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패치 기반 최소 랭크 정규화를 이용한 영상 재구성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015116583
  • 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 영상 재구성 방법 및 장치가 제공된다. 복수의 사이노그램들에 기반하여 초기의 재구성 영상이 계산되고, 재구성 영상에 기반하여 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상이 생성된다. 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상에 기반하여 재구성 영상이 업데이트됨으로써 소기의 재구성 영상이 생성된다.
Int. CL A61B 6/03 (2006.01) G06T 1/00 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020130090625 (2013.07.31)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1531755-0000 (2015.06.19)
공개번호/일자 10-2014-0133384 (2014.11.19) 문서열기
공고번호/일자 (20150625) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020130053241   |   2013.05.10
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.07.31)
심사청구항수 13

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 나종범 대한민국 대전 유성구
3 김경상 대한민국 대전 유성구

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 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.07.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-0694234-51
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.09.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0666727-38
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2014-1161105-82
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.11.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1161107-73
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
8 등록결정서
Decision to grant		 2015.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0216813-14
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 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
영상 재구성 장치에 의해 수행되는,피사체를 서로 상이한 시각에 측정함으로써 생성된 복수의 사이노그램들을 수신하는 단계;상기 수신된 사이노그램들에 기반하여 초기의 재구성 영상을 계산하는 단계;상기 재구성 영상에 기반하여 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하는 단계; 및상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상에 기반하여 상기 재구성 영상을 업데이트하는 단계를 포함하는, 영상 재구성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 초기의 상기 재구성 영상은 상기 복수의 사이노그램들에 기반하여 생성된 복수의 3 차원 영상들을 시간 별로 개별적으로 재구성함으로써 생성된 4 차원 영상인, 영상 재구성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 초기의 재구성 영상을 계산하는 단계는,확률 모델 기반의 기대치 최대화 알고리즘을 이용하여 상기 복수의 3 차원 영상들을 상기 4 차원 영상으로 재구성하는, 영상 재구성 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 업데이트된 상기 재구성 영상이 수렴하는지 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하고,상기 재구성 영상이 수렴하지 않는 경우, 상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하는 단계 및 상기 재구성 영상을 업데이트하는 단계는 반복해서 수행되는, 영상 재구성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 업데이트된 재구성 영상이 수렴하는지 여부를 판단하는 단계는,상기 업데이트된 재구성 영상이 수렴하는지 여부를 판단하기 위한 소정의 경계값을 설정하는 단계; 및상기 업데이트의 전의 상기 재구성 영상 및 상기 업데이트의 후의 상기 재구성 영상 간의 차이의 평균 제곱 오차(mean square error)가 상기 경계값의 이하인지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 업데이트된 재구성 영상이 수렴하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 평균 제곱 오차가 상기 경계값의 이하이면 상기 재구성 영상이 수렴하는 것으로 판단하는, 영상 재구성 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 재구성 영상에 기반하여 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하는 단계는,상기 재구성 영상 내의 기준이 되는 패치를 결정하는 단계;상기 기준이 되는 패치에 기반하여, 상기 기준이 되는 패치와 가장 유사한 소정의 개수의 유사 패치들을 모으는 단계;상기 유사 패치들을 벡터화함으로써 패치 행렬을 생성하는 단계;상기 패치 행렬에 대한 SVD 연산을 수행함으로써 상기 패치 행렬의 고유값들을 획득하는 단계;상기 고유값들에 대한 최소화 연산을 수행함으로써 최소화된 고유값들을 획득하는 단계;상기 최소화된 고유값들에 기반하여 상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 영상 재구성 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 기준이 되는 패치를 결정하는 단계는,상기 재구성 영상의 픽셀들의 개수만큼의 스레드들을 생성하는 단계; 및상기 복수의 스레드들을 상기 픽셀들의 각각이 중앙에 배치되는 패치에 일 대 일로 대응시키는 단계를 포함하는, 영상 재구성 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 복수의 스레드들은 상기 영상 재구성 장치의 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit; GPU)의 복수의 코어들에 의해 각각 처리되는, 영상 재구성 방법
9 9
제6항에 있어서,상기 소정의 개수의 유사 패치들을 모으는 단계는,상기 재구성 영상 내에서 상기 기준이 되는 패치로부터 소정의 검색 영역 이내의 시간 및 공간 축에 존재하는 모든 근접 패치들을 식별하는 단계;상기 기준의 되는 패치 및 상기 근접 패치들의 각각 간의 유사도들을 계산하는 단계; 및상기 계산된 유사도들에 기반하여 상기 근접 패치들 중 상기 소정의 개수의 상기 유사 패치들을 추출하는 단계;를 포함하는, 영상 재구성 방법
10 10
제6항에 있어서,상기 최소화된 고유값들을 획득하는 단계는,상기 고유값들 중 소정의 경계값 이하의 고유값들을 소거함으로써 상기 최소화된 고유값들을 획득하는, 영상 재구성 방법
11 11
제6항에 있어서,상기 최소화된 고유값들에 기반하여 상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하는 단계는,상기 최소화된 고유값들에 고유벡터들을 곱함으로써 보정된 행렬을 생성하는 단계;상기 보정된 행렬의 열들을 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상의 생성을 위한 보정 패치들로 변환하는 단계;상기 보정 패치들의 각 보정 패치를 상기 재구성 영상 내의 상기 각 보정 패치에 대응하는 위치에 합하는 단계;상기 재구성 영상 내의 각 픽셀에 대해 상기 각 픽셀의 값을 상기 각 픽셀에 합해진 상기 보정 패치의 값으로 나누는 단계를 포함하는, 영상 재구성 방법
12 12
피사체를 서로 상이한 시각에 측정함으로써 생성된 복수의 사이노그램들을 수신하는 수신부; 및처리부를 포함하며,상기 처리부는 상기 수신된 사이노그램들에 기반하여 초기의 재구성 영상을 계산하고, 상기 초기의 재구성 영상에 기반하여, 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하고, 상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상에 기반하여 상기 재구성 영상을 업데이트하는, 영상 재구성 장치
13 13
피사체를 서로 상이한 시각에 측정함으로써 생성된 복수의 사이노그램들을 수신하는 수신부;중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU); 및그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit; GPU)를 포함하고,상기 그래픽 처리 장치는복수의 코어들을 포함하고,상기 중앙 처리 장치는 상기 수신된 사이노그램들에 기반하여 초기의 재구성 영상을 계산하고, 상기 초기의 재구성 영상에 기반하여, 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상을 생성하고, 상기 패치 기반 최소 랭크 정규화 영상에 기반하여 상기 재구성 영상을 업데이트하고,상기 그래픽 처리 장치의 복수의 코어들은 상기 초기의 재구성 영상을 계산하기 위해 사용되는 복수의 스레드들을 병렬로 실행하는, 영상 재구성 장치
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1 US20140334701 US 미국 FAMILY

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1 교육과학기술부 한국과학기술원 신기술 융합형 성장동력사업 PET 영상의 고속 재구성 및 영상 개선 알고리즘개발