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소정의 기준 이미지에 기초하여 산출된 유사도에 따라 혈액 이미지에서 세포가 존재할 수 있는 후보 위치를 결정하는 탐색부;세포에 대한 복수의 예시 이미지를 학습한 학습 결과에 기초하여 상기 후보 위치에 세포가 존재하는지를 검증하는 검증부; 및세포가 존재하는 것으로 검증된 후보 위치를 계수하는 계수부;를 포함하는 세포 계수 장치
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제 1 항에 있어서,상기 탐색부는,상기 혈액 이미지 내에서 상기 기준 이미지를 이동시키면서, 상기 기준 이미지와 동일한 크기의 비교 영역들과 상기 기준 이미지 사이의 유사도를 산출하는 세포 계수 장치
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제 2 항에 있어서,상기 탐색부는,상기 산출된 유사도가 소정의 임계값보다 높은 비교 영역을 상기 후보 위치로 결정하는 세포 계수 장치
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제 3 항에 있어서,상기 임계값은 상기 혈액 이미지에 포함된 세포 이미지의 선명도에 기초하여 설정되는 세포 계수 장치
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제 2 항에 있어서,상기 탐색부는,정규 상호 상관(Normalized Cross Correlation; NCC) 알고리즘을 이용하여 상기 비교 영역들과 상기 기준 이미지 사이의 유사도를 산출하는 세포 계수 장치
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제 2 항에 있어서,상기 비교 영역은,9 x 9 픽셀들로 구성되는 세포 계수 장치
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제 1 항에 있어서,상기 탐색부는,상기 혈액 이미지에서 상기 후보 위치에 제1 마커를 표시하는 세포 계수 장치
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제 1 항에 있어서,상기 검증부는,상기 검증에 적용되는 분석 모델에서 요구되는 크기로 상기 후보 위치를 포함하는 후보 이미지를 구분하고, 상기 후보 이미지에 대하여 상기 검증을 수행하는 세포 계수 장치
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제 8 항에 있어서,상기 분석 모델은,컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 알고리즘을 포함하는 세포 계수 장치
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제 1 항에 있어서,상기 검증부는,상기 혈액 이미지에서 상기 세포가 존재하는 것으로 검증된 후보 위치에 제2 마커를 표시하는 세포 계수 장치
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소정의 기준 이미지에 기초하여 산출된 유사도에 따라 혈액 이미지에서 세포가 존재할 수 있는 후보 위치를 결정하는 단계;세포에 대한 복수의 예시 이미지를 학습한 학습 결과에 기초하여 상기 후보 위치에 세포가 존재하는지를 검증하는 단계; 및세포가 존재하는 것으로 검증된 후보 위치를 계수하는 단계;를 포함하는 세포 계수 방법
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제 11 항에 있어서,상기 후보 위치를 결정하는 단계는,상기 혈액 이미지 내에서 상기 기준 이미지를 이동시키면서, 상기 기준 이미지와 동일한 크기의 비교 영역들과 상기 기준 이미지 사이의 유사도를 산출하는 세포 계수 방법
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제 12 항에 있어서,상기 후보 위치를 결정하는 단계는,상기 산출된 유사도가 소정의 임계값보다 높은 비교 영역을 상기 후보 위치로 결정하는 세포 계수 방법
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제 13 항에 있어서,상기 임계값은 상기 혈액 이미지에 포함된 세포 이미지의 선명도에 기초하여 설정되는 세포 계수 방법
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제 12 항에 있어서,상기 후보 위치를 결정하는 단계는,정규 상호 상관(Normalized Cross Correlation; NCC) 알고리즘을 이용하여 상기 비교 영역들과 상기 기준 이미지 사이의 유사도를 산출하는 세포 계수 방법
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제 12 항에 있어서,상기 비교 영역은,9 x 9 픽셀들로 구성되는 세포 계수 방법
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제 11 항에 있어서,상기 후보 위치를 결정하는 단계는,상기 혈액 이미지에서 상기 후보 위치에 제1 마커를 표시하는 세포 계수 방법
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제 11 항에 있어서,상기 세포가 존재하는지를 검증하는 단계는,상기 검증에 적용되는 분석 모델에서 요구되는 크기로 상기 후보 위치를 포함하는 후보 이미지를 구분하고, 상기 후보 이미지에 대하여 상기 검증을 수행하는 세포 계수 방법
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제 18 항에 있어서,상기 분석 모델은,컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 알고리즘을 포함하는 세포 계수 장치
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제 11 항에 있어서,상기 세포가 존재하는지를 검증하는 단계는,상기 혈액 이미지에서 상기 세포가 존재하는 것으로 검증된 후보 위치에 제2 마커를 표시하는 세포 계수 장치
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