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영상 데이터베이스 기반 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상의 실시간 정합 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2018012307
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법이 제시된다. 상기 방법은 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상의 데이터베이스(DB; database)를 구축하는 단계; 상기 구축된 데이터베이스의 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 각각 영역 분할하는 단계; 상기 영역 분할된 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 이용하여 정합 예측 모델(registration prediction model)을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 정합 예측 모델을 이용하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) G06N 3/02 (2006.01.01) G06T 7/30 (2017.01.01)
CPC A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/5205(2013.01)
출원번호/일자 1020170025971 (2017.02.28)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0099039 (2018.09.05) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.02.28)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장혁재 대한민국 서울특별시 강남구
2 하성민 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 홍윤미 대한민국 서울특별시 서대문구
4 홍영택 대한민국 경기도 군포시 고산로***번길 ** ,**
5 정성희 대한민국 광주광역시 광산구
6 전병환 대한민국 경상북도 경산시 경산로 **, **
7 장영걸 대한민국 서울특별시 마포구
8 김세근 대한민국 경기도 고양시 일산동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 황의만 대한민국 서울특별시 강남구 개포로**길 *-*, 만성빌딩 (개포동)(만성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-0202421-81
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.01.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0245730-17
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0051785-35
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0569491-52
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.07.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0672996-91
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.07.09 수리 (Accepted) 1-1-2018-0672995-45
8 등록결정서
Decision to grant		 2018.10.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0680454-46
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번호 청구항
1 1
영상 처리 장치에 의해 수행되는 의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법으로서, 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상의 데이터베이스(DB; database)를 구축하는 단계; 상기 구축된 데이터베이스의 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 각각 영역 분할하는 단계; 상기 영역 분할된 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 이용하여 정합 예측 모델(registration prediction model)을 생성하는 단계; 및상기 생성된 정합 예측 모델을 이용하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하는 단계를 포함하는,의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 생성된 정합 예측 모델을 이용하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하는 단계는, 비강체(non-rigid) 정합을 이용하는 단계를 포함하는,의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 영역 분할된 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 이용하여 정합 예측 모델(registration prediction model)을 생성하는 단계는, 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상으로부터 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 혈관 영상을 각각 추출하는 단계; 상기 추출된 혈관 영상 각각을 순환 신경망(RNN)을 이용하여 기계 학습(machine training)시키는 단계; 및 상기 기계 학습된 혈관 영상들에 기초하여 정합 예측 모델을 구축하는 단계를 포함하는,의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 추출된 혈관 영상 각각을 순환 신경망(RNN)을 이용하여 기계 학습시키는 단계는, 상기 추출된 혈관 영상 각각에 대해 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하는 단계; 및 상기 LSTM이 적용된 혈관 영상 각각에 예측 가중치(predicted weight)를 부여하는 단계를 포함하는,의료영상 데이터베이스에 기초하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하기 위한 방법
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제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 구성되는 영상 처리 장치로서, 심장의 2D X-선 영상 및 3D CT 영상을 수신하도록 구성되는 영상 수신부와, 상기 영상 수신부에서 수신된 심장 영상을 처리하도록 구성되는 영상 처리부와, 상기 영상 처리부에서 정합 처리된 2D X-선 영상 및 3D CT 영상을 디스플레이하도록 구성되는 디스플레이부와, 그리고상기 영상 수신부, 상기 영상 처리부 및 상기 디스플레이부를 제어하도록 구성되는 제어부를 포함하고, 상기 영상 처리부는, 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상의 데이터베이스를 구축하도록 구성되는 데이터베이스 구축유닛; 상기 구축된 데이터베이스의 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 각각 영역 분할하도록 구성되는 영역분할유닛; 상기 영역 분할된 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 이용하여 정합 예측 모델을 생성하도록 구성되는 정합예측모델 생성유닛; 및 상기 생성된 정합 예측 모델을 이용하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하도록 구성되는 영상정합유닛을 포함하는, 영상 처리 장치
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제 5 항에 있어서, 상기 영상정합유닛은, 비강체 정합을 이용하여 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상을 실시간으로 정합하도록 구성되는,영상 처리 장치
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제 6 항에 있어서,상기 정합예측모델 생성유닛은, 2차원 X-선 영상 및 3차원 CT 영상으로부터 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 혈관 영상을 각각 추출하도록 구성되는 혈관영상 추출유닛; 상기 추출된 혈관 영상 각각을 순환 신경망(RNN)을 이용하여 기계 학습시키도록 구성되는 기계학습유닛; 및 상기 기계 학습된 혈관 영상들에 기초하여 정합 예측 모델을 구축하도록 구성되는 정합예측모델 구축유닛을 포함하는,영상 처리 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 기계학습유닛은, 상기 추출된 혈관 영상 각각에 대해 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하고, 그리고 상기 LSTM이 적용된 혈관 영상 각각에 예측 가중치(predicted weight)를 부여하도록 구성되는, 영상 처리 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 연세대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 다중의료영상을 활용한 3차원 초정밀 시뮬레이션 기반 심혈관 질환 진단-치료지원 통합소프트웨어 시스템 개발