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하나 이상의 프로세서;메모리; 및하나 이상의 프로그램을 포함하고,상기 하나 이상의 프로그램은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되고,상기 하나 이상의 프로세서는 상기 하나 이상의 프로그램을 실행하여,학습용 2차원 X-Ray 이미지를 입력받아 딥러닝을 이용하여 학습용 데이터를 생성하고,상기 학습용 데이터를 이용하여 사용자의 2차원 X-Ray 이미지를 분석하고,상기 사용자의 2차원 X-Ray 이미지를 분석한 결과로부터 생성된 3차원 국소 부위 골격 모델을 정합하여 3차원 전신 골격 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 1에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지로부터 특징점과 외곽선을 추출하고, 딥러닝을 이용하여 추출된 특징점과 외곽선을 학습하여 상기 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 2에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지에서 상기 특징점을 인식하기 위해 초기 특징점을 설정하고, 상기 초기 특징점으로부터 기설정된 거리 이내의 기설정된 영역을 지정하여, 기설정된 영역내의 집합을 상기 특징점으로 학습하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 3에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지에 CT 및 MRI 중 적어도 하나를 이용하여 촬영된 방사선 이미지를 더 이용하여 상기 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 4에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는통계적 형상 모델을 이용하여 상기 방사선 이미지의 파라미터를 변형시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 1에 있어서,상기 사용자의 2차원 X-Ray 이미지는상기 사용자의 신체 부위들 중 기정의된 신체 부위를 적어도 하나 이상의 방향 및 자세로 X-ray를 통해 촬영된 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 6에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 학습용 데이터를 이용하여 상기 사용자의 X-Ray 이미지로부터 특징점과 외곽선을 추출하고, 상기 특징점과 외곽선에 기반하여 상기 사용자의 신체 부위, 촬영된 방향 및 자세를 판단하여 상기 3차원 국소 부위 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 1에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 3차원 국소 부위 골격 모델의 특징점 및 외곽선에 상응하는 통계적 형상 모델의 대응 특징점 및 대응 외곽선으로 변형시킨 차이 값을 최소화 시키기 위한 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 8에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 3차원 국소 부위 골격 모델들을 상기 사용자의 신체 부위에 상응하는 3차원 좌표계 상에 위치에 배치시키고, 상기 통계적 형상 모델을 이용하여 상기 3차원 국소 부위 골격 모델들 사이의 연결 부위를 변형시켜 상기 3차원 전신 골격 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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청구항 9에 있어서,상기 하나 이상의 프로세서는상기 3차원 국소 부위 골격 모델들 사이를 연결시키기 위하여 상기 연결 부위의 형상과 상기 통계적 형상 모델을 이용하여 상기 연결 부위를 변형시킨 형상의 차이 값을 최소화 시키기 위한 연결 부위 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치
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딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 장치의 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법에 있어서,학습용 2차원 X-Ray 이미지를 입력받아 딥러닝을 이용하여 학습용 데이터를 생성하는 단계;상기 학습용 데이터를 이용하여 사용자의 2차원 X-Ray 이미지를 분석하는 단계;상기 사용자의 2차원 X-Ray 이미지를 분석한 결과로부터 생성된 3차원 국소 부위 골격 모델을 정합하여 3차원 전신 골격 모델을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 11에 있어서,상기 학습용 데이터를 생성하는 단계는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지로부터 특징점과 외곽선을 추출하고, 딥러닝을 이용하여 추출된 특징점과 외곽선을 학습하여 상기 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 12에 있어서,상기 학습용 데이터를 생성하는 단계는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지에서 상기 특징점을 인식하기 위해 초기 특징점을 설정하고, 상기 초기 특징점으로부터 기설정된 거리 이내의 기설정된 영역을 지정하여, 기설정된 영역내의 집합을 상기 특징점으로 학습하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 13에 있어서,상기 학습용 데이터를 생성하는 단계는상기 학습용 2차원 X-Ray 이미지에 CT 및 MRI 중 적어도 하나를 이용하여 촬영된 방사선 이미지를 더 이용하여 상기 학습용 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 14에 있어서,상기 학습용 데이터를 생성하는 단계는통계적 형상 모델을 이용하여 상기 방사선 이미지의 파라미터를 변형시키는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 11에 있어서,상기 사용자의 2차원 X-Ray 이미지는상기 사용자의 신체 부위들 중 기정의된 신체 부위를 적어도 하나 이상의 방향 및 자세로 X-ray를 통해 촬영된 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 16에 있어서,상기 분석하는 단계는상기 학습용 데이터를 이용하여 상기 사용자의 X-Ray 이미지로부터 특징점과 외곽선을 추출하고, 상기 특징점과 외곽선에 기반하여 상기 사용자의 신체 부위, 촬영된 방향 및 자세를 판단하여 상기 3차원 국소 부위 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 17에 있어서,상기 정합하는 단계는상기 3차원 국소 부위 골격 모델의 특징점 및 외곽선에 상응하는 통계적 형상 모델의 대응 특징점 및 대응 외곽선으로 변형시킨 차이 값을 최소화 시키기 위한 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 18에 있어서,상기 정합하는 단계는상기 3차원 국소 부위 골격 모델들을 상기 사용자의 신체 부위에 상응하는 3차원 좌표계 상에 위치에 배치시키고, 상기 통계적 형상 모델을 이용하여 상기 3차원 국소 부위 골격 모델들 사이의 연결 부위를 변형시켜 상기 3차원 전신 골격 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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청구항 19에 있어서,상기 정합하는 단계는상기 3차원 국소 부위 골격 모델들 사이를 연결시키기 위하여 상기 연결 부위의 형상과 상기 통계적 형상 모델을 이용하여 상기 연결 부위를 변형시킨 형상의 차이 값을 최소화 시키기 위한 연결 부위 파라미터를 계산하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 3차원 전신 골격 모델 생성 방법
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