3차원 의료 영상에서 깊이 방향 재귀 학습을 이용하는 병변 특징 표현 분석 방법 및 시스템 METHOD AND SYSTEM FOR ANALYZING FEATURE REPRESENTATION OF LESIONS WITH DEPTH DIRECTIONAL LONG-TERM RECURRENT LEARNING IN 3D MEDICAL IMAGES

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일실시예에 따르면, 3차원 의료 영상에서 깊이 방향 재귀 학습을 이용하는 병변 특징 표현 분석 방법은 컨벌루션 신경망(Convolution Neural Network; CNN)을 이용하여, 복수의 단면영상들-상기 복수의 단면영상들은 병변을 촬영한 하나의 3차원 의료 영상에 포함됨- 각각의 병변 공간 특징 표현을 추출하는 단계; 및 상기 복수의 단면영상들 각각의 병변 공간 특징 표현을 기초로 재귀 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용하여, 상기 복수의 단면영상들의 깊이 방향에 따라 상기 복수의 단면영상들 각각의 병변 특징 표현을 추출하는 단계를 포함한다.
Assignee
한국과학기술원
Country
KO (South Korea)
Issue Date
2019-05-15
Application Date
2017-02-02
Application Number
10-2017-0014827
Registration Date
2019-05-15
Registration Number
10-1980955-0000
URI
http://hdl.handle.net/10203/262395
Appears in Collection
EE-Patent(특허)
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