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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 정량 정보 추출 장치의 동작 방법으로서, 조직으로 방사된 빔 패턴들에 따라 초음파 프로브의 센서들에서 수득된 펄스-에코 데이터를 입력받는 단계, 관심영역을 입력받는 단계, 그리고입력으로부터 정량 정보를 추출하도록 학습된 신경망을 이용하여, 상기 펄스-에코 데이터로부터 상기 관심 영역의 정량 정보를 추출하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제1항에서,상기 관심영역을 입력받는 단계는상기 펄스-에코 데이터로 생성된 B-모드 이미지에서 상기 관심영역의 위치를 입력받는, 동작 방법
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제1항에서,상기 관심영역의 위치에 따라, 상기 펄스-에코 데이터에서 관심영역 펄스-에코 데이터를 추출하고, 상기 관심영역 펄스-에코 데이터를 상기 신경망으로 입력하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제1항에서,상기 신경망은 상기 관심영역의 위치에 따라 추출된 각 센서의 정규화 파라미터들을 이용하여 각 센서의 특징을 정규화하는, 동작 방법
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제4항에서,상기 신경망은입력 펄스-에코 데이터에 포함된 정량 특징을 인코딩하여 인코딩 프로파일을 생성하고, 관심영역 적응적 정규화 레이어를 통해 각 센서 특징을 정규화하면서 상기 인코딩 프로파일로부터 정량 정보를 추출하는, 동작 방법
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제1항에서,상기 정량 정보는 감쇠 계수인 동작 방법
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제6항에서,상기 펄스-에코 데이터는 복부 초음파 데이터이고,상기 관심영역은 간(Liver)의 부분 영역을 포함하는, 동작 방법
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제7항에서,상기 펄스-에코 데이터로부터 추출된 상기 감쇠 계수를 기초로 상기 관심영역의 지방간 관련 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 정량 정보 추출 장치의 동작 방법으로서,복부로 방사된 빔 패턴들에 따라 초음파 프로브의 센서들에서 수득된 펄스-에코 데이터를 입력받는 단계, 상기 펄스-에코 데이터로부터 생성된 B-모드 이미지를 인터페이스 화면에 제공하고, 상기 인터페이스 화면에서 관심영역을 입력받는 단계, 입력으로부터 정량 정보를 추출하도록 학습된 신경망으로 상기 펄스-에코 데이터와 상기 관심영역의 위치를 입력하고, 상기 관심영역의 정량 정보를 추출하는 단계, 그리고상기 정량 정보 및/또는 상기 정량 정보를 기초로 추출된 분석 정보를 상기 인터페이스 화면에 제공하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제9항에서,감쇠 계수를 포함하는 상기 정량 정보를 기초로 상기 관심영역의 지방간 관련 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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제9항에서,상기 관심영역의 위치는상기 초음파 프로브로부터의 깊이 및 각도를 나타내는 벡터로 표현되는, 동작 방법
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제9항에서,상기 신경망은상기 관심영역의 위치에 따라 추출된 각 센서의 정규화 파라미터들을 이용하여 각 센서의 특징을 정규화하는 관심영역 적응적 정규화 레이어를 포함하는, 동작 방법
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제12항에서,상기 신경망은입력 펄스-에코 데이터에 포함된 정량 특징을 인코딩하여 인코딩 프로파일을 생성하고, 상기 관심영역 적응적 정규화 레이어를 통해 각 센서 특징을 정규화하면서 상기 인코딩 프로파일로부터 상기 관심영역의 관심계수를 추출하는, 동작 방법
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적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 정량 정보 추출 장치의 동작 방법으로서,초음파 프로브의 센서들에서 빔 패턴들에 따라 수득된 펄스-에코 데이터로부터, 관심영역의 펄스-에코 데이터를 추출하는 단계, 상기 관심영역의 펄스-에코 데이터를 빔 패턴의 각도에 해당하는 채널별로 인코딩하고, 채널별로 인코딩된 출력을 통합하여 인코딩 프로파일을 생성하는 단계, 상기 관심영역의 위치에 따라 추출된 각 센서의 정규화 파라미터들을 이용하여, 상기 인코딩 프로파일에 포함된 각 센서의 특징을 정규화하는 단계, 그리고상기 관심영역의 위치에 적응적으로 정규화된 특징으로부터 상기 관심영역의 정량 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제14항에서,상기 관심영역의 위치는상기 초음파 프로브로부터의 깊이 및 각도를 나타내는 벡터로 표현되는, 동작 방법
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제14항에서상기 각 센서의 정규화 파라미터들은각 센서의 특징을 스케일링 및 이동시키는 파라미터들인, 동작 방법
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제14항에서상기 관심영역의 정량 정보를 추출하는 단계는순차 회귀 레이어를 통해 상기 인코딩 프로파일에 포함된 정량 정보를 추출하도록 학습된 회귀 네트워크를 이용하여, 상기 관심영역의 정량 정보를 추출하는, 동작 방법
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제14항에서상기 정량 정보는 감쇠 계수인 동작 방법
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제18항에서,상기 펄스-에코 데이터는 복부 초음파 데이터이고,상기 관심영역은 간(Liver)의 부분 영역을 포함하는, 동작 방법
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제19항에서,상기 관심영역의 감쇠 계수를 기초로 상기 관심영역의 지방간 관련 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는, 동작 방법
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