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정상인에서 경도인지장애, 알츠하이머 환자로의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2014059999
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 정상인에서 경도인지장애, 알츠하이머 환자로의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법 및 시스템이 개시된다. 컴퓨터로 구현되는 디폴트 모드 네트워크(Default Mode Network)의 기능적 변화 패턴을 구분하는 방법은 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계, 상기 추출한 영역에서 디폴트 모드 네트워크의 기능적 연결성 정보를 추출하는 단계 및 상기 추출한 기능적 연결성 정보와 치매 정도를 나타내는 치매선별 정보 간의 관련성을 분석하여 치매의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴을 구분하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/055 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC A61B 5/4088(2013.01) A61B 5/4088(2013.01)
출원번호/일자 1020120096936 (2012.09.03)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1317040-0000 (2013.10.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20131011) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.09.03)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 차정호 대한민국 서울 성동구
2 이종민 대한민국 서울 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2012-0707501-18
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.07.29 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.26 수리 (Accepted) 9-1-2013-0070420-32
4 등록결정서
Decision to grant		 2013.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0667274-91
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2014-5068294-39
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.16 수리 (Accepted) 4-1-2015-5022074-70
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터로 구현되는 디폴트 모드 네트워크(Default Mode Network)의 기능적 변화 패턴을 구분하는 방법에 있어서,정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계;상기 추출한 영역에서 디폴트 모드 네트워크의 기능적 연결성 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출한 기능적 연결성 정보와 치매 정도를 나타내는 치매선별 정보 간의 관련성을 분석하여 치매의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴을 구분하는 단계를 포함하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각에 대한 휴지 상태의 자기공명영상을 획득하는 단계; 및상기 자기공명영상을 기초로 독립 성분 분석을 수행하여 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 디폴트 모드 네트워크를 추출하는 단계는,상기 자기공명영상을 기초로 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 기능적 영상과 구조적 영상을 생성하는 단계; 및상기 생성한 기능적 영상을 전처리한 후 독립 성분 분석을 수행하여 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크를 추출하는 단계를 포함하고,상기 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계는,상기 추출한 각각의 디폴트 모드 네트워크와 상기 구조적 영상을 기초로 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 기능적 영상은 EPI(Echo Planar Image)이고, 상기 구조적 영상은 T1 강조 영상(T1-weighted Image)인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계는,상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크를 기초로 공분산 분석을 수행함으로써 상기 각각의 디폴트 모드 네트워크 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 기능적 연결성 정보를 추출하는 단계는,오른쪽 마루소엽(Inferior Parietal Lobule), 왼쪽 후측 대상회(Posterior Cingulate Cortex), 왼쪽 내측두이랑(Middle Temporal Gyrus) 및 왼쪽 내측전두이랑(Medial Frontal Gyrus) 부분에서 상기 디폴트 모드 네트워크의 기능적 연결성 정보를 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 치매선별 정보는MMSE(Mini Mental Status Examination)인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴은,치매 진단에 사용되는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 방법
9 9
정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크(Default Mode Network) 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 영역 추출부;상기 추출한 영역에서 디폴트 모드 네트워크의 기능적 연결성 정보를 추출하는 기능적 연결성 정보 추출부; 및상기 추출한 기능적 연결성 정보와 치매 정도를 나타내는 치매선별 정보 간의 관련성을 분석하여 치매의 진행에 따른 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴을 구분하는 기능적 변화 패턴 구분부를 포함하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각에 대한 휴지 상태의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부; 및상기 자기공명영상을 기초로 독립 성분 분석을 수행하여 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크를 추출하는 디폴트 모드 네트워크 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 디폴트 모드 네트워크 추출부는,상기 자기공명영상을 기초로 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 기능적 영상과 구조적 영상을 생성하고, 상기 생성한 기능적 영상을 전처리한 후 독립 성분 분석을 수행하여 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크를 추출하고,상기 영역 추출부는,상기 추출한 각각의 디폴트 모드 네트워크와 상기 구조적 영상을 기초로 공분산 분석을 수행함으로써 상기 정상인, 경도인지장애 환자 및 알츠하이머 환자 각각의 디폴트 모드 네트워크 간에 기 설정된 값 이상 차이가 있는 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
12 12
제11항에 있어서,상기 기능적 영상은 EPI(Echo Planar Image)이고, 상기 구조적 영상은 T1 강조 영상(T1-weighted Image)인 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
13 13
제9항에 있어서,상기 기능적 연결성 정보 추출부는,오른쪽 마루소엽(Inferior Parietal Lobule), 왼쪽 후측 대상회(Posterior Cingulate Cortex), 왼쪽 내측두이랑(Middle Temporal Gyrus) 및 왼쪽 내측전두이랑(Medial Frontal Gyrus) 부분에서 상기 디폴트 모드 네트워크의 기능적 연결성 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
14 14
제9항에 있어서,상기 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴은,치매 진단에 사용되는 것을 특징으로 하는 디폴트 모드 네트워크의 기능적 변화 패턴 구분 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 한양대학교 산학협력단 기초연구사업(중견연구자지원사업) 대용량 다중 뇌영상 데이타 베이스 구축 및 이를 이용한 개인별 뇌질환 진단기술 개발