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내시경, 병리조직 스캔 및 방사선으로 암 환자의 대상 병변을 촬영하여 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 획득된 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지에 대해 딥러닝 기반의 예측기로 분석하여 복수 개의 단계별 레이어를 개별적으로 추출하고, 각각의 이미지로부터 추출된 복수 개의 단계별 레이어 중에서 각 이미지 별 최상위 특성 레이어를 추출하는 레이어 추출부; 및각 이미지의 최상위 특성 레이어를 결합하여 암 환자의 암 진행 및 재발을 예측하기 위한 하나의 최종 분류 레이어를 형성하는 레이어 형성부; 를 포함하는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제1항에 있어서, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 예측기를 이용하여 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지가 처리되도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제2항에 있어서, 레이어 추출부에서는, 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지가 딥러닝 예측기에 의해 개별적으로 분석되어 각 이미지 별로 복수 개의 단계별 레이어가 추출되도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제2항에 있어서, 이미지 획득부, 레이어 추출부 및 레이어 형성부는 암 환자의 예후, 암 재발, 암 진행 여부를 예측하기 위한 하나의 신경망(Neural network)으로 마련되는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제4항에 있어서, 레이어 형성부에 의해 형성된 최종 분류 레이어는, 각각의 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지에서 추출된 최상위 특성 레이어가 연속적으로 나열된 상태로 결합되는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제4항에 있어서, 레이어 형성부는, 각 이미지 별로 추출되어 결합된 상태의 최상위 특성 레이어와 최종 분류 레이어 사이에 특성 추출 레이어가 추가되는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제1항에 있어서, 레이어 추출부에서는, 이미지 획득부에서 내시경에 의해 촬영된 복수 개의 이미지 중에서 암 환자의 대상 병변을 포함하는 5장 내외의 이미지를 이용하여 복수 개의 단계별 레이어를 추출하도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제1항에 있어서, 레이어 추출부에서는, 이미지 획득부에서 병리조직 스캔을 이용하여 암 환자의 암 조직을 디지털 스캔한 이미지 중에서 종양 조직으로 분류된 이미지 만을 이용하여 복수 개의 단계별 레이어를 추출하도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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제1항에 있어서, 레이어 추출부에서는, 이미지 획득부에서 방사선을 이용하여 암 환자의 암 조직이 나타난 복수 개의 CT 이미지 중에서 5장 내외의 이미지를 이용하여 복수 개의 단계별 레이어를 추출하도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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내시경, 병리조직 스캔 및 방사선으로 암 환자의 대상 병변을 촬영하여 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 획득된 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지에 대해 딥러닝을 기반으로 한 예측기를 이용하여 복수 개의 단계별 레이어를 추출하고, 각각의 이미지로부터 추출된 복수 개의 단계별 레이어 중에서 각 이미지 별 최상위 특성 레이어를 추출하는 레이어 추출부; 및 각 이미지의 최상위 특성 레이어를 결합하여 하나의 최종 분류 레이어를 형성하는 레이어 형성부; 를 포함하고, 레이어 형성부는, 내시경 이미지로부터 추출된 최상위 특성 레이어와 병리조직 이미지로부터 추출된 최상위 특성 레이어를 조합하여 최종 특성 레이어를 형성하고, 내시경 이미지 및 병리조직 이미지의 조합에 의해 형성된 최종 특성 레이어와 방사선 이미지로부터 추출된 최상위 특성 레이어를 조합하여 최종 분류 레이어를 형성하여 암 환자의 암 진행 및 재발을 예측하도록 마련된, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템
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도 1에 기재된 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 시스템의 암 진행/재발 예측 방법에 있어서, 내시경, 병리조직 스캔 및 방사선을 이용하여 암 환자의 대상 병변이 촬영된 진단 이미지를 획득하는 단계 (a); 상기 획득된 각각의 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지에대한 단계별 레이어를 추출하고, 추출된 단계별 레이어에서 각 이미지 별 최상위 특성 레이어를 추출하는 단계 (b); 및각각의 이미지에서 추출된 최상위 특성 레이어를 통해 암 환자의 암 진행 및 재발 예측을 위한 하나의 최종 분류 레이어를 형성하는 단계 (c); 를 포함하는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 방법
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내시경, 병리조직 스캔 및 방사선을 이용하여 암 환자의 대상 병변이 촬영된 진단 이미지를 획득하는 단계 (a’); 상기 획득된 각각의 내시경 이미지, 병리조직 이미지 및 방사선 이미지에 대한 단계별 레이어를 추출하고, 추출된 단계별 레이어에서 각 이미지 별 최상위 특성 레이어를 추출하는 단계(b’); 및각각의 이미지에서 추출된 최상위 특성 레이어를 통해 암 환자의 암 진행 및 재발 예측을 위한 하나의 최종 분류 레이어를 형성하는 단계 (c’); 를 포함하는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 방법
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제12항에 있어서, 단계 (c’)는, 내시경 이미지의 최상위 특성 레이어와 방사선 이미지의 최상위 특성 레이어를 조합하여 최종 특성 레이어를 추출하는 단계(c’-1); 및 내시경 이미지 및 방사선 이미지의 조합에 의해 형성된 최종 특성 레이어와 병리조직 이미지의 최상위 특성 레이어를 조합하여 최종 분류 레이어를 추출하는 단계(c’-2)를 포함하는, 다중 이미지를 이용한 암 진행/재발 예측 방법
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