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SS-OCT 검사지로부터 양안에 대한 신경절 세포층(GCL), 망막 신경 섬유층(RNFL), 망막 신경 섬유층의 평면도(RNFL_ENFACE) 중 적어도 하나를 포함하는 OCT 이미지를 추출하는 OCT 이미지 추출부;상기 OCT 이미지에서 임의의 단안에 대해 수평 반전을 적용하는 수평 반전 적용부;수평 반전이 적용된 상기 OCT 이미지의 일관성을 향상시킬 수 있도록 히스토그램 매칭기법을 사용하여 전처리하고, 수평 반전이 적용된 상기 OCT 이미지의 대비를 향상시킬 수 있도록 클라헤(CLAHE)기법을 사용하여 전처리하는 전처리부; 및기 학습된 신경망 모델에 전처리된 상기 OCT 이미지를 입력함으로써, 피검사자의 시기능 정보를 출력하는 시기능 정보 출력부;를 포함하는 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템
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제1 항에 있어서,상기 전처리부는, 상기 신경망 모델에 동일한 크기로 입력할 수 있도록 전처리된 상기 OCT 이미지를 수평 연결하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템
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제1 항에 있어서,상기 신경망 모델은,Inception ResnetV2를 기초모델로 하여 ImageNet 데이터셋을 미리 학습시킨 가중치를 적용하고, 상기 기초모델 이후에는 전역평균풀링(Global Average Pooling; GAP)을 통해 특징의 수만큼 밀도 층(Dense Layer)을 생성하고, Relu 활성화 함수를 갖는 다수 개의 완전연결 층(Fully Connected Layer)을 거치며 상기 특징을 압축시키고,기 설정된 개수만큼의 상기 시기능 정보가 추출되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템
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제1 항에 있어서,상기 시기능 정보 출력부는,다수 개의 상기 시기능 정보를 기 설정된 기준에 따라 n개의 군집으로 군집화한 후 군집 간 평균값을 산출하는 군집화부;를 포함하고,상기 군집화부는,임의의 군집 내 m개의 상기 시기능 정보를 선형 변환시킨 후 상기 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 다시 로그 변환시키는 것을 특징으로 하는 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템
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OCT 이미지 추출부에 의하여, SS-OCT 검사지로부터 양안에 대한 신경절 세포층(GCL), 망막 신경 섬유층(RNFL), 망막 신경 섬유층의 평면도(RNFL_ENFACE) 중 적어도 하나를 포함하는 OCT 이미지가 추출되는 OCT 이미지 추출단계;수평 반전 적용부에 의하여, 상기 OCT 이미지에서 임의의 단안에 대해 수평 반전이 적용되는 수평 반전 적용단계;전처리부에 의하여, 수평 반전이 적용된 상기 OCT 이미지의 일관성을 향상시킬 수 있도록 히스토그램 매칭기법이 시용되어 전처리되고, 수평 반전이 적용된 상기 OCT 이미지의 대비를 향상시킬 수 있도록 클라헤(CLAHE)기법이 사용되어 전처리되는 전처리단계; 및시기능 정보 출력부에 의하여, 기 학습된 신경망 모델에 전처리된 상기 OCT 이미지를 입력함으로써, 피검사자의 시기능 정보가 출력되는 시기능 정보 출력단계;를 포함하는 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 방법
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