울산대학교 산학협력단;재단법인 아산사회복지재단;UNIVERSITY OF ULSAN FOUNDATION FOR INDUSTRY COOPERATION;THE ASAN FOUNDATION;울산대학교 산학협력단;재단법인 아산사회복지재단
发明人:
양동현,이준구,김영학,YANG DONG HYUN,LEE JUNE GOO,KIM YOUNG HAK
申请号：
KR1020180140024
公开号：
KR1020200056105A
申请日:
2018.11.14
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The method for calculating the coronary artery calcification score according to an embodiment of the present invention comprises: obtaining a target image for a coronary artery and a myocardium before contrast enhancement, and identifying the coronary artery included in the target image using a machine learning algorithm And calculating a coronary calcification score based on the identified coronary artery, wherein the machine learning algorithm is an image of a coronary artery and a myocardium before and after a planned contrast enhancement and a coronary after a planned contrast enhancement. Learning is performed based on a learning database generated by the matching of images to the arteries and myocardium.본 발명의 일 실시예에 따른 관상동맥석회화점수 산정 방법은, 조영증강 전의 관상동맥과 심근에 대한 대상 이미지를 획득하는 단계와, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 대상 이미지에 포함되는 상기 관상동맥을 식별하는 단계와, 상기 식별된 관상동맥에 기초하여 관상동맥석회화점수를 산정하는 단계를 포함하고, 상기 기계 학습 알고리즘은 기획득된 조영증강 전의 관상동맥과 심근에 대한 이미지와 기획득된 조영증강 후의 관상동맥과 심근에 대한 이미지의 정합에 의해 생성된 학습 데이터 베이스에 기초하여 학습이 수행된다.
