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RELM과 PCA 특징을 이용한 구조적 MRI 영상 기반의 치매 진단 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2019037145
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 구조적 MRI 영상에서 분석되어야 할 특징들을 PCA 방식에 의해 측정하고, 상기 측정한 각 특징들을 병원, 연구소 등에서 수집한 치매관련 빅데이터를 토대로 생성한 RELM 학습모델을 통해 학습하여 알츠하이머 병의 진행 단계를 진단함으로써, 치매 환자의 조기 진단을 수행하고, 조기 진단을 토대로 환자의 빠른 치료 및 관련 연구를 활성화할 수 있도록 하는 정규화된 극도의 학습 기계와 PCA 특징을 이용한 구조적 MRI 영상 기반의 치매 진단 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
Int. CL G16C 10/00 (2019.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) G06T 11/00 (2006.01.01)
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) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/50(2013.01)
출원번호/일자 1020170144393 (2017.11.01)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1929965-0000 (2018.12.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20181217) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.01)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상웅 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김견수 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 ** (역삼동, 한덕빌딩) ***호(다함특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1082091-58
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.09.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0116589-40
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.09.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0650748-16
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.11.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1154889-21
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)
2018.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-1154857-71
7 등록결정서
Decision to grant
2018.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0820764-35
8 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.12.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-1221235-43
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2018-1225794-36
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
움직임 보정 및 등록, 연질(pial) 및 화이트 버텍스(vertex) 추출, 피질 표면 지도의 구형 매핑, 피질 특징 획득을 순차적으로 처리함으로써, 병원, 연구소, 국가기관 또는 이들의 조합을 통해 수집한 각각의 구조적 MRI 영상에 대하여 움직임 보정, T1 등급의 영상 평균화, 탈레라슈 공간에 볼륨 등록 및 변형 가능한 템플릿 모형을 가진 두개골 스트라이핑을 포함한 전처리를 수행하는 영상 전처리부;상기 전처리된 영상으로부터 피질 두께(cortical thickness), 표면적(surface area), 굴곡 계수(folding index), 고유곡률(intrinsic curvature) 및 부피(volume)를 포함한 특징을 측정하는 특징 측정부;상기 측정한 특징을 토대로 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 2개의 그룹으로 무작위로 나누고, 상기 학습 데이터 세트를 토대로 학습하여 학습모델을 생성함으로써 상기 학습모델을 모델링한 다음, 모델링 결과를 상기 테스트 데이터 세트를 통해 평가하여 교차검증을 수행하는 교차 검증부; 및SVM(Support Vector Machine), IVM(Import Vector Machine), RELM(Regularized Extreme Learning Machine)을 포함한 복수의 학습모델에 대하여 교차검증을 수행한 결과를 평가하고, 평가한 결과를 토대로 최종 학습모델을 생성하는 학습부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 교차 검증부는,70/30 교차검증 방식, 10-fold 교차검증 방식 및 LOO(leave one out) 교차검증 방식으로 교차검증을 수행하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 치매 진단 장치는,사용자 단말로부터 수신한 특정 사용자의 구조적 MRI 영상으로부터 측정한 피질 두께, 표면적, 굴곡 계수, 고유 곡률 및 부피를 포함한 특징을 상기 최종 학습모델에 적용하여 치매여부를 추정하는 진단 추정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 장치
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청구항 6에 있어서,상기 치매 진단 장치는,상기 추정한 치매여부 결과정보를 토대로 알츠하이머 병, 경증인지기능 장애(MCI, Mild Cognitive Impairment), 정상 상태(NC, Normal Control)의 여부를 판정하고, 상기 판정한 결과를 상기 사용자 단말로 제공하는 진단결과 출력부;를 더 포함하며,상기 진단결과 출력부는,상기 판정한 결과를 토대로 치료 및 예방 안내, 운동법, 식이요법 또는 이들의 조합을 포함한 건강관련 프로그램을 추가로 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 장치
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AD(Alzheimer's Disease) 진단 서버의 영상 전처리부에서, 움직임 보정 및 등록, 연질(pial) 및 화이트 버텍스(vertex) 추출, 피질 표면 지도의 구형 매핑, 피질 특징 획득을 순차적으로 처리함으로써, 병원, 연구소, 국가기관 또는 이들의 조합을 통해 수집한 각각의 구조적 MRI 영상에 대하여 움직임 보정, T1 등급의 영상 평균화, 탈레라슈 공간에 볼륨 등록 및 변형 가능한 템플릿 모형을 가진 두개골 스트라이핑을 포함한 전처리를 수행하는 영상 전처리 단계;상기 AD 진단 서버의 특징 측정부에서, 상기 전처리된 영상으로부터 피질 두께, 표면적, 굴곡 계수, 고유곡률 및 부피를 포함한 특징을 측정하는 특징 측정 단계;상기 AD 진단 서버의 교차 검증부에서, 상기 측정한 특징을 토대로 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 2개의 그룹으로 무작위로 나누고, 상기 학습 데이터 세트를 토대로 학습하여 학습모델을 생성함으로써 상기 학습모델을 모델링한 다음, 모델링 결과를 상기 테스트 데이터 세트를 통해 평가하여 교차검증을 수행하는 교차검증 단계; 및상기 AD 진단 서버의 학습부에서, SVM, IVM, RELM을 포함한 복수의 학습모델에 대하여 교차검증을 수행한 결과를 평가하고, 평가한 결과를 토대로 최종 학습모델을 생성하는 최종 학습모델 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 방법
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청구항 11에 있어서,상기 교차검증 단계는,상기 AD 진단 서버의 교차 검증부에서, 70/30 교차검증 방식, 10-fold 교차검증 방식 및 LOO 교차검증 방식으로 교차검증을 수행하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 방법
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청구항 11에 있어서,상기 치매 진단 방법은,상기 AD 진단 서버의 진단 추정부에서, 사용자 단말로부터 수신한 특정 사용자의 구조적 MRI 영상으로부터 측정한 피질 두께, 표면적, 굴곡 계수, 고유 곡률 및 부피를 포함한 특징을 상기 최종 학습모델에 적용하여 치매여부를 추정하는 진단 추정 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 방법
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청구항 16에 있어서,상기 치매 진단 방법은,상기 AD 진단 서버의 진단결과 출력부에서, 상기 진단 추정 단계에서 추정한 치매여부 결과정보를 토대로 알츠하이머 병, 경증인지기능 장애, 정상 상태의 여부를 판정하고, 상기 판정한 결과를 상기 사용자 단말로 제공하는 진단결과 출력 단계;를 더 포함하며,상기 진단결과 출력 단계는,상기 진단결과 출력부에서, 상기 판정한 결과를 토대로 치료 및 예방 안내, 운동법, 식이요법 또는 이들의 조합을 포함한 건강관련 프로그램을 추가로 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 치매 진단 방법
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패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성 SW중심대학(가천대)
2 경기도청 가천대학교 산학협력단 경기도 지역협력 연구센터 인공지능기술기반 시니어 헬스케어 기술개발