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혈관 조직 분류 장치를 이용한 혈관 조직 분류 방법에 있어서, 피측정자의 혈관을 촬영한 초음파 영상으로부터 픽셀별 인텐시티(intensity)를 추출하는 단계,상기 픽셀별 인텐시티를 이용하여 석회화 후보군을 선별하고, 선별된 석회화 후보군을 이용하여 상기 초음파 영상에 포함된 음향 음영 영역을 제거하는 단계,상기 음향 음영 영역이 제거된 초음파 영상의 픽셀들의 특징 벡터를 이용하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 분류하는 단계, 그리고 상기 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직 또는 석회화 조직으로 분류된 경우, 해당 픽셀들과 기 설정된 기준값을 비교하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 재분류하는 단계를 포함하는 혈관 조직 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 음향 음영 영역을 제거하는 단계는, 상기 초음파 영상을 직교축 영상에서 극축 영상으로 변환하는 단계, 기 설정된 제1 임계값보다 큰 픽셀들을 검출하여 석회화 후보군으로 선별하는 단계, 상기 석회화 후보군에 마스크를 생성하는 단계, 상기 마스크와 혈관 외벽 사이에 위치한 영역에 포함된 픽셀들의 인텐시티 평균값을 연산하는 단계, 상기 연산된 평균값이 기 설정된 제2 임계값보다 작은 영역을 음향 음영 영역으로 분류하는 단계, 그리고 상기 초음파 영상으로부터 상기 음향 음영 영역을 제거하는 단계를 포함하는 혈관 조직 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 분류하는 단계는, 기 설정된 제3 임계값보다 큰 인텐시티를 가지는 픽셀들을 포함하는 제1 그룹과 제3 임계값보다 작거나 같은 인텐시티를 가지는 픽셀들을 포함하는 제2 그룹을 생성하는 단계, 상기 제1 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제1 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 상기 제1 그룹에 포함된 픽셀들을 분류하는 단계, 그리고 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 이용하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들을 분류하는 단계를 포함하는 혈관 조직 분류 방법
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제3항에 있어서, 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들을 분류하는 단계는, 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제2 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 및 섬유성 지방 조직을 포함하는 제1 조직 그룹 또는 괴사성 조직 및 석회화 조직을 포함하는 제2 조직 그룹으로 분류하는 단계, 상기 제1 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제3 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 분류하는 단계, 그리고상기 제2 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제4 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 분류하는 단계를 포함하는 혈관 조직 분류 방법
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제4항에 있어서,상기 재분류하는 단계는, 상기 분류된 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직 또는 석회화 조직의 인텐시티와 각각의 기준값을 비교하는 단계, 상기 인텐시티와 각각의 기준값의 차이가 기 설정된 제4 임계값보다 큰 픽셀들을 선별하는 단계, 상기 선별된 픽셀이 석회화 조직으로 분류된 픽셀인 경우 제1 조직 그룹으로 재분류하고 상기 재분류된 제1 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제3 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 재분류하는 단계, 그리고상기 선별된 픽셀이 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 분류된 픽셀인 경우 제2 조직 그룹으로 재분류하고 상기 재분류된 제2 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제4 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 재분류하는 단계를 포함하는 혈관 조직 분류 방법
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제4항 또는 제5항에 있어서,상기 제1 내지 제4 랜덤 포레스트 분류기는, 트리 깊이가 5, 트리 개수가 10, 분지 개수가 15인 혈관 조직 분류 방법
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피측정자의 혈관을 촬영한 초음파 영상으로부터 픽셀별 인텐시티(intensity)를 추출하는 추출부,상기 픽셀별 인텐시티를 이용하여 석회화 후보군을 선별하고, 선별된 석회화 후보군을 이용하여 상기 초음파 영상에 포함된 음향 음영 영역을 제거하는 음향음영 제거부,상기 음향 음영 영역이 제거된 초음파 영상의 픽셀들의 특징 벡터를 이용하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 분류하는 분류부, 그리고 상기 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직 또는 석회화 조직으로 분류된 경우, 해당 픽셀들과 기 설정된 기준값을 비교하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 재분류하는 재분류부를 포함하는 혈관 조직 분류 장치
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8
제7항에 있어서, 상기 음향음영 제거부는, 상기 초음파 영상을 직교축 영상에서 극축 영상으로 변환하고, 기 설정된 제1 임계값보다 큰 픽셀들을 검출하여 석회화 후보군으로 선별하며, 상기 석회화 후보군에 마스크를 생성하고, 상기 마스크와 혈관 외벽 사이에 위치한 영역에 포함된 픽셀들의 인텐시티 평균값을 연산하며, 상기 연산된 평균값이 기 설정된 제2 임계값보다 작은 영역을 음향 음영 영역으로 분류하고, 상기 초음파 영상으로부터 상기 음향 음영 영역을 제거하는 혈관 조직 분류 장치
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9
제7항에 있어서, 상기 분류부는, 기 설정된 제3 임계값보다 큰 인텐시티를 가지는 픽셀들을 포함하는 제1 그룹과 제3 임계값보다 작거나 같은 인텐시티를 가지는 픽셀들을 포함하는 제2 그룹을 생성하는 그룹생성부, 상기 제1 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제1 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 상기 제1 그룹에 포함된 픽셀들을 분류하는 제1 그룹 분류부, 그리고 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 이용하여 섬유성 조직, 섬유성 지방 조직, 괴사성 조직 및 석회화 조직 중 어느 하나로 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들을 분류하는 제2 그룹 분류부를 포함하는 혈관 조직 분류 장치
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10
제9항에 있어서, 상기 제2 그룹 분류부는, 상기 제2 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제2 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 및 섬유성 지방 조직을 포함하는 제1 조직 그룹 또는 괴사성 조직 및 석회화 조직을 포함하는 제2 조직 그룹으로 분류하고, 상기 제1 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제3 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 분류하며, 상기 제2 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제4 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 분류하는 혈관 조직 분류 장치
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제10항에 있어서,상기 재분류부는, 상기 분류된 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직 또는 석회화 조직의 인텐시티와 각각의 기준값을 비교하는 비교부, 상기 인텐시티와 각각의 기준값의 차이가 기 설정된 제4 임계값보다 큰 픽셀들을 선별하는 선별부, 상기 선별된 픽셀이 석회화 조직으로 분류된 픽셀인 경우 제1 조직 그룹으로 재분류하고 상기 재분류된 제1 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제3 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 재분류하는 제1 재분류부, 그리고상기 선별된 픽셀이 섬유성 조직 또는 섬유성 지방 조직으로 분류된 픽셀인 경우 제2 조직 그룹으로 재분류하고 상기 재분류된 제2 조직 그룹에 포함된 픽셀들로부터 추출된 특징 벡터를 제4 랜덤 포레스트 분류기에 입력하여 괴사성 조직 또는 석회화 조직으로 재분류하는 제2 재분류부를 포함하는 혈관 조직 분류 장치
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제10항 또는 제11항에 있어서,상기 제1 내지 제4 랜덤 포레스트 분류기는, 트리 깊이가 5, 트리 개수가 10, 분지 개수가 15인 혈관 조직 분류 장치
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