최우식,김태규,박무성,김강철,CHOI WOO SIK,KIM TAE GYU,PARK MOO SUNG,KIM KANG CHEOL
申请号：
KR1020190025689
公开号：
KR1020625390000B1
申请日:
2019.03.06
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The present invention relates to a deep learning-based lumbar disease-assisted diagnosis method, comprising: (a) deep learning lumbar disease using learning data to generate a diagnostic model, (b) inputting a diagnosis lumbar image, and (c) diagnosing whether or not a lumbar disease is present in the diagnosis lumbar image based on the diagnosis model； The step (a) comprises (a1) inputting a plurality of lumbar vertebral images, segmentation images obtained by segmenting individual lumbar vertebrae for each of the lumbar vertebral images as first training data, and (a2) using the segmentation image as output data. Deep learning of the first training data； (a3) generating a segmentation model through deep learning using the first training data； and (a4) a plurality of normal lumbar patches and a plurality of diseases. Inputting the lumbar patch as second learning data, (a5) deep learning the second learning data through a pre-registered classification algorithm, and (a6) deep learning using the second learning data as input. Through which a disease classification model is generated； In the step (c), the segmentation model and the disease classification model are applied to the diagnostic model.본 발명은 딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법에 관한 것으로, (a) 학습 데이터를 이용하여 요추 질환이 딥러닝되어 진단 모델이 생성되는 단계와, (b) 진단 대상 요추 이미지가 입력되는 단계와, (c) 상기 진단 모델에 기초하여 상기 진단 대상 요추 이미지의 요추 질환 여부가 진단되는 단계를 포함하고； 상기 (a) 단계는 (a1) 복수의 요추 이미지와, 각각의 상기 요추 이미지에 대해 개별 요추를 세그멘테이션한 세그멘테이션 이미지가 제1 학습 데이터로 입력되는 단계와, (a2) 상기 세그멘테이션 이미지를 출력 데이터로 하여 상기 제1 학습 데이터가 딥러닝되는 단계와, (a3) 상기 제1 학습 데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해 세그멘테이션 모델이 생성되는 단계와, (a4) 복수의 정상 요추 패치와, 복수의 질환 요추 패치가 제2 학습 데이터로 입력되는 단계와, (a5) 상기 제2 학습 데이터가 기 등록된 분류 알고리즘을 통해 딥러닝되는 단계와, (a6) 상기 제2 학습 데이터를 입력으로 하는 딥러닝을 통해 질환 분류 모델이 생성되는 단계를 포함하며； 상기 (c) 단계에서는 상기 세그멘테이션 모델 및 상기 질환 분류 모델이 상기 진단 모델로 적용되는 것을 특징으로 한다.
