녹내장 조기진단과 의심영역 표시 방법 및 이를 위한 시스템

    公开(公告)号:KR102198395B1

    公开(公告)日:2021-01-06

    申请号:KR1020180052271

    申请日:2018-05-08

    Abstract: 본발명은나선형뉴럴네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 방법의딥러닝을이용하여안구빛간섭단층촬영검사의시신경유두주위망막신경섬유층두께로부터녹내장진행정도를단계별로진단하는방법및 그시스템에관한것으로, 빛간섭단층촬영(OCT)으로획득한시신경유두주변의망막신경섬유층(p-RNFL) 영상을딥러닝중 CNN(Convolutional Neural Network)방법을적용하여정상(Normal), 조기녹내장(early Glaucoma) 및중-후기녹내장(Severe Glaucoma)로진단할뿐 아니라, 모델상에서점진적등급활성맵(Gradient Class Activation Map: Grad-CAM)을이용해진단을내리게된 이유가되는영상의영역을표시해주므로, 정확하고빠른보조진단의역할을할 수있다.

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