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미리 설정된 개수의 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 수신하는 단계; 및영상 도메인(image domain)과 사이노그램 도메인(sinogram domain)에서 학습된 컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 미리 설정된 해석적 알고리즘을 이용하여 최초 복원 영상들을 획득하는 단계;상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 최초 복원 영상들에서 잡음을 제거하는 단계;상기 잡음이 제거된 최초 복원 영상들을 투영하여 투영 뷰 데이터를 생성하는 단계;상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 투영 뷰 데이터로부터 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 획득하는 단계; 및상기 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 상기 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제2항에 있어서,상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크는영상 도메인에서 미리 설정된 아티팩트로 손상된 영상과 모델 기반 반복적 복원기법(model-based iterative reconstruction, MBIR) 복원 간의 매핑에 대한 학습 모델을 이용하여 상기 최초 복원 영상들에서 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제2항에 있어서,상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크는사이노그램 데이터와 사이노그램 도메인 내 투영 데이터 간의 매핑에 대한 학습 모델을 이용하여 상기 투영 뷰 데이터로부터 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 제공하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는 FDK(Feldkamp-Davis-Kress) 알고리즘과 필터링-역투영(filtered-backprojection, FBP) 알고리즘을 포함하는 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는풀링(pooling) 레이어와 언풀링(unpooling) 레이어를 포함하는 다중 해상도 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제7항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 풀링 레이어에서 상기 언풀링 레이어로의 바이패스 연결을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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제1항에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크와 상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 복원된 영상을 상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크의 라벨 데이터로 이용함으로써, 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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미리 설정된 개수의 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 수신하는 단계; 및영상 도메인(image domain)에서 학습된 제1 학습 모델에 대한 컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 제1 뉴럴 네트워크와 사이노그램 도메인(sinogram domain)에서 학습된 제2 학습 모델에 대한 상기 컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 제2 뉴럴 네트워크 및 미리 설정된 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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제10항에 있어서,상기 영상을 복원하는 단계는상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 상기 해석적 알고리즘을 이용하여 최초 복원 영상들을 획득하는 단계;상기 제1 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 최초 복원 영상들에서 잡음을 제거하는 단계;상기 잡음이 제거된 최초 복원 영상들을 투영하여 투영 뷰 데이터를 생성하는 단계;상기 제2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 투영 뷰 데이터로부터 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 획득하는 단계; 및상기 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 상기 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
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미리 설정된 개수의 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 수신하는 수신부; 및영상 도메인(image domain)과 사이노그램 도메인(sinogram domain)에서 학습된 컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 복원부를 포함하는 영상 처리 장치
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제12항에 있어서,상기 복원부는상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터를 미리 설정된 해석적 알고리즘을 이용하여 최초 복원 영상들을 획득하고, 상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 최초 복원 영상들에서 잡음을 제거하며, 상기 잡음이 제거된 최초 복원 영상들을 투영하여 투영 뷰 데이터를 생성하고, 상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 투영 뷰 데이터로부터 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 획득하며, 상기 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 상기 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제13항에 있어서,상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크는영상 도메인에서 미리 설정된 아티팩트로 손상된 영상과 모델 기반 반복적 복원기법(model-based iterative reconstruction, MBIR) 복원 간의 매핑에 대한 학습 모델을 이용하여 상기 최초 복원 영상들에서 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제13항에 있어서,상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크는사이노그램 데이터와 사이노그램 도메인 내 투영 데이터 간의 매핑에 대한 학습 모델을 이용하여 상기 투영 뷰 데이터로부터 잡음이 제거된 사이노그램 데이터를 제공하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제12항에 있어서,상기 복원부는 FDK(Feldkamp-Davis-Kress) 알고리즘과 필터링-역투영(filtered-backprojection, FBP) 알고리즘을 포함하는 해석적 알고리즘을 이용하여 상기 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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삭제
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제12항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는풀링(pooling) 레이어와 언풀링(unpooling) 레이어를 포함하는 다중 해상도 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제18항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 풀링 레이어에서 상기 언풀링 레이어로의 바이패스 연결을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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제12항에 있어서,상기 복원부는상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크와 상기 사이노그램 도메인의 뉴럴 네트워크를 이용하여 복원된 영상을 상기 영상 도메인의 뉴럴 네트워크의 라벨 데이터로 이용함으로써, 상기 다방향 엑스레이 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
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전산단층 촬영 데이터를 수신하는 단계; 및영상 도메인(image domain)과 사이노그램 도메인(sinogram domain)에서 학습된 컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 전산단층 촬영 데이터에 대한 영상을 복원하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법
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