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레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 레퍼런스 블랙 블러드 영상이 입력되는 입력부;상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 뇌혈관 위치의 신호를 제거하여 제1 합성 영상을 생성하는 제1 합성 영상 생성부;상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 뇌혈관 위치의 신호를 추출하여 제2 합성 영상을 생성하는 제2 합성 영상 생성부;상기 제1 합성 영상 및 상기 제2 합성 영상을 합하여 제3 합성 영상을 생성하는 제3 합성 영상 생성부; 및상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 제3 합성 영상을 학습하여 화이트 블러드 영상을 입력받으면 합성 블랙 블러드 영상을 생성하도록 학습되는 영상 생성 학습부를 포함하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 장치
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2
제1항에 있어서,상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 정합시키는 영상 정합부;상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 영상 정합부에서 정합된 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 차영상을 생성하는 차영상 생성부; 및상기 차영상을 이용하여 뇌혈관 신호의 위치가 나타난 마스크 영상을 생성하는 마스크 영상 생성부를 더 포함하되,상기 제1 합성 영상 생성부는 상기 마스크 영상을 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 곱하여 제1 합성 영상을 생성하고, 상기 제2 합성 영상 생성부는 상기 마스크 영상을 반전하여 상기 영상 정합부에서 정합된 레퍼런스 블랙 블러드 영상에 곱하여 제2 합성 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 장치
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3
제1항에 있어서,상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상 및 상기 화이트 블러드 영상은 자기공명영상장치로 촬영되고, 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 화이트 블러드 영상은 뇌혈관 신호 및 뇌종양 신호를 포함하며, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 뇌종양 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 장치
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4
제1항에 있어서,상기 영상 생성 학습부는 콘볼루션을 이용하는 합성곱 신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 장치
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5
레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 레퍼런스 블랙 블러드 영상이 입력되는 입력부;상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 뇌혈관 위치의 신호를 제거하여 제1 합성 영상을 생성하는 제1 합성 영상 생성부;상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 뇌혈관 위치의 신호를 추출하여 제2 합성 영상을 생성하는 제2 합성 영상 생성부;상기 제1 합성 영상 및 상기 제2 합성 영상을 합하여 제3 합성 영상을 생성하는 제3 합성 영상 생성부;상기 제3 합성 영상에서 두개골 신호를 제거하여 제4 합성 영상을 생성하는 제4 합성 영상 생성부;상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 두개골 신호를 추출하여 제5 합성 영상을 생성하는 제5 합성 영상 생성부; 및상기 제4 합성 영상 및 상기 제5 합성 영상을 합하여 제6 합성 영상을 생성하는 제6 합성 영상 생성부; 및상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 제6 합성 영상을 학습하여 화이트 블러드 영상을 입력받으면 합성 블랙 블러드 영상을 생성하도록 학습되는 영상 생성 학습부를 포함하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 장치
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6
화이트 블러드 영상이 입력되는 입력부; 및상기 화이트 블러드 영상을 이용하여 합성 블랙 블러드 영상을 생성하는 영상 생성부를 포함하되,상기 영상 생성부는 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상을 이용하여 사전에 학습되어 있고,상기 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 이용하여 생성되며,상기 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 자기공명영상장치로 촬영되고, 상기 화이트 블러드 영상 및 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상은 뇌혈관 신호 및 뇌종양 신호를 포함하며, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 뇌종양 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 장치
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7
제6항에 있어서,상기 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상은 제4 합성 영상 및 제5 합성 영상을 합하여 생성되고, 상기 제5 합성 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 두개골 신호를 추출하여 생성되며, 상기 제4 합성 영상은 제3 합성 영상에서 두개골 신호를 제거하여 생성되고, 상기 제3 합성 영상은 제1 합성 영상 및 제2 합성 영상을 합하여 생성되며, 상기 제2 합성 영상은 마스크 영상을 반전하여 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 정합된 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상에 곱하여 생성되고, 상기 제1 합성 영상은 상기 마스크 영상을 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 곱하여 생성되며, 상기 마스크 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 정합된 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 차영상을 이용하여 생성된 뇌혈관 신호가 나타난 영상인 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 장치
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삭제
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제6항에 있어서,상기 영상 생성부는 콘볼루션을 이용하는 합성곱 신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 장치
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10
(a)레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 입력하는 단계;(b)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 뇌혈관 위치의 신호를 제거하여 제1 합성 영상을 생성하고, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 뇌혈관 위치의 신호를 추출하여 제2 합성 영상을 생성하는 단계;(c)상기 제1 합성 영상 및 상기 제2 합성 영상을 합하여 제3 합성 영상을 생성하는 단계; 및(d)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 제3 합성 영상을 학습하여 화이트 블러드 영상을 입력받으면 합성 블랙 블러드 영상을 생성하도록 학습하는 단계를 포함하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 (a)단계 이후에,(a1)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 정합시키는 단계;(a2)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 (a1)단계에서 정합된 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 차영상을 생성하는 단계; 및(a3)상기 차영상을 이용하여 뇌혈관 신호의 위치가 나타난 마스크 영상을 생성하는 단계를 더 포함하되,상기 (b)단계는 상기 마스크 영상을 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 곱하여 제1 합성 영상을 생성하고, 상기 마스크 영상을 반전하여 상기 (a1)단계에서 정합된 레퍼런스 블랙 블러드 영상에 곱하여 제2 합성 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상 및 상기 화이트 블러드 영상은 자기공명영상장치로 촬영되고, 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 화이트 블러드 영상은 뇌혈관 신호 및 뇌종양 신호를 포함하며, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 뇌종양 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 (d)단계는 콘볼루션을 이용하는 합성곱 신경망을 이용하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법
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(a)레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 입력하는 단계;(b)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 뇌혈관 위치의 신호를 제거하여 제1 합성 영상을 생성하고, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 뇌혈관 위치의 신호를 추출하여 제2 합성 영상을 생성하는 단계;(c)상기 제1 합성 영상 및 상기 제2 합성 영상을 합하여 제3 합성 영상을 생성하는 단계;(d)상기 제3 합성 영상에서 두개골 신호를 제거하여 제4 합성 영상을 생성하고, 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 두개골 신호를 추출하여 제5 합성 영상을 생성하는 단계;(e)상기 제4 합성 영상 및 상기 제5 합성 영상을 합하여 제6 합성 영상을 생성하는 단계; 및(f)상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 제6 합성 영상을 학습하여 화이트 블러드 영상을 입력받으면 합성 블랙 블러드 영상을 생성하도록 학습하는 단계를 포함하는 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법
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(a)화이트 블러드 영상이 입력되는 단계; 및(b)상기 화이트 블러드 영상을 이용하여 합성 블랙 블러드 영상을 생성하는 단계를 포함하되,상기 (b)단계는 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상을 이용하여 사전에 학습되어 있고,상기 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 레퍼런스 블랙 블러드 영상을 이용하여 생성되며,상기 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상 및 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 자기공명영상장치로 촬영되고, 상기 화이트 블러드 영상 및 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상은 뇌혈관 신호 및 뇌종양 신호를 포함하며, 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상은 뇌종양 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 레퍼런스 합성 블랙 블러드 영상은 제4 합성 영상 및 제5 합성 영상을 합하여 생성되고, 상기 제5 합성 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에서 두개골 신호를 추출하여 생성되며, 상기 제4 합성 영상은 제3 합성 영상에서 두개골 신호를 제거하여 생성되고, 상기 제3 합성 영상은 제1 합성 영상 및 제2 합성 영상을 합하여 생성되며, 상기 제2 합성 영상은 마스크 영상을 반전하여 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 정합된 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상에 곱하여 생성되고, 상기 제1 합성 영상은 상기 마스크 영상을 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 곱하여 생성되며, 상기 마스크 영상은 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상과 상기 레퍼런스 화이트 블러드 영상에 정합된 상기 레퍼런스 블랙 블러드 영상의 차영상을 이용하여 생성된 뇌혈관 신호가 나타난 영상인 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 (b)단계는 콘볼루션을 이용하는 합성곱 신경망을 이용하는 것을 특징으로 하는 뇌종양 판별 영상 생성 방법
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제10항의 뇌종양 판별 영상 생성 학습 방법 또는 제15항의 뇌종양 판별 영상 생성 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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