초록 ▼

자기공명영상 또는 컴퓨터 단층 촬영 관류 영상 정보를 인공신경망을 활용하여 뇌 영역별로 분류하는 모델을 생성하고 평가하는 시스템이 개시된다. 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템은, 모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부와, 데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부와, 학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며, 여기서 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을

자기공명영상 또는 컴퓨터 단층 촬영 관류 영상 정보를 인공신경망을 활용하여 뇌 영역별로 분류하는 모델을 생성하고 평가하는 시스템이 개시된다. 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템은, 모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부와, 데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부와, 학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며, 여기서 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을 복원함으로써 학습데이터와 실지검증 데이터를 생성하고, 데이터의 다양성 및 학습 검증을 위하여 뇌의 대칭성을 이용한 반전 및 회전 왜곡 등을 사용하여 데이터 논증 과정을 진행한다.

대표청구항 ▼

모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부;데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부; 및학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며,상기 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록(image registration) 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을 복원함으로써 학습데이터와 실지검증(ground truth) 데이터를 생성하고, 데이터의 다양성 및 학습 검증을 위하여 뇌의 대칭성을 이용한 반전 및 회

모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부;데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부; 및학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며,상기 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록(image registration) 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을 복원함으로써 학습데이터와 실지검증(ground truth) 데이터를 생성하고, 데이터의 다양성 및 학습 검증을 위하여 뇌의 대칭성을 이용한 반전 및 회전 왜곡을 사용하여 데이터 논증(data augmentation) 과정을 진행하는, 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템.