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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
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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
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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
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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
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