WO2019098657A1 - 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템 - Google Patents

영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
WO2019098657A1
WO2019098657A1 PCT/KR2018/013856 KR2018013856W WO2019098657A1 WO 2019098657 A1 WO2019098657 A1 WO 2019098657A1 KR 2018013856 W KR2018013856 W KR 2018013856W WO 2019098657 A1 WO2019098657 A1 WO 2019098657A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image analysis
program
user terminal
image
analysis program
Prior art date
Application number
PCT/KR2018/013856
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
제보경
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Publication of WO2019098657A1 publication Critical patent/WO2019098657A1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • 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
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • 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

  • the present invention relates to a method and system for operating an image analysis platform, and more particularly, to a method and system for operating an image analysis platform that enables a user to select at least two programs and add them to a user account through a modular platform.
  • Deep learning is used to learn artificial intelligence to find abnormalities in images. In order to solve the problem of supply and demand of manpower, to reduce the reading time, It is jumping into research that develops.
  • an image analysis program that has been developed or developed has been started by some companies to estimate bone age using simple X-ray images of the left hand.
  • the simple X-ray inspection with only a small image size and the single one could be applied to the artificial intelligence using the deep learning since it is not difficult to analyze the whole image and the purpose of reading is clear.
  • analyzing hundreds of images of CT and MRI is not an easy task. It is not practically possible for all medical institutions to have a supercomputer for this purpose, and using an external supercomputer may pose a serious threat to medical information security.
  • the above-mentioned bone age estimation program or colon transit time measurement test is a representative example. Let the computer analyze only the information that you want to get from the image. This is a realistic approach and has the advantage of easy program development, but it has the disadvantage of missing out-of-target findings.
  • the second solution is to introduce the concept of segmentation. For example, in chest CT, the CT image contains all the organs in the chest, but only the desired long-term computer is separated and analyzed. In other words, segmentation of the chest CT by the lung, heart, blood vessel, mediastinum, and ribs, and integration of the analysis of each segment can be expected to have the same effect as analyzing the entire chest CT.
  • the applicant of the present invention intends to propose a program for analyzing the image as an alternative to the medical image read by the artificial intelligence in the form of an app or a module rather than a program to be installed, We want to invent an app market where users can purchase apps freely, and a platform that can run apps in PACS.
  • an image analysis system comprising: an image analysis platform server (300) including a database (200) storing at least one image analysis program module (100); A user terminal 400 connected with the image analysis platform server; A transmission unit 500 included in the image analysis platform server 300 for transmitting the image analysis program module 100 stored in the image analysis platform server 300 according to an electrical signal of the user terminal; And a program installing unit (600) for installing the program of the image analysis program module transmitted by the transmission unit in the user terminal.
  • the transmitting unit may transmit two or more program modules to the user terminal.
  • the module installation unit embeds a program of the transmitted image analysis program module into a program for displaying the image information.
  • the program for displaying the image information is a picture archiving and communication system (PACS).
  • PACS picture archiving and communication system
  • the program analyzes the image in a deep running manner.
  • the image analysis platform system further includes an image analysis program operation unit 700 for operating the installed image analysis program in a user terminal displaying the image information, The program proceeds to image analysis of the displayed image information.
  • the present invention provides a computer-readable recording medium on which program instructions for driving the above-described image analysis platform system are recorded.
  • a method of operating an image analysis platform comprising: displaying an image analysis program in a modular fashion on a user terminal capable of displaying image information; Installing the displayed image analysis program according to an electrical signal of a user terminal; And installing the installed image analysis program in the user terminal.
  • the image analysis platform operating method further includes the step of displaying the image information on the user terminal, and displaying the image information on the user terminal and being executed by the user's selection .
  • the executed image analysis program performs an image analysis on a segment of the image information displayed on the user terminal.
  • the executed image analysis program is at least two or more.
  • a user can select at least two programs and add them to a user account through a platform in which a program for analyzing images is modularized. Therefore, since an image analysis program capable of analyzing various types of images on one platform can be executed in conjunction with the PACS system, the radiology medical staff can maintain only the existing business system, You can add it to your account and use it. And can be executed simultaneously by a program which displays a confirmation and image information by a user. As a result, a developer can register an image analysis program for each segment to an analysis target on a platform. Since the image analysis program is executed in a common image reproduction program, an unnecessary process of transferring image information to an analysis program is omitted.
  • FIG. 1 is a block diagram of an image analysis platform system according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 2 to 4 are views illustrating a method of operating an image analysis platform according to an embodiment of the present invention.
  • 5 to 7 are views illustrating a method of operating an image analysis platform according to another embodiment of the present invention.
  • FIGS. 8 and 9 are step diagrams of a method of operating a platform using the system described above.
  • &quot when an element is referred to as " including " an element, it is understood that the element may include other elements as well, without departing from the other elements unless specifically stated otherwise. Also, throughout the specification, the term " on " means located above or below a target portion, and does not necessarily mean that the target portion is located on the upper side with respect to the gravitational direction.
  • program module or " modularized program” means a program-integrated system for performing one function. For example, in the case of a program for analyzing bone age, a set of all programming languages for performing this is expressed as one module.
  • the present invention stores at least two image analysis programs, each of which can be different for each analysis object, in module units on one platform and displays them on the user terminal. Thereafter, the user may select and execute the image analysis program for the analysis target, thereby performing at least one image analysis on the image displayed on the user terminal.
  • researchers can easily register the application program in the app market by developing various analysis programs for segmentation concept, analysis purpose and purpose according to user's needs.
  • a customized platform that can be purchased and used can be constructed.
  • the present invention modularizes an image analysis program that can be interworked with the PACS system, so that an end user, a medical staff, can select and use the PACS system to maintain the PACS system and utilize the analysis results immediately in the PACS system.
  • FIG. 1 is a block diagram of an image analysis platform system according to an embodiment of the present invention.
  • a system according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image analysis platform server 300 and a user terminal 400 connected thereto.
  • the image analysis platform server 300 includes a database 200 in which at least one image analysis program module 100 is stored.
  • the image analysis program module 100 includes a user terminal 400 To the user terminal 400 according to an electrical signal from the user terminal 400.
  • the image analysis program module 100 has separate attributes according to the purpose or function of the analysis. For example, the bone density analysis and the stomach cancer analysis are different modules.
  • the present invention modularizes the image analysis program and stores it in a single platform, thereby allowing a user to install and execute a program module for each segment to perform image analysis and image playback simultaneously.
  • the user terminal 400 includes an image analysis program installation unit 600 for installing a transmitted program, and an image analyzing unit 600 for retrieving PACS data, And an analysis program operating unit 700.
  • the image analysis program according to an embodiment of the present invention has a function of performing an analysis on an image that has been loaded after loading data (image data) of the PACS system because it is interlocked with the PACS system. Therefore, unlike the prior art in which the image information is checked in the PACS system and then converted and loaded in accordance with a separate analysis program, the present invention embeds the analysis program into the image information reproduction program, In particular, there is an advantage that simultaneous image analysis can be performed on two or more analysis objects.
  • FIGS. 2 to 4 are views illustrating a method of operating an image analysis platform according to an embodiment of the present invention.
  • the image analysis program modules a, b, c, and d are displayed on the user terminal from the platform server displayed on the PACS system.
  • the image analysis program module is stored in an image analysis platform and has different purposes and functions.
  • the image analysis program developer can upload the image analysis module developed on the platform as needed.
  • the user selects a and b among the image analysis program modules.
  • the image analysis program modules a and b are installed in the user terminal.
  • the PACS image data loaded from the user terminal is added to the operation list of the program a, the image analysis is performed, and the image analysis result is recorded in the PACS system .
  • the present invention can install the image analysis program desired by the medical staff through the image analysis program module platform embedded in the PACS system in the PACS system to perform image analysis have. Therefore, since the PACS system can be installed and executed in various kinds of image analysis programs, it is advantageous in executing the segmentation.
  • At least two analysis programs selected by the medical staff for the image itself displayed on the PACS system may be executed.
  • 5 to 7 are views illustrating a method of operating an image analysis platform according to another embodiment of the present invention.
  • programs a and b are embedded and executed on the PACS system, for example.
  • the image analysis program a analyzes the tofu and the b is a segmentation of the chest.
  • at least two image analysis programs are executed in a state in which one image information is displayed, The analysis can be done, for example, the image analysis can be performed by the deep learning method.
  • FIG. 7 and 8 are step diagrams of a method of operating a platform using the system described above.
  • a method of operating an image analysis platform includes: displaying (S100) an image analysis program modularly displayed on a user terminal capable of displaying image information;
  • the displayed image analysis program is installed according to an electrical signal of the user terminal (S200);
  • the image analysis platform operating method may further include the step of displaying the image information on the user terminal and displaying the image information on the user terminal, .
  • the image analysis program executed during the image reproduction proceeds with the image analysis of the segment of the image information displayed on the user terminal, and in some cases, the executed image analysis program may be at least two or more.
  • a computer-readable recording medium may include any type of recording device that stores data that can be read by a computer system. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like, and may be implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission via the Internet) .
  • the computer readable recording medium may also store computer readable code that may be executed in a distributed manner by a distributed computer system connected to the network.
  • the hardware may include a computing device, which may be a personal computer, a server computer, a handheld or laptop device, a mobile device (mobile phone, PDA, media player, etc.), a multiprocessor system, , A mainframe computer, a distributed computing environment that includes any of the aforementioned systems or devices, and the like.
  • a computing device which may be a personal computer, a server computer, a handheld or laptop device, a mobile device (mobile phone, PDA, media player, etc.), a multiprocessor system, , A mainframe computer, a distributed computing environment that includes any of the aforementioned systems or devices, and the like.
  • the computing device may also include at least one processing unit and memory.
  • the processing unit may include a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a microprocessor, an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA) And may have a plurality of cores.
  • the memory may be a volatile memory (e.g., RAM, etc.), a non-volatile memory (e.g., ROM, flash memory, etc.), or a combination thereof.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

적어도 하나 이상의 영상 분석 프로그램 모듈(100)이 저장된 데이터베이스(200)를 포함하는 영상분석플랫폼서버(300); 상기 영상분석플랫폼서버와 네트워크 연결된 사용자 단말(400); 상기 영상분석플랫폼 서버(300)에 포함되며, 상기 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 상기 영상분석플랫폼서버(300)에 저장된 영상 분석 프로그램 모듈(100)을 전송하는 전송부(500); 및 상기 전송부가 전송한 영상 분석 프로그램 모듈의 프로그램을 상기 사용자 단말에 설치하는 프로그램설치부(600)를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템이 제공된다.

Description

영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템
본 발명은 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 모듈화한 플랫폼을 통하여 사용자는 적어도 둘 이상의 프로그램을 선택하여 사용자 계정에 추가할 수 있는 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템에 관한 것이다.
현재 디지털 의료영상은 다이콤 확장자(.dcm)로 서버에 저장하고, 의사는 데스크탑에서 Picture archiving and communication system (이하 PACS) 로 영상을 로딩하여 판독 후 판독문(텍스트)을 저장한다.
인공지능이 등장하면서 산업 전반에 걸쳐 터닝포인트를 제공하였고 의료분야도 예외가 아니다. 딥러닝을 이용하여 인공지능에게 영상에서 이상 소견을 찾는 방법을 습득하게 하여 인력 수급의 문제를 해결하고 판독에 걸리는 시간을 줄이고 동시에 사람에 의한 판독 오류도 제거하려는 목적으로 여러 사업체와 연구소에서 프로그램을 개발하는 연구에 뛰어들고 있다.
현재 개발 중 또는 개발한 영상 분석 프로그램의 예를 들면, 왼손의 단순엑스선영상으로 골연령을 추정하는 프로그램을 몇몇 업체가 시작하였으며 완성에 이르렀다. 이처럼 영상의 크기가 작고 한 장뿐인 단순엑스선검사는 영상전체를 분석하는 것이 어렵지 않고 판독 목적이 명확하므로 딥러닝을 이용한 인공지능을 가장 먼저 적용할 수 있었다. 하지만, 수 백 장의 영상으로 이루어진 CT와 MRI를 분석하는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이를 위해 슈퍼켬퓨터를 모든 의료기관이 보유하는 것은 현실적으로 가능하지 않으며, 외부 슈퍼컴퓨터를 이용하는 것은 의료정보 보호에 큰 위협이 될 수 있다.
이러한 문제를 해결하는 방법 중 하나는 목적에 해당하는 판독만 하는 프로그램을 개발하는 것이다. 위에서 언급한 골연령 추정프로그램이나 대장통과시간 측정검사가 그 대표적인 예가 된다. 영상에서 얻고자 하는 정보만 컴퓨터로 하여금 분석하게 한다. 이는 현실적인 접근이며 프로그램 개발이 쉽다는 장점이 있으나, 목적 외 부가 소견은 놓치게 되는 단점이 있다. 두 번째 해결 방법은 segmentation의 개념을 도입하는 것이다. 흉부 CT를 예로 들면, CT영상에는 흉곽 내 장기가 모두 포함되어 있지만, 그 중 원하는 장기만 컴퓨터가 분리하여 분석하게 하는 것이다. 즉, 흉부CT를 폐, 심장, 혈관, 종격동, 늑골 등으로 세그먼테이션(segmentation)하고, 각 세그먼트(segment)를 분석한 내용을 통합하면 결국 흉부CT 전체를 분석한 것과 같은 효과를 예상할 수 있다. 이러한 세그먼테이션(segmentation)의 장점은 프로그램이 가벼워져서 개발이 용이하다는 것이지만, 단점은 개발해야 하는 프로그램의 개수가 많아진다는 점이다. 현재까지 개발된 영상 분석 프로그램을 보면 PACS와 별개의 소프트웨어로 제공되어 별도로 설치하는 형태를 취하고 있다. 이는 세그먼테이션(segmentation) 개념의 실행을 어렵게 만든다.
따라서 본 출원자는 위의 문제점을 해결하면서 인공지능에 의한 의료영상판독을 현실화 할 수 있는 대안으로 영상을 분석하는 프로그램을 설치해야 하는 프로그램의 형태가 아닌 앱 또는 모듈의 형태로 만들 것을 제안하고자 하며 , 사용자가 앱을 자유롭게 구매할 수 있는 앱마켓, 그리고 PACS에서 앱을 구동할 수 있는 플랫폼을 발명하고자 한다.
따라서, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 적어도 둘 이상의 영상분석 프로그램이 모듈화되어 PACS 시스템을 유지하면서도 영상분석 모듈을 링크시킬 수 있는 시스템과 방법을 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 적어도 하나 이상의 영상 분석 프로그램 모듈(100)이 저장된 데이터베이스(200)를 포함하는 영상분석플랫폼서버(300); 상기 영상분석플랫폼서버와 네트워크 연결된 사용자 단말(400); 상기 영상분석플랫폼 서버(300)에 포함되며, 상기 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 상기 영상분석플랫폼서버(300)에 저장된 영상 분석 프로그램 모듈(100)을 전송하는 전송부(500); 및 상기 전송부가 전송한 영상 분석 프로그램 모듈의 프로그램을 상기 사용자 단말에 설치하는 프로그램설치부(600)를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 전송부는 둘 이상의 프로그램 모듈을 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 모듈설치부는, 상기 전송된 영상 분석 프로그램 모듈의 프로그램을 상기 영상정보를 표시하는 프로그램에 임베딩하여 설치한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 영상 정보를 표시하는 프로그램은 PACS(Picture archiving and communication system)이다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 프로그램은 딥러닝 방식으로 영상을 분석한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 영상 분석 플랫폼 시스템은, 상기 설치된 영상분석 프로그램을, 상기 영상 정보가 표시되는 사용자 단말에서 동작시키는 영상분석 프로그램 동작부(700)를 더 포함하며, 상기 설치된 영상 분석 프로그램은 상기 표시된 영상 정보에 대한 영상 분석을 진행한다.
본 발명은 상술한 영상분석 플랫폼 시스템을 구동하기 위한 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명은 영상 분석 플랫폼 운영방법으로, 영상 정보가 표시될 수 있는 사용자 단말에 영상분석 프로그램이 모듈화되어 표시되는 단계; 상기 표시된 영상분석 프로그램이 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 설치되는 단계; 상기 설치된 영상분석 프로그램이 상기 사용자 단말에 설치되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 플랫폼 운영방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 영상 분석 플랫폼 운영방법은, 상기 설치된 영상분석 프로그램은 상기 사용자 단말에 영상정보가 표시됨에 따라 상기 사용자 단말에 표시되어 사용자의 선택에 의하여 실행되는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 실행된 영상분석 프로그램은, 상기 사용자 단말에 표시된 영상정보의 세그먼트에 대한 영상 분석을 진행한다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 실행된 영상분석 프로그램은 적어도 둘 이상이다.
본 발명에 따르면, 영상을 분석하는 프로그램을 모듈화한 플랫폼을 통하여 사용자는 적어도 둘 이상의 프로그램을 선택하여 사용자 계정에 추가할 수 있다. 따라서, 하나의 플랫폼에서 다양한 종류의 영상을 분석할 수 있는 영상 분석 프로그램을 PACS 시스템에 연동하여 실행시킬 수 있으므로, 영상의학과 의료진은 기존 업무 시스템을 유지하면서, 영상분석 앱(모듈) 중에 필요한 것만 내 계정에 추가하여 사용할 수 있다. 사용자가 확인, 영상 정보를 표시하는 프로그램에서 동시에 실행시킬 수 있다. 그 결과, 분석 대상에 대한 세그먼트(segment)별 영상분석 프로그램을 개발자는 플랫폼에 등록시킬 수 있으며, 이를 공통된 영상 재생 프로그램에서 실행하므로 영상정보를 따로 분석 프로그램에 전송하여야 하는 불필요한 과정이 생략된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상분석 플랫폼 시스템의 블록도이다.
도 2 내지 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상분석 플랫폼 운영방법을 설명하는 도면이다.
도 5 내지 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 영상분석 플랫폼 운영방법을 설명하는 도면이다.
도 8 및 9는 상술한 시스템을 이용한 플랫폼 운영 방법의 단계도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다.
또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에서, “~상에”라 함은 대상 부분의 위 또는 아래에 위치함을 의미하는 것이며, 반드시 중력 방향을 기준으로 상측에 위치하는 것을 의미하는 것은 아니다.
본 명세서에서 "프로그램 모듈" 또는 "모듈화된 프로그램"은 하나의 기능을 수행하기 위한 프로그램 일체의 체계를 의미한다. 예를 들어 골연령을 분석하는 프로그램의 경우, 이를 수행하기 위한 일체의 프로그램 언어 집합을 하나의 모듈로 표현한다.
본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위하여, 각 분석 대상을 달리할 수 있는 적어도 둘 이상의 영상분석 프로그램을 하나의 플랫폼에 모듈 단위로 저장, 이를 사용자 단말에 표시한다. 이후, 분석 대상에 대한 영상분석 프로그램을 사용자가 선택, 실행함으로써 사용자 단말에 표시되는 영상에 대한 영상분석을 적어도 하나 이상 수행할 수 있다. 즉, 연구자들은 세그먼트(segmentation)의 개념, 분석 대상과 목적에 따라 분리되는 목적의 분석 프로그램을 사용자 요구에 맞게 다양하게 개발하여 앱마켓에 쉽게 등록할 수 있고, 사용자는 근무처에 따라 필요한 모듈을 선택적으로 구매하여 사용하는 커스터마이즈드된 플랫폼(customized platform)을 구축할 수 있다. 특히 본 발명은 PACS 시스템에 연동할 수 있는 영상분석 프로그램을 모듈화하여 최종 사용자인 의료진이 이를 선택하여 사용함으로써 PACS 시스템을 그대로 유지하면서도 PACS 시스템 내에서 이러한 분석 결과를 즉각 활용할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 는 영상분석 플랫폼 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은, 영상분석플랫폼서버(300)와, 이와 네트워크 연결된 사용자 단말(400)을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에서 상기 영상분석플랫폼서버(300)는, 적어도 하나 이상의 영상 분석 프로그램 모듈(100)이 저장된 데이터베이스(200)를 포함하는데, 상기 영상 분석 프로그램 모듈(100)은 사용자 단말(400)로부터의 전기적 신호에 따라 상기 사용자 단말(400)로 전송된다. 본 발명의 일 실시예에서 상기 영상 분석 프로그램 모듈(100)은 분석의 목적 또는 기능에 따라 분리된 속성을 가지는 것으로, 예를 들어 골밀도 분석과 위암 분석은 서로 상이한 모듈이 된다.
본 발명은 특히 이러한 영상 분석 프로그램을 모듈화하고 이를 하나의 플랫폼에 저장, 전송하게 함으로써 사용자로 하여금 세그먼트별 프로그램 모듈을 설치, 실행하여 영상의 분석을 영상 재생과 동시에 수행할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서 상기 사용자 단말(400)은 전송된 프로그램을 설치하는 영상분석프로그램설치부(600)와, 사용자 선택에 따라 PACS 데이터를 불러온 후 영상 분석을 수행할 수 있는 영상분석 프로그램 동작부(700)를 포함할 수 있다.
이를 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상분석 프로그램은, PACS 시스템과 연동되므로 PACS 시스템의 데이터(영상 데이터)를 불러온 후, 불러온 영상에 대한 분석을 수행하는 기능을 갖는다. 따라서, 영상 정보를 PACS 시스템에서 확인한 후, 이를 별도의 분석 프로그램에 맞게 파일을 변환한 후 전송, 로딩하는 종래 기술과 달리 본 발명은 영상 정보 재생 프로그램에 분석 프로그램을 임베딩함으로써 재생 중에도 영상 분석이 가능하며, 특히 둘 이상의 분석 대상에 대한 동시 영상 분석이 가능하다는 장점이 있다.
도 2 내지 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상분석 플랫폼 운영방법을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, PACS 시스템상에 표시되는 플랫폼 서버로부터 사용자 단말에 a, b, c, d라는 영상분석 프로그램 모듈이 표시된다. 상기 영상분석 프로그램 모듈은 영상분석 플랫폼에 저장된 것으로, 구별되는 목적과 기능을 갖는다. 영상분석 프로그램 개발자는 필요에 따라 상기 플랫폼에 개발한 영상분석 모듈을 업로드할 수 있다.
도 3을 참조하면, 사용자는 영상분석 프로그램 모듈 중 a와 b를 선택한다. 이로써 영상분석 프로그램 모듈 a, b는 사용자 단말에 설치된다.
도 4를 참조하면, a를 사용자 단말에서 실행시킴에 따라 사용자 단말에서 로딩된 PACS 영상 데이터가 상기 프로그램 a의 작업리스트에 추가되어, 영상 분석이 진행되며, 이후 영상 분석 결과가 PACS 시스템에 기록되어 출력된다. 본 발명은 특히 PACS와 별도의 소프트웨어로 제공되므로 별도로 설치해야 하는 종래 기술과 달리 PACS 시스템에서 임베딩된 영상분석 프로그램 모듈 플랫폼을 통하여 의료진이 원하는 영상분석 프로그램을 PACS 시스템에서 설치하여 영상분석을 수행할 수 있다. 따라서, PACS 시스템을 그대로 두고서 다양한 종류의 영상 분석 프로그램을 설치, 실행할 수 있으므로 세그먼테이션의 실행에 매우 유리하다는 장점이 있다.
본 발명의 또 다른 일 실시예는 PACS 시스템상에 표시되는 영상 자체에 대하여 의료진이 선택한 분석 프로그램이 적어도 2개 이상 실행되는 것도 가능하다.
도 5 내지 7은 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따른 영상분석 플랫폼 운영방법을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 예를 들여 PACS 시스템상에 프로그램 a, b는 임베딩되어 실행된다.
도 6에서 영상분석 프로그램 a는 두부, b는 흉부를 세그먼테이션화하여 분석하게 되는데, 본 발명은 적어도 2개 이상의 영상분석 프로그램이 하나의 영상 정보가 표시되는 상태에서 실행되게 하여 대면적의 영상에 대한 분석이 가능한데, 예를 들어 딥러닝 방식으로 영상분석을 수행할 수 있다.
도 7 및 8은 상술한 시스템을 이용한 플랫폼 운영 방법의 단계도이다.
도 7 및 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 플랫폼 운영방법은, 영상 정보가 표시될 수 있는 사용자 단말에 영상분석 프로그램이 모듈화되어 표시되는 단계(S100); 상기 표시된 영상분석 프로그램이 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 설치되는 단계(S200); 및 상기 설치된 영상분석 프로그램이 상기 사용자 단말에 설치되는 단계(S300)를 포함한다. 본 발명의 또 다른 일 실시예에서, 상기 영상 분석 플랫폼 운영방법은, 상기 설치된 영상분석 프로그램이 상기 사용자 단말에 영상정보가 표시됨에 따라 상기 사용자 단말에 표시되어 사용자의 선택에 의하여 실행되는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에서 영상 재생 중 실행된 영상분석 프로그램은, 상기 사용자 단말에 표시된 영상정보의 세그먼트에 대한 영상 분석을 진행하며, 경우에 따라 상기 실행된 영상분석 프로그램은 적어도 둘 이상일 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
또한, 본 발명에 따르는 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 분산 컴퓨터 시스템에 의하여 분산 방식으로 실행될 수 있는 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드를 저장할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 그리고, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
여기서, 하드웨어는 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있으며, 컴퓨팅 디바이스는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
또한, 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 프로세싱 유닛 및 메모리를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다.
따라서, 본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.

Claims (11)

  1. 적어도 하나 이상의 영상 분석 프로그램 모듈(100)이 저장된 데이터베이스(200)를 포함하는 영상분석플랫폼서버(300);
    상기 영상분석플랫폼서버와 네트워크 연결된 사용자 단말(400);
    상기 영상분석플랫폼 서버(300)에 포함되며, 상기 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 상기 영상분석플랫폼서버(300)에 저장된 영상 분석 프로그램 모듈(100)을 전송하는 전송부(500); 및
    상기 전송부가 전송한 영상 분석 프로그램 모듈의 프로그램을 상기 사용자 단말에 설치하는 프로그램설치부(600)를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 전송부는 둘 이상의 프로그램 모듈을 상기 사용자 단말로 전송할 수 있는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 모듈설치부는, 상기 전송된 영상 분석 프로그램 모듈의 프로그램을 상기 영상정보를 표시하는 프로그램에 임베딩하여 설치하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 영상 정보를 표시하는 프로그램은 PACS(Picture archiving and communication system)인 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 프로그램은 딥러닝 방식으로 영상을 분석하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  6. 제 4항에 있어서, 상기 영상 분석 플랫폼 시스템은,
    상기 설치된 영상분석 프로그램을, 상기 영상 정보가 표시되는 사용자 단말에서 동작시키는 영상분석 프로그램 동작부(700)를 더 포함하며, 상기 설치된 영상 분석 프로그램은 상기 표시된 영상 정보에 대한 영상 분석을 진행하는 것을 특징으로 하는 영상분석 플랫폼 시스템.
  7. 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 따른 영상분석 플랫폼 시스템을 구동하기 위한 프로그램 명령어가 기록된, 컴퓨터가 판독가능한 기록매체.
  8. 영상 분석 플랫폼 운영방법으로,
    영상 정보가 표시될 수 있는 사용자 단말에 영상분석 프로그램이 모듈화되어 표시되는 단계;
    상기 표시된 영상분석 프로그램이 사용자 단말의 전기적 신호에 따라 설치되는 단계;
    상기 설치된 영상분석 프로그램이 상기 사용자 단말에 설치되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 플랫폼 운영방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 영상 분석 플랫폼 운영방법은,
    상기 설치된 영상분석 프로그램은, 상기 사용자 단말에 영상정보가 표시됨에 따라 상기 사용자 단말에 표시되어 사용자의 선택에 의하여 실행되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 플랫폼 운영방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 실행된 영상분석 프로그램은, 상기 사용자 단말에 표시된 영상정보의 세그먼트에 대한 영상 분석을 진행하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 플랫폼 운영방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 실행된 영상분석 프로그램은 적어도 둘 이상인 것을 특징으로 하는 영상 분석 플랫폼 운영방법.
PCT/KR2018/013856 2017-11-14 2018-11-14 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템 WO2019098657A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2017-0151615 2017-11-14
KR20170151615 2017-11-14

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019098657A1 true WO2019098657A1 (ko) 2019-05-23

Family

ID=66539800

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2018/013856 WO2019098657A1 (ko) 2017-11-14 2018-11-14 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2019098657A1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150124837A (ko) * 2014-04-29 2015-11-06 (주)디에스라인 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법
KR101657495B1 (ko) * 2015-09-04 2016-09-30 (주)한국플랫폼서비스기술 딥러닝 분석을 위한 모듈화시스템 및 이를 이용한 영상 인식 방법
KR20170090756A (ko) * 2016-01-29 2017-08-08 케이에스아이 주식회사 다중객체 영상분석 및 그 결과 제공을 위한 영상분석 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150124837A (ko) * 2014-04-29 2015-11-06 (주)디에스라인 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법
KR101657495B1 (ko) * 2015-09-04 2016-09-30 (주)한국플랫폼서비스기술 딥러닝 분석을 위한 모듈화시스템 및 이를 이용한 영상 인식 방법
KR20170090756A (ko) * 2016-01-29 2017-08-08 케이에스아이 주식회사 다중객체 영상분석 및 그 결과 제공을 위한 영상분석 시스템

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KAKAO CORP.: "Policy and Industry Research", KAKAO AI REPORT] EVOLUTION OF DEEP LEARNING BASED MEDICAL IMAGE TECHNOLOGY, 28 July 2017 (2017-07-28), Retrieved from the Internet <URL:https://brunch.co.kr/@kakao-it/79> *
PHOTOSHOP CC ADD ON PLUGIN AND EXTENSION FUNCTION, 3 November 2017 (2017-11-03), Retrieved from the Internet <URL:https://helpx.adobe.com/kr/photoshop/kb/plug-ins-extensions-photoshop-cc.html> *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Holzinger et al. Why imaging data alone is not enough: AI-based integration of imaging, omics, and clinical data
Angeles-Albores et al. Two new functions in the WormBase Enrichment Suite
Sorace et al. Integrating pathology and radiology disciplines: an emerging opportunity?
JP2022524878A (ja) 画像解析方法、装置、プログラム
Gampala et al. Is artificial intelligence the new Friend for radiologists? A review article
CN107273093A (zh) 可伸缩计算结构
Blezek et al. AI integration in the clinical workflow
US11984227B2 (en) Automatically determining a medical recommendation for a patient based on multiple medical images from multiple different medical imaging modalities
Thurnherr et al. Genomic variant annotation workflow for clinical applications
WO2020204635A1 (ko) 병리 진단 지원 장치 및 방법
Chakraborty et al. From machine learning to deep learning: An advances of the recent data-driven paradigm shift in medicine and healthcare
WO2019098657A1 (ko) 영상 분석 플랫폼 운영방법 및 시스템
Duran et al. CMap3D: a 3D visualization tool for comparative genetic maps
Brink et al. ACR’s Connect and AI-LAB technical framework
Chen et al. The GFF3toolkit: QC and merge pipeline for genome annotation
CN114787864A (zh) 网格拓扑适配
WO2023013959A1 (ko) 아밀로이드 베타 축적 예측 장치 및 방법
WO2010140743A1 (ko) 애니메이션 폰트파일 구조 및 휴대용 단말기의 텍스트 출력방법
Weber et al. Family history and breast cancer: probabilities and possibilities
Pouliakis et al. Emerging technologies serving cytopathology: Big data, the cloud, and mobile computing
WO2021040193A1 (ko) 비급여 정보를 이용한 의료 기관 정보 제공 장치 및 방법
Hawkins et al. Implementation and prospective real-time evaluation of a generalized system for in-clinic deployment and validation of machine learning models in radiology
CN112131400A (zh) 一种辅助门诊助手的医疗知识图谱的构建方法
CN112582051A (zh) 管理检查委托的方法、管理装置、存储介质、管理系统
Muschelli et al. Freesurfer: connecting the Freesurfer software with R

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18879212

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18879212

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1