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메쉬 모델 및 트래킹 데이터 간의 좌표 변환을 통한 정합을 위한 변환 행렬 결정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023006164
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 일 실시예에 따른 정합을 위한 변환 행렬 결정 장치는, 환자의 신체 부위를 모델링한 메쉬 모델(mesh model)에 대한 제1 사용자 입력에 기초하여, 상기 메쉬 모델의 제1 좌표계를 따르는 제1 위치를 획득하고, 상기 환자의 상기 신체 부위에 대한 제2 사용자 입력의 트래킹(tracking)에 기초하여, 상기 신체 부위에서 제2 좌표계를 따르는 제2 위치를 획득하며, 상기 메쉬 모델로부터 검출된 특징점들(feature points) 중 상기 제1 위치 주변의 특징점들에 기초하여 상기 메쉬 모델에서 후보 영역을 결정하고, 상기 획득된 제1 위치, 상기 획득된 제2 위치, 및 상기 제1 좌표계와 상기 제2 좌표계 간 좌표 변환을 위한 변환 행렬에 기초하여, 상기 결정된 후보 영역 내의 후보 위치 중에서 새로운 제1 위치를 결정하며, 상기 결정된 새로운 제1 위치에 기초하여 상기 변환 행렬을 업데이트하는 프로세서를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 7/30 (2017.01.01) G06T 17/20 (2006.01.01) G06T 7/246 (2017.01.01) G06T 7/70 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 3/00 (2019.01.01)
CPC G06T 7/30(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/70(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 3/0093(2013.01) G06T 2210/41(2013.01)
출원번호/일자 1020220098787 (2022.08.08)
출원인 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0108198 (2023.07.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220003545   |   2022.01.10
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.08.08)
심사청구항수 23

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성민 울산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.08.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0828273-97
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.04.18 수리 (Accepted) 4-1-2023-5095017-43
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.04.18 수리 (Accepted) 4-1-2023-5095011-70
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번호 청구항
1 1
프로세서에 의하여 수행되는 정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법에 있어서,환자의 신체 부위를 모델링한 메쉬 모델(mesh model)에 대한 제1 사용자 입력에 기초하여, 상기 메쉬 모델의 제1 좌표계를 따르는 제1 위치를 획득하는 단계;상기 환자의 상기 신체 부위에 대한 제2 사용자 입력의 트래킹(tracking)에 기초하여, 상기 신체 부위에서 제2 좌표계를 따르는 제2 위치를 획득하는 단계;상기 메쉬 모델로부터 검출된 특징점들(feature points) 중 상기 제1 위치 주변의 특징점들에 기초하여 상기 메쉬 모델에서 후보 영역을 결정하는 단계;상기 획득된 제1 위치, 상기 획득된 제2 위치, 및 상기 제1 좌표계와 상기 제2 좌표계 간 좌표 변환을 위한 변환 행렬에 기초하여, 상기 결정된 후보 영역 내의 후보 위치 중에서 새로운 제1 위치를 결정하는 단계; 및상기 결정된 새로운 제1 위치에 기초하여 상기 변환 행렬을 업데이트하는 단계를 포함하는 정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 위치를 획득하는 단계는,상기 메쉬 모델의 복수의 꼭지점들(vertices) 중에서, 상기 제1 사용자 입력이 지시하는 지점과 가장 가까운 꼭지점의 위치를 제1 위치로 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 위치를 획득하는 단계는,상기 환자의 신체 부위에 대하여 촬영된 CT(Computer tomography) 이미지, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 이미지, 및 PET(positron emission tomography) 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 상기 입체 이미지 데이터에 나타난 골격 및 장기 중 적어도 하나의 표면(surface)을 표현하는 상기 메쉬 모델을 생성하는 단계; 및상기 생성된 메쉬 모델에 대한 상기 제1 사용자 입력에 기초하여, 상기 제1 위치를 획득하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 제2 위치를 획득하는 단계는,광학 트래킹 시스템(optical tracking system), 전자기 트래킹 시스템(electromagnetic tracking system), 또는 기계 기구 형태의 트래킹 시스템(mechanical arm tracking system) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 트래킹 시스템을 통해, 상기 환자의 골격 및 장기 중 적어도 하나에서 상기 제2 위치를 획득하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 새로운 제1 위치를 결정하는 단계는,상기 획득된 제1 위치 및 상기 획득된 제2 위치의 포인트 쌍(point pair)에 기초하여, 상기 제2 위치를 상기 제2 좌표계로부터 상기 제1 좌표계로 변환하는 상기 변환 행렬을 계산하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 변환 행렬을 계산하는 단계는,상기 제2 위치에 임시 변환 행렬을 적용하여 상기 제1 좌표계를 따르는 위치를 계산함으로써, 상기 제2 위치로부터 변환된 위치를 획득하는 단계; 및상기 제2 위치로부터 변환된 위치 및 상기 제1 위치 간의 차이에 기초하여 상기 임시 변환 행렬을 업데이트함으로써, 상기 차이가 최소화되는 변환 행렬을 계산하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 후보 영역을 결정하는 단계는,상기 제1 위치로부터 미리 결정된 거리 내의 특징점들의 분포의 기하학적 특징(geometrical feature)에 기초하여 상기 후보 영역을 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 후보 영역을 결정하는 단계는,상기 제1 위치로부터 미리 결정된 거리 내의 특징점들에 대하여 수행된 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)에 기초하여 후보 영역을 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 주성분 분석에 기초하여 후보 영역을 결정하는 단계는,상기 주성분 분석으로부터 획득된 주성분(principal component)에 대한 변동(variation)에 기초하여 결정된 타원체(ellipsoidal solid)의 내부 영역으로 후보 영역을 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 주성분 분석에 기초하여 후보 영역을 결정하는 단계는,상기 주성분 분석으로부터 획득된 복수의 고유 값들(eigen values) 간의 차이가 임계 차이 이하인 것에 기초하여, 상기 제1 위치를 중심으로 하고 상기 미리 결정된 길이 보다 짧은 길이를 반지름으로 하는 구(sphere)의 내부 영역을 후보 영역으로 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 새로운 제1 위치를 결정하는 단계는,상기 제2 위치에 상기 변환 행렬을 적용함으로써 획득된, 상기 제1 좌표계를 따르는 변환된 위치와 가장 가까운 상기 메쉬 모델의 꼭지점을 상기 새로운 제1 위치로 결정하는 단계를 포함하는,정합을 위한 변환 행렬을 결정하는 방법
12 12
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제11항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
13 13
환자의 신체 부위를 모델링한 메쉬 모델(mesh model)에 대한 제1 사용자 입력에 기초하여, 상기 메쉬 모델의 제1 좌표계를 따르는 제1 위치를 획득하고, 상기 환자의 상기 신체 부위에 대한 제2 사용자 입력의 트래킹(tracking)에 기초하여, 상기 신체 부위에서 제2 좌표계를 따르는 제2 위치를 획득하며, 상기 메쉬 모델로부터 검출된 특징점들(feature points) 중 상기 제1 위치 주변의 특징점들에 기초하여 상기 메쉬 모델에서 후보 영역을 결정하고, 상기 획득된 제1 위치, 상기 획득된 제2 위치, 및 상기 제1 좌표계와 상기 제2 좌표계 간 좌표 변환을 위한 변환 행렬에 기초하여, 상기 결정된 후보 영역 내의 후보 위치 중에서 새로운 제1 위치를 결정하며, 상기 결정된 새로운 제1 위치에 기초하여 상기 변환 행렬을 업데이트하는 프로세서를 포함하는 정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 메쉬 모델의 복수의 꼭지점들(vertices) 중에서, 상기 제1 사용자 입력이 지시하는 지점과 가장 가까운 꼭지점의 위치를 제1 위치로 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
15 15
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 환자의 신체 부위에 대하여 촬영된 CT(Computer tomography) 이미지, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 이미지, 및 PET(positron emission tomography) 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 상기 입체 이미지 데이터에 나타난 골격 및 장기 중 적어도 하나의 표면(surface)을 표현하는 상기 메쉬 모델을 생성하고,상기 생성된 메쉬 모델에 대한 상기 제1 사용자 입력에 기초하여, 상기 제1 위치를 획득하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
16 16
제13항에 있어서,상기 프로세서는,광학 트래킹 시스템(optical tracking system), 전자기 트래킹 시스템(electromagnetic tracking system), 또는 기계 기구 형태의 트래킹 시스템(mechanical arm tracking system) 중 하나 또는 둘 이상 조합을 포함하는 트래킹 시스템을 통해, 상기 환자의 골격 및 장기 중 적어도 하나에서 상기 제2 위치를 획득하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
17 17
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 획득된 제1 위치 및 상기 획득된 제2 위치의 포인트 쌍(point pair)에 기초하여, 상기 제2 위치를 상기 제2 좌표계로부터 상기 제1 좌표계로 변환하는 상기 변환 행렬을 계산하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
18 18
제17항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 위치에 임시 변환 행렬을 적용하여 상기 제1 좌표계를 따르는 위치를 계산함으로써, 상기 제2 위치로부터 변환된 위치를 획득하고,상기 제2 위치로부터 변환된 위치 및 상기 제1 위치 간의 차이에 기초하여 상기 임시 변환 행렬을 업데이트함으로써, 상기 차이가 최소화되는 변환 행렬을 계산하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
19 19
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 위치로부터 미리 결정된 거리 내의 특징점들의 분포의 기하학적 특징(geometrical feature)에 기초하여 상기 후보 영역을 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
20 20
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 위치로부터 미리 결정된 거리 내의 특징점들에 대하여 수행된 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)에 기초하여 후보 영역을 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
21 21
제20항에 있어서,상기 프로세서는,상기 주성분 분석으로부터 획득된 주성분(principal component)에 대한 변동(variation)에 기초하여 결정된 타원체(ellipsoidal solid)의 내부 영역으로 후보 영역을 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
22 22
제20항에 있어서,상기 프로세서는,상기 주성분 분석으로부터 획득된 복수의 고유 값들(eigen values) 간의 차이가 임계 차이 이하인 것에 기초하여, 상기 제1 위치를 중심으로 하고 상기 미리 결정된 길이 보다 짧은 길이를 반지름으로 하는 구(sphere)의 내부 영역을 후보 영역으로 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
23 23
제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 위치에 상기 변환 행렬을 적용함으로써 획득된, 상기 제1 좌표계를 따르는 변환된 위치와 가장 가까운 상기 메쉬 모델의 꼭지점을 상기 새로운 제1 위치로 결정하는,정합을 위한 변환 행렬 결정 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 다부처 울산대학교산학협력단 범부처전주기의료기기연구개발사업(R&D)(과기정통부,복지부,산업부) (참여2)3D Navigation 융합형 저선량 CArm CT 시스템 개발