제2항에 있어서,복수의 셀들로 균등하게 분할하는 단계는,상기 등가곡면의 각 꼭지점들 중 가장 가까운 꼭지점이 동일한 공간 좌표들의 집합을 하나의 셀로 설정하는 단계를 포함하는, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 장치에서 수행되는 병변 분석 방법에 있어서,상기 병변 분석 장치가 뇌 혈관 영상을 수신하는 단계;상기 병변 분석 장치가 상기 뇌 혈관 영상으로부터 뇌 혈관 영역을 추출하는 단계;상기 병변 분석 장치가 추출된 상기 뇌 혈관 영역을 기초로, 연속 공간(Continuous Space)에서 뇌 혈관 모델을 생성하는 단계;상기 병변 분석 장치가 상기 뇌 혈관 모델로부터 복수의 뇌 혈관 특성들을 산출하는 단계; 및상기 병변 분석 장치가 상기 복수의 뇌 혈관 특성들을 인공지능 알고리즘에 입력하고, 상기 인공지능 알고리즘은 질환 연계 속성을 추출하여 대응하는 질병을 도출하는 단계;를 포함하고,상기 인공지능 알고리즘은 복수의 학습용 뇌 혈관 특성들을 포함하는 복수의 학습 데이터 셋들을 학습하여 상기 질환 연계 속성을 추출하고, 추출된 상기 질환 연계 속성을 기초로 상기 학습용 뇌 혈관 특성들에 대응하는 질병을 도출하고, 이를 정답 데이터와 비교 평가하여, 그 비교 값이 미리 설정된 기준 값 이상이 되도록 반복 학습된, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 병변 분석 장치가 상기 뇌 혈관 모델을 생성하는 단계는,상기 뇌 혈관 영역의 표면을 등가곡면(isosurface)들로 분할하여 뇌 혈관 표면 모델을 생성하는 단계;3차원 연속공간을 상기 등가곡면의 각 꼭지점들을 기준으로 복수의 셀들로 균등하게 분할하는 단계; 및각 셀들의 경계면으로부터 뇌 혈관의 중심선을 추출하는 단계를 포함하는, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

제2항에 있어서,상기 뇌 혈관의 중심선을 추출하는 단계는,상기 뇌 혈관 영역의 하부 슬라이스로부터 상기 중심선의 시작점을 결정하는 단계;상기 뇌 혈관 영역, 또는 상기 뇌 혈관 표면 모델로부터 골격 구조를 생성하고, 상기 골격 구조를 정제하여 상기 중심선의 끝점들을 결정하는 단계; 및상기 시작점과 상기 끝점들을 잇는 상기 각 셀들의 경계면을 트랙킹하여 중심선을 추출하는 단계;를 포함하는, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

제4항에 있어서,상기 중심선의 끝점들을 결정하는 단계는,상기 뇌 혈관 영역, 또는 상기 뇌 혈관 표면 모델을 골격화하여 골격 구조를 생성하는 단계;상기 골격 구조로부터 일정 길이 이하의 가지들을 프루닝(Pruning)하여 정제하는 단계;정제된 골격 구조를 기초로 트리(Tree) 구조의 연결 리스트(Linked list)를 생성하는 단계; 및상기 연결 리스트로부터 리프 노드(Leaf node)들을 특정하여 끝점들을 결정하는 단계를 포함하는, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

제1항에 있어서,상기 병변 분석 장치가 상기 복수의 뇌 혈관 특성들을 산출하는 단계는,상기 뇌 혈관 모델의 중심선의 분기점을 기준으로 뇌 혈관을 복수의 그룹들로 그룹화하는 단계; 및상기 그룹들 각각에 대하여 상기 복수의 뇌 혈관 특성을 산출하는 단계;를 포함하는 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

제6항에 있어서,상기 복수의 뇌 혈관 특성은,뇌 혈관 단면적, 최대 내접구 반경, 최대 반경, 최소 반경, 최대-최소 반경 비율, 표면 둘레, 뒤틀림, 곡률, 환상성(circularity), 분기각 및 이들을 기초로 산출되는 계산 값 중 적어도 하나를 포함하는, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 방법.

삭제

삭제

삭제

뇌 혈관 영상들, 뇌 혈관 모델링 및 병변 분석을 위한 소프트웨어, 및 데이터들을 저장하는 메모리; 및뇌 혈관 영상으로부터 뇌 혈관 영역을 추출하고,추출된 상기 뇌 혈관 영역을 기초로, 연속 공간에서 뇌 혈관 모델을 생성하고,상기 뇌 혈관 모델로부터 복수의 뇌 혈관 특성들을 산출하고, 산출된 상기 복수의 뇌 혈관 특성들을 인공지능 알고리즘에 입력하고, 상기 인공지능 알고리즘은 질환 연계 속성을 추출하여 대응하는 질병을 도출하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 인공지능 알고리즘은 복수의 학습용 뇌 혈관 특성들을 포함하는 복수의 학습 데이터 셋들을 학습하여 상기 질환 연계 속성을 추출하고, 추출된 상기 질환 연계 속성을 기초로 상기 학습용 뇌 혈관 특성들에 대응하는 질병을 도출하고, 이를 정답 데이터와 비교 평가하여, 그 비교 값이 미리 설정된 기준 값 이상이 되도록 반복 학습된, 뇌 혈관 모델링을 이용한 병변 분석 장치.

컴퓨팅 장치를 이용하여 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.