Application method of Few Shot Learning in Sparse Pathological Tissue Data

Application method of Few Shot Learning in Sparse Pathological Tissue Data

본 발명은 적은 병리학적 조직 영상 데이터에 소량의 데이터 학습 적용 방법에 관한 것으로, 렙타일(Reptile) 모델을 기반으로 메타메드(MeataMed) 모델을 구성하는 제1 단계; 및 구성된 메타메드 모델을 이용해, 병리학적 조직 데이터에서 선택되는 일부 클래스의 사용 가능한 이미지를 이용하여 학습하는 퓨 샷 러닝(Few Shot Learning) 학습을 하는 제2 단계;를 포함하여 구성된다....

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	CHOI HEUNG KOOK, BHATTACHARJEE SUBRATA, HWANG YEONG BYN
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS PHYSICS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	본 발명은 적은 병리학적 조직 영상 데이터에 소량의 데이터 학습 적용 방법에 관한 것으로, 렙타일(Reptile) 모델을 기반으로 메타메드(MeataMed) 모델을 구성하는 제1 단계; 및 구성된 메타메드 모델을 이용해, 병리학적 조직 데이터에서 선택되는 일부 클래스의 사용 가능한 이미지를 이용하여 학습하는 퓨 샷 러닝(Few Shot Learning) 학습을 하는 제2 단계;를 포함하여 구성된다.