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안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020007559
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 방법은, 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상을 정합하여 안저 영상 내 망막 혈관의 정밀한 영역을 자동 추출할 수 있다.
Int. CL A61B 3/12 (2006.01.01) G06T 7/30 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/1241(2013.01)
출원번호/일자 1020180161131 (2018.12.13)
출원인 서울대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0075152 (2020.06.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호 1020200094059;
심사청구여부/일자 Y (2018.12.13)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교병원 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이수찬 경기도 화성
2 박상준 서울특별시 강남구
3 노경진 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최우성 대한민국 서울특별시 종로구 종로*길 **, *층 (수송동, 석탄회관빌딩)(케이씨엘특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2018.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-1253966-94
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-1256484-14
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-1255694-16
4 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction		 2018.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0197603-03
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164229-95
6 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2019.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-1165449-48
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0297640-17
8 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2020.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0640006-91
9 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
 2020.06.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0663418-71
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0791733-62
11 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2020.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0791742-73
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.07.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0791734-18
13 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0811392-02
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
환자의 안저 영상(FP image)과 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 프레임들을 취득하는 단계;형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 각 프레임들을 특징점 정합 기법을 활용하여 강체 정합(rigid registration)하는 단계;형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 정합된 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 혈관 추출을 수행하는 단계;형광안저혈관조영 영상(FAG image) 프레임들의 혈관 추출 결과를 평균값으로 통합하는 단계;안저 영상의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 안저 영상의 혈관 추출을 수행하는 단계;상기 추출된 혈관으로부터 형광안저혈관조영 영상(FAG image)과 안저 영상(FP image)의 정합을 수행하는 단계; 및상기 정합된 결과를 기초로 혈관을 분할하는 단계;를 포함하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 각 프레임들을 특징점 정합 기법을 활용하여 강체 정합(rigid registration)하는 단계는, 특징점 검출, 특징점 기술자 추출, 특징점 정합 과정 중 RANSAC(RANdom Sample Consensus)를 사용하여 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 정합을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 딥러닝은 학습된 컨볼루셔널 신경망(convolutional neural network : CNN)이고, 상기 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 정합된 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 혈관 추출을 수행하는 단계는, 형광안저혈관조영 영상(FAG image)에서의 혈관을 바탕으로 딥러닝 기반의 FAG Vessel Probability map(FAGVP)를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 형광안저혈관조영 영상(FAG image) 프레임들의 혈관 추출 결과를 평균값으로 통합하는 단계는, FAGVP에서 B-Spline 모델로 표현되는 좌표격자의 free-form deformation 기법을 기반으로 하는 비강체 정합(non-rigid registration)을 수행하고 정합된 FAGVP의 Average FAG Vessel Probability map(A-FAGVP)의 평균값 및 동일한 pixel 위치별 최대값을 추출한 Maximum FAG Vessel Probability map(M-FAGVP)을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 안저 영상의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 안저 영상의 혈관 추출을 수행하는 단계는, 안저 영상(FP image)과 A-FAGVP 간의 정합을 위해 딥러닝 기반의 Fundus Photo Vessel Probability map(FPVP)을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 추출된 혈관으로부터 형광안저혈관조영 영상(FAG image)과 안저 영상(FP image)의 정합을 수행하는 단계는,FPVP와 A-FAGVP에서 도출된 혈관으로부터 챔퍼 매칭(Chamfer Matching) 기법을 이용하여 안저 영상-형광안저혈관조영 영상(FP-FAG) 간 강체 정합(rigid registration)을 수행하는 단계; 및B-Spline 모델로 표현되는 좌표격자의 free-form deformation 기법을 기반으로 하는 최종 안저 영상-형광안저혈관조영 영상(FP-FAG) 간 비강체 정합(non-rigid registration)을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 정합된 결과를 기초로 혈관을 분할하는 단계는,A-FAGVP의 픽셀별 확률값을 기반으로 이중 역치(hysteresis thresholding) 기법을 적용하여 이진(binary) 혈관 분할 마스크(vessel segmentation mask)를 도출하는 단계;도출된 혈관 분할 마스크에 연결된 요소 분석(connected component analysis) 기법을 적용하여 노이즈를 제거하는 단계; 및정맥(vein)에 발생하는 틈새까지 보강된 정합된 A-FAGVP를 바탕으로 분할(segmentation)하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 방법
8 8
환자의 안저 영상(FP image)과 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 프레임들을 취득하는 영상 취득부;형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 각 프레임들을 특징점 정합 기법을 활용하여 강체 정합(rigid registration)하는 FAG 정합부;형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 정합된 형광안저혈관조영 영상(FAG image)의 혈관 추출을 수행하는 FAG 혈관 추출부;형광안저혈관조영 영상(FAG image) 프레임들의 혈관 추출 결과를 평균값으로 통합하는 통합부;안저 영상의 특성에 맞춰 딥러닝 기반으로 안저 영상의 혈관 추출을 수행하는 FP 혈관 추출부; 상기 추출된 혈관으로부터 형광안저혈관조영 영상(FAG image)과 안저 영상(FP image)의 정합을 수행하는 FAG-FP 정합부; 및상기 정합된 결과를 기초로 혈관을 분할하는 혈관 분할부;를 포함하는 안저 영상과 형광안저혈관조영 영상의 정합을 이용한 자동 혈관 분할 장치
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020122672 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 분당서울대학교병원 기본연구지원사업(후속연구지원) 딥러닝(Deep-Learning)기술을 이용한 안저사진(Fundus photo)판독의 원천기술의 확보 및 그 응용
2 교육부 순천향대학교 이공학개인기초연구지원사업 기계학습 기반 안저영상의 지능적인 혈관 추출 기법 개발