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제1 T1 이미지, 제1 T1CE 이미지, T2 이미지, FLAIR 이미지, 및 ADC 이미지를 포함하는 뇌 종양 재발 전의 멀티모달(multimodal) MR 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지를 정합하는 단계;제2 T1 이미지 및 제2 T1CE 이미지를 포함하는 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 획득하는 단계;상기 제2 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 정합하는 단계;인식기에 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 입력하는 단계; 및상기 인식기가 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지로부터 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 출력하도록 역 전파(back propagation)를 사용하여 인공 신경망(artificial network)의 연결 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는 재발 부위 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지는 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging(MRI)) 장치로부터 획득된 재발 부위 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 인식기에 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 입력하는 단계 이전에,상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지, 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 각각 정합하여 생성한 정합된 이미지에 brain skull stripping을 수행하는 단계를 포함하는 재발 부위 예측 방법
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제1 T1 이미지, 제1 T1CE 이미지, T2 이미지, FLAIR 이미지, 및 ADC 이미지를 포함하는 뇌 종양 재발 전의 멀티모달(multimodal) MR 이미지를 상기 제1 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 정합하고, 제2 T1 이미지 및 제2 T1CE 이미지를 포함하는 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 상기 제2 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 정합하는 전처리기; 및인식기에 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 입력하고, 상기 인식기가 상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지로부터 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 출력하도록 역 전파(back propagation)를 사용하여 인공 신경망(artificial network)의 연결 가중치를 업데이트하는 컨트롤러를 포함하는 재발 부위 예측 장치
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제7항에 있어서,상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지는 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging(MRI)) 장치로부터 획득된 재발 부위 예측 장치
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제7항에 있어서,상기 전처리기는,상기 뇌 종양 재발 전의 멀티모달 MR 이미지, 및 상기 뇌 종양 재발 후의 멀티모달 MR 이미지를 각각 정합하여 생성한 정합된 이미지에 brain skull stripping을 수행하는재발 부위 예측 장치
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T1 이미지와, 상기 T1 이미지에 대응하는 제1 PET 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 PET 이미지에 전처리를 수행함으로써 데이터 타입이 bool인 제2 PET 이미지를 획득하는 단계;상기 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 상기 T1 이미지와, 상기 제2 PET 이미지를 정합하는 단계;인식기에 상기 T1 이미지 및 상기 제2 PET 이미지를 입력하는 단계; 및상기 인식기가 상기 T1 이미지로부터 상기 제2 PET 이미지를 출력하도록 역 전파(back propagation)를 사용하여 인공 신경망(artificial network)의 연결 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는 PET 이미지 생성 방법
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제13항에 있어서,상기 T1 이미지는 자기 공명 영상(MRI) 장치로부터 획득된 PET 이미지 생성 방법
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제13항에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 T1 이미지에 brain skull stripping을 수행하는 단계를 포함하는 PET 이미지 생성 방법
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제13항에 있어서,제2 PET 이미지를 획득하는 단계는,상기 제1 PET 이미지로부터 global SUVR 값(gSUVR)을 추출하고, 부위별로 평균 SUVR 값(lSUVRi)을 추출하는 단계;상기 global SUVR 값이 상기 평균 SUVR 값 초과인 부위에 대해서는 참(1)을 매핑하는 단계; 및상기 global SUVR 값이 상기 평균 SUVR 값 이하인 부위에 대해서는 거짓(0)을 매핑하는 단계를 포함하는 PET 이미지 생성 방법
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T1 이미지와, 상기 T1 이미지에 대응하는 제1 PET 이미지를 획득하고, 상기 제1 PET 이미지에 전처리를 수행함으로써 데이터 타입이 bool인 제2 PET 이미지를 획득하고, 상기 T1 이미지와 차원이 동일하게 되도록 상기 T1 이미지와, 상기 제2 PET 이미지를 정합하는 전처리기; 및인식기에 상기 T1 이미지 및 상기 제2 PET 이미지를 입력하고, 상기 인식기가 상기 T1 이미지로부터 상기 제2 PET 이미지를 출력하도록 역 전파(back propagation)를 사용하여 인공 신경망(artificial network)의 연결 가중치를 업데이트하는 컨트롤러를 포함하는 PET 이미지 생성 장치
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제18항에 있어서,상기 T1 이미지는 자기 공명 영상(MRI) 장치로부터 획득된 PET 이미지 생성 장치
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제18항에 있어서,상기 전처리기는,상기 T1 이미지에 brain skull stripping을 수행하는PET 이미지 생성 장치
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제18항에 있어서,상기 전처리기는,상기 제1 PET 이미지로부터 global SUVR 값(gSUVR)을 추출하고, 부위별로 평균 SUVR 값(lSUVRi)을 추출하고, 상기 global SUVR 값이 상기 평균 SUVR 값 초과인 부위에 대해서는 참(1)을 매핑하고, 상기 global SUVR 값이 상기 평균 SUVR 값 이하인 부위에 대해서는 거짓(0)을 매핑하는PET 이미지 생성 장치
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