in the upper left third area (tooth number 13).
  • the user can select any one of the plurality of icons displayed in the third area 330 to match the diagnosis name to the third upper left area (tooth # 13). For example, if the user determines that the diagnosis name for the upper left third region (tooth number 13) is " occlusal wear, " You can select the icon labeled "Occlusal wear”.
  • the user selects the anatomical identification number of the oral cavity displayed in the second area 320 and the diagnosis name displayed in the third area 330 and if necessary uses the edit icon displayed in the sixth area 360 to display the dental image
  • the data generation system 300 for reading a dental image displays an anatomical identification number (grooming), a diagnosis name (Present illness), a diagnostic code (not shown), etc. of the oral cavity selected by the user in the fourth area 340 Can be displayed.
  • the user examines the anatomical identification number and the diagnosis name of the oral cavity displayed in the fourth area to confirm whether or not the report has been correctly written, and if necessary, uses an additional icon, a correction icon, or a deletion icon to check the anatomy of the oral cavity Identification number, diagnosis name, and the like can be added, modified or deleted.
  • the user can temporarily save the edited dental image using the job storage icon displayed in the fifth area 350 to temporarily store the job for the dental image.
  • the user may store the edited dental image using the job completion icon displayed in the fifth area 350 to finally store the operation on the dental image.
  • the data generation system 300 for reading a dental image may store the anatomical identification number of the oral cavity, the diagnosis name, the figure information, and the like in the header of the dental image together with the edited dental image.
  • the user selects an anatomical identification number in the first lower right region (# 41 tooth), gives a diagnosis name, and matches the figure information as needed .
  • an anatomical identification number in the first lower right region # 41 tooth
  • gives a diagnosis name and matches the figure information as needed .
  • FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of arranging diagnosis names according to priorities by a data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment.
  • the data generation system for dental image reading can firstly count the number of selection of the diagnosis name based on the second input (510).
  • the second input may include selection of a diagnosis name corresponding to the selected area.
  • the data generation system for reading the dental image may count and store the number of selection of the diagnosis name selected by the user.
  • the data generation system for reading the dental image can set the priority of the diagnosis names based on the number of selection of the diagnosis name (520). For example, if the user selects a first number of " implants " as the diagnosis name and selects a second number of " implants " greater than the first number, the data generation system for reading the dental images will determine the priority of " implants " Can be set to be higher than the priority of " implant ".
  • the data generation system for reading the dental image may sequentially display the diagnosis names according to the priority (530).
  • the " implants " selected a second number of times may be preferentially displayed to the user than the " implants " selected a first number of times.
  • the icon indicated by the "ambush” is arranged above and to the left of the icon marked "Implant”.
  • FIG. 6 is a schematic view of a main screen of a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
  • a data generation system 600 for reading a dental image can display the status of at least one or more dental images unprocessed by the user, the status of the dental image being operated on, and the status of the generated result data have.
  • the data generation system 600 for reading a dental image displays the status of at least one or more dental images unprocessed in the first area 610 and the status of the dental image in operation in the second area 620 Displays the status of the result data generated in the third area 630, displays an icon (HOME) for returning to the main screen and an icon (DASHBOARD) for providing feedback in the fourth area 640 .
  • the result of the selection of the icon DASHBOARD for providing the feedback displayed in the fourth area 640 will be described in detail with reference to FIGS. 7 and 8.
  • FIG. 7 and 8 are views schematically showing a feedback providing screen of a data generating system for reading a dental image according to an embodiment.
  • the data generation system 700 for reading a dental image graphically displays the number of times of generating result data for a dental image according to month, weekly, and daily in the first region And the number of times the result data for the user-specific dental image is generated in the second area can be graphically displayed. Accordingly, it is possible to confirm the number of times the individual user's result data is generated, thereby providing feedback to individual users.
  • the data generation system 800 for reading a dental image two-dimensionally graphs and displays the number of times the result data for the dental image is generated in the first area,
  • the number of times data is generated can be displayed.
  • the number of times of generating the resultant data for the dental image displayed in the first region can be two-dimensionally grained so that the degree of the shade changes according to the number of times and the number of times.
  • FIG. 9 is a flowchart schematically illustrating a method of changing an image display value of a dental image by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • the data generation system for reading a dental image may change the image display value of the dental image based on the fourth input (810).
  • the fourth input may mean an input for changing the image display value of the dental image.
  • the data generation system for reading the dental image may display (display) the dental image having the changed image display value (820). Accordingly, unlike a general medical image composed of 12 bits, a dental image composed of 8 bits can be used as data for machine learning according to a predetermined standard by changing the image display value.
  • FIG. 10 is a view schematically showing a state in which an image display value of a dental image is changed by a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
  • a data generation system 1000 for reading a dental image can change an image display value of a dental image based on a fourth input of a user who changes an image display value of the dental image. For example, if the user moves the mouse up or down while holding the scrolling of the mouse, the data generation system 1000 for reading a dental image can be used to determine the window center value or slope of the dental image, The user can display the dental image having the changed image display value by changing the value.
  • FIG. 11 is a flowchart schematically illustrating a secure connection method of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
  • a data generation system for reading a dental image may generate a secret code input window (1110).
  • the data generating system for reading the dental image may determine 1120 that the entered code matches the set code based on the fifth input.
  • the fifth input may include an input of a secret code for comparison with the set code.
  • the data generation system for reading the dental image may determine whether to connect to the main screen (1130).
  • the secret code of the fifth input coincides with the setting code
  • the data generating system for reading the dental image connects to the main screen (for example, the main screen of Fig. 6), and the secret code and the setting code of the fifth input If they do not match, the data generation system for reading the dental image may block the connection to the main screen. Accordingly, only a user who is authorized to use the data generation system for reading dental images can use a data generation system for reading dental images, thereby preventing the acquisition of various kinds of information of the object from the outside.
  • FIG. 12 is a view schematically illustrating a data access system for reading a dental image according to an embodiment of the present invention.
  • a data generation system 1200 for dental image reading may generate a secret code registration window to store a secret code in a data generation system 1200 for reading a dental image.
  • the data generation system 1200 for reading dental images can receive a user's name, ID, password, e-mail, and the user's own secret code from the user have.
  • FIG. 13 is a block diagram schematically showing a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
  • a dental image read data generation system 1300 may automatically read a dental image of an anatomical structure of a subject's mouth and provide read data to a user.
  • the dental image read data generation system 1300 may be implemented not only as a fixed terminal but also as a mobile terminal. Examples of the mobile terminal include a smart phone, a laptop computer, a PDA, a tablet PC, and the like.
  • the form of the read data herein includes form information, lesion finding information, and the like to be described later on the dental image, medical information such as an identification number (i.e., a gavel), diagnosis name, diagnostic code, etc. for the anatomical structure of the oral cavity But not limited to, a variety of forms that can provide meaningful read data to a user or dental patient.
  • the dental image read data generation system 1300 may include a storage unit 1310, a processing unit 1320, and a display unit 1330.
  • An input dental image for the anatomical structure of the oral cavity and a reference dental image for analyzing the input dental image may be stored in the storage unit 1310, respectively.
  • the input dental image herein may be a dental image that is processed by the processing unit 1320 and is not read by the processing unit 1320 and the reference dental image may be a user other than the processing unit 1320 ,
  • a dentist may be a dental image in which diagnostic information about a lesioned area is expressed.
  • a region having lesions may be displayed as graphic information such as a point, a line, or a face, or information about an area having a lesion in a header of the reference dental image may be described.
  • the processing unit 1320 may load the input dental image and the reference dental image from the storage unit 1310 and pre-process the input dental image.
  • the preprocessing process in this embodiment is a process of matching the image size of the input dental image with the image size of the reference dental image, etc., in order for the processing unit 1320 to post-process the input dental image based on the reference dental image Lt; / RTI >
  • the processing unit 1320 can detect an area having a lesion from the input dental image based on the reference dental image and recognize the position of the area having the detected lesion.
  • lesions may indicate dental disease such as implants, tooth loss, periodontal disease, vertical bone loss, horizontal bone loss, fracture, malocclusion, and wear.
  • the processing unit 1320 learns how to read the input dental image based on the diagnostic information about the lesioned area represented in the reference dental image stored in the storage unit 1310, It is possible to detect an area having a lesion from the lesion, and to recognize the position of the lesioned area.
  • the learning method of the detailed processing unit 1320 will be described with reference to FIG.
  • the processing unit 1320 may generate diagnostic information for the detected lesion area or an output dental image for the lesioned area.
  • the storage unit 1310 may include an identification number (diagnosis), a diagnosis name, a diagnostic code, and the like for the anatomical structure of the oral cavity And shape information including a point, a line, or a plane for displaying the diagnostic reference data or the lesioned area on the output dental image may be stored.
  • the processor 1320 may generate diagnostic information or an output dental image for the lesion region detected from the input dental image using the diagnostic reference data or the graphic information described above.
  • the diagnostic reference data means information that can be used by a user of the read data generation system 1300 of the dental image to diagnose anatomical structures of the oral cavity.
  • the display unit 1330 can display the diagnostic information or the output dental image generated by the processing unit 1320.
  • the display unit 1330 can output the read data generated by the read data generation system 1300 of the dental image, such as a user interface (UI), user information, or object information.
  • UI user interface
  • object information Various forms displayed by the display unit 1330 will be described with reference to FIG. 17 or FIG. 19 to be described later.
  • the dental image read data generation system 1300 may further include an image acquisition unit (not shown) and a communication unit.
  • the image acquiring unit may be an image photographing apparatus for photographing the anatomical structure of the oral cavity of the object.
  • the image acquiring unit may transmit the dental image of the anatomical structure of the oral cavity to the storage unit 1310.
  • the communication unit may be a server in which data is stored.
  • the server may be a Picture Archiving and Communication System (PACS).
  • PACS Picture Archiving and Communication System
  • the communication unit may acquire and store a dental image of the anatomical structure of the oral cavity in a digital state through the image acquisition unit, and may transmit the dental image to the storage unit 1310 or the processing unit 1320.
  • FIG. 14 is a flowchart schematically illustrating a process of learning a method of reading a dental image in a read data generating system for a dental image according to an embodiment.
  • a read data generating system of a dental image may load an input dental image (1410).
  • an input dental image may be a dental image that displays the anatomical structure of the oral cavity and may be a dental image that has not been processed by the read data generation system of the dental image.
  • the read data generation system of the dental image can preprocess the input dental image according to the set standard.
  • the read data generation system of the dental image may read the input dental image (1420).
  • the read data generation system of the dental image can read the loaded dental image loaded on the basis of the set diagnostic reference data.
  • the diagnostic reference data may be data set by the user in the state before the reading is performed, i.e., in the initialized state, and may include information necessary for diagnosing the object.
  • the diagnostic criteria data may include content such as diagnosis name, diagnostic code, lesion, and the like.
  • the diagnostic reference data can be variably reset according to the repetitive processing on the input dental image of the read data generation system of the dental image.
  • the read data generation system of the dental image may generate the read output dental image (1430).
  • the read data generation system of the dental image can generate the readout dental image in various forms based on the diagnostic reference data.
  • the output dental image may be generated to match geometric information such as points, lines, or faces where the lesion is present, or to provide medical findings about lesions at or near the lesion area May be generated to match.
  • the read data generation system of the dental image can determine whether an additional input dental image is required in addition to the readout dental image based on the diagnostic reference data.
  • the read data generation system of the dental image may compare the generated output dental image with the reference dental image (1440).
  • the read data generation system of the dental image can compare the output dental image with the reference dental image to determine how similar the output dental image is to the reference dental image.
  • the read data generation system of the dental image compares the image display value of the reference dental image with the image display value of the output dental image or includes the diagnosis information included in the header of the reference dental image and the header of the output dental image The diagnostic information can be compared with each other to determine whether the output dental image is close to the reference dental image.
  • the read data generation system of the dental image may classify the generated output dental image (1450).
  • the read data generation system of the dental image can be distinguished from the reference dental image or the output dental image generated by the read data generation system of the dental image through the process of generating the output dental image.
  • the output dental image generated by the reading data generation system of the dental image can be classified into the dental image read by the user or the dental image read by the read data generation system of the dental image according to the degree of similarity . If the output dental image read and generated by the read data generation system of the dental image is categorized into an output dental image generated by self-reading, the read data generation system of the dental image generates the readout dental image once again 1430).
  • the output dental image read once again is generated, and the output dental image is generated so as to be the same as or similar to the quality of the dental image read by the user through the comparison step 1440 and the classification step 1450,
  • the quality of the output dental image can be improved.
  • 15 is a diagram schematically illustrating a model for reading a dental image in a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
  • a system 1500 for generating a dental image read data learns a neural network based on an input dental image and a reference dental image, and generates diagnostic information or lesion Can output an output dental image for the region where the image is located.
  • the neural network may include a production neural network 1510 and a classification neural network 1520.
  • the generated neural network 1510 may generate an output dental image read from the input dental image.
  • the generated neural network 1510 may include a lesion reading model in which diagnostic reference data for reading an input dental image is stored as an initialized state.
  • the lesion readout model can generate an output dental image by reading the input dental image based on the diagnostic reference data.
  • the classified neural network 1520 compares the generated output dental image with the reference dental image and classifies whether the generated output dental image is an output dental image generated through the generated neural network or a reference dental image not through the generated neural network have.
  • the classified neural network 1520 may include a classification model in which classification criterion data for classifying the generated output dental image is stored.
  • the classification model can determine whether the output dental image read according to the classification reference data is a dental image generated by the lesion reading model or a reference dental image.
  • the generated neural network 1510 and the classified neural network 1520 can achieve an adversarial relationship.
  • the lesion reading model of the production neural network 1510 can generate an output dental image in a direction that maximizes the classification error so that the classification model can not distinguish the readout output dental image generated by the lesion reading model from the reference dental image.
  • the classification model of the classified neural network 1520 can classify the output dental image in a direction that minimizes the classification error so that the output dental image generated by the lesion reading model is distinguished from the reference dental image.
  • the output neural network 1510 and the classification neural network 1520 generate or classify the output dental images in the direction of maximizing the classification error or minimizing the classification error in the mutually opposing relationship,
  • the quality of the final output dental image generated by the read data generation system 1500 can be improved similar to the quality of the output dental image read by the user.
  • the output dental images can be repeatedly generated and classified.
  • the lesion reading model of the generated neural network 1510 is diagnosed based on the diagnostic information included in the reference dental image Reset the reference data, and read the input dental image based on the reset diagnostic reference data to generate an output dental image.
  • the output dental image repeatedly generated and classified can be displayed to the user in a state in which the quality is improved to such an extent that the dental image can not be distinguished from the reference dental image by the classification model.
  • 16 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnosis information or an output dental image by the read data generation system of a dental image according to an embodiment.
  • a read data generation system of a dental image may detect a lesion area based on a reference dental image (1610).
  • the system for generating a read data of a dental image can detect a lesioned area based on a reference dental image through a series of learning processes.
  • the read data generation system of the dental image may match the figure information to the lesion area (1620).
  • the graphic information may include points, lines, or faces, but the present invention is not limited thereto, and may include a polygonal shape.
  • the size of the point may vary depending on the type of the lesion, and the type of the line may be various forms such as a dashed line and a solid line, and the color of the surface may be changed.
  • nerves can be matched in the form of dashed lines.
  • the read data generation system of the dental image recognizes the two regions as regions with different lesions, Can be matched.
  • the shape of the surface can be determined according to the shape of the area.
  • the read data generation system of the dental image may generate diagnostic information for the lesioned area (1630).
  • the diagnostic information may be medically meaningful information to the user, such as a diagnosis name, an identification number (i.e., a grooming) for the anatomical structure of the oral cavity, a diagnostic code, and the like.
  • the read data generation system of the dental image may generate lesion finding information for the lesioned area (1640).
  • the lesion finding information may include a medical judgment according to the diagnosis name of the lesion area.
  • the lesion finding information can be matched not only with character information but also with figure information.
  • the height is indicated by a dashed line.
  • the lesion finding information can be generated so as to be displayed by a character. In other words, the lesion finding information can be generated by matching with character information or graphic information.
  • the read data generating system of the dental image may display (display) the figure information, diagnostic information, or lesion information together with the output dental image (1650). Details will be described with reference to FIG.
  • 17 is a view showing read data generated by a read data generating system of a dental image according to an embodiment.
  • the read data generated by the read data generation system of the dental image is shown.
  • the read data is shown as a dental x-ray image as an example.
  • the read data may be a dental image together with the shape information and the lesion finding information matched to the lesion area by the read data generation system of the dental image.
  • the readout data generated from the dental image of the subject's mouth may have different color saturation to indicate that different lesions are present
  • the face can be displayed in the corresponding area.
  • the nerve may be displayed in the form of a dotted line in the read data.
  • information such as lesion finding information may be displayed as a letter, or information such as " bone height considering the distance from the nerve " indicating the meaning of the lesion finding information may be displayed as a dashed line.
  • the diagnosis name may be displayed in Korean or English in the vicinity of the lesion area.
  • FIG. 18 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnostic information or output dental images by a read data generation system for dental images according to an embodiment.
  • a read data generation system of a dental image may first detect a lesion area based on a reference dental image (1810). As described above with reference to FIG. 15, the system for generating a read data of a dental image can detect a lesioned area based on a reference dental image through a series of learning processes.
  • the read data generation system of the dental image may generate diagnostic information for the lesioned area (1820).
  • the diagnostic information may be medically meaningful information to the user, such as a diagnosis name, an identification number (i.e., a grooming) for the anatomy of the oral cavity, a diagnostic code, and the like.
  • the diagnostic information may be generated in the form of a report so that it is displayed to the user in a medically meaningful form. The specific form of the report will be described in detail with reference to FIG.
  • the diagnosis name and the diagnosis code may be, but not limited to, the diagnosis name / diagnosis code according to the Korean standard disease / sign classification table, the diagnosis name / diagnosis code according to the international diagnosis standard, and the like.
  • the way in which the anatomical structure of the oral cavity is represented is based on the identification numbering scheme according to the ISO standard (ISO 3950) produced by the World Health Organization (WHO), the American System (or Universal Numbering System (universal numbering system), but it is not limited to any one scheme.
  • the identification numbering method according to the ISO standard a tooth number is assigned to 1 to 8 divided into four quadrants based on the center line of the mouth.
  • the identification number assigning method according to the American system It rotates clockwise to the bottom, and the teeth number (including English) is given.
  • the read data generation system of the dental image may display the diagnostic information as an identification number for the anatomical structure of the oral cavity, a diagnostic name for the lesioned area, or a diagnostic code for the lesioned area (1830) . Details will be described with reference to FIG.
  • FIG. 19 is a view showing read data generated by a read data generation system 1900 of a dental image according to an embodiment.
  • the read data generated by the read data generation system 1900 of the dental image is shown.
  • the read data is shown as a readout of a table shape as an example.
  • the readout data may be represented by an identification number (grooming), diagnosis name (Present illness), etc. for the anatomical structure of the oral cavity.
  • the identification number (grooming) for the anatomical structure of the mouth may be indicated by an identification numbering scheme according to the ISO standard. If the position of the lesion is recognized by the dental image read data generation system 1900, the identification number may be matched to the recognized lesion area. The matched identification number can be displayed in the form of a quadrant showing the location of the lesion area. It should be noted, however, that the present invention is not intended to be limited to the ISO standard. For example, a diagnosis may be displayed together with an identification number (gag) for the anatomical structure of the mouth.
  • a diagnosis code may be displayed together with the diagnosis name.
  • the diagnostic code is displayed to assist the user's judgment. If the diagnosis name is an implant, a normal finding, etc., there is no diagnostic code, so the diagnostic code may not be displayed.
  • An erroneously determined diagnosis name or identification number may be displayed in the read data generated by the read data generation system 1900 of the dental image. Therefore, in order to correct this, an icon for erasing or modifying the read data may be displayed have. When the user inputs an icon, the read data can be modified or deleted.
  • the method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination.
  • the program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

A data generation system for reading a dental image according to an embodiment can comprise: a storage unit in which a dental image, diagnosis information, and result data are stored; an input unit in which a first input comprising selection of an area of the dental image and a second input comprising selection of a diagnosis name corresponding to the selected area; a processing unit which generates the result data; and a display unit which displays the dental image and the result data. A read data generation system for dental image according to another embodiment can comprise: a storage unit in which an input dental image and a reference dental image are stored; a processing unit which detects an area with a lesion from the input dental image on the basis of the reference dental image, recognizing a position of the area with the lesion, and generates diagnostic information or an output dental image for the area with the lesion; and a display unit which displays the diagnostic information or the output dental image.

Description

치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템 및 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템Data generation system for reading dental images and read data generation system for dental images
이하, 실시예들은 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템 및 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 관한 것이다.Embodiments relate to a data generation system for reading a dental image and a read data generation system for a dental image.
의료 분야에서 영상을 판독하는 일은 진단 및 치료에 있어 중요하다. 특히, 일반적인 의료 영상과는 달리, 치과 영상에는 다중 질환(multi-disease)이 혼재된 상태의 구강의 해부학적 구조가 촬영되어 있어 치과 의사의 복합적인 판단을 요구하는 경우가 종종 있으므로, 치과 분야에서 구강의 해부학적 구조인 상악골(maxilla) 및 하악골(mandibula)이 촬영된 영상, 즉 치과 영상을 판독하는 경우 사용자에게 사용이 간편하고 고품질의 결과 데이터를 생성하는 도구들이 개발되고 있다.Reading images in the medical field is important for diagnosis and treatment. Particularly, unlike general medical images, the anatomical structure of the oral cavity in which the multi-disease is mixed is often photographed in the dental image, so that a complex judgment of the dentist is often required. Tools for generating user-friendly and high-quality result data are being developed when users read an image of a maxilla (mandilla) and a mandible (mandible), which is an anatomical structure of the oral cavity, that is, a dental image.
예를 들어, 한국 공개특허공보 제10-2007-0083645호는 CT 스캔 분석을 위한 사용자 인터페이스를 개시하고 있다.For example, Korean Patent Laid-Open No. 10-2007-0083645 discloses a user interface for CT scan analysis.
또한, 치과 의사의 진단을 보조하기 위하여 치과 영상으로부터 질병을 발견하여 치과 의사에게 의학적으로 의미 있는 판독 데이터를 생성하는 시스템이 개발되고 있다.In addition, systems have been developed to assist in the diagnosis of a dentist by discovering a disease from a dental image and producing medically meaningful reading data for the dentist.
예를 들어, 한국 공개특허공보 제10-2000-0049915호는 인터넷을 통한 의료 영상 판독 시스템 및 그 방법을 개시하고 있다.For example, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2000-0049915 discloses a medical image reading system and method through the Internet.
일 실시예에 따른 목적은 기계 학습(machine learning)을 위한 데이터로 사용되는 결과 데이터를 생성하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템을 제공하는 것이다.An object according to an embodiment is to provide a data generation system for dental image reading that produces result data used as data for machine learning.
일 실시예에 따른 목적은 사용자에게 사용이 간편하고 고품질의 결과 데이터를 생성하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템을 제공하는 것이다.An object of an embodiment of the present invention is to provide a data generation system for reading a dental image that is easy to use and produces high-quality result data for a user.
일 실시예에 따른 목적은 사용자에 의하여 판독된 치과 영상들을 포함하는 데이터들로부터 기계 학습을 통하여 일련의 판독 패턴을 학습하고, 사용자에 의하여 판독되지 않은 치과 영상을 자동으로 분석하여 진단된 질병에 대한 정보를 판독문의 형태로 생성하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템을 제공하는 것이다.An object according to an exemplary embodiment is to learn a series of reading patterns through machine learning from data including dental images read by a user, automatically analyze a dental image not read by a user, And a system for generating a read data of a dental image that generates information in the form of a report.
일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 구강의 해부학적 구조가 촬영된 치과 영상과, 상기 해부학적 조직에 대한 해부학적 식별 번호 및 복수 개의 진단명들을 포함하는 진단 정보와, 상기 치과 영상에 대한 결과 데이터가 저장되는 저장부; 상기 치과 영상 중 상기 해부학적 조직에 대응하는 영역의 선택을 포함하는 제1입력과, 선택된 영역에 대응하는 진단명의 선택을 포함하는 제2입력이 수신되는 입력부; 상기 제1입력과 상기 제2입력에 기초하여 상기 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성하는 처리부; 및 상기 치과 영상과 상기 결과 데이터를 표시하는 표시부를 포함할 수 있다.The data generation system for reading a dental image according to an embodiment includes diagnostic information including a dental image of anatomical structure of the oral cavity, an anatomical identification number of the anatomical tissue and a plurality of diagnosis names, A storage unit for storing the resultant data; An input for receiving a second input comprising a first input comprising selection of an area corresponding to the anatomical structure of the dental image and a selection of a diagnosis name corresponding to the selected area; A processing unit for generating result data for the dental image based on the first input and the second input; And a display unit for displaying the dental image and the resultant data.
상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 제1입력이 수신되면 상기 치과 영상 중 상기 해부학적 조직에서 선택된 영역을 인식하고, 상기 표시부는, 상기 치과 영상과 함께 상기 선택된 영역에 마커를 표시할 수 있다.The processing unit recognizes a region selected from the anatomical structure of the dental image when a first input is received from the user to the input unit, and the display unit displays the marker in the selected region together with the dental image.
상기 처리부는, 인식된 영역에 상기 해부학적 식별 번호를 매칭하고, 상기 표시부는, 상기 해부학적 식별 번호를 더 표시할 수 있다.The processing unit may match the anatomical identification number with the recognized area, and the display unit may further display the anatomical identification number.
상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 제2입력이 수신되면 인식된 영역에 진단명을 매칭하고, 상기 표시부는, 매칭된 진단명을 더 표시할 수 있다.The processing unit may match the diagnosis name to the recognized area when the second input is received from the user to the input unit, and the display unit may display the matched diagnosis name.
상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 수신된 제2입력 중 진단명이 선택되는 횟수를 카운트하여 선택된 진단명에 대하여 카운트된 횟수를 상기 저장부에 저장할 수 있다.The processing unit counts the number of times the diagnosis name is selected from the second input received from the user to the input unit, and stores the counted number of times for the selected diagnosis name in the storage unit.
상기 처리부는, 선택된 진단명에 대하여 카운트된 횟수에 따라 상기 복수 개의 진단명들의 우선 순위를 설정하고, 상기 표시부는, 설정된 우선 순위에 따라 나열된 복수 개의 진단명들을 더 표시할 수 있다.The processing unit sets the priority of the plurality of diagnosis names according to the counted number of times for the selected diagnosis name, and the display unit may further display a plurality of diagnosis names listed in accordance with the set priority.
상기 제1입력은, 상기 해부학적 식별 번호에 각각 대응하는 복수 개의 제1서브 아이콘들을 포함하고, 상기 제2입력은, 상기 복수 개의 진단명들에 각각 대응하는 복수 개의 제2서브 아이콘들을 포함할 수 있다.Wherein the first input comprises a plurality of first sub icons each corresponding to the anatomical identification number and the second input comprises a plurality of second sub icons respectively corresponding to the plurality of diagnosis names have.
상기 처리부는, 생성된 결과 데이터에 기초하여 추가적인 치과 영상이 필요한 지 여부를 판단할 수 있다.The processing unit can determine whether or not an additional dental image is required based on the generated result data.
상기 처리부는, 결과 데이터를 생성한 횟수를 카운트하고, 카운트된 결과 데이터를 생성한 횟수 및 결과 데이터를 생성한 시간에 기초하여 시간에 따른 결과 데이터를 생성한 횟수에 대한 패턴을 생성할 수 있다.The processing unit counts the number of times the result data has been generated, generates a pattern of the number of times the result data has been generated over time based on the number of times of generating the counted result data and the time of generating the result data.
일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 구강의 해부학적 구조에 대한 입력 치과 영상과 상기 입력 치과 영상을 분석하기 위한 기준 치과 영상이 저장되는 저장부; 상기 기준 치과 영상에 기초하여, 상기 입력 치과 영상으로부터 병변이 있는 영역을 검출하고, 검출된 병변이 있는 영역의 위치를 인식하고, 검출된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 검출된 병변이 있는 영역에 대한 출력 치과 영상을 생성하는 처리부; 및 상기 진단 정보 또는 상기 출력 치과 영상을 표시하는 표시부를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a system for generating a dental image read data including a storage unit storing an input dental image for an anatomical structure of the oral cavity and a reference dental image for analyzing the input dental image; Detecting an area having a lesion from the input dental image based on the reference dental image, recognizing the position of the area having the detected lesion, and diagnosing the area having the detected lesion, A processor for generating an output dental image for the subject; And a display unit for displaying the diagnostic information or the output dental image.
상기 처리부는, 상기 입력 치과 영상과 상기 기준 치과 영상에 기초하여 신경망을 학습시켜 상기 진단 정보 또는 상기 출력 치과 영상을 생성할 수 있다.The processing unit may generate the diagnostic information or the output dental image by learning the neural network based on the input dental image and the reference dental image.
상기 신경망은, 상기 입력 치과 영상으로부터 판독된 출력 치과 영상을 생성하는 생성 신경망; 및 생성된 출력 치과 영상과 상기 저장부에 저장된 상기 기준 치과 영상을 비교하고, 생성된 출력 치과 영상이 상기 생성 신경망을 통하여 생성된 출력 치과 영상인지 또는 상기 저장부에 저장된 기준 치과 영상인지 여부를 판별하는 분류 신경망을 포함할 수 있다.The neural network comprising: a generated neural network for generating an output dental image read from the input dental image; And comparing the generated output dental image with the reference dental image stored in the storage unit to determine whether the generated output dental image is an output dental image generated through the generated neural network or a reference dental image stored in the storage unit And the like.
상기 생성 신경망은, 상기 분류 신경망이 상기 생성된 출력 치과 영상을 상기 저장부에 저장된 기준 치과 영상으로 판별하는 경우, 상기 입력 치과 영상으로부터 판독된 출력 치과 영상을 재생성할 수 있다.The generated neural network may regenerate an output dental image read from the input dental image when the classified neural network discriminates the generated output dental image as the reference dental image stored in the storage unit.
상기 처리부는, 상기 기준 치과 영상에 기초하여 상기 병변이 있는 영역에 대한 병변 소견 정보를 생성하고, 상기 표시부는, 상기 출력 치과 영상과 함께 상기 병변 소견 정보를 표시할 수 있다.The processing unit generates lesion finding information for the lesion area based on the reference dental image, and the display unit can display the lesion finding information together with the output dental image.
상기 처리부는, 상기 병변이 있는 영역에 점, 선 또는 면을 포함하는 도형 정보를 매칭하고, 상기 표시부는, 상기 병변이 있는 영역을 매칭된 도형 정보로 표시할 수 있다.The processing unit may match the figure information including the point, the line, or the face to the lesion area, and the display unit may display the lesion area with matched figure information.
상기 표시부는, 상기 진단 정보를 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호, 병변이 있는 영역에 대한 진단명 또는 병변이 있는 영역에 대한 진단 코드로 표시할 수 있다.The display unit may display the diagnosis information as an identification number for the anatomy of the oral cavity, a diagnosis name for the lesion area, or a diagnostic code for the lesion area.
상기 표시부는, 구강의 해부학적 구조에 대응되는 복수 개의 아이콘들을 더 표시하고, 상기 표시부는, 상기 복수 개의 아이콘들 중 적어도 하나 이상을 상기 병변이 있는 영역에 대한 식별 번호로 표시할 수 있다.The display unit may further display a plurality of icons corresponding to anatomical structures of the oral cavity, and the display unit may display at least one or more of the plurality of icons as an identification number for the region having the lesion.
일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 사용자에게 사용이 간편하고 고품질의 판독 결과를 생성할 수 있다.The data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment of the present invention is easy to use for a user and can generate a high quality reading result.
일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 기계 학습(machine learning)을 위한 데이터로 사용되는 판독 결과를 생성할 수 있다.A data generation system for dental image reading according to an embodiment may generate a reading result used as data for machine learning.
일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the data generation system for dental image reading according to one embodiment are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 치과 의사의 진단을 보조하여 치과 의사의 오진율을 감소시키고 진단 시간을 단축시킬 수 있다.The read data generation system of a dental image according to an embodiment assists the diagnosis of the dentist, thereby reducing the error rate of the dentist and shortening the diagnosis time.
일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the system for generating a read data of a dental image according to an embodiment are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 2는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 결과 데이터가 생성되는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart schematically illustrating a process of generating result data by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 3 및 도 4는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 작업 상태를 개략적으로 나타낸 도면이다.FIGS. 3 and 4 are views schematically showing the operation state of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 5는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 우선 순위에 따라 진단명이 나열되는 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of arranging diagnosis names according to priorities by a data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment.
도 6은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 메인 화면을 개략적으로 나타낸 도면이다.6 is a schematic view of a main screen of a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 피드백 제공 화면을 개략적으로 나타낸 도면이다.7 and 8 are views schematically showing a feedback providing screen of a data generating system for reading a dental image according to an embodiment.
도 9는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 치과 영상의 영상 표시값이 변경되는 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.FIG. 9 is a flowchart schematically illustrating a method of changing an image display value of a dental image by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 10은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 치과 영상의 영상 표시값이 변경되는 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.10 is a view schematically showing a state in which an image display value of a dental image is changed by a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
도 11은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 보안 접속 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.11 is a flowchart schematically illustrating a secure connection method of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 12는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 보안 접속 방식에 따른 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.FIG. 12 is a view schematically illustrating a data access system for reading a dental image according to an embodiment of the present invention.
도 13은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.13 is a block diagram schematically showing a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
도 14는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 치과 영상을 판독하는 방식을 학습하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.14 is a flowchart schematically illustrating a process of learning a method of reading a dental image in a read data generating system for a dental image according to an embodiment.
도 15는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 치과 영상을 판독하기 위한 모델을 개략적으로 나타낸 도면이다.15 is a diagram schematically illustrating a model for reading a dental image in a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
도 16은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.16 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnosis information or an output dental image by the read data generation system of a dental image according to an embodiment.
도 17은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 판독 데이터를 나타낸 도면이다.17 is a view showing read data generated by a read data generating system of a dental image according to an embodiment.
도 18은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.18 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnostic information or output dental images by a read data generation system for dental images according to an embodiment.
도 19는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 판독 데이터를 나타낸 도면이다.19 is a diagram showing read data generated by a read data generation system of a dental image according to an embodiment.
이하, 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference numerals even though they are shown in different drawings. In the following description of the embodiments, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the best of an understanding clear.
또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the embodiment, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to the other component, Quot; may be " connected, " " coupled, " or " connected. &Quot;
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The components included in any one embodiment and the components including common functions will be described using the same names in other embodiments. Unless otherwise stated, the description of any one embodiment may be applied to other embodiments, and a detailed description thereof will be omitted in the overlapping scope.
도 1은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 1을 참고하면, 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(100)은 기계 학습(machine learning)을 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 것으로,사용자의 입력에 기초하여 대상체의 구강의 해부학적 구조가 촬영된 치과 영상에서 구강의 해부학적 구조에 대응하는 영역을 선택하여 선택된 영역에 진단명을 매칭시켜 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성하고 치과 영상과 함께 결과 데이터를 표시할 수 있다. 여기서, 표시되는 결과 데이터는 사용자의 조작을 위해 표시되는 것이고, 생성되는 결과 데이터는 기계 학습을 위한 학습 데이터로서 사용될 수 있다.Referring to FIG. 1, a data generation system 100 for reading dental images according to an embodiment is for generating learning data for machine learning. The data generation system 100 includes an anatomical anatomy A region corresponding to the anatomical structure of the oral cavity may be selected from the dental image in which the structure is photographed to match the diagnosis name to the selected region to generate the result data for the dental image and display the result data together with the dental image. Here, the displayed result data is displayed for the user's operation, and the generated result data can be used as learning data for machine learning.
본원에서 치과 영상은 이산적인 이미지 요소들(예를 들어, 2차원 이미지에 있어서의 픽셀들 및 3차원 이미지에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 Xray, CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic resonance imaging), 초음파 및 다른 의료 영상 시스템에 의하여 획득된 대상체의 의료 이미지 등을 포함할 수 있다.The dental image herein may refer to multi-dimensional data consisting of discrete image elements (e.g., pixels in a two-dimensional image and voxels in a three-dimensional image). For example, the image may include Xray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI), ultrasound, and medical images of objects obtained by other medical imaging systems.
본원에서 대상체는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있고, 사용자는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치/시스템을 수리하는 기술자가 될 수 있으나 이에 제한되지 않는다.The subject may be a person or animal, or a part of a person or an animal, and the user may be a medical professional such as a doctor, a nurse, a clinical pathologist, a medical imaging expert, etc., But is not limited thereto.
치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(100)은 저장부(110), 입력부(120), 처리부(130) 및 표시부(140)를 포함할 수 있다.The data generation system 100 for reading a dental image may include a storage unit 110, an input unit 120, a processing unit 130, and a display unit 140.
저장부(110)에는 구강의 해부학적 구조가 촬영된 치과 영상과, 해부학적 구조에 대한 해부학적 식별 번호 및 복수 개의 진단명들을 포함하는 진단 정보와, 치과 영상에 대한 결과 데이터가 각각 저장될 수 있다.Diagnostic information including anatomical identification number of the anatomical structure, a plurality of diagnosis names, and result data for the dental image can be stored in the storage unit 110, respectively .
본원에서 구강의 해부학적 구조는 인체의 상악골과 하악골이 포함된 구조를 가리킬 수 있지만 이에 제한되지 않는다.The anatomical structure of the oral cavity herein may indicate, but is not limited to, the structure including the maxillary and mandibular structures of the human body.
본원에서 구강의 해부학적 식별 번호는 세계 보건 기구(WHO)에서 제작된 ISO 규격(ISO 3950)에 따라 부여되거나, 아메리칸 시스템(American System)(또는 범용 넘버링 시스템(universal numbering system))에 따라 부여될 수 있지만 이에 제한되지 않는다. ISO 규격에 따른 식별 번호 부여 방식의 경우, 구강의 중앙선을 기준으로 4분면으로 나뉘어 1 내지 8까지 치아 번호가 부여되는 방식이고, 아메리칸 시스템에 따른 식별 번호 부여 방식의 경우, 구강의 좌측 상단으로부터 하측 하단으로 시계 방향으로 돌아가며 치아 번호(영문 포함)가 부여되는 방식이다. 본원에서는 설명의 편의를 위하여 ISO 규격(ISO 3950)에 따라 부여되는 구강의 해부학적 식별 번호(치식)를 사용하여 설명하기로 한다.Here, the anatomical identification number of the oral cavity is given according to the ISO standard (ISO 3950) produced by the World Health Organization (WHO) or given according to the American System (or universal numbering system) But are not limited thereto. In the case of the identification numbering method according to the ISO standard, a tooth number is assigned to 1 to 8 divided into four quadrants based on the center line of the mouth. In the case of the identification number assigning method according to the American system, It rotates clockwise to the bottom, and the teeth number (including English) is given. For convenience of explanation, the description will be made using anatomical identification numbers (teeth) of the mouth according to the ISO standard (ISO 3950).
본원에서 진단명은 한국표준질병/사인분류표에 따른 진단명, 국제진단기준에 따른 진단명 등일 수 있지만 이에 제한되지 않는다.The diagnosis name herein may be, but not limited to, a diagnosis name according to the Korean standard disease / sign classification chart, a diagnosis name according to the international diagnosis standard, and the like.
입력부(120)는 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 여기서, 입력은 치과 영상 중 구강의 해부학적 구조에 대응하는 영역의 선택을 포함하는 제1입력, 선택된 영역에 대응하는 진단명의 선택을 포함하는 제2입력, 선택된 영역에 점, 선 또는 면을 포함하는 도형 정보를 매칭시키는 제3입력, 치과 영상의 영상 표시값을 변경하는 제4입력, 설정 코드와 비교를 위한 비밀 코드의 입력을 포함하는 제5입력 등으로 구성될 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니며 필요에 따라 필요한 개수만큼의 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 각각의 입력에 관한 설명은 뒤에서 상세하게 설명하기로 한다.The input unit 120 may receive input from a user. Wherein the input includes a first input comprising a selection of an area corresponding to an anatomical structure of the oral cavity of the dental image, a second input comprising a selection of a diagnosis name corresponding to the selected area, A fourth input for changing the image display value of the dental image, a fifth input for inputting a set code and a secret code for comparison, and the like, but the present invention is not limited thereto And the necessary number of inputs can be received from the user as required. The description of each input will be described later in detail.
처리부(130)는 사용자의 입력에 기초하여 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 결과 데이터는 치과 영상에 도형 정보, 진단 정보 등이 함께 표시되는 방식으로 표현되거나, 판독문으로서 테이블 형태로 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호, 진단명, 진단 코드 등이 표시되는 방식으로 표현될 수 있다. 결과 데이터의 형태는 도 3 및 도 4를 참고하여 상세하게 설명하기로 한다.The processing unit 130 may generate result data for the dental image based on the input of the user. Here, the resultant data may be expressed in a manner that graphic information, diagnostic information, and the like are displayed together with the dental image, or an identification number, a diagnosis name, a diagnostic code, and the like of the anatomical structure of the oral cavity are displayed as a table . The format of the result data will be described in detail with reference to FIG. 3 and FIG.
표시부(140)는 저장부(110)에 저장된 치과 영상과 처리부(130)에 의하여 생성된 결과 데이터를 표시할 수 있다. 표시부(140)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(100)을 이용하여 생성한 결과 데이터를 출력할 수 있다. 예를 들어, 표시부는 CRT 디스플레이, LCD 디스플레이, PDP 디스플레이, OLED 디스플레이, FED 디스플레이, LED 디스플레이, VFD 디스플레이, DLP 디스플레이, PFD 디스플레이, 3D 디스플레이, 투명 디스플레이 등을 포함할 수 있고, 기타 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 디스플레이 장치들을 포함할 수 있다. 표시부(140)가 표시하는 다양한 형태에 관하여는 후술할 도 3 및 도 4를 참고하여 설명하기로 한다.The display unit 140 may display the dental image stored in the storage unit 110 and the resultant data generated by the processing unit 130. The display unit 140 may output result data generated by a user using a data generation system 100 for reading a dental image, such as a user interface (UI), user information, or object information. For example, the display may include a CRT display, an LCD display, a PDP display, an OLED display, a FED display, an LED display, a VFD display, a DLP display, a PFD display, a 3D display, a transparent display, And may include various display devices within an apparent range. The various forms displayed by the display unit 140 will be described with reference to FIGS. 3 and 4, which will be described later.
도 1에는 도시되지 않았으나, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(100)은 통신부를 더 포함할 수 있다. 통신부는 유선 또는 무선으로 네트워크와 연결되어 외부 장치 또는 외부 서버와 통신할 수 있다. 예를 들어, 통신부는 클라우드 기반으로 작동하는 서버일 수 있다. 통신부가 서버인 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(100)은 웹 기반으로 사용자의 입력에 기초하여 결과 데이터를 생성할 수 있으므로, 단말기의 특성이나 종류에 구애 받지 않고 결과 데이터를 생성할 수 있다.Although not shown in FIG. 1, the data generation system 100 for reading a dental image may further include a communication unit. The communication unit can be connected to the network by wire or wireless and can communicate with an external device or an external server. For example, the communication unit may be a server operating on a cloud basis. When the communication unit is a server, the data generation system 100 for reading a dental image can generate result data based on a user's input on a web-based basis, have.
도 2는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 결과 데이터가 생성되는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart schematically illustrating a process of generating result data by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 2를 참고하면, 먼저 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 치과 영상을 로드(210)할 수 있다.Referring to FIG. 2, a data generation system for reading a dental image may load (210) a dental image.
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 제1입력에 기초하여 해부학적 구조에 대응하는 영역을 인식할 수 있다(220). 앞서 설명한 바와 같이, 제1입력은 치과 영상 중 구강의 해부학적 구조에 대응하는 영역의 선택을 포함할 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자가 치과 영상을 보면서 치과 영상에 표시된 구강의 해부학적 구조 중 가상의 중심선을 기준으로 좌측 상단의 3번째 치아를 선택한 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 치과 영상에서 구강의 해부학적 구조 중 사용자가 선택한 좌측 상단의 3번째 치아에 해당하는 영역을 인식할 수 있다.Thereafter, the data generation system for dental image reading may recognize 220 the area corresponding to the anatomical structure based on the first input. As described above, the first input may include selection of an area corresponding to the anatomical structure of the oral cavity in the dental image. For example, if a user views a dental image and selects the third tooth on the upper left side of the virtual center line of the anatomical structure of the oral cavity displayed on the dental image, The region corresponding to the third tooth on the upper left side selected by the user can be recognized.
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 제2입력에 기초하여 해부학적 구조에 대응하는 영역에 진단명을 매칭시킬 수 있다(230). 앞서 설명한 바와 같이, 제2입력은 선택된 영역에 대응하는 진단명의 선택을 포함할 수 있다. 예를 들어, 만약 사용자가 제1입력 이후 선택된 영역이 "수직골 소실"이라고 판단하여 "수직골 소실"이라는 진단명을 선택한 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 치과 영상에서 사용자가 제1입력으로 선택한 영역에 "수직골 소실"이라는 진단명을 매칭시킬 수 있다.Thereafter, the data generation system for dental image reading may match the diagnosis name to the area corresponding to the anatomical structure based on the second input (230). As described above, the second input may include selection of a diagnostic name corresponding to the selected area. For example, if the user selects a diagnosis name of " vertical bone loss " after determining that the selected region after the first input is " vertical bone loss ", the data generation system for reading the dental image, Can be matched with the diagnosis name " vertical bone loss ".
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 치과 영상, 해부학적 구조에 대응하는 영역 및 진단명을 표시(디스플레이)할 수 있다(240). 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템이 표시하는 방식에 관하여는 도 3 및 도 4를 참고하여 상세하게 설명하기로 한다.Thereafter, the data generation system for dental image reading may display the dental image, the area corresponding to the anatomical structure, and the diagnosis name (240). The manner in which the data generating system for reading dental images is displayed will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4. FIG.
도 3 및 도 4는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 작업 상태를 개략적으로 나타낸 도면이다. 도 3 및 도 4에서는 구강의 해부학적 구조 중 일부 영역을 선택하고 진단명을 부여하는 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.FIGS. 3 and 4 are views schematically showing the operation state of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment. In FIGS. 3 and 4, a case will be exemplified in which a part of the anatomical structure of the oral cavity is selected and a diagnosis is given.
도 3 및 도 4를 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(300)은 적어도 하나 이상의 치과 영상 및 적어도 하나 이상의 치과 영상에 대하여 작업하기 위한 메뉴를 표시할 수 있다. 예를 들어, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(300)은 제1영역(310)에 적어도 하나 이상의 치과 영상을 표시하고, 제2영역(320)에 특정 규칙에 따른 구강의 해부학적 식별 번호가 입력되기 위한 복수 개의 아이콘들을 표시하고, 제3영역(330)에 특정 규칙에 따른 진단명이 입력되기 위한 복수 개의 아이콘들을 표시하고, 제4영역(340)에 병변이 있는 영역에 대한 구강의 해부학적 식별 번호와 이의 진단명 및 이들의 추가/수정/삭제 이이콘들을 표시하고, 제5영역(350)에 작업 저장 아이콘 또는 작업 완료 아이콘을 표시하고, 제6영역(360)에 적어도 하나 이상의 치과 영상이 편집되기 위한 복수 개의 편집 아이콘들(예를 들어, 색 부여, 삭제, 확대, 되돌리기 등)을 표시할 수 있다.Referring to FIGS. 3 and 4, the data generation system 300 for reading a dental image may display a menu for working with at least one dental image and at least one dental image. For example, the data generation system 300 for reading a dental image may display at least one dental image in a first region 310, and an anatomical identification number of an oral cavity according to a specific rule may be displayed in the second region 320 A plurality of icons to be input are displayed, a plurality of icons for inputting a diagnosis name according to a specific rule are displayed in the third area 330, and an anatomical Display icons in the fifth area 350 and at least one dental image in the sixth area 360 are displayed in the fifth area 350, A plurality of edit icons (for example, color assigning, deleting, enlarging, reverting, etc.) for editing can be displayed.
치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(300)이 제1영역(310)에 치과 영상을 로드하면, 사용자는 구강의 해부학적 구조가 도시된 치과 영상을 판독하면서 병변이 있는 영역에 대응하는 구강의 해부학적 식별 번호를 매칭시키기 위하여 제2영역(320)에 표시된 복수 개의 아이콘들 중 적어도 일부의 아이콘들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 구강의 해부학적 구조를 가상으로 4등분한 경우에, 중심을 기준으로 좌측 상단 3번째 영역(13번 치아)을 선택할 수 있다.When the data generation system 300 for reading a dental image loads a dental image in the first area 310, the user can read the dental image shown in the anatomical structure of the oral cavity and determine the anatomy of the oral cavity corresponding to the lesioned area At least some of the plurality of icons displayed in the second area 320 may be selected to match the enemy identification number. For example, when the anatomical structure of the oral cavity is virtually divided into quadrants, the upper left third region (tooth number 13) can be selected based on the center.
이후, 사용자는 좌측 상단 3번째 영역(13번 치아)에 점, 선 또는 면을 포함하는 도형 정보를 매칭시키기 위하여 제6영역(360)에 표시된 복수 개의 편집 아이콘들 중 드로잉 기능을 수행하는 아이콘을 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 좌측 상단 3번째 영역(13번 치아)에 특정 색깔의 면으로 해당 영역을 드로잉할 수 있다.Then, in order to match the figure information including the point, line or face to the upper left third region (tooth no. 13), an icon for performing a drawing function among a plurality of edit icons displayed in the sixth region 360 You can choose. For example, the user can draw the area with the face of a specific color in the upper left third area (tooth number 13).
또한, 사용자는 좌측 상단 3번째 영역(13번 치아)에 진단명을 매칭시키기 위하여 제3영역(330)에 표시된 복수 개의 아이콘들 중 해당 진단명이 표시된 어느 하나의 아이콘을 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 좌측 상단 3번째 영역(13번 치아)에 대한 진단명이 "교합면 마모"라는 판단이 든 경우, (도시되어 있지 않지만) 제3영역(330)에 표시된 복수 개의 아이콘들 중 "교합면 마모"라고 표시된 아이콘을 선택할 수 있다.In addition, the user can select any one of the plurality of icons displayed in the third area 330 to match the diagnosis name to the third upper left area (tooth # 13). For example, if the user determines that the diagnosis name for the upper left third region (tooth number 13) is " occlusal wear, " You can select the icon labeled "Occlusal wear".
사용자가 제2영역(320)에 표시된 구강의 해부학적 식별 번호와, 제3영역(330)에 표시된 진단명을 각각 선택하고, 필요에 따라 제6영역(360)에 표시된 편집 아이콘을 사용하여 치과 영상을 편집하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(300)은 제4영역(340)에 사용자가 선택한 구강의 해부학적 식별 번호(치식), 진단명(Present illness), 진단 코드(미도시) 등을 포함하는 판독문을 표시할 수 있다. 사용자는 제4영역에 표시된 구강의 해부학적 식별 번호, 진단명 등을 검토하여 판독문이 올바르게 작성되었는지 확인하고, 필요에 따라 추가 아이콘, 수정 아이콘 또는 삭제 아이콘을 사용하여 해당 치과 영상에 대한 구강의 해부학적 식별 번호, 진단명 등을 추가, 수정 또는 삭제할 수 있다.The user selects the anatomical identification number of the oral cavity displayed in the second area 320 and the diagnosis name displayed in the third area 330 and if necessary uses the edit icon displayed in the sixth area 360 to display the dental image The data generation system 300 for reading a dental image displays an anatomical identification number (grooming), a diagnosis name (Present illness), a diagnostic code (not shown), etc. of the oral cavity selected by the user in the fourth area 340 Can be displayed. The user examines the anatomical identification number and the diagnosis name of the oral cavity displayed in the fourth area to confirm whether or not the report has been correctly written, and if necessary, uses an additional icon, a correction icon, or a deletion icon to check the anatomy of the oral cavity Identification number, diagnosis name, and the like can be added, modified or deleted.
이후, 사용자는 임시적으로 치과 영상에 대한 작업을 저장하기 위하여 제5영역(350)에 표시된 작업 저장 아이콘을 이용하여 임시적으로 편집된 치과 영상을 저장할 수 있다. 또는, 사용자는 최종적으로 치과 영상에 대한 작업을 저장하기 위하여 제5영역(350)에 표시된 작업 완료 아이콘을 이용하여 편집된 치과 영상을 저장할 수도 있다. 이 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(300)에는 편집된 치과 영상과 함께 치과 영상의 헤더에 구강의 해부학적 식별 번호, 진단명, 도형 정보 등이 저장될 수 있다.Thereafter, the user can temporarily save the edited dental image using the job storage icon displayed in the fifth area 350 to temporarily store the job for the dental image. Alternatively, the user may store the edited dental image using the job completion icon displayed in the fifth area 350 to finally store the operation on the dental image. In this case, the data generation system 300 for reading a dental image may store the anatomical identification number of the oral cavity, the diagnosis name, the figure information, and the like in the header of the dental image together with the edited dental image.
앞서 설명한 바와 같이, 하나의 치과 영상에 대한 또 다른 작업으로서, 사용자는 우측 하단 1번째 영역(41번 치아)에 해부학적 식별번호를 선택하고, 진단명을 부여하고, 필요에 따라 도형 정보를 매칭시킬 수 있다. 이에 대한 설명은 통상의 기술자가 앞서 설명한 사항들을 참고하면 자명한 것으로 자세한 설명은 생략하기로 한다.As described above, as another operation for one dental image, the user selects an anatomical identification number in the first lower right region (# 41 tooth), gives a diagnosis name, and matches the figure information as needed . The description thereof will be obvious to those skilled in the art upon reference to the foregoing description, and a detailed description thereof will be omitted.
도 5는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 우선 순위에 따라 진단명이 나열되는 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart schematically illustrating a method of arranging diagnosis names according to priorities by a data generation system for reading dental images according to an exemplary embodiment.
도 5를 참고하면, 먼저 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 제2입력에 기초하여 진단명의 선택 횟수를 카운트할 수 있다(510). 여기서, 앞서 설명한 바와 같이 제2입력은 선택된 영역에 대응하는 진단명의 선택을 포함할 수 있다. 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템이 사용자로부터 제2입력을 수신하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 사용자가 선택한 진단명의 선택 횟수를 카운트하여 저장할 수 있다.Referring to FIG. 5, the data generation system for dental image reading can firstly count the number of selection of the diagnosis name based on the second input (510). Here, as described above, the second input may include selection of a diagnosis name corresponding to the selected area. When the data generation system for reading the dental image receives the second input from the user, the data generation system for reading the dental image may count and store the number of selection of the diagnosis name selected by the user.
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 진단명의 선택 횟수에 기초하여 진단명들의 우선 순위를 설정할 수 있다(520). 예를 들어, 사용자가 진단명으로 "임플란트"를 제1횟수만큼 선택하고 "매복치"를 제1횟수보다 큰 제2횟수만큼 선택하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 "매복치"의 우선 순위를 "임플란트"의 우선 순위보다 앞서도록 설정할 수 있다.Thereafter, the data generation system for reading the dental image can set the priority of the diagnosis names based on the number of selection of the diagnosis name (520). For example, if the user selects a first number of " implants " as the diagnosis name and selects a second number of " implants " greater than the first number, the data generation system for reading the dental images will determine the priority of " implants " Can be set to be higher than the priority of " implant ".
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 우선 순위에 따라 진단명들을 순서대로 표시할 수 있다(530). 위의 예에서, 제2횟수만큼 선택된 "매복치"가 제1횟수만큼 선택된 "임플란트"보다 사용자에게 우선적으로 표시될 수 있다. 도 3을 다시 참고하면, 제3영역(330)에 표시된 진단명에 대한 복수 개의 아이콘들 중 "매복치"로 표시된 아이콘이 "임플란트"로 표시된 아이콘보다 위로 및 좌측으로 정렬되어 표시됨을 확인할 수 있다.Thereafter, the data generation system for reading the dental image may sequentially display the diagnosis names according to the priority (530). In the above example, the " implants " selected a second number of times may be preferentially displayed to the user than the " implants " selected a first number of times. Referring back to FIG. 3, it can be seen that among the plurality of icons for the diagnosis name displayed in the third area 330, the icon indicated by the "ambush" is arranged above and to the left of the icon marked "Implant".
도 6은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 메인 화면을 개략적으로 나타낸 도면이다.6 is a schematic view of a main screen of a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
도 6을 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(600)은 사용자에 의하여 미처리된 적어도 하나 이상의 치과 영상의 현황과, 작업 중인 치과 영상의 현황 및 생성된 결과 데이터의 현황 등을 표시할 수 있다. 예를 들어, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(600)은 제1영역(610)에 미처리된 적어도 하나 이상의 치과 영상의 현황을 표시하고, 제2영역(620)에 작업 중인 치과 영상의 현황을 표시하고, 제3영역(630)에 생성된 결과 데이터의 현황을 표시하고, 제4영역(640)에 메인 화면으로 되돌아가기 위한 아이콘(HOME) 및 피드백을 제공하기 위한 아이콘(DASHBOARD)을 표시할 수 있다. 제4영역(640)에 표시된 피드백을 제공하기 위한 아이콘(DASHBOARD)의 선택으로 인한 결과에 관하여는 도 7 및 도 8을 참고하여 상세하게 설명하기로 한다.6, a data generation system 600 for reading a dental image can display the status of at least one or more dental images unprocessed by the user, the status of the dental image being operated on, and the status of the generated result data have. For example, the data generation system 600 for reading a dental image displays the status of at least one or more dental images unprocessed in the first area 610 and the status of the dental image in operation in the second area 620 Displays the status of the result data generated in the third area 630, displays an icon (HOME) for returning to the main screen and an icon (DASHBOARD) for providing feedback in the fourth area 640 . The result of the selection of the icon DASHBOARD for providing the feedback displayed in the fourth area 640 will be described in detail with reference to FIGS. 7 and 8. FIG.
도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 피드백 제공 화면을 개략적으로 나타낸 도면이다.7 and 8 are views schematically showing a feedback providing screen of a data generating system for reading a dental image according to an embodiment.
도 7을 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(700)은 제1영역에 월(month), 주(weekly), 일(daily)에 따른 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성한 횟수를 그래프화하여 표시하고, 제2영역에 사용자 별 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성한 횟수를 그래프화여 표시할 수 있다. 이에 따라, 사용자 개개인의 결과 데이터를 생성한 횟수를 확인할 수 있어 사용자 개개인에게 피드백을 제공할 수 있다.Referring to FIG. 7, the data generation system 700 for reading a dental image graphically displays the number of times of generating result data for a dental image according to month, weekly, and daily in the first region And the number of times the result data for the user-specific dental image is generated in the second area can be graphically displayed. Accordingly, it is possible to confirm the number of times the individual user's result data is generated, thereby providing feedback to individual users.
도 8을 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(800)은 제1영역에 월(month)에 따른 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성한 횟수를 2차원적으로 그래프화하여 표시하고, 제2영역에 제1기간(1년)에 따른 전체적인 결과 데이터를 생성한 횟수와, 제2기간(1주일)에 따른 전체적인 결과 데이터를 생성한 횟수와, 제3기간(1일)에 따른 전체적인 결과 데이터를 생성한 횟수를 표시할 수 있다. 제1영역에 표시된 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성한 횟수는 횟수의 많고 적음에 따라 음영의 정도가 달라지게 2차원적으로 그래프화될 수 있다.Referring to FIG. 8, the data generation system 800 for reading a dental image two-dimensionally graphs and displays the number of times the result data for the dental image is generated in the first area, The number of times of generating the overall result data according to the first period (one year), the number of times of generating the overall result data according to the second period (one week), and the total result according to the third period The number of times data is generated can be displayed. The number of times of generating the resultant data for the dental image displayed in the first region can be two-dimensionally grained so that the degree of the shade changes according to the number of times and the number of times.
도 9는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 치과 영상의 영상 표시값이 변경되는 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.FIG. 9 is a flowchart schematically illustrating a method of changing an image display value of a dental image by a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 9를 참고하면, 먼저 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 제4입력에 기초하여 치과 영상의 영상 표시값을 변경할 수 있다(810). 여기서, 제4입력은 치과 영상의 영상 표시값을 변경하는 입력을 의미할 수 있다. 이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 영상 표시값이 변경된 치과 영상을 표시(디스플레이)할 수 있다(820). 이에 따라, 12비트로 구성되는 일반적인 의료 영상과 달리, 영상 표시값을 변경하여 8비트로 구성된 치과 영상은 정해진 규격에 맞게 기계 학습을 위한 데이터로 사용될 수 있다.Referring to FIG. 9, the data generation system for reading a dental image may change the image display value of the dental image based on the fourth input (810). Here, the fourth input may mean an input for changing the image display value of the dental image. Thereafter, the data generation system for reading the dental image may display (display) the dental image having the changed image display value (820). Accordingly, unlike a general medical image composed of 12 bits, a dental image composed of 8 bits can be used as data for machine learning according to a predetermined standard by changing the image display value.
도 10은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 치과 영상의 영상 표시값이 변경되는 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.10 is a view schematically showing a state in which an image display value of a dental image is changed by a data generation system for reading a dental image according to an embodiment.
도 10을 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(1000)은 치과 영상의 영상 표시값을 변경하는 사용자의 제4입력에 기초하여 치과 영상의 영상 표시값을 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 마우스의 스크롤을 홀딩(holding)한 채로 위 또는 아래로 이동시키면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(1000)은 치과 영상의 윈도우 센터(window center)값 또는 경사(slope)값을 변경시켜 사용자에게 영상 표시값이 변경된 치과 영상을 표시할 수 있다.Referring to FIG. 10, a data generation system 1000 for reading a dental image can change an image display value of a dental image based on a fourth input of a user who changes an image display value of the dental image. For example, if the user moves the mouse up or down while holding the scrolling of the mouse, the data generation system 1000 for reading a dental image can be used to determine the window center value or slope of the dental image, The user can display the dental image having the changed image display value by changing the value.
도 11은 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 보안 접속 방식을 개략적으로 나타낸 순서도이다.11 is a flowchart schematically illustrating a secure connection method of a data generation system for reading a dental image according to an exemplary embodiment.
도 11을 참고하면, 먼저 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 비밀 코드 입력창을 생성할 수 있다(1110).Referring to FIG. 11, a data generation system for reading a dental image may generate a secret code input window (1110).
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 제5입력에 기초하여 입력된 코드가 설정 코드와 일치하는지 판별할 수 있다(1120). 여기서, 제5입력은 설정 코드와 비교를 위한 비밀 코드의 입력을 포함할 수 있다. 사용자가 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 비밀 코드 입력창에 제5입력인 사용자 개인의 비밀 코드를 입력하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 입력된 사용자의 비밀 코드와 설정 코드를 비교하여 일치 여부를 판별할 수 있다.Thereafter, the data generating system for reading the dental image may determine 1120 that the entered code matches the set code based on the fifth input. Here, the fifth input may include an input of a secret code for comparison with the set code. When a user inputs a secret code of a user, which is a fifth input, into a secret code input window created by a data generation system for reading a dental image, a data generation system for reading a dental image reads the secret code of the input user, Can be compared to determine whether they match.
이후, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 메인 화면으로 연결 여부를 결정할 수 있다(1130). 제5입력의 비밀 코드와 설정 코드가 일치하는 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 메인 화면(예를 들어, 도 6의 메인 화면)으로 연결시키고, 제5입력의 비밀 코드와 설정 코드가 일치하지 않는 경우, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템은 메인 화면으로의 연결을 차단할 수 있다. 이에 따라, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템에 대하여 사용이 허가된 사용자만 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템을 사용할 수 있으므로, 외부로부터 대상체의 각종 정보들의 획득을 방지할 수 있다.Thereafter, the data generation system for reading the dental image may determine whether to connect to the main screen (1130). When the secret code of the fifth input coincides with the setting code, the data generating system for reading the dental image connects to the main screen (for example, the main screen of Fig. 6), and the secret code and the setting code of the fifth input If they do not match, the data generation system for reading the dental image may block the connection to the main screen. Accordingly, only a user who is authorized to use the data generation system for reading dental images can use a data generation system for reading dental images, thereby preventing the acquisition of various kinds of information of the object from the outside.
도 12는 일 실시예에 따른 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템의 보안 접속 방식에 따른 모습을 개략적으로 나타낸 도면이다.FIG. 12 is a view schematically illustrating a data access system for reading a dental image according to an embodiment of the present invention.
도 12를 참고하면, 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(1200)은 사용자에게 비밀 코드를 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(1200)에 저장시키기 위하여 비밀 코드 등록창을 생성할 수 있다. 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템(1200)은 사용자로부터 사용자의 이름, 아이디(ID), 비밀 번호(Password), 이메일(e-mail), 사용자의 고유의 비밀 코드(Secret code)를 수신할 수 있다.Referring to FIG. 12, a data generation system 1200 for dental image reading may generate a secret code registration window to store a secret code in a data generation system 1200 for reading a dental image. The data generation system 1200 for reading dental images can receive a user's name, ID, password, e-mail, and the user's own secret code from the user have.
도 13은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.13 is a block diagram schematically showing a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
도 13을 참고하면, 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)은 대상체의 구강의 해부학적 구조를 촬영한 치과 영상을 자동으로 판독하여 사용자에게 판독 데이터를 제공할 수 있다. 본원에서 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)은 고정식 단말 뿐만 아니라 이동식 단말 형태로도 구현될 수 있고, 이동식 단말의 예로 스마트폰, 랩탑 컴퓨터, PDA, 테블릿 PC 등이 있을 수 있다.Referring to FIG. 13, a dental image read data generation system 1300 according to an exemplary embodiment may automatically read a dental image of an anatomical structure of a subject's mouth and provide read data to a user. Here, the dental image read data generation system 1300 may be implemented not only as a fixed terminal but also as a mobile terminal. Examples of the mobile terminal include a smart phone, a laptop computer, a PDA, a tablet PC, and the like.
본원에서 판독 데이터의 형태는 치과 영상에 후술할 도형 정보, 병변 소견 정보 등이 함께 표시된 형태이거나, 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(즉, 치식), 진단명, 진단 코드 등과 같은 의료 정보가 포함된 판독문 형태일 수 있지만, 이에 제한되지 않으며 사용자 또는 치과 환자에게 유의미한 판독 데이터를 제공할 수 있는 다양한 형태가 허용될 수 있다.The form of the read data herein includes form information, lesion finding information, and the like to be described later on the dental image, medical information such as an identification number (i.e., a gavel), diagnosis name, diagnostic code, etc. for the anatomical structure of the oral cavity But not limited to, a variety of forms that can provide meaningful read data to a user or dental patient.
치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)은 저장부(1310), 처리부(1320) 및 표시부(1330)를 포함할 수 있다.The dental image read data generation system 1300 may include a storage unit 1310, a processing unit 1320, and a display unit 1330.
저장부(1310)에는 구강의 해부학적 구조에 대한 입력 치과 영상과, 입력 치과 영상을 분석하기 위한 기준 치과 영상이 각각 저장될 수 있다.An input dental image for the anatomical structure of the oral cavity and a reference dental image for analyzing the input dental image may be stored in the storage unit 1310, respectively.
본원에서 입력 치과 영상은 처리부(1320)에 의하여 처리가 요구되는 치과 영상으로서, 처리부(1320)에 의하여 판독되지 않은 치과 영상일 수 있고, 기준 치과 영상은 처리부(1320)가 아닌 사용자(예를 들어, 치과 의사)에 의하여 판독이 완료된 치과 영상으로서 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보가 표현된 치과 영상일 수 있다. 예를 들어, 기준 치과 영상에는 병변이 있는 영역이 점, 선 또는 면 등의 도형 정보로 표시되거나, 기준 치과 영상의 헤더에 병변이 있는 영역에 대한 정보들이 기재되어 있을 수 있다.The input dental image herein may be a dental image that is processed by the processing unit 1320 and is not read by the processing unit 1320 and the reference dental image may be a user other than the processing unit 1320 , A dentist) may be a dental image in which diagnostic information about a lesioned area is expressed. For example, in a reference dental image, a region having lesions may be displayed as graphic information such as a point, a line, or a face, or information about an area having a lesion in a header of the reference dental image may be described.
처리부(1320)는 저장부(1310)로부터 입력 치과 영상과 기준 치과 영상을 로드(load)하고, 입력 치과 영상을 전처리(pre-processing)할 수 있다. 예를 들어, 본원에서의 전처리는, 처리부(1320)가 기준 치과 영상에 기초하여 입력 치과 영상에 대한 후처리를 하기 위하여, 입력 치과 영상의 영상 크기 등을 기준 치과 영상의 영상 크기 등에 일치시키는 과정일 수 있다.The processing unit 1320 may load the input dental image and the reference dental image from the storage unit 1310 and pre-process the input dental image. For example, the preprocessing process in this embodiment is a process of matching the image size of the input dental image with the image size of the reference dental image, etc., in order for the processing unit 1320 to post-process the input dental image based on the reference dental image Lt; / RTI >
처리부(1320)는 기준 치과 영상에 기초하여 입력 치과 영상으로부터 병변이 있는 영역을 검출하고, 검출된 병변이 있는 영역의 위치를 인식할 수 있다. 예를 들어, 병변은 매복치, 치아상실, 치주염, 수직골 소실, 수평골 소실, 골절, 부정 교합, 마모 등 치과 분야의 질환을 가리킬 수 있다. 처리부(1320)는 저장부(1310)에 저장된 기준 치과 영상에 표현된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보에 기초하여 입력 치과 영상을 판독하는 방식을 학습함으로써, 학습된 판독 방식에 기초하여 입력 치과 영상으로부터 병변이 있는 영역을 검출하고, 검출된 병변이 있는 영역의 위치를 인식할 수 있다. 상세한 처리부(1320)의 학습 방식에 대하여는 도 15을 참고하여 설명하기로 한다.The processing unit 1320 can detect an area having a lesion from the input dental image based on the reference dental image and recognize the position of the area having the detected lesion. For example, lesions may indicate dental disease such as implants, tooth loss, periodontal disease, vertical bone loss, horizontal bone loss, fracture, malocclusion, and wear. The processing unit 1320 learns how to read the input dental image based on the diagnostic information about the lesioned area represented in the reference dental image stored in the storage unit 1310, It is possible to detect an area having a lesion from the lesion, and to recognize the position of the lesioned area. The learning method of the detailed processing unit 1320 will be described with reference to FIG.
처리부(1320)는 검출된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 검출된 병변이 있는 영역에 대한 출력 치과 영상을 생성할 수 있다. 처리부(1320)가 검출된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성하기 위하여, 저장부(1310)에는 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(치식), 진단명, 진단 코드 등을 포함하는 진단 기준 데이터 또는 병변이 있는 영역을 출력 치과 영상에 표시하기 위한 점, 선 또는 면을 포함하는 도형 정보 등이 저장될 수 있다. 처리부(1320)는 앞서 설명한 진단 기준 데이터 또는 도형 정보를 이용하여 입력 치과 영상에서 검출된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 진단 기준 데이터는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)의 사용자가 구강의 해부학적 구조에 관하여 진단을 하기 위하여 이용될 수 있는 정보를 의미한다.The processing unit 1320 may generate diagnostic information for the detected lesion area or an output dental image for the lesioned area. In order to generate the diagnostic information or the output dental image for the lesion region in which the processing unit 1320 is detected, the storage unit 1310 may include an identification number (diagnosis), a diagnosis name, a diagnostic code, and the like for the anatomical structure of the oral cavity And shape information including a point, a line, or a plane for displaying the diagnostic reference data or the lesioned area on the output dental image may be stored. The processor 1320 may generate diagnostic information or an output dental image for the lesion region detected from the input dental image using the diagnostic reference data or the graphic information described above. Here, the diagnostic reference data means information that can be used by a user of the read data generation system 1300 of the dental image to diagnose anatomical structures of the oral cavity.
표시부(1330)는 처리부(1320)에 의하여 생성된 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 표시할 수 있다. 표시부(1330)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)에 의하여 생성된 판독 데이터를 출력할 수 있다. 표시부(1330)가 표시하는 다양한 형태에 관하여는 후술할 도 17 또는 도 19을 참고하여 설명하기로 한다.The display unit 1330 can display the diagnostic information or the output dental image generated by the processing unit 1320. The display unit 1330 can output the read data generated by the read data generation system 1300 of the dental image, such as a user interface (UI), user information, or object information. Various forms displayed by the display unit 1330 will be described with reference to FIG. 17 or FIG. 19 to be described later.
도 13에는 도시되지 않았으나, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1300)은 영상 획득부(미도시) 및 통신부를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 13, the dental image read data generation system 1300 may further include an image acquisition unit (not shown) and a communication unit.
영상 획득부는 대상체의 구강의 해부학적 구조를 촬영하는 영상 촬영 장치일 수 있다. 영상 획득부는 구강의 해부학적 구조가 촬영된 치과 영상을 저장부(1310)로 전송할 수 있다.The image acquiring unit may be an image photographing apparatus for photographing the anatomical structure of the oral cavity of the object. The image acquiring unit may transmit the dental image of the anatomical structure of the oral cavity to the storage unit 1310.
통신부는 데이터가 저장되는 서버(server)일 수 있다. 예를 들어, 서버는 의학영상정보시스템(Picture Archiving and Communication System, PACS)일 수 있다. 통신부가 서버인 경우, 통신부는 영상 획득부를 통하여 구강의 해부학적 구조에 대한 치과 영상을 디지털 상태로 획득 및 저장하여 저장부(1310) 또는 처리부(1320)로 전달할 수 있다.The communication unit may be a server in which data is stored. For example, the server may be a Picture Archiving and Communication System (PACS). If the communication unit is a server, the communication unit may acquire and store a dental image of the anatomical structure of the oral cavity in a digital state through the image acquisition unit, and may transmit the dental image to the storage unit 1310 or the processing unit 1320.
도 14는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 치과 영상을 판독하는 방식을 학습하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.14 is a flowchart schematically illustrating a process of learning a method of reading a dental image in a read data generating system for a dental image according to an embodiment.
도 14를 참고하면, 먼저 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 입력 치과 영상을 로드할 수 있다(1410). 예를 들어, 입력 치과 영상은 구강의 해부학적 구조가 표시된 치과 영상으로서 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 처리되지 않은 치과 영상일 수 있다. 이 과정에서, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 입력 치과 영상을 설정된 규격에 맞게 전처리할 수 있다.Referring to FIG. 14, first, a read data generating system of a dental image may load an input dental image (1410). For example, an input dental image may be a dental image that displays the anatomical structure of the oral cavity and may be a dental image that has not been processed by the read data generation system of the dental image. In this process, the read data generation system of the dental image can preprocess the input dental image according to the set standard.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 입력 치과 영상을 판독할 수 있다(1420). 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 설정된 진단 기준 데이터에 기초하여 로드한 입력 치과 영상을 판독할 수 있다. 여기서, 진단 기준 데이터는 판독이 수행되기 전의 상태, 즉 초기화된 상태에서 사용자에 의하여 설정된 데이터로서, 대상체를 진단하기 위하여 필요한 정보들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 진단 기준 데이터는 진단명, 진단 코드, 병변 등의 내용을 포함할 수 있다. 진단 기준 데이터는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 입력 치과 영상에 대한 반복적인 처리에 따라 가변적으로 재설정될 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may read the input dental image (1420). The read data generation system of the dental image can read the loaded dental image loaded on the basis of the set diagnostic reference data. Here, the diagnostic reference data may be data set by the user in the state before the reading is performed, i.e., in the initialized state, and may include information necessary for diagnosing the object. For example, the diagnostic criteria data may include content such as diagnosis name, diagnostic code, lesion, and the like. The diagnostic reference data can be variably reset according to the repetitive processing on the input dental image of the read data generation system of the dental image.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 판독된 출력 치과 영상을 생성할 수 있다(1430). 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 진단 기준 데이터에 기초하여 판독된 출력 치과 영상을 다양한 형태로 생성할 수 있다. 예를 들어, 출력 치과 영상은 병변이 있는 영역이 존재하는 곳에 점, 선 또는 면 등의 도형 정보가 매칭되도록 생성되거나, 병변이 있는 영역이 존재하는 곳에 또는 그 주변에 병변에 대한 의학적인 소견이 매칭되도록 생성될 수 있다. 추가적으로, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 진단 기준 데이터에 기초하여 판독된 출력 치과 영상 외에 추가적인 입력 치과 영상이 필요한 지 여부를 판별할 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may generate the read output dental image (1430). The read data generation system of the dental image can generate the readout dental image in various forms based on the diagnostic reference data. For example, the output dental image may be generated to match geometric information such as points, lines, or faces where the lesion is present, or to provide medical findings about lesions at or near the lesion area May be generated to match. In addition, the read data generation system of the dental image can determine whether an additional input dental image is required in addition to the readout dental image based on the diagnostic reference data.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 생성된 출력 치과 영상과 기준 치과 영상을 비교할 수 있다(1440). 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 출력 치과 영상과 기준 치과 영상을 비교함으로써, 출력 치과 영상이 기준 치과 영상에 비하여 얼마나 유사한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 기준 치과 영상의 영상 표시값과 출력 치과 영상의 영상 표시값을 상호 비교하거나, 기준 치과 영상의 헤더에 포함된 진단 정보와 출력 치과 영상의 헤더에 포함된 진단 정보를 상호 비교하여, 출력 치과 영상이 기준 치과 영상에 얼마나 근접하였는지 여부를 판단할 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may compare the generated output dental image with the reference dental image (1440). The read data generation system of the dental image can compare the output dental image with the reference dental image to determine how similar the output dental image is to the reference dental image. For example, the read data generation system of the dental image compares the image display value of the reference dental image with the image display value of the output dental image or includes the diagnosis information included in the header of the reference dental image and the header of the output dental image The diagnostic information can be compared with each other to determine whether the output dental image is close to the reference dental image.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 생성된 출력 치과 영상을 분류할 수 있다(1450). 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 생성된 출력 치과 영상이 기준 치과 영상인지 또는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 출력 치과 영상인지 구분하는 과정을 거칠 수 있다. 다시 말하면, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템이 판독하여 생성한 출력 치과 영상은 유사도에 따라 사용자에 의하여 판독된 치과 영상으로 분류되거나 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 판독된 치과 영상으로 분류될 수 있다. 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템이 판독하여 생성한 출력 치과 영상이 스스로 판독하여 생성한 출력 치과 영상으로 분류된 경우, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 다시 한 번 판독된 출력 치과 영상을 생성하는 단계(1430)로 회귀할 수 있다. 이에 따라, 다시 한 번 판독된 출력 치과 영상이 생성되어 비교 단계(1440)와 분류 단계(1450)를 거침으로써, 사용자에 의하여 판독된 치과 영상의 품질과 동일 또는 유사하도록 출력 치과 영상이 생성됨으로써, 출력 치과 영상의 품질이 향상될 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may classify the generated output dental image (1450). The read data generation system of the dental image can be distinguished from the reference dental image or the output dental image generated by the read data generation system of the dental image through the process of generating the output dental image. In other words, the output dental image generated by the reading data generation system of the dental image can be classified into the dental image read by the user or the dental image read by the read data generation system of the dental image according to the degree of similarity . If the output dental image read and generated by the read data generation system of the dental image is categorized into an output dental image generated by self-reading, the read data generation system of the dental image generates the readout dental image once again 1430). Accordingly, the output dental image read once again is generated, and the output dental image is generated so as to be the same as or similar to the quality of the dental image read by the user through the comparison step 1440 and the classification step 1450, The quality of the output dental image can be improved.
도 15는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템의 치과 영상을 판독하기 위한 모델을 개략적으로 나타낸 도면이다.15 is a diagram schematically illustrating a model for reading a dental image in a read data generation system for a dental image according to an embodiment.
도 15을 참고하면, 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1500)은 입력 치과 영상과 기준 치과 영상에 기초하여 신경망을 학습시켜 입력 치과 영상으로부터 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 병변이 있는 영역에 대한 출력 치과 영상을 출력할 수 있다.Referring to FIG. 15, a system 1500 for generating a dental image read data according to an embodiment learns a neural network based on an input dental image and a reference dental image, and generates diagnostic information or lesion Can output an output dental image for the region where the image is located.
여기서, 신경망은 생성 신경망(1510) 및 분류 신경망(1520)을 포함할 수 있다.Here, the neural network may include a production neural network 1510 and a classification neural network 1520.
생성 신경망(1510)은 입력 치과 영상으로부터 판독된 출력 치과 영상을 생성할 수 있다. 생성 신경망(1510)에는 입력 치과 영상을 판독하기 위한 진단 기준 데이터가 초기화된 상태로서 저장되는 병변 판독 모델을 포함할 수 있다. 병변 판독 모델은 진단 기준 데이터에 기초하여 입력 치과 영상을 판독하여 출력 치과 영상을 생성할 수 있다.The generated neural network 1510 may generate an output dental image read from the input dental image. The generated neural network 1510 may include a lesion reading model in which diagnostic reference data for reading an input dental image is stored as an initialized state. The lesion readout model can generate an output dental image by reading the input dental image based on the diagnostic reference data.
분류 신경망(1520)은 생성된 출력 치과 영상과 기준 치과 영상을 비교하고, 생성된 출력 치과 영상이 생성 신경망을 통하여 생성된 출력 치과 영상인지 또는 생성 신경망을 통하지 않은 기준 치과 영상인지 여부를 분류할 수 있다. 분류 신경망(1520)은 생성된 출력 치과 영상을 분류하기 위한 분류 기준 데이터가 저장된 분류 모델을 포함할 수 있다. 분류 모델은 분류 기준 데이터에 따라 판독된 출력 치과 영상을 병변 판독 모델이 생성한 치과 영상인지 또는 기준 치과 영상인지 여부를 판단할 수 있다.The classified neural network 1520 compares the generated output dental image with the reference dental image and classifies whether the generated output dental image is an output dental image generated through the generated neural network or a reference dental image not through the generated neural network have. The classified neural network 1520 may include a classification model in which classification criterion data for classifying the generated output dental image is stored. The classification model can determine whether the output dental image read according to the classification reference data is a dental image generated by the lesion reading model or a reference dental image.
이 과정에서, 생성 신경망(1510)과 분류 신경망(1520)은 상호 대립적 관계(adversarial relationship)를 이룰 수 있다. 생성 신경망(1510)의 병변 판독 모델은 분류 모델로 하여금 병변 판독 모델이 생성한 판독된 출력 치과 영상과 기준 치과 영상을 구분하지 못하도록 분류 오류를 최대화하는 방향으로 출력 치과 영상을 생성할 수 있다. 한편, 분류 신경망(1520)의 분류 모델은 병변 판독 모델이 생성한 출력 치과 영상과 기준 치과 영상을 구분하도록 분류 오류를 최소화하는 방향으로 출력 치과 영상을 분류할 수 있다. 이와 같이, 생성 신경망(1510)과 분류 신경망(1520)이 상호 대립적인 관계에서 각각 분류 오류를 최대화하거나 분류 오류를 최소화하는 방향으로 출력 치과 영상을 생성하거나 분류함으로써, 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1500)에 의하여 생성되는 최종적인 출력 치과 영상의 품질이 마치 사용자에 의하여 판독된 출력 치과 영상의 품질과 유사하게 향상될 수 있다.In this process, the generated neural network 1510 and the classified neural network 1520 can achieve an adversarial relationship. The lesion reading model of the production neural network 1510 can generate an output dental image in a direction that maximizes the classification error so that the classification model can not distinguish the readout output dental image generated by the lesion reading model from the reference dental image. On the other hand, the classification model of the classified neural network 1520 can classify the output dental image in a direction that minimizes the classification error so that the output dental image generated by the lesion reading model is distinguished from the reference dental image. In this way, the output neural network 1510 and the classification neural network 1520 generate or classify the output dental images in the direction of maximizing the classification error or minimizing the classification error in the mutually opposing relationship, The quality of the final output dental image generated by the read data generation system 1500 can be improved similar to the quality of the output dental image read by the user.
생성 신경망(1510)과 분류 신경망(1520)이 이루는 상호 대립적 관계로 인하여, 출력 치과 영상은 반복적으로 생성 및 분류 과정을 거칠 수 있다. 생성 신경망(1510)을 통하여 생성된 출력 치과 영상이 분류 신경망(1520)에 의하여 기준 치과 영상으로 판별되는 경우, 생성 신경망(1510)의 병변 판독 모델은 기준 치과 영상에 포함된 진단 정보에 기초하여 진단 기준 데이터를 재설정하고, 재설정된 진단 기준 데이터에 기초하여 입력 치과 영상을 판독하여 출력 치과 영상을 생성할 수 있다. 이와 같이, 반복적으로 생성 및 분류 과정을 거친 출력 치과 영상은 분류 모델에 의하여 기준 치과 영상과 구분하지 못할 정도로 품질이 향상된 상태에서 사용자에게 표시될 수 있다.Due to the mutual opposing relationship between the generated neural network 1510 and the classified neural network 1520, the output dental images can be repeatedly generated and classified. When the output dental image generated through the generated neural network 1510 is discriminated as the reference dental image by the classification neural network 1520, the lesion reading model of the generated neural network 1510 is diagnosed based on the diagnostic information included in the reference dental image Reset the reference data, and read the input dental image based on the reset diagnostic reference data to generate an output dental image. As described above, the output dental image repeatedly generated and classified can be displayed to the user in a state in which the quality is improved to such an extent that the dental image can not be distinguished from the reference dental image by the classification model.
도 16은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.16 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnosis information or an output dental image by the read data generation system of a dental image according to an embodiment.
도 16를 참고하면, 먼저 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 기준 치과 영상에 기초하여 병변이 있는 영역을 검출할 수 있다(1610). 도 15을 참고하여 앞서 설명한 바와 같이 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 일련의 학습 과정을 거쳐 기준 치과 영상에 기초하여 병변이 있는 영역을 검출할 수 있다.Referring to FIG. 16, first, a read data generation system of a dental image may detect a lesion area based on a reference dental image (1610). As described above with reference to FIG. 15, the system for generating a read data of a dental image can detect a lesioned area based on a reference dental image through a series of learning processes.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 병변이 있는 영역에 도형 정보를 매칭할 수 있다(1620). 여기서, 도형 정보는 점, 선 또는 면을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니며 다향한 형태의 도형을 포함할 수 있다. 또한, 병변의 종류에 따라 점의 크기는 다양할 수 있고, 선의 종류는 파선, 실선 등 다양한 형태일 수 있으며, 면의 색깔이 달라질 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may match the figure information to the lesion area (1620). Here, the graphic information may include points, lines, or faces, but the present invention is not limited thereto, and may include a polygonal shape. In addition, the size of the point may vary depending on the type of the lesion, and the type of the line may be various forms such as a dashed line and a solid line, and the color of the surface may be changed.
예를 들어, 치과 영상의 구강의 해부학적 구조 중 신경은 파선의 형태로 매칭될 수 있다. 예를 들어, 치과 영상에 서로 다른 병변을 가지는 2개의 영역이 있는 경우, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 2개의 영역을 서로 다른 병변이 있는 영역으로 인식하여 2개의 영역을 서로 다른 색깔의 면으로 매칭할 수 있다. 여기서, 면의 형상은 영역의 형상에 맞게 결정될 수 있다.For example, among the anatomical structures of the oral cavity of a dental image, nerves can be matched in the form of dashed lines. For example, if there are two regions in a dental image that have different lesions, the read data generation system of the dental image recognizes the two regions as regions with different lesions, Can be matched. Here, the shape of the surface can be determined according to the shape of the area.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보를 생성할 수 있다(1630). 여기서, 진단 정보는 사용자에게 의학적으로 의미 있는 정보로서, 진단명, 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(즉, 치식), 진단 코드 등일 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may generate diagnostic information for the lesioned area (1630). Here, the diagnostic information may be medically meaningful information to the user, such as a diagnosis name, an identification number (i.e., a grooming) for the anatomical structure of the oral cavity, a diagnostic code, and the like.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 병변이 있는 영역에 대한 병변 소견 정보를 생성할 수 있다(1640). 여기서, 병변 소견 정보는 병변이 있는 영역에 대한 진단명에 따른 의학적인 판단 내용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 병변 소견 정보는 문자 정보 뿐만 아니라 도형 정보로도 매칭될 수 있는데, 출력 치과 영상의 구강의 해부학적 구조 중 신경과 뼈 사이의 높이를 표현하기 위하여, 높이는 파선으로, 이에 대한 설명은 문자로 표시되도록 병변 소견 정보를 생성할 수 있다. 다시 말하면, 병변 소견 정보는 문자 정보 또는 도형 정보로 매칭되어 생성될 수 있다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may generate lesion finding information for the lesioned area (1640). Herein, the lesion finding information may include a medical judgment according to the diagnosis name of the lesion area. For example, the lesion finding information can be matched not only with character information but also with figure information. In order to express the height between the nerve and bone in the anatomical structure of the oral cavity of the output dental image, the height is indicated by a dashed line. The lesion finding information can be generated so as to be displayed by a character. In other words, the lesion finding information can be generated by matching with character information or graphic information.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 출력 치과 영상과 함께 도형 정보, 진단 정보 또는 병변 소견 정보를 표시(디스플레이)할 수 있다(1650). 자세한 사항은 도 17를 참고하여 설명하기로 한다.Thereafter, the read data generating system of the dental image may display (display) the figure information, diagnostic information, or lesion information together with the output dental image (1650). Details will be described with reference to FIG.
도 17은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 판독 데이터를 나타낸 도면이다.17 is a view showing read data generated by a read data generating system of a dental image according to an embodiment.
도 17를 참고하면, 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 생성된 판독 데이터가 도시된다. 여기서, 판독 데이터는 일 예로 치과 엑스레이 영상으로 도시된다. 판독 데이터는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 병변이 있는 영역에 매칭된 도형 정보 및 병변 소견 정보와 함께 치과 영상일 수 있다.Referring to Fig. 17, the read data generated by the read data generation system of the dental image according to an embodiment is shown. Here, the read data is shown as a dental x-ray image as an example. The read data may be a dental image together with the shape information and the lesion finding information matched to the lesion area by the read data generation system of the dental image.
예를 들어, 대상체의 구강의 해부학적 영역에 서로 다른 병변이 존재하는 경우, 대상체의 구강이 촬영된 치과 영상으로부터 생성된 판독 데이터에는 서로 다른 병변이 존재함을 표시하기 위하여 다른 채도의 색깔을 가진 면이 해당 영역에 표시될 수 있다. 예를 들어, 판독 데이터에는 신경이 점선의 형태로 표시될 수 있다. 예를 들어, 판독 데이터에는 병변 소견 정보가 문자로 표시되거나 해당 병변 소견 정보가 가지는 의미를 나타내는 "신경과의 거리를 고려한 뼈 높이"와 같은 정보가 파선으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 판독 데이터에는 병변이 있는 영역의 주위에 진단명이 한글로 또는 영문으로 표시될 수 있다.For example, if different lesions are present in the anatomical region of the oral cavity of the subject, the readout data generated from the dental image of the subject's mouth may have different color saturation to indicate that different lesions are present The face can be displayed in the corresponding area. For example, the nerve may be displayed in the form of a dotted line in the read data. For example, in the read data, information such as lesion finding information may be displayed as a letter, or information such as " bone height considering the distance from the nerve " indicating the meaning of the lesion finding information may be displayed as a dashed line. For example, in the read data, the diagnosis name may be displayed in Korean or English in the vicinity of the lesion area.
도 18은 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템에 의하여 진단 정보 또는 출력 치과 영상을 생성하는 과정을 개략적으로 나타낸 순서도이다.18 is a flowchart schematically illustrating a process of generating diagnostic information or output dental images by a read data generation system for dental images according to an embodiment.
도 18을 참고하면, 먼저 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 기준 치과 영상에 기초하여 병변이 있는 영역을 검출할 수 있다(1810). 도 15을 참고하여 앞서 설명한 바와 같이 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 일련의 학습 과정을 거쳐 기준 치과 영상에 기초하여 병변이 있는 영역을 검출할 수 있다.Referring to FIG. 18, a read data generation system of a dental image may first detect a lesion area based on a reference dental image (1810). As described above with reference to FIG. 15, the system for generating a read data of a dental image can detect a lesioned area based on a reference dental image through a series of learning processes.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보를 생성할 수 있다(1820). 앞서 설명한 바와 같이, 진단 정보는 사용자에게 의학적으로 의미 있는 정보로서, 진단명, 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(즉, 치식), 진단 코드 등일 수 있다. 이 경우, 진단 정보는 사용자에게 의학적으로 의미 있는 형태로 표시되도록 판독문 형태로 생성될 수 있다. 판독문의 구체적인 형태에 관하여는 도 19을 참고하여 자세히 설명하기로 한다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may generate diagnostic information for the lesioned area (1820). As described above, the diagnostic information may be medically meaningful information to the user, such as a diagnosis name, an identification number (i.e., a grooming) for the anatomy of the oral cavity, a diagnostic code, and the like. In this case, the diagnostic information may be generated in the form of a report so that it is displayed to the user in a medically meaningful form. The specific form of the report will be described in detail with reference to FIG.
예를 들어, 진단명, 진단 코드는 한국표준질병/사인분류표에 따른 진단명/진단 코드, 국제진단기준에 따른 진단명/진단 코드 등일 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호를 표시하는 방식은 세계 보건 기구(WHO)에서 제작된 ISO 규격(ISO 3950)에 따른 식별 번호 부여 방식, 아메리칸 시스템(American System)(또는 범용 넘버링 시스템(universal numbering system))에 따른 식별 번호 부여 방식일 수 있지만 어느 하나의 방식에 제한되지 않는다. ISO 규격에 따른 식별 번호 부여 방식의 경우, 구강의 중앙선을 기준으로 4분면으로 나뉘어 1 내지 8까지 치아 번호가 부여되는 방식이고, 아메리칸 시스템에 따른 식별 번호 부여 방식의 경우, 구강의 좌측 상단으로부터 하측 하단으로 시계 방향으로 돌아가며 치아 번호(영문 포함)가 부여되는 방식이다.For example, the diagnosis name and the diagnosis code may be, but not limited to, the diagnosis name / diagnosis code according to the Korean standard disease / sign classification table, the diagnosis name / diagnosis code according to the international diagnosis standard, and the like. For example, the way in which the anatomical structure of the oral cavity is represented is based on the identification numbering scheme according to the ISO standard (ISO 3950) produced by the World Health Organization (WHO), the American System (or Universal Numbering System (universal numbering system), but it is not limited to any one scheme. In the case of the identification numbering method according to the ISO standard, a tooth number is assigned to 1 to 8 divided into four quadrants based on the center line of the mouth. In the case of the identification number assigning method according to the American system, It rotates clockwise to the bottom, and the teeth number (including English) is given.
이후, 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템은 진단 정보를 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호, 병변이 있는 영역에 대한 진단명 또는 병변이 있는 영역에 대한 진단코드로 표시(디스플레이)할 수 있다(1830). 자세한 사항은 도 19을 참고하여 설명하기로 한다.Thereafter, the read data generation system of the dental image may display the diagnostic information as an identification number for the anatomical structure of the oral cavity, a diagnostic name for the lesioned area, or a diagnostic code for the lesioned area (1830) . Details will be described with reference to FIG.
도 19는 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1900)에 의하여 생성된 판독 데이터를 나타낸 도면이다.19 is a view showing read data generated by a read data generation system 1900 of a dental image according to an embodiment.
도 19을 참고하면, 일 실시예에 따른 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1900)에 의하여 생성된 판독 데이터가 도시된다. 여기서, 판독 데이터는 일 예로 표(table) 형상의 판독문으로 도시된다. 판독 데이터는 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(치식), 진단명(Present illness) 등으로 표시될 수 있다.Referring to Fig. 19, the read data generated by the read data generation system 1900 of the dental image according to an embodiment is shown. Here, the read data is shown as a readout of a table shape as an example. The readout data may be represented by an identification number (grooming), diagnosis name (Present illness), etc. for the anatomical structure of the oral cavity.
예를 들어, 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(치식)는 ISO 규격에 따른 식별 번호 부여 방식으로 표시될 수 있다. 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1900)에 의하여 병변이 있는 영역에 대한 위치가 인식되면, 인식된 병변이 있는 영역에 식별 번호가 매칭될 수 있다. 매칭된 식별 번호는 4분면의 형태로 병변이 있는 영역을 나타내는 위치에 표시될 수 있다. 다만, 본원에서는 설명의 편의를 위하여 ISO 규격에 따른 식별 번호 부여 방식으로 도시하였을 뿐, ISO 규격에 반드시 따라야 한다는 의도가 아님을 밝혀 둔다. 예를 들어, 진단명은 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호(치식) 옆에 함께 표시될 수 있다.For example, the identification number (grooming) for the anatomical structure of the mouth may be indicated by an identification numbering scheme according to the ISO standard. If the position of the lesion is recognized by the dental image read data generation system 1900, the identification number may be matched to the recognized lesion area. The matched identification number can be displayed in the form of a quadrant showing the location of the lesion area. It should be noted, however, that the present invention is not intended to be limited to the ISO standard. For example, a diagnosis may be displayed together with an identification number (gag) for the anatomical structure of the mouth.
추가적으로, 도 19에는 도시되지 않았으나, 진단명 외에 진단 코드도 함께 표시될 수 있다. 진단 코드는 사용자의 판단을 보조하기 위하여 표시되는 것으로서, 진단명이 임플란트, 정상 소견 등인 경우에는 진단 코드가 존재하지 않으므로, 진단 코드가 표시되지 않을 수 있다.In addition, although not shown in FIG. 19, a diagnosis code may be displayed together with the diagnosis name. The diagnostic code is displayed to assist the user's judgment. If the diagnosis name is an implant, a normal finding, etc., there is no diagnostic code, so the diagnostic code may not be displayed.
치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템(1900)이 생성한 판독 데이터에는 잘못 판단된 진단명 또는 식별 번호가 표시되어 있을 수 있으므로, 이를 정정하기 위하여 사용자로 하여금 판독 데이터를 삭제 또는 수정할 수 있는 아이콘이 표시될 수 있다. 사용자가 아이콘에 대하여 입력하면 해당 판독 데이터는 수정되거나 삭제될 수 있다.An erroneously determined diagnosis name or identification number may be displayed in the read data generated by the read data generation system 1900 of the dental image. Therefore, in order to correct this, an icon for erasing or modifying the read data may be displayed have. When the user inputs an icon, the read data can be modified or deleted.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

Claims (16)

  1. 구강의 해부학적 구조가 촬영된 치과 영상과, 상기 해부학적 조직에 대한 해부학적 식별 번호 및 복수 개의 진단명들을 포함하는 진단 정보와, 상기 치과 영상에 대한 결과 데이터가 저장되는 저장부;Diagnostic information including an anatomical identification number of the anatomical structure and a plurality of diagnosis names, and a resultant data for the dental image are stored;
    상기 치과 영상 중 상기 해부학적 조직에 대응하는 영역의 선택을 포함하는 제1입력과, 선택된 영역에 대응하는 진단명의 선택을 포함하는 제2입력이 수신되는 입력부;An input for receiving a second input comprising a first input comprising selection of an area corresponding to the anatomical structure of the dental image and a selection of a diagnosis name corresponding to the selected area;
    상기 제1입력과 상기 제2입력에 기초하여 상기 치과 영상에 대한 결과 데이터를 생성하는 처리부; 및A processing unit for generating result data for the dental image based on the first input and the second input; And
    상기 치과 영상과 상기 결과 데이터를 표시하는 표시부;A display unit for displaying the dental image and the result data;
    를 포함하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the data acquisition system comprises:
  2. 제1항에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 제1입력이 수신되면 상기 치과 영상 중 상기 해부학적 조직에서 선택된 영역을 인식하고,Wherein the processing unit recognizes a region selected from the anatomical organization of the dental image when a first input is received from the user to the input unit,
    상기 표시부는, 상기 치과 영상과 함께 상기 선택된 영역에 마커를 표시하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit displays a marker in the selected area together with the dental image.
  3. 제2항에 있어서,3. The method of claim 2,
    상기 처리부는, 인식된 영역에 상기 해부학적 식별 번호를 매칭하고,Wherein the processing unit matches the anatomical identification number to the recognized region,
    상기 표시부는, 상기 해부학적 식별 번호를 더 표시하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit further displays the anatomical identification number.
  4. 제2항에 있어서,3. The method of claim 2,
    상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 제2입력이 수신되면 인식된 영역에 진단명을 매칭하고,Wherein the processing unit matches a diagnosis name to a recognized area when a second input is received from the user to the input unit,
    상기 표시부는, 매칭된 진단명을 더 표시하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit further displays a matched diagnosis name.
  5. 제4항에 있어서,5. The method of claim 4,
    상기 처리부는, 사용자로부터 상기 입력부로 수신된 제2입력 중 진단명이 선택되는 횟수를 카운트하여 선택된 진단명에 대하여 카운트된 횟수를 상기 저장부에 저장하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the processing unit counts the number of times the diagnosis name is selected from the second input received from the user to the input unit and stores the counted number of times for the selected diagnosis name in the storage unit.
  6. 제5항에 있어서,6. The method of claim 5,
    상기 처리부는, 선택된 진단명에 대하여 카운트된 횟수에 따라 상기 복수 개의 진단명들의 우선 순위를 설정하고,Wherein the processing unit sets the priority of the plurality of diagnosis names according to the counted number of times for the selected diagnosis name,
    상기 표시부는, 설정된 우선 순위에 따라 나열된 복수 개의 진단명들을 더 표시하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit further displays a plurality of diagnosis names listed in accordance with the set priorities.
  7. 제1항에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 제1입력은, 상기 해부학적 식별 번호에 각각 대응하는 복수 개의 제1서브 아이콘들을 포함하고,Wherein the first input comprises a plurality of first sub icons each corresponding to the anatomical identification number,
    상기 제2입력은, 상기 복수 개의 진단명들에 각각 대응하는 복수 개의 제2서브 아이콘들을 포함하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.Wherein the second input comprises a plurality of second sub-icons each corresponding to the plurality of diagnostics names.
  8. 제1항에 있어서,The method according to claim 1,
    상기 처리부는, 결과 데이터를 생성한 횟수를 카운트하고, 카운트된 결과 데이터를 생성한 횟수 및 결과 데이터를 생성한 시간에 기초하여 시간에 따른 결과 데이터를 생성한 횟수에 대한 패턴을 생성하는 치과 영상 판독을 위한 데이터 생성 시스템.The processing unit counts the number of times of generating the result data, reads out the dental image that generates a pattern of the number of times the result data is generated over time based on the number of times of generating the counted result data and the time of generating the result data A data generation system for a computer.
  9. 구강의 해부학적 구조에 대한 입력 치과 영상과 상기 입력 치과 영상을 분석하기 위한 기준 치과 영상이 저장되는 저장부;A storage unit for storing an input dental image for the anatomical structure of the oral cavity and a reference dental image for analyzing the input dental image;
    상기 기준 치과 영상에 기초하여, 상기 입력 치과 영상으로부터 병변이 있는 영역을 검출하고, 검출된 병변이 있는 영역의 위치를 인식하고, 검출된 병변이 있는 영역에 대한 진단 정보 또는 검출된 병변이 있는 영역에 대한 출력 치과 영상을 생성하는 처리부; 및Detecting an area having a lesion from the input dental image based on the reference dental image, recognizing the position of the area having the detected lesion, and diagnosing the area having the detected lesion, A processor for generating an output dental image for the subject; And
    상기 진단 정보 또는 상기 출력 치과 영상을 표시하는 표시부;A display unit for displaying the diagnostic information or the output dental image;
    를 포함하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.And a readout data generating system for generating a readout data of the dental image.
  10. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 처리부는, 상기 입력 치과 영상과 상기 기준 치과 영상에 기초하여 신경망을 학습시켜 상기 진단 정보 또는 상기 출력 치과 영상을 생성하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the processing unit learns the neural network based on the input dental image and the reference dental image to generate the diagnostic information or the output dental image.
  11. 제10항에 있어서,11. The method of claim 10,
    상기 신경망은,The neural network,
    상기 입력 치과 영상으로부터 판독된 출력 치과 영상을 생성하는 생성 신경망; 및A generating neural network for generating an output dental image read from the input dental image; And
    생성된 출력 치과 영상과 상기 저장부에 저장된 상기 기준 치과 영상을 비교하고, 생성된 출력 치과 영상이 상기 생성 신경망을 통하여 생성된 출력 치과 영상인지 또는 상기 저장부에 저장된 기준 치과 영상인지 여부를 판별하는 분류 신경망;And compares the generated output dental image with the reference dental image stored in the storage unit and determines whether the generated output dental image is an output dental image generated through the generated neural network or a reference dental image stored in the storage unit Classified Neural Network;
    을 포함하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.The system comprising:
  12. 제11항에 있어서,12. The method of claim 11,
    상기 생성 신경망은, 상기 분류 신경망이 상기 생성된 출력 치과 영상을 상기 저장부에 저장된 기준 치과 영상으로 판별하는 경우, 상기 입력 치과 영상으로부터 판독된 출력 치과 영상을 재생성하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the generated neural network regenerates an output dental image read from the input dental image when the classified neural network discriminates the generated output dental image as a reference dental image stored in the storage unit.
  13. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 처리부는, 상기 기준 치과 영상에 기초하여 상기 병변이 있는 영역에 대한 병변 소견 정보를 생성하고,Wherein the processing unit generates lesion finding information for the lesion area based on the reference dental image,
    상기 표시부는, 상기 출력 치과 영상과 함께 상기 병변 소견 정보를 표시하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit displays the lesion finding information together with the output dental image.
  14. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 처리부는, 상기 병변이 있는 영역에 점, 선 또는 면을 포함하는 도형 정보를 매칭하고,Wherein the processing unit matches graphic information including points, lines, or faces to the lesion area,
    상기 표시부는, 상기 병변이 있는 영역을 매칭된 도형 정보로 표시하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit displays the lesioned area as matched figure information.
  15. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 표시부는, 상기 진단 정보를 구강의 해부학적 구조에 대한 식별 번호, 병변이 있는 영역에 대한 진단명 또는 병변이 있는 영역에 대한 진단 코드로 표시하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit displays the diagnosis information as an identification number for the anatomy of the oral cavity, a diagnosis name for the lesion area, or a diagnosis code for the lesion area.
  16. 제9항에 있어서,10. The method of claim 9,
    상기 표시부는, 구강의 해부학적 구조에 대응되는 복수 개의 아이콘들을 더 표시하고,Wherein the display unit further displays a plurality of icons corresponding to anatomical structures of the oral cavity,
    상기 표시부는, 상기 복수 개의 아이콘들 중 적어도 하나 이상을 상기 병변이 있는 영역에 대한 식별 번호로 표시하는 치과 영상의 판독 데이터 생성 시스템.Wherein the display unit displays at least one of the plurality of icons as an identification number for the region having the lesion.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100129010A (en) * 2009-05-29 2010-12-08 (주)바텍이우홀딩스 Electronic chart system for dental clinic and display method thereof
KR20140055152A (en) * 2012-10-30 2014-05-09 삼성전자주식회사 Apparatus and method for aiding lesion diagnosis
US20160026761A1 (en) * 2014-07-22 2016-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Medical image processing apparatus and method
KR20160112493A (en) * 2015-03-19 2016-09-28 (주)바텍이우홀딩스 Effective oral lesion onset detection method and system in Computed Tomography
KR20160133188A (en) * 2015-05-12 2016-11-22 부산대학교 산학협력단 Medical image reading apparatus and method for operating medical image reading apparatus

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100129010A (en) * 2009-05-29 2010-12-08 (주)바텍이우홀딩스 Electronic chart system for dental clinic and display method thereof
KR20140055152A (en) * 2012-10-30 2014-05-09 삼성전자주식회사 Apparatus and method for aiding lesion diagnosis
US20160026761A1 (en) * 2014-07-22 2016-01-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Medical image processing apparatus and method
KR20160112493A (en) * 2015-03-19 2016-09-28 (주)바텍이우홀딩스 Effective oral lesion onset detection method and system in Computed Tomography
KR20160133188A (en) * 2015-05-12 2016-11-22 부산대학교 산학협력단 Medical image reading apparatus and method for operating medical image reading apparatus

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JANG, CHUNG SIK: "Notable Luxury Company ] Artificial Intelligence Medical Image Reading OBS Korea , Development of Automatic Inspection System for Dental Diseases Using AI", FINANCIAL NEWS, 18 April 2017 (2017-04-18), pages 1 - 4, XP055576152, Retrieved from the Internet <URL:http://www.fnnews.com/NEWS/201704181954353962> *
JEONG, DONG HUN: "Showcase]OSSTEMIMPLANT CO., LTD. Dental Care Software", DENTAL ARIRANG, 24 December 2015 (2015-12-24), pages 1 - 5, XP055576145, Retrieved from the Internet <URL:http://www.dentalarirang.com/news/articleView.html?idxno=11806> *

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