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자기공명 영상에서의 골-연골 복합체 모델링을 이용한 연골 분할 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020015821
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 개시는, 자기공명 영상에서의 골-연골 복합체를 이용한 연골 분할 방법에 있어서, 자기공명 영상에서 골 라벨(Bone Label) 및 상기 골 영역에 인접한 소정 연골 라벨이 결합된 골-연골 복합체(Bone-Cartilage-Complex, BCC)를 구성하는 단계; 복수의 훈련 영상을 이용하여 상기 골-연골 복합체를 분할하기 위한 제1 딥러닝 분할기 및 상기 골 라벨을 분할하기 제2 딥러닝 분할기를 각각 기계학습하는 단계; 및 상기 제1 딥러닝 분할기를 이용하여 입력영상에서 분할된 골-연골 복합체와 상기 제2 딥러닝 분할기를 이용하여 상기 골-연골복합체에서 분할된 골 라벨의 차를 기초로 연골 라벨을 분할하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/055 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/187 (2017.01.01)
CPC A61B 5/055(2013.01) A61B 5/055(2013.01) A61B 5/055(2013.01) A61B 5/055(2013.01) A61B 5/055(2013.01) A61B 5/055(2013.01)
출원번호/일자 1020190036764 (2019.03.29)
출원인 서울여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0114652 (2020.10.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.29)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍헬렌 서울특별시 서초구
2 이한상 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인비엘티 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길**, *층(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2019.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0324765-78
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.05.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2020.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0499675-39
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.07.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0119714-35
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0595988-91
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-1106923-86
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1106924-21
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번호 청구항
1 1
컴퓨터에 의한, 자기공명 영상에서의 골-연골 복합체를 이용한 연골 분할 방법에 있어서,자기공명 영상인 학습용 영상데이터에서 골 라벨 및 골 영역에 인접한 소정 연골 라벨이 결합된 골-연골 복합체(Bone-Cartilage-Complex, BCC)를 구성하는 단계;상기 학습용 영상데이터에서 골 라벨이 레이블링된 복수의 훈련 영상을 이용하여 상기 골-연골 복합체를 분할하기 위한 제1 딥러닝 분할기 및 상기 골 라벨을 분할하기 위한 제2 딥러닝 분할기를 각각 기계학습하는 단계; 및상기 제1 딥러닝 분할기를 이용하여 입력영상에서 분할된 골-연골 복합체와 상기 제2 딥러닝 분할기를 이용하여 상기 골-연골 복합체에서 분할된 골 라벨의 차를 기초로 연골 라벨을 분할하되, 상기 입력영상은 연골 추출이 수행되는 신규 자기공명 영상인, 연골 라벨 분할단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 골-연골 복합체는 대퇴골 및 대퇴부 연골 라벨과, 경골 및 경골연골 라벨을 포함하고, 상기 골 라벨은 상기 대퇴골 라벨 및 상기 경골 라벨을 포함하는, 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 복수의 훈련영상은 상기 학습용 영상데이터에서 골 라벨이 레이블링되어 상기 제1 딥러닝 분할기 학습에 이용되는 제1 훈련영상과 상기 입력영상에서 골-연골 복합체가 레이블링되어 상기 제2 딥러닝 분할기 학습에 이용되는 제2 훈련영상을 포함하는, 방법
4 4
제 1항에 있어서,상기 기계학습하는 단계는, 상기 학습용 영상데이터에 해당하는 자기공명 영상인 3차원 영상에서, 관상, 축상, 및 시상면의 세 방향에서 각각의 이차원 영상을 분할하여 학습하고, 각각의 이차원 영상에서 추출된 세가지의 결과 라벨을 다수투표(majority voting) 방식으로 혼합하여 최종 2
5 5
제 1항에 있어서,상기 연골 라벨 분할단계는, 의미 분할을 위한 다중 경로 세분화 네트워크(RefineNet) 알고리즘을 이용하여 상기 입력영상에서 상기 골 라벨과 상기 골-연골 복합체 영역을 분할하는 것인, 방법
6 6
하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가 연산을 수행하도록 하는 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하고,상기 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 상기 연산은,자기공명 영상인 학습용 영상데이터에서 골 라벨(Bone Label) 및 상기 골 영역에 인접한 소정 연골 라벨이 결합된 골-연골 복합체(Bone-Cartilage-Complex, BCC)를 구성하는 연산;상기 학습용 영상데이터에서 골 라벨이 레이블링된 복수의 훈련 영상을 이용하여 상기 골-연골 복합체를 분할하기 위한 제1 딥러닝 분할기 및 상기 골 라벨을 분할하기 제2 딥러닝 분할기를 각각 기계학습하는 연산; 및상기 제1 딥러닝 분할기를 이용하여 입력영상에서 분할된 골-연골 복합체와 상기 제2 딥러닝 분할기를 이용하여 상기 골-연골복합체에서 분할된 골 라벨의 차를 기초로 연골 라벨을 분할하는 연산을 포함하되, 상기 입력영상은 연골 추출이 수행되는 신규 자기공명영상인, 골-연골 복합체를 이용한 연골 분할 장치
7 7
제 6항에 있어서, 상기 골-연골 복합체는 대퇴골 및 대퇴부 연골과 경골 및 경골연골 라벨을 포함하고, 상기 골 라벨은 상기 대퇴골 라벨 및 상기 경골 라벨을 포함하는, 연골 분할 장치
8 8
제 6항에 있어서,상기 기계학습하는 연산은, 상기 학습용 영상데이터에 해당하는 자기공명영상인 3차원 영상에서, 관상, 축상, 및 시상면의 세 방향에서 각각의 이차원 영상을 분할하여 학습하고, 각각의 이차원 영상에서 추출된 세가지의 결과 라벨을 다수투표(majority voting) 방식으로 혼합하여 최종 2
9 9
컴퓨터에 의한, 자기공명 영상에서의 골-연골 복합체를 이용한 연골 분할 방법에 있어서,골-연골 복합체를 포함하는 입력영상을 획득하는 단계; 및상기 입력영상에서 분할된 골-연골 복합체와 상기 골-연골복합체에서 분할된 골 라벨의 차를 기초로 연골 라벨을 분할하는 단계를 포함하고,상기 골-연골 복합체는, 복수의 훈련 영상을 이용하여 학습된 제1 딥러닝 분할기에 의하여 분할되고, 상기 골 라벨은, 복수의 훈련 영상을 이용하여 학습된 제2 딥러닝 분할기에 의하여 분할되고,상기 복수의 훈련 영상은 자기공명 영상에서 골 라벨 및 골 영역에 인접한 소정 연골 라벨이 결합된 골-연골 복합체(Bone-Cartilage-Complex, BCC)가 레이블링 된 것인, 방법
10 10
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제5항 및 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 자기공명 영상에서의 골-연골 복합체를 이용한 연골 분할 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.