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움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적자기공명 영상기법

  • 기술번호 : KST2015113062
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 압축 센싱(compressed sensing) 이론에 바탕하여, 움직임 추정 및 움직임 보상(motion estimation/compensation)을 동적 자기공명 영상에 적용하여 영상을 스파스하게 변환함으로써, 매우 적은 수의 샘플링 데이터로부터 고해상도 동적 자기공명 영상을 얻는 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법은 동적 영상에 대하여 다운 샘플링된 자기공명 데이터를 획득하는 제 1 단계, 상기 동적 영상에 대하여 기준 프레임을 획득하는 제 2 단계, 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터에 압축 센싱을 적용하여 제 1 복원 영상을 구하는 제 3 단계, 상기 기준 프레임 및 상기 제 1 복원 영상을 이용하여 움직임 추정 및 움직임 보상을 수행하여 제 2 복원 영상을 구하는 제 4 단계, 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터에서 상기 제 2 복원 영상의 데이터를 뺀 나머지에 대해 압축 센싱을 적용하여 제 3 복원 영상을 구하는 제 5 단계 및 상기 제 2 복원 영상과 제 3 복원 영상을 합하여 최종 복원 영상을 구하는 제 6 단계를 포함하여 이루어져, 공간해상도와 시간해상도를 동시에 향상시키고, 스캔 시간을 매우 크게 줄일 수 있다. 다이나믹 MRI, 압축 센싱, k-t FOCUSS, 움직임 추정, 움직임 보상, ME, MC
Int. CL A61B 5/055 (2006.01)
CPC G01R 33/56509(2013.01) G01R 33/56509(2013.01) G01R 33/56509(2013.01)
출원번호/일자 1020080064427 (2008.07.03)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1000786-0000 (2010.12.07)
공개번호/일자 10-2010-0004321 (2010.01.13) 문서열기
공고번호/일자 (20101214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.07.03)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 예종철 대한민국 대전 유성구
2 정홍 대한민국 대전 유성구

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 삼성전자 주식회사 경기도 수원시 영통구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2008-0481851-10
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.12.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.01.14 수리 (Accepted) 9-1-2009-0003117-25
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0276064-35
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0559876-50
6 등록결정서
Decision to grant		 2010.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0559979-01
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
동적 영상에 대하여 다운 샘플링된 자기공명 데이터를 획득하는 제 1 단계; 상기 동적 영상에 대하여 기준 프레임을 획득하는 제 2 단계; 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터에 압축 센싱을 적용하여 제 1 복원 영상을 구하는 제 3 단계; 상기 기준 프레임 및 상기 제 1 복원 영상을 이용하여 움직임 추정 및 움직임 보상을 수행하여 제 2 복원 영상을 구하는 제 4 단계; 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터에서 상기 제 2 복원 영상의 데이터를 뺀 나머지에 대해 압축 센싱을 적용하여 제 3 복원 영상을 구하는 제 5 단계; 및 상기 제 2 복원 영상과 제 3 복원 영상을 합하여 최종 복원 영상을 구하는 제 6 단계를 포함하여 이루어지는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 제 1 단계는 k-t 공간에서 카르테시안 궤적(Cartesian Trajectory)의 랜덤 샘플링 방법, 방사 궤적(Radial Trajectory) 샘플링 방법 및 나선 궤적(Spiral Trajectory) 샘플링 방법 중 하나의 방법으로 다운 샘플링하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
3 3
청구항 1에 있어서, 상기 기준 프레임은 나이키스트 샘플링 한계를 만족하는 전체 샘플링된 기준 프레임(fully sampled reference frame)인 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 기준 프레임은 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터를 k-t 공간에서 시간축 평균(temporal average) 데이터로 이루어진 프레임인 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 제 3 단계는 상기 다운 샘플링된 자기공명 데이터의 k-t 공간에서의 시간축 평균(Temporal average)를 구하고 그 나머지 데이터에 대하여 시간축 푸리에 변환(Temporal Fourier Transform), 시간축 카루넨 루넨 변환(Temporal KLT) 및 웨이블릿 변환(wavelet transform) 중 하나를 이용하여 스파스(sparse)하게 변환하는 제 1 과정; 및 상기 제 1 과정에서 스파스하게 변환된 영상에 대해 압축 센싱 이론에 따른 L1 최적화의 해를 구하여 고해상도 영상을 복원하는 제 2 과정을 포함하여 이루어지는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
6 6
청구항 5에 있어서, 상기 제 2 과정은 선형 프로그래밍(linear programming), 직교 매치 추적(Orthogonal Match Pursuit), FOCUSS(Focal Underdetermined System Solver) 중 하나의 방법으로 상기 L1 최적화의 해를 구하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
7 7
청구항 5에 있어서, 상기 L1 최적화의 해는 하기의 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
8 8
청구항 1에 있어서, 상기 제 4 단계는 상기 기준 프레임 및 상기 제 1 복원 영상에 대해 설정된 사이즈의 블럭 단위로 중첩된 블럭 매칭 알고리즘(Overlapped Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터(motion vector)를 구하는 움직임 추정 과정; 및 상기 기준 프레임을 상기 움직임 벡터를 이용하여 보상한 후 중첩된 블럭들을 평균하여 제 2 복원 영상을 구하는 움직임 보상 과정을 포함하여 이루어지는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
9 9
청구항 1에 있어서, 상기 제 4 단계는 상기 제 2 단계에서 기준 프레임을 2개 획득한 경우 각 기준 프레임에 대해 움직임 추정 및 움직임 보상을 수행하고, 그 결과를 현재 프레임으로부터 각 기준 프레임의 시간 거리에 반비례하게 가중치를 부여하여 그 합을 구하여 제 2 복원 영상을 구하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
10 10
청구항 1에 있어서, 상기 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법은 상기 제 5 단계 후에 상기 제 4 단계 내지 제 5 단계를 1회 이상 더 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 및 움직임 보상을 이용한 압축 센싱 기반 동적 자기공명 영상기법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.