한국외국어대학교 연구산학협력단;HANKUK UNIVERSITY OF FOREIGN STUDIES RESEARCH & BUSINESS FOUNDATION
发明人:
윤일동,오동렬,YUN, IL DONG,OH DONG YUL,YUN, IL DONGKR
申请号：
KR1020180071569
公开号：
KR1020190143708A
申请日:
2018.06.21
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
The present invention is a bone attenuator in deep learning-based X-ray image, the bone is converted into a fake X-ray image attenuated or removed as the first original X-ray image taken by the dual-energy X-ray apparatus is input A neural network generation unit for outputting a signal, and a neural network determination unit for judging authenticity according to input of a fake X-ray image outputted from the generation unit or an X-ray image photographed to be attenuated by a dual energy X-ray apparatus； The generator neural network to minimize the distance difference between the second original X-ray image and the fake X-ray image photographed so that bone paired with the first original X-ray image is attenuated according to the authenticity output from the discriminator. And an adjusting unit for updating the weight or the parameter of.본 발명은 딥러닝 기반 X-선 영상에서의 뼈 감쇄 장치로, 듀얼 에너지 X-선 장치로 촬영된 제1 원본 X-선 영상이 입력됨에 따라 뼈를 감쇄 또는 제거된 위조 X-선 영상으로 변환하여 출력하는 신경망인 생성부와, 생성부로부터 출력된 위조 X-선 영상 또는 듀얼 에너지 X-선 장치로 뼈 감쇄되도록 촬영된 X-선 영상이 입력됨에 따라 진위 여부를 판별하는 신경망인 판별부와, 판별부로부터 출력된 진위 여부에 따라 제1 원본 X-선 영상과 쌍을 이루는 뼈가 감쇄되도록 촬영된 제2 원본 X-선 영상과 위조 X-선 영상 간의 거리차를 최소화시키도록 생성부 신경망의 가중치 또는 파라미터를 갱신하는 조정부를 포함한다.
