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혈관내의 병변을 식별하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터-프로그램

  • 기술번호 : KST2019034084
  • 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 혈관내의 병변을 식별하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터-프로그램이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법에 있어서, 혈관에 대한 복수의 2D 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득한 복수의 2D 이미지를 이용하여, 혈관 병변 인식 모델을 생성하는 단계; 상기 생성된 혈관 병변 인식 모델을 혈관에 대한 3D이미지에 적용함으로써, 혈관에 대한 3D 이미지 내에 병변이 존재하는지 여부를 결정하는 단계; 를 포함하고, 상기 혈관 병변 인식 모델을 생성하는 단계는: 상기 혈관에 대한 복수의 2D이미지들을 기반으로 하여 RNN(recurrent neural netwiork) 알고리즘을 적용하여 생성된 것인, 혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 8/08 (2006.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170083308 (2017.06.30)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0002959 (2019.01.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.18)
심사청구항수 5

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 장혁재 대한민국 서울특별시 강남구
2 하성민 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 홍윤미 대한민국 서울특별시 서대문구
4 전병환 대한민국 경상북도 경산시 경산로 **, **
5 정성희 대한민국 광주광역시 광산구
6 장영걸 대한민국 서울특별시 마포구
7 김세근 대한민국 경기도 고양시 일산동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 황의만 대한민국 서울특별시 강남구 개포로**길 *-*, 만성빌딩 (개포동)(만성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.06.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0629681-82
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
 2020.06.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0626714-79
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번호 청구항
1 1
혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법에 있어서,혈관에 대한 복수의 2D 이미지를 획득하는 단계;상기 획득한 복수의 2D 이미지를 이용하여, 혈관 병변 인식 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 혈관 병변 인식 모델을 혈관에 대한 3D이미지에 적용함으로써, 혈관에 대한 3D 이미지 내에 병변이 존재하는지 여부를 결정하는 단계;를 포함하고,상기 혈관 병변 인식 모델을 생성하는 단계는:상기 혈관에 대한 복수의 2D이미지들을 기반으로 하여 RNN(recurrent neural netwiork) 알고리즘을 적용하여 생성된 것인,혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 혈관에 대한 복수의 2D 이미지는 침습적 의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 것이고,상기 3D 이미지는 비침습적 의료 영상 촬영 장치에 의해 촬영된 것인,혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 복수의 2D 이미지들 각각은 광간섭단층촬영에 의해 촬영된 이미지 또는 혈관내 초음파 이미지 이고,상기 복수의 3D 이미지들 각각은 CT(Computed Tomography) 이미지 또는 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 이미지인,혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 혈관 병변 인식 모델은 3D-CNN(convolution neural network)의 집합으로 각각 구성되며,적어도 하나의 컨볼루션 레이어, 적어도 하나의 풀링 레이어, 적어도 하나의 풀리 커넥티드 레리어를 포함하는,혈관에 발생된 병변을 식별하는 방법
5 5
혈관에 발생된 병변을 식별하는 혈관 병변 식별 하는 장치에 있어서,혈관에 대한 복수의 2D 이미지를 획득하는 혈관 이미지 획득부;혈관에 대한 복수의 2D 이미지를 이용하여, 혈관 병변 인식 모델을 생성하는 혈관 병변 인식 모델 생성부;상기 생성된 혈관 병변 인식 모델을 혈관에 대한 3D이미지에 적용함으로써, 혈관에 대한 3D 이미지 내에 병변이 존재하는지 여부를 결정하는 병변 발생 결정부;를 포함하고,상기 혈관 병변 인식 모델 생성부는:상기 혈관에 대한 복수의 2D이미지들을 기반으로 하여 RNN(recurrent neural netwiork) 알고리즘을 적용하여 상기 혈관 병변 인식 모델을 생성하는,혈관 병변 식별 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 연세대학교 산학협력단 해외우수연구기관 유치사업 연세-Cedars-Sinai 심장융합영상연구센터 설립