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대상자의 전신 또는 각 부위별 신체 영상 데이터 세트 및 인체의 표준 경혈 위치 정보를 저장하는 데이터베이스;상기 신체 영상 데이터의 정규화를 위한 전처리를 수행하는 전처리부;상기 전처리된 신체 영상 데이터를 CNN 학습 모델을 이용하여 경혈 위치 대상 영역을 추출하고 경혈 위치를 결정하는 특징 추출부;상기 특징 추출부에서 추출된 신체의 대상 영역 부위의 경혈 위치를 DCGAN 학습 모델을 이용하여 학습하는 학습부; 및상기 학습부에서 학습된 경혈 위치의 정확도를 분석하여 평가하는 분석부;를 포함하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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제1항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 신체 영상 이미지 데이터의 크기 조정, 배경 제거, 노이즈 제거 및 그레이 스케일을 포함하는 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 전처리부는 상기 신체 영상 데이터에서 관심 영역을 라벨링 또는 어노테이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 특징 추출부는 Mask R-CNN 모델을 적용하여 대상 검출(Object detection) 및 시멘틱 세그맨테이션(Sementic segmentation)을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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제4항에 있어서,상기 대상 검출(Object detection)은 ROI(Region of interest) 얼라인으로 경혈 위치에 해당하는 관심 영역을 검출하고, 상기 시멘틱 세그맨테이션(Sementic segmentation)은 클래스 분류 예측, 바운딩 박스에 대한 회귀분석 및 마스크 예측을 수행하여 경혈 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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제1항에 있어서, 상기 학습부는 DCGAN 학습 모델을 이용하여 상기 결정된 경혈 위치를 상기 데이터베이스에 저장된 인체의 표준 경혈 위치 정보와 비교하여 경혈 위치 좌표를 산출하여 학습하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 시스템
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데이터베이스에 저장된 대상자의 전신 또는 각 부위별 신체 영상 데이터 세트에서 신체 영상 데이터의 정규화를 위한 전처리를 수행하는 단계;상기 전처리된 신체 영상 데이터를 CNN 학습 모델을 이용하여 경혈 위치 대상 영역을 추출하고 경혈 위치를 결정하는 단계;상기 추출된 신체의 대상 영역 부위의 경혈 위치를 DCGAN 학습 모델을 이용하여 학습하는 단계; 및상기 학습된 경혈 위치의 정확도를 분석하여 평가하는 단계;를 포함하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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제7항에 있어서, 상기 전처리 단계에서 상기 신체 영상 이미지 데이터의 크기 조정, 배경 제거, 노이즈 제거 및 그레이 스케일을 포함하는 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 전처리 단계에서 상기 신체 영상 데이터에서 관심 영역을 라벨링 또는 어노테이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 대상 영역을 추출하고 경혈 위치를 결정하는 단계에서 Mask R-CNN 모델을 적용하여 대상 검출(Object detection) 및 시멘틱 세그맨테이션(Sementic segmentation)을 수행하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 대상 검출(Object detection)은 ROI(Region of interest) 얼라인(Align)으로 경혈 위치에 해당하는 관심 영역을 검출하고, 상기 시멘틱 세그맨테이션(Sementic segmentation)은 클래스 분류 예측, 바운딩 박스에 대한 회귀분석 및 마스크 예측을 수행하여 경혈 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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제7항에 있어서, 상기 학습하는 단계에서 DCGAN 학습 모델을 이용하여 상기 결정된 경혈 위치를 상기 데이터베이스에 저장된 인체의 표준 경혈 위치 정보와 비교하여 경혈 위치 좌표를 산출하여 학습하는 것을 특징으로 하는 기계학습 기반의 경혈 위치 인식 방법
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