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프로세서에 의해 구현되는 반사광 제거 방법으로,개체의 표적 부위를 포함하는 의료 동영상을 수신하는 단계;의료 동영상을 입력으로 하여 반사광 영역, 반사광 영역을 제외한 의료 동영상 및 정지 의료 영상 중 적어도 하나의 영상 상태를 분류하도록 구성된 영상 분류 모델을 이용하여, 수신된 상기 의료 동영상을 기초로 상기 적어도 하나의 영상 상태를 분류하는 단계;분류된 상기 영상 상태에 기초하여 반사광이 제거된 합성 영상을 생성하는 단계; 및 상기 합성 영상을 생성하는 단계 이후에,상기 합성 영상을 검증하는 단계를 더 포함하고, 상기 검증하는 단계는,ROI (region of interest) 가 미리 분류된 학습용 의료 영상 기반의 데이터베이스가 구축된 검증 모델을 이용하여 상기 합성 영상을 검증하는 단계를 포함하는, 반사광 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 영상 상태를 분류하는 단계는,상기 영상 분류 모델을 이용하여 상기 반사광 영역, 상기 반사광 영역을 제외한 의료 동영상 및 상기 정지 의료 영상을 분류하는 단계를 포함하고,상기 합성 영상을 생성하는 단계는,상기 합성 영상을 획득하도록, 반사광 영역을 제외한 의료 동영상 및 상기 정지 의료 영상을 단일의 영상으로 합성하는 단계를 포함하는, 반사광 제거 방법
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제2항에 있어서,상기 영상 분류 모델은,의료 동영상을 통과시키도록 구성된 동영상 필터, 반사광을 통과시키도록 구성된 백색광 필터, 및 정지 의료 영상을 통과시키도록 구성된 정지 영상 필터의 영상 필터를 포함하고, 상기 적어도 하나의 영상 상태를 분류하는 단계는,상기 영상 필터에 기초하여 상기 반사광 영역, 상기 반사광 영역을 제외한 의료 동영상 및 상기 정지 의료 영상을 분류하는 단계를 포함하는, 반사광 제거 방법
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제2항에 있어서,상기 정지 의료 영상은, 반사광 영역의 주변 조직 영역을 포함하고, 상기 반사광 영역을 제외한 의료 동영상은, 공백 영역을 포함하고, 상기 합성 영상을 생성하는 단계는,상기 합성 영상을 획득하도록, 상기 공백 영역에 상기 주변 조직 영역을 합성하는 단계를 포함하는, 반사광 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 검증 모델을 이용하여 상기 합성 영상을 검증하는 단계는,상기 데이터베이스 내의 상기 학습용 의료 영상 및 상기 합성 영상을 비교하는 단계를 포함하고,상기 검증하는 단계 이후에,상기 검증 모델을 이용하여, 비교 결과에 기초하여, 추천 의료 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는, 반사광 제거 방법
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제7항에 있어서,상기 검증 모델이, 상기 합성 영상보다 영상 수준이 향상된 의료 영상을 생성하도록,상기 학습용 의료 영상 및 상기 합성 영상을 비교하는 단계, 및상기 비교 결과에 기초하여, 추천 의료 영상을 생성하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함하는, 반사광 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 의료 동영상은,내시경 동영상인, 반사광 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 합성 영상을 생성하는 단계 이후에,상기 합성 영상을 제공하는 단계를 더 포함하는, 반사광 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 합성 영상을 생성하는 단계 이후에,의료 영상을 입력으로 하여 병변을 분류하도록 구성된 병변 분류 모델을 이용하여, 상기 합성 영상 내에서 병변을 분류하는 단계를 더 포함하는, 반사광 제거 방법
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개체의 표적 부위를 포함하는 의료 동영상을 수신하도록 구성된 통신부, 및상기 통신부와 통신하도록 구성된 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 의료 동영상을 입력으로 하여 반사광 영역, 반사광 영역을 제외한 의료 동영상 및 정지 의료 영상 중 적어도 하나의 영상 상태를 분류하도록 구성된 영상 분류 모델을 이용하여, 수신된 상기 의료 동영상을 기초로 상기 적어도 하나의 영상 상태를 분류하고,분류된 상기 영상 상태에 기초하여 반사광이 제거된 합성 영상을 생성하도록 구성되며,ROI (region of interest) 가 미리 분류된 학습용 의료 영상 기반의 데이터베이스가 구축된 검증 모델을 이용하여 상기 합성 영상을 검증하도록 더 구성되는, 반사광 제거용 장치
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