SAMSUNG LIFE PUBLIC WELFARE FOUNDATION;사회복지법인 삼성생명공익재단;JLK-INSPECTION CO.,LTD;주식회사 제이엘케이인스펙션
发明人:
KIM, Won Tae,김원태,KANG, Shin Uk,강신욱,LEE, Myung Jae,이명재,KIM, Dong Min,김동민,JANG, Jin Seong,장진성,PARK, Jong Hyeok,박종혁
申请号：
KRKR2019/018412
公开号：
WO2020/138925A1
申请日:
2019.12.24
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
A method and system for automatically classifying arterial phase, capillary phase, and venous phase sections, using magnetic resonance imaging or computed tomography perfusion imaging information is disclosed. The artificial intelligence-based blood flow section classification system is a system for classifying blood flow sections in a medical image of a brain disease patient. The artificial intelligence-based blood flow section classification system comprises: an region extraction unit for extracting a first region that represents a normal signal form according to characteristics of medical image signals of each voxel acquired over time, and a second region other than the first region； and a blood flow section classification unit for extracting characteristics of overall medical image signals of the first region and for classifying sections of arterial perfusion time, capillary perfusion time, and venous perfusion time using an artificial neural network or a machine learning technique based on the characteristics, wherein the information on arterial perfusion, capillary perfusion, and venous perfusion sections classified by the blood flow section classification unit is used as image data for visualization.L'invention concerne un procédé et un système pour classifier automatiquement des sections d'une phase artérielle, d'une phase capillaire et d'une phase veineuse, à l'aide d'une imagerie par résonance magnétique ou d'informations d'imagerie de perfusion par tomodensitométrie. Le système de classification de section de débit sanguin à base d'intelligence artificielle est un système de classification de sections de débit sanguin dans une image médicale d'un patient souffrant d'une maladie cérébrale. Le système de classification de section de débit sanguin à base d'intelligence artificielle comprend : une unité d'extraction de région pour extraire une première région qui représente une forme de signal normal selon les caractéristiques de signaux d'image médicale de c
