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인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022018368
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 방법은 CT 영상 촬영 시스템으로부터 획득한 CT 영상 볼륨 영상을 분할하여 다수의 서브 볼륨 영상을 획득하되, 상기 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 인접한 서브 볼륨 영상과 일부 영역이 중첩되도록 분할하는 서브 볼륨 영상 획득부; 상기 획득된 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 독립적으로 전처리하는 전처리부; 다수의 서브 볼륨 영상 보정 네트워크를 포함하고, 전처리된 다수의 서브 볼륨 영상에 대해 각각 독립적인 서브 볼륨 영상 보정 네트워크에 입력하여 신경망 연산을 수행함으로써 상기 전처리된 다수의 서브 볼륨 영상 각각에 대한 보정 서브 볼륨 영상을 출력하는 서브 볼륨 영상 보정 네트워크 모듈; 및 상기 보정 서브 볼륨 영상들을 결합하여 보정 CT 영상을 생성하는 보정 CT 영상 생성부를 포함한다. 개시된 장치 및 방법에 의하면, CT 영상의 영역별 독립적인 보정을 통해 재구성되는 CT 영상에서 발생하는 아티팩트를 보다 효과적으로 제거할 수 있으며, 다수의 독립적인 인공 신경망을 이용하여 공간별 아티팩트의 양상을 고려한 CT 영상 보정이 가능한 장점이 있다.
Int. CL G06T 11/00 (2006.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 11/60 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 11/003(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 11/60(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/10081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020210020892 (2021.02.17)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0117478 (2022.08.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.17)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백종덕 인천광역시 연수구
2 최윤수 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

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		 2021.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-0190146-20
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.04.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-0492158-73
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0106090-18
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0444963-22
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.07.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0739972-27
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.07.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0739861-68
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번호 청구항
1 1
CT 영상 촬영 시스템으로부터 획득한 CT 영상 볼륨 영상을 분할하여 다수의 서브 볼륨 영상을 획득하되, 상기 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 인접한 서브 볼륨 영상과 일부 영역이 중첩되도록 분할하는 서브 볼륨 영상 획득부;상기 획득된 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 독립적으로 전처리하는 전처리부;다수의 서브 볼륨 영상 보정 네트워크를 포함하고, 전처리된 다수의 서브 볼륨 영상에 대해 각각 독립적인 서브 볼륨 영상 보정 네트워크에 입력하여 신경망 연산을 수행함으로써 상기 전처리된 다수의 서브 볼륨 영상 각각에 대한 보정 서브 볼륨 영상을 출력하는 서브 볼륨 영상 보정 네트워크 모듈; 및상기 보정 서브 볼륨 영상들을 결합하여 보정 CT 영상을 생성하는 보정 CT 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 다수의 서브 볼륨 영상 각각의 분할 영역에 대해 포인트의 임펄스를 인가하여 획득된 다수의 서브 임펄스 볼륨 영상을 저장하는 서브 임펄스 볼륨 영상 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 각 서브 볼륨 영상과 이에 대응되는 상기 서브 임펄스 볼륨 영상을 각각 병합하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 서브 볼륨 영상 보정 네트워크 모듈의 다수의 서브 볼륨 영상 보정 네트워크 각각은 대응되는 서브 볼륨 영상과 연관된 참값 영상을 이용하여 독립적으로 학습되는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 CT 영상 보정부는 상기 보정 서브 볼륨 영상 결합 시 중첩되는 영역에 대해서는 중첩되는 각 서브 볼륨 영상의 픽셀값들에 대한 평균값을 상기 중첩되는 영역의 픽셀값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
6 6
CT 영상 촬영 시스템으로부터 획득한 CT 영상 볼륨 영상을 분할하여 다수의 서브 볼륨 영상을 획득하되, 상기 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 인접한 서브 볼륨 영상과 일부 영역이 중첩되도록 분할하는 단계(a);상기 획득된 다수의 서브 볼륨 영상 각각을 독립적으로 전처리하는 단계(b);전처리된 다수의 서브 볼륨 영상을 각각 독립적인 서브 볼륨 영상 보정 네트워크에 입력하여 신경망 연산을 수행함으로써 상기 전처리된 다수의 서브 볼륨 영상 각각에 대한 보정 서브 볼륨 영상을 출력하는 단계(c); 및상기 보정 서브 볼륨 영상들을 결합하여 보정 CT 영상을 생성하는 단계(d)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 다수의 서브 볼륨 영상 각각의 분할 영역에 대해 포인트의 임펄스를 인가하여 획득된 다수의 서브 임펄스 볼륨 영상을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 단계(b)는 상기 각 서브 볼륨 영상과 이에 대응되는 상기 서브 임펄스 볼륨 영상을 각각 병합하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 방법
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제8항에 있어서, 상기 서브 볼륨 영상 보정 네트워크 각각은 대응되는 서브 볼륨 영상과 연관된 참값 영상을 이용하여 독립적으로 학습되는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 방법
10 10
제6항에 있어서, 상기 단계(d)는 상기 보정 서브 볼륨 영상 결합 시 중첩되는 영역에 대해서는 중첩되는 각 서브 볼륨 영상의 픽셀값들에 대한 평균값을 상기 중첩되는 영역의 픽셀값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 인공 신경망을 이용한 CT 영상 보정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 기초연구실육성사업 고속 촬영 콘빔 CT 영상화를 위한 인공지능 연구실(1/3)(2020.7.1.~2023.2.28)
2 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 중견연구자지원사업 저선량 치과 CT 영상에서의 금속 인공음영 보정을 위한 인간 관찰자 손실함수 기반 딥러닝 기술 개발 (3/4)(2019.9.1~2023.2.28)