| 1 |
1
입력 이미지에 포함된 뼈의 형상을 유사하게 재구성하여 뼈의 구조적 표현을 학습하여 제1학습정보를 생성하는 구조 학습부;상기 제1학습정보를 인가받아 종양 검출 판별 기준을 학습하여 제2학습정보를 생성하는 판별 학습부; 및상기 제1학습정보 및 제2학습정보와 입력받은 X선 영상의 비교를 통해 골 종양 여부와 그 위치를 검출하여 골 종양 검출정보를 생성하는 종양 검출부를 포함하되,상기 구조 학습부는,입력받은 이미지에 포함된 뼈 형상의 차별적인 표현을 추출하여 재조합하는 인코더;추출한 차별적인 표현을 저장 및 관리하고, 대퇴골, 경골 또는 비골 중에 어느 하나에 대한 구성 요소를 마스크하는 디코더; 및마스크된 구성 요소들로부터 뼈 상태 확률을 결정하여 뼈 상태를 분류한 제1학습정보를 생성하는 SoftMax 분류기를포함하는 것을 특징으로 하는 골 종양 탐지 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 구조 학습부는 비감독학습(unsupervised learning) 또는 비감독학습(unsupervised learning)을 통해 상기 제1학습정보를 생성하고,상기 판별 학습부는 감독학습(supervised learning) 또는 비감독학습(unsupervised learning)을 통해 상기 제2학습정보를 생성하며,상기 종양 검출부는 앙상블 반감독학습(ESSW)을 통해 상기 골 종양 검출정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 골 종양 탐지 시스템
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 구조 학습부는,상기 인코더를 통해 대퇴골, 경골 또는 비골 중에 어느 하나의 세그먼트를 포함하는 이미지를 입력받고, 다수의 컨벌루션 레이어 및 풀링 레이어를 통해 입력받은 이미지에 포함된 뼈의 형상을 재구성하여 뼈의 구조적 표현을 학습하는 것을 특징으로 하는 골 종양 탐지 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 SoftMax 분류기는,인코더 및 디코더 각각의 마지막 레이어의 출력으로부터 뼈 상태의 확률을 계산하여 뼈 종양을 분류하는 것을 특징으로 하는 골 종양 탐지 시스템
|
