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비정상 영역 검출 장치에 의해 수행되는 인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법에 있어서,피검사자의 상기 인체 기관을 촬영한 상기 의료 이미지를 획득하는 단계;기 학습된 신경망을 이용하여, 상기 인체 기관에 대한 적어도 하나의 정상 이미지를 생성하는 단계;상기 의료 이미지 중에서 상기 적어도 하나의 정상 이미지와 상이한 영역을 판별하여 적어도 하나의 어텐션 맵(attention map)을 생성하는 단계;기 생성된 어텐션 맵과 상기 적어도 하나의 어텐션 맵에 위양성 감소(false positive reduction)를 수행하여, 상기 의료 이미지 내에서 상기 비정상 영역을 검출하는 단계; 및상기 검출된 비정상 영역에 기초하여, 비정상 스코어(anomaly score)를 산출하는 단계를 포함하는인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 신경망은 생성 신경망 및 판별 신경망을 포함하고,상기 생성 신경망은,잠재 벡터를 입력 받으면, 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 기 학습되고,상기 판별 신경망은,상기 생성 신경망이 출력한 상기 정상 이미지의 진위 여부를 판별하도록 기 학습된인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제2 항에 있어서,상기 판별 신경망은,상기 생성 신경망이 출력한 상기 정상 이미지를 이용하여, 상기 생성 신경망이 비정상 이미지를 생성하지 못하도록 하는 판별 손실 값을 생성하고,상기 생성 신경망은,상기 판별 손실 값을 더 입력 받아 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 기 학습된인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제3 항에 있어서,상기 잠재 벡터는,상기 정상 이미지와 상기 정상 이미지의 레이블 데이터인 참조 의료 이미지와의 영상 차이 손실과 상기 판별 손실을 입력 받아 최적화된 것인인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제3 항에 있어서,상기 잠재 벡터는,기 촬영된 참조 의료 이미지를 입력 받으면 상기 잠재 벡터를 생성하도록 기 학습된 인코더로부터 생성된 것인인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 어텐션 맵은 복수의 영역들을 포함하고,상기 의료 이미지 내에서 상기 비정상 영역을 검출하는 단계는,상기 기 생성된 어텐션 맵과 상기 적어도 하나의 어텐션 맵을 상기 복수의 영역들 별로 비교하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대해, 상기 상이한 영역으로 판정된 횟수를 산출하는 단계; 및상기 복수의 영역들 중에서 상기 상이한 영역으로 판정된 횟수가 기 설정된 기준 값 이상인 영역을, 상기 비정상 영역으로 결정하는 단계를 포함하는인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제1 항에 있어서,상기 비정상 스코어를 산출하는 단계는,상기 의료 이미지에서 상기 검출된 비정상 영역과 정상 영역의 강도(intensity) 차이를 스칼라 값으로 변환하여 상기 비정상 스코어를 산출하는 단계를 포함하는인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제7 항에 있어서,상기 비정상 스코어를 산출하는 단계는,상기 의료 이미지 상의 영역 별 중요도에 기초하여 상기 비정상 영역에 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하는인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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제1 항에 있어서,기 학습된 비정상 스코어 결정 신경망에 상기 비정상 스코어를 입력하여 상기 의료 이미지의 비정상 여부를 판별하는 단계를 더 포함하고,상기 기 학습된 비정상 스코어 결정 신경망은,비정상 영역이 기 검출된 참조 의료 이미지에 대한 참조 비정상 스코어를 입력 받으면, 상기 참조 의료 이미지의 비정상 여부를 출력하도록 기 학습된 것인인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는 방법
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생성 신경망과 판별 신경망을 포함하고, 인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는데 이용되는 신경망을 학습시키는 방법에 있어서,랜덤 노이즈를 입력 받으면, 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 상기 생성 신경망을 학습시키는 단계; 및상기 생성 신경망이 출력한 상기 정상 이미지를 입력 받으면, 상기 정상 이미지의 진위 여부를 출력하도록 상기 판별 신경망을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 생성 신경망을 학습시키는 단계는,상기 판별 신경망이, 상기 정상 이미지를 이용하여, 상기 생성 신경망이 비정상 이미지를 생성하지 못하도록 생성한 판별 손실 값을 더 입력 받아, 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 상기 생성 신경망을 학습시키는인체 기관을 촬영한 의료 이미지에서 비정상 영역을 검출하는데 이용되는 신경망을 학습시키는 방법
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비정상 영역 검출 프로그램을 저장하는 메모리; 및상기 비정상 영역 검출 프로그램을 실행하여, 피검사자의 인체 기관을 촬영한 의료 이미지를 획득하고, 기 학습된 신경망을 이용하여, 상기 인체 기관에 대한 적어도 하나의 정상 이미지를 생성하고, 상기 의료 이미지 중에서 상기 적어도 하나의 정상 이미지와 상이한 영역을 판별하여 적어도 하나의 어텐션 맵(attention map)을 생성하고, 기 생성된 어텐션 맵과 상기 적어도 하나의 어텐션 맵들에 위양성 감소(false positive reduction)를 수행하여, 상기 의료 이미지 내에서 상기 비정상 영역을 검출하고, 상기 검출된 비정상 영역에 기초하여, 비정상 스코어(anomaly score)를 산출하는 프로세서를 포함하는비정상 영역 검출 장치
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제11 항에 있어서, 상기 신경망은 생성 신경망 및 판별 신경망을 포함하고,상기 생성 신경망은,상기 인체 기관을 기 촬영한 참조 이미지를 입력 받으면, 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 기 학습되고,상기 판별 신경망은,상기 생성 신경망이 출력한 상기 정상 이미지의 진위 여부를 판별하도록 기 학습된비정상 영역 검출 장치
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제12 항에 있어서,상기 판별 신경망은,상기 생성 신경망이 출력한 상기 정상 이미지를 이용하여, 상기 생성 신경망이 비정상 이미지를 생성하지 못하도록 하는 판별 손실 값을 생성하고,상기 생성 신경망은,상기 판별 손실 값을 더 입력 받아 상기 인체 기관에 대한 정상 이미지를 출력하도록 기 학습된비정상 영역 검출 장치
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제11 항에 있어서,상기 적어도 하나의 어텐션 맵은 복수의 영역들을 포함하고,상기 프로세서는,상기 기 생성된 어텐션 맵과 상기 적어도 하나의 어텐션 맵을 상기 복수의 영역들 별로 비교하여, 상기 복수의 영역들 각각에 대해, 상기 상이한 영역으로 판정된 횟수를 산출하고,상기 복수의 영역들 중에서 상기 상이한 영역으로 판정된 횟수가 기 설정된 기준 값 이상인 영역을, 상기 비정상 영역으로 결정하는비정상 영역 검출 장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
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