-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022211402A1
公开(公告)日：2022-10-06
申请号：PCT/KR2022/004298
申请日：2022-03-28
Applicant: 한국과학기술원 , 고려대학교 산학협력단
Abstract: 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 분석 장치의 동작 방법으로서, 융합 영상을 입력받는 단계, 그리고 인공지능 모델을 이용하여 상기 융합 영상의 조직 구성 성분을 분류하는 단계를 포함한다. 상기 융합 영상은 광간섭단층영상화 장치를 통해 혈관 조직을 영상화한 제1 정보, 그리고 형광수명영상화 장치를 통해 상기 혈관 조직을 영상화한 제2 정보를 포함한다. 상기 인공지능 모델은 입력 영상에 포함된 형태학적 특징과 형광수명영상 정보를 이용하여 조직 구성 성분을 분류하도록 학습된 모델이다.
-
公开(公告)号：WO2017150894A1
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：PCT/KR2017/002213
申请日：2017-02-28
Applicant: 한양대학교 산학협력단 , 고려대학교 산학협력단
Abstract: 혈관 촬영 영상에서, 혈관 내벽 및 스텐트를 추출하고, 스텐트의 오부착 정도 및 신생 내막의 두께를 분석할 수 있는 혈관 분석 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 혈관 분석 방법은 타겟 혈관에 대한 혈관 단층 촬영 영상에서, 지역 최대 밝기 값을 포함하는 스텐트 후보군을 결정하는 단계; 상기 타겟 혈관에 대한 혈관 단층 촬영 영상을 이용하여, 상기 스텐트 후보군에 대한 제1특성 정보를 추출하는 단계; 및 상기 제1특성 정보와, 혈관 단층 촬영 영상으로부터 생성된 레퍼런스 스텐트에 대한 제2특성 정보를 이용하여, 상기 스텐트 후보군에서 타겟 스텐트를 검출하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 本发明公开了一种血管分析方法和设备，其能够从血管造影图像中提取血管和支架的内壁并分析支架的错误附着程度和新内膜的厚度。 所公开的血管分析方法包括以下步骤：在目标血管的血管造影图像中确定包括局部最大亮度值的支架候选组; 使用目标血管的血管造影图像提取候选支架上的第一特征信息; 并且使用关于从血管造影图像生成的参考支架的第一特征信息和第二特征信息来检测支架候选组中的目标支架。
-
-
公开(公告)号：KR1020170104065A
公开(公告)日：2017-09-14
申请号：KR1020160026145
申请日：2016-03-04
Applicant: 한양대학교 산학협력단 , 고려대학교 산학협력단
Abstract: 혈관촬영영상에서, 혈관내벽및 스텐트를추출하고, 스텐트의오부착정도및 신생내막의두께를분석할수 있는혈관분석방법및 장치가개시된다. 개시된혈관분석방법은타겟혈관에대한혈관단층촬영영상에서, 지역최대밝기값을포함하는스텐트후보군을결정하는단계; 상기타겟혈관에대한혈관단층촬영영상을이용하여, 상기스텐트후보군에대한제1특성정보를추출하는단계; 및상기제1특성정보와, 혈관단층촬영영상으로부터생성된레퍼런스스텐트에대한제2특성정보를이용하여, 상기스텐트후보군에서타겟스텐트를검출하는단계를포함한다.
Abstract translation: 在血管造影图像，提取血管壁和支架，以及安装错误和血管分析方法和可以分析支架的新内膜的厚度设备的程度中公开。 所公开的血管分析方法包括以下步骤：在目标血管的血管造影图像中确定包括局部最大亮度值的支架候选组; 使用目标血管的血管造影图像提取候选支架上的第一特征信息; 并且使用关于从血管造影图像生成的参考支架的第一特征信息和第二特征信息来检测支架候选组中的目标支架。
-
公开(公告)号：KR101971764B1
公开(公告)日：2019-04-24
申请号：KR1020160026145
申请日：2016-03-04
Applicant: 한양대학교 산학협력단 , 고려대학교 산학협력단
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.019 seconds)
