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병변 진단 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2020016026
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 기술은 병변 진단 시스템 및 방법이 개시된다. 이러한 기술에 대한 구체적인 구현 예는 내시경 등을 이용한 동영상의 촬영 중 정지영상의 캡쳐 요청 시 획득된 정지영상의 병변 의심 영역을 관심 영역으로 설정한 다음 관심 영역의 레드(R) 채널, 그린(G) 채널, 및 블루(B) 채널 영상 중 레드 채널 영상을 제외한 나머지 그린 채널, 및 블루 채널 영상 각각에 대해 또는 그린 채널, 그린 채널, 및 블루 채널 영상 각각에 대해 각 픽셀에 대한 누적분포함수(CDF: cumulative distribution Function)값을 도출하며, 도출된 CDF 값에 대한 히스토그램 평활화하여 대조도가 향상된 영상 데이터로 변환한 다음 합성하고, 합성된 영상 데이터에 대해 전이학습 및 딥러닝 학습을 순차적으로 수행하여 병변을 검출함에 따라, 객관적으로 병변을 진단할 수 있고 병변에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 1/04 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200022177 (2020.02.24)
출원인 가천대학교 산학협력단, (의료)길의료재단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0102961 (2020.09.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190021015   |   2019.02.22
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.24)
심사청구항수 9

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 김광기 서울특별시 송파구
2 정준원 서울특별시 강남구
3 김영재 경기도 고양시 일산동구

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/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0191784-73
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.11.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
내시경으로 획득된 동영상 중 병변 의심 영역에 대한 관심 영역의 정지영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 정지영상에 대한 해상도를 기 정해진 해상도로 보정한 다음 각 픽셀에 대한 누적분포함수(CDF: cumulative distribution Function)값을 도출하며, 도출된 CDF 값에 대한 히스토그램 평활하여 소정크기의 영상 데이터로 변환하는 전처리부;상기 영상 데이터에 대해 전이학습 및 딥러닝 학습을 순차적으로 수행하고 학습 결과에 토대로 병변을 검출하는 병변 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 정지영상은 레드(Red) 채널, 그린(Green) 채널, 및 블루(Blue) 채널 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 전처리부는 그린 채널, 및 블루 채널 각각에 대해 각 픽셀에 대한 누적분포함수(CDF: cumulative distribution Function)값을 도출한 다음 도출된 CDF 값에 대한 히스토그램 평활화(smoothing)하여 소정크기의 영상 데이터로 변환한 후 각 채널 별 영상데이터를 합성하여 상기 병변 검출부로 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
4 4
제2항에 있어서, 상기 전처리부는 그린 채널, 그린 채널, 및 블루 채널 각각에 대해 각 픽셀에 대한 누적분포함수(CDF: cumulative distribution Function)값을 도출한 다음 도출된 CDF 값에 대한 히스토그램 평활화하여 소정크기의 영상 데이터로 변환한 후 각 채널 별 영상 데이터를 합성하여 상기 병변 검출부로 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 병변 검출부는,소정크기의 영상 데이터의 이미지 네트워크에 의거 구축된 학습모델을 토대로 전이 학습을 수행하는 ImageNet 학습모듈; 및 상기 ImageNet 학습모듈의 전이학습의 제어값을 초기값으로 입력받아 딥러닝 학습을 수행하여 학습 결과를 토대로 병변을 검출 및 분류하는 딥러닝 학습모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
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제5항에 있어서, 상기 딥러닝 학습모듈은 컨볼루션 레이어와 폴(Pool) 레이어로 이루어진 ResNET 구조를 통해 추출된 특징을 RPN(Region Proposal Network) 기법을 통해 사각 좌표계의 위치 정보와 확률 정보를 획득하고 검출된 위치에서 획득된 확률 정보를 통해 병변을 검출 및 분류하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
7 7
제5항에 있어서, 상기 병변 검출부는,상기 ImageNet 학습모듈의 전이학습의 학습 결과를 토대로 검출된 병변과 딥러닝 학습모듈의 학습 결과를 토대로 검출된 병변의 비교를 토대로 병변의 검출 및 분류 결과에 대해 검증하는 병변 검증모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 시스템
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내시경으로 획득된 동영상 중 병변 의심 영역에 대한 관심 영역의 정지영상을 획득하는 영상 획득단계; 획득된 관심 영역의 정지 영상의 레드 채널, 그린 채널, 및 블루 채널 영상 중 그린 채널, 그린 채널, 및 블루 채널 영상 각각에 대해 각 픽셀에 대한 누적분포함수(CDF: cumulative distribution Function)값을 도출하며, 도출된 CDF 값에 대한 히스토그램 평활화하여 소정크기의 영상 데이터로 변환하는 전처리단계; 소정크기의 영상 데이터의 이미지 네트워크에 의거 구축된 학습모델을 토대로 전이 학습을 수행하여 병변을 검출하는 ImageNet 학습 단계; 및 상기 ImageNet 학습모듈의 전이학습의 제어값을 초기값으로 입력받아 상기 영상 데이터를 소정 수의 컨볼루션 레이어와 하나의 폴 레이어로 이루어진 ResnET 구조를 통해 추출된 특징을 RPN 기법을 통해 사각 좌표계의 위치 정보와 확률 정보를 획득하고 검출된 위치에서 획득된 확률 정보를 통해 병변을 검출하는 딥러닝 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 방법
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제8항에 있어서, 상기 병변 진단 방법은,전이학습의 학습 결과를 토대로 검출된 병변과 딥러닝 학습모듈의 학습 결과를 토대로 검출된 병변의 비교를 토대로 병변의 검출 및 분류 결과에 대해 검증하는 병변 검증 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측·예방 기술개발 및 전문인력 양성
2 과학기술정보통신부 가천대학교 가천대 일반연구사업 인공지능 기반의 상부 위장관 내시경 자동 진단기술 개발