도 7 은 본 발명 에 따른 초음파 이미 지상 의 특징 점 들 ( Key points ) 을 이용 한 초음파 지방간 자동 진단 장치 ( 600 ) 의 또 다른 실시 예 로 , 환자 로부터 초음파 이미지 를 얻 기 위한 초음파 프로브 센서 ( 30 ) ; 표준 초음파 사진 들 에 포함 된 횡격막 ( diaphragm ) 의 특징 점 들 과 각 특징 점 의 패치 이미지 에 포함 된 픽셀 에 대한 각도 정보 를 저장 하 고 있 는 표준 횡격막 특징 점 각도 정보 저 장부 ( 44 a ) ; 표준 횡격막 특징 점 들 에 해당 하 는 각각 의 패치 이미지 들 로부터 최대 크기 ( magnitude ) 를 갖 는 후보 각도 들 을 구하 여 , 이 들 후보 각도 들 중 최대 각도 와 최소 각도 간 의 상대 적 차이 인 각도 변위 정보 를 표준 횡격 각도 변위 범위 로서 저장 하 고 있 는 표준 횡격막 각도 변위 ( displacement ) 저 장부 ( 38 a ) ; 초음파 이미 지상 의 특징 점 들 을 찾 기 위한 특징 점 검 출부 ( 32 ) ; 초음파 이미지 의 특징 점 들 의 패치 ( patch ) 이미지 로부터 패치 이미지 내 의 각 이미지 픽셀 들 에 대한 각도 ( orientation ) 정보 를 산출 하 는 각도 정보 산 출부 ( 34 ) ; 표준 횡격막 의 각도 변위 범위 를 벗어나 는 초음파 이미지 의 특징 점 들 을 나쁜 특징 점 으로 간주 하 여 초음파 이미지 로부터 얻 어 진 특징 점 들 로부터 나쁜 특징 점 ( bad key points ) 들 을 제거 하 여 , 맞출 특징 점 들 을 얻 기 위한 나쁜 특징 점 제 거부 ( 38 ) ; 각각 의 맞출 특징 점 의 패치 ( patch ) 이미지 로부터 패치 이미지 내 의 픽셀 들 에 대한 각도 ( orientation ) 정보 를 기반 으로 , 각도 에 대한 픽셀 들 의 빈도 를 나타내 는 히스토그램 을 계산 하 여 가장 많이 등장 하 는 각도 를 주 회전각 으로 산출 하 고 , 주 회전각 에 의해 맞출 특징 점 의 패치 이미지 내 의 픽셀 들 의 각도 를 보정 하 는 주 각도 보 정부 ( 40 ) ; 표준 횡격막 특징 점 들 의 패치 이미지 와 맞출 패치 이미지 내 의 픽셀 들 에 대한 각도 정보 를 서로 비교 해서 유사 도 가 높 은 패치 들 을 이용 해 , 특징 점 들 간 의 특징 점 쌍 ( a pair of feature points ) 을 형성 하 기 위한 특징 점 쌍 형성 부 ( 42 a ) ; 표준 횡격막 특징 점 들 과 쌍 을 이룬 맞출 특징 점 들 에 대해 , 타원 피팅 ( Ellipse fitting ) 또는 커브 피팅 ( Curve fitting ) 을 수행 하 여 커브 피팅 곡선 을 찾 는 커브 피팅 부 ( 46 a ) ; 커브 피팅 곡선 으로부터 횡격막 영역 이미지 를 추출 하 는 횡격막 추출 부 ( 62 ) ; 커브 피팅 곡선 과 커브 피팅 에 참여 한 맞출 특징 점 들 간 의 유 클 리디안 거리 ( Euclidean distance ) 를 산출 하 는 피팅 거리 계산부 ( 48 c ) ; 추출 된 횡격막 영역 이미지 의 위치 로부터 , 간 ( liver ) 의 상대 적 인 위치 를 산정 하 여 초음파 이미지 로부터 간 ( liver ) 영역 의 이미지 를 찾 아 추출 하 기 위한 간 ( liver ) 영역 이미지 추출 부 ( 60 ) ; 추출 된 간 ( liver ) 영역 이미지 의 픽셀 밝기 와 추출 된 횡격막 영역 이미지 의 픽셀 밝기 의 평균값 을 계산 하 고 , " 이 들 두 평균값 의 비 ( ratio ) 인 "" 간 영역 대 횡격막 영역 이미지 의 픽셀 밝기 비 ( intensity ratio ) "" 를 계산 하 고 "," "" 간 영역 대 횡격막 영역 이미지 의 픽셀 밝기 비 ( intensity ratio ) "" 를 기반 으로 경증 ( mild ) ", 중등 도 ( moderate ) , 중증 ( severe ) , 간경 화 등 의 간 지방증 ( liver steatosis ) 의 등급 을 판정 하 는 지방간 등급 판 정부 ( 58 a ) 를 포함 하 여 , " 초음파 프로브 센서 ( 30 ) 로부터 입력 되 는 환자 의 초음파 이미지 로부터 얻 어 진 "" 간 영역 대 횡격막 영역 이미지 의 픽셀 밝기 비 ( intensity ratio ) "" 에 의해 환자 의 간 지방증 ( liver steatosis ) 등급 을 자동 으로 판별 할 수 있 다 . "