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다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법

  • 기술번호 : KST2022021823
  • 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 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법이 개시된다. 본 발명의 전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하기 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법은, 저밀도 촬영 CT 영상(sparse-view CT 영상)을 획득하는 단계와, 상기 sparse-view CT 영상을 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크에 입력하여 방향성인 줄 인공물 영상(Streaking artifacts)을 보정하여 획득하는 단계, 및 상기 저밀도 촬영 CT 영상(sparse-view CT 영상)에서 상기 줄 인공물 영상을 마이너스하여 줄 인공물을 제거하는 단계를 포함하게 구성함으로써 Sparse-view 방법으로 CT 영상을 획득할 때 발생하는 직선성 패턴을 제거할 수 있어 진단효율을 높일 수 있다.
Int. CL G06T 11/00 (2006.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06T 11/003(2013.01) A61B 6/5258(2013.01) A61B 6/5205(2013.01) A61B 6/032(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0454(2013.01)
출원번호/일자 1020210051285 (2021.04.20)
출원인 연세대학교 원주산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0144668 (2022.10.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.20)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 원주산학협력단 대한민국 강원도 원주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동훈 강원도 원주시 연
2 이민재 강원도 원주시 연
3 이보배 강원도 원주시 연
4 권정민 강원도 원주시 연
5 진효정 강원도 원주시 연

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김보정 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***(도곡동, 우성캐릭터***) ***호(노바국제특허법률사무소)

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		 2021.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0461676-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.05.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0181859-14
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.10.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0789881-23
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전산화 단층촬영(computed tomography) 영상의 인공물을 보정하기 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법에 있어서,(a)저밀도 촬영 CT 영상(sparse-view CT 영상)을 획득하는 단계;(b)상기 sparse-view CT 영상을 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크에 입력하여 방향성인 줄 인공물 영상(Streaking artifacts)을 보정하여 획득하는 단계;및(c)상기 저밀도 촬영 CT 영상(sparse-view CT 영상)에서 상기 줄 인공물 영상을 마이너스하여 줄 인공물을 제거하는 단계;를 포함하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 (b)단계는(b-1)고선량으로 획득된 CT 영상을 사이노그램(Full projection)에서 다운 샘플링하여 저밀도 촬영 CT 영상(sparse-view CT 영상)으로 재구성하는 단계;(b-2)상기 (b-1)단계에서 획득된 sparse-view CT 영상을 상기 원본 영상에서 마이너스하여 방향성을 갖는 영상인 줄 인공물 영상(Streaking artifacts)을 획득하는 단계;및(b-3)상기 (b-2)단계에서 획득된 영상을 출력값으로 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크를 통해서 학습된 조건에 따라서 줄 인공물 영상을 추출하는 단계;를 포함하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 (c)단계는sparse-view CT 영상을 여과 후 역투영 FBP(filtered backprojection)를 이용하여 이미지를 재구성하고, 이로 인해 발생하는 줄 인공물 영상(Streaking artifacts)을 원본 영상에서 마이너스하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는상기 (b)단계에서 발생한 직선성 패턴(Streaking artifacts)을 노이즈 제거 CNN(Convolutional Neural Network)과 이산웨이브렛변환(DWT;discrete wavelet transform), 그리고 역웨이브렛 변환(IWT;Inverse wavelet transform)을 이용하여 학습되는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는CNN과 DWT 그리고 IWT를 이용하여 sparse-view CT 영상에서 나타나는 직선성 패턴(Streaking artifacts)의 특징들을 학습하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 수학적 해석을 통해 상기 프레임 조건을 만족하는 상기 학습 모델을 생성하고, 상기 학습 모델에 의해 학습된 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는풀링(pooling) 레이어와 언풀링(unpooling) 레이어를 포함하는 다중 해상도 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는4레벨 웨이브렛 변형을 이용하여 줄 인공물 영상(Streaking artifacts)을 출력하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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청구항 1에 있어서,상기 다중 레벨 웨이브렛 기반 U-Net 구조의 인공 지능 학습 네트워크는저 선량을 가지는 Sparse-view CT 영상을 Input layer로 하여 내장된 최적화 알고리즘(ADAM optimization algorithm)을 이용하여 up and down sampling으로 DWT와 IWT를 사용하여 Output layer로 직선성 패턴(Streaking artifacts)을 갖는 영상을 출력하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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청구항 9에 있어서,상기 직선성 패턴(Streaking artifacts)을 갖는 영상을 input layer에 들어간 영상에서 다시 빼주면 아티펙트가 제거된 영상을 생성하여 출력하는 다중 레벨 웨이브렛 인공지능 기반 선량 저 감화를 위한 컴퓨터 단층영상 재구성 방법
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