도 1 과 도 2 는 본 발명 의 초음파 이미 지상 의 특징 점 들 을 이용 한 초음파 지방간 자동 진단 장치 ( 600 ) 의 일 실시 예 로 , 환자 로부터 초음파 이미지 를 얻 기 위한 초음파 프로브 센서 ( 30 ) ; 표준 초음파 사진 들 에 포함 된 신장 테두리 의 특징 점인 표준 신장 테두리 특징 점 들 과 상기 각 특징 점 의 패치 이미지 에 포함 된 픽셀 들 에 대한 각도 ( orientation ) 정보 를 저장 하 고 있 는 표준 신장 특징 점 각도 정보 저 장부 ( 44 ) ; 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 픽셀 들 에 대한 각도 ( orientation ) 정보 를 산출 하 는 각도 정보 산 출부 ( 34 ) ; 초음파 이미지 에 포함 된 엣지 성분 들 을 검출 하 는 엣지 디텍터 ( 36 a ) 및 엣지 성분 과 초음파 이미지 의 특징 점 들 이 2 차원 초음파 이미지 공간 좌표 상 에서 중복 되 는지 여부 를 체크 하 는 엣지 특징 점 중복 판 정부 ( 36 b ) 를 구비 하 여 , 엣지 성분 과 중복 되 지 않 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 들 ( bad key points ) 을 제거 하 여 , 맞출 특징 점 들 을 얻 는 나쁜 특징 점 제 거부 ( 38 ) ; 각각 의 맞출 특징 점 의 패치 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 ( major ) 회전각 으로 산출 하 고 , 주 ( major ) 회전각 에 의해 맞출 특징 점 의 패치 이미지 내 의 픽셀 들 의 각도 를 보정 하 는 주 ( major ) 각도 보 정부 ( 40 ) ; 표준 신장 테두리 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 ( 표준 신장 테두리 특징 점 과 맞출 특징 점 ) 간 의 특징 점 쌍 ( a pair of feature points ) 을 형성 하 기 위한 특징 점 쌍 형성 부 ( 42 ) ; 표준 신장 테두리 특징 점 들 과 특징 점 쌍 을 이룬 맞출 특징 점 들 을 에 대해 타원 피팅 ( Ellipse fitting ) 내지 커브 피팅 ( Curve fitting ) 을 수행 하 여 제 1 피팅 곡선 을 찾 거나 , 특징 점 쌍 형성 부 에 의해 표준 신장 테두리 특징 점 들 과 쌍 을 이룬 맞출 특징 점 들 을 기반 으로 표준 엣지 성분 과 스캔 ( 스캐닝 하 면서 ) 비교 하 여 2 차원 공간 좌표 상 에서 서로 중복 ( 중첩 ) 되 는 피팅 특징 점 개수 를 찾 는 커브 피팅 부 ( 46 ) ; 제 1 피팅 곡선 이나 피팅 특징 점 개수 를 이용 하 여 초음파 이미지 로부터 신장 의 위치 를 찾 기 위한 신장 검 색부 ( 48 ) ; 및 검색 된 신장 ( 신장 의 위치 ) 을 중심 으로 하 여 , 초음파 이미 지상 에서 공간 어 드레싱 ( space addressing ) 하 여 한 개 이상 의 관심 영역 의 이미지 들 을 추출 하 기 위한 관심 영역 추출 부 ( 50 ) 를 구비 한다 .