WO2025159462A1 - Ai를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법 및 장치 - Google Patents

Ai를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법 및 장치

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WO2025159462A1
WO2025159462A1 PCT/KR2025/001091 KR2025001091W WO2025159462A1 WO 2025159462 A1 WO2025159462 A1 WO 2025159462A1 KR 2025001091 W KR2025001091 W KR 2025001091W WO 2025159462 A1 WO2025159462 A1 WO 2025159462A1
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ultrasonic
output
performance
dynamic wave
monitoring
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PCT/KR2025/001091
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최민주
조성용
전성중
남기일
권오빈
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Industry Academic Cooperation Foundation of Jeju National University
Seoul National University Hospital
Original Assignee
Industry Academic Cooperation Foundation of Jeju National University
Seoul National University Hospital
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Publication date
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    • A61B8/58—Testing, adjusting or calibrating the diagnostic device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning

Definitions

  • the present disclosure relates to a method for automatically auditing changes in the output and performance of a dynamic wave generating device that investigates dynamic waves such as shock waves and ultrasound using ultrasonic imaging and artificial intelligence technology.
  • shock wave generating device that generates shock waves
  • the content of the invention is directed to a mechanical wave and a mechanical wave generating device including a shock wave or ultrasound.
  • ESWL Extracorporeal shock wave lithotripsy
  • ESWT Extracorporeal shock wave therapy
  • ESWL utilizes the destructive effects of powerful shock waves to break up stones within the body.
  • ESWT utilizes shock waves with relatively lower acoustic power than those used in ESWL. Its indications include reducing pain in various degenerative musculoskeletal disorders (e.g., plantar fasciitis, tennis elbow, frozen shoulder), and promoting the healing of damaged tissue. ESWT's clinical efficacy in treating myocardial infarction, erectile dysfunction, and dementia has recently been proven, demonstrating its continued growth in the medical application of shock waves.
  • Shockwave therapy devices include a shockwave generator that converts various energies (e.g., electrical, magnetic, chemical, thermal, etc.) into shockwaves, i.e., mechanical energy, and a drive unit that supplies energy to the shockwave converter.
  • the shock generation methods used in ESWL are classified into electrohydraulic (EH), electromagnetic (EM), and piezoelectric (PE) methods depending on the energy type of the drive unit.
  • ESWT additionally uses a ballistic shockwave generation principle that is inexpensive to manufacture and easy to operate.
  • Ballistic shockwave generation methods are classified into pneumatic and electromagnetic methods.
  • shock waves emitted from shock wave converters are often controlled by a focuser or waveguide located around the shock wave converter.
  • the shock wave's wavefront varies, and the sound field formed in front of the shock wave generator can be categorized as focused, radial, or planar.
  • shock waves which are expected to have therapeutic effects, is higher than that of ultrasound used for diagnostic purposes.
  • Shock waves with strong negative pressure can induce cavities in the propagating medium. In water, these cavities are observed as bubbles.
  • the formation of these cavitation bubble clusters can be qualitatively visualized optically using micropulsed LED light (MPLL).
  • MPLL micropulsed LED light
  • shockwave therapy largely depends on the acoustic output of the shockwave delivered.
  • the practitioner must be able to set and control the acoustic output of the shockwaves delivered to the patient during the treatment.
  • shock wave generators age and deteriorate over time after manufacture, resulting in deterioration in acoustic output.
  • the shock wave converter which converts the energy of the actuator into shock waves, is a core component of the shock wave generator. It has a relatively short lifespan and is prone to wear and tear. As the number of shock waves generated increases, the acoustic output of the generated shock waves decreases. Shock wave converters should be replaced regularly or after a certain number of shock waves generated to maintain consistent acoustic output.
  • shock wave transducers may begin to degrade before their scheduled replacement period, and even after their replacement period has passed, they may remain in use. Problems with the generator itself, such as changes in the energy supplied by the drive unit, can also cause a reduction in the acoustic output of the shock wave generator.
  • shockwave generators To maintain the acoustic output of shockwave therapy equipment and ensure therapeutic efficacy, technology is needed to monitor the acoustic output and performance of shockwave generators at the user level.
  • the acoustic output of shockwave generators can be measured using hydrophones in accordance with standards such as IEC61486. These measurement and testing methods require expensive measuring equipment, skilled technicians, and significant time. Shockwave generators currently in clinical use lack a built-in monitoring system capable of warning of decreased acoustic output or performance abnormalities.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a method for easily monitoring, at the user level, the decrease in the acoustic output of shock waves to be irradiated to a patient due to an increase in the number of shock wave generation times in a shock wave generating device or the expected aging of the equipment.
  • a method for monitoring the output and performance of a dynamic wave generator based on an ultrasonic image using AI is provided for monitoring the output and performance of a dynamic wave generator that generates a dynamic wave, and the output or performance of the dynamic wave generator can be monitored by utilizing an ultrasonic imaging device configured to acquire an ultrasonic image of a medium through which the dynamic wave propagates and AI that recognizes and learns the ultrasonic image.
  • AI Artificial Intelligence
  • the above-mentioned dynamic waves may collectively refer to ultrasound and shock waves that can be expected to have an effect suitable for medical purposes by inducing acoustic characteristics and biological changes in the investigated target tissue.
  • the medium through which the above-mentioned mechanical wave propagates may include a reference medium (e.g., distilled water, oil, gel, or ultrasonic tissue mimicking material) whose acoustic properties are well known or suitable for confirming the propagation properties of the above-mentioned mechanical wave.
  • a reference medium e.g., distilled water, oil, gel, or ultrasonic tissue mimicking material
  • the above ultrasonic imaging device can be triggered at the time when the dynamic wave generating device operates to record a series of ultrasonic images of the medium through which the dynamic wave propagates and transmit the recorded images to the AI.
  • the above ultrasound image may include a passive cavitation image (PCI) capable of imaging the dynamic characteristics of a group of bubbles generated in a medium by the above mechanical wave.
  • PCI passive cavitation image
  • the above ultrasonic imaging device can selectively image a cross-section of a sound field formed in a medium by the above dynamic wave, so that relative position information of the ultrasonic probe included in the dynamic wave generating device and the above ultrasonic imaging device is shared, and the position of the ultrasonic probe can be flexibly controlled.
  • the above AI can perform preprocessing to remove background images or other noise from the ultrasound image received from the ultrasound imaging device before the dynamic wave is irradiated.
  • the above AI can perform pre-learning to recognize and remember a series of ultrasonic images of the medium according to the output settings of the above dynamic wave generator when the above dynamic wave generator is operating normally.
  • the above-mentioned pre-learned AI can receive a series of ultrasonic images collected from the medium when the above-mentioned dynamic wave is irradiated, estimate the output set in the above-mentioned dynamic wave generating device, or determine the degree of inclusion of abnormal images, and provide information on the acoustic output or performance of the above-mentioned dynamic wave generating device, and changes therein.
  • an output and performance monitoring device for a mechanical wave generator using an ultrasonic image-based AI for monitoring the output and performance of a mechanical wave generator that generates a mechanical wave includes an ultrasonic imaging device configured to acquire an ultrasonic image of a medium through which the mechanical wave propagates, and an AI that recognizes and learns the ultrasonic image.
  • the output or performance of the mechanical wave generator can be monitored through the ultrasonic image of the medium through which the mechanical wave is irradiated.
  • the practitioner can monitor the output and performance of the dynamic wave generating device by utilizing AI, thereby maintaining the acoustic output or exposure amount of the dynamic wave to be irradiated to the patient within a certain range, thereby making it possible to expect the planned therapeutic effect from the irradiation of the dynamic wave.
  • Figure 1 shows an optical image of a group of bubbles generated at the moment of irradiating a shock wave while the output settings of an electromagnetic shock wave generator are set to three levels, namely minimum, medium, and maximum, and the image was captured by operating the light for 500 ⁇ s.
  • Figure 2 shows an example of a device for acquiring an ultrasonic image of a medium through which a shock wave generated from a shock wave generating device propagates.
  • Figure 3 shows an example of a typical ultrasound image of a shock wave propagation medium immediately after a shock wave has been irradiated by the shock wave generating device of Figure 2.
  • Figure 4 shows an example of an ultrasound image (with background image removed) taken 2.4 ms immediately after shock wave generation at a medium power setting of the shock wave generator of Figure 2.
  • Figure 5 compares five frames of ultrasound images recorded from the time of shock wave generation when the output setting of the shock wave generating device of Figure 2 is increased.
  • FIG. 6 is a schematic block diagram for explaining a method for monitoring the output and performance of an ultrasonic image-based dynamic wave generation device using AI according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for monitoring the output and performance of an ultrasonic image-based dynamic wave generation device using AI according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 1 shows optical images of a group of bubbles generated when a shock wave is irradiated underwater, captured by operating the light for 500 ⁇ s, with the output settings of an electromagnetic shock wave generator set to three levels: minimum, medium, and maximum.
  • Figures 1 (a), (b), and (c) respectively show optical images of a group of cavitation bubbles generated when the shock wave generated underwater is irradiated with the output settings of the shock wave generator set to minimum, medium, and maximum.
  • the bubble group is concentrated in the focal area where the shock wave is focused, and as the output setting of the shock wave generator increases, the amount of the generated bubble group increases and the generated area widens.
  • the presence of bubble clusters significantly alters the local acoustic properties of the medium, such as ultrasonic propagation speed, attenuation coefficient, density, and acoustic impedance. Because the acoustic impedance of the gas contained within the bubbles differs significantly from that of the surrounding medium, the bubble clusters strongly reflect ultrasonic signals. Furthermore, the bubbles generated by shock waves are very small compared to the wavelength of the shock wave, measuring only a few micrometers to a few millimeters, and thus act as scatterers that scatter ultrasonic waves.
  • Ultrasound imaging primarily captures the effects of ultrasound reflection and scattering by scatterers, which are influenced by differences in acoustic impedance.
  • the acoustic properties of a medium altered by shock wave irradiation, such as ultrasound reflection and scattering, are visualized in ultrasound images as strong echogenicity. This suggests that ultrasound images of shock-irradiated media are sensitive to the shock wave irradiation and are closely correlated with the acoustic output of the shock wave.
  • Ultrasound imaging may include passive cavitation imaging (PCI), which images the dynamic characteristics of a group of bubbles created in a medium by mechanical waves.
  • PCI passive cavitation imaging
  • the present invention discloses a technology for recording changes in the acoustic properties of a medium through which a mechanical wave generated by a mechanical wave generating device including a mechanical wave converter, a driving unit, a focusing unit, and a mechanical wave guide propagates as an ultrasonic image, and monitoring changes in the acoustic output of the mechanical wave generating device and the output and performance of the mechanical wave generating device through an AI algorithm that recognizes the ultrasonic image.
  • the mechanical wave may be understood to collectively refer to ultrasound and shock waves that induce acoustic properties and biological changes in the investigated target tissue and are expected to have effects suitable for medical purposes, and the following will exemplarily describe a case where the mechanical wave is a shock wave.
  • a shock wave generator (10) includes a shock wave converter (11), a driving unit (13), and a shock wave guide (15).
  • the shock wave converter (11) generates a shock wave by power supplied from the driving unit (13).
  • the shock wave guide (15) may have the form of a focuser capable of focusing the shock wave generated from the shock wave converter (11).
  • an electromagnetic focused shock wave generator (10) is implemented.
  • the shock wave converter (11) is installed in a tank (17) filled with a shock wave transmission medium, for example, water.
  • a shock wave focusing area can be formed within the tank (17).
  • An ultrasonic imaging device (20) obtains an ultrasonic image for a specific cross-section of a medium through which a generated shock wave propagates.
  • the ultrasonic imaging device (20) includes an ultrasonic imaging probe (21) for obtaining an ultrasonic image.
  • the ultrasonic imaging probe (21) for obtaining an ultrasonic image is configured to be freely movable through a positioning arm (23).
  • the ultrasonic imaging probe (21) for obtaining an ultrasonic image is structurally flexibly connected to the structure of the shock wave converter (11) so as to freely move and share relative position information with each other to obtain an ultrasonic image for a specific cross-section of a medium through which a shock wave propagates.
  • the ultrasonic imaging probe (21) obtains an ultrasonic image from immediately before the generation of a shock wave in conjunction with an operating signal of a shock wave generating device, and the obtained image is recorded in the ultrasonic imaging device (20).
  • Figure 3 shows an example of a typical ultrasonic image of a shock wave propagation medium immediately after a shock wave is irradiated by the shock wave generator of Figure 2.
  • Figure 3 (a) is a background image before the shock wave is irradiated
  • Figure 3 (b) is an ultrasonic image recorded after the shock wave is irradiated.
  • Figure 3 (c) is an image after the background image of (a) is removed from the image of (b).
  • the horizontal line is the central axis of the shock wave sound field that is symmetrical vertically, and the point orthogonal to the vertical axis indicates the focus (convergence) position of the shock wave.
  • the recorded image undergoes a preprocessing step that removes the initial background image formed by the anatomical structure of the object to be irradiated with the shock wave before the shock wave is generated, and then an ultrasonic image that selectively visualizes the acoustic changes in the propagation medium induced by the shock wave is extracted.
  • Figure 4 shows an example of an ultrasound image (with background image removed) captured 2.4 ms immediately after shock wave generation at a medium power setting of the shock wave generator of Figure 2.
  • Figure 4 shows 12 ultrasound images with background image removed. The ultrasound images are recorded from the time when a strong electromagnetic signal due to the operation signal of the shock wave generator appears in the ultrasound image until after the cavitation bubble cluster disappears and no further significant changes in the ultrasound image are detected (e.g., ⁇ 5.4 ms).
  • Figure 5 compares ultrasonic images recorded from the time of shock wave generation when the output setting of the shock wave generator of Figure 2 is increased.
  • Figures 5 (a), (b), and (c) show five frames of ultrasonic images acquired from the time of shock wave generation when the output setting of the shock wave generator is increased to minimum, medium, and maximum.
  • the intensity and range of echogenicity in the ultrasonic image in the shock wave focus area increases, similar to what was observed in the photographic images of the cavitation bubble group generated by the shock wave exemplified in Figure 1.
  • FIG. 6 is a schematic block diagram illustrating a method for monitoring the output and performance of an ultrasonic image-based dynamic wave generator using AI according to an embodiment of the present invention.
  • the shock wave generator (10) operates normally, the ultrasonic imaging device (20) records an ultrasonic image into a DB (25), and the recorded ultrasonic image DB (25) is transmitted to an artificial intelligence AI (30) and used as data for training the AI.
  • FIG. 6 illustrates a functional overview of AI learning and verification.
  • the artificial intelligence AI (30) recognizes or memorizes an ultrasonic image captured for a medium while allowing the mechanical wave generated from the normally operating dynamic wave generator to propagate through a standard medium with well-known acoustic characteristics or a reference medium suitable for verifying the propagation characteristics of the dynamic wave (e.g., distilled water, oil, gel, or ultrasonic tissue mimicking material), and learns (deep learning) the pattern of the ultrasonic image according to the output setting of the shock wave generator.
  • AI coding for deep learning can be implemented through programs such as TensorFlow, which has image recognition capabilities.
  • the learned AI then goes through a verification step to determine whether the presented ultrasound image is an image collected from a medium through which shock waves propagate, or to estimate the set output of the shock wave generator from the presented ultrasound image. This allows for additional learning to ensure that the error (output setting estimation error or abnormal ultrasound image identification error) remains within a set threshold, thereby maintaining the quality of learning.
  • the AI is trained to estimate the operating state or output conditions of the shock wave generator when an ultrasound image is input.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for monitoring the output and performance of an ultrasonic image-based dynamic wave generator using AI according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 illustrates a functional flowchart for using learned AI to observe an ultrasonic image of a medium through which a shock wave generated from a shock wave generator propagates, thereby determining, within a margin of error, whether the shock wave generator is operating normally or whether there is a difference between the actual generated acoustic output and the settings of the shock wave generator.
  • the learned artificial intelligence AI (30) receives an ultrasonic image of a medium through which a shock wave propagates from an ultrasonic imaging device (20) when the shock wave generating device (10) operates.
  • the AI determines whether the performance (R) of the shock wave generating device (10) is normal within an allowable error (Th(R), Th(X)) from the provided ultrasonic image (if R ⁇ Th(R)) (step S21), and if the performance (R) of the shock wave generating device (10) is normal (R ⁇ Th(R)), it estimates the sound output setting information (X) (step S22).
  • the performance (R, %) of the shock wave generating device (10) means “n/N * 100”, where N represents the total number of provided ultrasonic images, and n represents the number of abnormal images among the provided images. Meanwhile, if the performance (R) of the shock wave generating device (10) is not normal (R ⁇ Th(R)), it determines that the performance is abnormal.
  • step S23 After estimating the sound output setting information (X), it is determined whether the difference (XX 0 ) between the estimated sound setting information (X) and the actual output information (X 0 ) is within the allowed error (Th(X)) (step S23). If the difference (XX 0 ) between the estimated sound setting information (X) and the actual output information (X 0 ) is within the allowed error (Th(X)), it is determined to be normal operation. On the other hand, if the difference (XX 0 ) between the estimated sound setting information (X) and the actually set output information (X 0 ) is not within the allowed error (Th(X)), it is determined to be an output abnormality.
  • an AI is trained to recognize and remember an ultrasonic image that visualizes the acoustic characteristics of a reference medium (e.g., distilled water, oil, gel, or ultrasonic tissue mimicking material) through which a mechanical wave generated under output setting conditions of a mechanical wave generating device, for example, a shock wave generating device, propagates, and the trained AI can be utilized to monitor changes in the acoustic output and/or performance of the mechanical wave generating device.
  • a reference medium e.g., distilled water, oil, gel, or ultrasonic tissue mimicking material

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Abstract

충격파 및 초음파 등과 같은 역학파를 조사하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능의 변화를 초음파 영상을 근거로 인공지능 기술을 이용하여 자동으로 감사하는 방법 및 장치에 관한 것이다. AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및/또는 성능 감시 방법은 상기 역학파가 전파하는 매질의 음향학적 특성을 영상화하는 초음파 영상을 획득할 수 있도록 구성되는 초음파 영상 장치 및 상기 초음파 영상을 인식하고 학습하는 AI를 활용한다. 상기 역학파가 조사되는 상기 매질에 대한 상기 초음파 영상을 통해 상기 역학파 발생 장치의 출력 및/또는 성능을 감시할 수 있다.

Description

AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법 및 장치
본 개시는 충격파, 초음파 등과 같은 역학파를 조사하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능의 변화를 초음파 영상 및 인공지능 기술을 이용하여 자동으로 감사하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 배경이 되는 기술 및 구현 예로 충격파를 발생하는 충격파 발생 장치가 예시로 선택되어 있으나 발명의 내용은 충격파 또는 초음파를 포함하는 역학파 및 역학파 발생 장치를 대상으로 한다.
임상적으로 충격파를 치료 목적으로 사용하는 시술은 ESWL (Extracorporeal shock wave lithotripsy) 및 ESWT (Extracorporeal shock wave therapy)로 구분될 수 있다.
ESWL은 강력한 충격파의 파괴적인 효과를 이용하여 체내의 결석을 분쇄하기 위해 사용된다. 반면 ESWT는 ESWL에서 사용되는 충격파 보다 상대적으로 낮은 음향 파워를 가지는 충격파를 사용하여, 다양한 퇴행성 근골격 질환(예를 들어, 족저 근막염, 테니스 엘보우, 오십견 등)의 통증을 줄이고 손상된 조직의 회복을 돕는 적응증을 이용한다. ESWT는 최근 심근 경색, 발기 부전, 치매 등에도 임상적인 효능이 입증되는 등 충격파의 의학적 활용이 지속적으로 증가하고 있다.
충격파 치료기는 다양한 에너지(예. 전기, 자기, 화학적, 열 등)를 충격파, 즉 역학적 에너지로 변환하는 충격파 변환기, 및 충격파 변환기에 에너지를 공급하는 구동부를 포함하는 충격파 발생 장치를 포함한다. ESWL에서 사용되는 충격 발생 방식은 구동부의 에너지 유형에 따라 전기 수력학(electrohydraulic, EH) 방식, 전자기(electromagnetic, EM) 방식 및 압전(piezoelectric, PE) 방식으로 구분된다. ESWT에서는 ESWL에서 사용되는 3가지 방식 외에 저렴하게 제작이 가능하고 조작이 용이한 탄도형(ballistic) 충격파 발생 원리가 추가적으로 사용된다. 탄도형 충격파 발생 방식은 공압식 및 전자기식 방식으로 구분된다.
충격파 변환기에서 방출된 충격파는 종종 충격파 변환기 주변에 위치한 집속기 또는 웨이브 가이드에 의해 전파가 제어된다. 집속기 또는 웨이브 가이드에 따라 충격파의 파면(wave front)가 달라지며, 충격파 발생 장치의 전면부에 형성된 음장은 집속형, 방사형, 평면형으로 구분된다.
치료 효과를 기대할 수 있는 충격파의 음향 출력은 진단용으로 사용되는 초음파에 비해 음향 출력이 높다. 강력한 음압(negative pressure)을 가지는 충격파는 전파 매질에 공동(cavity)을 유발할 수 있다. 공동은 매질이 물인 경우 기포 형태로 관찰된다. 이러한 캐비테이션 기포군의 발생은 MPLL(Micro pulsed LED light)를 이용하여 광학적 방법을 통해 정성적으로 가시화될 수 있다.
충격파 치료의 효과는 조사된 충격의 음향 출력에 주로 좌우된다. 치료 효과를 기대할 수 있는 적절한 충격파가 대상 조직에 피폭될 수 있도록 충격파를 조사하기 위해서, 시술자는 치료 과정에서 환자에게 조사할 충격파의 음향 출력을 설정하고 제어할 수 있어야 한다.
충격파 발생 장치는 제조 후 사용 시간이 증가하면 노후화되고 음향 출력이 저하된다. 구동부의 에너지를 충격파로 변환하는 충격파 변환기는 충격파 발생 장치의 핵심 부품으로 상대적으로 수명이 짧고 소모적인 특성을 가지며, 충격파 발생 횟수가 증가함에 따라 발생된 충격파의 음향 출력이 감소한다. 충격파 변환기는 정기적으로 또는 일정 횟수의 충격파를 발생한 후에는 교체하여, 충격파의 음향 출력을 일정하게 유지하도록 해야 한다.
간혹, 설정된 교체 주기 전에 충격파 변환기의 성능이 저하하기 시작할 수 있으며, 교체 시기가 지나도 교체하지 않고 사용하기도 한다. 충격파 변환기 이외의 발생 장치의 문제, 예를 들어 구동부가 공급하는 에너지의 변화 등으로 충격파 발생 장치의 음향 출력이 저하될 수도 있다.
충격파 치료 장비의 음향 출력을 유지하고 치료 효과를 보증하기 위해서는 사용자 수준에서 충격파 발생 장치의 음향 출력 및 성능을 감시하는 기술이 필요하다. 충격파 발생 장치의 음향 출력은 IEC61486 등에 의거하여 하이드로폰을 이용하여 측정할 수 있다. 이러한 측정 및 시험 검사 방법은 고가의 측정 장비와 숙련된 기술 및 많은 시간이 필요로 한다. 아직 임상에서 사용 중인 충격파 발생 장치는 자체적으로 음향 출력의 감소 또는 성능 이상을 경고할 수 있는 자체 감시 시스템을 구비하고 있지 못하다.
이 발명의 배경이 되는 기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 높이기 위해 작성된 것이며 이 기술이 속하는 분야에서 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 충격파 발생 장치에서 충격파 발생 횟수가 증가하거나 장비의 노후로 예상되는 환자에게 조사될 충격파의 음향 출력의 저하를 사용자 수준에서 용이하게 감시할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 위에서 언급한 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 언급하지 않은 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, AI(Artificial Intelligence)를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법은 역학파를 생성하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능을 감시하기 위한 것이며, 상기 역학파가 전파하는 매질의 초음파 영상을 획득할 수 있도록 구성되는 초음파 영상 장치 및 상기 초음파 영상을 인식하고 학습하는 AI를 활용하여, 상기 역학파 발생 장치의 출력 또는 성능을 감시할 수 있다.
상기 역학파는 조사된 대상 조직에 음향학적인 특성 및 생물학적인 변화를 유발하여 의학적인 목적에 부합하는 효과를 기대할 수 있는 초음파 및 충격파를 통칭할 수 있다.
상기 역학파가 전파하는 매질은 음향학적 특성이 잘 알려져 있거나 상기 역학파의 전파 특성을 확인하기에 적합한 기준 매질(예, 증류수, 오일, 젤, 또는 초음파 인체 조직 모의 물질(ultrasonic tissue mimicking material) 등)을 포함할 수 있다.
상기 초음파 영상 장치는 상기 역학파 발생 장치가 동작하는 시점에 트리거되어 상기 역학파가 전파하는 매질에 대한 일련의 초음파 영상을 기록하여 상기 AI로 전달할 수 있다.
상기 초음파 영상은 상기 역학파에 의해 매질에 생성된 기포군의 동적 특성을 영상화할 수 있는 수동 공동 영상(passive cavitation image, PCI)을 포함할 수 있다.
상기 초음파 영상 장치는 상기 역학파에 의해 매질에 형성된 음장의 단면을 선택적으로 영상화할 수 있도록, 상기 역학파 발생 장치와 상기 초음파 영상 장치에 포함된 초음파 프로브의 상대적인 위치 정보가 공유되고, 상기 초음파 프로브의 위치가 유연하게 제어될 수 있다.
상기 AI는 상기 초음파 영상 장치에서 전달받은 상기 초음파 영상에 대해 상기 역학파가 조사되기 전의 배경 영상을 차감하거나 기타 잡음을 제거하는 전처리를 수행할 수 있다.
상기 AI는, 상기 역학파 발생 장치가 정상적으로 동작할 때, 상기 역학파 발생 장치의 출력 설정에 따른, 상기 매질에 대한 일련의 초음파 영상들을 인식하고 기억하도록 선행 학습을 할 수 있다.
상기 선행 학습된 AI는 상기 역학파가 조사될 때 상기 매질에서 수집된 일련의 초음파 영상을 입력받아 상기 역학파 발생 장치에서 설정된 출력을 추정하거나 비 정상적인 영상의 포함 정도를 파악하여, 상기 역학파 발생 장치의 음향 출력 또는 성능, 및 각각의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 역학파를 생성하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능을 감시하기 위한 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 장치는, 상기 역학파가 전파하는 매질의 초음파 영상을 획득할 수 있도록 구성되는 초음파 영상 장치, 및 상기 초음파 영상을 인식하고 학습하는 AI를 포함한다. 상기 역학파가 조사되는 상기 매질에 대한 상기 초음파 영상을 통해 상기 역학파 발생 장치의 출력 또는 성능을 감시할 수 있다.
본 발명에 의하면, 충격파 및 초음파를 포함하는 역학파 발생 장치를 사용하는 치료 과정에서 시술자는 AI를 활용하여 역학파 발생 장치의 출력 및 성능을 감시할 수 있게 되어 환자에게 조사할 역학파의 음향 출력 또는 피폭량을 일정 범위 내에서 유지할 수 있으며, 이에 의해 역학파의 조사로 계획된 치료 효과를 기대할 수 있게 된다.
이 외에 본 발명의 실시예로 인해 얻을 수 있거나 예측되는 다양한 효과에 대해서는 본 발명의 실시예에 대한 상세한 설명에서 직접적으로 또는 암시적으로 개시한다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다. 본 명세서의 실시예들은 유사한 참조부호들이 동일하거나 또는 기능적으로 유사한 요소를 지칭하는 첨부한 도면들과 연계한 이하의 설명을 참조하여 더 잘 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 전자기식 충격파 발생 장치의 출력 설정을 3단계, 즉 최소, 중간, 최대로 설정한 상태에서 충격파를 조사하는 순간 발생된 기포군을 500㎲ 동안 조명을 작동하여 촬영한 광학적 영상을 보여준다.
도 2는 충격파 발생 장치에서 발생된 충격파가 전파하는 매질에 대한 초음파 영상을 취득하기 위한 장치의 예를 보여준다.
도 3은 도 2의 충격파 발생 장치에 의해 충격파가 조사된 직후 충격파 전파 매질에 대한 전형적인 초음파 영상의 예를 보여준다.
도 4는 도 2의 충격파 발생 장치의 중간 출력 설정에서 충격파 발생 직후 2.4㎳ 동안 촬영된 초음파 영상(배경 영상 제거됨)의 예를 보여준다.
도 5는 도 2의 충격파 발생 장치의 출력 설정이 증가할 때 충격파 발생 시점부터 기록한 5 프레임의 초음파 영상을 비교한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법을 설명하기 위한 개략적 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법의 흐름도이다.
위에서 참조된 도면들은 반드시 축적에 맞추어 도시된 것은 아니고 본 발명의 기본 원리를 예시한 다양한 특징들의 간략한 표현을 제시하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어 특정 치수, 방향, 위치 및 형상을 포함하는 본 발명의 특정 설계 특징들이 특정 의도된 응용과 사용 환경에 의해 일부 결정될 것이다.
아래에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 설명된 실시예에 한정되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예들을 기술하기 위한 목적을 위한 것일 뿐이고 본 발명을 한정하는 것을 의도하는 것은 아니다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태는 문맥상 분명하게 달리 나타내지 않는 한, 또한 복수 형태들을 포함하는 것으로 의도된다. 본 명세서에서 사용되는 "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는 명시된 특징들, 정수, 단계들, 작동, 엘리먼트들 및/또는 컴포넌트들의 존재를 나타내지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계들, 작동, 컴포넌트들, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것은 아니라는 것이 또한 이해되어야 할 것이다. 본 명세서에 사용되는 바와 같이, "및/또는" 이라는 용어는 연관되어 나열된 하나 이상의 항목들 중 임의의 하나 또는 모든 조합들을 포함한다. "결합된"이라는 용어는 컴포넌트들이 상호 간에 직접 연결되거나 또는 하나 이상의 매개 컴포넌트들을 통해 간접적으로 연결되는 두 개의 컴포넌트들 간의 물리적 관계를 표시한다.
본 발명의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 결합되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 한다.
도 1은 전자기식 충격파 발생 장치의 출력 설정을 3단계, 즉 최소, 중간, 최대로 설정한 상태에서 충격파를 조사하는 순간 발생된 기포군을 500㎲ 동안 조명을 작동하여 촬영한 광학적 영상을 보여준다. 도 1의 (a), (b), (c)는 충격파 발생 장치의 출력을 최소, 중간, 최대로 설정하여 발생된 충격파를 수중에 조사할 때 유발된 캐비테이션 기포군을 촬영한 광학적 영상을 각각 보여준다. 도 1에서 볼 수 있듯이, 기포군은 충격파가 집속되는 초점 영역에서 집중적으로 발생하고, 충격파 발생 장치의 출력 설정이 증가할수록 발생된 기포군의 양이 많아지고 발생된 범위가 넓어진다. 이러한 결과는 충격파 발생 장치의 음향 출력과 캐비테이션 기포군 영상의 상관성을 기반으로 충격파 발생 장치의 음향 출력 또는 성능 변화를 확인할 수 있음을 의미한다.
충격파 전파로 매질에 공동 현상이 유발될 경우, 기포군의 존재로 매질의 국부적인 음향학적인 특징, 예를 들어 초음파 전파 속도, 감쇠 계수, 밀도, 음향 임피던스 등이 크게 달라진다. 기포에 포함된 기체의 음향 임피던스는 주변의 매질과 크게 다르기 때문에, 기포군은 초음파 신호를 강하게 반사한다. 또한 충격파에 의해 생성된 기포는 그 크기가 수 ㎛ 내지 수 ㎜ 정도로 충격파의 파장에 비해 매우 작기 때문에 초음파를 산란하는 산란체의 역할을 한다.
초음파 영상은 음향 임피던스의 차이에 좌우되는 초음파의 반사 및 산란체에 의한 초음파의 산란 효과를 주로 영상화한다. 충격파 조사로 변화된 매질의 음향 특성, 예를 들어 초음파 반사 및 산란 특성은 초음파 영상에서 강한 에코발생성(echogenicity)의 형태로 가시화된다. 이러한 사실은 충격파가 조사된 매질에 대한 초음파 영상은 매질에 조사된 충격파에 대해 민감하게 반응하며 충격파의 음향 출력과 밀접한 상관성을 시사한다.
초음파 영상은 역학파에 의해 매질에 생성된 기포군의 동적 특성을 영상화하는 수동 공동 영상(passive cavitation image, PCI)을 포함할 수 있다.
본 발명에서는 역학파 변환기, 구동부, 집속 및 역학파 가이드 등을 포함하는 역학파 발생 장치에서 생성된 역학파가 전파하는 매질의 음향학적 특성의 변화를 초음파 영상으로 기록하고, 초음파 영상을 인식하는 AI 알고리즘을 통해 역학파 발생 장치의 음향 출력 및 역학파 발생 장치의 출력 및 성능의 변화를 감시하는 기술을 개시한다. 본 명세서의 전체에 걸쳐, 역학파는 조사된 대상 조직에 음향학적인 특성 및 생물학적인 변화를 유발하여 의학적인 목적에 부합하는 효과를 기대할 수 있는 초음파 및 충격파를 통칭하는 것으로 이해될 수 있으며, 이하에서는 역학파가 충격파인 경우를 예시적으로 설명한다.
도 2는 전자기식 충격파 발생 장치에서 발생된 충격파가 전파하는 매질에 대한 초음파 영상을 취득하기 위한 장치의 예를 보여준다. 도 2를 참조하면, 충격파 발생 장치(10)는 충격파 변환기(11), 구동부(13) 및 충격파 가이드(15)를 포함한다. 충격파 변환기(11)는 구동부(13)에서 공급되는 전원에 의해 충격파를 생성한다. 충격파 가이드(15)는 충격파 변환기(11)에서 생성된 충격파를 집속할 수 있는 집속기의 형태를 가질 수 있다. 이에 의해 전자기식 집속형 충격파 발생 장치(10)가 구현된다. 충격파 변환기(11)는 충격파 전달 매질, 예를 들어 물로 채워진 수조(17) 내에 설치된다. 이에 의해 수조(17) 내에 충격파 집속 영역이 형성될 수 있다.
초음파 영상 장치(20)는 생성된 충격파가 전파하는 매질의 특정 단면에 대한 초음파 영상을 획득한다. 초음파 영상 장치(20)는 초음파 영상을 획득하는 영상용 초음파 프로브(21)를 포함한다. 영상용 초음파 프로브(21)는 포지셔닝 암(23)을 통해 자유롭게 움직일 수 있도록 구성된다. 초음파 영상 촬영을 위한 영상용 초음파 프로브(21)는 충격파 변환기(11)의 구조물과 구조적으로 유연하게 연결되어 자유롭게 움직이면서 서로의 상대적인 위치 정보를 공유하여 충격파가 전파하는 매질의 특정 단면에 대한 초음파 영상을 획득하도록 구성된다. 영상용 초음파 프로브(21)는 충격파 발생 장치의 동작 신호와 연계되어 충격파 발생 직전부터 초음파 영상을 획득하고, 획득된 영상은 초음파 영상 장치(20)에 기록된다.
도 3은 도 2의 충격파 발생 장치에 의해 충격파가 조사된 직후 충격파 전파 매질에 대한 전형적인 초음파 영상의 예를 보여준다. 도 3의 (a)는 충격파 조사 전의 배경 영상이고, 도 3의 (b)는 충격파 조사 후 기록된 초음파 영상이다. 도 3의 (c)는 (b)의 영상에서 (a)의 배경 영상을 제거한 후의 영상이다. 도 3의 (a)의 배경 영상에서 수평선은 상하 대칭인 충격파 음장의 중심축이고, 수직축과 직교하는 곳은 충격파의 초점(집속) 위치를 의미한다. 기록된 영상은 충격파 발생 전에 충격파가 조사될 대상의 해부학적인 구조 등에 의해 형성된 초기 배경 영상을 제거하는 전처리 과정을 거쳐, 충격파에 의해 유발된 전파 매질의 음향학적인 변화를 선택적으로 가시화하는 초음파 영상을 추출한다.
도 4는 도 2의 충격파 발생 장치의 중간 출력 설정에서 충격파 발생 직후 2.4㎳ 동안 촬영된 초음파 영상(배경 영상 제거됨)의 예를 보여준다. 도 4에는 배경 영상이 제거된 12개의 초음파 영상이 나타나 있다. 초음파 영상에서 충격파 발생 장치의 동작 신호로 인한 강력한 전자파 신호가 출현한 시점부터 캐비테이션 기포군이 사라진 후 더 이상 유의미한 초음파 영상의 변화가 감지되지 않을 때까지(예를 들어, ~ 5.4㎳) 초음파 영상을 기록한다.
도 5는 도 2의 충격파 발생 장치의 출력 설정이 증가할 때 충격파 발생 시점부터 기록한 초음파 영상을 비교한다. 도 5의 (a), (b), (c)는 충격파 발생 장치의 출력 설정이 최소, 중간, 최대로 증가할 때 충격파 발생 시점부터 획득한 5 프레임의 초음파 영상을 보여준다. 예상할 수 있듯이, 출력이 증가함에 따라 도 1에서 예시하는 충격파로 생성된 캐비테이션 기포군의 사진 영상에서 관찰된 것과 유사하게 충격파 초점 영역에서 초음파 영상의 에코 발생성의 강도와 범위가 증가하고 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법을 설명하기 위한 개략적 블록도이다. 도 6을 참조하면, 충격파 발생 장치(10)가 정상적으로 작동할 때 초음파 영상 장치(20)가 초음파 영상을 DB(25)로 기록하고, 기록된 초음파 영상 DB(25)는 인공지능 AI(30)로 전송되어 AI를 학습시키는 자료로 사용된다. 도 6은 AI 학습 및 검증에 대한 기능적인 개요도를 예시한다. 인공지능 AI(30)는 정상적으로 작동하는 역학파 발생 장치에서 발생된 역학파가 음향학적 특성이 잘 알려진 표준 매질 또는 역학파의 전파 특성을 확인하기에 적합한 기준 매질(예를 들어 증류수, 오일, 젤 또는 초음파의 인체 조직 모의 물질(ultrasonic tissue mimicking material) 등)을 전파하도록 하면서 매질에 대해 촬영한 초음파 영상을 인식하거나 기억하고, 충격파 발생 장치의 출력 설정에 따른 초음파 영상의 패턴을 학습(deep learning)한다. 딥 러닝을 위한 AI 코딩은 영상 인식 기능을 갖는 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 프로그램을 통해 구현할 수 있다.
학습된 AI는 검증 단계를 통해 학습된 AI가 제시된 초음파 영상이 충격파가 전파하는 매질에서 수집된 영상인지 여부를 판단하거나 제시된 초음파 영상으로부터 충격파 발생 장치의 설정된 출력을 추정하도록 하여, 오차(: 출력 설정 추정 오차 또는 비정상적 초음파 영상의 식별 오차)가 설정된 임계치 내에 있도록 추가 학습을 진행하여 학습의 질을 유지하도록 한다. 이러한 과정을 통해 AI는 초음파 영상을 입력할 때 충격파 발생 장치의 동작 상태 또는 출력 조건을 추정하도록 훈련된다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법의 흐름도이다. 도 7은 학습된 AI를 이용하여 충격파 발생 장치에서 발생된 충격파가 전파하는 매질의 초음파 영상을 관찰하여 충격파 발생 장치가 정상적으로 작동하는지 또는 충격파 발생 장치의 설정 대비 실제로 발생된 음향 출력간 차이가 있는지를 오차 범위 내에서 판단하는 기능적 흐름도를 예시한다.
학습된 인공지능 AI(30)는 충격파 발생 장치(10)가 작동할 때 충격파가 전파하는 매질에 대한 초음파 영상을 초음파 영상 장치(20)로부터 제공받는다. AI는 제공된 초음파 영상으로부터 허용된 오차(Th(R), Th(X)) 내에서 충격파 발생 장치(10)의 성능(R)이 정상인지 여부를 판단하고(if R<Th(R))(S21 단계), 충격파 발생 장치(10)의 성능(R)이 정상인 경우(R<Th(R))에 음향 출력 설정 정보(X)를 추정한다(S22 단계). 여기서 충격파 발생 장치(10)의 성능(R, %)은 "n/N * 100"을 의미하고, 여기서 N은 제공된 초음파 영상의 총 개수를 나타내며, n은 제공된 영상 중 비정상적인 영상의 개수를 나타낸다. 한편, 충격파 발생 장치(10)의 성능(R)이 정상이 아닌 경우(R<Th(R)), 성능 이상으로 판단한다.
음향 출력 설정 정보(X)의 추정 후에, 추정된 음향 설정 정보(X)와 실제 출력 정보(X0)의 차이(X-X0)가 허용된 오차(Th(X)) 이내인지를 판단한다(S23 단계). 추정된 음향 설정 정보(X)와 실제 출력 정보(X0)의 차이(X-X0)가 허용된 오차(Th(X)) 이내인 경우, 정상 작동으로 판단한다. 반면, 추정된 음향 설정 정보(X)와 실제로 설정된 출력 정보(X0)의 차이(X-X0)가 허용된 오차(Th(X)) 이내가 아닌 경우, 출력 이상으로 판단한다.
본 발명에 따르면, 역학파 발생 장치, 예를 들어 충격파 발생 장치의 출력 설정 조건에서 발생된 역학파가 전파하는 기준 매질(예, 증류수, 오일, 젤, 또는 초음파 인체 조직 모의 물질(ultrasonic tissue mimicking material) 등)의 음향학적 특성을 영상화하는 초음파 영상을 인식하고 기억하도록 AI를 학습시키고 학습된 AI를 활용하여 역학파 발생 장치의 음향 출력 및/또는 성능의 변화를 감시할 수 있다.
위에서 본 발명의 실시예에 대해 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 역학파를 생성하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능을 감시하기 위한 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법에 있어서,
    상기 역학파가 전파하는 매질의 초음파 영상을 획득할 수 있도록 구성되는 초음파 영상 장치 및 상기 초음파 영상을 인식하고 학습하는 AI를 활용하여, 상기 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 중 하나 이상을 감시할 수 있는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 역학파는 조사된 대상 조직에 음향학적인 특성 및 생물학적인 변화를 유발하여 의학적인 목적에 부합하는 효과를 기대할 수 있는 초음파 및 충격파를 통칭하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 역학파가 전파하는 매질은 음향학적 특성이 잘 알려져 있거나 상기 역학파의 전파 특성을 확인하기에 적합한 기준 매질을 포함하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 영상 장치는 상기 역학파 발생 장치가 동작하는 시점에 트리거되어 상기 역학파가 전파하는 매질에 대한 일련의 초음파 영상을 기록하여 상기 AI로 전달하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 초음파 영상은 상기 역학파에 의해 매질에 생성된 기포군의 동적 특성을 영상화할 수 있는 수동 공동 영상(passive cavitation image, PCI)을 포함하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 영상 장치는 상기 역학파에 의해 형성된 음장의 단면을 선택적으로 영상화할 수 있도록, 상기 역학파 발생 장치와 상기 초음파 영상 장치에 포함된 초음파 프로브의 상대적인 위치 정보가 공유되고, 상기 초음파 프로브의 위치가 유연하게 제어될 수 있는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 AI는 상기 초음파 영상 장치에서 전달받은 상기 초음파 영상에 대해 상기 역학파가 조사되기 전의 배경 영상을 차감하거나 기타 잡음을 제거하는 전처리를 수행하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 AI는, 상기 역학파 발생 장치가 정상적으로 동작할 때, 상기 역학파 발생 장치의 출력 설정에 따른, 상기 매질에 대한 일련의 초음파 영상들을 인식하고 기억하도록 선행 학습을 하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 선행 학습된 AI는 상기 역학파가 조사될 때 상기 매질에서 수집된 일련의 초음파 영상을 입력받아 상기 역학파 발생 장치에서 설정된 출력을 추정하거나 비 정상적인 영상의 포함 정도를 파악하여, 상기 역학파 발생 장치의 음향 출력 또는 성능, 및 각각의 변화에 대한 정보를 제공하는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 방법.
  10. 역학파를 생성하는 역학파 발생 장치의 출력 및 성능을 감시하기 위한 AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 장치에 있어서,
    상기 역학파가 전파하는 매질의 초음파 영상을 획득할 수 있도록 구성되는 초음파 영상 장치, 및
    상기 초음파 영상을 인식하고 학습하는 AI를 포함하고,
    상기 역학파가 조사되는 상기 매질에 대한 상기 초음파 영상을 통해 상기 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 중 하나 이상을 감시할 수 있는, AI를 활용한 초음파 영상 기반 역학파 발생 장치의 출력 및 성능 감시 장치.
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