MRI 영상에서 내측 연골판 후방 파열을 자동으로 검출하고 진단하기 위한, 딥러닝 기술을 활용한 전방 십자인대 손상에서 동반된 연골판 병변 발견 시스템으로서,상기 시스템은 다층 신경망 기반의 딥러닝 모델을 포함하며, 상기 시스템은 MRI 영상의 해상도와 명암 대비를 향상시키기 위한 사전 처리 단계를 통해 영상 데이터를 전처리하고, 상기 딥러닝 모델을 통해 상기 전처리된 영상 데이터에서 연골판의 구조적 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제1항에 있어서,상기 시스템은 성별, 나이, 수상 기전, 및 수상 시점을 포함하는 위험 인자를 통합하여 연골판 병변의 진단 정확도를 높이며, 상기 위험 인자와 영상 데이터를 다변량 분석을 통해 융합하여 진단의 종합적 정확성을 향상시키는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제1항에 있어서,상기 MRI 영상에서 연골판 병변을 포함한 영역을 라벨링하고, 상기 시스템은 회전, 뒤집기, 및 스케일 조정을 포함하는 데이터 증강 기술을 사용하여 입력 데이터의 다양성과 양을 증가시키며, 상기 라벨링된 데이터 품질을 검증하여 상기 딥러닝 모델의 학습에 사용하는 것을 특징으로 하는, 시스템.

제1항에 있어서,상기 시스템은 클라우드 기반 플랫폼과 통합되어 원격으로 상기 MRI 영상을 실시간으로 분석하고, 의사가 쉽게 사용 가능한 사용자 인터페이스를 제공하며, 상기 사용자 인터페이스는 진단 결과의 해석, 맞춤 설정, 진단 기록의 저장 및 공유 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는, 시스템.

MRI 영상에서 내측 연골판 후방 파열을 자동으로 검출하고 진단하기 위한, 딥러닝 기술을 활용한 전방 십자인대 손상에서 동반된 연골판 병변 발견 시스템의 운용방법으로서,a) 상기 MRI 영상의 해상도와 명암 대비를 향상시키기 위한 사전 처리 단계를 통해 영상 데이터를 전처리하는 전처리 단계; 및b) 상기 전처리된 영상 데이터에서 연골판의 구조적 특징을 추출하는 특징 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

제5항에 있어서,상기 a) 단계는,a-1) 전방십자인대 손상 환자 중에서 연골판 병변의 가능성이 있는 환자의 MRI 영상을 수집하는 데이터 수집 단계;a-2) 상기 MRI 영상을 분석하여 연골판 병변이 포함된 영역을 라벨링하는 데이터 라벨링 단계;a-3) 상기 MRI 영상 데이터를 일관성 있게 처리하여 딥러닝 모델의 학습 성능을 최적화하기 위한 데이터 정규화 단계; 및a-4) MRI 영상 데이터를 다변화하고 양을 증가시켜 딥러닝 모델의 학습 성능을 향상시키기 위한 데이터 증강 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

제6항에 있어서,상기 a-4) 단계는, 회전, 뒤집기, 및 스케일 조정을 포함하는 데이터 증강 기술을 사용하여 입력 데이터의 다양성과 양을 증가시키며, 상기 라벨링된 데이터 품질을 검증하여 상기 딥러닝 모델의 학습에 사용하는 것을 특징으로 하는, 방법.

제5항에 있어서,상기 b) 단계는,b-1) 상기 a) 단계에서 전처리된 MRI 영상 데이터를 수집하고 딥러닝 모델 학습에 적합한 형식으로 변환하는 전처리된 데이터 준비 단계;b-2) 상기 MRI 영상에서 연골판 병변이 포함될 가능성이 높은 영역을 관심영역으로 설정하는 관심영역 설정 단계;b-3) 연골판 병변의 구조적 특징을 정확하게 추출하기 위해 최적의 딥러닝 모델을 선택하는 모델 선택 단계; 및b-4) 상기 전처리된 MRI 영상 데이터에서 연골판 병변의 구조적 특징을 자동으로 추출하는 특징 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.

제8항에 있어서,상기 b) 단계는,b-5) 다중 소스에서 추출한 특징 벡터를 통합하여 하나의 통합된 특징 벡터를 생성하는 특징 데이터 통합 단계를 더 포함하며,상기 b-5) 단계는, 성별, 나이, 수상 기전, 및 수상 시점을 포함하는 위험 인자를 통합하여 연골판 병변의 진단 정확도를 높이며, 상기 위험 인자와 영상 데이터를 다변량 분석을 통해 융합하여 진단의 종합적 정확성을 향상시키는 것을 특징으로 하는, 방법.

제9항에 있어서,상기 b) 단계는,b-6) 상기 통합된 특징 벡터를 기반으로 연골판 병변의 존재 여부를 예측하고 그 결과를 도출하는 최종 특징 데이터 활용 단계를 더 포함하며,상기 b-6) 단계는, 클라우드 기반 플랫폼과 통합되어 원격으로 상기 MRI 영상을 실시간으로 분석하고, 의사가 쉽게 사용 가능한 사용자 인터페이스를 제공하는 것을 특징으로 하는, 방법.