종류 판별 장치, 종류 판별 방법, 종류 판별 프로그램, 및 약제 분류 장치
약제의 판별 결과의 에비던스의 제시를 가능하게 함과 함께, 다양한 마크에 대응할 수 있다. 컴퓨터(60)는, 특징 추출부(64)와, 판별부(65)를 구비한다. 특징 추출부는, 약제에 형성된 마크를 추출하도록 구축된 학습 완료 모델(84)에, 종류 불명의 대상 약제를 촬상한 촬상 화상(82)을 입력하여 얻어지는 출력값에 기초하여, 촬상 화상에 비치는 마크를 추출한 추출 마크 화상(83)을 생성한다. 판별부는, 추출 마크 화상과, 약제의 종류별로 미리 등록된 등록 마크 화상의 대조 결과에 기초하여, 대상 약제의 종류를 판별한다. Evi...
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Main Authors | , , |
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Format | Patent |
Language | Korean |
Published |
25.04.2023
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Abstract | 약제의 판별 결과의 에비던스의 제시를 가능하게 함과 함께, 다양한 마크에 대응할 수 있다. 컴퓨터(60)는, 특징 추출부(64)와, 판별부(65)를 구비한다. 특징 추출부는, 약제에 형성된 마크를 추출하도록 구축된 학습 완료 모델(84)에, 종류 불명의 대상 약제를 촬상한 촬상 화상(82)을 입력하여 얻어지는 출력값에 기초하여, 촬상 화상에 비치는 마크를 추출한 추출 마크 화상(83)을 생성한다. 판별부는, 추출 마크 화상과, 약제의 종류별로 미리 등록된 등록 마크 화상의 대조 결과에 기초하여, 대상 약제의 종류를 판별한다.
Evidence of a discrimination result of a drug can be presented, and various marks can be dealt with. A computer (60) includes a feature extraction unit (64) and a discrimination unit (65). The feature extraction unit generates an extraction mark image (83) in which a mark appearing on a captured image (82) is extracted, based on an output value obtained by inputting the captured image of a target drug whose type is unidentified to a trained model (84) constructed to extract the mark formed on the drug. The discrimination unit discriminates the type of the target drug, based on a collation result between the extraction mark image and a registration mark image registered in advance for each type of the drug. |
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AbstractList | 약제의 판별 결과의 에비던스의 제시를 가능하게 함과 함께, 다양한 마크에 대응할 수 있다. 컴퓨터(60)는, 특징 추출부(64)와, 판별부(65)를 구비한다. 특징 추출부는, 약제에 형성된 마크를 추출하도록 구축된 학습 완료 모델(84)에, 종류 불명의 대상 약제를 촬상한 촬상 화상(82)을 입력하여 얻어지는 출력값에 기초하여, 촬상 화상에 비치는 마크를 추출한 추출 마크 화상(83)을 생성한다. 판별부는, 추출 마크 화상과, 약제의 종류별로 미리 등록된 등록 마크 화상의 대조 결과에 기초하여, 대상 약제의 종류를 판별한다.
Evidence of a discrimination result of a drug can be presented, and various marks can be dealt with. A computer (60) includes a feature extraction unit (64) and a discrimination unit (65). The feature extraction unit generates an extraction mark image (83) in which a mark appearing on a captured image (82) is extracted, based on an output value obtained by inputting the captured image of a target drug whose type is unidentified to a trained model (84) constructed to extract the mark formed on the drug. The discrimination unit discriminates the type of the target drug, based on a collation result between the extraction mark image and a registration mark image registered in advance for each type of the drug. |
Author | KITAMURA NAOKI AMANO HIROKAZU ABE TSUYOSHI |
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SubjectTerms | BABY COMFORTERS CALCULATING COMPUTING CONTAINERS SPECIALLY ADAPTED FOR MEDICAL OR PHARMACEUTICALPURPOSES COUNTING DEVICES FOR ADMINISTERING FOOD OR MEDICINES ORALLY DEVICES FOR RECEIVING SPITTLE DEVICES OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR BRINGINGPHARMACEUTICAL PRODUCTS INTO PARTICULAR PHYSICAL ORADMINISTERING FORMS HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA HUMAN NECESSITIES HYGIENE IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES MEASURING MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE PHYSICS TESTING |
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