맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법

  • 기술번호 : KST2021013282
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
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 딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법에 관한 것으로, 이는 딥 러닝 네트워크를 구성하고 학습용 MR 이미지를 획득한 후, 상기 학습용 MR 이미지를 상기 딥 러닝 네트워크에 이미지와 이미지 특징간 상관관계를 반복 학습시키는 단계; 환자의 MR 이미지가 획득되면, 상기 딥 러닝 네트워크 통해 환자의 MR 이미지의 이미지 특징을 추출하고 세부 뇌암 부피를 계산하여 특징 벡터를 산출하는 단계; 및 이미지 특징에 대한 상기 특징 벡터와 뇌암 종류간 상관관계가 사전 정의된 분류기를 이용하여 상기 이미지 특징에 대응되는 뇌암 종류를 결정 및 통보하는 단계를 포함한다.
Int. CL G16H 50/70 (2018.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210067539 (2021.05.26)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0147936 (2021.12.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200065178   |   2020.05.29
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.26)
심사청구항수 4

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 성준경 서울특별시 성북구
2 손두환 서울특별시 마포구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
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		 2021.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0606032-15
2 보정요구서
Request for Amendment		 2021.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0085136-26
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-0639110-41
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
딥 러닝 네트워크를 구성하고 학습용 MR 이미지를 획득한 후, 상기 학습용 MR 이미지를 상기 딥 러닝 네트워크에 이미지와 이미지 특징간 상관관계를 반복 학습시키는 단계;환자의 MR 이미지가 획득되면, 상기 딥 러닝 네트워크 통해 환자의 MR 이미지의 이미지 특징을 추출하고 세부 뇌암 부피를 계산하여 특징 벡터를 산출하는 단계; 및 이미지 특징에 대한 상기 특징 벡터와 뇌암 종류간 상관관계가 사전 정의된 분류기를 이용하여 상기 이미지 특징에 대응되는 뇌암 종류를 결정 및 통보하는 단계를 포함하는 딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 딥 러닝 네트워크는 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 언풀링 레이어, 업컨볼루션 레이어로 구성되며, 아담(Adam) 알고리즘으로 최적화를 진행하며, 매회 테스트를 통해 학습 중단 시점을 휴리스틱(heuristic)하게 선정하는 유넷인 것을 특징으로 하는 딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 학습용 MR 이미지와 상기 환자의 MR 이미지 각각은 {T1, T1ce, flair} 이미지가 3개 채널로 구성된 이미지인 것을 특징으로 하는 딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 분류기는 선형회귀, 비선형 회귀, SVM, MLP 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 딥 러닝 네트워크 기반 멀티 MR 이미지를 활용한 원발성뇌암 뇌전이암 구분 방법
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 고려대학교 (원천)바이오의료기술개발사업 뇌종양 치료 및 예후예측을 위한 인공지능기반 영상분석 기술개발