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비지도 학습 기반 자기 공명 영상 처리 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022016936
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 비지도 학습 기반 자기 공명 영상 처리 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 처리 방법은 모션 아티팩트를 제거하기 위한 자기 공명 영상을 수신하는 단계; 및 상기 수신된 자기 공명 영상을 푸리에 변환하여 다운 샘플링하고 다시 역 푸리에 변환하여 다운 샘플링된 영상을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 다운 샘플링된 영상을 입력으로 하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 생성된 다운 샘플링된 영상에 포함된 모션 아티팩트를 제거함으로써, 상기 자기 공명 영상에서 모션 아티팩트가 제거된 최종 자기 공명 영상을 복원하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01R 33/58 (2006.01.01) G01R 33/36 (2006.01.01) G01R 33/565 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01R 33/58(2013.01) G01R 33/3607(2013.01) G01R 33/565(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210022422 (2021.02.19)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0118692 (2022.08.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.19)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 예종철 대전광역시 유성구
2 오규택 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2021.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0202935-64
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.05.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination		 2022.07.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0114933-35
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.08.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0142505-19
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.08.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0642616-94
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번호 청구항
1 1
모션 아티팩트를 제거하기 위한 자기 공명 영상을 수신하는 단계; 및상기 수신된 자기 공명 영상을 푸리에 변환하여 다운 샘플링하고 다시 역 푸리에 변환하여 다운 샘플링된 영상을 생성하는 단계; 및상기 생성된 다운 샘플링된 영상을 입력으로 하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 생성된 다운 샘플링된 영상에 포함된 모션 아티팩트를 제거함으로써, 상기 자기 공명 영상에서 모션 아티팩트가 제거된 최종 자기 공명 영상을 복원하는 단계를 포함하는 자기 공명 영상 처리 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 다운 샘플링된 영상을 생성하는 단계는상기 수신된 자기 공명 영상을 푸리에 변환하여 N개의 랜덤 다운 샘플링하고, 다시 역 푸리에 변환하여 N개의 다운 샘플링된 영상들을 생성하며,상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 단계는상기 N개의 다운 샘플링된 영상들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 N개의 다운 샘플링된 영상들 각각에 대응하는 자기 공명 영상들을 출력하고, 상기 출력된 자기 공명 영상들의 집합(aggregation)에 기초하여 상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 단계는상기 출력된 자기 공명 영상들의 평균에 기초하여 상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 방법
4 4
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 자기 공명 영상 처리 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는모션 아티팩트가 없는 클린 영상만을 이용하여 트레이닝되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 방법
6 6
모션 아티팩트를 제거하기 위한 자기 공명 영상을 수신하는 수신부; 및상기 수신된 자기 공명 영상을 푸리에 변환하여 다운 샘플링하고 다시 역 푸리에 변환하여 다운 샘플링된 영상을 생성하는 생성부; 및상기 생성된 다운 샘플링된 영상을 입력으로 하는 비지도 학습(unsupervised learning) 기반으로 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 생성된 다운 샘플링된 영상에 포함된 모션 아티팩트를 제거함으로써, 상기 자기 공명 영상에서 모션 아티팩트가 제거된 최종 자기 공명 영상을 복원하는 복원부를 포함하는 자기 공명 영상 처리 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 생성부는상기 수신된 자기 공명 영상을 푸리에 변환하여 N개의 랜덤 다운 샘플링하고, 다시 역 푸리에 변환하여 N개의 다운 샘플링된 영상들을 생성하며,상기 복원부는상기 N개의 다운 샘플링된 영상들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 N개의 다운 샘플링된 영상들 각각에 대응하는 자기 공명 영상들을 출력하고, 상기 출력된 자기 공명 영상들의 집합(aggregation)에 기초하여 상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 복원부는상기 출력된 자기 공명 영상들의 평균에 기초하여 상기 최종 자기 공명 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 장치
9 9
제6항에 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 자기 공명 영상 처리 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는모션 아티팩트가 없는 클린 영상만을 이용하여 트레이닝되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 처리 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성 지능 연구개발(2020)
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 이공분야기초연구사업 (통합EZ)심층신경망의 기하학적 구조 이해를 통한 혁신적인 바이오의료영상 재구성 기법 개발(2020)