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다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤이미지에서의 기준점 추출 방법

  • 기술번호 : KST2015124900
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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 본 발명은 이차원 전기영동 장치로부터 비롯된 단백질 젤 이미지 데이터에 데이터 마이닝 기술인 클러스터링 기법을 적용하여 이미지 내에 존재하는 기준점을 자동으로 추출하는 기준점 추출 방법에 관한 것이다. 단백질 젤 이미지 분석은 이미지 내의 스팟을 검출하고, 스팟간의 매칭을 수행하는 두 단계에 의해 분석된다. 최근 젤 이미지 분석을 위한 상용 소프트웨어가 많이 개발되었으나, 스팟간의 매칭을 위해서 사용자는 기준점을 입력해야 하는 불편함이 있다. 또한 기준점은 샘플의 종, 기관등에 따라 차이가 존재한다. 따라서 본 발명은 기준점을 사용자가 수동으로 입력하지 않고, 사전에 각 종 및 기관별 검증된 데이터를 학습함으로써 새로운 이미지의 스팟 데이터가 입력되었을 경우 기준점을 자동으로 추출할 수 있도록 하는 방법이며, 기존 데이터의 학습을 위해 데이터 마이닝 기술인 클러스터링을 사용하고 클러스터링 결과로 생성된 클러스터 프로파일을 이용하여 새로운 젤 이미지 데이터로부터 기준점의 가능성이 있는 후보 기준점 집합을 선택하고, A * 탐색 알고리즘의 탐색 방법에 따라 최적의 기준점 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 프로테옴, 기준점, 데이터마이닝, 이차원전기영동
Int. CL G06F 19/24 (2011.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G06F 19/24(2013.01) G06F 19/24(2013.01) G06F 19/24(2013.01)
출원번호/일자 1020050010266 (2005.02.03)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0671314-0000 (2007.01.12)
공개번호/일자 10-2006-0089974 (2006.08.10) 문서열기
공고번호/일자 (20070124) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항 심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2005.02.03)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이원석 대한민국 서울특별시 영등포구
2 심정은 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이학수 대한민국 부산광역시 연제구 법원로 **, ****호(이학수특허법률사무소)
2 백남훈 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, KTB네트워크빌딩**층 한라국제특허법률사무소 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 이원석 서울특별시 영등포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2005.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2005-0066470-35
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2006.06.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0358205-50
3 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2006.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0522778-47
4 명세서 등 보정서 (심사전치)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2006.11.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 7-1-2006-5032799-78
5 등록결정서
Decision to grant		 2006.12.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0736826-59
6 출원인변경신고서
Applicant change Notification		 2007.01.11 수리 (Accepted) 1-1-2007-0027874-98
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.12.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5252006-10
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5062749-37
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.24 수리 (Accepted) 4-1-2013-5088566-87
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
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번호 청구항
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이차원 전기영동 젤 이미지의 이미지 분석 프로그램을 통하여 추출된 단백질 스팟 정보와 각 이미지의 샘플 및 임상정보를 포함하는 프로테옴 데이터베이스에서,젤 이미지의 정확한 스팟 매칭을 위해 필요한 기준점들을 자동으로 추출하기 위해서 검증된 기준점 데이터를 학습하여 기준점 프로파일을 생성하는 기준점 학습의 제1단계와, 상기 제1단계에서 생성된 기준점 프로파일을 적용하여 새로 입력된 젤 이미지의 스팟 정보로부터 기준점들을 추출하는 제2단계를 포함하여 이루어지되, 상기 제1단계는 제2단계에서 사용할 기준점 프로파일을 생상하는 방법으로, 샘플의 종 및 기관별로 제시된 각각의 학습용 기준점 데이터집합을 기준점별로 클러스터링하여 클러스터 프로파일과 클러스터 매핑 프로파일로 이루어진 기준점 프로파일을 생성하는 과정을 포함하고, 상기 제2단계는 새 이미지가 입력되었을 경우 제1단계에서 생성된 프로파일로부터 각 기준점에 대해서 기준점이 될 수 있는 후보 기준점 집합을 생성하는 제1서브단계와, 상기 제1서브단계에서 생성된 후보 기준점 집합에 대하여, 각각 하나씩의 기준점 후보 스팟들로 구성된 후보 기준점 패턴을 생성하기 위해 A* 탐색 알고리즘을 적용하여 후보 기준점 패턴으로 확장하는 제2서브단계와, 상기 제2서브단계의 확장 과정에서 필요한 각 후보 기준점 패턴의 불일치도를 계산하는 제3서브단계로부터, 최소의 불일치도를 갖는 후보 기준점 패턴을 찾는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤 이미지에서의 기준점 추출 방법
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청구항 3항에 있어서,상기 제1서브단계는 제1단계에서 생성된 기준점 프로파일 중 대상 이미지와 동일한 종 및 기관에 속하는 해당 기준점 프로파일을 선택하여 각 클러스터에 부합하는 후보 기준점 집합을 생성하기 위해서 새로 입력된 이미지의 스팟 집합에서 스팟 속성(x,y,％od,％vol)의 값이 기준점 프로파일에 기록된 클러스터의 범위 안에 포함되면 해당 기준점의 후보 기준점 집합으로 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤 이미지에서의 기준점 추출 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제2서브단계는 A* 탐색 알고리즘의 트리 확장 과정에 따라 초기 루트노드로부터 시작하여, 기준점 후보 스팟을 추가함에 따라 증가하는 불일치도가 최소화되도록 비용 함수를 '증가된 불일치도'로 정의하여 비용 함수가 최소가 되는 후보 기준점 패턴을 확장하고 최적 노드를 탐색하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤 이미지에서의 기준점 추출 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제3서브단계는 기준점 후보 패턴의 불일치도를 계산하기 위하여 각 노드를 구성하는 각 후보 기준점 스팟의 속성(x,y,％od,％vol)과 클러스터 매핑 프로파일의 거리와 각도에 대한 불일치도를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤 이미지에서의 기준점 추출 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제3서브단계는 기준점 후보 패턴의 불일치도를 계산하기 위하여 각 노드를 구성하는 각 후보 기준점 스팟의 속성(x,y,％od,％vol)과 클러스터 매핑 프로파일의 거리와 각도에 대한 불일치도를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 다차원 클러스터링 알고리즘에 기반한 단백질 젤 이미지에서의 기준점 추출 방법
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