| 1 |
1
고해상도 자기공명영상의 각 픽셀에 대응되는 학습용 저해상도 영상패치의 각 픽셀에서 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 기초하여 상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 단계;상기 학습용 저해상도 영상패치와 상기 학습용 저해상도 영상패치에 대응되는 고해상도 자기공명영상의 각 픽셀에 매칭된 고화질값을 이용해 저해상도 영상패치로부터 고화질값을 산출하기 위한 필터를 산출하여 상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징과 매칭하는 필터 생성 단계;기설정된 픽셀 위치에 대응되는 저해상도 영상패치를 입력받는 단계;상기 저해상도 영상패치의 각 픽셀을 기준으로 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 기초하여 상기 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 단계;상기 필터 생성 단계에서 미리 생성된 필터 중 각 필터에 매칭된 기울기 특징과 상기 저해상도 영상패치의 기울기 특징간의 거리에 따라 어느 하나의 필터를 선택하는 단계;선택한 필터에 상기 저해상도 영상패치를 입력하여 고화질값을 산출하는 단계; 및상기 고화질값을 상기 저해상도 영상패치에 대응되는 픽셀 위치의 픽셀값으로 부여함에 따라 고해상도 자기공명영상을 생성하는 단계;를 포함하는 자기공명영상의 초해상화 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 기울기 특징을 생성하는 단계 이후와 상기 필터 생성 단계 이전에 있어서,상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 단계에서, 복수 개의 학습용 저해상도 영상패치에 대응하여 생성한 복수 개의 기울기 특징 간의 거리에 따라 상기 복수 개의 기울기 특징을 기설정된 개수의 그룹으로 군집화하는 단계;를 더 포함하고,상기 필터 생성 단계는상기 기설정된 개수의 그룹으로 군집화하는 단계에서 군집화된 각 그룹에 속한 기울기 특징에 대응되는 학습용 저해상도 영상패치와 상기 학습용 저해상도 영상패치에 대응되는 고화질값을 이용해 저해상도 영상패치로부터 고화질값을 산출하기 위한 각 그룹에 대응되는 필터를 산출하는 단계와,군집화된 각 그룹에 속한 기울기 특징을 평균함에 따른 각 그룹의 중심 특징과 상기 각 그룹에 대한 필터를 매칭하며 기설정된 개수의 그룹에 대응되는 복수 개의 필터를 생성하는 단계를 포함하는 것인 자기공명영상의 초해상화 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 단계는상기 학습용 저해상도 영상패치의 각 픽셀에서 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 따른 복수 개의 행렬값을 포함하는 기울기 행렬을 생성하는 단계와,상기 기울기 행렬의 전치행렬에 기설정된 가우시안 대각행렬과 상기 기울기 행렬을 곱함에 따라 기설정된 사이즈의 텐서행렬을 산출하는 단계와,상기 텐서행렬을 고유값 분해함에 따라 기설정된 복수 개의 모양성분에 대응되는 복수 개의 고유값과 기설정된 방향성분에 대응되는 벡터를 포함하는 기울기 특징을 생성하는 단계를 포함하는 것인 자기공명영상의 초해상화 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 기울기 특징을 생성하는 단계는상기 복수 개의 텐서행렬 각각을 고유값 분해함에 따라 복수 개의 모양성분에 대응되는 복수 개의 고유값과 방향성분에 대응되는 방향벡터를 획득하는 단계와,상기 방향벡터를 구성하는 벡터성분값의 부호와 순서를 변경함에 따라 변형벡터를 생성하는 단계와,상기 복수 개의 모양성분에 대응되는 복수 개의 고유값과 방향성분에 대응되는 상기 변형벡터를 포함하는 기울기 특징을 생성하는 단계를 포함하는 것인 자기공명영상의 초해상화 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 군집화하는 단계는상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 단계에서 복수 개의 학습용 저해상도 영상패치에 대응하여 생성한 복수 개의 기울기 특징에 포함된 복수 개의 고유값의 모양성분별 차이에 따른 맨하탄 거리와, 상기 복수 개의 기울기 특징에 포함된 변형벡터의 코사인 거리에 기반하여 상기 복수 개의 기울기 특징을 기설정된 개수의 그룹으로 군집화하는 것인 자기공명영상의 초해상화 방법
|
| 6 |
6
고해상도 자기공명영상의 각 픽셀에 대응되는 학습용 저해상도 영상패치의 각 픽셀에서 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 기초하여 상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 제1 기울기 특징 생성부;상기 학습용 저해상도 영상패치와 상기 학습용 저해상도 영상패치에 대응되는 고해상도 자기공명영상의 각 픽셀에 매칭된 고화질값을 이용해 저해상도 영상패치로부터 고화질값을 산출하기 위한 필터를 산출하고 상기 학습용 저해상도 영상패치의 기울기 특징과 매칭하며 필터를 생성하는 필터 생성부;기설정된 픽셀 위치에 대응되는 저해상도 영상패치의 각 픽셀을 기준으로 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 기초하여 상기 저해상도 영상패치의 기울기 특징을 생성하는 제2 기울기 특징 생성부;상기 필터 생성부에서 미리 생성된 필터 중 각 필터에 매칭된 기울기 특징과 상기 저해상도 영상패치의 기울기 특징간의 거리에 따라 어느 하나의 필터를 선택하는 필터 선택부; 및상기 필터 선택부에서 선택된 필터에 상기 저해상도 영상패치를 입력하여 고화질값을 산출하며, 상기 고화질값을 상기 저해상도 영상패치에 대응되는 픽셀 위치의 픽셀값으로 부여함에 따라 고해상도 자기공명영상을 생성하는 초해상화부;를 포함하는 자기공명영상의 초해상화 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 제1 기울기 특징 생성부에서 복수 개의 학습용 저해상도 영상패치에 대응하여 생성한 복수 개의 기울기 특징 간의 거리에 따라 상기 복수 개의 기울기 특징을 기설정된 개수의 그룹으로 군집화하는 군집화부;를 더 포함하고,상기 필터 생성부는상기 군집화부에서 군집화된 각 그룹에 속한 기울기 특징에 대응되는 학습용 저해상도 영상패치와 상기 학습용 저해상도 영상패치에 대응되는 고화질값을 이용해 저해상도 영상패치로부터 고화질값을 산출하기 위한 각 그룹에 대응되는 필터를 산출하며, 군집화된 각 그룹에 속한 기울기 특징을 평균함에 따른 각 그룹의 중심 특징과 상기 각 그룹에 대한 필터를 매칭하며 기설정된 개수의 그룹에 대응되는 복수 개의 필터를 생성하는 것인 자기공명영상의 초해상화 장치
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 제1 기울기 특징 생성부는상기 학습용 저해상도 영상패치의 각 픽셀에서 기설정된 복수 개의 축으로의 픽셀값 변화에 따른 복수 개의 행렬값을 포함하는 기울기 행렬을 생성하고, 상기 기울기 행렬의 전치행렬에 기설정된 가우시안 대각행렬과 상기 기울기 행렬을 곱함에 따라 기설정된 사이즈의 텐서행렬을 산출하며, 상기 텐서행렬을 고유값 분해함에 따라 기설정된 복수 개의 모양성분에 대응되는 복수 개의 고유값과 기설정된 방향성분에 대응되는 벡터를 포함하는 기울기 특징을 생성하는 것인 자기공명영상의 초해상화 장치
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 제1 기울기 특징 생성부는상기 복수 개의 텐서행렬 각각을 고유값 분해함에 따라 복수 개의 모양성분에 대응되는 복수 개의 고유값과 방향성분에 대응되는 방향벡터를 획득하고, 상기 방향벡터를 구성하는 벡터성분값의 부호와 순서를 변경함에 따라 변형벡터를 생성하며
|
| 10 |
10
제8항에 있어서,상기 군집화부는상기 제1 기울기 특징 생성부에서 복수 개의 학습용 저해상도 영상패치에 대응하여 생성한 복수 개의 기울기 특징에 포함된 복수 개의 고유값의 모양성분별 차이에 따른 맨하탄 거리와, 상기 복수 개의 기울기 특징에 포함된 변형벡터의 코사인 거리에 기반하여 상기 복수 개의 기울기 특징을 기설정된 개수의 그룹으로 군집화하는 것인 자기공명영상의 초해상화 장치
|
