公开(公告)号：WO2022034956A1

公开(公告)日：2022-02-17

申请号：PCT/KR2020/011728

申请日：2020-09-01

Applicant: 단국대학교 산학협력단

Inventor： 김대한 ,  김대원 ,  조경진

IPC: A61B3/117 ,  A61B3/00 ,  A61B3/135 ,  G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G16H50/30 ,  G06T7/00

Abstract: 본 발명은 랜덤 포레스트 알고리즘을 기반으로 하는 백내장 등급 진단 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명에 따르면, 랜덤 포레스트 알고리즘을 기반으로 하는 백내장 등급 분류 장치에 있어서, 병증을 진단받고자 하는 피검자의 세극등 이미지를 입력받는 이미지 입력부, 상기 입력된 세극등 이미지에 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용하여 관심 영역을 추출하고, 추출된 관심 영역 내에 포함된 픽셀들로부터 복수의 특징값을 추출하는 특징 추출부, 그리고 상기 추출된 특징값을 기 학습된 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 백내장의 중증도에 대한 등급을 분류하는 중증도 분류부를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 세극등 검사를 통해 획득한 수정체 이미지를 이용하여 백내장 여부를 판단할 수 있는 7가지의 특징을 이용하여 분류기를 학습시키고 테스트 함으로서 적절한 분류 결과를 도출할 수 있다. 따라서, 본 발명에 따르면, 의료진이나 검사자의 주관적 해석 개입을 방지하고 객관적 자료와 지표를 이용하여 구체적으로 진단할 수 있으며 의료영상 분석 분야 업무의 효율성을 높일 수 있다.