울산대학교 산학협력단;재단법인 아산사회복지재단;UNIVERSITY OF ULSAN FOUNDATION FOR INDUSTRY COOPERATION;THE ASAN FOUNDATION;울산대학교 산학협력단;재단법인 아산사회복지재단
发明人:
박성철,차준혁,이선화,이종식,PARK SEONG CHEOL,CHA JOON HYUK,LEE SEON HWA,LEE CHONG SIK
申请号：
KR1020180148549
公开号：
KR1020200068072A
申请日:
2018.11.27
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
According to an embodiment of the present invention, in a surgical target area setting and surgical plan optimization system including one or more memories and processors, the processor performs semantic segmentation and image selection of an anatomical structure using a deep learning algorithm Then, targeting by selecting an automatic target that is a surgical target site from the semantic segmentation result, calculating treatment-related factors such as distances to the automatic target and a good prognosis target by conformity assessment, and calculating the factors such as the calculated distance as the semantic A surgical target site setting and surgical plan optimization system is provided, which uses a segmentation algorithm and the targeting algorithm to train the algorithm based on postoperative prognostic optimization.본 발명의 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 메모리 및 프로세서를 포함하는 수술 목표 부위 설정 및 수술 계획 최적화 시스템에 있어서, 상기 프로세서는, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 해부학적 구조의 시맨틱 세그멘테이션 및 이미지 선택을 수행하고, 상기 시맨틱 세그멘테이션 결과로부터 수술 목표 부위인 자동 타겟을 선택하여 타겟팅하고, 적합성 평가에 의해 상기 자동 타겟과 양호한 예후 타겟에 대한 거리 등 치료 관련된 요소를 계산하고, 상기 계산된 거리 등 요소를를 상기 시맨틱 세그맨테이션 알고리즘 및 상기 타겟팅 알고리즘을 수술 후 예후 최적화를 기준으로 알고리즘을 훈련하기 위해 사용하는, 수술 목표 부위 설정 및 수술 계획 최적화 시스템이 제공된다.
