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학습 데이터를 소정의 알고리즘을 적용하여 데이터를 증대하는 1단계;상기 1단계 데이터의 이미지를 분할하는 2단계;상기 2단계의 분할된 이미지 데이터로 분류데이터를 생성하는 3단계; 및테스트 데이터를 분할하여 위 병변 존재여부를 판정하는 4단계;로 이루어지는,데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제1항에 있어서,상기 1단계는, CIFAR-10 정책을 사용하여 데이터를 증대하는 1-1단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제2항에 있어서,상기 1-1단계는 데이터를 25개의 새로운 이미지로 증대하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제1항에 있어서,Inception-V3, Resnet-101, Xception 및 Inception-Resnet 4개의 네트워크를 사용하여 학습하는 학습단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제1항에 있어서,상기 2단계는, SLIC 슈퍼 픽셀(SLIC superpixel) 알고리즘 및 FRFCM 알고리즘을 사용하여 분할하는 2-1단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제5항에 있어서,상기 2-1단계는, 이미지를 9개 영역으로 분할하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제5항에 있어서, SLIC 슈퍼 픽셀 알고리즘은,간격 S를 갖는 이미지에서 클러스터 중심좌표의 위치를 균일하게 배열하는 단계를 포함하며, S는 아래 식(1)로 계산되는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제7항에 있어서, SLIC 슈퍼 픽셀 알고리즘은,중심 좌표를 클러스터 중심좌표에 가장 가까운 3X3 픽셀의 가장 낮은 위치로 이동하고, 중심 좌표 배열이 완료되면 모든 픽셀의 , 를 아래 식(2)와 식(3)을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제8항에 있어서, SLIC 슈퍼 픽셀 알고리즘은,총 거리 D는 식 (4)와 같이 계산하고, 여기서 m은 가중치 매개 변수이며, 식 (4)모든 픽셀에 대해 모든 클러스터 할당이 완료된 후, 클러스터링을 최적화하기 위해 모든 클러스터의 와 의 정보를 업데이트 하고, j번째 클러스터의 는 j-클러스터에 할당된 픽셀의 i의 평균값 로 업데이트 되고, 는 j번째 클러스터에 할당된 픽셀의 무게 i의 무게중심으로 변경되며, 이 과정을 모든 클러스터의 와 가 변경되지 않을 때까지 반복하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제5항에 있어서, FRFCM 알고리즘은,FRFCM의 목적함수를 식 (5)로 정의하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제10항에 있어서, FRFCM 알고리즘은,라그랑주 승수법을 사용하여 식 (6)과 같은 최적화 문제로 변환하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제11항에 있어서, FRFCM 알고리즘은,식 (5)를 최소화함으로서, 다음 식 (7)과 식 (8)과 같은 해를 구하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제12항에 있어서, FRFCM 알고리즘은,상기 식 (7)에 의해 맵버쉽 파티션 행렬 을 얻고, 안정적인 U를 얻기 위해서 이 만족될 때까지 식(7)과 식(8)을 반복 계산하는 단계;원본 이미지에 해당하는 새로운 멤버쉽 파티션 행렬 을 얻는 단계; 및알고리즘의 수렴속도를 높이기 위해 중간필터로 아래 식 (9)를 사용하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 위 병변은 위암인 것을 특징으로 하는, 데이터 증대 및 이미지 분할을 활용한 딥러닝 기반 위 병변 분류시스템
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