| 초록 |
멀티 라벨 분류(Multi-label classification)를 통한 의료 이미지 태깅 및 분류 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 시스템은 CT, X-ray, 실제 사진을 포함하는 의료 이미지들을 입력받아 사전에 미리 머신 러닝에 의해 기계 학습된 이미지의 특징과 비교하여 사진의 종류를 분류하고, 신체 부위, 의과대학 과목으로 분류하는 분류기1,2,3들을 구비하는 멀티 라벨 분류기; 및 상기 멀티 라벨 분류기에 의해 분류된 의료 이미지에 대하여 k개의 태그로 태깅하는 이미지 태깅 시스템을 포함한다. 인공지능 모듈 인 멀티 레벨 분류기와 Auto-Tagging 시스템이 서버에 설치 운용되며, CT, X-ray, 실제 사진을 포함하는 의료 이미지에 대하여 '사진 종류' 분류기1, '신체부위' 분류기2, '의과대학 과목' 분류기3의 멀티 레벨 분류기(classifier)에 의해 10개의 신체 부위(입, 눈, 귀, 심장, 폐, 근육, 피부, 위장, 혈액세포, 심혈관계), 7개의 의과대학 과목(심장학, 피부과학, 감각기학, 소화기병학, 혈액학, 근골격학, 호흡기학), 3개의 사진 종류(CT, X-ray, 실제 사진)에 따라, 상기 CT, X-ray, 실제 사진의 의료 이미지들을 사진 종류, 신체 부위, 의과대학 과목으로 분류하여 tagging하며, 분류 태깅된 의료 이미지들을 의과대학 과목의 대분류/중분류/소분류로 구분하여 이미지 DB에 저장한다. |
