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딥러닝에 기반한 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020006039
  • 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 딥러닝 기반 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치 및 방법을 제공하며, 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치는 양전자단층촬영기를 통해 촬영된 양전자단층촬영(PET) 영상을 기설정된 복수의 촬영 기간(duration) 별로 수집하는 영상 수집기, 영상 수집기를 통해 입력된 촬영 기간 별 PET 영상이 저장된 데이터베이스, 촬영 기간 별 PET 영상을 기설정된 복수의 시간 단위에 따라 그룹화하고 그룹화된 PET 영상을 학습 영상으로 하여 기설정된 딥러닝 모델을 선행 학습시키는 데이터 학습기, 및 양전자단층촬영기로부터 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상이 입력되면 선행 학습된 딥러닝 모델로 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 입력하여 제 2 기간에 대응하도록 재구성된 PET 예측 영상을 생성하여 출력하는 영상 생성기를 포함한다.
Int. CL A61B 6/03 (2006.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 6/037(2013.01) A61B 6/037(2013.01) A61B 6/037(2013.01) A61B 6/037(2013.01) A61B 6/037(2013.01)
출원번호/일자 1020180139061 (2018.11.13)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0055425 (2020.05.21) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.13)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최용 서울특별시 송파구
2 정진호 서울특별시 은평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-1126507-16
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.12.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.01.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0002131-56
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.03.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0176308-14
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.05.06 수리 (Accepted) 1-1-2020-0457971-76
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.05.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0457972-11
8 등록결정서
Decision to grant
2020.08.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0564449-88
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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딥러닝 기반 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치에 있어서,양전자단층촬영기를 통해 촬영된 양전자단층촬영(PET) 영상을 기설정된 복수의 촬영 기간(duration) 별로 수집하는 영상 수집기;상기 영상 수집기를 통해 입력된 촬영 기간 별 PET 영상이 저장된 데이터베이스;상기 촬영 기간 별 PET 영상을 기설정된 복수의 시간 단위에 따라 그룹화하고, 그룹화된 PET 영상을 학습 영상으로 하여 기설정된 딥러닝 모델을 선행 학습시키는 데이터 학습기; 및상기 양전자단층촬영기로부터 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상이 입력되면, 상기 선행 학습된 딥러닝 모델로 상기 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 입력하여 제 2 기간에 대응하도록 재구성된 PET 예측 영상을 생성하여 출력하는 영상 생성기를 포함하며,상기 촬영 기간은 양전자단층촬영에 소요된 시간이고,상기 제 2 기간은 상기 제 1 기간 보다 긴 시간으로 설정된 것이고, 상기 영상 생성기는,상기 선행 학습이 완료된 딥러닝 모델을 통해 상기 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상에 기초하여 상기 촬영 기간 별 PET 영상의 세트 단위로 분류 작업을 수행하여 상기 제 2 기간에 대응하도록 재구성된 PET 예측 영상을 생성하며,상기 PET 영상의 세트들은 각각 서로 상이한 복수의 시간 단위 별로 양전자단층촬영된 데이터를 포함하되, 각각 해당 시간 단위 동안 촬영된 데이터가 통합된 PET 영상을 포함하며,상기 PET 영상의 세트들에는 상기 통합된 PET 영상이 시간에 따라 순차적으로 포함된 것인,고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 데이터 학습기는,상기 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 입력 영상으로 설정하고 상기 생성된 PET 예측 영상을 결과 영상으로 설정한 후 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks, CNN)의 다층의 컨볼루션 그룹 및 디컨볼루션 그룹으로 구성하는 것인, 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제 1 기간은 초 단위로 설정되고, 상기 제 2 기간은 분 단위로 설정되는 것인, 고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치
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삭제
5 5
고속 양전자단층촬영 영상 획득 장치를 통한 딥러닝에 기반한 고속 양전자단층촬영 영상 획득 방법에 있어서,양전자단층촬영기를 통해 촬영된 양전자단층촬영(PET) 영상을 기설정된 복수의 촬영 기간(duration) 별로 수집하는 단계;상기 수집된 촬영 기간 별 PET 영상을 각각 저장하는 단계;상기 저장된 촬영 기간 별 PET 영상을 기설정된 복수의 시간 단위에 따라 그룹화하고, 그룹화된 PET 영상을 학습 영상으로 하여 기설정된 딥러닝 모델을 선행 학습시키는 단계;상기 양전자단층촬영기로부터 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 입력받는 단계; 및상기 입력된 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 상기 선행 학습된 딥러닝 모델로 입력하여 제 2 기간에 대응하도록 재구성된 PET 예측 영상을 생성하여 출력하는 단계를 포함하며,상기 촬영 기간은 양전자단층촬영에 소요된 시간이고,상기 제 2 기간은 상기 제 1 기간 보다 긴 시간으로 설정된 것이고,상기 재구성된 PET 예측 영상을 생성하여 출력하는 단계는,상기 선행 학습이 완료된 딥러닝 모델을 통해 상기 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상에 기초하여 상기 촬영 기간 별 PET 영상의 세트 단위로 분류 작업을 수행하여 상기 제 2 기간에 대응하도록 재구성된 PET 예측 영상을 생성하며,상기 PET 영상의 세트들은 각각 서로 상이한 복수의 시간 단위 별로 양전자단층촬영된 데이터를 포함하되, 각각 해당 시간 단위 동안 촬영된 데이터가 통합된 PET 영상을 포함하며,상기 PET 영상의 세트들에는 상기 통합된 PET 영상이 시간에 따라 순차적으로 포함된 것인,고속 양전자단층촬영 영상 획득 방법
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제 5 항에 있어서,상기 재구성된 PET 예측 영상을 생성하여 출력하는 단계 이후에,상기 제 1 기간 동안 촬영된 PET 영상을 입력 영상으로 설정하고 상기 생성된 PET 예측 영상을 결과 영상으로 설정한 후 상기 선행 학습된 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks, CNN)의 다층의 컨볼루션 그룹 및 디컨볼루션 그룹을 구성하는 단계를 더 포함하는, 고속 양전자단층촬영 영상 획득 방법
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제 5 항에 있어서,상기 제 1 기간은 초 단위로 설정되고, 상기 제 2 기간은 분 단위로 설정되는 것인, 고속 양전자단층촬영 영상 획득 방법
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