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컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 진단 장치, 방법 및 이를 기록한 기록매체

  • 기술번호 : KST2019012111
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 본 발명은 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 진단 장치, 방법 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것이다. 본 발명에 따른 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 진단 방법은 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 진단 방법은 뇌의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 하운스필드 유닛(HU: Hounsfield Unit)값으로 변환하는 단계, 상기 이미지 중 뇌조직에 대응하는 영역을 추출하는 단계, 상기 추출된 뇌조직에 대응하는 영역의 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계, 상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선 면적을 사등분하여 상기 사등분된 하운스필드 유닛값의 구간길이를 매개변수로 산출하는 단계, 및 상기 산출된 매개변수를 이용하여 허혈성 손상을 진단하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170181222 (2017.12.27)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0079191 (2019.07.05) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.27)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동주 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.12.27 수리 (Accepted) 1-1-2017-1299241-33
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.04.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0049899-73
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0344772-03
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.07.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0710847-12
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.07.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0710846-77
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
8 등록결정서
Decision to grant
2019.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0788340-84
9 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2019.11.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5037541-32
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 진단 장치에서 수행되는 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법에 있어서,뇌의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 하운스필드 유닛(HU: Hounsfield Unit)값으로 변환하는 단계;상기 이미지 중 뇌조직에 대응하는 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 뇌조직에 대응하는 영역의 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계;상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선 면적을 사등분하여 상기 사등분된 하운스필드 유닛값의 구간길이를 매개변수로 산출하는 단계; 및상기 산출된 매개변수를 이용하여 허혈성 손상을 모니터링하는 단계;를 포함하고, 상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계는,0 이상 79 이하의 총합이 100이되는 상기 하운스필드 유닛값을 가지는 픽셀 수를 각각 카운트하고, 각 픽셀의 상기 하운스필드 유닛값을 상기 카운트된 전체 픽셀 수로 나누어 상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 뇌조직에 대응하는 영역을 추출하는 단계는,상기 컴퓨터 단층촬영 이미지의 각각의 픽셀을 유효 픽셀과 무효 픽셀로 구분하고, 기준점을 설정하여, 기준점으로부터 상측 방향, 하측 방향, 좌측 방향, 및 우측 방향으로 상기 하운스필드 유닛값이 설정된 범위에 있는 유효 픽셀을 선택하여 상기 뇌조직에 대응하는 영역을 추출하는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계는, 3차원 단층촬영 이미지 각각에 대하여 각각의 슬라이스 단위로 상기 하운스필드 유닛값을 가지는 픽셀 수를 더하여 상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
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컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 진단 장치에서 수행되는 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법에 있어서,뇌의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 하운스필드 유닛(HU: Hounsfield Unit)값으로 변환하는 단계;상기 이미지 중 뇌조직에 대응하는 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 뇌조직에 대응하는 영역의 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계;상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선 면적을 사등분하여 상기 사등분된 하운스필드 유닛값의 구간길이를 매개변수로 산출하는 단계; 및상기 산출된 매개변수를 이용하여 허혈성 손상을 모니터링하는 단계;를 포함하고, 상기 매개변수로 산출하는 단계는, 상기 하운스필드 유닛값이 0인 지점부터 상기 하운스필드 유닛값이 증가하는 방향으로 상기 밀도 분포 곡선의 전체 면적을 계산하는 단계;상기 전체 면적의 25%, 50%, 75%, 100%인 영역을 구분하는 단계;상기 구분된 각 영역까지의 하운스필드 유닛값(P1, P2, P3, P4)을 결정하는 단계; 및상기 결정된 하운스필드 유닛값(P1, P2, P3, P4)을 아래 수학식에 대입하여 상기 매개변수(L1, L2, L3, L4)를 산출하는 단계;를 포함하여 구성되는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 허혈성 손상을 모니터링하는 단계는, 형태학적 파라미터를 이용하여 상기 허혈성 손상을 모니터링하는,컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
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제6항에 있어서,상기 형태학적 파라미터는 상기 매개변수 L2와 상기 매개변수 L3의 합을 IQR(InterQuartile Range)로 정의한 경우, 상기 IQR에 왜도(skewness) 또는 첨도(kurtosis)를 곱한 결과값으로 나타나는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 왜도(Skewness)와, 상기 첨도(Kurtosis)는 아래 수학식들에 의해 계산되는, , (여기서, λP는 하운스필드 유닛값이고, m은 평균, σ는 표준편차를 나타냄)컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법
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제1항, 제2항, 제4항 내지 제8항 중 한 항에 따른 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 허혈성 손상 모니터링 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 진단 장치에서 수행되는 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 모니터링 방법에 있어서,조직의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지의 픽셀 값을 하운스필드 유닛(HU: Hounsfield Unit)값으로 변환하는 단계;상기 이미지 중 조직에 대응하는 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 조직에 대응하는 영역의 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하는 단계;상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선 면적을 설정된 퍼센트 단위로 N개 구간으로 나누고, 상기 N개 구간의 하운스필드 유닛값의 구간길이를 매개변수로 산출하는 단계; 및상기 산출된 매개변수를 이용하여 상기 조직의 손상을 모니터링하는 단계;를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 모니터링 방법
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제10항에 있어서,상기 설정된 퍼센트는, 상기 N개 구간에 대하여 균등하게 또는 서로 다르게 설정되는, 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 모니터링 방법
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조직의 단면을 촬영한 컴퓨터 단층촬영 이미지를 수신하는 입력부; 및상기 이미지를 정량화하여 조직의 손상을 진단하는 제어부;를 포함하고,상기 제어부는, 상기 이미지의 픽셀 값을 하운스필드 유닛(HU: Hounsfield Unit)값으로 변환하고, 상기 이미지 중 조직에 대응하는 영역을 추출하고, 상기 추출된 조직에 대응하는 영역의 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선을 추출하고, 상기 하운스필드 유닛값의 밀도 분포 곡선 면적을 설정된 퍼센트 단위로 N개 구간으로 나누고, 상기 N개 구간의 하운스필드 유닛값의 구간길이를 매개변수로 산출하고, 상기 산출된 매개변수를 이용하여 상기 조직의 손상을 진단하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 단층촬영 영상 이미지의 밀도 분석을 통한 조직의 손상 진단 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.