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인공신경망을 이용한 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치와 방법 및 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

  • 기술번호 : KST2019019771
  • 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 인공신경망을 이용한 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치와 방법 및 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 학습 데이터를 이용하여 인공신경망을 학습시키고, 학습이 완료되면 인공신경망을 이용하여 환자에 적합한 영상 프로토콜을 결정한다. 이후, 해당 환자에 대하여 결정된 영상 프로토콜에 따라 자기 공명 영상을 생성한다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01)
CPC G06N 3/0427(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06N 3/0427(2013.01)
출원번호/일자 1020180040489 (2018.04.06)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0117234 (2019.10.16) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.06)
심사청구항수 13

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 이영한 서울특별시 서대문구
2 서진석 서울특별시 서초구
3 양재문 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 천지 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 신한빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.04.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0345950-10
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0701318-17
3 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2019.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-1163956-38
4 [출원서 등 보완]보정서
2019.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-1163953-02
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-1182555-23
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.11.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1182556-79
7 등록결정서
Decision to grant
2020.03.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0182760-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력층, 컨볼루션층, 풀링층, 및 출력층을 포함하는 복수의 계층으로 이루어지고, 상기 복수의 계층 각각이 복수의 연산을 포함하며, 상기 복수의 계층 중 어느 하나의 연산 결과에 가중치가 적용되어 다음 계층의 입력이 되는 인공신경망; 및 환자의 정보를 기술한 복수의 단어 및 상기 환자에 적합한 영상 프로토콜을 나타내는 기댓값을 포함하는 학습 데이터를 상기 인공신경망에 입력하고, 상기 입력에 따라 상기 인공신경망의 복수의 연산을 통해 출력된 출력값과 상기 기댓값을 비교하여 상기 출력값과 상기 기댓값의 차이가 최소가 되도록 역전파 알고리즘에 따라 상기 가중치를 수정하는 학습모듈을 포함하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
2 2
제1항에 있어서, 검사 대상의 기본 정보를 기술한 복수의 단어를 포함하는 판별 데이터를 상기 인공신경망에 입력하여 상기 인공신경망의 복수의 연산에 의한 상기 인공신경망의 출력에 따라 상기 검사 대상의 영상 프로토콜을 선택하는 선택모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
3 3
제2항에 있어서, 마그넷 및 코일을 통해 검사 대상 주변에 자기장을 형성하고, 상기 자기장으로 인해 상기 검사 대상으로부터 발생하는 자기 공명 신호를 획득하는 스캔부; 및 상기 자기장으로 인해 상기 영상 프로토콜에 상응하는 부위에서 발생하는 자기 공명 신호를 상기 스캔부를 통해 획득하여 자기 공명 영상을 생성하는 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 컨볼루션층은 상기 입력층에 대해 각 원소가 가중치인 행렬인 제1 필터를 이용한 컨볼루션 연산을 수행하여 생성된 복수의 제1 특징 지도를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 풀링층은 상기 복수의 제1 특징 지도 각각에 상기 복수의 제1 특징 지도 크기의 제2 필터를 이용한 풀링 연산을 수행하여 생성된 제2 특징 지도를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 출력층은 제2 특징 지도의 행렬의 원소에 소프트맥스(softmax) 연산에 따라 산출되는 상기 출력값을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 장치
7 7
학습모듈이 환자의 정보를 기술한 복수의 단어 및 상기 환자에 적합한 영상 프로토콜을 나타내는 기댓값을 포함하는 학습 데이터를 인공신경망에 입력하는 단계; 상기 인공신경망이 상기 학습 데이터를 기초로 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 출력값을 산출하는 단계; 및 상기 학습모듈이 상기 출력값과 상기 기댓값의 차이가 최소가 되도록 역전파 알고리즘에 따라 상기 가중치를 수정하는 단계를 포함하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
8 8
제7항에 있어서, 선택모듈이 검사 대상의 기본 정보를 기술한 복수의 단어를 포함하는 판별 데이터를 상기 인공신경망에 입력하는 단계; 상기 인공신경망이 상기 판별 데이터를 기초로 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 출력값을 출력하는 단계; 및 상기 선택모듈이 상기 인공신경망의 복수의 연산에 의한 상기 인공신경망의 출력에 따라 상기 검사 대상의 영상 프로토콜을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
9 9
제8항에 있어서, 스캔부가 마그넷 및 코일을 통해 검사 대상 주변에 자기장을 형성하는 단계; 및 제어부가 상기 자기장으로 인해 상기 영상 프로토콜에 상응하는 부위에서 발생하는 자기 공명 신호를 상기 스캔부를 통해 획득하여 자기 공명 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
10 10
제7항에 있어서, 상기 출력값을 산출하는 단계는 상기 인공신경망이 상기 인공신경망의 입력층에 대해 각 원소가 가중치인 행렬인 제1 필터를 이용한 컨볼루션 연산을 수행하여 복수의 제1 특징 지도를 포함하는 컨볼루션층을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 출력값을 산출하는 단계는 상기 컨볼루션층을 생성하는 단계 후, 상기 인공신경망이 상기 복수의 제1 특징 지도 각각에 상기 복수의 제1 특징 지도 크기의 제2 필터를 이용한 풀링 연산을 수행하여 제2 특징 지도를 포함하는 풀링층을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 출력값을 산출하는 단계는 상기 풀링층을 생성하는 단계 후, 상기 인공신경망이 제2 특징 지도의 행렬의 원소에 소프트맥스 연산에 따라 출력값을 가지는 출력층을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법
13 13
컴퓨터에 제7항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 자기 공명 영상의 영상 프로토콜 선택 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 - 중견연구자지원사업 딥 컨볼루션 신경망 기반 가상의료환경에서의 실시간 골전이암 진단 기술 개발