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관상동맥 혈관조영술 기반의 기계 학습을 통한 허혈 병변 정보 제공 장치, 정보 제공 방법 및 이의 기록매체

  • 기술번호 : KST2021002762
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 관상동맥에 대한 관상동맥조영술(coronary angiography)을 기초로 기계 학습 알고리즘을 통해 분획 유량 예비력, 즉 FFR(fractional flow reserve)을 예측하고, 관상동맥 병변 여부를 진단하는 진단 시스템 및 이의 진단 방법에 관한 것이다. 본 발명의 허혈 병변 진단 방법은 환자의 혈관에 대한 혈관조영술(angiography) 영상을 획득하는 단계, 혈관조영술 영상에서 관심 영역을 추출하는 단계, 관심 영역에서 혈관의 직경 정보를 획득하는 단계, 직경 정보를 기초로 혈관의 형태학적 특징을 추출하는 단계 및 형태학적 특징을 인공지능 모델에 입력하여 FFR 예측 값을 획득하고, 허혈 병변 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/469(2013.01) A61B 6/504(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 5/20(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 2207/10116(2013.01) G06T 2207/30101(2013.01)
출원번호/일자 1020190095169 (2019.08.05)
출원인 재단법인 아산사회복지재단, 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0016862 (2021.02.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.05)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인 아산사회복지재단 대한민국 서울특별시 송파구
2 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강수진 서울특별시 강남구
2 이준구 서울특별시 성북구
3 조형주 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

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		 2019.08.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-0802044-57
2 보정요구서
Request for Amendment		 2019.08.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0132904-18
3 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0942373-13
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0953587-23
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2020-5154267-54
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.07.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5172343-48
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.09.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0197654-01
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0885253-21
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.01.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-0046537-80
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.01.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0046538-25
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번호 청구항
1 1
혈관의 허혈 병변 진단 장치의 딥러닝 기반 진단 방법에 있어서,환자의 혈관에 대한 혈관조영술(angiography) 영상을 획득하는 영상 획득 단계;상기 혈관조영술 영상에서 관심 영역을 추출하는 관심 영역 추출 단계; 상기 관심 영역에서 상기 혈관의 직경 정보를 획득하는 직경 정보 획득 단계;상기 직경 정보를 기초로 상기 혈관의 형태학적 특징을 추출하는 특징 추출 단계; 및상기 형태학적 특징을 인공지능 모델에 입력하여 FFR 예측 값을 획득하고, 허혈 병변 여부를 판단하는 허혈 병변 판단 단계; 를 포함하는 딥러닝 기반 진단 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 진단 방법은, 환자의 임상적(clinical) 특징을 획득하는 단계;를 더 포함하고, 상기 허혈 병변 판단 단계는 상기 형태학적 특징 및 상기 임상적 특징을 상기 인공지능 모델에 입력하여 FFR 예측 값을 획득하고, 허혈 병변 여부를 판단하는 딥러닝 기반 진단 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 관심 영역은 상기 혈관의 입구(ostium)와 상기 혈관에 포함된 병변(lesion)으로부터 기설정된 거리의 원위부(distal)까지의 혈관 영역이고, 상기 관심 영역 추출 단계는,상기 혈관의 병변의 위치를 검출하는 단계; 를 더 포함하고,상기 병변의 위치를 기초로 상기 관심 영역을 자동으로 추출하는 딥러닝 기반 진단 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 직경 정보 획득 단계는, 상기 관심 영역에 포함된 상기 혈관의 중심선을 획득하는 단계;를 더 포함하고,상기 중심선과 수직한 가상의 선을 기초로 상기 직경 정보를 획득하는 딥러닝 기반 진단 방법
5 5
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,허혈 병변 진단 방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
6 6
혈관의 허혈 병변 진단 장치에 있어서,환자의 혈관에 대한 혈관조영술(angiography) 영상을 획득하는 영상 획득부;상기 혈관조영술 영상에서 관심 영역을 추출하는 관심 영역 추출부; 상기 관심 영역에서 상기 혈관의 직경 정보를 획득하는 직경 경보 획득부;상기 직경 정보를 기초로 상기 혈관의 형태학적 특징을 추출하는 특징 추출부; 및상기 형태학적 특징을 인공지능 모델에 입력하여 FFR 예측 값을 획득하고, 허혈 병변 여부를 판단하는 허혈 병변 진단부; 를 포함하는 딥러닝 기반 허혈 병변 진단 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국보건산업진흥원 울산대학교 산학협력단 질환극복기술개발 심근영역 분할기술 기반 심혈관질환 진단지표 및 진단법 개발