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1.发明专利
公开(公告)号：KR102225775B1
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：KR1020180148307A
申请日：2018-11-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B5/02 , A61B5/02007 , G16H50/20 , G16H50/50
Abstract: 본 발명은 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법은 다수의 검사 대상자(subject)의 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상들을 수집하는 단계; 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 복수의 학습 층을 가지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통한 기계학습(machine learning)을 위해 중간대뇌동맥(MCA)의 위치를 검출하는 전처리를 수행하는 단계; 전처리된 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 입력 계층의 입력 값으로 하여 상기 입력 값에 가중치(weight)를 적용하여 특징 맵(feature maps)을 산출하는 다수의 콘볼루션(convolution) 계층을 포함하여 이루어지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 기계학습하는 단계; 및 기계학습된 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 뇌혈관의 나이를 추정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 기계학습을 통해 TOF MRA의 형태적 변화를 정량화함으로써 뇌 혈관의 전반적인 노화 상태를 평가하기 위해 단일 척도(measurement) 또는 지표(index)로서 뇌 혈관 나이를 예측할 수 있고, 뇌와 혈관 노화에 대한 이미징 바이오 마커(biomarker)로 사용함으로써, 개개인의 건강상태를 확인하고 건강 증진에 활용함으로써 특정 질환을 조기에 진단하고 발병을 예방할 수 있다.-
公开(公告)号：WO2021085859A1
公开(公告)日：2021-05-06
申请号：PCT/KR2020/012781
申请日：2020-09-22
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00 , B33Y80/00 , G06F16/11 , G06F30/00
Abstract: 본 발명은 환자의 혈관의 의료 영상데이터를 혈관 3D 모형 3D 프린팅을 위한 3차원 데이터 포맷 파일로 변환할 수 있도록, 수신된 환자 혈관 의료영상데이터를 로딩하는 혈관 의료영상데이터 로딩부; 상기 로딩된 환자 혈관 의료영상데이터를 3D 파일 포맷으로 변환하는 3D 파일 포맷 변환부; 상기 3D 파일 포맷의 환자 혈관 의료영상데이터에서 혈관 영역을 분할하여 혈관 원본 모형 데이터를 생성하고, 지정된 두께로 확장한 후 상기 원본 모형 데이터를 제거한 혈관벽 데이터들을 합성하는 것에 의해 속이 빈 전체 혈관벽 모형 데이터를 생성하는 혈관벽 모형 데이터 생성부; 및 상기 생성된 혈관벽 모형 데이터를 3D 프린팅 파일로 변환하여 출력하는 3D 프린팅 파일 변환부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 환자 혈관 의료영상데이터 기반 혈관 3D 프린팅 파일 변환 장치를 제공한다.
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公开(公告)号：WO2020111534A2
公开(公告)日：2020-06-04
申请号：PCT/KR2019/014530
申请日：2019-10-31
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: G16H50/20
Abstract: 본 발명은 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법은 다수의 검사 대상자(subject)의 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상들을 수집하는 단계; 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 복수의 학습 층을 가지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통한 기계학습(machine learning)을 위해 중간대뇌동맥(MCA)의 위치를 검출하는 전처리를 수행하는 단계; 전처리된 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 입력 계층의 입력 값으로 하여 상기 입력 값에 가중치(weight)를 적용하여 특징 맵(feature maps)을 산출하는 다수의 콘볼루션(convolution) 계층을 포함하여 이루어지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 기계학습하는 단계; 및 기계학습된 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 뇌혈관의 나이를 추정하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2017135635A1
公开(公告)日：2017-08-10
申请号：PCT/KR2017/000883
申请日：2017-01-25
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 4차원 의료영상을 이용하여 체내의 정맥 및 동맥의 혈액의 흐름에 대한 수학적 함수를 도출하기 위한 기술을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 의료영상을 이용한 혈류 분석 방법은, 기설정된 주기로 환자의 신체에 대한 3차원 영상을 촬영한 데이터들을 결합한 4차원 의료영상 데이터로부터, 혈관의 위치를 결정하는 단계; 결정하는 단계에 의하여 결정된 혈관의 위치에 대한 3차원 의료영상 데이터에 포함된 혈관 신호 중, 머리 부위의 혈관신호 및 심장 영역의 혈관신호를 이용하여, 동맥 함수 및 정맥 함수에 대한 1차 함수를 도출하는 단계; 및 1차 함수와 목 부위의 혈관신호를 이용하여, 동맥 함수 및 정맥 함수에 대한 최종 함수인 2차 함수를 도출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Abstract translation: 提供了一种使用四维医学图像推导人体静脉和动脉血流量的数学函数的技术。 从根据本发明，四维的医用图像数据的预定时间段的一个实施例的使用的医用图像的血液流分析的方法，结合了数据取患者的身体的三维图像，所述方法包括：确定血管的位置; 包括在由所述确定步骤中确定的血管的位置的三维医学图像数据中的血管的信号的，通过使用头部血管信号和心脏区域的血管的信号，导出所述心脏功能和静脉功能的线性函数 该方法包括： 并且利用颈部区域的主要功能和血管信号推导作为动脉功能和静脉功能的最终功能的二次函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102225775B1
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：KR1020180148307
申请日：2018-11-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은의료영상으로부터뇌혈관나이를추정하는방법및 시스템에관한것으로서, 그의료영상으로부터뇌혈관나이를추정하는방법은다수의검사대상자(subject)의나이정보가있는뇌혈관영상들을수집하는단계; 나이정보가있는뇌혈관영상을복수의학습층을가지는콘볼루션신경망(CNN)을통한기계학습(machine learning)을위해중간대뇌동맥(MCA)의위치를검출하는전처리를수행하는단계; 전처리된나이정보가있는뇌혈관영상을입력계층의입력값으로하여상기입력값에가중치(weight)를적용하여특징맵(feature maps)을산출하는다수의콘볼루션(convolution) 계층을포함하여이루어지는콘볼루션신경망(CNN)을통해기계학습하는단계; 및기계학습된콘볼루션신경망(CNN)을통해뇌혈관의나이를추정하는단계를포함한다. 본발명에의하면, 기계학습을통해 TOF MRA의형태적변화를정량화함으로써뇌 혈관의전반적인노화상태를평가하기위해단일척도(measurement) 또는지표(index)로서뇌 혈관나이를예측할수 있고, 뇌와혈관노화에대한이미징바이오마커(biomarker)로사용함으로써, 개개인의건강상태를확인하고건강증진에활용함으로써특정질환을조기에진단하고발병을예방할수 있다.
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公开(公告)号：KR101840106B1
公开(公告)日：2018-04-26
申请号：KR1020160014162
申请日：2016-02-04
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 4차원의료영상을이용하여체내의정맥및 동맥의혈액의흐름에대한수학적함수를도출하기위한기술을제공한다. 본발명의일 실시예에따른의료영상을이용한혈류분석방법은, 기설정된주기로환자의신체에대한시간에따라획득된복수의 3차원영상들을정합함으로써얻어진 4차원의료영상데이터로부터, 혈관의위치를결정하는단계; 결정하는단계에의하여결정된혈관의위치에대한 3차원의료영상데이터에포함된혈관신호중, 머리부위의혈관신호및 심장영역의혈관신호를이용하여, 동맥함수및 정맥함수에대한 1차함수를도출하는단계; 및 1차함수와목 부위의혈관신호를이용하여, 동맥함수및 정맥함수에대한최종함수인 2차함수를도출하는단계;를포함하는것을특징으로한다.
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公开(公告)号：KR101742905B1
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：KR1020160014158
申请日：2016-02-04
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은세침흡인검사용주사기에관한것이다. 본발명에의한세침흡인검사용주사기는, 물질이수용될수 있는공간을가지고, 일측에는바늘이연결되며, 타측에는손의일부가지지될수 있게하는지지부가마련되어있는외통; 및상기외통의내부에삽입되고, 그외통에상대이동가능하게설치되는로드부와상기로드부에연결되고상기외통의외측면으로부터이격된위치에배치되며적어도한 쌍의손가락들이걸어질수 있게하는적어도한 쌍의레그부들을포함하는밀대;를포함하여이루어지는것을특징으로한다.
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公开(公告)号：KR102219848B1
公开(公告)日：2021-02-24
申请号：KR1020190138316
申请日：2019-11-01
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00 , G09B23/30 , G06F16/11 , G06F30/00
Abstract: 본발명은환자의혈관의의료영상데이터를혈관 3D 모형 3D 프린팅을위한 3차원데이터포맷파일로변환할수 있도록, 수신된환자혈관의료영상데이터를로딩하는혈관의료영상데이터로딩부; 상기로딩된환자혈관의료영상데이터를 3D 파일포맷으로변환하는 3D 파일포맷변환부; 상기 3D 파일포맷의환자혈관의료영상데이터에서혈관영역을분할하여혈관원본모형데이터를생성하고, 지정된두께로확장한후 상기원본모형데이터를제거한혈관벽데이터들을합성하는것에의해속이빈 전체혈관벽모형데이터를생성하는혈관벽모형데이터생성부; 및상기생성된혈관벽모형데이터를 3D 프린팅파일로변환하여출력하는 3D 프린팅파일변환부;를포함하여구성되는것을특징으로하는환자혈관의료영상데이터기반혈관 3D 프린팅파일변환장치를제공한다.
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公开(公告)号：KR1020170092903A
公开(公告)日：2017-08-14
申请号：KR1020160014162
申请日：2016-02-04
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 4차원의료영상을이용하여체내의정맥및 동맥의혈액의흐름에대한수학적함수를도출하기위한기술을제공한다. 본발명의일 실시예에따른의료영상을이용한혈류분석방법은, 기설정된주기로환자의신체에대한 3차원영상을촬영한데이터들을결합한 4차원의료영상데이터로부터, 혈관의위치를결정하는단계; 결정하는단계에의하여결정된혈관의위치에대한 3차원의료영상데이터에포함된혈관신호중, 머리부위의혈관신호및 심장영역의혈관신호를이용하여, 동맥함수및 정맥함수에대한 1차함수를도출하는단계; 및 1차함수와목 부위의혈관신호를이용하여, 동맥함수및 정맥함수에대한최종함수인 2차함수를도출하는단계;를포함하는것을특징으로한다.
Abstract translation: 本发明提供了一种使用四维医学图像推导身体中的静脉和动脉中的血流的数学函数的技术。 从根据本发明，四维的医用图像数据的预定时间段的一个实施例的使用的医用图像的血液流分析的方法，结合了数据取患者的身体的三维图像，所述方法包括：确定血管的位置; 包含在由所述确定血管sinhojung确定血管的位置的三维医学图像数据，使用头部血管信号和心脏区域的血管的信号，导致心脏功能和静脉功能的线性函数 步骤; 并且利用颈部区域的主要功能和血管信号推导作为动脉功能和静脉功能的最终功能的二次函数。
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