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公开(公告)号：WO2017116074A1
公开(公告)日：2017-07-06
申请号：PCT/KR2016/015126
申请日：2016-12-23
Applicant: 서울대학교산학협력단 , 서울대학교병원
Abstract: 본 발명은 혈관에서 조영제가 투입된 위치에 따라 달라지는 밝기를 반영한 적응적 임계값 기법의 영상분할을 이용하여 CT 혈관 영상에서 동맥경화반의 용적을 정확하게 측정하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 혈관의 조영제 투여지점으로부터 거리에 따라 특정 위치에서 조영 증강된 정도에 기반하여 나타나는 특이적인 임계값을 사용하기 때문에, 보다 신뢰성 있고 정확한 영상분할을 수행하여 정확한 용적의 측정이 가능하다.
Abstract translation: 被
本发明的方法和装置是使用自适应阈值技术的图像分割准确地测量在CT血管图像动脉粥样硬化一半体积反映根据位置的变化的亮度注入血管中的造影剂 即，有可能特定的，因为它使用的阈值，更可靠，通过根据从所述造影剂剂量点可能出现基于对血管的特定位置上的增强度的距离测量的准确体积进行准确的图像分割< / p>
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公开(公告)号：KR101697880B1
公开(公告)日：2017-01-19
申请号：KR1020150188803
申请日：2015-12-29
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은혈관에서조영제가투입된위치에따라달라지는밝기를반영한적응적임계값기법의영상분할을이용하여 CT 혈관영상에서동맥경화반의용적을정확하게측정하는방법및 장치에관한것으로, 혈관의조영제투여지점으로부터거리에따라특정위치에서조영증강된정도에기반하여나타나는특이적인임계값을사용하기때문에, 보다신뢰성있고정확한영상분할을수행하여정확한용적의측정이가능하다.
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公开(公告)号：KR1020150099025A
公开(公告)日：2015-08-31
申请号：KR1020140020487
申请日：2014-02-21
Applicant: 서울대학교산학협력단
CPC classification number: C22C23/02 , B22D11/001 , B22D11/0622 , B22D21/04
Abstract: 본 발명은 Mg-Al 합금계를 기본으로 망간(Mn), 주석(Sn), 칼슘(Ca) 또는 미시메탈(Mm) 등의 합금원소를 첨가함으로써 마그네슘 합금의 응고 구간을 조절하고 이를 통한 스트립 캐스팅 공정에서 발생하는 편석 분율을 제어하여 기존의 마그네슘 합금 판재에 비해 우수한 기계적 특성을 지닌 스트립 캐스팅된 마그네슘 합금 판재를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 따른 스트립 캐스팅용 마그네슘합금은 3.0초과~10.0중량%의 Al, 0.1~3.0중량%의 Mn을 첨가하고 이에 0.1~5.0중량%의 Ca, 또는 0.1~5.0중량%의 희토류금속을 함유하며 나머지는 마그네슘과 불가피한 불순물로 이루어진 Mg-Al-Mn-X(X= Ca or RE) 합금계와 3.0~10.0중량%의 Al, 0.1~6.0중량%의 Sn, 0.1~0.3중량%의 Mn를 첨가하고 이에 0.1~5.0중량%의 Ca, 또는 0.1~5.0중량%의 희토류금속을 함유하며 나머지는 마그네슘과 불가피한 불순물로 이루어진 Mg-Al-Sn-X(X=Ca 또는 RE) 합금계로써, 판재의 편석 분율이 2.5% 이하인 것을 특징으로 한다.Abstract translation: 本发明的目的是提供一种具有优异的机械特性的带状铸造的镁合金板，当与现有的镁合金板相比时，通过控制在带钢铸造工艺中产生的部分中发生的分离，通过控制凝固部分的凝固部分 通过添加基于Mg-Al合金的合金元素如锰（Mn），锡（Sn），钙（Ca）或混合稀土（Mm）的镁合金。 根据本发明的带状铸造镁合金，Mg-Al-Mn-X（X = Ca或RE）合金包括：3.0-10.0重量％的Al，0.1-6.0重量％的Mn和0.1- 5.0重量％的Ca或0.1-5.0重量％的稀土金属; 并含有剩余的镁和不可避免的外来物质。 Mg-Al-Sn-X（X = Ca或RE）含有3.0-10.0重量％的Al，0.1-6.0重量％的Sn，0.1-0.3重量％的Mn和0.1-5.0重量％的Ca或0.1 -5.0重量％的稀土金属; 并含有剩余的镁和不可避免的外来物质。 面板部分中发生的偏析不大于2.5％。
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公开(公告)号：KR101514003B1
公开(公告)日：2015-04-24
申请号：KR1020130124155
申请日：2013-10-17
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 폐엽추출방법빛 그장치가개시된다. 영상처리장치는 3차원인체영상으로부터영역성장법을이용하여폐 영역을분할하고, 폐영역에속한복셀(voxel)들의신호강도변화에대한방향성을기초로폐엽사이의틈새후보군을추출하고, 틈새후보군을포함한폐 영역의영상을인체정면에서바라보는영상으로재구성하여나타나는틈새후보군을기초로가상틈새를생성하고, 가상틈새를이용하여폐엽을추출한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种叶瓣提取方法及其装置。 图像处理装置利用区域生长法对三维身体图像中的肺部区域进行分割，根据来自肺部的体素的信号的强度的变化的取向来提取裂片之间的裂缝候补组， 包括裂缝候选组的肺部区域的图像形成身体的正面轮廓图像。 因此，图像处理装置可以在本裂缝候选组之间产生虚拟裂缝，并使用虚拟裂缝提取裂片。
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公开(公告)号：KR1020100059488A
公开(公告)日：2010-06-04
申请号：KR1020080118276
申请日：2008-11-26
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B6/03
CPC classification number: A61B6/583
Abstract: PURPOSE: A method for measuring bronchus wall data in the computed tomography image is provided to accurately measure the bronchus wall data by using a three dimensional signal restoring method after analyzing the morphological information of bronchus in three dimension CT image. CONSTITUTION: A bronchus phantom profile is calculated by photographing bronchus phantom using a CT(Computed Tomography) camera(S110). A signal strength profile of an ideal wall is calculated by measuring the bronchus phantom(S130). The point spread function of a CT camera is estimated(S150). The profile of a patient which requires the bronchus wall data is calculated(S170). The bronchus wall data of the patient is measured(S190). The bronchus wall data of the patient is marked(S210).
Abstract translation: 目的：提供一种计算机断层摄影图像中支气管壁数据测量的方法，用于在分析三维CT图像中支气管形态学信息后，采用三维信号恢复方法准确测量支气管壁数据。 构成：使用CT（计算机断层摄影）照相机（S110）拍摄支气管体模来计算支气管幻影剖面。 通过测量支气管体模计算理想壁的信号强度分布（S130）。 估计CT摄像机的点扩散功能（S150）。 计算需要支气管壁数据的患者的轮廓（S170）。 测量患者的支气管壁数据（S190）。 标记患者的支气管壁数据（S210）。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101828011B1
公开(公告)日：2018-02-21
申请号：KR1020160102592
申请日：2016-08-11
Applicant: 서울대학교산학협력단 , 서울대학교병원
CPC classification number: G06K9/627 , G06N3/0454 , G06N3/084 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 본발명의일 태양에따르면, 이미지에포함된객체의상태를분류하는방법에있어서, (a) 적어도하나의이미지가획득되면, 분류장치가, Convolutional layer를포함하는제1 Neural Network를이용하여각 이미지를학습하는단계, (b) 상기분류장치가, (i) 상기적어도하나의이미지에대한상기제1 Neural network에포함되는소정의 layer의출력값또는 (ii) 이를가공한값을포함하는제1 feature값을제2 Neural Network에입력하는단계 - 상기제2 Neural Network는 regression network 및 classification network를포함함 -, 및 (c) 상기분류장치가, (i) 상기제2 Neural network의상기 regression network에포함되는소정의 layer의출력값또는이를가공한값, 및 (ii) 상기제2 Neural network의상기 classification network에포함되는소정의 layer의출력값또는이를가공한값을포함하는제2 feature 값을제3 Neural Network에입력하여출력값을획득하고, 상기획득된출력값을참조로하여상기적어도하나의이미지가나타내는객체의상태를분류하거나분류하도록지원하는단계를포함하는방법이제공된다.
Abstract translation: 在根据本发明的一个方面，提供了一种在图像中的对象的状态进行分类的方法，（a）中获得的至少一个图像时，一个分类装置，使用所述第一1神经网络包括在每个卷积层 （B）分类装置包括：（i）包含在第一神经网络中用于至少一个图像的预定层的输出值，或（ii） 将特征值输入到第二神经网络，其中所述第二神经网络包括回归网络和分类网络，以及（c）所述分类装置包括：（i） 一处理输出，或者它的预定层，其包括的值，并且（ii）所述第二2神经网络服装组如权利要求3至权利要求神经2的特征值包括被包括在分类网络中的输出或经处理的该值对于给定的层的 输入到网络以获得输出值， 并且参考所获得的输出值来支持对由至少一个图像表示的对象的状态进行分类或分类。
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公开(公告)号：KR101693629B1
公开(公告)日：2017-01-09
申请号：KR1020140184803
申请日：2014-12-19
Applicant: 서울대학교산학협력단 , 한국전자통신연구원
IPC: G01C21/10
CPC classification number: G06F3/011 , G01C21/16 , G01C22/006 , G01P15/00 , G06F3/03 , G06F2203/012 , G06K9/00771
Abstract: 본발명의실시예들은, 가상현실상에서보행자의위치를추정하기위한방법및 장치에관한것으로, 본발명의일 실시예에따른로코모션인터페이스장치를보행하는보행자의위치를추정하는방법은, 제 1 센싱데이터를기반으로입각기(stance phase)를검출하는단계; 상기로코모션인터페이스장치로부터상기로코모션인터페이스장치의구동속도정보를수신하는단계; 및제 2 센싱데이터에칼만필터(Kalman filter)를적용하여상기보행자의보폭을추정하되, 상기입각기에의상기로코모션인터페이스장치의구동속도를고려하여상기보폭을추정하는단계를포함한다. 본발명의실시예들에따르면, 가상현실상에서보행자가실제로움직인거리및 위치를추정할수 있다.
Abstract translation: 提供了一种用于在虚拟现实中估计行人的位置的方法和装置。 估计在运动界面装置上行走的位置的方法包括：基于第一感测数据检测姿态相位; 从移动接口装置接收移动接口装置的驾驶速度信息; 并且基于第二感测数据估计行人的步长，其中考虑到姿态阶段中的运动界面装置的行驶速度来估计步长。 可以估计行人的实际行驶距离和行人在虚拟现实中的位置。
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公开(公告)号：KR1020160120688A
公开(公告)日：2016-10-18
申请号：KR1020160110072
申请日：2016-08-29
Applicant: 서울대학교산학협력단
CPC classification number: C22C23/02 , B21B3/003 , B21B27/06 , B21B37/58 , B21B2265/14 , C22C1/02 , C22F1/06
Abstract: 본발명은 Mg-Al 합금계를기본으로망간(Mn), 주석(Sn), 칼슘(Ca) 또는미시메탈(Mm) 등의합금원소를첨가함으로써마그네슘합금의응고구간을조절하고이를통한스트립캐스팅공정에서발생하는편석분율을제어하여기존의마그네슘합금판재에비해우수한기계적특성을지닌스트립캐스팅된마그네슘합금판재를제공하는것을목적으로한다. 본발명에따른스트립캐스팅용마그네슘합금은 3.0초과~10.0중량%의 Al, 0.1~3.0중량%의 Mn을첨가하고이에 0.1~5.0중량%의 Ca, 또는 0.1~5.0중량%의희토류금속을함유하며나머지는마그네슘과불가피한불순물로이루어진 Mg-Al-Mn-X(X= Ca or RE) 합금계와 3.0~10.0중량%의 Al, 0.1~6.0중량%의 Sn, 0.1~0.3중량%의 Mn를첨가하고이에 0.1~5.0중량%의 Ca, 또는 0.1~5.0중량%의희토류금속을함유하며나머지는마그네슘과불가피한불순물로이루어진 Mg-Al-Sn-X(X=Ca 또는 RE) 합금계로써, 판재의편석분율이 2.5% 이하인것을특징으로한다.
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公开(公告)号：KR1020120081430A
公开(公告)日：2012-07-19
申请号：KR1020110002768
申请日：2011-01-11
Applicant: 서울시립대학교 산학협력단 , 서울대학교산학협력단 , 주식회사 건축사사무소건원엔지니어링 , (주)한미글로벌건축사사무소 , 단국대학교 산학협력단 , (주) 희림종합건축사사무소
CPC classification number: G06Q50/08 , G06Q10/04 , G06Q10/109 , G06Q30/08
Abstract: PURPOSE: A successful bidder selecting method for the construction period-shortening order of one day productivity information base is provided to offer a prediction system, which selects a bidder who proposes a proper a construction period, by applying Case Base Reasoning in basis of construction period and productivity data, which orderer has. CONSTITUTION: A construction period-shortening contract execution is determined(S10). A evaluation ability for an orderer is determined(S11). It is determined if a self evaluation criterion is utilized(S12). If the self evaluation criterion is unused, the shortest bidder is selected out of bidders who submit data, through utilizing CDP(S13). The bidder of the lowest price is selected(S14). The construction period-shortening bidder is selected(S18).
Abstract translation: 目的：提供一天生产力信息库施工期缩短订单的中标者选择方法，提供一个预测系统，选择投标人提出适当的施工期，在施工期的基础上应用案例库推理 和生产力数据。 规定：确定施工期 - 缩短合同执行（S10）。 确定订购者的评价能力（S11）。 确定是否使用自我评估标准（S12）。 如果没有使用自我评估标准，则通过利用CDP（S13）从出价者中选出最短投标者。 选择最低价格的投标人（S14）。 选择施工期缩短投标人（S18）。
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公开(公告)号：KR101006189B1
公开(公告)日：2011-01-07
申请号：KR1020080118276
申请日：2008-11-26
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B6/03
CPC classification number: A61B6/583
Abstract: 본 발명은, CT(Computed Tomogr aphy)촬영장치로 기관지 팬텀을 촬영하여 기관지 팬텀 기관지 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 기관지 팬텀을 실측하여 이상적인 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 기관지 팬텀 벽의 신호강도 프로파일과 상기 이상적인 벽의 신호강도 프로파일을 3차원 신호복원하여 상기 CT촬영장치의 점확산함수(Point Spread Function)를 추정하는 단계; 기관지 벽 데이터를 알고자하는 환자 기관지 벽의 신호강도 프로파일을 산출하는 단계; 상기 환자의 기관지 벽의 신호강도 프로파일과 상기 CT촬영장치의 점확산함수를 상기 3차원 신호복원하여 상기 환자의 기관지 벽 데이터를 측정하는 단계; 및 상기 환자의 기관지 벽 데이터를 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전산화단층촬영 영상에서 기관지 벽 데이터를 측정하는 방법을 제공한다.
전산화단층촬영, 기관지, 벽 데이터
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