의료용 이미지 검색 장치가 수행하는 방법으로서,병변에 해당하는 비 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제1 인코더를 이용하여, 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 비 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;병변에 해당하지 않는 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제2 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징과, 상기 제2 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징 간의 유사도를 산출하는 단계; 및산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 의료용 이미지 검색 방법.

제1항에 있어서, 상기 제1 인코더는,비 정상 영역만 포함하는 적어도 하나의 제1 의료용 이미지에서 상기 제1 인코더를 이용하여 비 정상 영역의 특징을 추출하고, 제1 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제1 의료용 이미지에서 추출된 비 정상 영역의 특징으로부터 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지를 생성하며, 생성된 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지와 상기 적어도 하나의 제1 의료용 이미지 간이 차이가 미리 설정된 제1 기준값 이하가 되도록 상기 제1 인코더 및 상기 제1 디코더를 학습시킴으로써, 학습된, 의료용 이미지 검색 방법.

제2항에 있어서, 상기 제2 인코더는,상기 제1 인코더를 이용하여 비 정상 영역 및 정상 영역을 포함하는 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 비 정상 영역의 특징을 추출하고, 상기 제2 인코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 정상 영역의 특징을 추출하며, 상기 제1 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 비 정상 영역의 특징을 기반으로 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지를 생성하며, 제2 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 정상 영역의 특징을 기반으로 적어도 하나의 정상 영역 이미지를 생성하고, 상기 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지 및 상기 적어도 하나의 정상 영역 이미지를 병합하여 적어도 하나의 병합 이미지를 생성하여, 상기 적어도 하나의 병합 이미지와 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지를 비교하여 상기 적어도 하나의 병합 이미지와 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지 간의 차이가 미리 설정된 제2 기준값 이하가 되도록 상기 제2 인코더 및 상기 제2 디코더를 학습시킴으로써, 학습된의료용 이미지 검색 방법.

제2항에 있어서, 상기 제2 인코더는,상기 제2 인코더를 이용하여 비 정상 영역 및 정상 영역을 포함하는 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 정상 영역의 특징을 추출하고, 제2 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 정상 영역의 특징을 기반으로 이미지를 복원하고,미리 학습된 분류기를 이용하여 복원된 이미지가 비 정상 영역을 포함하는지 여부를 판단여, 상기 복원된 이미지에 비 정상 영역을 포함하지 않도록 상기 제2 인코더 및 상기 제2 디코더를 학습시킴으로써, 학습된, 의료용 이미지 검색 방법.

제1항에 있어서, 상기 산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지와 동일한 병변에 해당하는지 여부를 판단하는, 의료용 이미지 검색 방법.

제1항에 있어서, 상기 산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계는,상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는 것으로 판단되면, 상기 제2 이미지 상에 비 정상 영역을 다른 영역과 구분하여 표시하는,의료용 이미지 검색 방법.

제1항에 있어서, 노이즈 특징을 추출하도록 학습된 제3 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 노이즈 특징을 추출하는 단계; 및추출된 노이즈 특징을 기반으로, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 대한 출처 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 의료용 이미지 검색 방법.

제7항에 있어서, 노이즈 특징을 기반으로 노이즈 이미지를 생성하도록 학습된 제3 디코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 추출된 노이즈 특징을 기반으로 노이즈 이미지를 생성하는 단계;를 더 포함하되,상기 출처 정보를 생성하는 단계는, 추출된 노이즈 특징 및 생성된 노이즈 이미지 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 대한 출처 정보를 생성하는, 의료용 이미지 검색 방법.

의료용 이미지 검색 방법을 실행하기 위한 명령어를 포함하는 메모리; 및상기 명령어를 실행함으로써, 병변에 해당하는 비 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제1 인코더를 이용하여, 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 비 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;병변에 해당하지 않는 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제2 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징과, 상기 제2 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징 간의 유사도를 산출하는 단계; 및산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 의료용 이미지 검색 방법을 수행하는, 프로세서;를 포함하는 의료용 이미지 검색 장치.

제9항에 있어서, 상기 제1 인코더는,비 정상 영역만 포함하는 적어도 하나의 제1 의료용 이미지에서 상기 제1 인코더를 이용하여 비 정상 영역의 특징을 추출하고, 제1 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제1 의료용 이미지에서 추출된 비 정상 영역의 특징으로부터 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지를 생성하며, 생성된 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지와 상기 적어도 하나의 제1 의료용 이미지 간이 차이가 미리 설정된 제1 기준값 이하가 되도록 상기 제1 인코더 및 상기 제1 디코더를 학습시킴으로써, 학습된, 의료용 이미지 검색 장치.

제10항에 있어서, 상기 제2 인코더는,상기 제1 인코더를 이용하여 비 정상 영역 및 정상 영역을 포함하는 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 비 정상 영역의 특징을 추출하고, 상기 제2 인코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 정상 영역의 특징을 추출하며, 상기 제1 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 비 정상 영역의 특징을 기반으로 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지를 생성하며, 제2 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 정상 영역의 특징을 기반으로 적어도 하나의 정상 영역 이미지를 생성하고, 상기 적어도 하나의 비 정상 영역 이미지 및 상기 적어도 하나의 정상 영역 이미지를 병합하여 적어도 하나의 병합 이미지를 생성하여, 상기 적어도 하나의 병합 이미지와 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지를 비교하여 상기 적어도 하나의 병합 이미지와 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지 간의 차이가 미리 설정된 제2 기준값 이하가 되도록 상기 제2 인코더 및 상기 제2 디코더를 학습시킴으로써, 학습된,의료용 이미지 검색 장치.

제8항에 있어서, 상기 제2 인코더는,상기 제2 인코더를 이용하여 비 정상 영역 및 정상 영역을 포함하는 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 정상 영역의 특징을 추출하고, 제2 디코더를 이용하여 상기 적어도 하나의 제2 의료용 이미지에서 추출된 정상 영역의 특징을 기반으로 이미지를 복원하고,미리 학습된 분류기를 이용하여 복원된 이미지가 비 정상 영역을 포함하는지 여부를 판단여, 상기 복원된 이미지에 비 정상 영역을 포함하지 않도록 상기 제2 인코더 및 상기 제2 디코더를 학습시킴으로써, 학습된, 의료용 이미지 검색 장치.

제9항에 있어서, 상기 산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지와 동일한 병변에 해당하는지 여부를 판단하는, 의료용 이미지 검색 장치.

제9항에 있어서, 상기 산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계는,상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는 것으로 판단되면, 상기 제2 이미지 상에 비 정상 영역을 다른 영역과 구분하여 표시하는,의료용 이미지 검색 장치.

제9항에 있어서, 노이즈 특징을 추출하도록 학습된 제3 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 노이즈 특징을 추출하는 단계; 및추출된 노이즈 특징을 기반으로, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 대한 출처 정보를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 의료용 이미지 검색 장치.

제15항에 있어서, 노이즈 특징을 기반으로 노이즈 이미지를 생성하도록 학습된 제3 디코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나로부터 추출된 노이즈 특징을 기반으로 노이즈 이미지를 생성하는 단계;를 더 포함하되,상기 출처 정보를 생성하는 단계는, 추출된 노이즈 특징 및 생성된 노이즈 이미지 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나에 대한 출처 정보를 생성하는, 의료용 이미지 검색 장치.

컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 병변에 해당하는 비 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제1 인코더를 이용하여, 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 비 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;병변에 해당하지 않는 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제2 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징과, 상기 제2 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징 간의 유사도를 산출하는 단계; 및산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 의료용 이미지 검색 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체.

컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면, 병변에 해당하는 비 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제1 인코더를 이용하여, 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 비 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;병변에 해당하지 않는 정상 영역의 특징을 추출하도록 학습된 제2 인코더를 이용하여, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 각각으로부터 정상 영역의 특징을 추출하는 단계;상기 제1 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징과, 상기 제2 이미지로부터 추출된 정상 영역의 특징 및 비 정상 영역의 특징 간의 유사도를 산출하는 단계; 및산출된 유사도를 기반으로 상기 제2 이미지가 상기 제1 이미지에 대응되는지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 의료용 이미지 검색 방법을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.