技术特征：
1.一种使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，包括：使用学习用医学图像中标记人体组织区域的学习数据进行训练的第一人工智能模型，所述人体组织区域包括皮肤、骨骼、内脏器官、血管、肌肉或脂肪中的至少一个；接收待检测医学图像的输入；使用所述第一人工智能模型从所述待检测医学图像中区分人体组织；输出根据所述待检测医学图像识别的人体组织的面积、体积或重量的人体成分信息。2.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述区分人体组织包括：将由所述第一人工智能模型区分的第一人体组织输入到至少一个人工智能模型依次连接的级联模型中以细分为第二人体组织，并且所述输出人体成分信息包括：识别针对所述第一人体组织和所述第二人体组织中至少一个的人体成分信息。3.根据权利要求2所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述级联模型包括至少两个依次连接的人工智能模型。4.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述学习用医学图像或所述待检测医学图像为对人体的整体或预定区域拍摄的计算机断层扫描图像。5.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述输出包括：根据横截面位置显示并输出针对人体横截面的人体成分信息。6.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述训练所述第一人工智能模型包括：使用标记皮肤、骨骼、内脏器官、血管、肌肉或脂肪中的至少一个区域的学习数据训练所述第一人工智能模型。7.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，还包括：将通过所述第一人工智能模型区分的所述待检测医学图像的骨骼区域输入到第二人工智能模型中以识别特定位置，所述第二人工智能模型使用基于脊椎标记特定位置的学习数据来进行训练。8.根据权利要求7所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，还包括：通过所述第一人工智能模型从学习用医学图像中提取的骨骼区域上标记特定位置以生成所述第二人工智能模型的学习数据。9.根据权利要求1所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，还包括：将通过所述第一人工智能模型分割的所述待检测医学图像的骨骼区域输入到第三人工智能模型中以识别预定区域，所述第三人工智能模型使用基于脊椎标记预定区域的学习数据来进行训练。10.根据权利要求9所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，还包括：通过所述第一人工智能模型从学习用医学图像中提取的骨骼区域上标记预定区域以生成所述第三人工智能模型的学习数据。11.根据权利要求9所述的使用医学图像分析人体成分的方法，其特征在于，所述预定区域为基于脊椎定义的腹部区域。12.一种人体成分分析装置，其特征在于，包括：第一人工智能模型，其通过使用医学图
像中标记人体组织区域的学习数据来进行训练，所述人体组织区域为皮肤、骨骼、内脏器官、血管、肌肉或脂肪中的至少一个；第一分类单元，其将待检测医学图像输入到所述第一人工智能模型中以对肌肉、脂肪或骨骼的人体组织进行区分；人体成分识别单元，根据区分后的人体组织识别并输出人体成分信息。13.根据权利要求12所述的人体成分分析装置，其特征在于，还包括：级联模型，依次连接至少一个人工智能模型，所述第一分类单元将由所述第一人工智能模型区分的第一人体组织输入到所述级联模型中，以将所述第一人体组织区分为至少一个细分的第二人体组织，并且，所述人体成分识别单元识别针对所述第一人体组织和所述第二人体组织中至少一个的人体成分信息。14.根据权利要求12所述的人体成分分析装置，其特征在于，还包括：第二人工智能模型，其使用基于脊椎标记特定位置的学习数据来进行训练；第二分类单元，其将所述待检测医学图像的骨骼区域输入到所述第二人工智能模型中以识别特定位置，所述人体成分识别单元识别针对由所述第二分类单元识别的特定位置的人体成分信息。15.根据权利要求14所述的人体成分分析装置，其特征在于，还包括：第一学习数据生成单元，其通过医学图像中标记人体组织区域来生成所述第一人工智能模型的学习数据，所述人体组织区域为皮肤、骨骼、内脏器官、血管、肌肉或脂肪中的至少一个；第二学习数据生成单元，其使用所述第一人工智能模型区分的骨骼区域上标记特定位置以生成所述第二人工智能模型的学习数据。16.根据权利要求12所述的人体成分分析装置，其特征在于，还包括：第三人工智能模型，其使用基于脊椎标记预定区域的学习数据来进行训练；第三分类单元，其将所述待检测医学图像的骨骼区域输入到所述第三人工智能模型中以识别预定区域，并且，所述人体成分识别单元识别针对由所述第三分类单元识别的预定区域的人体成分信息。17.根据权利要求16所述的人体成分分析装置，其特征在于，还包括：第一学习数据生成单元，其通过医学图像中标记人体组织区域来生成用于所述第一人工智能模型的学习数据，所述人体组织区域为皮肤、骨骼、内脏器官、血管、肌肉或脂肪中的至少一个；第三学习数据生成单元，其使用所述第一人工智能模型区分的骨骼区域上标记预定区域以生成所述第三人工智能模型的学习数据。18.一种计算机可读记录介质，其记录用于执行根据权利要求1所述的方法的计算机程序。
技术总结
本发明公开一种使用医学图像分析人体成分的方法及其装置。人体成分分析装置通过使用学习用医学图像中标记肌肉或脂肪的人体组织区域的学习数据来训练第一人工智能模型，然后使用第一人工智能模型从待检测医学图像中区分人体组织，输出根据待检测医学图像的人体组织的面积、体积或重量识别的人体成分信息。本发明是通过首尔特别市首尔产业振兴院2020年人工智能技术商业化支持项目(CY20053)“基于计算机断层扫描(CT)图像的代谢综合征、骨质疏松症和肌肉减少症机会性筛查人工智能验证和商业化”而开发的技术。而开发的技术。而开发的技术。
技术研发人员：朴相准 李赫熙 尹淳镐
受保护的技术使用者：脉得谱株式会社
技术研发日：2021.05.06
技术公布日：2022/10/11