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의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019019071
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치 및 그 방법 그리고 스마트폰을 이용한 POV 등급 판단 방법에 대한 것이다. 본 발명에 따른 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치는 군날개 발생 환자로부터 이전 예방 접종 부위 또는 수술 부위에 대한 피부 흉터 점수를 입력받는 피부 상태 입력부; 빛간섭단층촬영기를 통해 촬영된 상기 환자의 각막 윤부 내 보그트 울타리(POV) 영상을 분석하여 POV 음영 면적을 산출하는 POV 음영 면적 산출부; 상기 입력된 피부 흉터 점수와 상기 산출된 POV 음영 면적을 의사결정모델에 반영하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 재발율을 예측하는 재발율 예측부; 및 상기 예측된 재발율을 이용하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 가능 여부, 수술 방법 및 수술 시기 중에서 적어도 하나를 판단하는 판단부를 포함한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, 환자의 각막 윤부 내 POV 영상 및 피부 흉터를 이용하여 군날개 제거 수술의 재발 가능성을 비침습적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 수술 또는 약물 치료 여부 및 수술 시기를 효과적으로 결정할 수 있도록 방향을 제시해줄 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01)
출원번호/일자 1020180035179 (2018.03.27)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0113043 (2019.10.08) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.03.27)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김재찬 서울특별시 송파구
2 최민규 서울특별시 동작구
3 안재현 서울특별시 서초구
4 전연숙 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0303882-30
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.02.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0024663-86
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.03.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0188631-58
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0490564-02
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.05.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0490565-47
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
10 등록결정서
Decision to grant
2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0706579-88
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번호 청구항
1 1
군날개 발생 환자로부터 이전 예방 접종 부위 또는 수술 부위에 대한 피부 흉터 점수를 입력받는 피부 상태 입력부;빛간섭단층촬영기를 통해 촬영된 상기 환자의 각막 윤부 내 보그트 울타리(POV) 영상을 분석하여 POV 음영 면적을 산출하는 POV 음영 면적 산출부;상기 입력된 피부 흉터 점수와 상기 산출된 POV 음영 면적을 의사결정모델에 반영하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 재발율을 예측하는 재발율 예측부; 및상기 예측된 재발율을 이용하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 가능 여부, 수술 방법 및 수술 시기 중에서 적어도 하나를 판단하는 판단부를 포함하는 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치
2 2
제1항에 있어서,군날개 수술 경험이 있는 다수의 환자들의 진료 당시 피부 흉터 점수 및 각막 윤부 내 보그트 울타리(POV) 영상을 분석하여 피부 흉터 상태에 따른 피부 흉터 등급과 상기 POV 음영 면적에 따른 POV 등급을 각각 산정하고, 상기 피부 흉터 등급과 상기 POV 등급간 상관관계를 기계 학습하여 상기 의사결정모델을 생성하는 모델링부를 더 포함하는 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 모델링부는,기 설정된 항목에 따라 의사로부터 평가 입력된 점수와 상기 환자로부터 입력된 점수를 합산한 값으로 상기 피부 흉터 점수를 결정하고,상기 피부 흉터 점수를 구간별로 나누어 각각의 피부 흉터 등급에 매칭하되, 상기 피부 흉터 점수가 높을수록 켈로이드(keloid) 피부인 것으로 판단하여 상기 피부 흉터 등급이 높아지도록 산정하는 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 모델링부는,상기 각막 윤부 내 보그트 울타리 영상의 외측, 중심측, 내측에서 각막 실질 음영의 면적을 각각 측정하여 합산한 값의 평균값을 상기 음영 면적으로 산출하여 상기 음영 면적이 클수록 상기 POV 등급이 높아지도록 산정하는 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치
5 5
제2항에 있어서,상기 재발율 예측부는,상기 의사결정모델에 의해 출력된 상기 피부 흉터 등급과 상기 POV 등급이 높을수록 재발율이 높은 것으로 예측하고,상기 판단부는,군날개 제거 수술 재발율 수치별로 기 매칭된 테이블을 이용하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 가능 여부, 수술 방법 및 수술 시기 중에서 적어도 하나를 판단하되, 상기 재발율이 설정 비율 이하이면 군날개 제거 수술이 가능한 것으로 판단하는 의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치
6 6
의사결정모델 기반 군날개 수술 여부 진단 장치를 이용한 군날개 수술 여부 진단 방법에 있어서,피부 상태 입력부가 군날개 발생 환자로부터 이전 예방 접종 부위 또는 수술 부위에 대한 피부 흉터 점수를 입력받는 단계;POV 음영 면적 산출부가 빛간섭단층촬영기를 통해 촬영된 상기 환자의 각막 윤부 내 보그트 울타리(POV) 영상을 분석하여 POV 음영 면적을 산출하는 단계;재발율 예측부가 상기 입력된 피부 흉터 점수와 상기 산출된 POV 음영 면적을 의사결정모델에 반영하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 재발율을 예측하는 단계; 및판단부가 상기 예측된 재발율을 이용하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 가능 여부, 수술 방법 및 수술 시기 중에서 적어도 하나를 판단하는 단계를 포함하는 군날개 수술 여부 진단 방법
7 7
제6항에 있어서,모델링부가 군날개 수술 경험이 있는 다수의 환자들의 진료 당시 피부 흉터 점수 및 각막 윤부 내 보그트 울타리(POV) 영상을 분석하여 피부 흉터 상태에 따른 피부 흉터 등급과 상기 POV 음영 면적에 따른 POV 등급을 각각 산정하고, 상기 피부 흉터 등급과 상기 POV 등급간 상관관계를 기계 학습하여 상기 의사결정모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 군날개 수술 여부 진단 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 의사결정모델을 생성하는 단계는,기 설정된 항목에 따라 의사로부터 평가 입력된 점수와 상기 환자로부터 입력된 점수를 합산한 값으로 상기 피부 흉터 점수를 결정하고,상기 피부 흉터 점수를 구간별로 나누어 각각의 등급에 매칭하되, 상기 피부 흉터 점수가 높을수록 켈로이드(keloid) 피부인 것으로 판단하여 상기 피부 흉터 등급이 높아지도록 산정하는 군날개 수술 여부 진단 방법
9 9
제7항에 있어서, 상기 의사결정모델을 생성하는 단계는,상기 각막 윤부 내 보그트 울타리 영상의 외측, 중심측, 내측에서 각막 실질 음영의 면적을 각각 측정하여 합산한 값의 평균값을 상기 음영 면적으로 산출하여 상기 음영 면적이 클수록 상기 POV 등급이 높아지도록 산정하는 군날개 수술 여부 진단 방법
10 10
제7항에 있어서, 상기 재발율을 예측하는 단계는,상기 의사결정모델에 의해 출력된 상기 피부 흉터 등급과 상기 POV 등급이 높을수록 재발율이 높은 것으로 예측하고,상기 판단하는 단계는,군날개 제거 수술 재발율 수치별로 기 매칭된 테이블을 이용하여 상기 환자의 군날개 제거 수술 가능 여부, 수술 방법 및 수술 시기 중에서 적어도 하나를 판단하되, 상기 재발율이 설정 비율 이하이면 군날개 제거 수술이 가능한 것으로 판단하는 군날개 수술 여부 진단 방법
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