KR100933569B1 - 조직병리영상 및 자기공명영상을 이용한 전립선암 진단방법 및 장치 - Google Patents
조직병리영상 및 자기공명영상을 이용한 전립선암 진단방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
Description
Claims (12)
- 자기공명영상과 정합하기 위하여 전체의 조직병리영상을 생성하고 보정하는 단계;조직병리영상과 정합하기 위하여 T1-가중 자기공명영상을 이용하여 T2-가중 자기공명영상을 보정하는 단계;보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상을 정합하는 단계; 및보정된 조직병리영상의 강도 및 보정된 T2-가중 자기공명영상의 강도를 혼합하여 하나의 영상으로 시각화하는 영상 처리 단계를 포함하는 조직병리영상 및 자기공명영상을 이용한 암 진단 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 조직병리영상을 보정하는 단계는 복수의 조직병리영상 섹션을 결합하여 하나의 조직병리영상을 생성하는 단계 및 조직병리영상의 해상도를 저하시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 자기공명영상을 보정하는 단계는 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역을 추출하는 단계 및 T2-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도를 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도로 치환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 3항에 있어서,상기 출혈 영역의 강도를 치환하는 단계는 T2-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도가 임계치 이상인 경우 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도로 치환하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 영상 정합 단계는 보정된 조직병리영상의 선택 영역 및 보정된 T2-가중 자기공명영상의 선택 영역의 크기를 동일하게 하고 상기 선택 영역들의 중심점을 이용하여 보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상을 정합하는 제1 정합 단계, 보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상 각각에서 특징 점들을 샘플링하고 어파인 변형을 이용한 상관관계-기반 정합을 수행하는 제2 정합 단계 및 TPS 워핑(Thin-plate splines warping)을 이용한 비강직 정합을 수행하는 제3 정합 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1항에 있어서,상기 암은 전립선암인 것을 특징으로 하는 방법.
- 자기공명영상과 정합하기 위하여 전체의 조직병리영상을 생성하고 보정하는 조직병리영상 보정부;조직병리영상과 정합하기 위하여 T1-가중 자기공명영상을 이용하여 T2-가중 자기공명영상을 보정하는 자기공명영상 보정부;보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상을 정합하는 정합 처리부; 및보정된 조직병리영상의 강도 및 보정된 T2-가중 자기공명영상의 강도를 혼합하여 하나의 영상으로 시각화하는 영상 처리부를 포함하는 조직병리영상 및 자기공명영상을 이용한 암 진단 장치.
- 제 7항에 있어서,상기 조직병리영상 보정부는 복수의 조직병리영상 섹션을 결합하여 하나의 조직병리영상을 생성하는 섹션 결합부 및 조직병리영상의 해상도를 저하시키는 해상도 저하부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 7항에 있어서,상기 자기공명영상 보정부는 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역을 추출하는 출혈영역 추출부 및 T2-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도를 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도로 치환하는 출혈 영역 치환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 9항에 있어서,상기 출혈 영역 치환부는 T2-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도가 임계치 이상인 경우 T1-가중 자기공명영상의 출혈 영역의 강도로 치환하는 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 7항에 있어서,상기 정합 처리부는 보정된 조직병리영상의 선택 영역 및 보정된 T2-가중 자기공명영상의 선택 영역의 크기를 동일하게 하고 상기 선택 영역들의 중심점을 이용하여 보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상을 정합하는 제1 정합부, 보정된 조직병리영상 및 보정된 T2-가중 자기공명영상 각각에서 특징 점들을 샘플링하고 어파인 변형을 이용한 상관관계-기반 정합을 수행하는 제2 정합부 및 TPS 워핑(Thin-plate splines warping)을 이용한 비강직 정합을 수행하는 제3 정합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
- 제 7항에 있어서,상기 암은 전립선암인 것을 특징으로 하는 장치.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012144695A1 (en) * | 2011-04-20 | 2012-10-26 | Im Co., Ltd. | Prostate cancer diagnosis device using fractal dimension value |
KR20180091766A (ko) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 연세대학교 산학협력단 | 전립선암 진단에 관한 정보제공방법 |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101320828B1 (ko) * | 2012-09-05 | 2013-10-23 | 서울여자대학교 산학협력단 | 전립선 병리 영상의 자동 스티칭 시스템 및 그 방법 |
KR101676789B1 (ko) | 2014-10-21 | 2016-11-16 | 삼성전자주식회사 | 자기 공명 영상 장치 및 자기 공명 영상을 처리하는 방법 |
KR101690268B1 (ko) * | 2015-05-14 | 2016-12-27 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 조직 씨앗을 이용한 의료영상 반자동 영역화 장치 및 방법 |
KR101953627B1 (ko) * | 2017-01-11 | 2019-03-05 | 서울여자대학교 산학협력단 | 다중 파라메터 자기공명영상에서 전립선 주변부 영역의 전립선암 자동 검출 및 국소화 방법 |
KR102049319B1 (ko) * | 2017-02-07 | 2019-11-27 | 연세대학교 산학협력단 | 전립선암 진단에 관한 정보제공방법 |
KR102025356B1 (ko) * | 2017-11-17 | 2019-09-25 | 울산과학기술원 | 뇌에 존재하는 철의 시각화를 위한 방법 |
KR20200041772A (ko) * | 2018-10-11 | 2020-04-22 | (주)제이엘케이인스펙션 | 암 영역 상태 평가 장치 및 방법 |
EP3872817A4 (en) | 2018-10-11 | 2022-10-12 | JLK, Inc. | DEEP LEARNING MODEL LEARNING DEVICE AND METHODS FOR A REGION OF CANCER |
JP7399785B2 (ja) * | 2020-05-15 | 2023-12-18 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 磁気共鳴イメージング装置およびプログラム |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20050072500A (ko) * | 2002-12-04 | 2005-07-11 | 콘포미스 인코퍼레이티드 | Mri에서 등방성 영상을 얻기 위한 다중 영상면의 통합및 등방성 또는 거의 등방성 영상을 사용한 정량적 영상분석 |
KR20070090412A (ko) * | 2006-03-02 | 2007-09-06 | 이상문 | 피검 대상자로부터 방사되는 전자기장과 그의 변화량분석에 의한 비침습적방법의 실시간 질병 진단시스템 |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20050072500A (ko) * | 2002-12-04 | 2005-07-11 | 콘포미스 인코퍼레이티드 | Mri에서 등방성 영상을 얻기 위한 다중 영상면의 통합및 등방성 또는 거의 등방성 영상을 사용한 정량적 영상분석 |
KR20070090412A (ko) * | 2006-03-02 | 2007-09-06 | 이상문 | 피검 대상자로부터 방사되는 전자기장과 그의 변화량분석에 의한 비침습적방법의 실시간 질병 진단시스템 |
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---|
논문 1(2005.10) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012144695A1 (en) * | 2011-04-20 | 2012-10-26 | Im Co., Ltd. | Prostate cancer diagnosis device using fractal dimension value |
KR20180091766A (ko) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | 연세대학교 산학협력단 | 전립선암 진단에 관한 정보제공방법 |
KR102027772B1 (ko) | 2017-02-07 | 2019-10-04 | 연세대학교 산학협력단 | 전립선암 진단에 관한 정보제공방법 |
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