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컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019020713
  • 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 본 발명은 전체 시점 사이노그램보다 큰 각도 단위로 촬영되어 획득되는 희소 시점 사이노그램을 인가받고, 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 희소 시점 사이노그램으로부터 추정 사이노그램을 추정하여 재구성하는 사이노그램 재구성부, 추정 사이노그램을 역라돈 변환하여 추정 CT 영상을 출력하는 역라돈 변환부 및 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 추정 CT 영상으로부터 아티팩트가 제거된 CT 영상을 추정하여 재구성하는 CT 영상 재구성부를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06T 11/00 (2006.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01)
CPC G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01) G06T 11/008(2013.01)
출원번호/일자 1020180055080 (2018.05.14)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2039472-0000 (2019.10.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191101) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.14)
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 황도식 서울특별시 서대문구
2 박두현 서울특별시 노원구
3 오대중 경기도 수원시 장안구
4 김세원 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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		 2018.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0472959-76
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) 9-6-2019-0064093-98
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0426575-16
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0839692-78
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.08.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0839706-29
7 등록결정서
Decision to grant		 2019.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0764870-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전체 시점 사이노그램보다 큰 각도 단위로 촬영되어 획득되는 희소 시점 사이노그램을 인가받고, 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 상기 희소 시점 사이노그램으로부터 추정 사이노그램을 추정하여 재구성하는 사이노그램 재구성부; 상기 추정 사이노그램을 역라돈 변환하여 추정 CT 영상을 출력하는 역라돈 변환부; 및 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 추정 CT 영상으로부터 아티팩트가 제거된 CT 영상을 추정하여 재구성하는 CT 영상 재구성부; 를 포함하되,상기 사이노그램 재구성부는 상기 사이노그램 재구성부에서 출력되는 상기 추정 사이노그램과 전체 시점 사이노그램을 비교하여 식별 오차를 판별하고 이를 역으로 전파하여 학습되는 콘볼루션 신경망을 포함하고,상기 CT 영상 재구성부는 상기 CT 영상 재구성부에서 출력되는 재구성된CT 영상을 라돈 변환한 변환 사이노그램과 상기 전체 시점 사이노그램을 비교하여 식별 오차를 판별하고 이를 역으로 전파하여 학습되는 콘볼루션 신경망을 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치
2 2
삭제
3 3
제1 항에 있어서, 상기 사이노그램 재구성부 및 상기 CT 영상 재구성부 각각은 각각 컨볼루션 필터층을 구비하는 다수의 레이어를 포함하고, 상기 다수의 레이어 중 최종 레이어를 제외한 나머지 레이어는 활성화 함수층을 더 포함하는 하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치
4 4
제3 항에 있어서, 상기 활성화 함수층은 기지정된 네거티브 기울기를 갖는 누설 ReLU(leaky ReLU)로 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치
5 5
제1 항에 있어서, 상기 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치는 상기 희소 시점 사이노그램을 역라돈 변환하고, 변환된 결과에 대해 상기 전체 시점 사이노그램에 대응하는 각도 단위로 라돈 변환하여 상기 사이노그램 재구성부로 전달하는 전처리부; 를 더 포함하는 하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치
6 6
제5 항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 희소 시점 사이노그램을 인가받아 역라돈 변환하여 저선량 CT 영상을 획득하는 사전 역라돈 변환부; 및 상기 저선량 CT 영상을 상기 전체 시점 사이노그램에 대응하는 각도 단위로 라돈 변환하여 전처리 사이노그램을 상기 사이노그램 재구성부로 전달하는 사전 라돈 변환부; 를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 장치
7 7
전체 시점 사이노그램보다 큰 각도 단위로 촬영되어 획득되는 희소 시점 사이노그램을 인가받아, 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 상기 희소 시점 사이노그램으로부터 추정 사이노그램을 재구성하는 단계; 상기 추정 사이노그램을 역라돈 변환하여 추정 CT 영상을 획득하는 단계; 및 미리 학습된 패턴 추정 방식에 따라 추정 CT 영상으로부터 아티팩트가 제거된 CT 영상을 재구성하는 단계; 를 포함하되,상기 추정 사이노그램을 재구성하는 단계는 출력되는 상기 추정 사이노그램과 전체 시점 사이노그램을 비교하여 식별 오차를 판별하고 이를 역으로 전파하여 학습되는 콘볼루션 신경망을 이용하고,상기 CT 영상을 재구성하는 단계는 출력되는 재구성된 CT 영상을 라돈 변환한 변환 사이노그램과 상기 전체 시점 사이노그램을 비교하여 식별 오차를 판별하고 이를 역으로 전파하여 학습되는 콘볼루션 신경망을 이용하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 방법
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삭제
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삭제
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제7 항에 있어서, 상기 추정 사이노그램을 재구성하는 단계는 상기 희소 시점 사이노그램을 역라돈 변환하고, 변환된 결과에 대해 상기 전체 시점 사이노그램에 대응하는 각도 단위로 라돈 변환하여 전처리 사이노그램을 생성하는 단계; 및 상기 전처리 사이노그램으로부터 추정 사이노그램을 추정하여 재구성하는 단계; 를 포함하는 하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 방법
11 11
제10 항에 있어서, 상기 전처리 사이노그램을 생성하는 단계는 상기 희소 시점 사이노그램을 인가받아 역라돈 변환하여 저선량 CT 영상을 획득하는 단계; 및 상기 저선량 CT 영상을 상기 전체 시점 사이노그램에 대응하는 각도 단위로 라돈 변환하여 상기 전처리 사이노그램을 획득하는 단계; 를 포함하는 컴퓨터 단층촬영 영상 재구성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 중견연구자지원사업 대용량 자기공명 데이터의 고속 획득 기술 및 환자 맞춤형 정보 추출 기술 개발