# CNNによる医療画像解析の改善:Lunit特許分析、パート2

前回の投稿では、医療画像解析に関するルネット特許について説明したいと思います。 今回説明した特許は、CNNモデルにも関連しています。これは、セルを含む画像を分析し、ミトーシス細胞の数と場所を決定します。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 CNNによる医療画像解析の改善:Lunit特許分析、パート2 前回の投稿では、医療画像解析に関するルネット特許について説明したいと思います。 今回説明した特許は、CNNモデルにも関連しています。これは、セルを含む画像を分析し、ミトーシス細胞の数と場所を決定します。 AI・ソフトウェア 2023.05.26 公開 IPLEX 約3分で読めます 前回の投稿では、医療画像解析に関するルネット特許について説明したいと思います。 今回説明した特許は、CNNモデルにも関連しています。これは、セルを含む画像を分析し、ミトーシス細胞の数と場所を決定します。 しかし、前の投稿に記載されている特許がCNNモデルの精度を向上させる方法に関連していた場合、 今日の特許は、CNNモデルを使用してミトーシスの数と場所を決定する方法について説明します。 です。 特許。 画像をクリックすると登録特許が確認できます。 まず、最初のコンボリューションレイヤーで、セルはキャプチャされた画像を入力して、特徴的なマップを抽出します。 その後、第二回コンボリューション層に特徴的なマップを入力します。 1stクラスのアクティベーションマップ クラスアクティベーションマップも参照してください。 詳細はこちら。 1stクラスのアクティベーションマップ ミトーシス細胞の特徴の地図です。 1stクラスのアクティベーションマップ リリース時に、 1stクラスのアクティベーションマップ 出力レイヤーを入力して、グローバルプール(最大プールまたは平均プールなど)を実行します。 この場合、 1stクラスのアクティベーションマップ 世界保健機関 2ndクラスのアクティベーションマップ これは生まれます。 2ndクラスのアクティベーションマップ これが生成されると、 2ndクラスのアクティベーションマップ サイズを上げます。 最初のコンボリューションレイヤーと2番目のコンボリューションレイヤーを通過すると、出力データは初期入力データよりも小さくなります。 第1および第2の汚染の層を渡すとき、次元は収縮します。 2ndクラスのアクティベーションマップ 類似の分裂セルが初期入力データにある場所を見つけることは困難です。 ですから、 2ndクラスのアクティベーションマップ 画像のサイズは、最初の画像のサイズと同じです。 拡張クラスアクティベーションマップ 第三級アクティベーションマップ 呼び出します。 第三級アクティベーションマップ これが生成されると、 第三級アクティベーションマップ セットしきい値やピーク値以上の領域を検索します。 エリアは、写真の暗い色で表されます。 第三級アクティベーションマップ 設定しきい値またはピーク値を持つ領域に対応する最初の入力画像の領域は、ミトーシス細胞が配置されている領域であると仮定することができます。 したがって、領域の場所と、そこにある領域の数を判断して、擬似分割セルが最初の入力画像内にある場所と、擬似分割セルがいくつ存在するかを判断することができます。 特許は、CNNモデルの一般的な説明である可能性があります。 しかし... この特許は、ミトーシスを検出するためにCNNモデルが使用される方法を指定します。 と判断します。 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 SUALAB特許分析:異常検知 ↗ 前の記事 CNNによる医療画像解析の改善:Lunit特許分析、パート1 ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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