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公开(公告)号：WO2022197074A1
公开(公告)日：2022-09-22
申请号：PCT/KR2022/003627
申请日：2022-03-15
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 일 실시예에 따른 의료영상 처리 장치가 수행하는 의료영상 처리 방법은, 진단 대상자의 심장에 대한 신체 X선 영상을 기 학습된 제 1 인공 신경망 모델에 입력하여 상기 제 1 인공 신경망 모델의 출력으로서 상기 신체 X선 영상의 심장 내 인공판막의 종류를 추정하고, 상기 인공판막과 관련된 형태 정보를 획득하는 단계와, 상기 추정된 인공판막의 종류와, 상기 획득된 형태 정보를 기반으로 추정된 혈류 방향에 기초하여 상기 인공판막의 종류를 재추정한 결과로서 상기 인공판막의 종류를 결정하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2020101264A1
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：PCT/KR2019/015058
申请日：2019-11-07
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 관상동맥석회화점수 산정 방법은, 조영증강 전의 관상동맥과 심근에 대한 대상 이미지를 획득하는 단계와, 인공신경망을 이용하여 상기 대상 이미지에 포함되는 상기 관상동맥을 식별하는 단계와, 상기 식별된 관상동맥에 기초하여 관상동맥석회화점수를 산정하는 단계를 포함하고, 상기 인공신경망은 기획득된 조영증강 전의 관상동맥과 심근에 대한 이미지와 기획득된 조영증강 후의 관상동맥과 심근에 대한 이미지의 정합에 의해 생성된 학습 데이터 베이스에 기초하여 학습이 수행된다.
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公开(公告)号：WO2019194338A1
公开(公告)日：2019-10-10
申请号：PCT/KR2018/004097
申请日：2018-04-06
Applicant: 애니메디솔루션 주식회사 , 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 고무재료 및 유기용매를 포함하는 3D 모형용 코팅액 조성물 및 그 제조방법, 그리고 이를 이용한 3D 모형의 제조방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 3D 모형용 코팅액 조성물을 이용하여 3D 모형을 코팅하면, 코팅된 3D 모형은 장기와 유사한 탄성 및 강도를 가져 수술 시뮬레이션이 가능한바, 소아 심장 등 크기가 작고 관련 질환의 다양성 및 복잡성으로 인해 수술 시뮬레이션이 요구되는 수술에 사용되어, 성공적인 수술을 유도할 수 있는바, 의료 산업 분야에 있어서 널리 활용될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021096306A1
公开(公告)日：2021-05-20
申请号：PCT/KR2020/016024
申请日：2020-11-13
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 실시예에 따른 맞춤형 가이드는 주혈관과 이 주혈관에서 분기된 부혈관을 포함하는 생체 조직 중 주혈관에 대응하는 형상의 몸체와, 몸체에 구비되어 부혈관의 분기 위치를 표시하는 표시자를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2015147595A1
公开(公告)日：2015-10-01
申请号：PCT/KR2015/003049
申请日：2015-03-27
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단
CPC classification number: A61B6/00 , A61B6/032 , A61B6/463 , A61B6/503 , A61B6/507 , A61B6/5217 , G06T7/0016 , G06T2207/10016 , G06T2207/10076 , G06T2207/10081 , G06T2207/30048 , G06T2207/30096
Abstract: 본 개시는 의료 영상에서 아티팩트(artifact)와 병변(diseased area)을 구분하는 방법에 있어서, 운동하는 장기(organ)에 대해 복수의 시기(multiphase)에서 장기의 의료 영상들을 획득하는 단계; 의료 영상들 각각에서 관심 영역을 구분하는 단계; 그리고 관심 영역들 간의 중첩 정도를 평가하여 아티팩트와 병변을 구분하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상에서 아티팩트와 병변을 구분하는 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 公开了一种用于区分医学图像中的伪像和病变区域的方法，包括以下步骤：获取多个移动器官的器官的医学图像; 区分每个医学图像的兴趣区域; 并通过评估感兴趣区域之间的重叠程度来区分人造物和患病区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2014163334A1
公开(公告)日：2014-10-09
申请号：PCT/KR2014/002654
申请日：2014-03-28
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단
CPC classification number: G06T17/00 , G06F17/5018 , G06F2217/16 , G06T7/0012 , G06T2207/10088 , G06T2207/30104 , G06T2210/24
Abstract: 본 개시는 의료영상(medical image)에 포함된 관심영역(region of interest)이 유한요소법(finite element method)에 의해 모델링되어 관심영역의 3D 모델이 생성되는 단계; 관심영역의 3D 모델의 각 유한요소(finite element)에 대응하는 의료영상의 인텐시티(intensity)가 각 유한요소의 물질특성(material properties)으로 매핑되는 단계; 그리고 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics; CFD) 수단에 의해 관심영역의 3D 모델과 관련된 흐름(flow)이 분석되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 물질특성에 기반한 전산유체역학 모델링 및 분석 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 公开了一种用于基于材料属性来建模和分析计算流体动力学（CFD）的方法，包括以下步骤：通过使用有限的方法对感兴趣的区域进行建模来生成包括在医学图像中的感兴趣区域的3D模型 元素法; 将与感兴趣区域的3D模型的每个有限元相对应的医学图像的强度映射到每个有限元的材料属性; 并通过CFD手段分析与感兴趣区域的3D模型相关的流程。
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公开(公告)号：WO2020101265A1
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：PCT/KR2019/015059
申请日：2019-11-07
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른 심근 이미지 분석 방법은, 조영증강 전의 심근에 대한 대상 이미지를 획득하는 단계와, 인공신경망을 이용하여 상기 심근과 관련된 관상동맥의 종류에 기초하여 상기 대상 이미지에 포함되는 상기 심근을 구분하는 단계와, 상기 구분된 심근에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 인공신경망은 기획득된 조영증강 전의 관상동맥과 심근에 대한 이미지와 기획득된 조영증강 후의 관상동맥과 심근에 대한 이미지의 정합에 의해 생성된 학습 데이터 베이스에 기초하여 학습이 수행된다.
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公开(公告)号：WO2019212179A1
公开(公告)日：2019-11-07
申请号：PCT/KR2019/004838
申请日：2019-04-22
Applicant: 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 일 실시예에 따른, 수중 운동체용 음향 신호 잡음 저감 장치는, 음향 신호를 송신하는 송신부, 소정의 방향으로 연장되고 서로 평행하게 배열되며, 상기 송신된 음향 신호 중 표적으로부터 반사되는 음향 신호를 수신하는 복수의 수신 센서, 일 측에 상기 복수의 수신 센서가 배치되고 타 측은 상기 수중 운동체에 회전 가능하게 부착되는 회전부, 및 상기 송신부가 음향 신호를 송신한 시점으로부터 소정의 시간이 경과한 후 상기 회전부를 상기 복수의 수신 센서의 연장 방향에 대하여 일 방향으로 소정의 각도만큼 회전시키고 상기 송신부가 음향 신호를 재송신하도록 하는 제어부를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：KR102128033B1
公开(公告)日：2020-06-29
申请号：KR1020180051382
申请日：2018-05-03
Applicant: 울산대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단
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