| 1 |
1
(a) 하악골 다중검출 컴퓨터단층촬영(MDCT) 영상의 통계형상모델로부터 획득된 평균 형상에 기반하여 두개악안면 콘빔 컴퓨터단층촬영(CBCT) 영상에서 전역적으로 하악골을 분할하는 단계; 및(b) 영역별 형태 정보 및 밝기값 특징을 고려하여 지역적으로 상기 하악골 분할 결과를 개선하는 단계를 포함하고,상기 단계 (a)는,(a-1) 상기 CBCT 영상과 상기 MDCT 영상이 동일한 밝기값 범위를 갖도록, 상기 CBCT 영상과 상기 MDCT 영상의 밝기값을 정규화하는 단계;(a-2) 상기 MDCT 영상의 통계형상모델로부터 평균 형상을 획득하는 단계;(a-3) 상기 CBCT 영상의 밝기값 프로파일과 상기 평균 형상의 밝기값 프로파일 간의 유사성 측정을 통해 예측 형상을 생성하는 단계;(a-4) 상기 통계형상모델의 최적 변형 모드를 산정하여 상기 예측 형상의 변형된 형상을 획득하는 단계; 및(a-5) 상기 변형된 형상에 기반하여 상기 CBCT 영상에서 하악골을 분할하는 단계를 포함하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 단계 (a-3)은,상기 정규화된 두개악안면 CBCT 영상의 밝기값 프로파일과 상기 평균 형상의 밝기값 프로파일 간의 유사성 측정을 통해 수학식 2와 같이 정점을 최적화된 지점으로 이동하여 예측 정점()을 생성하여 예측 정점들의 집합인 예측 형상을 생성하는 단계를 포함하고,[수학식 2]은 t 시점에서 평균 형상 표면을 구성하는 i번째 정점 의 예측된 정점을 나타내며, ni는 정점 의 법선 벡터 방향이고, 는 i번째 정점 의 밝기값 프로파일 내에 최적화된 지점 i번째 정점 와의 유클리디안 거리 함수 ED를 통해 계산되며, I는 두개악안면 CBCT 영상의 밝기값이고, 은 평균 형상의 밝기값이며, 는 훈련 데이터에서 i번째 정점의 평균 밝기값에 대한 표준 편차이고, N은 밝기값 프로파일의 길이를 나타내는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 4 |
4
청구항 3에 있어서,상기 단계 (a-4)에서, 상기 최적 변형 모드()와 상기 변형된 형상()은, 수학식 3을 통해 계산되고,[수학식 3]는 평균 형상이며, 는 최적화된 t시점에서의 예측 형상이고, 는 최소 제곱법으로 구해진 값이며, P는 주 변형성분 행렬인, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 5 |
5
청구항 4에 있어서,상기 단계 (a-3) 및 단계 (a-4)는 변형된 형상의 변화가 일정 이하가 되거나 최대 반복 횟수를 만족할 때까지 수행되는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,상기 단계 (b)는,(b-1) 상기 단계 (a)에서 분할된 CBCT 영상의 전역적 하악골 분할 결과에 기반하여, 뼈 영역을 최대로 포함할 수 있도록 점진적으로 윈도우를 확장하여 분할 영역을 산정하는 단계;(b-2) 이진화를 사용하여 최종적으로 하악골 체부 영역을 분할하는 단계;(b-3) 관절구 영역의 시작 지점 슬라이스에서 분할된 관절구의 형태 정보를 고려하여 일정 범위의 밴드 형태의 윈도우를 산정하는 단계; 및(b-4) 산정된 윈도우 내에서 강화된 밝기값 지도를 생성하여 관절구 영역을 분할하는 단계를 포함하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 단계 (b-4)는,하위 30% 이하의 기울기 크기를 갖는 부분을 0으로 변환하여 강화된 기울기 지도를 생성한 후, 상기 밴드 내 x, y축으로 가장 큰 기울기 크기를 갖는 화소들을 관절구 영역의 경계선으로 설정하여 관절구 영역 분할 결과를 개선하는 단계를 포함하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 방법
|
| 8 |
8
하악골 다중검출 컴퓨터단층촬영(MDCT) 영상의 통계형상모델로부터 획득된 평균 형상에 기반하여 두개악안면 콘빔 컴퓨터단층촬영(CBCT) 영상에서 전역적으로 하악골을 분할하기 위한 전역적 하악골 분할부; 및영역별 형태 정보 및 밝기값 특징을 고려하여 지역적으로 상기 하악골 분할 결과를 개선하기 위한 지역적 하악골 분할 개선부를 포함하고,상기 전역적 하악골 분할부는,(a-1) 상기 CBCT 영상과 상기 MDCT 영상이 동일한 밝기값 범위를 갖도록, 상기 CBCT 영상과 상기 MDCT 영상의 밝기값을 정규화하는 동작;(a-2) 상기 MDCT 영상의 통계형상모델로부터 평균 형상을 획득하는 동작;(a-3) 상기 CBCT 영상의 밝기값 프로파일과 상기 평균 형상의 밝기값 프로파일 간의 유사성 측정을 통해 예측 형상을 생성하는 동작;(a-4) 상기 통계형상모델의 최적 변형 모드를 산정하여 상기 예측 형상의 변형된 형상을 획득하는 동작; 및(a-5) 상기 변형된 형상에 기반하여 상기 CBCT 영상에서 하악골을 분할하는 동작을 수행하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
청구항 8에 있어서,상기 동작 (a-3)은,상기 정규화된 두개악안면 CBCT 영상의 밝기값 프로파일과 상기 평균 형상의 밝기값 프로파일 간의 유사성 측정을 통해 수학식 2와 같이 정점을 최적화된 지점으로 이동하여 예측 정점()을 생성하여 예측 정점들의 집합인 예측 형상을 생성하는 동작을 포함하고,[수학식 2]은 t 시점에서 평균 형상 표면을 구성하는 i번째 정점 의 예측된 정점을 나타내며, ni는 정점 의 법선 벡터 방향이고, 는 i번째 정점 의 밝기값 프로파일 내에 최적화된 지점 i번째 정점 와의 유클리디안 거리함수 ED를 통해 계산되며, I는 두개악안면 CBCT 영상의 밝기값이고, 은 평균 형상의 밝기값이며, 는 훈련 데이터에서 i번째 정점의 평균 밝기값에 대한 표준 편차이고, N은 밝기값 프로파일의 길이를 나타내는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
| 11 |
11
청구항 10에 있어서,상기 동작 (a-4)에서, 상기 최적 변형 모드()와 상기 변형된 형상()은, 수학식 3을 통해 계산되고,[수학식 3]는 평균 형상이며, 는 최적화된 t시점에서의 예측 형상이고, 는 최소 제곱법으로 구해진 값이며, P는 주 변형성분 행렬인, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
| 12 |
12
청구항 11에 있어서,상기 동작 (a-3) 및 동작 (a-4)는 변형된 형상의 변화가 일정 이하가 되거나 최대 반복 횟수를 만족할 때까지 수행되는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
| 13 |
13
청구항 8에 있어서,상기 지역적 하악골 분할 개선부는,(b-1) 상기 전역적 하악골 분할부에 의해 분할된 상기 CBCT 영상의 전역적 하악골 분할 결과에 기반하여, 뼈 영역을 최대로 포함할 수 있도록 점진적으로 윈도우를 확장하여 분할 영역을 산정하는 동작;(b-2) 이진화를 사용하여 최종적으로 하악골 체부 영역을 분할하는 동작;(b-3) 관절구 영역의 시작 지점 슬라이스에서 분할된 관절구의 형태 정보를 고려하여 일정 범위의 밴드 형태의 윈도우를 산정하는 동작; 및(b-4) 산정된 윈도우 내에서 강화된 밝기값 지도를 생성하여 관절구 영역을 분할하는 동작을 수행하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
| 14 |
14
청구항 13에 있어서,상기 동작 (b-4)는,하위 30% 이하의 기울기 크기를 갖는 부분을 0으로 변환하여 강화된 기울기 지도를 생성한 후, 상기 밴드 내 x, y축으로 가장 큰 기울기 크기를 갖는 화소들을 관절구 영역의 경계선으로 설정하여 관절구 영역 분할 결과를 개선하는 동작을 포함하는, 두개악안면 CBCT 영상에서 형상제약 정보를 사용한 하악골 자동 분할 장치
|
