요약본 발명은 내시경 영상 분석 AI 모델을 이용한 소화관 내시경 영상 분석 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 내시경 영상 분석 AI 모델을 이용한 소화관 내시경 영상 분석 방법은, AI 예측 모델을 로딩 및 내시경 영상 분석과 관련된 변수를 초기화한 후, 외부의 의료영상장치로부터 제공된 소화관의 내시경 영상 프레임을 읽어 들인다. 읽어 들인 내시경 영상 프레임에 대해 타겟 및 논-타겟을 각각 예측하고, 타겟과 논-타겟이 각각 검출되었으면, 타겟 예측 모델 및 논-타겟 예측 모델의 활성화 영역을 각각 추출 및 추출된 타겟 예측 모델 및 논-타겟 예측 모델의 각 활성화 영역을 각각 이진화한다. 타겟 검출 프레임 수와 논-타겟 검출 프레임 수를 각각 누적하고, 누적된 타겟 검출 프레임 수( )가 타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상이고, 누적된 논-타겟 검출 프레임 수( )가 논-타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상이 아니면, 내시경 영상에 타겟의 외곽선을 드로잉한다. 논-타겟 필터링인 경우, 타겟 및 논-타겟 CC(connected component)를 추출하여 논-타겟과 겹치는 타겟 CC를 삭제하고, 내시경 영상에 논-타겟과 겹치지 않는 타겟의 외곽선을 드로잉한다.
대표 청구항외부의 의료영상장치로부터 제공된 소화관의 내시경 영상 프레임을 수신하는통신부;AI 예측 모델을 로딩 및 내시경 영상 분석과 관련된 변수를 초기화하고, 내시경 영상 분석 여부를 판별하여, 내시경 영상 분석이면 상기 통신부를 통해 수신한 소화관의 내시경 영상 프레임에 대해 타겟 및 논-타겟을 각각 예측하며, 예측된 타겟 및 논-타겟에 대해 각각 타겟 검출과 논-타겟 검출 여부를 판별하고, 타겟과 논-타겟이 각각 검출되었으면, 타겟 예측 모델 및 논-타겟 예측 모델의 활성화 영역을 각각 추출하며, 추출된 타겟 예측 모델 및 논-타겟 예측 모델의 각 활성화 영역을 각각 이진화하고, 타겟 검출 프레임 수와 논-타겟 검출 프레임 수를 각각 누적하며, 상기 누적된 타겟 검출 프레임 수( )가 타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상인지와, 상기 누적된 논-타겟 검출 프레임 수( )가 논-타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상인지를 판별하고, 상기 누적된 타겟 검출 프레임 수( )가 타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상이고, 상기 누적된 논-타겟 검출 프레임 수( )가 논-타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상이 아니면, 내시경 영상에 타겟의 외곽선을 드로잉하여 디스플레이부를 통해 표시하며, 상기 누적된 논-타겟 검출 프레임 수( )가 논-타겟 검출 프레임 수 임계값( ) 이상이면, 논-타겟 필터링 여부를 판별하여 논-타겟 필터링인 경우, 타겟 및 논-타겟 CC(connected component)를 추출하여 논-타겟과 겹치는 타겟 CC를 삭제하고, 내시경 영상에 논-타겟과 겹치지 않는 타겟의 외곽선을 드로잉하여 디스플레이부를 통해 표시하는 제어부;상기 통신부를 통해 수신된 외부의 의료영상장치로부터 제공된 소화관의 내시경 영상 프레임 데이터와, 상기 타겟 예측 모델 및 논-타겟 모델의 학습을 위한 데이터와, 상기 제어부에서의 내시경 영상 분석과 관련된 필요한 데이터 및 정보와, 시스템 운용을 위한 각종 앱(application)이 저장되는 데이터베이스; 및상기 제어부에서의 내시경 영상 분석에 따른 다양한 영상을 화면에 표시하는 디스플레이부를 포함하는 내시경 영상 분석 AI 모델을 이용한 소화관 내시경 영상 분석 장치.
