| 1 |
1
의료영상 처리 장치가 수행하는 의료영상 학습 방법으로서,방사선량의 차이를 갖는 학습용 저선량 의료영상과 학습용 고선량 의료영상으로부터 각각 고주파성분을 분리하여 저선량 고주파성분 영상 및 고선량 고주파성분 영상을 획득하는 단계와,상기 저선량 고주파성분 영상 및 상기 고선량 고주파성분 영상을 이용하여, 입력 고주파성분 영상으로부터 잡음이 제거된 고주파성분 영상을 획득할 수 있도록 인공신경망 모델을 학습시키는 단계를 포함하는의료영상 학습 방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 획득하는 단계는 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 상기 저선량 의료영상 및 상기 고선량 의료영상에서 고주파성분을 분리하는의료영상 학습 방법
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서,상기 획득하는 단계는 상기 학습용 저선량 의료영상 및 상기 학습용 고선량 의료영상에 대하여 웨이브렛 변환을 통하여 저주파-저주파, 저주파-고주파, 고주파-저주파 및 고주파-고주파의 4개 대역으로 나눈 후 저주파-저주파 대역에 대해 다시 웨이브렛 변환을 수행하는 영상 처리를 복수 회에 걸쳐서 반복하고, 최종 웨이브렛 변환으로 나뉘어진 저주파-저주파 대역을 제외한 전체 웨이브렛 대역에 대하여 역 웨이브렛 변환을 수행한 결과로서 상기 저선량 고주파성분 영상 및 상기 고선량 고주파성분 영상을 획득하는의료영상 학습 방법
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서,상기 인공신경망 모델은 복수이고,상기 복수의 인공신경망 모델은 입력 영상에 포함된 잡음성분을 제거하는 가공을 통하여 순방향 가공 의료영상을 생성하는 순방향 인공신경망 생성모델, 입력 영상에 잡음성분을 부가하는 가공을 통하여 역방향 가공 의료영상을 생성하는 역방향 인공신경망 생성모델, 상기 저선량 고주파성분 영상과 상기 역방향 가공 의료영상을 구분하는 저선량 인공신경망 구분모델 및 상기 고선량 고주파성분 영상과 상기 순방향 가공 의료영상을 구분하는 고선량 인공신경망 구분모델을 포함하는의료영상 학습 방법
|
| 5 |
5
제 4 항에 있어서,상기 학습시키는 단계는 사이클갠(CycleGAN)을 이용한 비지도 학습에 의해 수행되는의료영상 학습 방법
|
| 6 |
6
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
|
| 7 |
7
컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램
|
| 8 |
8
방사선량의 차이를 갖는 학습용 저선량 의료영상과 학습용 고선량 의료영상을 입력 받는 입력부와,상기 학습용 저선량 의료영상과 상기 학습용 고선량 의료영상으로부터 각각 고주파성분을 분리하여 저선량 고주파성분 영상 및 고선량 고주파성분 영상을 획득하는 처리부와,입력 고주파성분 영상으로부터 잡음이 제거된 고주파성분 영상을 획득할 수 있도록 인공신경망 모델이 상기 저선량 고주파성분 영상 및 상기 고선량 고주파성분 영상을 학습하는 인공신경망 모델부를 포함하는의료영상 처리 장치
|
| 9 |
9
의료영상 처리 장치가 수행하는 의료영상 처리 방법으로서,입력 의료영상으로부터 고주파성분을 분리하여 고주파성분 영상을 획득하는 단계와,방사선량의 차이를 갖는 저선량 고주파성분 영상 및 고선량 고주파성분 영상이 학습된 인공신경망 모델에 상기 고주파성분 영상을 입력하여 상기 인공신경망 모델의 출력으로서 잡음이 제거된 고주파성분 영상을 획득하는 단계와,상기 입력 의료영상, 상기 고주파성분 영상 및 상기 잡음이 제거된 고주파성분 영상에 대한 처리의 결과물로서 잡음이 제거된 의료영상을 획득하는 단계를 포함하는의료영상 처리 방법
|
| 10 |
10
제 9 항에 있어서,상기 고주파성분 영상을 획득하는 단계는 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 상기 입력 의료영상에서 고주파성분을 분리하는의료영상 처리 방법
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서,상기 고주파성분 영상을 획득하는 단계는 상기 입력 의료영상에 대하여 웨이브렛 변환을 통하여 저주파-저주파, 저주파-고주파, 고주파-저주파 및 고주파-고주파의 4개 대역으로 나눈 후 저주파-저주파 대역에 대해 다시 웨이브렛 변환을 수행하는 영상 처리를 복수 회에 걸쳐서 반복하고, 최종 웨이브렛 변환으로 나뉘어진 저주파-저주파 대역을 제외한 전체 웨이브렛 대역에 대하여 역 웨이브렛 변환을 수행한 결과로서 상기 고주파성분 영상을 획득하는의료영상 처리 방법
|
| 12 |
12
제 9 항에 있어서,상기 잡음이 제거된 의료영상을 획득하는 단계는 상기 입력 의료영상에서 상기 고주파성분 영상을 차감한 결과에 상기 잡음이 제거된 고주파성분 영상을 가산한 처리의 결과물로서 상기 잡음이 제거된 의료영상을 획득하는의료영상 처리 방법
|
| 13 |
13
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
|
| 14 |
14
컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,제 9 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램
|
| 15 |
15
의료영상을 입력 받는 입력부와,방사선량의 차이를 갖는 저선량 고주파성분 영상 및 고선량 고주파성분 영상이 학습된 인공신경망 모델이 고주파성분 영상이 입력되면 잡음이 제거된 고주파성분 영상을 출력하는 인공신경망 모델부와,상기 의료영상 및 상기 인공신경망 모델부의 출력에 대한 처리의 결과물로서 잡음이 제거된 의료영상을 획득하는 처리부를 포함하고,상기 처리부는,상기 의료영상으로부터 고주파성분을 분리하여 획득한 고주파성분 영상을 상기 인공신경망 모델부에 입력하며, 상기 입력 의료영상, 상기 고주파성분 영상 및 상기 잡음이 제거된 고주파성분 영상에 대한 처리의 결과물로서 상기 잡음이 제거된 의료영상을 획득하는의료영상 처리 장치
|
