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CT 영상 기반 체성분 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022001019
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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 일 실시예에 따른 체성분 분석 장치는 피검체의 대퇴부 영상을 획득하여 정규화하는 영상 전처리부; 및 기계학습 기반의 분할 모델을 이용하여 상기 정규화된 대퇴부 영상에서 대퇴부 근육을 해부학적 구조별로 분할하고, 분할 결과를 이용하여 상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 프로세서; 를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/032(2013.01) A61B 5/4869(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 2207/10081(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020200090467 (2020.07.21)
출원인 서울대학교산학협력단, 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0011488 (2022.01.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.07.21)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
2 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최자영 서울특별시 강남구
2 김광기 인천광역시 남동구
3 김영재 인천광역시 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인리채 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길**, *층

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
2020.07.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-0761066-79
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0001577-67
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.01.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0016935-82
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번호 청구항
1 1
피검체의 대퇴부 영상을 획득하여 정규화하는 영상 전처리부; 및기계학습 기반의 분할 모델을 이용하여 상기 정규화된 대퇴부 영상에서 대퇴부 근육을 해부학적 구조별로 분할하고, 분할 결과를 이용하여 상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 프로세서; 를 포함하는,체성분 분석 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 대퇴부 영상은 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상인,체성분 분석 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 영상 전처리부는 상기 획득된 대퇴부 영상이 양측 하지가 모두 포함된 양측 대퇴부 영상인 경우, 상기 획득된 대퇴부 영상에서 좌측 대퇴부 영상과 우측 대퇴부 영상을 분리하는,체성분 분석 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 분할 모델은 좌측 하지 분할 모델 및 우측 하지 분할 모델을 포함하는,체성분 분석 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 체성분 정보는 대퇴부 전체 연조직량 정보, 해부학적 구조별 근육량 정보, 전체 근육총량 정보, 근육 내 지방량 및 지방분율 정보, 근육사이 및 피하 지방량 정보를 포함하는,체성분 분석 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 프로세서는 상기 대퇴부 근육을 펴짐근(extensor), 굴근(flexor) 및 내전근(adductor)으로 분할하는,체성분 분석 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 프로세서는 분할된 각 근육 영역의 픽셀 개수, 픽셀 간격 및 영상 단면 두께를 기반으로 해부학적 구조별 근육량 정보 및 전체 근육총량 정보를 획득하는,체성분 분석 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 프로세서는 CT 밀도값을 기반으로 상기 대퇴부 영상에서 피부 외곽선을 판단하고, 상기 분할 결과를 이용하여 뼈 및 근육 영역을 추출하고, 피부 외곽선으로 둘러싸인 피검체 영역에서 상기 추출된 뼈 및 근육 영역을 제거하여 근육사이 및 피하 지방 영역을 추출하고, 상기 추출된 근육사이 및 피하 지방 영역에 대한 정보를 기반으로 근육사이 및 피하 지방량 정보를 획득하는,체성분 분석 장치
9 9
제1항에 있어서,상기 프로세서는 CT 밀도값을 기반으로 각 근육 영역에서 근육 내 지방 영역을 추출하고, 상기 추출된 근육 내 지방 영역에 대한 정보를 기반으로 근육 내 지방량 및 지방분율 정보를 획득하는,체성분 분석 장치
10 10
피검체의 대퇴부 영상을 획득하는 단계;기계학습 기반의 분할 모델을 이용하여 상기 대퇴부 영상에서 대퇴부 근육을 해부학적 구조별로 분할하는 단계; 및분할 결과를 이용하여 상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는,체성분 분석 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 대퇴부 영상은 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography, CT) 영상인,체성분 분석 방법
12 12
제10항에 있어서,상기 획득된 대퇴부 영상을 정규화하는 단계; 를 더 포함하는,체성분 분석 방법
13 13
제10항에 있어서,상기 획득된 대퇴부 영상이 양측 하지가 모두 포함된 양측 대퇴부 영상인 경우, 상기 획득된 대퇴부 영상에서 좌측 대퇴부 영상과 우측 대퇴부 영상을 분리하는 단계; 를 더 포함하는,체성분 분석 방법
14 14
제10항에 있어서,상기 체성분 정보는 대퇴부 전체 연조직량 정보, 해부학적 구조별 근육량 정보, 전체 근육총량 정보, 근육 내 지방량 및 지방분율 정보, 근육사이 및 피하 지방량 정보를 포함하는,체성분 분석 방법
15 15
제10항에 있어서,상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 단계는,분할된 각 근육 영역의 픽셀 개수, 픽셀 간격 및 영상 단면 두께를 기반으로 해부학적 구조별 근육량 정보 및 전체 근육총량 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는,체성분 분석 방법
16 16
제10항에 있어서,상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 단계는,CT 밀도값을 기반으로 상기 대퇴부 영상에서 피부 외곽선을 판단하는 단계;상기 분할 결과를 이용하여 뼈 및 근육 영역을 추출하는 단계;상기 피부 외곽선으로 둘러싸인 피검체 영역에서 상기 추출된 뼈 및 근육 영역을 제거하여 근육사이 및 피하 지방 영역을 추출하는 단계; 및상기 추출된 근육사이 및 피하 지방 영역에 대한 정보를 기반으로 근육사이 및 피하 지방량 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는,체성분 분석 방법
17 17
제10항에 있어서,상기 피검체의 체성분 정보를 획득하는 단계는,CT 밀도값을 기반으로 각 근육 영역에서 근육 내 지방 영역을 추출하는 단계; 및상기 추출된 근육 내 지방 영역에 대한 정보를 기반으로 근육 내 지방량 정보 및 지방분율 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는,체성분 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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2 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측·예방 기술개발 및 전문인력 양성