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요구사항 정의부, 데이터 수신부 및 데이터 평가부를 포함하는 시스템을 이용하여 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질을 평가하는 방법에 있어서,상기 요구사항 정의부가, 기계학습 목적에 따른 요구사항을 수신하는 단계;상기 데이터 수신부가 기계학습용 의료 영상 데이터를 수신하는 단계; 및상기 데이터 평가부가 상기 데이터 수신부에서 수신한 기계학습용 의료 영상 데이터에 대하여, 상기 요구사항 정의부에서 수신한 요구사항을 적용한 평가항목을 평가하는 단계를 포함하고,상기 평가항목은,전체 프레임 중 정상 프레임이 차지하는 비율을 의미하는 데이터 정상성;수신한 데이터에서 레이블링 되거나 레이블링 가능한 프레임이 차지하는 비율을 의미하는 학습 적합성; 및 의료 표준에 기초한 해부학적 요소에 대비하여 수신한 데이터에 포함된 해부학적 요소의 비율을 의미하는 해부학적 완전성을 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질 평가 방법
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제 1 항에 있어서,상기 데이터 정상성(Data Normality)은 하기 수식 1에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질 평가 방법
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제 1 항에 있어서,상기 학습 적합성(Learning Fitness)은 하기 수식 2에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질 평가 방법
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제 1 항에 있어서,상기 해부학적 완전성(Anatomical Completeness)은 하기 수식 3에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질 평가 방법
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제 1 항에 있어서,상기 요구사항 정의부가, 기계학습 목적에 따른 요구사항을 수신하는 단계는, 기계학습 목적에 따라 정의되는 학습 노이즈를 결정하고, 상기 평가항목을 평가하는 단계는 상기 학습 노이즈가 제거된 데이터에 대하여 데이터를 평가하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터셋의 품질 평가 방법
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기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템에 있어서,기계학습 목적에 따른 요구사항을 수신하는 요구사항 정의부;기계학습용 의료 영상 데이터를 수신하는 데이터 수신부; 및상기 데이터 수신부에서 수신한 기계학습용 의료 영상 데이터에 대하여, 상기 요구사항 정의부에서 수신한 요구사항을 적용한 평가항목을 평가하는 데이터 평가부를 포함하고,상기 데이터 평가부는,전체 프레임 중 정상 프레임이 차지하는 비율을 의미하는 데이터 정상성;수신한 데이터에서 레이블링 되거나 레이블링 가능한 프레임이 차지하는 비율을 의미하는 학습 적합성; 및 의료 표준에 기초한 해부학적 요소에 대비하여 수신한 데이터에 포함된 해부학적 요소의 비율을 의미하는 해부학적 완전성을 평가항목으로 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 데이터 정상성(Data Normality)은 하기 수식 1에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 학습 적합성(Learning Fitness)은 하기 수식 2에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 해부학적 완전성(Anatomical Completeness)은 하기 수식 3에 의하여 산출되는 것인, 기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 요구사항 정의부는 기계학습 목적에 따라 정의되는 학습 노이즈를 결정하고, 상기 데이터 평가부는 상기 학습 노이즈가 제거된 데이터에 대하여 데이터를 평가하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터셋 품질 평가 시스템
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