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캡슐 내시경으로부터 획득된 영상을 기존에 의사가 판독한 영상 데이터와 딥러닝으로 비교하여 오염도를 통해 캡슐 내시경으로부터 획득된 영상의 가용 여부를 결정하는 장 정결도 자동화 계산 장치 및 방법에 관한 것
기계학습 기술이 인공지능의 주요한 방법론으로 자리 잡으면서 데이터를 기반으로 하는 객관적이고 일관적인 의료 영상에 대한 특징 학습 및 분석 방법이 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있음
미국의 의료영상 분석 전문 기업인 Enlitic은 딥러닝 기반의 영상 처리를 통해 진단을 지원하는 영상진단시스템을 개발했고, Google DeepMind는 영상 기반 인공지능을 이용해 당뇨 합병증인 “당뇨성 망막병증”을 진단하는 기술을 개발
장 캡슐 내시경에서 객관적인 장정결 척도(objective bowel preparation scale)를 산출할 수 있음
캡슐 내시경 진단율에 근거하여 환자의 상태에 따른 장정결(adequate bowel preparation)의 평가 기준을 마련할 수 있음
캡슐 내시경을 환자의 몸 속에 통과시켜 획득된 영상 각각의 오염도를 평가하여, 전체 영상에 대한 오염도의 평균치 또는 가중치 적용을 통해 전체 영상에 대한 오염도 %를 산출하여, 1회의 영상 획득 과정을 통해 획득된 영상을 환자의 진단에 사용할 수 있는지 결정하는 기술