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ＧＰ－ＧＰＵ를 이용한 3Ｄ 의료 영상 정합의 병렬처리방법

  • 기술번호 : KST2015012420
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 같은 환자에 대하여 서로 다른 시간에 획득한 의료영상으로부터 질환을 모니터링하기 위해 필요한 의료영상의 정합기법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 종래의 분할기반의 기법과 화소값기반 기법의 장점을 취합하여, 3차원 의료영상 데이터를 보다 빠르고 정확하게 처리할 수 있도록, GP-GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것을 특징으로 하는 GP-GPU를 이용한 3D 의료영상 정합의 병렬처리방법이 제공된다.
Int. CL G06T 17/00 (2006.01) G06T 1/00 (2006.01)
CPC G06T 15/08(2013.01) G06T 15/08(2013.01) G06T 15/08(2013.01) G06T 15/08(2013.01)
출원번호/일자 1020120091184 (2012.08.21)
출원인 인하대학교 산학협력단, 아주대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1471646-0000 (2014.12.04)
공개번호/일자 10-2014-0025639 (2014.03.05) 문서열기
공고번호/일자 (20141226) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.08.21)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구
2 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김학일 대한민국 인천광역시 중구
2 이성철 중국 인천 남구
3 최학남 중국 인천 서구
4 곽규성 대한민국 경기도 수원시 영통구
5 민병현 대한민국 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0669587-31
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.07.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.07 수리 (Accepted) 9-1-2013-0062266-64
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.09.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0641486-65
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2013.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2013-1034006-80
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.12.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-1118294-59
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)		 2013.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2013-1118292-68
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-5000672-13
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2014.03.13 수리 (Accepted) 1-1-2014-0242094-66
10 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2014.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0213141-92
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.04.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2014-0334646-49
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2014-0334647-95
13 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0450047-45
14 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.08.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0810596-97
15 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2014-0810597-32
16 등록결정서
Decision to grant		 2014.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0821339-74
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2015-5098802-16
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.09.05 수리 (Accepted) 4-1-2016-5127132-49
19 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5036549-31
20 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
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번호 청구항
1 1
삭제
2 2
서로 다른 시간에 획득한 동일한 환자의 2개의 영상을 CPU(Central Processing Unit)와 GPU(Graphics Processing Unit)에 의해 병렬처리하여 정합하는 영상 정합의 병렬처리방법에 있어서,서로 다른 시간에 획득된 동일한 환자의 2개의 영상을 각각 입력받는 입력 단계; 상기 입력받는 단계에서 입력된 영상들의 복셀 사이즈(voxel size)에 대한 정보를 입력 영상들의 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 이미지 헤더 파일로부터 얻고, 상기 복셀 사이즈를 x-y 평면에서 픽셀 스페이싱(pixel spacing)을 통해 추출하며, z-평면에서는 입력 DICOM 영상의 헤더 파일 정보의 슬라이스(slice)로부터 얻고, 제 1 입력영상 V1의 복셀 사이즈가 제 2 입력영상 V2의 복셀 사이즈보다 작을 경우, 이하의 수학식을 기초로 산출된 스케일링 파라미터를 이용하여 스케일링(scaling) 하는 스케일링 단계; 상기 V1을 스케일 다운하고, 상기 V2을 기준 볼륨(reference volume)(Vr)으로 설정하며, 상기 V1을 부동 볼륨(float volume)(Vf)으로 설정하는 단계;상기 스케일링된 영상들로부터 초기 변환 파라미터(initial transformation parameter)를 추출하는 초기화 단계(initialization step); 상기 초기화 단계에서 추출된 상기 초기 변환 파라미터들을 상기 부동 볼륨 및 상기 기준 볼륨 사이의 유사성 스코어가 최대가 되도록 하는 최종 파라미터를 산출하는 최적화 단계(optimization step); 및 상기 최적화 단계에서 산출된 상기 최종 파라미터를 이용하여 상기 입력된 영상들을 정합하고 표시장치를 통하여 표시하는 시각화 단계(visualization step)를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법:여기서, V1i는 볼륨 V1의 복셀 사이즈이고, V2i는 볼륨 V2의 복셀 사이즈이다
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제 2항에 있어서,상기 CPU는 C 언어로 작성된 프로그램에 의해 제어되고, 상기 GPU는 OpenCL 또는 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 제어되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법
6 6
제 2항에 있어서, 상기 초기화 단계에서, 상기 초기 변환 파라미터는, 3개의 회전 파라미터와 3개의 변환 파라미터를 포함하며, 상기 기준 볼륨 Vr과 상기 부동 볼륨 Vf 사이의 상대 위치(related position)는, 변환 파라미터 P = {tx, ty, tz, α, β, γ}(여기서, tx, ty, tz는 변환량(translation quanta)이고 α, β, γ는 각각 기준 볼륨에 대하여 3D 축에 따른 부동 볼륨의 회전각)의 집합에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법
7 7
제 6항에 있어서, 상기 초기화 단계는, 상기 기준 볼륨 및 상기 부동 볼륨이 모두 2진화되는(binarized) 단계; 2진화된 상기 기준 볼륨 및 상기 부동 볼륨의 픽셀의 좌표로부터 3D 벡터를 형성되고, 형성된 상기 3D 벡터로부터 중심(centroiod) 및 관성행렬(inertia matrix)이 산출되는 단계; 각각의 상기 관성행렬의 고유벡터로부터 각 볼륨의 회전각이 산출되는 단계; 상기 기준 볼륨의 회전각(x, y, z)으로부터 상기 부동 볼륨의 회전각(x, y, z)을 감산함으로써(subtracting) 3개의 초기 회전 파라미터가 산출되는 단계; 및 상기 기준 볼륨의 중심(x, y, z)으로부터 상기 부동 볼륨의 중심(x, y, z)을 감산함으로써 3개의 초기 변환 파라미터가 산출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법
8 8
제 7항에 있어서, 상기 2진화되는 단계는, B(x, y, z)를 3D 볼륨 V(x, y, z)의 초기 2진화 볼륨이라 하면, 이하의 수학식을 이용하여 상기 기준 볼륨 및 상기 부동 볼륨이 2진화되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리 방법:여기서, x, y, z는 이미지의 복셀의 좌표(coordinates)이고, τ는 2진화 볼륨을 정의하는 임계값(threshold value)이다
9 9
제 8항에 있어서, 상기 관성행렬은, 이하의 수학식으로 정의되며, 상기 관성행렬의 고유벡터(eigenvectors)에 의해 관성 주축(principal axes)이 정의되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법:여기서, 는 객체 모멘트(object moments) 이고, 함수 f(x, y, z)는 복셀 데이터의 이미지 내용(image content)을 나타내며, xc, yc, zc는 객체의 중심을 나타내고, 상기 관성행렬로부터 계산된 3개의 고유벡터는 상기 객체의 관성 주축을 나타낸다
10 10
제 9항에 있어서, 상기 고유벡터의 행렬 형태는 이하의 수학식으로 나타내지며, 회전행렬 R에 대하여 상기 행렬 E의 연산에 의해(E = R), 상기 회전각 α, β, γ가 이하의 수학식으로 계산되고, 상기 회전행렬은, 이하의 수학식으로 나타내지는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법: R = Rγ×Rβ×Rα 여기서, α, β, γ는 각각 3D 축에 대한 오일러 각도(Euler angles) 이며, 이다
11 11
제 10항에 있어서, 상기 최적화 단계는, 상기 부동 볼륨의 각 복셀에 대하여, 강체 변환 행렬(rigid body transfomation matrix) 및 3차-선형 보간법(tri-linear interpolation) 연산(operate)을 이용하여 상기 부동 볼륨을 변환하는 단계; 변환된 상기 부동 볼륨과 상기 기준 볼륨 사이의 유사성 스코어(similarity score)를 측정하는 단계; 및 상기 유사성 스코어가 최대가 될 때까지 모든 복셀에 대하여 상기 부동 볼륨을 변환하는 단계 및 상기 유사성 스코어를 측정하는 단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법
12 12
제 11항에 있어서, 상기 최적화 단계는, 두 입력 영상 사이의 관계를 3개의 변환 파라미터 및 3개의 회전 파라미터에 의해 정의되는 강체변환(rigid body transformation) 행렬 M이라 하면, 상기 강체변환행렬 M은 이하의 수학식으로 나타내지는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법:M = T(t)R 여기서, 상기 T(t) 및 상기 (R)은 동일 좌표계(homogeneous coordinates)에서의 변환벡터와 회전행렬이다
13 13
제 12항에 있어서, 상기 유사성 스코어의 측정은, 상기 최적화 단계에서 두 볼륨의 유사성의 정도(degree)를 정량화(quantify) 하기 위해 이하의 NCC(normalized cross-correlation) 함수를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법:여기서, i와 j는, x가 Vr(xi) 및 Vf(xj)의 x-, y-, z- 좌표를 나타내고 Vr과 Vf가 평균 화소값(mean intensity value)을 나타낼 때, 포인트 xi와 xj에서의 화소값을 나타내는 복셀 인덱스(voxel index) 이다
14 14
제 13항에 있어서, 상기 최적화 단계에서, 상기 부동 볼륨을 변환하는 단계 및 상기 유사성 스코어를 측정하는 단계의 처리가 상기 GPU에 의해 병렬처리되는 것을 특징으로 하는 영상 정합의 병렬처리방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 보건복지부 인하대학교산학협력단 보건의료기술진흥사업 골관절염의 진단 및 치료반응평가를 위한 MRI 및 CT 영상 후처리 알고리즘의 개발