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컴퓨팅 장치에 의해 각 단계가 수행되는 의료 인공지능 모델이 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성할 수 있도록 의료 인공지능 모델을 학습시키는 방법으로서,a) 상기 의료 인공지능 모델이 사전에 준비된 학습용 동영상 데이터 세트 중 임의의 시간 t 번째 프레임 이미지() 및 t 번째 마스크()를 입력받는 단계와;b) 상기 입력받은 시간 t 번째 프레임 이미지() 및 t 번째 마스크()를 바탕으로 상기 의료 인공지능 모델 내에 구축되어 있는 다음 프레임 생성 모델에 의해 시간 t+1 번째 프레임 이미지() 및 t+1 번째 마스크()를 추론하여 생성하는 단계와; c) 상기 생성된 시간 t+1 번째 추론 프레임 이미지()와 상기 t 번째 프레임 이미지() 다음의 t+1 번째 프레임 이미지() 간의 이미지 손실()을 측정하는 단계와;d) 상기 생성된 시간 t+1 번째 추론 마스크()와 추론된 t 번째 마스크 () 간의 제1 마스크 손실()을 측정하는 단계와;e) 상기 생성된 시간 t+1 번째 추론 마스크()와 키 프레임 마스크() 간의 제2 마스크 손실()을 측정하는 단계; 및f) 상기 단계 c)에서 측정된 이미지 손실()과, 상기 단계 d)에서 측정된 제1 마스크 손실() 및 상기 단계 e)에서 측정된 제2 마스크 손실()을 합산하여 학습 손실을 측정하는 단계를 포함하는, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 f) 이후에 상기 측정된 학습 손실 결과를 바탕으로 상기 의료 인공지능 모델의 학습 중단 조건을 만족하는지를 판별하는 단계와; 학습 중단 조건을 만족하지 않으면 프로세스 진행을 상기 단계 a)로 회귀시키고, 학습 중단 조건을 만족하면 프로세스를 종료하는 단계를 더 포함하는, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 a)에서 상기 학습용 동영상 데이터 세트는 하나의 동영상에 하나의 병변이 포함된, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 a)에서 상기 동영상 데이터 세트의 입력 방식은 첫 번째 프레임부터 순차적으로 입력하는 방식, 마지막 프레임부터 역순으로 입력하는 방식, 순차적 입력과 역순 입력을 융합하여 입력하는 방식, 키 프레임을 기준으로 순차적 입력+역순 입력 방식 중 어느 하나의 방식인, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 b)에서의 상기 다음 프레임 생성 모델은 다음 프레임 이미지 생성 부분과 마스크 생성 부분이 서로 다른 구조로 구성된, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 b)에서의 상기 다음 프레임 생성 모델은 다음 프레임 이미지 생성 부분과 마스크 생성 부분의 일부 구조는 상호 공유되고, 나머지 구조는 분기되는 형상으로 구성된, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 b)에서의 상기 다음 프레임 생성 모델은 엔코더(encoder)와 디코더(decoder)로 구성되는 생성자(generator) 형태로 구성된, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 e)의 키 프레임 마스크()에서의 키 프레임은 상기 동영상 데이터 세트 내에서 특정 기준에 의해 선별된 한 장 이상의 프레임인, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제8항에 있어서,상기 특정 기준은 영상의 선명도, 영상 내 병변의 위치, 밝기 값을 포함하는, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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제8항에 있어서,상기 키 프레임은 의료진 또는 병변 영역을 검출하는 기학습된 인공지능 모델에 의해 병변 영역이 태깅되는, 정지영상 데이터로부터 동영상 데이터를 생성하기 위한 의료 인공지능 모델의 학습 방법
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