INDUSTRY ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION, HALLYM UNIVERSITY;한림대학교 산학협력단
发明人:
조범주,임진영,박성택,손가현,박성호,이재준,BUM JOO CHO,JINYEONG YIM,SUNG TAEK PARK,GA HYUN SON,SUNGHO PARK,JAE JUN LEE
申请号：
KR1020180076467
公开号：
KR1020200010661A
申请日:
2018.07.02
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The present invention relates to an apparatus and method for diagnosing uterine lesions using a deep learning algorithm. An embodiment of the present invention, the image acquisition unit for obtaining the uterine lesion images of the patient, the data generation unit for generating a training data set based on the clinical information of the patient corresponding to the uterine lesion images and the uterine lesion images A data preprocessor configured to process the images included in the training data set to obtain processed images, and to train a training data set including data of the processed images through the data preprocessor by using a composite multiplication network and a deep neural network. Provided is a uterine lesion diagnosis apparatus including a data learning unit, and a diagnosis unit for reading a diagnosis target image based on the learning result data of the data learning unit to derive a diagnosis result.본 발명은 딥러닝 알고리즘을 이용한 자궁 병변 진단 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예는, 환자들의 자궁 병변 이미지들을 획득하는 이미지 획득부, 상기 자궁 병변 이미지들과 상기 자궁 병변 이미지들에 대응되는 상기 환자들의 임상 정보를 토대로 학습용 데이터 세트를 생성하는 데이터 생성부, 상기 학습용 데이터 세트에 포함된 이미지들을 가공하여 가공된 이미지들을 획득하는 데이터 전처리부, 상기 데이터 전처리부를 통해 가공된 이미지들의 데이터가 포함된 학습용 데이터 세트를 합성곱신경망과 심층신경망을 이용하여 학습하는 데이터 학습부, 그리고, 상기 데이터 학습부의 학습 결과 데이터를 토대로 진단 대상 이미지를 판독하여 진단 결과를 도출하는 진단부를 포함하는 자궁 병변 진단 장치를 제공한다
