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하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행되는 질병 판단 방법에 있어서, 상기 컴퓨팅 디바이스는, 진단 대상의 혈액에서 추출된 생체 추출 데이터를 획득하는 데이터 획득 단계;상기 생체 추출 데이터에 포함된 복수 개의 파라미터를 기반으로 생성된 초기 데이터를 복수의 채널 각각에 대한 좌표값으로 변형하고, 변형된 데이터를 학습용 데이터로 재구성하는 데이터 전처리 단계;상기 재구성된 학습용 데이터에서 특징값을 추출하고, 상기 특징값을 분류하여 학습을 수행하는 데이터 학습 단계; 및학습된 상기 특징값을 이용하여 특정 질병을 판단하는 질병 판단 단계를 수행하되,상기 데이터 전처리 단계는, 상기 초기 데이터에 포함된 일부 파라미터의 측정값들을 병합하여 상기 복수의 채널 각각에 대한 상기 좌표값을 포함하는 데이터로 변형하고, 상기 변형된 데이터와 상기 변형된 데이터 각각에 대한 카운트값을 포함하는 데이터 테이블을 생성하여 상기 학습용 데이터로 재구성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터 획득 단계는,상기 혈액의 유세포 분석(Flow Cytometry)에 대한 결과를 나타내는 상기 생체 추출 데이터를 획득하며,상기 생체 추출 데이터는, 연동하는 데이터베이스에 기 저장된 데이터에서 자동으로 수집되며, 기 설정된 정형화된 형식 또는 FCS(Flow Cytometry Standard) 형식의 데이터인 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터 전처리 단계는,상기 생체 추출 데이터에 포함된 검사 항목 채널의 복수 개의 파라미터의 전체 또는 일부 파라미터의 측정값을 이용하여 초기 데이터를 생성하는 초기 데이터 생성 단계;상기 초기 데이터에 포함된 상기 일부 파라미터의 측정값들을 병합하여 상기 검사 항목 채널 각각에 대한 좌표값을 포함하는 데이터로 변형하고, 상기 변형된 데이터와 상기 변형된 데이터 각각에 대한 카운트값을 포함하는 데이터 테이블을 생성하는 데이터 변형 단계; 및상기 데이터 테이블에 포함된 상기 변형된 데이터를 이용하여 기계학습용 데이터 테이블로 재구성하는 데이터 재구성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 초기 데이터 생성 단계는,상기 복수 개의 파라미터의 전체 또는 2 개 이상의 파라미터 각각에 대한 상기 측정값을 이용하여 상기 초기 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 데이터 변형 단계는,상기 일부 파라미터의 측정값을 순차적 또는 기 설정된 순서로 병합하여 생성된 상기 좌표값을 포함하는 상기 변형된 데이터로 변형하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 데이터 변형 단계는,상기 변형된 데이터에 포함된 상기 좌표값과 동일한 좌표값이 존재하는 경우, 동일한 좌표값을 삭제하고, 상기 좌표값에 대한 상기 카운트값을 기 설정된 단위로 증가하여 상기 카운트값을 갱신하고, 상기 변형된 데이터와 갱신된 상기 카운트값을 포함하는 상기 데이터 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 데이터 변형 단계는,상기 초기 데이터에 포함된 전체 또는 일부 파라미터의 측정값들을 기 선정된 일정한 값으로 나눈 몫으로 치환하고, 데이터 유실을 막기 위해 각 몫에 소정의 값을 더하는 방식으로 이미지 깊이를 변형한 데이터와 상기 변형된 데이터 각각에 대한 카운트값을 포함하는 데이터 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 데이터 재구성 단계는,상기 변형된 데이터에 포함된 상기 좌표값을 1 차원 좌표값으로 구성하고, 상기 1 차원 좌표값을 만드는 과정에서 좌표값이 존재하지 않는 부분을 0 값으로 채우거나 또는 좌표값이 존재하는 부분만 표시하는 방법을 사용하여 구성된 2 차원 또는 3 차원의 기계학습용 데이터 테이블로 재구성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 데이터 학습 단계는,합성망 알고리즘을 이용하여 상기 기계학습용 데이터 테이블에 포함된 상기 재구성된 데이터 내에서 특징값을 추출하고, 상기 특정 질병 별로 상기 특징값을 분류하여 학습하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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제3항에 있어서,상기 질병 판단 단계는,상기 진단 대상에 대한 신규 정보가 입력된 경우, 상기 신규 정보와 상기 특정 질병에 대한 상기 특징값을 비교하여 질병을 판단하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 방법
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생체 추출 데이터를 전처리하여 질병을 판단하는 장치로서, 하나 이상의 프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 프로그램들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서들에서,진단 대상의 혈액에서 추출된 생체 추출 데이터를 획득하는 데이터 획득 단계;상기 생체 추출 데이터에 포함된 복수 개의 파라미터를 기반으로 생성된 초기 데이터를 복수의 채널 각각에 대한 좌표값으로 변형하고, 변형된 데이터를 학습용 데이터로 재구성하는 데이터 전처리 단계;상기 재구성된 학습용 데이터에서 특징값을 추출하고, 상기 특징값을 분류하여 학습을 수행하는 데이터 학습 단계; 및학습된 상기 특징값을 이용하여 특정 질병을 판단하는 질병 판단 단계를 포함하는 동작들을 수행하게 하되,상기 데이터 전처리 단계는, 상기 초기 데이터에 포함된 일부 파라미터의 측정값들을 병합하여 상기 복수의 채널 각각에 대한 상기 좌표값을 포함하는 데이터로 변형하고, 상기 변형된 데이터와 상기 변형된 데이터 각각에 대한 카운트값을 포함하는 데이터 테이블을 생성하여 상기 학습용 데이터로 재구성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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제11항에 있어서,상기 데이터 전처리 단계는,상기 생체 추출 데이터에 포함된 검사 항목 채널의 복수 개의 파라미터의 전체 또는 일부 파라미터의 측정값을 이용하여 초기 데이터를 생성하는 초기 데이터 생성 단계;상기 초기 데이터에 포함된 전체 또는 일부 파라미터의 측정값들을 기 선정된 일정한 값으로 나눈 몫으로 치환하고, 데이터 유실을 막기 위해 각 몫에 소정의 값을 더하는 방식으로 이미지 깊이를 변형한 데이터와 상기 변형된 데이터 각각에 대한 카운트값을 포함하는 데이터 테이블을 생성하는 데이터 변형 단계; 및상기 데이터 테이블에 포함된 상기 변형된 데이터를 이용하여 기계학습용 데이터 테이블로 재구성하는 데이터 재구성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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제12항에 있어서,상기 초기 데이터 생성 단계는,상기 복수 개의 파라미터의 전체 또는 적어도 2 개 이상의 파라미터 각각에 대한 상기 측정값을 이용하여 상기 초기 데이터를 생성하며,상기 변형된 데이터에 포함된 상기 좌표값과 동일한 좌표값이 존재하는 경우, 동일한 좌표값을 삭제하고, 상기 좌표값에 대한 상기 카운트값을 기 설정된 단위로 증가하여 상기 카운트값을 갱신하고, 상기 변형된 데이터와 갱신된 상기 카운트값을 포함하는 상기 데이터 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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제12항에 있어서,상기 데이터 재구성 단계는,상기 변형된 데이터에 포함된 상기 좌표값을 1 차원 좌표값으로 구성하고, 상기 1 차원 좌표값으로 구성하는 과정에서 좌표값이 존재하지 않는 부분을 0 값으로 채우거나 또는 좌표값이 존재하는 부분만 표시하는 방법을 사용하여 구성된 2 차원 또는 3 차원의 기계학습용 데이터 테이블로 재구성하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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제12항에 있어서,상기 데이터 학습 단계는,합성망 알고리즘을 이용하여 상기 기계학습용 데이터 테이블에 포함된 상기 재구성된 데이터 내에서 특징값을 추출하고, 상기 특정 질병 별로 상기 특징값을 분류하여 학습하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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제11항에 있어서,상기 질병 판단 단계는,상기 진단 대상에 대한 신규 정보가 입력된 경우, 상기 신규 정보와 상기 특정 질병에 대한 상기 특징값을 비교하여 질병을 판단하는 것을 특징으로 하는 질병 판단 장치
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컴퓨터에 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 질병 판단 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램
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