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중앙 처리 장치(ＣＰＵ)와 그래픽 처리 장치(ＧＰＵ)를 동시에 사용하는 ＮＭＩ 기반의 3차원 비강체 영상 정합 병렬 처리 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015115616
  • 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 일 실시예에 따른 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU)가 변형 함수에 기초한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형(Free Form Deformation; FFD)에 의해 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계; 상기 변형된 소스 영상과 타겟 영상의 밝기 값을 기초로 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU)가 2차원 접합 히스토그램을 계산하는 단계; 상기 중앙 처리 장치가 상기 2차원 접합 히스토그램을 이용하여 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보(Normalized Mutual Information; NMI)를 산출하는 단계; 및 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보에 기초한 비용 함수를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 9/46 (2006.01)
CPC G06F 9/5011(2013.01) G06F 9/5011(2013.01) G06F 9/5011(2013.01) G06F 9/5011(2013.01) G06F 9/5011(2013.01)
출원번호/일자 1020120033439 (2012.03.30)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1307605-0000 (2013.09.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20130912) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.03.30)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 나종범 대한민국 대전 유성구
2 안일준 대한민국 인천 남동구
3 정계영 대한민국 부산광역시 북구
4 남우현 대한민국 부산 북구
5 김지혜 대한민국 경기 안양시 만안구

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 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2012-0259074-71
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.04.09 수리 (Accepted) 9-1-2013-0025166-95
5 등록결정서
Decision to grant		 2013.07.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0515505-78
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2014.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2014-0545139-06
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
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		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
12 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
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU)가 변형 함수에 기초한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형(Free Form Deformation; FFD)에 의해 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계;상기 변형된 소스 영상과 타겟 영상의 밝기 값을 기초로 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU)가 2차원 접합 히스토그램을 계산하는 단계;상기 중앙 처리 장치가 상기 2차원 접합 히스토그램을 이용하여 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보(Normalized Mutual Information; NMI)를 산출하는 단계; 및상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보에 기초한 비용 함수를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 변형 함수의 최적화 과정을 통해 산출된 변수들을 상기 소스 영상에 반영함으로써 상기 타겟 영상에 정합된 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계는미리 계산하여 테이블화된 B-스플라인 기초 함수(B-spline basis function)를 기초로, 제어점의 변위를 각각 N 개의 방향으로 바꾸는 N개의 변형 함수를 생성하는 단계; 및상기 N개의 변형 함수를 사용한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형(FFD)에 의해 상기 소스 영상을 N 개의 소스 영상으로 변형하는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 N 개의 소스 영상으로 변형하는 단계는상기 변형된 N 개의 소스 영상을 상기 그래픽 처리 장치의 텍스쳐 메모리(texture memory)에 바인딩하는 단계; 및상기 변형될 영역에 해당하는 영상의 각 복셀에 상기 그래픽 처리 장치의 쓰레드를 할당함으로써 상기 N 개의 소스 영상을 동시에 변형시키는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
5 5
제3항에 있어서, 상기 중앙 처리 장치가 2차원 접합 히스토그램을 생성하는 단계는상기 변형된 N 개의 소스 영상 각각을 히스토그램화시키는 단계; 및상기 히스토그램화 된 소스 영상들 중 변형된 부분만을 이용하여 업데이트된 2차원 접합 히스토그램을 생성하는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보를 구하는 단계는 상기 업데이트된 2차원 접합 히스토그램을 이용하여 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보를 구하는 단계인 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
7 7
그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU)가 변형 함수에 기초하여 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계;상기 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계와 병렬적으로, 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU)가 상기 변형된 소스 영상과 타겟 영상의 밝기 값을 기초로 계산한 2차원 접합 히스토그램을 이용하여, 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보(Normalized Mutual Information; NMI)를 산출하는 단계; 및상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보에 기초한 비용 함수를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 소스 영상을 국부적으로 변형하는 단계는미리 계산하여 테이블화된 B-스플라인 기초 함수(B-spline basis function)를 기초로, 제어점의 변위를 각각 N 개의 방향으로 바꾸는 N개의 변형 함수를 생성하는 단계; 및상기 N개의 변형 함수를 사용한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형(FFD)에 의해 상기 소스 영상을 N 개의 소스 영상으로 변형하는 단계를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 N 개의 소스 영상으로 변형하는 단계는상기 그래픽 처리 장치의 멀티 코어(Multi-Core)에 의해 상기 N 개의 소스 영상을 병렬 처리하되, 변형될 영역을 계산하여 해당 영역만을 변형하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
10 10
제7항에 있어서, 상기 최적화 과정을 수행하는 단계는그레디언트 하강 방법(gradient descent scheme)에 따라 상기 비용 함수의 그레디언트를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 단계인 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 방법
11 11
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
12 12
변형 함수에 기초한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형(Free Form Deformation; FFD)에 의해 소스 영상을 국부적으로 변형하는 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU); 및상기 변형된 소스 영상과 타겟 영상의 밝기 값을 기초로 계산된 2차원 접합 히스토그램을 이용하여 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보(Normalized Mutual Information; NMI)를 산출하는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU)를 포함하고, 상기 중앙 처리 장치는 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보에 기초한 비용 함수를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
13 13
제12항에 있어서, 상기 변형 함수의 최적화 과정을 통해 산출된 변수들을 상기 소스 영상에 반영함으로써 상기 타겟 영상에 정합된 영상을 생성하는 정합 영상 생성부를 더 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
14 14
제12항에 있어서, 상기 그래픽 처리 장치는 미리 계산하여 테이블화된 B-스플라인 기초 함수(B-spline basis function)를 기초로, 제어점의 변위를 각각 N 개의 방향으로 바꾸는 N개의 변형 함수를 생성하는 변형 함수 생성부; 및상기 N개의 변형 함수를 사용한 B-스플라인(B-spline) 자유 형태 변형에 의해 상기 소스 영상을 N 개의 소스 영상으로 변형하는 변형부를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
15 15
제14항에 있어서, 상기 변형부는상기 그래픽 처리 장치의 멀티 코어(Multi-Core)에 의해 상기 N 개의 소스 영상을 병렬 처리하되, 변형될 영역을 계산하여 해당 영역만을 변형하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
16 16
제14항에 있어서,상기 변형된 N 개의 소스 영상을 상기 그래픽 처리 장치의 텍스쳐 메모리(texture memory)에 바인딩하는 바인딩부를 더 포함하고, 상기 변형부는상기 변형될 영역에 해당하는 영상의 각 복셀에 상기 그래픽 처리 장치의 쓰레드를 할당함으로써 상기 N 개의 소스 영상을 동시에 변형시키는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
17 17
제14항에 있어서, 상기 중앙 처리 장치는 상기 변형된 N 개의 소스 영상 각각을 히스토그램화시키고, 상기 히스토그램화 된 소스 영상들 중 변형된 부분만을 이용하여 업데이트된 2차원 접합 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
18 18
제17항에 있어서, 상기 중앙 처리 장치는 상기 업데이트된 2차원 접합 히스토그램을 이용하여 상기 소스 영상 및 상기 타겟 영상의 정규 상호 정보(Normalized Mutual Information; NMI)를 산출하는 NMI 산출부를 포함하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
19 19
제12항에 있어서, 상기 중앙 처리 장치는 상기 그래픽 처리 장치가 상기 소스 영상을 국부적으로 변형하는 과정과 병렬적으로 상기 2차원 접합 히스토리그램을 계산하는 과정을 수행하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
20 20
제12항에 있어서, 상기 중앙 처리 장치는그레디언트 하강 방법(gradient descent scheme)에 따라 상기 비용 함수의 그레디언트를 이용하여 상기 변형 함수를 갱신하는 최적화 과정을 수행하는 3차원 비강체의 영상 접합을 위한 병렬 처리 장치
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1 교육과학기술부 한국과학기술원 원천기술개발사업-신기술융합형성장동력사업 PET 영상의 고속 재구성 및 영상 개선 알고리즘 개발