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다중 모달리티 영상 생성 기법을 이용한 의료영상진단시스템

  • 기술번호 : KST2019012435
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 다중 모달리티 영상 생성 기법을 이용한 의료영상진단시스템에 관한 것으로, 실제 영상획득장치에서 얻어진 의료영상으로 같은 부위에 대한 다중 모달리티(Modality) 영상을 생성하여 대상 질병 진단에 사용하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 발명은 의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터를 입력받아 같은 부위에 대한 다른 모달리티 영상을 2차원 또는 3차원으로 생성하는 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망, 의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터와 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망에서 생성된 다중 모달리티 영상데이터를 입력받아 다중 모달리티 영상들을 이용해 실제 영상데이터의 질병 여부를 판단하여 출력하는 다중 모달리티 기반 진단용 인공신경망을 포함하여, 실제 영상획득장치에서 얻어진 의료영상을 인공신경망에 입력하여 같은 부위에 대한 다른 모달리티(Modality)의 영상을 생성하고 생성된 모달리티 영상을 입력 영상과 결합하여 다중 모달리티 영상을 구성함으로서 대상 질병을 정확하게 진단할 수 있게 한다.
Int. CL G16H 30/40 (2018.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01) A63B 55/60 (2014.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G16H 30/40(2013.01)
출원번호/일자 1020180091200 (2018.08.06)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1959438-0000 (2019.03.12)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190318) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.06)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성찬 전북 전주시 덕진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민동식 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 ***, ***호 제이앤케이디지털타워(테크원국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교 산학협력단 전라북도 전주시 덕진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.08.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0773542-78
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.08.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0805953-14
3 보정요구서
Request for Amendment		 2018.08.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0127210-99
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2018-0838474-18
5 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-1079616-92
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.11.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0766810-92
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1227011-63
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2018-1227028-38
9 면담 결과 기록서
 2018.12.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0154469-50
10 등록결정서
Decision to grant		 2019.01.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0078008-21
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터(100)를 입력받아 같은 부위에 대한 다중 모달리티 영상을 2차원 또는 3차원으로 생성하는 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망(200); 및의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터(100)와 상기 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망(200)에서 생성된 다중 모달리티 영상데이터(300)을 입력받아 다중 모달리티 영상들을 이용해 실제 영상데이터(100)의 질병 여부를 판단하여 출력하는 다중 모달리티 기반 진단용 인공신경망(400);을 포함하여 구성되며, 상기 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망(200)은,3차원 합성곱(3D convolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터(100)를 입력받아 3차원 합성곱(3D convolution) 연산들을 수행하여 입력 영상데이터보다 작은 크기의 고차원의 영상 특징을 추출하는 특징추출 인공신경망(210); 및3차원 역합성곱(3D deconvolution) 연산을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 상기 특징추출 인공신경망(210)의 3차원 합성곱 연산 수행결과로부터 3차원 역합성곱(3D deconvolution) 연산을 수행하여 2차원 또는 3차원의 다중 모달리티 영상데이터(300)를 생성하는 다중 모달리티 생성 인공신경망(220);을 포함하고, 상기 다중 모달리티 기반 진단용 인공신경망(400)은,3차원 합성곱(3D convolution) 연산을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 의료영상장비에서 획득된 2차원 또는 3차원 실제 영상데이터(100)를 입력받아 3차원 합성곱(3D convolution) 연산을 수행하여 실제 모달리티 영상의 특징을 추출하는 제1특징추출 인공신경망(410);하나 이상의 완전연결 계층(fully-connected layer)들로 구성되며, 상기 제1특징추출 인공신경망(410)으로부터 얻어진 실제 모달리티 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 수행하여 입력 데이터보다 작은 크기의 고차원의 특징으로 변환하는 제1완전연결 인공신경망(420);3차원 합성곱(3D convolution) 연산을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 상기 다중 모달리티 영상 생성용 인공신경망(200)에서 생성된 다중 모달리티 영상데이터(300)를 입력받아 3차원 합성곱(3D convolution) 연산을 수행하여 생성된 다중 모달리티 영상의 특징을 추출하는 제2특징추출 인공신경망(440);하나 이상의 완전연결 계층(fully-connected layer)들로 구성되며, 상기 제2특징추출 인공신경망(440)으로부터 얻어진 다중 모달리티 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 수행하여 입력데이터보다 작은 크기의 고차원의 특징으로 변환하는 제2완전연결 인공신경망(450);상기 각 모달리티 영상들의 완전연결 계층들을 거친 각 모달리티 별 특징정보들을 마지막 완전연결하여 다중 모달리티 영상들을 이용하여 실제 모달리티 영상의 질병 여부를 판단하는 최종 완전연결 인공신경망(460); 및1차원 벡터로 이루어지며, 각 모달리티들의 특징을 동시에 고려하여 질환의 여부 진단 결과를 출력하는 진단출력 인공신경망(470);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 다중 모달리티 영상 생성 기법을 이용한 의료영상진단시스템
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 진단출력 인공신경망(470)은,질환의 여부를 판단하는 [0,1] 사이의 값을 출력하며, 질환의 심각성 정도를 단계별로 구분하기 위해 1차원 벡터의 크기는 2 이상의 값을 가진 것을 특징으로 하는 다중 모달리티 영상 생성 기법을 이용한 의료영상진단시스템
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020032325 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전북대학교 산학협력단 대학ICT연구센터 육성지원사업 사물인터넷/빅데이터 기반 차세대 공공안전 서비스 기술 개발