INDUSTRY ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION, HALLYM UNIVERSITY;한림대학교 산학협력단
发明人:
CHO, Bum-Joo,조범주,BANG, Chang Seok,방창석,PARK, Se Woo,박세우,LEE, Jae-Jun,이재준,CHOI, Jae-Ho,최재호,HONG, Seok-Hwan,홍석환,YOO, Yong-Tak,유용탁
申请号：
KRKR2019/012448
公开号：
WO2020/071677A1
申请日:
2019.09.25
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The present invention relates to a method for diagnosing gastric lesions through endoscopy images, the method for diagnosing gastric lesions through endoscopy images comprising the steps of: obtaining a plurality of gastric lesion images； generating a data set by linking the plurality of gastric lesion images and patient information； preprocessing the data set to be applicable to a deep learning algorithm； and building an artificial neural network through training in which the data set undergone preprocessing procedure is an input and an item related to a gastric lesion diagnosis result is an output.La présente invention concerne un procédé de diagnostic de lésions gastriques par l'intermédiaire d'images endoscopiques, le procédé de diagnostic de lésions gastriques par l'intermédiaire d'images endoscopiques comprenant les étapes consistant à : obtenir une pluralité d'images de lésion gastrique ； produire un ensemble de données par liaison de la pluralité d'images de lésion gastrique et d'informations sur le patient ； prétraiter l'ensemble de données pour qu'il puisse être appliqué à un algorithme d'apprentissage profond ； et construire un réseau neuronal artificiel par l'apprentissage dans lequel l'ensemble de données soumis à la procédure de prétraitement est une entrée et un élément relatif à un résultat de diagnostic de lésion gastrique est une sortie.내시경 이미지에서 위 병변을 진단하는 방법에 관한 것으로서, 내시경 이미지에서 위 병변을 진단하는 방법은 복수의 위 병변 이미지를 획득하는 단계, 상기 복수의 위 병변 이미지와 환자 정보 를 연계하여 데이터 세트를 생성하는 단계, 딥러닝 알고리즘에 적용 가능하도록 상기 데이터 세트를 전처리하는 단계, 전처리 과정을 거친 상기 데이터 세트를 입력으로 하고 위 병변 진단 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 학습을 통한 인공신경망을 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
