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의료 영상 처리 장치에서 뇌경색을 예측하는 방법에 있어서,자기 공명 영상을 획득하는 입력 단계; 상기 자기 공명 영상을 전처리하고, 전처리된 자기 공명 영상을 딥러닝 모델에 적용하여 뇌경색에 대한 병변 영역을 예측하여 병변 영역 예측 결과를 생성하는 병변 예측 처리 단계;상기 자기 공명 영상과 상기 병변 영역 예측 결과를 매칭시켜 환자 별로 정렬된 뇌경색 예측 결과를 저장하는 예측 결과 저장 단계; 및뇌경색 진단을 위한 상기 뇌경색 예측 결과를 출력하는 최종 결과 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 입력 단계는,외부 장치로부터 확산 강조 영상(DWI: Diffusion Weighted Image) 기법 기반의 상기 제1 자기 공명 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 병변 예측 처리 단계는,상기 제1 자기 공명 영상의 평균 및 표준 편차를 이용하여 정규화하고, 상기 제1 자기 공명 영상의 복셀 사이즈 조정 및 왜곡 교정을 수행하여 상기 전처리를 수행하는 전처리 단계;상기 전처리된 제1 자기 공명 영상을 기 설정된 슬라이스 단위로 나누어 상기 딥러닝 모델에 적용하여 뇌경색에 대한 병변 영역의 크기 및 위치에 대한 상기 병변 영역 예측 결과를 예측하는 병변 영역 처리 단계; 및상기 제1 자기 공명 영상과 병변 예측 결과를 매칭시켜 환자별로 분류하여 정렬하는 예측 결과 정렬 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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제3항에 있어서,상기 전처리 단계는,상기 제1 자기 공명 영상의 평균 및 표준 편차를 산출하고, 상기 제1 자기 공명 영상에 포함된 각각의 픽셀 데이터에서 상기 평균을 빼고 상기 표준편차로 나누는 정규화 처리를 수행하는 정규화 단계;정규화된 제1 자기 공명 영상의 복셀 사이즈를 조정하여 픽셀 간의 간격을 조정하는 픽셀 간격 조정 단계; 및상기 복셀 사이즈가 조정된 제1 자기 공명 영상의 저주파 강도세기를 균일화하여 왜곡 교정을 수행하는 왜곡 교정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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제3항에 있어서,상기 병변 영역 처리 단계는,상기 전처리된 제1 자기 공명 영상에 대한 병변 영역의 크기를 기준으로 서로 다른 그룹으로 그룹화하고, 그룹화된 그룹 각각을 딥러닝 모델을 이용하여 학습시키키고, 학습된 서로 다른 모델을 결합한 최종 학습 모델을 이용하여 상기 병변 영역 예측 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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제3항에 있어서,상기 예측 결과 저장 단계는,원본 형태의 상기 제1 자기 공명 영상과 상기 병변 예측 결과를 함께 저장하되,다수의 환자에 대한 제1 자기 공명 영상과 상기 병변 예측 결과를 매칭시켜 환자별로 분류된 상기 병변 예측 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측 방법
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뇌경색 예측을 위한 의료 영상 처리 장치에 있어서,자기 공명 영상을 획득하는 입력부; 상기 자기 공명 영상을 전처리하고, 전처리된 자기 공명 영상을 딥러닝 모델에 적용하여 뇌경색에 대한 병변 영역을 예측하여 병변 영역 예측 결과를 생성하는 병변 예측 처리부;상기 자기 공명 영상과 상기 병변 영역 예측 결과를 매칭시켜 환자 별로 정렬된 뇌경색 예측 결과를 저장하는 예측 결과 저장부; 및뇌경색 진단을 위한 상기 뇌경색 예측 결과를 출력하는 최종 결과 출력부를 포함하는 뇌경색 예측을 위한 의료 영상 처리 장치
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제7항에 있어서,상기 입력부는, 외부 장치로부터 확산 강조 영상(DWI: Diffusion Weighted Image) 기법 기반의 상기 제1 자기 공명 영상을 획득하며, 상기 병변 예측 처리부는,상기 제1 자기 공명 영상의 평균 및 표준 편차를 이용하여 정규화하고, 상기 제1 자기 공명 영상의 복셀 사이즈 조정 및 왜곡 교정을 수행하여 상기 전처리를 수행하는 전처리부;상기 전처리된 제1 자기 공명 영상을 기 설정된 슬라이스 단위로 나누어 상기 딥러닝 모델에 적용하여 뇌경색에 대한 병변 영역의 크기 및 위치에 대한 상기 병변 영역 예측 결과를 예측하는 병변 영역 처리부; 및상기 제1 자기 공명 영상과 병변 예측 결과를 매칭시켜 환자별로 분류하여 정렬하는 예측 결과 정렬부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측을 위한 의료 영상 처리 장치
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제8항에 있어서,상기 전처리부는,상기 제1 자기 공명 영상의 평균 및 표준 편차를 산출하고, 상기 제1 자기 공명 영상에 포함된 각각의 픽셀 데이터에서 상기 평균을 빼고 상기 표준편차로 나누는 정규화 처리를 수행하고, 정규화된 제1 자기 공명 영상의 복셀 사이즈를 조정하여 픽셀 간의 간격을 조정하며, 상기 복셀 사이즈가 조정된 제1 자기 공명 영상의 저주파 강도세기를 균일화하여 왜곡 교정을 수행하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측을 위한 의료 영상 처리 장치
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제8항에 있어서,상기 병변 영역 처리부는,상기 전처리된 제1 자기 공명 영상에 대한 병변 영역의 크기를 기준으로 서로 다른 그룹으로 그룹화하고, 그룹화된 그룹 각각을 딥러닝 모델을 이용하여 학습시키키고, 학습된 서로 다른 모델을 결합한 최종 학습 모델을 이용하여 상기 병변 영역 예측 결과를 예측하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 예측을 위한 의료 영상 처리 장치
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컴퓨터에 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 뇌경색 예측 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램
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