Gan을 활용한 디지털병리 염색 복원 장치 및 방법

기술 요약기존 디지털병리 염색 데이터는 시간 경과에 따라 색이 바래어 진단에 어려움을 겪는 문제가 있습니다. 본 기술은 이러한 문제 해결을 위해 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용한 디지털병리 염색 복원 장치 및 방법을 제안합니다. 생성망과 판별망으로 구성된 두 개의 인공지능 네트워크를 경쟁적으로 학습시켜, 염색이 손상된 데이터를 원본에 가까운 수준으로 정밀하게 디지털 복원합니다. 이를 통해 사용할 수 없었던 데이터를 재활용하고, 병리학 진단의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 의료 영상 분석 및 암 진단 분야에 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.