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의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법

  • 기술번호 : KST2021000834
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명의 일 실시 예에 따른 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법은 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의료데이터에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계 및 질환예측모델을 이용하여 입력된 의료영상에 대한 질환정보가 도출되는 단계가 포함될 수 있다.
Int. CL G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G16H 50/70(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/20(2013.01) A61B 5/0033(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190093847 (2019.08.01)
출원인 동국대학교 산학협력단, 한국전자기술연구원, 순천향대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0016171 (2021.02.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.01)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구
2 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구
3 순천향대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 아산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임윤정 경기도 고양시 일산동구
2 황영배 경기도 성남시 분당구
3 이주리 경기도 성남시 분당구
4 박준석 충청남도 아산시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 피씨알 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로***, **층(삼성동, 송암빌딩*)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2019.08.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0791846-09
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.10.02 수리 (Accepted) 1-1-2019-1012039-99
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.04.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.07.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0180411-26
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.11 수리 (Accepted) 4-1-2020-5248644-91
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0818802-38
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.01.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5002463-66
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2021-5010552-64
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2021-0082027-40
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.01.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0082026-05
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법에 있어서,복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의료데이터에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계; 및상기 질환예측모델을 이용하여 입력된 의료영상에 대한 질환정보가 도출되는 단계가 포함되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의료데이터에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계에는, 상기 복수의 의료기관 서버로부터 의료기관 별 의료데이터를 수신하는 단계;상기 수신한 의료데이터에 대하여 딥러닝 알고리즘을 이용하여 의료기관 별 예측모델이 학습되는 단계; 및상기 학습결과에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계가 포함되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 의료기관 별 예측모델이 학습되는 단계에는 상기 의료데이터에 대하여 Domain adaptation을 이용하여 학습데이터를 생성하는 단계; 및상기 학습데이터에 대하여 딥러닝 알고리즘을 이용하여 의료기관 별 예측모델이 학습되는 단계가 더 포함되고,상기 딥러닝 알고리즘은 CNN, RNN 및 LSTM 중 적어도 어느 하나인 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
4 4
제 2 항에 있어서,상기 학습결과에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계에서는, 상기 학습된 의료기관 별 예측모델 중에서 병변 인식도에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 학습결과에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계에서는, 교차 검증(cross-validation)을 이용하여 예측모델 별 병변 인식도가 평가됨으로써 상기 질환예측모델이 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
6 6
제 2 항에 있어서,상기 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의료데이터에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계에는, 사용자 단말로부터 인가된 사용자신호 및 상기 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의심질환데이터 중 적어도 어느 하나에 기초하여 의심질환이 결정되는 단계가 더 포함되고,상기 학습결과에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 단계에서는 상기 학습된 의료기관 별 예측모델 중에서 상기 결정된 의심질환에 대한 병변 인식도에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 질환예측모델을 이용하여 입력된 의료영상에 대한 질환정보가 도출되는 단계에는, 사용자 단말로부터 의료영상이 입력되는 단계;상기 질환예측모델을 이용하여 상기 의료영상 내 병변이 인식되는 단계; 및상기 인식된 병변에 기초하여 질환 클래스를 분류하는 단계가 포함되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 방법
8 8
의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템에 있어서, 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의료데이터에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 모델결정부; 및상기 질환예측모델을 이용하여 입력된 의료영상에 대한 질환정보가 도출되는 질환분석부가 포함되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
9 9
제 8 항에 있어서,상기 모델결정부에는 상기 복수의 의료기관 서버로부터 의료기관 별 의료데이터를 수신하는 데이터수신부; 및상기 수신한 의료데이터에 대하여 딥러닝 알고리즘을 이용하여 의료기관 별 예측모델이 학습되는 모델학습부가 포함되고,상기 질환예측모델은 상기 학습결과에 기초하여 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
10 10
제 9 항에 있어서,상기 모델학습부에서는 상기 의료데이터에 대하여 Domain adaptation을 이용하여 학습데이터를 생성하고, 상기 생성된 학습데이터에 대하여 딥러닝 알고리즘을 이용하여 의료기관 별 예측모델이 학습되며,상기 딥러닝 알고리즘은 CNN, RNN 및 LSTM 중 적어도 어느 하나인 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
11 11
제 9 항에 있어서,상기 모델결정부에서는 상기 학습된 의료기관 별 예측모델 중에서 병변 인식도에 기초하여 질환예측모델이 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
12 12
제 11 항에 있어서,상기 모델결정부에서는 교차 검증(cross-validation)을 이용하여 예측모델 별 병변 인식도가 평가됨으로써 상기 질환예측모델이 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
13 13
제 9 항에 있어서,상기 모델결정부에는 사용자 단말로부터 인가된 사용자신호 및 상기 복수의 의료기관 서버로부터 수신한 의심질환데이터 중 적어도 어느 하나에 기초하여 의심질환이 결정되는 의심질환결정부가 더 포함되고,상기 질환예측모델은 상기 학습된 의료기관 별 예측모델 중에서 상기 결정된 의심질환에 대한 병변 인식도에 기초하여 결정되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
14 14
제 8 항에 있어서,상기 질환분석부에는 사용자 단말로부터 의료영상이 입력되는 영상입력부;상기 질환예측모델을 이용하여 상기 의료영상 내 병변이 인식되는 병변인식부; 및상기 인식된 병변에 기초하여 질환 클래스를 분류하는 질환분류부가 포함되는 의료영상을 이용한 질환정보 제공 시스템
15 15
제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전자부품연구원 범부처GigaKOREA사업(R&D) (4D실감-총괄/1세부)4D 복원 및 동적 변형 거동 모델 기반의 초실감 서비스 기술 개발
2 보건복지부 동국대학교 산학협력단 마이크로의료로봇실용화기술개발사업(R&D) 인공지능 판독 시스템을 위한 데이터베이스 확보 및 임상적 검증