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인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템

  • 기술번호 : KST2021012009
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 조류독감 바이러스에 감염된 세포 영상을 기반으로 학습을 수행하여 형성된 알고리즘을 기초로, 사용자가 핸드폰 등으로 촬영한 영상을 분석하여 시료의 조류독감 바이러스 감염 여부를 간편하게 진단할 수 있으며, 세포 영상에서 세포질 영상만을 추출하고, 조류독감 바이러스 감염기간에 따른 세포질 변화를 학습하여, 조류독감 바이러스 감염기간을 손쉽게 확인할 수 있고, 세포질 영상에서 픽셀의 밝기 변화를 통해 감염 정도를 판단하므로 정확한 조류독감 바이러스 검출이 가능한 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템에 대한 것이다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G01N 33/483 (2006.01.01)
CPC G06T 7/0012(2013.01) G01N 21/17(2013.01) G01N 33/4833(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/30024(2013.01)
출원번호/일자 1020200042107 (2020.04.07)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0124720 (2021.10.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이석 서울특별시 성북구
2 이준석 서울특별시 성북구
3 우덕하 서울특별시 성북구
4 이준석 서울특별시 성북구
5 황준호 서울특별시 동작구
6 임나현 서울특별시 송파구
7 이상로 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김현진 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, 조이타워 ***호(대신국제특허법률사무소)

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
2020.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0359961-43
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0362406-07
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번호 청구항
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시료의 세포 촬영 영상을 분석서버에서 전송하고 상기 분석서버에서 전송된 시료의 조류독감 바이러스 감염여부에 대한 결과를 디스플레이하는 단말기와, 상기 단말기가 전송하는 세포 촬영 영상을 분석하여 시료의 조류독감 바이러스 감염여부를 판정하는 분석서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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제1항에 있어서,상기 분석서버는 조류독감 바이러스에 감염된 세포 영상을 기반으로 반복 학습을 수행하여, 시료의 세포 영상을 통해 시료의 조류독감 감염 여부를 판정하기 위한 학습 알고리즘을 생성하는 학습부와, 상기 단말기에서 전송한 시료의 세포 영상에서 추출된 정보를 상기 학습부에서 생성한 학급 알고리즘에 입력하여, 세포의 조류독감 감염여부를 판단하는 감염판정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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제2항에 있어서,상기 학습부는 조류독감 바이러스에 감염된 세포 영상에서 핵을 제외한 세포질 부분을 추출하는 세포질추출모듈과, 상기 세포질추출모듈에서 추출된 세포의 세포질 영상을 분석하여 시료의 세포 영상을 통해 시료의 조류독감 감염 여부를 판정하기 위한 학습 알고리즘을 생성하는 분류모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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제3항에 있어서,상기 분류모듈은 세포의 세포질을 동일한 픽셀수로 구획하는 구획모듈과, 구획된 각 픽셀을 밝기를 기초로 바이너리값으로 변환하는 변환모듈과, 바이너리값의 비율에 따라 세포의 바이러스 감염여부에 대한 결과값을 출력하는 출력값산정모듈과, 상기 출력값산정모듈에서 산정된 결과값과 실제 바이러스 감염여부에 대한 결과값을 비교하여 오차를 산정하는 오차산정모듈과, 오차가 일정 범위 이하가 될 때까지 설정 비율값을 달리하여 출력값산정모듈 및 오차산정모듈이 작동되도록 하여, 시료의 세포 영상를 통해 세포의 조류독감 바이러스 감염여부에 대한 결과가 생성될 수 있도록 하는 학습 알고리즘을 생성하는 오차반영모듈를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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제4항에 있어서,상기 감염판정부는 상기 단말기에서 전송한 시료의 세포 영상에서 세포질 부분을 추출하는 세포질확인모듈과, 상기 세포질확인모듈에서 추출된 세포질 영상을 기설정된 특정 픽셀수로 구획하는 세포질구획모듈과, 구획된 각 픽셀을 밝기를 기초로 바이너리값으로 변환하는 세포질변환모듈과, 세포질변환모듈(133)에서 1로 부여된 픽셀수를 계산하여 출력하는 픽셀수계산모듈과, 상기 픽셀수계산모듈에서 산출된 픽셀수를 상기 학습부에서 생성된 학습 알고리즘에 입력하여 시료의 조류독감 감염여부에 대한 결과를 생성하는 감염판정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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제5항에 있어서,상기 시료의 조류독감 감염여부에 대한 결과는 시료가 조류독감에 몇일 동안 감염되었는에 대한 결과를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 조류독감 바이러스 진단 시스템
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술연구원 국가과학기술연구회연구운영비지원 국가재난형 가축질병 현장진단 기술 개발