보유기술정보 | |
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출원번호 / 일자 | 1020200129582 (2020-10-07) |
등록번호 / 일자 | 1023840830000 (2022-04-04) |
발명자 | 단국대학교 산학협력단,중앙대학교 산학협력단 |
기술명 | 자기공명영상을 이용한 천장관절염 진단 및 염증 정도를 평가하기 위한 장치 및 방법 |
요약 | 본 발명은 딥러닝(deep learning) 기반의 영상 분석을 통하여 천장관절의 자기공명영상 결과를 정량화하여 객관적으로 천장관절염을 진단하고 염증의 정도를 평가할 수 있도록 한 자기공명영상을 이용한 천장관절염 진단 및 염증 정도를 평가하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 자기공명 영상장치를 이용해 피검사자로부터 취득한 영상을 입력하는 자기공명영상 획득장치;자기공명영상의 밝기 왜곡을 보정하는 영상 전처리를 하는 영상 전처리부;전처리 단계에서 보정된 자기공명영상과 척추 관절 영역 정보를 입력하여 관절 내 병변 유무를 판별하는 병변 판별부;자기공명영상으로부터 이미지 특징을 추출하고 지능형 영상 필터를 이용하여 병변 영역 검출을 하는 병변 영역 검출부;자기공명영상 지능형 영상 필터의 특징 추출 결과와 질병 활성도 지표들을 입력으로 하여 다층 신경망(multi-layer perceptron) 분류를 학습하는 다층 신경망 분류 학습부;자기공명영상에서 천장관절염의 질병활성도를 평가하고, 중증도를 분류하는 중증도 분류부;다층 신경망을 이용하여 최종적으로 질병 중증도에 대한 판별 결과를 출력하는 중증도 판별결과 출력부;를 포함하는 것이다. |
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