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3 3D Blood Vessel Construction Method using medical images
专利权人:
주식회사 실리콘사피엔스;SILICONSAPIENS CORP.
发明人:
조한용,권순성,CHO, HAN YONG,GWON SUN SEONG,CHO, HAN YONGKR
申请号:
KR1020180049580
公开号:
KR1020190125592A
申请日:
2018.04.30
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要:
The present invention relates to a method of generating a three-dimensional shape of a blood vessel by processing a medical image. More particularly, the present invention relates to a method of generating a three-dimensional shape of a blood vessel by processing a plurality of two-dimensional tomographic images. The method of generating a three-dimensional model of a blood vessel according to the present invention is a method of generating a three-dimensional model of a blood vessel using a computer system. The method according to the present invention comprises the steps of receiving a plurality of two-dimensional tomographic images, pre-processing the plurality of received two-dimensional tomographic images to display a region where the coronary artery is located, and generating training image data; Generating coronary feature image prediction models by learning from the image data, and receiving a plurality of 2D tomographic images by inputting a plurality of two-dimensional tomographic images to the generated coronary feature image prediction model. And generating a coronary artery 3D shape using the output coronary feature display plurality of 2D tomography images. The training of the coronary feature image prediction model uses a fully convolutional network (FCN) algorithm or a supervised learning algorithm.본 발명은 의료 영상을 처리하여 혈관의 3차원 형상을 생성하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 복수의 2차원 단층 영상을 처리하여 혈관의 3차원 형상을 생성하는 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 혈관의 3차원 모델 생성 방법은 컴퓨터 시스템을 이용하여 혈관의 3차원 모델을 생성하는 방법이다. 본 발명에 따른 방법은 복수의 2차원 단층 영상을 입력받는 단계와, 입력받은 복수의 2차원 단층 영상을 전처리하여 관상동맥이 위치하는 영역을 표시하여 학습 이미지 데이타를 생성하는 단계와, 생성된 학습 이미지 데이타로 학습하여 관상동맥 특징 이미지 예측 모델을 생성하는 단계와, 복수의 2차원 단층 이미지를 상기 생성된 관상동맥 특징 이미지 예측 모델에 입력하여 관상동맥 특징 표시 복수의 2차원 단층 이미지를 출력 받는 단계를 포함하고, 상기 출력된 관상동맥 특징 표시 복수의 2차원 단층이미지를 이용하여 관상동맥 3차원 형상을 생성하는 단계를 포함한다. 상기 관상동맥 특징 이미지 예측모델을 학습하는 단계는 FCN(Fully Convolutional Network) 알고리즘 또는 지도학습(Supervised Learning) 알고리즘을 사용한다.
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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