또한 , 나쁜 특징 점 제 거부 ( 38 ) 는 초음파 이미지 로부터 신장 의 위치 를 찾 기 위해 시맨틱 분할 ( Semantic Segmentation ) 을 수행 하 는 인공 신경망 ( 미 도시 ) 을 구비 할 수 있 다 . 이 경우 , 나쁜 특징 점 제 거부 ( 38 ) 는 표준 신장 이미지 들 에 의해 인공 신경망 을 학습 시키 고 , 이후 초음파 이미지 를 시맨틱 분할 하 여 신장 영역 을 검출 하 고 , 특징 점 검 출부 ( 32 ) 에 의해 초음파 이미 지상 에서 얻 어 진 ( 획득 된 ) 특징 점 들 중 시맨틱 분할 된 신장 영역 의 특징 점 들 외 의 특징 점 들 을 나쁜 특징 점 으로 간주 하 여 특징 점 들 로부터 나쁜 특징 점 들 을 제거 하 여 , 맞출 특징 점 들 을 얻 을 ( 획득 할 ) 수 있 다 . 여기 서 시맨틱 분할 되 는 초음파 이미지 는 초음파 프로브 센서 ( 30 ) 로부터 얻 어 진 ( 획득 한 ) 환자 의 초음파 이미지 를 의미 한다 . 달리 표현 하 여 , 초음파 이미지 는 초음파 프로브 센서 ( 30 ) 로 입력 되 는 환자 의 초음파 이미지 일 수 있 다 . 또한 , 시맨틱 분할 된 신장 영역 의 특징 점 들 은 시맨틱 분할 된 신장 영역 에 포함 되 는 특징 점 들 을 의미 할 수 있 다 .