연세대학교 산학협력단;INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION, YONSEI UNIVERSITY
发明人:
장혁재,김세근,정성희,전병환,홍영택,장영걸,하성민,CHANG, HYUK JAEKR,KIM SE KEUN,JUNG SUNG HEE,JEON BYUNG HWAN,HONG, YIUNG TAEKKR,JANG, YEON GGULKR,HA SEONG MIN
申请号：
KR1020190067332
公开号：
KR1020190139781A
申请日:
2019.06.07
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
The present invention relates to a CNN-based high resolution image generating apparatus and method for minimizing data acquisition time capable of obtaining high resolution medical images by minimizing data acquisition in a magnetic resonance imaging apparatus. An image input module, a hidden module, and an image output module It may include re-learning determination unit, and all data by sampling data when reconstructing AI-based image in medical magnetic resonance apparatus using CNN-based high resolution image generation technology to minimize data acquisition. The time required to acquire the image of the magnetic resonance scanner can be lower than that of the acquisition. Despite the decrease in the amount of data acquisition, the technology performs machine learning through the accumulated medical image database, corresponding to the resolution of the original image. Medical images can be provided.본 발명은 자기공명장치에서의 데이터 획득을 최소화하여 고해상도의 의료영상 획득할 수 있는 데이터 획득 시간 최소화를 위한 CNN 기반의 고해상도 영상 생성 장치 및 그 방법에 대한 것으로 영상 입력 모듈, 은닉 모듈, 영상 출력 모듈, 재학습 판단부를 포함할 수 있으며, 데이터 획득을 최소화하기 위한 CNN 기반의 고해상도 영상 생성 기술을 활용하여 의료용 자기공명장치에서의 인공지능 기반 이미지 재구성 하는 경우에 있어 데이터를 샘플링하여 획득하여 모든 데이터를 획득할 시보다 자기공명장치의 영상 획득 소요시간을 감소시킬 수 있으며, 데이터 획득양이 감소됨에도 불구하고, 해당 기술은 축적된 의료영상 데이터 베이스를 통하여 기계학습을 진행하여 원본 이미지의 해상도에 상응하는 의료영상을 제공할 수 있다.
