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영상의 융합 기법을 이용한 의료용 혈관영상 처리방법

  • 기술번호 : KST2015003494
  • 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 본 발명은 i) 혈관영상에 포함된 혈관이 가질 수 있는 다양한 방향 및 두께를 고려한 가버 필터를 이용하여 원본 혈관영상을 선명화하는 가버 필터링 단계; ii) 1차 미분 또는 2차 미분에 기반을 둔 에지 추출 방법을 이용하여 원본 혈관영상과 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상의 혈관과 비혈관 부분에서 발생하는 밝기 변화에 따른 에지를 검출하는 에지 검출단계; iii) 원본 혈관영상과 상기 단계 ii)의 에지 검출단계가 종료된 혈관영상을 융합하고, 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상과 상기 단계 ii)의 가버 필터가 적용된 영상에서 검출한 에지 혈관영상을 융합한 뒤 신경회로망을 이용하여 융합된 두 영상 각각의 화소에 적용할 가중치를 결정한 후 두 영상을 서로 융합하여 혈관 영상을 선명화하는 신경회로망을 이용한 혈관영상 선명화 단계; 및 iv) 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상과 단계 iii)의 신경회로망을 이용하여 선명화된 혈관영상을 스코어 레벨 퓨전 방법을 통해 혈관영상을 선명화 하는 스코어 레벨 퓨전을 이용한 혈관영상 선명화 단계를 포함하는 혈관영상 처리방법에 관한 것이다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01) G06T 5/00 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020110045782 (2011.05.16)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1141312-0000 (2012.04.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120504) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.05.16)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성민 대한민국 경기도 고양시 일산서구
2 신광용 대한민국 서울특별시 동작구
3 박영호 대한민국 경기도 부천시 소사구
4 이현창 대한민국 서울특별시 종로구
5 조소라 대한민국 경기도 수원시 장안구
6 이의철 대한민국 서울특별시 강북구
7 박강령 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인다나 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *길 **, 신관 *층~*층, **층(역삼동, 광성빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 서울특별시 중구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.05.16 수리 (Accepted) 1-1-2011-0360940-19
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2011.11.02 수리 (Accepted) 1-1-2011-0862910-80
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2011.11.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2011.11.09 수리 (Accepted) 9-1-2011-0086507-55
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.12.06 수리 (Accepted) 4-1-2011-5243351-46
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0017158-45
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2012-0135220-77
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.02.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0135230-23
9 등록결정서
Decision to grant		 2012.04.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0228675-21
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2014-0002002-62
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
i) 혈관영상에 포함된 혈관이 가질 수 있는 다양한 방향 및 두께를 고려한 가버 필터를 이용하여 원본 혈관영상을 선명화하는 가버 필터링 단계;ii) 1차 미분 또는 2차 미분에 기반을 둔 에지 추출 방법을 이용하여 원본 혈관영상과 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상의 혈관과 비혈관 부분에서 발생하는 밝기 변화에 따른 에지를 검출하는 에지 검출단계;iii) 원본 혈관영상과 상기 단계 ii)의 에지 검출단계가 종료된 혈관영상을 융합하고, 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상과 상기 단계 ii)의 가버 필터가 적용된 영상에서 검출한 에지 혈관영상을 융합한 뒤 신경회로망을 이용하여 융합된 두 영상 각각의 화소에 적용할 가중치를 결정한 후 두 영상을 서로 융합하여 혈관 영상을 선명화하는 신경회로망을 이용한 혈관영상 선명화 단계; 및iv) 상기 단계 i)의 가버 필터링 단계가 종료된 혈관영상과 단계 iii)의 신경회로망을 이용하여 선명화된 혈관영상을 스코어 레벨 퓨전 방법을 통해 혈관영상을 선명화 하는 스코어 레벨 퓨전을 이용한 혈관영상 선명화 단계를 포함하는 혈관영상 처리방법
2 2
제1항에 있어서,상기 단계 iv)의 후단계로서, 상기 단계 i) 내지 iv)에서 얻어진 영상들 및 원본 영상을 동시에 디스플레이하는 디스플레이 단계를 더 포함하는 혈관영상 처리방법
3 3
제1항에 있어서,상기 단계 i)의 가버 필터링 단계는 다음 수학식 1 및 수학식 2를 따라 다양한 방향 및 두께를 고려하여 다수의 가버 필터를 적용하고, 다수의 가버 필터를 통해 추출된 다수의 결과 값들 중 최소값을 선택하여 적용하는 것을 포함하는 혈관영상 처리방법
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제1항에 있어서,상기 단계 ii)에 따른 에지 검출단계의 에지 추출 방법은 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts), 컴퍼스(Compass), 라플라시안(Laplacian), 가우시안-라플라시안(LoG: Laplacian of Gaussian) 또는 캐니(Canny) 중 한 가지를 사용하는 것을 포함하는 혈관영상 처리 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 단계 iii)에 따른 신경회로망을 이용한 혈관영상 선명화 단계의 신경회로망은 Hopfield, CSRN(Cellular Simultaneous Recurrent Networks), 단층 퍼셉트론(single-Layer Perceptron), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), SVR (Support Vector Regression) 또는 SVDD(Support Vector Data Description) 방법 중 어느 하나를 이용하는 방법인 것을 포함하는 혈관영상 처리방법
6 6
제1항에 있어서,상기 단계 iii)에 따른 신경회로망을 이용한 혈관영상 선명화 단계의 신경회로망의 입력으로는 혈관 영상의 지역 영역내에서의 화소의 휘도값의 평균 및 표준편차와 에지가 검출된 영상의 지역 영역내에서의 화소의 휘도값의 평균 및 표준편차를 사용하고, 출력으로는 혈관영상 및 에지가 검출된 혈관영상 각각에 곱할 가중치 값으로 하는 것을 포함하는 혈관영상 처리방법
7 7
제1항에 있어서,상기 단계 iv)에 따른 스코어 레벨 퓨전을 이용한 혈관영상 선명화 단계의 스코어 레벨 퓨전은 MIN, MAX, SUM 또는 Weighted SUM 중 한 가지 방법을 이용하는 것을 포함하는 혈관영상 처리방법
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2 US8428323 US 미국 DOCDBFAMILY
3 WO2012157835 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국보건산업진흥원 동국대학교 산학협력단 보건의료기술연구 동국대학교 성장형 가치 창출 의료기기 개발 촉진 센터 [1/5]