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公开(公告)号：KR1020150054084A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：KR1020130136013
申请日：2013-11-11
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은산업용컴퓨터단층촬영볼륨데이터에서밝기값및 재질정보를이용한이물질검출시스템및 그검출방법에관한것으로, 본발명에따른산업용컴퓨터단층촬영볼륨데이터에서이물질자동검출시스템은산업용 CT 볼륨데이터의다운샘플볼륨데이터에밝기값정보를이용하여, 이물질후보를추출하는이물질후보추출부, 제품영역에대해템플릿매칭을통해이물질을검출하는다운볼륨이물질검출부및 상기다운볼륨이물질추출부에서검출한이물질영역을원 볼륨데이터로업 샘플링하여, 최종이물질을검출하는원 볼륨이물질추출부를포함하는것을기술적특징으로한다.
Abstract translation: 本发明涉及工业计算机断层摄影（CT）体积数据的自动异物检测系统及其检测方法。 本发明是在不破坏产品的情况下检测异物，除去产品内存在的环状金属人造物品，维持产品的边界信息，减少异物检测应用范围，通过 使用亮度值的信息，通过模板匹配考虑物质相似性来检测异物，并通过对原始体积数据应用滤波技术来检测最终的异物。 本发明的自动异物检测系统包括：异物候补提取单元，其使用工业CT体积数据的下样量体数据中的亮度值信息，并提取异物候选物; 下降体异物检测单元，其通过产品区域上的模板匹配来检测异物; 以及原始体积异物提取单元，其将由下垂体异物抽取单元检测出的异物区域进行上采样为原始体积数据，并检测最终的异物。
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公开(公告)号：KR101494975B1
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：KR1020130134735
申请日：2013-11-07
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 3차원 자동 유방 초음파 영상에서 관상면 슬랩-평균투영과 확률누적맵을 이용하여, 정확한 유두 위치를 검출하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 3차원 자동 유방 초음파 영상의 유두 자동 검출 시스템은 3D 자동 유방 초음파 영상에 관하여, 왜도 분석으로 유두 검출을 위한 영상 슬라이스를 선별하고 관상면 슬랩-평균투영 영상을 생성하는 왜도분석부, 상기 관상면 슬랩-평균투영 영상에 관하여, 허프 변환으로 유두-유륜 영역을 검출하는 유두-유륜 영역 검출부 및 유두가 포함된 영상 슬라이스에 관하여, 유두 확률누적맵을 생성하여 최종 유두 위치를 검출하는 유두 위치 검출부를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种通过使用冠状平均投影和累积概率图从3D自动乳房超声图像自动检测乳头的系统和方法。 根据本发明的用于从3D自动乳房超声图像自动检测乳头的系统包括：失真分析单元，其对3D自动乳房超声图像进行失真分析，以选择用于检测乳头的图像片， 平均投影图像; 乳头 - 乳晕区域检测单元，其对冠状平均投影图像执行霍夫变换以检测乳头 - 乳晕区域; 以及乳头位置检测单元，其生成包括乳头以用于检测最终乳头位置的图像切片的乳头累积概率图。
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公开(公告)号：KR101474162B1
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：KR1020130119952
申请日：2013-10-08
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T7/11 , G06T3/403 , G06T7/0012 , G06T2207/20112 , G06T2207/30048
Abstract: 본 발명은 밝기값 제약 기반의 다중변형모델을 이용하여, 간유리음영 성분과 고형 성분을 배경과 분리되도록 동시에 분할하는 흉부 컴퓨터 단층 영상의 간유리음영 결절 자동 분할 시스템 및 그 분할 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 흉부 컴퓨터 단층 영상의 간유리음영 결절 자동 분할 시스템은 밝기값 히스토그램 모델링으로 적응적 임계값을 산정하여, 흉부 CT 영상의 간유리음영 성분과 고형 성분의 초기 영역을 분할하는 초기 영역 분할부, 형태 정보 및 폐분할 정보로 상기 초기 영역에서 결절 주변의 혈관과 흉벽을 제거하는 주변 조직 제거부 및 밝기값 제약 기반의 다중변형모델로 간유리음영 성분과 고형 성분 영역을 최종적으로 분할하는 최종 영역 분할부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于胸部计算机断层摄影（CT）图像中的磨玻璃不透明度（GGO）结节的自动分割系统及其分割方法，其同时使用多层结构从背景分离GGO结节组分和固体组分， 具有强度约束的相变形模型。 胸部CT图像中GGO结节的自动分割系统包括：初始分割单元，通过使用强度直方图建模估计自适应阈值来分割胸部CT图像中的初始GGO和实体分量; 邻近结构消除单元，其使用形状信息和分段肺信息从初始段消除血管和结节周围的胸壁; 以及使用具有强度约束的多相变形模型来分段最终GGO和固体分量的最终分割单元。
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公开(公告)号：KR101404345B1
公开(公告)日：2014-06-09
申请号：KR1020130026762
申请日：2013-03-13
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: The present invention relates to an automatic contouring system for an object of a diagnosis image which can robustly extract a contour line of an object, which is to be extracted from a diagnosis image even though a peripheral area having a brightness value similar to that of the object exists, and automatically contour the object such that the object has a contour similar to contour information input by the user, and an automatic contouring method thereof. The automatic contour method for an object of a diagnosis image according to the present invention comprises the steps of: (a) inputting a diagnosis image using a diagnosis image input unit and inputting contour lines of a start slice and an end slice; (b) producing an initial contour line of an intermediate slice according to a shape based interpolation using an initial contouring unit; (c) adjusting an internal area of the initial contour line by using a contour line adjusting unit such that the initial contour line is similar to the shape of the contour line input by the user; and (d) extracting a final contour line of the intermediate slice with a border tracking scheme using a contour line extracting unit.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于诊断图像的对象的自动轮廓系统，其能够鲁棒地提取要从诊断图像中提取的对象的轮廓线，即使具有与 对象存在，并且自动地轮廓对象，使得对象具有与用户输入的轮廓信息相似的轮廓，以及其自动轮廓化方法。 根据本发明的诊断图像的对象的自动轮廓方法包括以下步骤：（a）使用诊断图像输入单元输入诊断图像并输入开始切片和结束切片的轮廓线; （b）使用初始轮廓加工单元根据基于形状的内插产生中间切片的初始轮廓线; （c）通过使用轮廓线调整单元来调整初始轮廓线的内部区域，使得初始轮廓线类似于由用户输入的轮廓线的形状; 以及（d）使用轮廓线提取单元利用边框跟踪方案提取中间切片的最终轮廓线。
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公开(公告)号：KR101398239B1
公开(公告)日：2014-05-23
申请号：KR1020120120483
申请日：2012-10-29
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 악성 종양의 위치를 자동으로 검출할 수 있는 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 융합 방법은 영상해상도와 밝기값 신호 분포가 서로 다른 두 영상 간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시키는 단계, 유사성이 강화된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행하는 단계 및 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별할 수 있도록 현상확산계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합하는 단계를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101361922B1
公开(公告)日：2014-02-21
申请号：KR1020120116495
申请日：2012-10-19
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
CPC classification number: G01N23/18 , G01N2223/1016 , G01N2223/646 , G06T11/008
Abstract: The present invention provides an automatic porosity defect detection system using the brightness value and shape information from an industrial CT image comprising: a first step of applying an anisotropic diffusion filter and automatically setting an interest volume using a global threshold value technique to separate the area of a tested product from the background when an industrial CT equipment is tested; a second step of reinforcing porosity defect candidates by applying a closed top-hat operator and a contrast stretching technique, and detecting the porosity defect candidates using the threshold value technique so as to detect porosity defects based on the brightness value of a CT image after the first step; and a third step of detecting the porosity defects by analyzing an invariant moment matrix to increase the sensitivity of the porosity defects so that other defects having different shape structures to the porosity defects contained in the CT image of the tested product photographed by the industrial CT equipment after the second step can be removed. The present invention limits the tested product as the area of interest by separating the tested product from the background even through the porosity defects caused inside the tested product in the CT data using the large capacity industrial CT equipment are not affected from rings or metal artifacts around the porosity defects. Thus, the present invention can detect the porosity defects accurately, rapidly, precisely, and nondestructively; thereby maximizing the manufacturing yield of the tested product. [Reference numerals] (AA) START; (BB) END; (S1) Initialization; (S2) Apply an anisotropic diffusion filter to remove the noise of an image due to rings or metal artifacts, and automatically set an interest volume using a global threshold value technique to separate the area of a product from the background; (S3) Reinforce porosity defect candidates by applying a closed top-hat operator and a contrast stretching technique, and detect the porosity defect candidates using the threshold value technique; (S4) Detect the porosity defects by analyzing an invariant moment matrix to increase the sensitivity of the porosity defects so that other defects having different shape structures to the porosity defects can be removed
Abstract translation: 本发明提供一种使用来自工业CT图像的亮度值和形状信息的自动孔隙度缺陷检测系统，包括：施加各向异性扩散滤波器并使用全局阈值技术自动设置兴趣体积的第一步骤， 当测试工业CT设备时，从后台测试产品; 通过应用封闭的顶帽操作器和对比度拉伸技术来加强孔隙缺陷候选的第二步骤，并且使用阈值技术来检测孔隙缺陷候选物，以便基于后面的CT图像的亮度值来检测孔隙缺陷 第一步; 以及通过分析不变矩矩阵以增加孔隙度缺陷的灵敏度来检测孔隙度缺陷的第三步骤，使得具有不同形状结构的其它缺陷与由工业CT设备拍摄的被测试产品的CT图像中包含的孔隙度缺陷 第二步后可以删除。 本发明通过使用大容量工业CT设备在CT数据中通过将测试产品从背景中分离出来的测试产品内的孔隙度缺陷，将测试产品限制为感兴趣的区域，不受环或金属伪影的影响 孔隙度缺陷。 因此，本发明可以准确，快速，准确，无损地检测孔隙度缺陷; 从而使测试产品的制造产量最大化。 （附图标记）（AA）START; （BB）END; （S1）初始化; （S2）应用各向异性扩散滤波器来消除由于环或金属伪影引起的图像噪声，并使用全局阈值技术自动设置兴趣体积，以将产品的区域与背景区分开; （S3）通过使用封闭的顶帽操作器和对比伸展技术来加强孔隙缺陷候选，并使用阈值技术检测孔隙缺陷候选物; （S4）通过分析不变矩矩阵来检测孔隙度缺陷，以增加孔隙度缺陷的灵敏度，从而可以去除具有不同形状结构的孔隙缺陷的其他缺陷
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公开(公告)号：KR1020090111160A
公开(公告)日：2009-10-26
申请号：KR1020080036783
申请日：2008-04-21
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: PURPOSE: A method and an apparatus of diagnosing prostate cancer using a histopathology image and a magnetic resonance image are provided to improve recognition of a tumor area of a T2-weighted magnetic resonance image by dense correction. CONSTITUTION: A histopathology image correcting unit(11) generates and corrects the entire histopathology image. The histopathology image correcting unit includes a section engaging unit(112) and a resolution lowering unit(114). A magnetic resonance image correcting unit(13) corrects a T2-weighted magnetic resonance image. The magnetic resonance image correcting unit includes a bleeding area extracting unit(132) and a bleeding area substitution unit(134). A matching processing unit(15) includes the first matching unit(152), the second matching unit(154) and the third matching unit(156).
Abstract translation: 目的：提供使用组织病理学图像和磁共振图像诊断前列腺癌的方法和装置，以通过密集校正来改善T2加权磁共振图像的肿瘤区域的识别。 构成：组织病理学图像校正单元（11）产生和校正整个组织病理学图像。 组织病理学图像校正单元包括部分接合单元（112）和分辨率降低单元（114）。 磁共振图像校正单元（13）校正T2加权磁共振图像。 磁共振图像校正单元包括出血区域提取单元（132）和出血区域替换单元（134）。 匹配处理单元（15）包括第一匹配单元（152），第二匹配单元（154）和第三匹配单元（156）。
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公开(公告)号：KR102236340B1
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：KR1020190036764
申请日：2019-03-29
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본개시는, 자기공명영상에서의골-연골복합체를이용한연골분할방법에있어서, 자기공명영상에서골 라벨(Bone Label) 및상기골 영역에인접한소정연골라벨이결합된골-연골복합체(Bone-Cartilage-Complex, BCC)를구성하는단계; 복수의훈련영상을이용하여상기골-연골복합체를분할하기위한제1 딥러닝분할기및 상기골 라벨을분할하기제2 딥러닝분할기를각각기계학습하는단계; 및상기제1 딥러닝분할기를이용하여입력영상에서분할된골-연골복합체와상기제2 딥러닝분할기를이용하여상기골-연골복합체에서분할된골 라벨의차를기초로연골라벨을분할하는단계를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR101927481B1
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：KR1020170099552
申请日：2017-08-07
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 의한 흉부 CT 영상에서 다중 뷰 영상과 텍스처 분석을 통한 고형 성분이 작은 폐 간유리음영 결절 분류 방법은, (a) 분할된 간유리음영 결절 영역을 포함하는 복수의 훈련 영상 및 대상 영상으로부터 다중 뷰 영상을 생성하는 단계; (b) 상기 생성된 다중 뷰 영상으로부터 간유리음영 결절 영역의 특징 벡터들을 추출하고, 상기 추출된 특징 벡터들 중 고형 성분이 작은 폐 간유리음영 결절을 분류하기 위한 특징 벡터들을 선별하는 단계; 및 (c) 상기 선별된 특징 벡터들을 이용한 머신 러닝 기반의 분류기에 기반하여 상기 대상 영상에서 고형 성분이 작은 폐 간유리음영 결절을 분류하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101492330B1
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：KR1020130089025
申请日：2013-07-26
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 따른 다중분할볼륨 기반으로 적응적 하지 혈관을 자동 분할하여, 뼈와 이웃한 혈관의 손실 없이 추출할 수 있는 혈관 조영된 컴퓨터 단층 영상의 혈관 분할 시스템 및 그 분할 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 혈관 조영된 컴퓨터 단층 영상의 혈관 분할 시스템은 혈관 조영된 컴퓨터 단층 영상(CTA)에서 뼈의 해부학적 정보로 자동 구획하여 다중분할볼륨을 생성하는 자동구획부, 상기 자동구획부에서 구획된 부위의 뼈 영역을 분할하는 뼈영역 분할부 및 뼈 영역이 분할된 영상에서 혈관을 분할하고, 손실된 혈관을 복원하는 혈관분할부를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.
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