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딥러닝 알고리즘을 이용한 유방의 병변 검출 프로그램

  • 기술번호 : KST2020015979
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 본 발명은, 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램에 있어서, 데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단, 처리된 데이터를 출력하는 출력 수단을 갖춘 컴퓨터에, 의료 영상장비로 촬영한 유방촬영술 이미지를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 (a)단계; 상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 유방촬영술 이미지에서 상기 처리 수단이 딥러닝 알고리즘으로 흉근 영역을 제거하여, 상기 출력 수단이 유방의 세그멘테이션 이미지를 출력하는 (b)단계; 및 상기 처리 수단이 상기 (a)단계에서 학습된 정보를 기반으로 상기 세그멘테이션 이미지에서 병변의 영역을 검출하는 (c)단계를 실행시키는 것을 특징으로 한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020190027674 (2019.03.11)
출원인 가천대학교 산학협력단, (의료)길의료재단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0108685 (2020.09.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.11)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구
2 (의료)길의료재단 대한민국 인천광역시 남동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유은영 경기도 안양시 동안구
2 김광기 서울특별시 송파구
3 김영재 경기도 고양시 일산동구
4 박성진 인천광역시 계양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 이수찬 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

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		 2019.03.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0248137-54
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.04.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.06.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0146614-01
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0709244-37
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.12.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-1317672-14
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.12.04 1-1-2020-1317673-59
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번호 청구항
1 1
데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단, 처리된 데이터를 출력하는 출력 수단을 갖춘 컴퓨터에,(a) 의료 영상장비로 촬영한 유방촬영술 이미지를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 유방촬영술 이미지를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 단계;(b) 상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 유방촬영술 이미지에서 상기 처리 수단이 딥러닝 알고리즘으로 흉근 영역을 제거하여, 상기 출력 수단이 유방의 세그멘테이션 이미지를 출력하는 단계; 및 (c) 상기 처리 수단이 상기 (a)단계에서 학습된 정보를 기반으로 상기 세그멘테이션 이미지에서 병변의 영역을 검출하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
2 2
제 1 항에 있어서,상기 (a)단계는,유방의 병변 모양을 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
3 3
제 1 항에 있어서,상기 (a)단계는,상기 유방촬영술 이미지에서 흉근 영역을 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
4 4
제 1 항에 있어서,상기 (a)단계는,상기 유방촬영술 이미지의 WW(window width)/WL(window level)를 정규화하되, 서로 다른 WW/WL을 갖는 복수개의 정규화된 이미지를 합성하여, 합성된 유방촬영술 이미지를 상기 딥러닝 알고리즘의 입력 이미지로 사용하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
5 5
제 4 항에 있어서,상기 (a)단계는,상기 입력 이미지로, 서로 다른 WW/WL를 갖는 복수개의 상기 유방촬영술 이미지를 합성하고, 합성된 이미지를 R, G, B 중 어느 한 채널로 컬러링한 이미지가 사용되는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
6 6
제 1 항에 있어서,상기 (a)단계는,서로 다른 Window 값으로 정규화 된 복수개의 유방촬영술 이미지와, 복수개로 컬러링 된 유방촬영술 이미지를 조합하여,다채널의 컬러 영상으로 상기 딥러닝 알고리즘의 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
7 7
제 1 항에 있어서,상기 (b)단계는,상기 딥러닝 알고리즘으로 U-Net 모델 또는 U-Net 모델에서 파생된 생성모델이 적용된 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램
8 8
데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단을 갖춘 스마트폰, 태블릿, 또는 노트북에,의료 영상장비로 촬영한 유방촬영술 이미지를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 제1 기능;상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 유방촬영술 이미지에서 상기 처리 수단이 딥러닝 알고리즘으로 흉근 영역을 제거하여, 상기 출력 수단이 유방의 세그멘테이션 이미지를 출력하는 제2 기능; 및상기 처리 수단이 상기 제1 기능에서 학습된 정보를 기반으로 상기 세그멘테이션 이미지에서 병변의 영역을 검출하는 제3 기능을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 유방의 병변 검출 애플리케이션
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 길의료재단 길의료재단 M.D.-Ph.D. 공동 과제 딥러닝을 이용한 맘모영상의 자동화된 종괴검출 연구