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초광각 안저영상(UFI:Ultra-wide field Funds Image)인 제1 안저영상으로부터 제1 속성 영역을 검출하는, 검출 단계;상기 검출된 제1 속성 영역을 기반으로 실제 CFI(Conventional Fundus Image)인 제2 안저영상이 촬상된 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부를 크롭핑하는, 크롭핑 단계;상기 제2 안저영상의 제2 속성정보를 강화하여 만든 제3 속성정보를 가지는 제3 안저영상을 획득하는, 강화 단계;상기 제1 안저영상을 마스킹하는, 마스킹 단계; 및상기 제3 안저영상을 레이블 데이터로서, 마스킹된 상기 제1 안저영상을 학습용 입력 데이터로서 이용하여, 임의의 제1 안저영상 입력으로부터 제 3안저영상을 생성하는 인공지능 모델을 학습시키는, 학습 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 검출 단계는,상기 상기 제2 안저영상에 포함된 상기 제1 속성 영역에 기초하여, Faster RCNN검출기를 통해 상기 제1 안저영상에서 상기 제1 속성 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 크롭핑 단계는,시신경 유두 및 황반을 포함하는 상기 제1 속성 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부 영역을 크롭핑하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 3 항에 있어서,상기 크롭핑 단계는,상기 제2 안저영상의 중심이 되는 황반의 중심에 위치한 포비아(Fovea), 시신경 유두 중심 및 시신경 유두 반경 중 적어도 둘 이상 간의 길이 관계를 기준으로 상기 제1 안저영상에서 크롭핑할 영역을 결정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 4 항에 있어서,상기 크롭핑 단계는,상기 제1 안저영상에서 크롭핑할 영역을 결정하는데 있어서, 시신경 유두가 상기 제2 안저영상에 포함되도록 하기 위해, 상기 제2 안저영상의 반경()이 하기의 관계식을 만족하는 파라미터 α를 설정하되, [관계식 1] (상기 관계식 1에서, F는 중심와, O는 시신경 유두 중심, 는 시신경 유두 반경) 상기 파라미터 α 설정에 따라 상기 크롭핑된 제1 안저영상에 시신경 유두가 반드시 포함되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 강화 단계는,상기 크롭핑된 제1 안저영상 또는 상기 제2 안저영상의 입력 이미지에 대해 전방 조도를 추정하여 노출 부족 영역을 보정하고, 반전된 상기 입력 이미지로부터 역조도를 얻어 과다 노출 영역을 보정하며, 두 개의 보정된 이미지를 상기 입력 이미지와 융합하여 최종 개선된 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 마스킹 단계는,마스크와 상기 강화된 제1 안저영상 간에 요소별 곱셈을 수행하여 실행하고, 상기 마스크는 흰색의 경우 원의 모양을 가지며, 상기 원 내부의 모든 픽셀은 1의 값을 갖고, 상기 마스킹된 제1 안저영상에서 상기 원 내부는 상기 강화된 제3 안저영상에서와 동일하며, 상기 원 외부에서 픽셀값은 0이며 검은색으로 표시되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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제 1 항에 있어서,상기 학습 단계는,기계 학습 모델로서 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용하여 CycleGAN의 성능을 높인 Attention aided CycleGAN을 채용하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성방법
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초광각 안저영상(UFI:Ultra-wide field Funds Image)인 제1 안저영상으로부터 제1 속성 영역을 검출하는, 검출부;상기 검출된 제1 속성 영역을 기반으로 실제 CFI(Conventional Fundus Image)인 제2 안저영상이 촬상된 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부를 크롭핑하는, 크롭핑부;상기 제2 안저영상의 제2 속성정보를 강화하여 만든 제3 속성정보를 가지는 제3 안저영상을 획득하는, 강화부;상기 제1 안저영상을 마스킹하는, 마스킹부; 및상기 제3 안저영상을 레이블 데이터로서, 마스킹된 상기 제1 안저영상을 학습용 입력 데이터로서 이용하여, 임의의 제1 안저영상 입력으로부터 강화된 안저영상제3 안저영상을 생성하는 인공지능 모델을 학습시키는, 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 9 항에 있어서,상기 검출부는,상기 제2 안저영상에 포함된 상기 제1 속성 영역에 대응하여, Faster RCNN 검출기를 이용하여 상기 제1 안저영상에서 상기 제1 속성 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 9 항에 있어서,상기 크롭핑부는,시신경 유두 및 황반을 포함하는 상기 제1 속성 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부 영역을 크롭핑하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 11 항에 있어서,상기 크롭핑부는,상기 제2 안저영상의 중심이 되는 황반의 중심에 위치한 포비아(Fovea), 시신경 유두 중심 및 시신경 유두 반경 중 적어도 둘 이상 간의 길이 관계를 기준으로 상기 제1 안저영상에서 크롭핑할 영역을 결정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 12 항에 있어서,상기 크롭핑부는,시신경 유두가 상기 제2 안저영상에 포함되도록 하기 위해, 상기 제2 안저영상의 반경()이 하기의 관계식을 만족하는 파라미터 α를 설정하되, [관계식 1] (상기 관계식 1에서, F는 중심와, O는 시신경 유두 중심, 는 시신경 유두 반경) 상기 파라미터 α 설정에 따라 상기 크롭핑된 제1 안저영상에 시신경 유두가 반드시 포함되도록 하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 9 항에 있어서,상기 강화부는,상기 크롭핑된 제1 안저영상 및 상기 제2 안저영상의 입력 이미지에 대해 전방 조도를 추정하여 노출 부족 영역을 보정하고, 반전된 상기 입력 이미지로부터 역조도를 얻어 과다 노출 영역을 보정하며, 상기 두 개의 보정된 이미지를 상기 입력 이미지와 융합하여 최종 개선된 이미지로서, 상기 제3 안저영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 9 항에 있어서,상기 마스킹부는,마스크와 상기 강화된 제1 안저영상 간에 요소별 곱셈을 수행하여 실행하고, 상기 마스크는 흰색의 경우 원의 모양을 가지며, 상기 원 내부의 모든 픽셀은 1의 값을 갖고, 상기 마스킹된 UFI에서 원 내부는 상기 강화된 제1 안저영상에서와 동일하고, 상기 원 외부에서 픽셀값은 0이며 검은색으로 표시되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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제 9 항에 있어서,상기 학습부는,상기 인공지능 모델로서 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용하여 CycleGAN의 성능을 높인 Attention aided CycleGAN을 채용하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위조 안저영상 생성장치
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,강화된 안저영상을초광각 안저영상(UFI:Ultra-wide field Funds Image)인 제1 안저영상으로부터 제1 속성 영역을 검출하는, 검출 단계;상기 검출된 제1 속성 영역을 기반으로 실제 CFI(Conventional Fundus Image)인 제2 안저영상이 촬상된 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부를 크롭핑하는, 크롭핑 단계;상기 제2 안저영상의 제2 속성정보를 강화하여 만든 제3 속성정보를 가지는 제3 안저영상을 획득하는, 강화 단계;상기 제1 안저영상을 마스킹하는, 마스킹 단계; 및상기 제3 안저영상을 레이블 데이터로서, 마스킹된 상기 제1 안저영상을 학습용 입력 데이터로서 이용하여, 임의의 제1 안저영상 입력으로부터 제 3안저영상을 생성하는 인공지능 모델을 학습시키는, 학습 단계;를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,초광각 안저영상(UFI:Ultra-wide field Funds Image)인 제1 안저영상으로부터 제1 속성 영역을 검출하는, 검출 단계;상기 검출된 제1 속성 영역을 기반으로 실제 CFI(Conventional Fundus Image)인 제2 안저영상이 촬상된 영역에 대응하는 상기 제1 안저영상의 일부를 크롭핑하는, 크롭핑 단계;상기 제2 안저영상의 제2 속성정보를 강화하여 만든 제3 속성정보를 가지는 제3 안저영상을 획득하는, 강화 단계;상기 제1 안저영상을 마스킹하는, 마스킹 단계; 및상기 제3 안저영상을 레이블 데이터로서, 마스킹된 상기 제1 안저영상을 학습용 입력 데이터로서 이용하여, 임의의 제1 안저영상 입력으로부터 제 3안저영상을 생성하는 인공지능 모델을 학습시키는, 학습 단계;를 포함하는 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램
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