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의료 영상의 분석 모델을 학습시키는 학습 장치 및 그 학습 방법

  • 기술번호 : KST2020011131
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 효율적으로 의료영상의 분석 모델을 학습시키는 학습 장치 및 그 학습 방법에 관한 것이다. 학습 장치는 메모리 및 프로세서를 포함하며, 메모리는 의료 영상 분석을 위한 분석모델이 저장된다. 이에 의해, 다수의 3차원 의료 영상의 병변 부위를 라벨링 해주는 작업의 시간을 단축할 수 있게 된다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190001966 (2019.01.07)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0092466 (2020.08.04) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.07)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박상현 대구광역시 달성군 현풍면
2 원동규 인천광역시 계양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김태헌 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대구 달성군 현
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-0019920-83
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0393010-93
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0832974-54
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0832975-00
6 등록결정서
Decision to grant
2020.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0822667-10
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번호 청구항
1 1
의료 영상의 분석 모델을 학습시키는 학습 장치에 있어서,상기 분석 모델이 저장된 메모리; 및상기 분석 모델을 이용하여 의료 영상을 분석하는 프로세서;를 포함하며,상기 프로세서는,라벨링이 완료된 제 1 의료 영상을 이용하여 상기 분석 모델을 학습하고, 라벨링 이전의 제 2 의료 영상에 상기 학습된 분석 모델을 적용하여 상기 제 2 의료 영상의 확률 맵을 생성하고, 상기 확률 맵을 이용하여 상기 제 2 의료 영상의 각 프레임의 불확실성을 계산하며, 상기 제 2 의료 영상 중 상기 불확실성이 기 설정된 조건을 초과하는 적어도 하나의 프레임을 선정하여, 상기 선정된 프레임에 대한 라벨링을 입력받고, 상기 라벨링이 입력된 프레임을 상기 제 1 의료 영상에 추가하여 제 3 의료 영상을 생성한 후, 상기 제 3 의료 영상을 이용하여 상기 분석 모델을 학습하고,상기 불확실성은 상기 확률 맵의 각 복셀(Voxel)의 엔트로피의 합인 것을 특징으로 하는, 학습 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,디스플레이;를 더 포함하며,상기 프로세서는, 상기 제 2 의료 영상 중 상기 불확실성이 기 설정된 조건을 초과하는 것으로 선정된 적어도 하나의 프레임에 대한 라벨링 입력을 요청하는 UI(User Interface)를 상기 디스플레이에 표시하고,상기 UI 상에서 상기 적어도 하나의 프레임 각각의 병변 부위가 체크되면, 체크된 부분에 대한 데이터를 상기 각 프레임의 데이터에 추가하여, 상기 적어도 하나의 프레임을 라벨링하는 학습 장치
4 4
컴퓨터로 구현되는 학습 장치에 의해 각 단계가 수행되는 의료영상 용 분석 모델의 학습 방법에 있어서,라벨링이 완료된 제 1 의료 영상을 이용하여 분석 모델을 학습하는 단계;라벨링 이전의 제 2 의료 영상에 상기 학습된 분석 모델을 적용하여 상기 제 2 의료 영상의 확률 맵을 생성하는 단계; 상기 확률 맵을 이용하여 상기 제 2 의료 영상의 각 프레임의 불확실성을 계산하는 단계; 상기 제 2 의료 영상 중 상기 불확실성이 기 설정된 조건을 초과하는 적어도 하나의 프레임을 선정하는 단계;상기 선정된 프레임에 대한 라벨링이 입력되면, 상기 라벨링이 입력된 프레임을 상기 제 1 의료 영상에 추가하여 제 3 의료 영상을 생성하는 단계; 및상기 제 3 의료 영상을 이용하여 상기 분석 모델을 학습하는 단계;를 포함하고,상기 불확실성은, 상기 확률 맵의 각 복셀(Voxel)의 엔트로피의 합인, 학습 방법
5 5
삭제
6 6
제4항에 있어서,상기 제 3 의료 영상을 생성하는 단계는,상기 제 2 의료 영상 중 상기 불확실성이 기 설정된 조건을 초과하는 것으로 선정된 적어도 하나의 프레임에 대한 라벨링 입력을 요청하는 UI(User Interface)를 디스플레이하는 단계;상기 UI 상에서 상기 적어도 하나의 프레임 각각의 병변 부위가 체크되면, 체크된 부분에 대한 데이터를 상기 각 프레임의 데이터에 추가하여, 상기 적어도 하나의 프레임을 라벨링하는 단계;상기 라벨링된 프레임을 상기 제 1 의료 영상에 추가하여 상기 제 3 의료 영상을 생성하는 단계;를 포함하는, 학습 방법
7 7
의료 영상 용 분석 모델을 학습하는 학습 방법을 컴퓨터에 의해 실행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 있어서, 상기 학습 방법은, 라벨링이 완료된 제 1 의료 영상을 이용하여 분석 모델을 학습하는 단계;라벨링 이전의 제 2 의료 영상에 상기 학습된 분석 모델을 적용하여 상기 제 2 의료 영상의 확률 맵을 생성하는 단계;상기 확률 맵을 이용하여 상기 제 2 의료 영상의 각 프레임의 불확실성을 계산하는 단계; 상기 제 2 의료 영상 중 상기 불확실성이 기 설정된 조건을 초과하는 적어도 하나의 프레임을 선정하는 단계;상기 선정된 프레임에 대한 라벨링이 입력되면, 상기 라벨링이 입력된 프레임을 상기 제 1 의료 영상에 추가하여 제 3 의료 영상을 생성하는 단계; 및상기 제 3 의료 영상을 이용하여 상기 분석 모델을 학습하는 단계;를 포함하고,상기 불확실성은, 상기 확률 맵의 각 복셀(Voxel)의 엔트로피의 합인, 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 대구경북과학기술원 사용자 입력을 최소화하는 반자동 영상 레이블 생성 소프트웨어 사용자 입력을 최소화하는 반자동 영상 레이블 생성 소프트웨어