DEEP LEARNING MODEL TRAINING METHOD, METHOD FOR DIAGNOSING OPHTHALMOLOGIC DISEASE BY USING DEEP LEARNING MODEL, AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM HAVING RECORDED THEREON PROGRAM FOR PERFORMING SAME

A deep learning model training method, a method for diagnosing an ophthalmologic disease by using a deep learning model, and a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing same comprise: a deep learning model training step in which at least one processor trains a deep learning model by using a plurality of data sets for a plurality of optical coherence tomography (OCT) images acquired through OCT performed on an eyeball; an image acquisition step in which the at least one processor acquires a plurality of OCT images of a testee; and an ophthalmologic disease diagnosing step in which the at least one processor outputs a probability of an ophthalmologic disease or a probability of being normal as a diagnosis result by inputting the plurality of OCT images of the testee to the deep learning model. Un procédé d'entraînement de modèle d'apprentissage profond, un procédé de diagnostic d'une maladie ophtalmologique à l'aide d'un modèle d'apprentissage profond, et un support d'enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour effectuer celui-ci comprennent : une étape d'entraînement de modèle d'apprentissage profond dans laquelle au moins un processeur entraîne un modèle d'apprentissage profond à l'aide d'une pluralité d'ensembles de données pour une pluralité d'images de tomographie par cohérence optique (OCT) acquises par une OCT effectuée sur un globe oculaire ; une étape d'acquisition d'images dans laquelle ledit au moins un processeur acquiert une pluralité d'images OCT d'un sujet testé ; et une étape de diagnostic de maladie ophtalmologique dans laquelle ledit au moins un processeur délivre une probabilité d'une maladie ophtalmologique ou une probabilité d'état normal en tant que résultat de diagnostic en entrant la pluralité d'images OCT du sujet testé dans le modèle d'apprentissage profond. 딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 안과질환 진단 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체는 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 안구를 대상으로 광 간섭 단층 촬영(Optical Coherence Tomography; OCT)된 다수 개의 OCT이미지에 대한 복수 개의 데이터셋이 이용되어 딥러닝 모델이 학습되는 딥러닝 모델 학습 단계, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 피검사자의 다수 개의 OCT이미지가 획득되는 이미지 획득단계 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 상기 딥러닝 모델에 피검사자의 다수 개의 OCT이미지가 입력되어 안과질환 또는 정상일 확률을 진단결과로 출력하는 안과질환 진단단계를 포함한다.