가톨릭대학교 산학협력단;THE CATHOLIC UNIVERSITY OF KOREA INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
发明人:
JANG JINHEE,장진희,NAM YOONHO,남윤호
申请号：
KR1020180148307
公开号：
KR1020200062656A
申请日:
2018.11.27
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The present invention relates to a method for estimating brain vascular age from a medical image and a system thereof. The method for estimating brain vascular age from a medical image comprises the steps of: collecting brain vascular images with age information of a plurality of subjects； pre-processing a brain vascular image with age information to detect the position of a middle cerebral artery (MCA) for machine learning through a convolutional neural network (CNN) having a plurality of learning layers； machine-learning through the convolutional neural network (CNN) comprising a plurality of convolutional layers for calculating feature maps by using the pre-processed brain vascular image with the age information as an input value of an input layer and applying a weight to the input value； and estimating a brain vascular age through the machine-learned convolutional neural network (CNN). According to the present invention, by quantifying the morphological changes of TOF MRA through machine learning, it is possible to predict cerebral vascular age as a single measure or index to assess the overall aging state of cerebral vessels. In addition, the present invention can be used as an imaging biomarker for aging of brain and blood vessels so that it is possible to diagnose a specific disease early and prevent the disease by identifying an individual&prime；s health and utilizing information thereof to promote health.COPYRIGHT KIPO 2020본 발명은 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 의료영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법은 다수의 검사 대상자(subject)의 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상들을 수집하는 단계； 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 복수의 학습 층을 가지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통한 기계학습(machine learning)을 위해 중간대뇌동맥(MCA)의 위치를 검출하는 전처리를 수행하는 단계； 전처리된 나이 정보가 있는 뇌혈관 영상을 입력 계층의 입력 값으로 하여 상기 입력 값에 가중치(weight)를 적용하여 특징 맵(feature maps)을 산출하는 다수의 콘볼루션(convolution) 계층을 포함하여 이루어지는 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 기계학습하는 단계； 및 기계학습된 콘볼루션 신경망(CNN)을 통해 뇌혈관의 나이를 추정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 기계학습을 통해 TOF MRA의 형태적 변화를 정량화함으로써 뇌 혈관의 전반적인 노화 상태를 평가하기 위해 단일 척도(measurement) 또는 지표(i
