| 1 |
1
기울기 및 방향 정보를 이용하여 유방피부와 흉근을 제거함으로써 유방 영역을 자동 분할하는 단계; 상기 자동 분할단계에 의해 분할된 유방 영역 내에 fuzzy C-means 군집화 기법을 이용하여 지방, 유선조직, 종양 및 혈관으로 유방조직을 분류하는 단계;상기 분류단계에 의해 분류된 종양 정보 또는 타겟과 소스영상에서 조영 정도에 따른 밝기값 차이를 이용하여 종양의 위치를 자동 추출하고 밝기값 및 형태학적인 연산을 이용하여 종양 부위를 분할하는 단계;상기 타겟과 소스영상 간 정규화된 상호정보 기반의 강체 정합을 수행하고, 조영제의 영향으로 서로 다른 밝기값을 갖게 되는 지방과 유선조직에 대하여 밝기값 보정을 수행하는 단계; 및상기 종양 부위의 밝기값 차이로 인한 변형을 줄여주기 위해 상기 분할된 종양 부위에 강성 구조를 유지하도록 제약을 주고 각 유방조직별 정규화 가중치를 적용한 데몬기반 비강체 정합을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,조영제 주입 전 증강영상을 타겟(target)영상, 조영제 주입 후 증강영상을 소스(source)영상으로 정의하고, 상기 소스영상은 소정 간격으로 연속 촬영된 데이터 셋으로 구성되는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 3 |
3
제 1항에 있어서, 상기 자동 분할단계는,에지와 같은 중요한 정보는 유지하면서 잡음을 제거할 수 있는 비등방성 확산 필터링(anisotropic diffusion filtering) 적용 후 유방 영역을 분할하고, 데이터마다 다르게 나타나는 유방조직의 조영 정도를 보정하기 위해 밝기값을 정규화시킨 후 조직 분류를 수행함으로써 유방 분할 및 조직 분류의 수행 정확성을 높이는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 4 |
4
제 1항에 있어서, 상기 종양 부위 분할단계는,fuzzy C-mean clustering으로 분류된 종양 정보로부터 종양 부위의 위치를 알아낼 수 있고, 조영 정도가 낮아 분류된 종양 정보를 이용하여 종양 부위의 위치를 알아내기 어려운 경우 상기 타겟 및 소스영상 간 종양의 조영 차이를 이용하여 종양의 위치를 자동 추출하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 5 |
5
제 1항에 있어서, 상기 강체 정합 및 밝기값 보정단계는,타겟 및 소스 영상의 밝기값 차이에 영향을 받지 않고 최적의 강체 변환을 구함으로써 전역적 움직임을 보정할 수 있고, 이때 샘플링을 통해 계산량을 줄일 수 있으며, 밝기값 보정을 통해 소스영상에서 지방과 유선조직의 조영제의 영향을 보정하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 6 |
6
제 1항에 있어서, 상기 비강체 정합 수행단계는,호흡 차이 및 심장 박동으로 인한 상기 타겟 및 소스 영상 내 유방 영역 간 종양 부위의 볼륨 및 형태 변형을 줄이면서 지역적 움직임을 보정하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 방법
|
| 7 |
7
기울기 및 방향 정보를 이용하여 유방피부와 흉근을 제거함으로써 유방 영역을 자동 분할하는 유방 분할부;상기 유방 분할부에 의해 분할된 유방 영역 내에 fuzzy C-means 군집화 기법을 이용하여 지방, 유선조직, 종양 및 혈관으로 유방조직을 분류하는 조직 분류부;상기 조직 분류부에 의해 분류된 종양 정보 또는 타겟과 소스영상에서 조영 정도에 따른 밝기값 차이를 이용하여 종양의 위치를 자동 추출하고 밝기값 및 형태학적인 연산을 이용하여 종양 부위를 분할하는 종양 분할부;상기 타겟과 소스영상 간 정규화된 상호정보 기반의 강체 정합을 수행하고, 조영제의 영향으로 서로 다른 밝기값을 갖게 되는 지방과 유선조직에 대하여 밝기값 보정을 수행하는 정합 및 보정부; 및상기 종양 부위의 밝기값 차이로 인한 변형을 줄여주기 위해 강성 구조를 유지하도록 제약을 주고 각 유방조직별 정규화 가중치를 적용한 데몬기반 비강체 정합을 수행하는 비강체 정합부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
| 8 |
8
제 7항에 있어서,조영제 주입 전 증강영상을 타겟(target)영상, 조영제 주입 후 증강영상을 소스(source)영상으로 정의하고, 상기 소스영상은 소정 간격으로 연속 촬영된 데이터 셋으로 구성되는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
| 9 |
9
제 7항에 있어서, 상기 유방 분할부,에지와 같은 중요한 정보는 유지하면서 잡음을 제거할 수 있는 비등방성 확산 필터링(anisotropic diffusion filtering) 적용 후 유방 영역을 분할하고, 데이터마다 다르게 나타나는 유방조직의 조영 정도를 보정하기 위해 밝기값을 정규화시킨 후 조직 분류를 수행함으로써 유방 분할 및 조직 분류의 수행 정확성을 높이는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
| 10 |
10
제 7항에 있어서, 상기 종양 분할부는,fuzzy C-mean clustering으로 분류된 종양 정보로부터 종양 부위의 위치를 알아낼 수 있고, 조영 정도가 낮아 분류된 종양 정보를 이용하여 종양 부위의 위치를 알아내기 어려운 경우 상기 타겟 및 소스영상 간 종양의 조영 차이를 이용하여 종양의 위치를 자동 추출하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
| 11 |
11
제 7항에 있어서, 상기 정합 및 보정부는,타겟 및 소스 영상의 밝기값 차이에 영향을 받지 않고 최적의 강체 변환을 구함으로써 전역적 움직임을 보정할 수 있고, 이때 샘플링을 통해 계산량을 줄일 수 있으며, 밝기값 보정을 통해 소스영상에서 지방과 유선조직의 조영제의 영향을 보정하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
| 12 |
12
제 7항에 있어서, 상기 비강체 정합부는,호흡 차이 및 심장 박동으로 인한 상기 타겟 및 소스 영상 내 유방 영역 간 종양 부위의 볼륨 및 형태 변형을 줄이면서 지역적 움직임을 보정하는 것을 특징으로 하는 비강체 정합 시스템
|
