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公开(公告)号：KR1020100089704A
公开(公告)日：2010-08-12
申请号：KR1020090009063
申请日：2009-02-04
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단 , 서울대학교산학협력단
IPC: A61B6/02
CPC classification number: A61B6/032 , A61B6/025 , A61B6/50 , A61B6/52 , G06T2207/10081
Abstract: PURPOSE: A pulmonary nodule multistage matching method of a serial computer tomography scan and a method thereof are provided to reduce time for matching computed tomography images by using a coronal maximum intensity projection image and a sagittal maximum intensity projection image. CONSTITUTION: A tracing image location according to a reference image is compensated based on the center coordinate of an optimum boundary volume(S110). A coronal maximum intensity projection image of the reference image and a coronal maximum intensity projection image of the tracing image are compared. A sagittal maximum intensity projection image of the reference image and a sagittal maximum intensity projection image of the tracing image are compared(S120). The reference image and the tracing image are matched(S130). The reference image and the tracing image are matched to a template(S140).
Abstract translation: 目的：提供一种串联计算机断层扫描的肺结节多级匹配方法及其方法，以通过使用冠状面最大强度投影图像和矢状面最大强度投影图像来减少用于匹配计算机断层摄影图像的时间。 构成：根据参考图像的跟踪图像位置基于最佳边界体积的中心坐标进行补偿（S110）。 比较参考图像的冠状最大强度投影图像和跟踪图像的冠状面最大强度投影图像。 比较参考图像的矢状最大强度投影图像和跟踪图像的矢状面最大强度投影图像（S120）。 参考图像和跟踪图像匹配（S130）。 参考图像和跟踪图像与模板匹配（S140）。
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公开(公告)号：KR101028365B1
公开(公告)日：2011-04-11
申请号：KR1020090009063
申请日：2009-02-04
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단 , 서울대학교산학협력단
IPC: A61B6/02
Abstract: 본 발명은 연속적으로 촬영된 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상의 각 슬라이스를 정합함으로써 연속 CT 영상 내의 폐결절 (Pulmonary Nodule)을 추적 관찰하는 방법 및 그 장치를 제공할 수 있다. 본 발명은 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심 좌표를 기반으로 기준 영상에 대한 추적 영상의 위치를 보정하는 단계, 기준 영상 및 추적 영상 간의 관상(coronal) 최대강도 투사영상 간의 비교 결과 및 시상(sagittal) 최대강도 투사영상 간의 비교 결과에 기반하여 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상을 강체 정합하는 단계, 및 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상 내의 폐결절의 형태 정보 및 주변 지역 정보에 기반하여 상기 기준 영상 및 상기 추적 영상을 템플릿 정합하는 단계를 포함할 수 있다.
컴퓨터 단층촬영 영상, 폐결절, 관상 최대강도 투사, 시상 최대강도 투사, 강체 정합, 템플릿 매칭-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101251822B1
公开(公告)日：2013-04-09
申请号：KR1020110120578
申请日：2011-11-18
Applicant: 서울여자대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B6/507
Abstract: PURPOSE: A system for analyzing perfusion in a dynamic enhanced focus lung computerized tomography image and a method thereof are provided to accurately and efficiently separate solitary pulmonary nodule by applying proper curvature and shape information based algorithm according to a type of solitary pulmonary nodule. CONSTITUTION: A solitary pulmonary nodule candidate area is extracted from a type of solitary pulmonary nodule determined from a lung computerized tomography image(210). The solitary pulmonary nodule is divided by separating surrounding tissues from the solitary pulmonary nodule candidate area(212). An image before dynamic enhanced focus and an image after dynamic enhanced focus are initially matched with each other by using a central point of the solitary pulmonary nodule(214). The initial matching is corrected through rigid matching based on mutual information(216). The solitary pulmonary nodule divided from the image before dynamic enhanced focus is regionalized(218). Perfusion analysis is performed by using an average brightness value for each region(220). [Reference numerals] (210) Extracting a solitary pulmonary nodule candidate area; (212) Dividing a solitary pulmonary nodule by separating surrounding tissues; (214) Initially matching enhanced images before and after dynamic enhanced focus with each other; (216) Correcting the initial matching; (218) Regionalizing the divided solitary pulmonary nodule; (220) Performing perfusion analysis using an average brightness value for each region; (AA,BB) Start;
Abstract translation: 目的：提供一种用于分析动态增强型聚焦肺计算机断层摄影图像中的灌注的系统及其方法，以通过根据孤立性肺结节的类型应用适当的曲率和形状信息的算法来精确和有效地分离孤立性肺结节。 构成：从肺计算机断层摄影图像确定的一种孤立性肺结节中提取孤立性肺结核候选区域（210）。 孤立性肺结节通过从孤立性肺结节候选区域分离周围组织而被分割（212）。 动态增强焦点之前的图像和动态增强焦点之后的图像最初通过使用孤立肺结节（214）的中心点相互匹配。 初始匹配通过基于互信息的刚性匹配进行修正（216）。 动态增强焦点之前分离的孤立性肺结节区分（218）。 通过使用每个区域的平均亮度值来执行灌注分析（220）。 （210）提取孤立性肺结核候选区域; （212）通过分离周围组织分割孤立性肺结节; （214）最初将动态增强焦点之前和之后的增强图像彼此匹配; （216）纠正初始匹配; （218）区分分离的孤立性肺结节; （220）使用每个区域的平均亮度值进行灌注分析; （AA，BB）开始;
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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：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：KR101482247B1
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：KR1020130091595
申请日：2013-08-01
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B6/03
Abstract: 기도 추출 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상처리장치는 3차원 인체 영상에서 영역 성장법을 통해 기도에 관한 제1 후보 영역을 추출하고, 3차원 인체 영상에서 분할한 폐 영역에 속한 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성을 기초로 제2 후보 영역을 추출한 후, 제1 후보 영역과 제2 후보 영역을 결합한 제3 후보 영역에 대해 복셀들의 신호강도의 변화에 대한 방향성의 유사도를 기초로 잡음을 제거하여 기도 영역을 추출한다.
Abstract translation: 公开了一种用于提取气道的方法和装置。 图像处理装置通过三维（3D）人体图像中的区域生长方法提取气道的第一候选区域，基于方向性提取第二候选区域，用于将属于突起区域的体素的信号强度的变化从 3D人体图像，并且通过基于通过组合第一和第二候选区域形成的第三候选区域的体素的信号强度的变化的方向性的相似性来消除噪声来提取气道区域。
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公开(公告)号：KR101166997B1
公开(公告)日：2012-07-24
申请号：KR1020110015800
申请日：2011-02-23
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: PURPOSE: A volume maintenance area detection and non rigid registration method using GLCM(Grey Level Co-occurrence Matrix) texture analysis and a recording medium thereof are provided to accurately detect a volume maintenance area. CONSTITUTION: An optimum rigid transform image with optimum similarity is generated(S100). A volume maintenance area is classified(S230). A transformation parameter for B-spline transformation is calculated(S310). A floating image is converted using the B-spline transformation(S320). The transform parameter for the B-spline conversion is updated (S340). A registered floating image with the minimum cost function is generated(S350).
Abstract translation: 目的：提供使用GLCM（灰度共生矩阵）纹理分析及其记录介质的体积维持区域检测和非刚性登记方法，以准确地检测体积维持区域。 构成：产生具有最佳相似度的最佳刚体变换图像（S100）。 体积维护区域被分类（S230）。 计算B样条变换的变换参数（S310）。 使用B样条变换来转换浮动图像（S320）。 更新B样条转换的变换参数（S340）。 生成具有最小成本函数的注册浮动图像（S350）。
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