| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 분석장치가 간내 담관암 환자인 대상자의 F-18 FDG PET 영상을 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 F-18 FDG PET 영상에서 관심 영역을 세그멘테이션하는 단계;상기 분석장치가 상기 관심 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 라디오믹스 파라미터와 간내 담관암 환자들의 레퍼런스 정보를 이용하여 상기 대상자의 간내 담관암 예후를 예측하는 단계를 포함하되,상기 분석장치는 최대 엔트로피 기법을 이용하여 상기 관심 영역을 세그멘테이션하고,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray level Size Zone Matrix), GLDM(Gray level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하고,상기 분석장치는 상기 레퍼런스 정보에 포함된 간내 담관암 환자들의 라디오믹스 파라미터들을 클러스터링한 결과와 상기 대상자의 라디오믹스 파라미터들을 비교하여 상기 대상자가 속한 그룹의 예후 정보를 상기 대상자의 예후로 예측하는 라디오믹스 분석을 이용한 간내 담관암 환자의 예후 예측 방법. |
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| 6 | 간내 담관암 환자인 대상자의 F-18 FDG PET 영상을 입력받는 입력장치;레퍼런스 정보를 저장하는 저장장치; 및상기 F-18 FDG PET 영상에서 관심 영역을 세그멘테이션하고, 상기 관심 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하고, 상기 라디오믹스 파라미터와 간내 담관암 환자들의 레퍼런스 정보를 이용하여 상기 대상자의 간내 담관암 예후를 예측하는 연산장치를 포함하되,상기 연산장치는 최대 엔트로피 기법을 이용하여 상기 관심 영역을 세그멘테이션하고,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray level Size Zone Matrix), GLDM(Gray level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하고,상기 연산장치는 상기 레퍼런스 정보에 포함된 간내 담관암 환자들의 라디오믹스 파라미터들을 클러스터링한 결과와 상기 대상자의 라디오믹스 파라미터들을 비교하여 상기 대상자가 속한 그룹의 예후 정보를 상기 대상자의 예후로 예측하는 라디오믹스 분석을 이용하여 간내 담관암 환자의 예후를 예측하는 분석 장치. |
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