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서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법

  • 기술번호 : KST2021009402
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법은, 각각 서로 다른 방법으로 복수의 의료 영상들을 획득하는 단계; 상기 복수의 의료 영상들에서 각각의 의료 영상마다 특징값을 추출하는 단계; 상기 추출 결과 획득한 특징값들에 기반하여 결합 특징 매트릭스(joint feature matrix)를 생성하는 단계; 상기 생성한 결합 특징 매트릭스에 기반하여 상관 정보를 연산하는 단계; 및 상기 연산한 상관 정보와 상기 획득한 특징값들을 이용하여 타겟 데이터를 예측하는 단계;를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 30/40 (2018.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01)
CPC G16H 30/40(2013.01) G16H 30/20(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 7/11(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 6/5217(2013.01)
출원번호/일자 1020190178545 (2019.12.30)
출원인 서울여자대학교 산학협력단, 서울대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0085480 (2021.07.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.30)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구
2 서울대학교병원 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍헬렌 서울특별시 서초구
2 정주립 경기도 남양주시 두
3 이학종 서울특별시 강남구
4 황성일 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인비엘티 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길**, *층(역삼동, 청원빌딩)

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		 2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1357832-25
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2020.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0499017-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.02.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터를 예측 방법에 있어서,각각 서로 다른 방법으로 복수의 의료 영상들을 획득하는 단계;상기 복수의 의료 영상들에서 각각의 의료 영상마다 특징값을 추출하는 단계;상기 추출 결과 획득한 특징값들에 기반하여 결합 특징 매트릭스(joint feature matrix)를 생성하는 단계;상기 생성한 결합 특징 매트릭스에 기반하여 상관 정보를 연산하는 단계; 및상기 연산한 상관 정보와 상기 획득한 특징값들을 이용하여 타겟 데이터를 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
2 2
제1 항에 있어서, 상기 타겟 데이터는 상기 특징값 추출, 상기 결합 특징 매트릭스 생성, 상기 상관 정보 연산 및 상기 연산한 상관 정보와 상기 획득한 특징값들을 이용하는 단계들을 반복적으로 기계 학습함에 따라 도출하고자 하는 ground truth인 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
3 3
제2 항에 있어서, 상기 타겟 데이터는 종양 악성도인 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
4 4
제3 항에 있어서, 상기 타겟 데이터는 전립선 암인 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
5 5
제1 항에 있어서, 상기 복수의 의료 영상들은 각각 동일한 촬영 장치에서 다른 조건하에 획득되거나 다른 촬영 장치를 통해 획득되는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
6 6
제1 항에 있어서, 상기 타겟 데이터를 예측하는 단계는, 상기 연산한 상관 정보와 상기 획득한 특징값들을 결합(concatenate)함으로써 결합 특징값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
7 7
제6 항에 있어서, 상기 타겟 데이터를 예측하는 단계는, 상기 결합 특징값을 미리 학습한 딥 뉴럴 네트워크에 입력하여, 상기 딥 뉴럴 네트워크를 통해 산출한 결과 값을 이용하여 상기 복수의 의료 영상에 대응하는 타겟 데이터를 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
8 8
제1 항에 있어서, 상기 상관 정보는 픽셀의 밝기값과 위치 정보를 고려하는 명암도 동시발생 행렬(GLCM; gray level co-occurrence matrix)에 기반하여 연산되는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
9 9
제1 항에 있어서, 상기 특징값들은 히스토그램 특징값, 텍스쳐 특징값 및 형상 특징값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 방법
10 10
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 서로 다른 의료 영상에 기반한 상관 정보를 이용한 타겟 데이터 예측 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 정보통신산업진흥원 유망신기술 및 선도기술 확보형 의료데이터분석 지능형 SW 기술개발