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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-
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：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：KR102100275B1
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：KR1020180150949
申请日：2018-11-29
Applicant: 서울대학교산학협력단 , 한양대학교 산학협력단 , 경기대학교 산학협력단
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