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인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템

  • 기술번호 : KST2020014930
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 자기공명영상 또는 컴퓨터 단층 촬영 관류 영상 정보를 인공신경망을 활용하여 뇌 영역별로 분류하는 모델을 생성하고 평가하는 시스템이 개시된다. 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템은, 모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부와, 데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부와, 학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며, 여기서 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을 복원함으로써 학습데이터와 실지검증 데이터를 생성하고, 데이터의 다양성 및 학습 검증을 위하여 뇌의 대칭성을 이용한 반전 및 회전 왜곡 등을 사용하여 데이터 논증 과정을 진행한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020190048957 (2019.04.26)
출원인 (주)제이엘케이, 서울대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0125135 (2020.11.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (주)제이엘케이 대한민국 충청북도 청주시 청원구
2 서울대학교병원 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김원태 경기도 수원시 영통구
2 강신욱 서울특별시 강남구
3 이명재 서울특별시 강남구
4 김동민 서울특별시 강남구
5 장진성 서울특별시 송파구
6 박종혁 서울특별시 강서구
7 박경일 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김인한 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 신영빌딩)(특허법인세원)
2 특허법인세원 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 신영빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0431976-82
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0466557-74
3 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2019.12.17 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2019-1305486-78
4 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2019.12.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0205493-34
5 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2019.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-1339128-89
6 [반려요청]서류반려요청(반환신청)서
[Request for Return] Request for Return of Document		 2020.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0016746-33
7 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0006445-10
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5100762-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
모델을 생성하는데 필요한 정보를 생성하는 모델 생성부;데이터를 학습하고 학습된 데이터를 평가하는 모델 학습 및 평가부; 및학습된 결과를 종합하는 영역 겹침 배제부를 포함하며,상기 모델 생성부는, 뇌 원본 영상 데이터를 표준화된 3차원 뇌 템플릿에 3차원 영상 등록(image registration) 작업을 수행한 후 표준화된 뇌에서 분류된 각 영역을 적용하고 다시 원본 영상 데이터을 복원함으로써 학습데이터와 실지검증(ground truth) 데이터를 생성하고, 데이터의 다양성 및 학습 검증을 위하여 뇌의 대칭성을 이용한 반전 및 회전 왜곡 등을 사용하여 데이터 논증(data augmentation) 과정을 진행하는, 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템
2 2
청구항 1에 있어서,상기 모델 학습 및 평가부는, 3차원 뇌 영상과 모델 생성부에서 생성된 실지검증(ground truth)을 활용하여 3차원 CNN 기반 인공신경망을 적용하여 학습하고 상기 모델 생성부에서 진행한 데이터 논증(data augmentation) 데이터 및 학습에 사용하지 않은 데이터를 사용하여 모델의 정확도 및 안정성에 대해 평가하는, 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템
3 3
청구항 1 또는 2에 있어서,상기 영역 겹침 배제부는, 상기 모델 학습 및 평가부에서 생성된 모델에서 나온 각 뇌 영역의 결과를 한 공간 내에 통합하고 통합된 각 뇌 영역의 결과를 3가지 평가 시스템에 따라 상황에 맞춰 평가하는, 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템
4 4
청구항 3에 있어서,상기 평가 시스템은 겹친 영역을 배제하여 어떠한 영역에도 포함시키지 않는 방법, 겹친 영역에 나타난 모델의 확률 값을 비교하여 더 높은 곳으로 분류하는 방법, 부피, 두께와 같이 각 영역을 나타나는 추가적인 특성을 비교하여 유사도 및 일관성이 높은 방향으로 선택하는 방법 중 적어도 어느 하나를 적용하는, 인공지능 기반 뇌 영역 분류 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.