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GAN을 이용한 의료 영상의 광강도 분포 일반화 기법

  • 기술번호 : KST2021001900
  • 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 GAN을 이용한 의료 영상의 광강도 분포 일반화 기법이 개시된다. 일 실시예에 따른 광강도 분포 일반화 시스템에 의해 수행되는 광강도 분포 일반화 방법은, 의료 영상에 대한 의료 영상에 대한 학습 데이터 셋의 광강도 분포와는 다른 분포를 갖는 새로운 데이터 셋이 입력됨을 수신하는 단계; GAN(Generative adversarial network)에 기반하여 상기 수신된 새로운 데이터 셋의 광강도 분포를 조절하는 단계; 및 상기 광강도 분포가 조절된 새로운 데이터 셋을 상기 학습 데이터 셋으로 학습된 분류 네트워크를 통과시켜 분류 결과를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01)
CPC A61B 5/0033(2013.01) G16H 30/40(2013.01)
출원번호/일자 1020190112093 (2019.09.10)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0030669 (2021.03.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.09.10)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신병석 서울특별시 서초구
2 이연 인천광역시 부평구
3 이동호 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2019.09.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-0931136-41
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-1184510-26
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.08.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0834821-24
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.08.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.09.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1011711-19
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0029842-72
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.02.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0141522-04
8 [출원서 등 보완]보정서
 2021.03.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0261703-06
9 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2021.03.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0261704-41
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.03.08 접수중 (On receiving) 1-1-2021-0269187-11
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.03.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0269186-76
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
광강도 분포 일반화 시스템에 의해 수행되는 광강도 분포 일반화 방법에 있어서, 의료 영상에 대한 학습 데이터 셋의 광강도 분포와는 다른 분포를 갖는 새로운 데이터 셋이 입력됨을 수신하는 단계;GAN(Generative adversarial network)에 기반하여 상기 수신된 새로운 데이터 셋의 광강도 분포를 조절하는 단계; 및 상기 광강도 분포가 조절된 새로운 데이터 셋을 상기 학습 데이터 셋으로 학습된 분류 네트워크를 통과시켜 분류 결과를 획득하는 단계를 포함하는 광강도 분포 일반화 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 광강도 분포를 조절하는 단계는,상기 수신된 새로운 데이터 셋이 비대응 데이터 셋으로 구성된 경우, 상기 수신된 비대응 데이터 셋에 구성된 비대응 데이터 셋을 CycleGAN에 학습시켜 상기 수신된 비대응 데이터 셋의 광강도 분포를 조절하는 단계를 포함하는 광강도 분포 일반화 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 광강도 분포를 조절하는 단계는,상기 CycleGAN에서 비대응 데이터 셋으로 학습을 가능하게 하기 위하여 원본 도메인 이미지와 광강도 분포의 조절을 통하여 생성된 재구성된 이미지 사이의 손실을 의미하는 순환 일관성(cycle-consistency)을 사용하는 단계를 포함하는 광강도 분포 일반화 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 CycleGAN은, 순방향 순환 일관성 손실(forward cycle-consistency loss) 및 역방향 순환 일관성 손실(backward cycle-consistency loss)을 포함하고, 상기 광강도 분포를 조절하는 단계는,상기 CycleGAN에서 제1 도메인에서의 원본 이미지와 광강도 분포 조절을 통해 도메인이 변환된 제2 도메인에서의 가짜 이미지를 생성하고, 상기 생성된 제2 도메인에서의 가짜 이미지를 다시 제1 도메인으로 되돌려 상기 제1 도메인에서의 구성된 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 광강도 분포 일반화 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 광강도 분포를 조절하는 단계는,기 설정된 기준 이전의 GAN에서 대응 데이터 셋을 사용하여 학습하고, 기 설정된 기준 이후의 GAN에서 비대응 데이터 셋을 사용하여 학습하는 단계를 포함하고,대응 데이터란 임의의 x 도메인에 속하는 이미지 각각을 목표 도메인 y로 변환한 데이터 쌍을 의미하는것을 특징으로 하는 광강도 분포 일반화 방법
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광강도 분포 일반화 시스템에 있어서, 학습 데이터 셋의 광강도 분포와는 다른 분포를 갖는 새로운 데이터 셋이 입력됨을 수신하는 수신부;GAN(Generative adversarial network)에 기반하여 상기 수신된 새로운 데이터 셋의 광강도 분포를 조절하는 조절부; 및 상기 광강도 분포가 조절된 새로운 데이터 셋을 상기 학습 데이터 셋으로 학습된 분류 네트워크를 통과시켜 분류 결과를 획득하는 획득부를 포함하는 광강도 분포 일반화 시스템
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 서울대학교 산학협력단 방송통신산업기술개발사업 [Ezbaro] (K-AR 1세부) AR기반 수술용 개발툴킷 및 응용개발(4차년도)
2 과학기술정보통신부 인하대학교 중견연구 [Ezbaro] CNN과 GAN을 이용한 의료 AR/VR용 실감 인체모델 생성기술