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심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 통해 학습되는 피대상자의 망막이미지로부터 분할된 복수의 분할이미지들 간의 색채차이에 기반하여 상기 피대상자의 혈관영역을 추출하는 추출부;기저장된 정상군과 상기 피대상자의 혈관영역에 기반하는 은닉혈관영역을 추출하여 상기 피대상자의 혈관이미지를 생성하는 이미지 처리부; 및상기 심층 신경망(DNN)을 통해 학습되는 정상군 및 부종환자군의 망막이미지들의 색채차이에 따른 유사성을 기반으로, 상기 피대상자의 망막이미지에 대한 부종정도를 진단하는 진단부를 포함하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 상기 이미지 처리부는, 상기 은닉혈관영역을 추출할 때, 은닉마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 상기 진단부는, 서포트 백터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 통해 기학습된 부종영역에 대한 유사성을 기반으로, 상기 피대상자의 혈관이미지를 참조하여 상기 부종정도를 진단하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 상기 이미지 처리부는, 상기 망막이미지를 기설정된 픽셀 크기로 분할하여 상기 분할이미지들을 생성하고, 기설정된 색상코드가 포함된 상기 혈관영역과 상기 기설정된 색상코드가 포함되지 않는 배경영역을 식별하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제4항에 있어서, 상기 이미지 처리부는, 상기 혈관영역과 경계를 이루는 상기 배경영역의 어느 일 부분에 대해 색상, 채도 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나를 보정하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제4항에 있어서, 상기 은닉혈관영역은 상기 배경영역에 속하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 상기 이미지 처리부는, 상기 혈관영역에 해당하는 제1 이미지를 그레이스케일 변환하고, 상기 그레이스케일 변환된 제1 이미지와 상기 은닉혈관영역에 해당하는 제2 이미지를 취합하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 상기 심층 신경망(DNN)은, U-NET, 컨볼루션 신경망(CNN), 대규모 병렬 신경망(extreme parallel) 중 어느 하나인 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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제1항에 있어서, 외부로부터 수집된 상기 피대상자의 단층이미지와 상기 피대상자의 혈관이미지 간의 비교를 통해 ROC 곡선을 도출하고, 상기 ROC 곡선에서의 AUC(area under curve)의 기설정된 조건에 따라, 상기 혈관이미지를 검증하는 검증부를 더 포함하는 혈관탐지 및 망막부종 진단장치
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혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법으로서, 이미지 처리부가 피대상자의 망막이미지를 기설정된 픽셀 크기로 분할하여 복수의 분할이미지들을 생성하는 단계;추출부가 상기 분할이미지들 간의 색채차이에 따른 영역을 심층 신경망(Deep Neural Network,DNN)을 통해 학습하는 단계;상기 추출부가 상기 분할이미지들로부터 기설정된 색상코드가 추출되는 혈관영역을 추출하는 단계;상기 이미지 처리부가 상기 혈관영역에 해당하는 제1 이미지를 그레이스케일 변환하는 단계;상기 이미지 처리부가 은닉마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기저장된 정상군의 혈관영역으로부터 상기 피대상자의 혈관영역에 기반한 은닉혈관영역을 추출하는 단계; 및상기 이미지 처리부가 상기 그레이스케일 변환된 제1 이미지와 상기 은닉혈관영역에 해당하는 제2 이미지를 취합하여 혈관이미지를 생성하는 단계를 포함하는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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제10항에 있어서, 상기 추출부가 상기 심층 신경망(DNN)을 통해 기학습된 정상군 망막이미지들 및 부종환자군의 망막이미지들 간의 색채차이에 따른 부종영역의 유사성을 학습하는 단계를 포함하는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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제10항에 있어서, 상기 이미지 처리부가 상기 색상코드가 추출되지 않는 배경영역을 색채보정을 통해 상기 혈관영역과 식별하는 단계를 포함하는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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제12항에 있어서, 상기 이미지 처리부가 상기 혈관영역과 경계를 이루는 상기 배경영역의 어느 일 부분에 대해 색상, 채도 및 콘트라스트 중 적어도 어느 하나를 보정하는 단계를 포함하는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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제10항에 있어서, 검증부가 외부로부터 수집된 피대상자의 단층이미지와 상기 혈관이미지 간의 비교를 통해 ROC 곡선을 도출하는 단계; 상기 검증부가 상기 ROC 곡선에서의 AUC(area under curve)의 기설정된 조건에 따라, 상기 혈관이미지를 검증하는 단계; 및상기 검증부가 상기 혈관이미지에 대한 검증 결과에 따라 상기 혈관이미지와 다른 혈관이미지의 생성 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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제10항에 있어서, 상기 심층 신경망(DNN)은, U-NET, 컨볼루션 신경망(CNN), 대규모 병렬 신경망(extreme parallel) 중 어느 하나인 혈관탐지 및 망막부종진단 장치의 동작방법
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