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公开(公告)号：KR102200776B1
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：KR1020180148221
申请日：2018-11-27
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 일실시예에따른간유리음영결절자동분류방법은, 촬영된영상을기초로본래영상, 확대영상및 배경제외영상을포함하는복수의입력영상들을생성하는단계; 상기복수의입력영상들에대해컨볼루션신경망을이용하여기계학습된특징값을기초로간유리음영네트워크를생성하는단계; 및상기간유리음영네트워크를이용하여촬영된영상에서순수간유리음영결절, 고형성분의크기가소정값미만인제1 혼합간유리결절, 및고형성분의크기가소정값이상인제2 혼합간유리결절을자동으로분류하는단계를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR101767069B1
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：KR1020150171161
申请日：2015-12-03
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의일 실시예에의한치료계획용 4D MDCT 영상과치료시획득한 4D CBCT 영상간 영상정합및 종양매칭을이용한방사선치료시종양움직임추적방법은, (a) 치료계획용 4차원(4D) MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상으로부터각 위상영상에대한종양움직임모델을생성하는단계; (b) 상기 4D MDCT 영상과치료시획득한 4차원콘빔컴퓨터단층촬영(CBCT: Cone Beam Computed Tomography) 영상간 영상정합을수행하여상기종양움직임모델과상기 4D MDCT 영상을보정함으로써상기종양움직임모델과상기치료시획득한 4D CBCT 영상간의폐의움직임을보상하여상기폐에존재하는종양의전역적움직임을예측하는단계; 및 (c) 상기보정된 4D MDCT 영상의각 위상영상과상기 4D CBCT 영상의대응하는위상영상간 템플릿매칭을수행하여상기 4D CBCT 영상에서의종양의위치와영역을결정함으로써상기종양의지역적움직임을예측하는단계를포함하여, 실제종양의움직임을효과적으로정확하게추적할수 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：KR1020140054690A
公开(公告)日：2014-05-09
申请号：KR1020120120483
申请日：2012-10-29
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T7/33 , G06T5/002 , G06T5/50 , G06T2207/10088 , G06T2207/30096
Abstract: The present invention relates to a fusion system of T2-emphasized MR image and diffusion emphasized MR image and a method thereof capable of automatically detecting the location of malignant tumor by correcting rotation conversion distortion, location and size through rigid body matching of T2-emphasized MR image and diffusion emphasized MR image. The fusion method of T2-emphasized MR image and diffusion emphasized MR image comprises the following steps: strengthening similarity between brightness value signal distribution of two images and removing noise to improve the accuracy of conformation of two images of which the brightness value signal distribution and image resolution are different from each other; repeatedly performing rigid body matching for maximizing the normalization mutual information to correct the rotation conversion distortion, location and size of two images of which the similarity is strengthened; producing diffusion coefficient map into a color map to easily recognize malignant tumor in the adjusted image, and mapping the same to a tumor candidate group earned from the T2-emphasized MR image to coordinate the same to the T2-emphasized MR image.
Abstract translation: 本发明涉及T2强调MR图像和扩散强调MR图像的融合系统及其方法，其能够通过T2强调MR的刚体匹配来校正旋转转换失真，位置和大小来自动检测恶性肿瘤的位置 图像和扩散强调MR图像。 T2强调MR图像和扩散强调MR图像的融合方法包括以下步骤：加强两个图像的亮度值信号分布之间的相似性，并消除噪声，提高亮度值信号分布和图像的两个图像的构象精度 分辨率彼此不同; 重复执行刚体匹配，以最大化归一化互信息，以校正相似性加强的两个图像的旋转转换失真，位置和大小; 将扩散系数图生成到颜色图中以容易地识别调整图像中的恶性肿瘤，并将其映射到从T2强调的MR图像获得的肿瘤候选组，以将其与T2强调的MR图像协调。
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公开(公告)号：KR100933569B1
公开(公告)日：2009-12-29
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：提供一种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对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）生成并校正整个组织病理学图像。 组织病理学图像校正单元包括区段接合单元（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）和出血区域置换单元（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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8.发明公开치료계획용 4D MDCT 영상과 치료시 획득한 4D CBCT 영상 간 영상 정합 및 종양 매칭을 이용한 방사선 치료시 종양 움직임 추적 방법 및 장치 有权用于治疗计划和4D CBCT图像采集和用于治疗的肿瘤匹配的使用4D MDCT图像的放疗的肿瘤运动跟踪方法和设备
公开(公告)号：KR1020170065118A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：KR1020150171161
申请日：2015-12-03
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의일 실시예에의한치료계획용 4D MDCT 영상과치료시획득한 4D CBCT 영상간 영상정합및 종양매칭을이용한방사선치료시종양움직임추적방법은, (a) 치료계획용 4차원(4D) MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상으로부터각 위상영상에대한종양움직임모델을생성하는단계; (b) 상기 4D MDCT 영상과치료시획득한 4차원콘빔컴퓨터단층촬영(CBCT: Cone Beam Computed Tomography) 영상간 영상정합을수행하여상기종양움직임모델과상기 4D MDCT 영상을보정함으로써상기종양움직임모델과상기치료시획득한 4D CBCT 영상간의폐의움직임을보상하여상기폐에존재하는종양의전역적움직임을예측하는단계; 및 (c) 상기보정된 4D MDCT 영상의각 위상영상과상기 4D CBCT 영상의대응하는위상영상간 템플릿매칭을수행하여상기 4D CBCT 영상에서의종양의위치와영역을결정함으로써상기종양의지역적움직임을예측하는단계를포함하여, 실제종양의움직임을효과적으로정확하게추적할수 있다.
Abstract translation: 治疗计划4D MDCT图像的一个实施例和对绑定处理4D CBCT图像的图像匹配的，并使用根据本发明的拍摄匹配肿瘤中的肿瘤的运动跟踪方法的放射治疗中，（a）治疗计划4D为（4D） 从MDCT（多检测器计算机断层摄影）图像生成每个相位图像的肿瘤运动模型; （B）的4D MDCT图像和在处理过程中一个四维锥束CT采集：和通过校正肿瘤运动模型和由图像之间执行所述图像配准的4D MDCT图像肿瘤运动模型（CBCT锥形束计算机断层摄影） 预测存在于肺肿瘤的全局运动，以补偿在处理过程中所获得的封闭-4D CBCT图像之间的运动; 和（c）通过确定的位置和相应的区域预测肿瘤的局部运动，所述通过为4D CBCT图像的图像，并且每个校正4D MDCT图像的相位图像的之间进行相位模板匹配4D CBCT肿瘤成像eseoui ，能够有效准确地追踪实际肿瘤的运动。
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公开(公告)号：KR102207798B1
公开(公告)日：2021-01-25
申请号：KR1020180127752
申请日：2018-10-24
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단 , 서울대학교병원
IPC: G16H50/20
Abstract: 본발명은폐 섬유화진단을위한정보제공방법및 장치에관한것으로, 보다상세하게는, 흉막하의두께를정량화하여폐 섬유화의상태를진단하는방법및 장치에관한것이제공된다. 상기본 발명의일 실시예에따른폐 섬유화진단을위한정보제공방법은컴퓨터가환자의폐를포함하는의료영상데이터를획득하는단계, 획득한상기의료영상데이터를기반으로흉막표면을생성하되, 상기흉막표면은흉막하공간으로생성된외측면으로서, 형태학폐쇄조작(morphological closing operation)에의해생성되는것인, 흉막표면생성단계및 생성된상기흉막표면의각 지점으로부터수직방향으로이동하여환자폐의정상조직의말단지점을탐색하여흉막하표면을추출하되, 상기흉막하표면은상기흉막하공간의내측면인, 흉막하표면추출단계를포함한다.
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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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