초록
본 발명은 환자의 눈 검사를 통해 얻어낸 데이터를 토대로 데이터의 특징 생성, 선택, 합성 또는 추출 단계를 이용하여 최적의 녹내장 분류 데이터셋을 구축하고, 이 데이터셋을 녹내장 예측 머신러닝 모델에 입력하여 높은 신뢰도로 녹내장을 진단할 수 있는 기술로서, 시야(VF) 검사 결과 및 망막 신경 섬유층 두께(RNFL) 검사 결과를 수신하는 입력부, 입력부에 수신된 시야 검사 결과 또는 망막 신경 섬유층 두께 검사 결과를 이용하여 RNFL.mean, VF_1.mean, VF_2.mean, VF_3.mean, VF_4.mean, dist.0, dist.1 중 하나 이상의 특징 데이터를 생성하는 특징생성부를 포함한다.