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씨티 이미지에서의 텍스처 특징 추출방법

  • 기술번호 : KST2015157699
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 CT 이미지에서 텍스처 특징을 추출하는 방법에 관한 것으로서, 입력 이미지의 콘트라스트 개선단계, 상기 콘트라스트 개선단계에서 산출된 이미지에 대하여 흑백 픽셀 변화를 최소화하기 위한 적절한 역치를 얻기 위한 2치화 단계, 상기 2치화 단계에서 산출된 이미지에서 노이즈(noise)와 혈관을 제거하기 위한 형태처리 단계로 목표 이미지를 찾는 제1단계, 상기 제1단계에서 산출된 이미지를 하위 영역(Sub-region)으로 나누는 제2단계, 상기 제2단계에서 나누어진 하위 영역에 대해서 텍스처 특징을 추출하는 제3단계, 상기 텍스처 특징이 추출된 하위 영역을 패턴 인식 알고리즘을 이용하여 질병을 판별하는 SVM(Support vector machine)을 이용하여 패턴 인식된 질병에 따라 상기 텍스처 특징을 자동 분류하는 제4단계로 구성되는 것을 특징으로 한다.상기와 같이 구성된 본 발명에 따르면, 이미지를 하위 영역으로 나누고 상기 하위 영역의 밝기와 구조를 균일하게 하는 UEM 방법을 사용함으로써 픽셀 정보 소실을 최소화 할 뿐만 아니라, 텍스처 특성 추출 시 방향 불변성을 얻을 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01)
CPC G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01)
출원번호/일자 1020110024760 (2011.03.21)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1162605-0000 (2012.06.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120705) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.21)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 대한민국 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-0203590-38
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.04.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0028567-75
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2011-0252816-00
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0190981-63
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2012-0431739-15
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.05.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-5017282-91
7 등록결정서
Decision to grant		 2012.06.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0347914-52
8 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2012.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2012-0503013-10
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 이미지의 콘트라스트 개선단계, 상기 콘트라스트 개선단계에서 산출된 이미지에 대하여 흑백 픽셀 변화를 최소화하기 위한 역치를 얻기 위한 2치화 단계, 상기 2치화 단계에서 산출된 이미지에서 노이즈(noise)와 혈관을 제거하기 위한 형태처리 단계로 목표 이미지를 찾는 제1단계;상기 제1단계에서 산출된 이미지를 하위 영역(Sub-region)으로 나누는 제2단계;상기 제2단계에서 나누어진 하위 영역에 대해서 텍스처 특징을 추출하는 제3단계;상기 텍스처 특징이 추출된 하위 영역을 패턴 인식 알고리즘을 이용하여 질병을 판별하는 SVM(Support vector machine)을 이용하여 패턴 인식된 질병에 따라 상기 텍스처 특징을 자동 분류하는 제4단계;로 구성되는 것을 특징으로 하되,상기 제3단계는,이미지로부터 균일한 밝기 패턴을 얻어 복수의 방향에서 텍스처 특성을 추출하기 위하여 하나의 중앙 픽셀에 대하여 이진 코드를 생성하는 제3-1단계;상기 중앙 픽셀의 국소(local) 구조를 나타내기 위하여 상기 중앙 픽셀에 대하여 방향변화 구배를 계산하는 제3-2단계;상기 제3-1단계 또는 제3-2단계에서 산출된 이미지의 국소 밝기와 국소 구조의 균일도를 나타내는 조건부 확률 밀도함수를 생성하는 제3-3단계;상기 확률 밀도함수를 이용하여 CT 이미지 텍스처 특성을 산출하는 제3-4단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 CT 이미지에서의 텍스처 특징 추출방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 제3-1단계에서,이진 코드의 생성은 중앙 픽셀에서 인접하는 픽셀부터 일정 반경을 가지는 원형 부분에 존재하는 픽셀들에 대하여 이진코드를 생성하되,상기 일정 반경을 가지는 원형 부분에 존재하는 픽셀들에 대하여 중앙 픽셀보다 작으면 0의 코드를 생성하고 그렇지 않으면 1의 코드를 생성하는 것을 특징으로 하는 CT 이미지에서의 텍스처 특징 추출방법
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제1항에 있어서,상기 제3-2단계에서,상기 중앙 픽셀의 좌표 P(x,y)에 대하여 방향 구배{Oθ(x,y)}는 하기 수학식 23과 같이 산출되되, 하기 수학식 23에서 I(x,y)는 P(x,y)좌표에서의 이미지 강도(intensity) 함수이고,상기 이미지 강도 함수 I(x,y)는 하기 수학식 34에 의하여 산출되되, 하기 수학식 34에서 i(x'',y'')는 (x'',y'') 좌표에서의 픽셀 값이며, H와 W는 각각 이미지의 높이와 너비인 것을 특징으로 하는 CT 이미지에서의 텍스처 특징 추출방법
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삭제
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패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.