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딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022002289
  • 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 본 발명은 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로는 정상 세포의 이미지와 암 세포의 이미지를 효율적으로 분류하기 위해 딥 러닝을 활용하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06T 7/0014(2013.01) G06T 2207/30024(2013.01) G06T 2207/30096(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200104662 (2020.08.20)
출원인 서강대학교산학협력단, 영남이공대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0023123 (2022.03.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.20)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구
2 영남이공대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정봉근 서울특별시 마포구
2 강운상 서울특별시 관악구
3 이종민 대구광역시 달서구
4 이한나 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤대웅 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****(봉천동), ***호(제니스특허법률사무소)

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		 2020.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0875930-08
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법에 있어서,세포 이미지를 획득하는 획득 단계;세포 이미지를 전처리하는 전처리 단계;전처리된 세포 이미지를 기초로 딥 러닝 학습을 수행하여 딥 러닝 모델을 구축하는 모델 구축 단계; 및딥 러닝 모델을 이용하여 세포 분류를 수행하는 분류 단계;를 포함하고,상기 딥 러닝 모델은 상기 딥 러닝 학습을 수행하며 필터의 값을 수정하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 모델 구축 단계는 세포의 형태학적 특징을 통해서 정상세포와 암세포를 분류하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 전처리 단계는 상기 세포 이미지를 흑백 이미지로 변환하는 것을 특징으로 하는, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 모델 구축 단계는 학습을 위한 데이터 증식을 위해, 상기 전처리된 세포 이미지에 전단 변환을 가하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 세포 이미지의 해상도는 512 X 512 인 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 방법
6 6
딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치에 있어서,세포 이미지를 획득하는 이미지 획득부;상기 세포 이미지를 전처리하는 전처리부;상기 전처리된 세포 이미지를 기초로 딥 러닝 학습을 수행하여 딥 러닝 모델을 구축하는 학습부; 및상기 딥 러닝 모델을 이용하여 세포 분류를 수행하는 분류부;를 포함하고,상기 딥 러닝 모델은 상기 딥 러닝 학습을 수행하며 필터의 값을 수정하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 분류부는 세포의 형태학적 특징을 통해서 정상세포와 암세포를 분류하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치
8 8
제6항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 세포 이미지를 흑백 이미지로 변환하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치
9 9
제6항에 있어서, 상기 학습부는 학습을 위한 데이터 증식을 위해, 상기 전처리된 세포 이미지에 전단 변환을 가하는 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치
10 10
제6항에 있어서, 상기 세포 이미지의 해상도는 512 X 512 인 것을 특징으로 하는 것인, 딥 러닝을 이용한 세포 이미지 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서강대학교 중견연구지원사업 다기능성 나노입자 및 3차원 마이크로칩 시스템을 이용한 신경재생 연구
2 과학기술정보통신부 서강대학교 나노소재원천기술개발 곰팡이 검출을 위한 미세유체칩 개발
3 교육부 영남이공대학교 창의도전연구기반지원 알츠하이머성 치매 치료를 위한 3차원 센서 플랫폼 기술 개발