-
公开(公告)号：WO2015099426A1
公开(公告)日：2015-07-02
申请号：PCT/KR2014/012760
申请日：2014-12-23
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B5/055 , G06T7/11 , G06T7/143 , G06T2207/20076 , G06T2207/30016
Abstract: 본 개시는 뇌경색(cerebral infarction) 영역의 분할(segmentation) 방법에 있어서, 복수의 뇌영상을 사용하여 뇌영상의 템플릿 히스토그램이 생성하는 단계; 분할 대상이 되는 뇌영상의 히스토그램을 템플릿 히스토그램에 매칭하는 단계; 그리고 매칭된 히스토그램에서 템플릿 히스토그램을 기초로 선정된 쓰레쉬홀드(threshold) 값을 기준으로 뇌경색 영역을 분할하는 단계:를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌경색 영역의 분할 방법에 관한 것이다. 또한,이러한 분할된 뇌경색 영역에서 회복 가능한 영역을 추정하는 뇌경색 영역의 구분방법에 관한 것이다. 또한, 뇌졸중을 자동으로 분석하는 방법에 관한 것이다. 또한, 의료영상으로부터 대표영상을 추출하는 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于分割脑梗塞区域的方法，更具体地，涉及一种用于分割脑梗塞区域的方法，包括以下步骤：使用多个脑图像生成脑图像的模板直方图; 将待分割的脑图像的直方图与模板直方图相匹配; 以及基于基于模板直方图确定的阈值来在匹配的直方图中分割脑梗塞区域。 此外，本公开涉及用于区分脑梗塞区域以估计分割的脑梗死区域中的可恢复区域的方法。 此外，本公开涉及一种用于自动分析笔画的方法。 此外，本公开涉及一种从医学图像中提取代表性图像的方法。
-
公开(公告)号：WO2015026050A1
公开(公告)日：2015-02-26
申请号：PCT/KR2014/004974
申请日：2014-06-04
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B6/032 , A61B6/50 , A61B6/5211 , A61B6/5258 , G06K9/3233 , G06K9/40 , G06K9/46 , G06K9/6267 , G06T5/20 , G06T7/62 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061
Abstract: 본 개시는 의료 영상을 기초로 관심 영역들(regions of interest)이 생성되는 단계; 그리고 관심 영역들의 크기(size)에 따라 관심 영역들이 구분(classification)되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상의 정량화 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 公开了一种用于量化医学图像的方法，其特征在于包括以下步骤：基于医学图像产生感兴趣的区域; 并根据其大小对感兴趣的区域进行分类。
-
公开(公告)号：WO2022055271A1
公开(公告)日：2022-03-17
申请号：PCT/KR2021/012271
申请日：2021-09-09
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 신체에 대한 의료영상을 처리하는 의료영상 처리 장치에 의해 수행되는 의료영상 학습 방법을 제공한다. 상기 의료영상 학습 방법은 학습용 흉부 엑스(X)선 영상과 상기 학습용 흉부 X선 영상으로부터 획득한 뼈 강조 영상 또는 뼈 추출 영상을 제 1 학습용 입력 데이터 세트로서 준비하는 단계와, 상기 제 1 학습용 입력 데이터 세트에 대한 레이블 데이터로서 상기 학습용 흉부 X선 영상에 대응하는 골다공증 정보 또는 골밀도 정보를 준비하는 단계와, 상기 제 1 학습용 입력 데이터 세트 및 상기 레이블 데이터를 이용하여 인공 신경망 모델을 학습시키는 단계를 포함한다.
-
公开(公告)号：WO2022025477A1
公开(公告)日：2022-02-03
申请号：PCT/KR2021/008788
申请日：2021-07-09
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단 , 프로메디우스 주식회사 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 질병에 대한 치료 반응을 예측하는 방법은, 질병이 감지된 환자의 인체 기관을 촬영한 의료 영상을 입력받는 단계; 및 기 학습된 인공 신경망을 이용하여, 상기 질병이 감지된 상기 인체 기관이 디스플레이된 가짜 영상과, 상기 환자의 인체 기관에 치료를 수행할 때 예측되는 치료 반응이 디스플레이된 예측 영상의 쌍을 출력하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망은, 노이즈로부터, 학습용 가짜 영상, 및 상기 학습용 가짜 영상에 디스플레이된 상기 인체 기관에 상기 치료를 수행했을 때 예측되는 치료 반응이 디스플레이된 학습용 예측 영상의 쌍을 생성하고, 생성한 상기 학습용 가짜 영상과 상기 학습용 예측 영상의 쌍의 진위 여부를 판별하도록 기 학습된 것일 수 있다.
-
公开(公告)号：WO2021096306A1
公开(公告)日：2021-05-20
申请号：PCT/KR2020/016024
申请日：2020-11-13
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 실시예에 따른 맞춤형 가이드는 주혈관과 이 주혈관에서 분기된 부혈관을 포함하는 생체 조직 중 주혈관에 대응하는 형상의 몸체와, 몸체에 구비되어 부혈관의 분기 위치를 표시하는 표시자를 포함한다.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2019143228A1
公开(公告)日：2019-07-25
申请号：PCT/KR2019/000921
申请日：2019-01-22
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B6/032 , G06T7/11 , G06T2207/10076 , G06T2207/30061 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/50
Abstract: 폐질환 예측장치에서 수행되는 폐질환 예측방법이 제공된다. 상기 예측방법은 폐질환 예측장치의 획득부가 제1환자로부터 위치 별로 촬영된 2차원 컴퓨터단층촬영 영상을 기반으로 3차원 컴퓨터단층촬영 영상을 획득하는 단계; 폐질환 예측장치의 제어부가 프랙탈 분석을 위해 상기 3차원 컴퓨터단층촬영 영상을 영역 별로 분할하는 단계; 상기 제어부가 상기 3차원 컴퓨터단층촬영 영상의 영역 별로 상기 분할된 3차원 컴퓨터단층촬영 영상의 프랙탈 복잡도를 지시하는 프랙탈 차원값을 계산하는 단계; 상기 제어부가 상기 영역 별 프랙탈 차원값에 추가정보 포함하여 고차원 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 고차원 데이터의 복잡도를 기초로 상기 제1환자의 현재상태 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
-
公开(公告)号：WO2019112301A3
公开(公告)日：2019-06-13
申请号：PCT/KR2018/015263
申请日：2018-12-04
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 본 발명의 일실시예에 따르면, 치아를 촬영한 CT 영상으로부터 치아, 상악동, 치조골/피질골, 하치조 신경관을 포함하는 치아 영역을 분할하고, 치열궁을 이용하여 상실치아의 위치를 선정한 후, 하치조 신경관이 손상되지 않도록 임플란트 치아의 식립위치와 식립각도, 깊이를 정확히 자동으로 산출함으로써 임플란트 시술을 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있다.
-
公开(公告)号：WO2018101499A1
公开(公告)日：2018-06-07
申请号：PCT/KR2016/013894
申请日：2016-11-29
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 본 발명은 호흡 모니터링 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른호흡 모니터링 방법에 있어서, 센서 장치로부터 센싱 정보를 입력받아, 측정 대상자의 신체에 부착된 마커를 탐지하고, 상기 마커의 실시간 위치를 획득하는 단계, 상기 마커의 실시간 위치를 이용하여 호흡 모션 방향 축을 연산하고, 상기 호흡 모션 방향 축에 상기 마커의 실시간 위치를 투영하여 상기 마커의 실시간 위치에 대응하는 복수의 프로젝션 포인트를 추출하는 단계, 상기 복수의 프로젝션 포인트 중에서 양측 종단점을 추출하고, 상기 양측 종단점의 중간지점을 추출하며, 상기 복수의 프로젝션 포인트, 상기 양측 종단점 및 상기 중간지점 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 측정 대상자의 호흡깊이를 연산하는 단계, 그리고 상기 호흡깊이를 이용하여 상기 측정 대상자의 호흡 모니터링 결과를 생성하여 출력하는 단계를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 저가의 멀티 센서를 이용할 수 있어 비용이 저렴하고, 비침습적(non-invasive)이며 휴대성이 높다. 또한 패시브 마커와 색상이 있는 플레이트를 포함하는 마커를 이용하여 호흡 모션의 트래킹이 정확히 이루어지며, 다양한 호흡 모션 측정 상황의 분류가 가능하고, 환자의 갑작스런 움직임이 있더라도 이후 호흡 모션을 자동으로 재측정이 가능하게 된다.
-
公开(公告)号：WO2018093189A1
公开(公告)日：2018-05-24
申请号：PCT/KR2017/013073
申请日：2017-11-17
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 급성뇌경색 발생시점 추정시스템, 방법 및 프로그램에 관한 것이다. 본 발명의 일실시예에 따른 급성뇌경색 발생시점 추정방법은, 컴퓨터가 급성뇌경색 발생시점이 확인되지 않은 특정한 제1환자에 대한 제1영상(10) 및 제2영상(20)을 획득하는 단계(S200; 영상수신단계); 상기 제2영상(20)에서 경색영역이미지를 추출하는 단계(S400); 상기 제1영상(10)에 상기 제2영상(20)을 정합하여, 제1영상(10) 내 경색영역을 설정하는 단계(S600); 상기 제1영상(10)의 경색영역 내에서 특징정보를 추출하는 단계(S1000); 상기 추출된 특징정보를 기준데이터와 비교하여 급성뇌경색 발생시점으로부터 경과시간을 산출하는 단계(S1200);를 포함한다.
-
公开(公告)号：WO2015147595A1
公开(公告)日：2015-10-01
申请号：PCT/KR2015/003049
申请日：2015-03-27
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단
CPC classification number: A61B6/00 , A61B6/032 , A61B6/463 , A61B6/503 , A61B6/507 , A61B6/5217 , G06T7/0016 , G06T2207/10016 , G06T2207/10076 , G06T2207/10081 , G06T2207/30048 , G06T2207/30096
Abstract: 본 개시는 의료 영상에서 아티팩트(artifact)와 병변(diseased area)을 구분하는 방법에 있어서, 운동하는 장기(organ)에 대해 복수의 시기(multiphase)에서 장기의 의료 영상들을 획득하는 단계; 의료 영상들 각각에서 관심 영역을 구분하는 단계; 그리고 관심 영역들 간의 중첩 정도를 평가하여 아티팩트와 병변을 구분하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상에서 아티팩트와 병변을 구분하는 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 公开了一种用于区分医学图像中的伪像和病变区域的方法，包括以下步骤：获取多个移动器官的器官的医学图像; 区分每个医学图像的兴趣区域; 并通过评估感兴趣区域之间的重叠程度来区分人造物和患病区域。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
142
records
(took 0.027 seconds)
