인식 기 ( 150 - 2 ) 는 T 1 MR 이미지 에 기초 하 여 PET 이미지 를 을 생성 할 수 있 다 . 인식 기 ( 150 - 2 ) 는 CNN 으로 구현 될 수 있 다 . CNN 은 복수 의 입력 값 에 기초 하 여 단일 의 출력 값 을 생성 하 는 다중 입력 - 단일 출력 구조 를 가질 수 있 다 . CNN 은 무수히 많 은 T 1 MR 이미지 및 PET 이미지 에 기초 하 여 기 학습 이 되 어 있 을 수 있 다 . 인식 기 ( 150 - 2 ) 는 컨 볼루 션 레이어 ( convolution layer ) , 풀 링 레이어 ( pooling layer ) , 언 풀 링 레이어 ( un - pooling player ) , 완전 연결 레이어 ( full connected layer ) , 또는 이 들 의 다양 한 조합 에 기초 하 여 출력 값 을 생성 할 수 있 다 . 즉 , 인식 기 ( 150 - 2 ) 는 인공 신경망 ( artificial network ) 으로 구성 될 수 있 다 .