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컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법에 있어서, 뇌의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 HU(Hounsfield Unit) 값으로 변환하는 단계;상기 HU값으로 변환된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 기계 아티팩트를 제거하는 단계;상기 기계 아티팩트가 제거된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 두개골내의 위치를 탐색하고, 균열의 발생 영역을 뼈 픽셀로 오버레이하는 단계;상기 뼈 픽셀이 오버레이된 컴퓨터 단층촬영 이미지로부터 뇌조직을 추출하는 단계; 및 상기 아티팩트가 제거되고, 뇌조직이 추출된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 HU값의 밀도 분포를 추출 단계를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 1항에 있어서, 상기 뇌조직을 추출하는 단계는 상기 컴퓨터 단층촬영 이미지의 각각의 픽셀을 유효 픽셀과 무효 픽셀로 구분하고, 기준점을 설정하여, 기준점으로부터 상측 방향, 하측 방향, 좌측 방향, 및 우측 방향으로 유효 픽셀을 탐색하는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 1항에 있어서, 상기 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 HU값의 밀도 분포를 추출하는 단계는0 이상 79 이하의 HU값을 가지는 픽셀의 수를 각각 카운트하여 저장하는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 1항에 있어서, 상기 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법은뇌의 전면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지를 하나 이상 획득하여, 상기 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 HU값으로 변환하는 단계; 상기 아티팩트를 제거하는 단계; 및 상기 HU값의 밀도 분포 추출 단계를 획득한 이미지의 개수만큼 반복 수행하고, 상기 뇌의 전면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 HU값의 밀도 분포를 분석하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 2항에 있어서, 상기 유효 픽셀은 컴퓨터 단층촬영 이미지내의 조직에 해당되는 픽셀로, HU값의 범위가 69에서 89사이인 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 2항에 있어서, 상기 무효 픽셀은 컴퓨터 단층촬영 이미지내의 바탕에 해당되는 픽셀로, HU값이 -1000 이하인 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 2항에 있어서, 상기 뇌조직을 추출하는 단계는뇌조직 픽셀과 뼈 픽셀의 비율에 기초하여, 비강 이하 부분과 정수리 부분을 제거하는 단계를 더 포함하는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 4항에 있어서, 상기 뇌의 전면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 HU값의 밀도 분포를 분석하는 단계는 상기 뇌의 전면에 대한 하나 이상의 컴퓨터 단층촬영 이미지에서, 0이상 79 이하의 HU값을 가지는 각각의 픽셀들의 비율을 도출하는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 4항에 있어서, 상기 뇌의 전면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 HU값의 밀도 분포를 기초로하여, 부종 세포(Edema cell, ), 출혈(Haemorrhage, ), 및 정상 세포(Normal cell, )에 대한 분포를 도출하고, 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 하운스필드 유닛 지수(Densitometric Hounsfield Unit Score, DHS)값을 산출하여, 산출된 DHS값에 따라 뇌의 병변의 상태의 심각성 또는 뇌의 병변의 호전여부를 분류하는 단계를 더 포함하되, 상기 DHS는 아래의 수학식5에 의하여 산출되는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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제 9항에 있어서, 뇌의 병변의 상태의 심각성 또는 뇌의 병변의 호전여부를 분류하는 단계는 최초의 컴퓨터 단층촬영 이미지의 기준 DHS 값을 통해 환자 상태의 심각성을 분류하며, 마지막 컴퓨터 단층촬영 이미지의 기준 DHS 값을 통해 환자 상태의 호전여부를 분류하는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법
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컴퓨터 단층촬영 이미지로부터 밀도 하운스필드 유닛 지수(Densitometric Hounsfield Unit Score, DHS)값을 산출하는 방법에 있어서, (a) 뇌의 전체면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지를 하나 이상 획득하는 단계;(b) 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 HU값으로 변환하는 단계;(c) 상기 HU값으로 변환된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 기계 아티팩트를 제거하는 단계;(d) 상기 기계 아티팩트가 제거된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 두개골내의 위치를 탐색하고, 균열의 발생 영역을 뼈 픽셀로 오버레이하는 단계;(e) 상기 뼈 픽셀이 오버레이된 컴퓨터 단층촬영 이미지로부터 뇌조직을 추출하는 단계; 및 (f) 상기 아티팩트가 제거되고, 뇌조직이 추출된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 HU값의 밀도 분포를 추출하는 단계;(g) 뇌의 전체면에 대한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 HU값의 밀도 분포를 분석하는 단계; 및(h) 상기 HU값의 밀도 분포 분석 결과에 따라 도출된 부종 세포(Edema cell), 출혈(Haemorrhage), 및 정상 세포(Normal cell)에 대한 분포를 기초로하여 DHS값을 산출하는 단계를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 DHS값의 산출 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 (a) 내지 (h) 단계는 상기 뇌의 전체면에 대하여 획득된 컴퓨터 단층촬영 이미지의 개수만큼 반복 수행되는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 DHS값의 산출 방법
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제 11항에 있어서, 상기 DHS는 아래의 수학식 6에 의하여 산출되는 것인 컴퓨터 단층촬영 이미지의 DHS값의 산출 방법
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제 11항에 있어서, 상기 산출된 DHS값에 따라 뇌의 병변의 상태의 심각성 또는 뇌의 병변의 호전여부를 분류하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 단층촬영 이미지의 DHS값의 산출 방법
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컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 장치에 있어서, 밀도 분석 애플리케이션이 저장된 저장장치, 및 상기 밀도 분석애플리케이션과 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛을 포함하고,상기 프로세싱 유닛은 상기 밀도 분석 애플리케이션의 실행에 따라,뇌의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 HU값으로 변환하고, 상기 HU값으로 변환된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 기계 아티팩트를 제거하고, 상기 기계 아티팩트가 제거된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 두개골내의 위치를 탐색하여, 균열의 발생 영역을 뼈 픽셀로 오버레이시켜 컴퓨터 단층촬영 이미지로부터 뇌조직을 추출 한 후,상기 아티팩트가 제거되고, 뇌조직이 추출된 컴퓨터 단층촬영 이미지에서 HU값의 밀도 분포를 추출하는 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 장치
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제1항 내지 10항에 따른 컴퓨터 단층촬영 이미지의 밀도 분석 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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