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기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2020000352
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 기계학습에 방해가 되는 노이즈를 학습 목적에 따라 선택적으로 필터링할 수 있는 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템은 기계학습 목적에 따른 학습 노이즈의 정의사항을 수신하는 학습 노이즈 정의부; 상기 학습 노이즈를 필터링하기 위한 필터를 생성하는 필터 생성부; 및 상기 생성된 필터를 이용하여 기계학습에 방해가 되는 학습 노이즈를 제거하는 필터링부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 5/002(2013.01) G06T 5/002(2013.01) G06T 5/002(2013.01) G06T 5/002(2013.01) G06T 5/002(2013.01) G06T 5/002(2013.01)
출원번호/일자 1020180152862 (2018.11.30)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2063492-0000 (2020.01.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200108) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정원 서울특별시 서초구
2 박예슬 인천광역시 동구
3 유동연 경기도 수원시 장안구
4 임창남 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***(역삼동) 동아빌딩 *층(주식회사에스와이피)
2 심경식 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** 동아빌딩 *층(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 경기도 수원시 영통구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1203744-59
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0646677-11
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.08.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0595988-77
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-1072252-03
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1072253-48
6 등록결정서
Decision to grant
2019.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0930160-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 노이즈 정의부, 필터 생성부, 필터링부를 포함하는 시스템을 이용하여 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈를 필터링하는 방법에 있어서,상기 학습 노이즈 정의부가, 기계학습 목적에 따른 학습 노이즈의 정의사항을 수신하는 단계;상기 필터 생성부가, 상기 학습 노이즈의 정의사항에 기반하여 상기 학습 노이즈를 필터링하기 위한 필터를 생성하는 단계; 및상기 필터링부가, 상기 생성된 필터를 이용하여 기계학습에 방해가 되는 학습 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈를 필터링하는 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 학습 노이즈는 기계학습 목적에 무관하게 학습에 방해가 되는 절대적 학습 노이즈와 기계학습 목적의 종류에 따라 학습에 방해가 될 수 있는 상대적 학습 노이즈를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈를 필터링하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 필터 생성부가 필터를 생성하는 단계는,영상처리기반의 필터 및 학습기반의 필터 중 적어도 어느 하나의 필터를 이용하여 학습 노이즈 필터를 생성하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈를 필터링하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서,레이블링부가 상기 기계학습용 의료 영상 데이터에 대하여 기계학습을 기반으로 레이블링을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 레이블링은 학습 노이즈의 종류를 분류하기 위한 것인 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈를 필터링하는 방법
5 5
기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템에 있어서,기계학습 목적에 따른 학습 노이즈의 정의사항을 수신하는 학습 노이즈 정의부;상기 학습 노이즈의 정의사항에 기반하여 상기 학습 노이즈를 필터링하기 위한 필터를 생성하는 필터 생성부; 및상기 생성된 필터를 이용하여 기계학습에 방해가 되는 학습 노이즈를 제거하는 필터링부를 포함하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 학습 노이즈는 기계학습 목적에 무관하게 학습에 방해가 되는 절대적 학습 노이즈와 기계학습 목적의 종류에 따라 학습에 방해가 될 수 있는 상대적 학습 노이즈를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템
7 7
제 5 항에 있어서,상기 필터 생성부는, 영상처리기반의 필터 및 학습기반의 필터 중 적어도 어느 하나의 필터를 이용하여 학습 노이즈 필터를 생성하는 것을 특징으로 하는 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템
8 8
제 5 항에 있어서,상기 기계학습용 의료 영상 데이터에 대하여 기계학습을 기반으로 레이블링을 수행하는 레이블링부를 더 포함하고,상기 레이블링은 학습 노이즈의 종류를 분류하기 위한 것인 기계학습용 의료 영상 데이터의 학습 노이즈 필터링 시스템
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2020175420 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 아주대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 초소형 체내외 진단 지능형 디바이스 개발