김영학,이준구,권지훈,KIM, YOUNG HAKKR,LEE, JUNE GOOKR,KWEON, JI HOONKR
申请号：
KR1020170037755
公开号：
KR1020170113251A
申请日:
2017.03.24
申请国别(地区):
KR
年份:
2017
代理人:
摘要：
Disclosed is a method and apparatus for automatically isolating the inside diameter of a blood vessel using deep running. According to an embodiment of the present invention, there is provided a method of automatically dividing inner diameter of a blood vessel using deep running, the method comprising: constructing a database including an IVUS original image and a sample division image of the original image； Obtaining an initial weight of the convolutional neural network for extracting features of the IVUS image； Determining weights of the convolutional neural network and the deconvolution neural network based on the database through fine-tuning through the initial weights； And obtaining an automatic segmentation result of the input IVUS image using the weight of the determined convolution neural network and the weight of the deconvolution neural network.딥러닝을 이용한 혈관내외경 자동 분리 방법 및 장치를 개시한다. 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 혈관내외경 자동 분리 방법은, IVUS 원영상 및 상기 원영상의 샘플 분할 영상을 포함하는 데이터베이스를 구축하는 단계； IVUS 영상의 특징을 추출하기 위한 컨볼루션 신경망의 초기 가중치를 획득하는 단계； 상기 초기 가중치를 통한 미세 조정(fine-tuning)을 통해, 상기 데이터베이스를 기반으로 컨볼루션 신경망 및 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 단계； 및 상기 결정된 컨볼루션 신경망의 가중치 및 디컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하여, 입력된 IVUS 영상의 자동 분할 결과를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
