| 1 |
1
초음파 영상에 대한 RF 데이터 큐브를 수신하는 단계;생성하고자 하는 초음파 영상의 도메인에 대응하는 코드 값을 수신하여 상기 코드 값에 대응하는 특징 벡터들의 평균과 분산값을 생성하는 단계; 및특징 벡터들의 평균과 분산값이 변경 가능한 전환 가능한 뉴럴 네트워크에서, 특징 벡터들의 평균과 분산값을 상기 생성된 특징 벡터들의 평균과 분산값으로 변경함으로써, 상기 뉴럴 네트워크로 입력되는 상기 수신된 RF 데이터 큐브를 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상으로 생성하는 단계를 포함하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 수신하는 단계는상기 초음파 영상에 대한 RF 데이터 큐브를 수신하고, 상기 수신된 초음파 RF 데이터 큐브에 대하여, 비행 시간(time-of-flight) 보정을 수행함으로써, 시간 지연된 RF 데이터 큐브로 변환하며,상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상으로 생성하는 단계는상기 변환된 시간 지연된 RF 데이터 큐브에 대하여, 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상으로 생성하는 단계는상기 수신된 RF 데이터 큐브에서 깊이 방향으로 미리 설정된 개수의 입력 큐브를 선택하여 상기 뉴럴 네트워크에 입력하고, 해당 과정을 상기 수신된 RF 데이터 큐브의 모든 데이터에 대해 수행함으로써, 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는신호 애더(signal adder), 힐버트 변환(Hilbert transform), 포락선 검출(envelope detection)과 로그 압축(log compression) 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 6 |
6
초음파 영상에 대한 RF 데이터 큐브를 수신하는 단계; 및특징 벡터들의 평균과 분산값이 변경 가능한 전환 가능한 뉴럴 네트워크에서, 생성하고자 하는 초음파 영상의 도메인에 대응하는 특징 벡터들의 평균과 분산값이 입력되면 특징 벡터들의 평균과 분산값을 상기 입력된 특징 벡터들의 평균과 분산값으로 변경함으로써, 상기 수신된 RF 데이터 큐브를 상기 도메인에 대응하는 초음파 영상으로 생성하는 단계를 포함하는 초음파 영상 처리 방법
|
| 7 |
7
초음파 영상에 대한 RF 데이터 큐브를 수신하는 수신부;생성하고자 하는 초음파 영상의 도메인에 대응하는 코드 값을 수신하여 상기 코드 값에 대응하는 특징 벡터들의 평균과 분산값을 생성하는 생성부; 및특징 벡터들의 평균과 분산값이 변경 가능한 전환 가능한 뉴럴 네트워크에서, 특징 벡터들의 평균과 분산값을 상기 생성된 특징 벡터들의 평균과 분산값으로 변경함으로써, 상기 뉴럴 네트워크로 입력되는 상기 수신된 RF 데이터 큐브를 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상으로 생성하는 복원부를 포함하는 초음파 영상 처리 장치
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 수신부상기 초음파 영상에 대한 RF 데이터 큐브를 수신하고, 상기 수신된 초음파 RF 데이터 큐브에 대하여, 비행 시간(time-of-flight) 보정을 수행함으로써, 시간 지연된 RF 데이터 큐브로 변환하며,상기 복원부는상기 변환된 시간 지연된 RF 데이터 큐브에 대하여, 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 장치
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 복원부는상기 수신된 RF 데이터 큐브에서 깊이 방향으로 미리 설정된 개수의 입력 큐브를 선택하여 상기 뉴럴 네트워크에 입력하고, 해당 과정을 상기 수신된 RF 데이터 큐브의 모든 데이터에 대해 수행함으로써, 상기 코드 값에 대응하는 초음파 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 장치
|
| 10 |
10
제7항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는신호 애더(signal adder), 힐버트 변환(Hilbert transform), 포락선 검출(envelope detection)과 로그 압축(log compression) 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 장치
|
| 11 |
11
제7항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크 및 풀링 레이어와 언풀링 레이어를 포함하는 뉴럴 네트워크 중 어느 하나의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 초음파 영상 처리 장치
|
