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합성곱 신경망을 기반으로 한 PETRA 이미지와 TOF 이미지 간 이미지 변환 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022017528
  • 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 발명의 일 실시예에 따른 GAN 알고리즘 기반의 이미지 변환 시스템에 있어서, 입력 받은 제1 형식의 실제 이미지를 기반으로 이미지 형식의 변환을 수행하여 제2 형식의 가상 이미지를 출력하도록 구성된 이미지 변환 모듈을 포함하고, 상기 이미지 변환 모듈은: 제1 형식의 실제 이미지와 제2 형식의 가상 이미지를 입력 받은 후 이들 간의 특징을 비교하여 동일 영역에 대한 MRI 영상인지에 관한 판단 결과를 출력하도록 구성되는 판단 모델; 및 상기 판단 결과를 기반으로 학습을 수행함으로써 상기 판단 모델로부터 동일 영역에 대한 MRI 영상인 것으로 상기 판단 결과가 출력될 때까지 상기 제2 형식의 가상 이미지를 생성하도록 구성되는 생성 모델을 포함한다.
Int. CL A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G01R 33/563 (2006.01.01) G01R 33/56 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 11/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/055(2013.01) A61B 5/0036(2013.01) A61B 5/0042(2013.01) A61B 5/7278(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G01R 33/5635(2013.01) G01R 33/5608(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) A61B 5/4848(2013.01) G06T 11/003(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2207/10088(2013.01)
출원번호/일자 1020220026537 (2022.03.02)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0124643 (2022.09.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210027121   |   2021.03.02
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.02)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김병준 서울특별시 마포구
2 조용원 서울특별시 강동구
3 유성혜 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.03.02 수리 (Accepted) 1-1-2022-0228305-53
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번호 청구항
1 1
GAN 알고리즘 기반의 이미지 변환 시스템에 있어서,입력 받은 제1 형식의 실제 이미지를 기반으로 이미지 형식의 변환을 수행하여 제2 형식의 가상 이미지를 출력하도록 구성된 이미지 변환 모듈을 포함하고,상기 이미지 변환 모듈은:제1 형식의 실제 이미지와 제2 형식의 가상 이미지를 입력 받은 후 이들 간의 특징을 비교하여 동일 영역에 대한 MRI 영상인지에 관한 판단 결과를 출력하도록 구성되는 판단 모델; 및상기 판단 결과를 기반으로 학습을 수행함으로써 상기 판단 모델로부터 동일 영역에 대한 MRI 영상인 것으로 상기 판단 결과가 출력될 때까지 상기 제2 형식의 가상 이미지를 생성하도록 구성되는 생성 모델을 포함하는, 이미지 변환 시스템
2 2
제1항에 있어서,학습용 PETRA 이미지 및 학습용 TOF 이미지를 입력 받아 블러링(blurring)을 수행하고, 상기 판단 모델을 학습시키기 위해 상기 블러링 된 이미지들을 상기 판단 모델에 입력하도록 구성되는 전처리 모듈을 더 포함하는, 이미지 변환 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 판단 모델은:상기 전처리 모듈을 통해 블러링 된 학습용 PETRA 이미지 및 학습용 TOF 이미지 간의 특징을 비교하여 동일 영역에 대한 MRI 영상인지 여부를 식별할 수 있도록 학습된, 이미지 변환 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 판단 모델은:상기 블러링 된 이미지들에 SRM(style based recalibration module) 알고리즘을 적용하여 상기 판단 결과 출력 과정에서 스타일의 가중치를 조정하도록 구성되는 SRM 레이어를 더 포함하도록 구성되는, 이미지 변환 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 생성 모델을 통한 상기 제2 형식의 가상 이미지 생성 결과를 디스플레이 하도록 구성되는 디스플레이 모듈을 더 포함하는, 이미지 변환 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 형식이 PETRA 형식인 경우 상기 제2 형식은 TOF 형식이고,상기 제1 형식이 TOF 형식인 경우 상기 제2 형식은 PETRA 형식인, 이미지 변환 시스템
7 7
GAN 알고리즘 기반의 이미지 변환 방법에 있어서,a) 판단 모델을 통해 제1 형식의 실제 이미지와 제2 형식의 가상 이미지를 입력 받은 후 이들 간의 특징을 비교하여 동일 영역에 대한 MRI 영상인지에 관한 판단 결과를 출력하는 단계; 및b) 생성 모델을 통해 상기 판단 결과를 기반으로 학습을 수행함으로써 상기 판단 모델로부터 동일 영역에 대한 MRI 영상인 것으로 상기 판단 결과가 출력될 때까지 상기 제2 형식의 가상 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 이미지 변환 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 a) 단계 이전에 수행되는 c) 단계를 더 포함하고,상기 c) 단계는:c-1) 전처리 모듈을 통해 학습용 PETRA 이미지 및 학습용 TOF 이미지를 입력 받아 블러링을 수행하는 단계; 및c-2) 판단 모델을 통해 블러링 된 이미지 간의 특징을 비교하여 동일 영역에 대한 MRI 영상인지 여부를 식별할 수 있도록 학습하는 단계를 더 포함하는, 이미지 변환 방법
9 9
제7항 또는 제8항의 이미지 변환 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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 교육부 고려대학교 이공학학술연구기반구축(R＆D) 뇌동맥류 환자에서 인공지능 기반 cycleGAN을 이용한 가상/융합 이미지 생성 모델 구축 사업
2 다부처 고려대학교의료원안암병원 범부처전주기의료기기연구개발사업(R＆D)(과기정통부,복지부,산업부) (참여1)초고자장(7T) 뇌전용 MRI 시스템 개발