| 1 |
1
임의의 절편 간격을 가지는 연속적인 2차원 영상들을 수신하는 통신부, 인접한 상기 2차원 영상들간의 특징점에 기초하여 상기 2차원 영상 사이에 위치하는 하나 이상의 절편 영상을 생성하는 절편 영상 생성부, 그리고생성된 상기 절편 영상을 이용하여 상기 2차원 영상을 3차원 영상으로 재구성하여 제공하는 제어부를 포함하는 3차원 재구성 장치
|
| 2 |
2
제1항에서,상기 절편 영상 생성부는, 상기 2차원 영상에서 복셀 데이터 그룹을 선택하고, 선택한 상기 복셀 데이터 그룹을 학습된 딥러닝 알고리즘에 적용하는 과정을 반복하여 상기 2차원 영상 사이에 위치하는 상기 절편 영상을 3차원의 영상 형태로 생성하는 3차원 재구성 장치
|
| 3 |
3
제2항에서,3차원 영상의 원 데이터에 기초하여 생성된 2차원 학습 데이터를 딥러닝 알고리즘에 적용하여 상기 2차 학습 데이터 사이에 위치하는 하나 이상의 절편 영상을 생성하면 상기 원 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 학습부를 더 포함하는 3차원 재구성 장치
|
| 4 |
4
제3항에서, 상기 학습부는, 상기 2차원 학습 데이터에 대해 선형 보간을 수행하고, 선형 보간된 인접한 2차원 학습 데이터 사이에 위치하는 절편 영상을 생성하며, 생성한 상기 절편 영상에 대응하는 상기 원 데이터와의 오차를 산출하여 일치 여부를 검증하면, 상기 오차 값이 임계치 이하의 값이 되는 절편 영상이 생성되도록 상기 딥러닝 알고리즘에 포함된 복수 개 필터의 가중치를 재조정하여 반복 학습시키는 3차원 재구성 장치
|
| 5 |
5
제3항에서,상기 학습부는, 딥러닝 알고리즘에서 초고해상도 절편 이미지를 생성함에 있어, 입력과 출력간의 충실도를 유지하고자 다음 수학식을 통해 도출되는 손실 함수가 최소가 되는 파라미터를 도출하는 3차원 재구성 장치
|
| 6 |
6
제2항에서,상기 절편 영상 생성부는, 상기 2차원 영상의 복셀 데이터 그룹에 대응하여 블록화하고, 상기 딥러닝 알고리즘에서 컨볼루션의 단계에서의 각 블록의 특징과 디컨볼루션 단계에서의 각 블록의 특징을 연결하여 상기 절편 영상의 고해상도 복셀 데이터 그룹이 생성되면, 미리 설정된 필터 적용 간격에 기초하여 절편 영상을 생성하는 3차원 재구성 장치
|
| 7 |
7
제2항에서, 상기 절편 영상 생성부는, 그라디언트 페널티 항을 포함하는 WGAN-GP 손실 함수, 충실도 손실 함수 그리고 지각적 손실 함수를 이용하여 미리 도출된 파라미터를 적용한 최소화된 손실 값이 연산되도록 하는 절편 영상을 생성하는 3차원 재구성 장치
|
| 8 |
8
임의의 절편 간격을 가지는 연속적인 2차원 영상들을 수신하는 단계,상기 2차원 영상들 간의 특징점에 기초하여 인접한 상기 2차원 영상 사이에 위치하는 하나 이상의 절편 영상을 생성하는 단계, 그리고생성된 상기 절편 영상을 이용하여 상기 2차원 영상을 3차원 영상으로 재구성하여 제공하는 단계를 포함하는 3차원 재구성 장치의 3차원 영상 재구성 방법
|
| 9 |
9
제8항에서,상기 하나 이상의 절편 영상을 생성하는 단계는, 상기 2차원 영상에서 복셀 데이터 그룹을 선택하고, 선택한 상기 복셀 데이터 그룹을 학습된 딥러닝 알고리즘에 적용하는 과정을 반복하여 상기 2차원 영상 사이에 위치하는 상기 절편 영상을 3차원의 영상 형태로 생성하는 3차원 재구성 장치의 3차원 영상 재구성 방법
|
| 10 |
10
제9항에서,상기 하나 이상의 절편 영상을 생성하는 단계는, 상기 2차원 영상의 복셀 데이터 그룹에 대응하여 블록화하고, 상기 딥러닝 알고리즘에서 컨볼루션의 단계에서의 각 블록의 특징과 디컨볼루션 단계에서의 각 블록의 특징을 연결하여 상기 절편 영상의 고해상도 복셀 데이터 그룹이 생성되면, 미리 설정된 필터 적용 간격에 기초하여 절편 영상을 생성하는 3차원 재구성 장치의 3차원 영상 재구성 방법
|
| 11 |
11
제8항에서,상기 하나 이상의 절편 영상을 생성하는 단계는, 그라디언트 페널티 항을 포함하는 WGAN-GP 손실 함수, 충실도 손실 함수 그리고 지각적 손실 함수를 이용하여 미리 도출된 파라미터를 적용한 최소화된 손실 값이 연산되도록 하는 절편 영상을 생성하는 3차원 재구성 장치의 3차원 영상 재구성 방법
|
| 12 |
12
제8항에서,상기 수신하는 단계 이전에 3차원 영상의 원 데이터에 기초하여 생성된 2차원 학습 데이터 사이에 위치하는 절편 영상을 생성하고, 생성한 상기 절편 영상에 대응하는 상기 원 데이터와의 오차를 산출하여 일치 여부를 검증하면, 상기 오차 값이 임계치 이하의 값이 되는 절편 영상이 생성되도록 딥러닝 알고리즘에 포함된 복수 개 필터의 가중치를 재조정하여 반복 학습시키는 단계를 더 포함하는 3차원 재구성 장치의 3차원 영상 재구성 방법
|
