제2항에 있어서, 상기 예비 학습하는 단계는,미리 설정된 에포크에 도달할 때까지 반복하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법.

선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 장치에서의 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법에 있어서,세포 영상과 세포 영역 및 배경 영역을 표시하는 선 레이블을 학습 데이터로 하여 영상 분할 네트워크(U-Net)를 통해 반복적으로 예비 학습하는 단계;상기 예비 학습 과정에서 일정 주기마다 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)을 계산하는 단계;상기 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)에서 미리 설정된 임계값을 넘는 세포 영역 및 배경 영역에 의사 레이블(Pseudo Label)을 지정하여 자체 학습하는 단계; 및상기 자체 학습 결과를 통해 획득되는 스크리블 된 손실(Lsp)과 스크리블 되지 않은 손실(Lup)을 기초로 상기 영상 분할 예측확률을 반복적으로 개선하는 단계;를 포함하고,상기 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)을 계산하는 것은,상기 스크리블 된 손실(Lsp)과 상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)의 예측 앙상블 프로세스의 간격인 γ 에포크 마다 평균화되고,상기 자체 학습하는 단계는,의사 레이블링과 레이블링 필터링을 통해 의사 레이블의 노이즈를 제거하고, 상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)을 주기적으로 예측하고,상기 영상 분할 예측확률을 반복적으로 개선하는 단계는,상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)에 상대 가중치를 적용하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법.

제1항에 있어서, 상기 예비 학습하는 단계는,레이블이 있는 픽셀에 대해서만 표준 교차 엔트로피 손실을 적용하여 스크리블 된 손실(Lsp)을 예측하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법.

제1항에 있어서, 상기 예비 학습하는 단계에서, 상기 세포 영역과 배경 영역을 표시하는 선 레이블이 표시된 픽셀은 상기 세포 영상의 10% 이하의 픽셀을 포함하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법.

제1항에 있어서, 상기 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)을 계산하는 단계는,레이블이 지정되지 않은 픽셀에 대해서 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균을 사용하여 레이블을 자동으로 생성하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법.

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제1항에 따른 상기 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.

세포 영상과 세포 영역 및 배경 영역을 표시하는 선 레이블을 학습 데이터로 하여 영상 분할 네트워크(U-Net)를 통해 반복적으로 예비 학습하는 워밍업부;상기 예비 학습 과정에서 일정 주기마다 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)을 계산하는 확률 예측부;상기 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)에서 미리 설정된 임계값을 넘는 세포 영역 및 배경 영역에 의사 레이블(Pseudo Label)을 지정하여 자체 학습하는 자체 학습부; 및상기 자체 학습 결과를 통해 획득되는 스크리블 된 손실(Lsp)과 스크리블 되지 않은 손실(Lup)을 기초로 상기 영상 분할 예측확률을 반복적으로 개선하는 개선부;를 포함하고,상기 영상 분할 예측확률의 지수 이동 평균(EMA)을 계산하는 것은,상기 스크리블 된 손실(Lsp)과 상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)의 예측 앙상블 프로세스의 간격인 γ 에포크 마다 평균화되고,상기 자체 학습부는,의사 레이블링과 레이블링 필터링을 통해 의사 레이블의 노이즈를 제거하고, 상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)을 주기적으로 예측하고,상기 개선부는,상기 스크리블 되지 않은 손실(Lup)에 상대 가중치를 적용하는, 선 레이블을 이용한 세포 영상 분할 장치.