PAENG, KYUNG HYUN,팽경현,HWANG, SANG HEUM,황상흠,PARK, SUNG GYUN,박승균
申请号：
KR1020180077424
公开号：
KR1018897240000B1
申请日:
2018.07.04
申请国别(地区):
KR
年份:
2018
代理人:
摘要：
The present invention provides a machine learning model construction method based on a convolutional neural network which can be used in a malignant tumor diagnosis domain. The machine learning model construction method based on a convolutional neural network performed by a computing device comprises: a step of using a first training data set to train a first machine learning model based on a convolutional neural network； a step of using a test data set to evaluate the first machine learning model； a step of using image data with an evaluation result determined to be a false positive (FP) in image data included in the test data set to generate a FP data set； and a step of using a second training data set including the FP data set to train a second machine learning model which is a machine learning model based on an initialized convolutional neural network.악성 종양 진단 도메인에서 활용될 수 있는 컨볼루션 신경망 기반의 기계 학습 모델 구축 방법이 제공된다. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 기계 학습 모델 구축 방법은, 제1 트레이닝 데이터셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반의 제1 기계 학습 모델을 트레이닝 하는 단계, 테스트 데이터셋을 이용하여 상기 제1 기계 학습 모델을 평가하는 단계, 상기 테스트 데이터셋에 포함된 이미지 데이터 중에서 평가 결과가 FP(False Positive)로 판정된 이미지 데이터를 이용하여 FP 데이터셋을 생성하는 단계 및 상기 FP 데이터셋이 포함된 제2 트레이닝 데이터셋을 이용하여, 초기화 된 컨볼루션 신경망 기반의 기계 학습 모델인 제2 기계 학습 모델을 트레이닝 하는 단계를 포함할 수 있다.
