본 발명은 딥러닝 기반 고자기장 자기공명영상 합성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 딥러닝 기반 고자기장 자기공명영상 합성 장치로서, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 생성기 및 구별기를 포함하는 적대적 생성 신경망 모델 기반으로 상기 생성기가 저자기장 자기공명영상 패치를 입력으로 하여 가상의 합성 고자기장 자기공명영상 패치를 생성하고, 상기 구별기가 상기 가상의 합성 고자기장 자기공명영상 및 실제 고자기장 자기공명영상을 입력으로 하여 상기 합성 고자기장 자기공명영상이 실제 고자기장 자기공명영상에 속할 확률을 계산하고, 특징 추출기가 상기 가상의 합성 고자기장 자기공명영상 및 상기 실제 고자기장 자기공명영상을 입력으로 하여 고차원 특징 차이를 계산하고, 상기 합성 고자기장 자기공명영상과 상기 실제 고자기장 자기공명영상과의 차이, 상기 계산된 확률 및 상기 고차원 특징 차이에 따른 인지 로스(Perceptual loss)를 반영된 전체 로스(total loss)를 이용하여 상기 생성기 및 구별기의 파라미터를 업데이트하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 딥러닝 기반 고자기장 자기공명영상 합성 장치가 제공된다.
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