| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골절 위험 평가모델 작성방법으로,미리 정한 뼈 부위에 대해 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 단계;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number) 및 Tb.Sp(Trabecular Separation) 값을 구하는 단계;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 영상 변수인 x(계조(grey level) 값이 0과 255 사이인 부분의 넓이), y(계조(grey level) 값이 0을 제외한 최소값) 및 z(계조(grey level) 값이 255를 제외한 최대값)를 구하는 단계;상기 3차원 변수 및 영상 변수를 선형회귀 방식으로 계산하여 골절위험도 점수(a×Tb.Th + b×Tb.N + c×Tb.Sp + d×x + e×y + f×z)로 환산하는 단계; 및상기 골절위험도 점수를 이용하여 골절위험을 예측하는 단계를 포함하는,골절 위험 평가모델 작성방법. |
| 2 | 제 1항에 있어서,상기 공간영역 방식은 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 방식을 활용하여 영상정합하는,골절 위험 평가모델 작성방법. |
| 3 | 제 1항에 있어서,상기 3차원 영상처리 단계는 상기 2차원 X-선 영상을 3차원 모델의 투영상과 대응시키는, 골절 위험 평가모델 작성방법. |
| 4 | 제 1항에 있어서,상기 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 평균 두께,Tb.N(Trabecular Number)은 2차원 X-선 영상에서 단위당 가로지르는 소주골의 평균 개수,Tb.Sp(Trabecular Separation)는 2차원 X-선 영상에서 소주골 사이의 평균 거리로 계산하는, 골절 위험 평가모델 작성방법. |
| 5 | 컴퓨터를 이용한 X-선 영상처리(image processing) 골절 위험 평가모델 작성 시스템으로,상기 시스템은 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스;상기 데이터베이스에 2차원 X-선 영상을 저장하도록 지시하는 영상저장 지시부;상기 데이터베이스에 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하도록 지시하는 3차원 영상처리(image processing) 지시부;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number) 및 Tb.Sp(Trabecular Separation) 값을 구하는 3차원변수 계산부;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 영상 변수인 x(계조(grey level) 값이 0과 255 사이인 부분의 넓이), y(계조(grey level) 값이 0을 제외한 최소값) 및 z(계조(grey level) 값이 255를 제외한 최대값)를 구하는 이미지 계산부;상기 3차원 변수 및 영상 변수를 선형회귀 방식으로 계산하여 골절위험도 점수(a×Tb.Th + b×Tb.N + c×Tb.Sp + d×x + e×y + f×z)로 환산하는 환산부; 및상기 골절위험도 점수를 이용하여 골절위험 예측값을 표시하는 표시부를 포함하는,골절 위험 평가모델 작성 시스템. |
| 6 | 골절 위험 평가모델 작성을 위하여 컴퓨터 판독 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로,상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 상기 동작들은:미리 정한 뼈 부위에 대해 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 2차원 X-선 영상을 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 모델을 보유한 데이터베이스에 저장하는 동작;상기 저장된 2차원 X-선 영상에 공간영역 방식의 영상정합 기법을 이용하여 원점 및 특징점을 추출하는 3차원 영상처리(image processing) 동작;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 3차원 골질을 나타내는 3차원 변수인 Tb.Th(Trabecular Thickness), Tb.N(Trabecular Number) 및 Tb.Sp(Trabecular Separation) 값을 구하는 동작;상기 3차원 영상처리 단계를 거친, 정합된 영상을 이용하여 상기 미리 정한 뼈 부위의 영상 변수인 x(계조(grey level) 값이 0과 255 사이인 부분의 넓이), y(계조(grey level) 값이 0을 제외한 최소값) 및 z(계조(grey level) 값이 255를 제외한 최대값)를 구하는 동작;상기 3차원 변수 및 영상 변수를 선형회귀 방식으로 계산하여 골절위험도 점수(a×Tb.Th + b×Tb.N + c×Tb.Sp + d×x + e×y + f×z)로 환산하는 동작; 및상기 골절위험도 점수를 이용하여 골절위험을 예측하는 동작을 포함하는,컴퓨터 프로그램. |
