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적층됨으로써 대상체에 대한 3차원 영상을 구성하는, 단층 촬영된 복수 개의 영상을 획득하는 영상 획득부와,상기 영상 획득부에 의해 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 영상 선별부와,상기 제1 영상으로부터 적색(RED) 채널, 녹색(GREEN) 채널 및 청색(BLUE) 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제1 채널값을 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 나머지 2개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제2 채널값을 추출하며, 상기 제3 영상으로부터 상기 나머지 2개의 채널 중 다른 하나의 채널에 대한 제3 채널값을 추출하는 채널값 추출부와,상기 제1 내지 제3 채널값을 입력으로 받아서, 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 인공 신경망 모델(artificial neural network model)부를 포함하고, 상기 영상 선별부는,상기 제1 내지 제3 영상 모두를 상기 복수 개의 영상 중 동일한 영상으로 선별하여서 제1 영상 세트를 구성하고, 상기 적층되는 순서에 따라 상기 복수 개의 영상에 순차적으로 숫자를 부여했을 때 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +1인 영상과 -1인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제2 영상 세트를 구성하며, 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +2인 영상과 -2인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제3 영상 세트를 구성하고,상기 인공 신경망 모델부는,상기 제1 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제1 모델부와, 상기 제2 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제2 모델부와, 상기 제3 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제3 모델부와, 상기 제1 내지 제3 모델부가 출력하는 결과를 조합하여서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하는 조합부를 포함하는영상 처리 장치
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 영상 처리 장치는,상기 복수 개의 영상 각각의 스케일을 변환시키는 전처리부를 더 포함하고,상기 영상 선별부는,상기 전처리부에 의해 스케일 변환된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는영상 처리 장치
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제 3 항에 있어서,상기 전처리부는,스케일 변환된 영상 윈도우 폭(window width, WW)은 150에서 300 사이의 값이고 스케일 변환된 영상 윈도우 레벨(window level, WL)은 50에서 150 사이의 값이 되도록 상기 복수 개의 영상을 스케일 변환시키는영상 처리 장치
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제 1 항에 있어서,상기 영상 처리 장치는,상기 3차원 영상의 coronal 방향에 대한 단면에서의 해상도, 상기 3차원 영상의 sagittal 방향에 대한 단면에서의 해상도 및 상기 3차원 영상의 axial 방향에 대한 단면에서의 해상도를 서로 동일하게 변환시키는 전처리부를 더 포함하고,상기 영상 선별부는,상기 전처리부에 의해 해상도가 동일하게 변환된 3차원 영상을 구성하는 복수 개의 영상 중에서, 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는영상 처리 장치
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영상 처리 장치에 의해 수행되는 영상 처리 방법으로서,적층됨으로써 대상체에 대한 3차원 영상을 구성하는, 단층 촬영된 복수 개의 영상을 획득하는 단계와,상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계와,상기 제1 영상으로부터 적색(RED) 채널, 녹색(GREEN) 채널 및 청색(BLUE) 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제1 채널값을 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 나머지 2개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제2 채널값을 추출하며, 상기 제3 영상으로부터 상기 나머지 2개의 채널 중 다른 하나의 채널에 대한 제3 채널값을 추출하는 단계와,상기 제1 내지 제3 채널값을 입력으로 받아서, 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 사전에 학습된 인공 신경망 모델부를 통해 출력하는 단계를 포함하고, 상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계는, 상기 제1 내지 제3 영상 모두를 상기 복수 개의 영상 중 동일한 영상으로 선별하여서 제1 영상 세트를 구성하고, 상기 적층되는 순서에 따라 상기 복수 개의 영상에 순차적으로 숫자를 부여했을 때 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +1인 영상과 -1인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제2 영상 세트를 구성하며, 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +2인 영상과 -2인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제3 영상 세트를 구성하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망 모델부는, 상기 제1 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제1 모델부와, 상기 제2 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제2 모델부와, 상기 제3 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제3 모델부와, 상기 제1 내지 제3 모델부가 출력하는 결과를 조합하여서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하는 조합부를 포함하는 영상 처리 방법
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적층됨으로써 대상체에 대한 3차원 영상을 구성하는, 단층 촬영된 복수 개의 영상을 획득하는 단계와,상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계와,상기 제1 영상으로부터 적색(RED) 채널, 녹색(GREEN) 채널 및 청색(BLUE) 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제1 채널값을 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 나머지 2개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제2 채널값을 추출하며, 상기 제3 영상으로부터 상기 나머지 2개의 채널 중 다른 하나의 채널에 대한 제3 채널값을 추출하는 단계와,상기 제1 내지 제3 채널값을 입력으로 받아서, 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 사전에 학습된 인공 신경망 모델부를 통해 출력하는 단계를 포함하고,상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계는, 상기 제1 내지 제3 영상 모두를 상기 복수 개의 영상 중 동일한 영상으로 선별하여서 제1 영상 세트를 구성하고, 상기 적층되는 순서에 따라 상기 복수 개의 영상에 순차적으로 숫자를 부여했을 때 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +1인 영상과 -1인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제2 영상 세트를 구성하며, 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +2인 영상과 -2인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제3 영상 세트를 구성하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망 모델부는, 상기 제1 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제1 모델부와, 상기 제2 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제2 모델부와, 상기 제3 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제3 모델부와, 상기 제1 내지 제3 모델부가 출력하는 결과를 조합하여서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하는 조합부를 포함하는 영상 처리 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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적층됨으로써 대상체에 대한 3차원 영상을 구성하는, 단층 촬영된 복수 개의 영상을 획득하는 단계와,상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계와,상기 제1 영상으로부터 적색(RED) 채널, 녹색(GREEN) 채널 및 청색(BLUE) 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제1 채널값을 추출하고, 상기 제2 영상으로부터 나머지 2개의 채널 중 어느 하나의 채널에 대한 제2 채널값을 추출하며, 상기 제3 영상으로부터 상기 나머지 2개의 채널 중 다른 하나의 채널에 대한 제3 채널값을 추출하는 단계와,상기 제1 내지 제3 채널값을 입력으로 받아서, 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 사전에 학습된 인공 신경망 모델부를 통해 출력하는 단계를 포함하고, 상기 획득된 복수 개의 영상 중 상기 적층되는 순서를 고려하여서 제1 내지 제3 영상을 선별하는 단계는, 상기 제1 내지 제3 영상 모두를 상기 복수 개의 영상 중 동일한 영상으로 선별하여서 제1 영상 세트를 구성하고, 상기 적층되는 순서에 따라 상기 복수 개의 영상에 순차적으로 숫자를 부여했을 때 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +1인 영상과 -1인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제2 영상 세트를 구성하며, 상기 제2 영상에 부여된 숫자를 기준으로 숫자의 차이가 +2인 영상과 -2인 영상을 각각 제1 영상과 제3 영상으로 선별하여서 제3 영상 세트를 구성하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망 모델부는, 상기 제1 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제1 모델부와, 상기 제2 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제2 모델부와, 상기 제3 영상 세트를 입력으로 받아서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하도록 기계 학습된 제3 모델부와, 상기 제1 내지 제3 모델부가 출력하는 결과를 조합하여서 상기 제2 영상에 포함된 영역의 경계를 출력하는 조합부를 포함하는 영상 처리 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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