SEOUL WOMEN′S UNIVERSITY INDUSTRY-UNIVERSITY COOPERATION FOUNDATION;서울여자대학교 산학협력단
发明人:
HONG HELEN KIM,홍헬렌,JUNG JU LIP,정주립,BYUN SO HYUN,변소현
申请号：
KR1020180148221
公开号：
KR1020200062614A
申请日:
2018.11.27
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
According to one embodiment, provided is a method for automatically classifying an opaque glass shadow node, which comprises the steps of: generating a plurality of input images including an original image, an enlarged image, and a background-excluded image based on a photographed image； generating an opaque glass shadow network based on a machine-learned feature value of the plurality of input images using a convolutional neural network； and automatically classifying a pure opaque glass shadow node, a first composite opaque glass node having a solid component size less than a predetermined value, and a second composite opaque glass node having a solid component size equal to or greater than a predetermined value in the photographed image using the opaque glass shadow network.COPYRIGHT KIPO 2020일 실시 예에 따른 간유리음영 결절 자동 분류 방법은, 촬영된 영상을 기초로 본래 영상, 확대영상 및 배경제외 영상을 포함하는 복수의 입력영상들을 생성하는 단계； 상기 복수의 입력영상들에 대해 컨볼루션 신경망을 이용하여 기계학습된 특징값을 기초로 간유리음영네트워크를 생성하는 단계； 및 상기 간유리음영네트워크를 이용하여 촬영된 영상에서 순수 간유리음영 결절, 고형성분의 크기가 소정값 미만인 제1 혼합 간유리 결절, 및 고형성분의 크기가 소정값 이상인 제2 혼합 간유리 결절을 자동으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
