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딥러닝을 이용한 혈관내 초음파 영상에서의 혈관내외경 자동 분할 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019031321
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 딥러닝을 이용한 혈관내외경 자동 분리 방법 및 장치를 개시한다. 일 실시 예에 따른 딥러닝을 이용한 혈관내외경 자동 분리 방법은, IVUS 원영상 및 상기 원영상의 샘플 분할 영상을 포함하는 데이터베이스를 구축하는 단계; IVUS 영상의 특징을 추출하기 위한 컨볼루션 신경망의 초기 가중치를 획득하는 단계; 상기 초기 가중치를 통한 미세 조정(fine-tuning)을 통해, 상기 데이터베이스를 기반으로 컨볼루션 신경망 및 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 컨볼루션 신경망의 가중치 및 디컨볼루션 신경망의 가중치를 이용하여, 입력된 IVUS 영상의 자동 분할 결과를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) A61B 8/08 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020170037755 (2017.03.24)
출원인 울산대학교 산학협력단, 재단법인 아산사회복지재단
등록번호/일자 10-1937018-0000 (2019.01.03)
공개번호/일자 10-2017-0113251 (2017.10.12) 문서열기
공고번호/일자 (20190109) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020160035423   |   2016.03.24
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.03.24)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구
2 재단법인 아산사회복지재단 대한민국 서울특별시 송파구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영학 대한민국 서울특별시 강남구
2 이준구 대한민국 서울특별시 성북구
3 권지훈 대한민국 서울특별시 강동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구
2 재단법인 아산사회복지재단 대한민국 서울특별시 송파구
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		 2017.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-0294517-44
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.01.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.02.06 수리 (Accepted) 9-1-2018-0004627-88
4 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2018.03.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0269059-93
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.07.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0492704-56
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)		 2018.09.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0941879-90
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0941880-36
8 등록결정서
Decision to grant		 2018.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0894384-56
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172343-48
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번호 청구항
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혈관영상분리장치를 통해 수행되는 혈관 내외경 분할 방법에 있어서,데이터베이스로부터 IVUS(Intravascular Ultrasound)의 원영상 및, 상기 원영상의 혈관 내외경 영역이 수동으로 분할된 샘플 분할 영상을 제공받는 단계;상기 IVUS 원영상의 이미지 특징을 추출하기 위한 컨볼루션 신경망의 초기 가중치를 획득하는 단계;상기 초기 가중치를 통해, 디컨볼루션 신경망으로부터 상기 IVUS 원영상의 결정 분할 영상을 획득하는 단계;상기 결정 분할 영상 및 상기 샘플 분할 영상의 차이가 최소화되도록, 상기 초기 가중치를 조절하는 미세 조정(fine-tuning)을 통해, 상기 컨볼루션 신경망 및 디컨볼루션 신경망의 가중치를 결정하는 단계; 및상기 결정된 가중치를 이용하여, 입력된 IVUS 영상의 자동 분할 결과를 획득하는 단계를 포함하고,상기 가중치를 결정하는 단계는 내리막 경사법(gradient descent)을 통해 상기 가중치를 조절하는, 딥러닝을 이용한 혈관 내외경 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 결정된 가중치를 통해, 입력된 IVUS 영상의 자동 분할 결과를 획득하고,상기 획득된 자동 분할 결과를 상기 IVUS 영상의 수동 분할과 비교하여 유사도를 판단하는 단계를 더 포함하는, 딥러닝을 이용한 혈관 내외경 분할 방법
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제1항에 있어서,상기 가중치를 결정하는 단계는,영상의 위치 정보를 고려하는 FCN(fully convolutional network) 모델을 통해 수행되는, 딥러닝을 이용한 혈관 내외경 분할 방법
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혈관영상분리장치를 통해 수행되는 딥러닝을 이용한 혈관 내외경 분할 방법에 있어서,IVUS(Intravascular Ultrasound) 영상에서 혈관영역을 수작업으로 분할한 샘플 분할 영상을 포함하는 데이터베이스로부터, DBN(Deep Belief Network)를 통해 상기 영상을 압축적으로 표현하는 인덱스 벡터를 결정하는 단계;분할하고자 하는 IVUS 영상이 입력되면, 상기 입력된 IVUS 영상의 인덱스 벡터를 획득하는 단계;상기 입력된 IVUS 영상의 인덱스 벡터와 거리차가 작은 샘플 분할 영상을 상기 데이터베이스로부터 추출하여 다중템플릿을 구성하는 단계;상기 다중템플릿으로부터 지역적 특징값을 기반으로 분할 정보를 융합하여, 상기 입력된 IVUS 영상의 분할 영상을 얻는 단계를 포함하는, 딥러닝을 이용한 혈관 내외경 분할 방법
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10 10
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