THE ASAN FOUNDATION;UNIVERSITY OF ULSAN FOUNDATION FOR INDUSTRY COOPERATION
发明人:
KANG DONG WHA,강동화,KIM YONG HWAN,김용환
申请号：
KR1020180009618
公开号：
KR1020013980000B1
申请日:
2018.01.25
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
Disclosed is a method for predicting changes in a brain disease state, which is performed by a brain disease predicting apparatus. The method comprises the steps of: obtaining a test image indicating a plurality of images wherein the test image is obtained by photographing at least a portion of a human brain at predetermined time intervals； performing preprocessing for converting the test image into test voxels capable of processing wherein the test voxels are data classified into three-dimensional voxel units； generating a data set for each voxel by mapping, in voxel units, a first test voxel obtained based on a first time point among the test voxels obtained from a specific patient and a second test voxel obtained based on a second time point after a predetermined time, respectively； and extracting changes in the test voxels by using a deep neural network and generating a state change probability model based on the changes in the test voxels. The present invention can predict how brain diseases will be treated.COPYRIGHT KIPO 2019뇌질환 예측장치에서 수행되는 뇌질환 상태변화 예측방법이 개시된다. 상기 예측방법은 복수의 영상들을 지시하는 테스트 영상을 획득하는 단계로서, 상기 테스트 영상은 인간의 뇌의 적어도 일부를 미리 정해진 시간 간격으로 촬영한 영상인, 획득하는 단계； 영상 분석을 위해 상기 테스트 영상을 처리가 가능한 테스트복셀(test voxel)로 변환시키는 전처리를 수행하는 단계로서, 상기 테스트복셀은 3차원인 복셀 단위로 분류된 데이터인, 전처리를 수행하는 단계； 특정 환자로부터 획득된 상기 테스트복셀 중 제1시점을 기준으로 획득된 제1테스트복셀과 미리 정해진 시간 이후인 제2시점을 기준으로 획득된 제2테스트복셀을 복셀 단위로 각각 매핑시켜 복셀 별 데이터 세트를 생성하는 단계； 심층 신경망을 이용하여 상기 테스트복셀의 변화를 추출하고, 상기 테스트복셀의 변화를 기초로 상태변화 확률모델을 생성하는 단계를 포함한다.
