맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022006881
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치는, 망막 안저 이미지 데이터를 전처리하여 모델 학습 전에 이미지 데이터를 정규화하는 데이터 전처리부; 및 상기 전처리된 망막 안저 이미지 데이터를 트레이닝하고 테스트하여 망막 이미지를 분류하되, 계층화된 10배 교차 검증을 사용하여 망막 이미지를 분류하는 망막 이미지 분류부;를 포함한다.
Int. CL A61B 3/12 (2006.01.01) A61B 3/00 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC A61B 3/12(2013.01) A61B 3/0025(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/30041(2013.01)
출원번호/일자 1020200137370 (2020.10.22)
출원인 순천향대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0053208 (2022.04.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.22)
심사청구항수 6

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 순천향대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 아산시

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 남윤영 충청남도 아산시

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인위더피플 대한민국 서울특별시 서대문구 경기대로 **, 진양빌딩 *층(충정로*가)

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		 2020.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-1119878-12
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.11 수리 (Accepted) 4-1-2020-5248644-91
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2021.01.05 수리 (Accepted) 4-1-2021-5002463-66
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2021.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2021-5010552-64
5 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2021.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2021-0337310-71
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0224364-23
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.12.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-1004308-38
9 면담 결과 기록서
 2022.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0013353-73
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.02.09 수리 (Accepted) 1-1-2022-0143549-60
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.02.09 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0143550-17
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
망막 안저 이미지 데이터를 전처리하여 모델 학습 전에 이미지 데이터를 정규화하는 데이터 전처리부; 및 상기 전처리된 망막 안저 이미지 데이터를 트레이닝하고 테스트하여 망막 이미지를 분류하되, 계층화된 10배 교차 검증을 사용하여 망막 이미지를 분류하는 망막 이미지 분류부;를 포함하는 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,망막 안저 이미지 데이터를 관심 영역(ROI) 축소 기법을 이용하여 전처리하는 것을 특징으로 하는 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,망막 안저 미지 데이터를 대비 제한 적응 히스트그램 등화(CLAHE) 기법을 이용하여 전처리하는 것을 특징으로 하는 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 망막 이미지 분류부는,상기 전처리된 망막 안저 이미지 데이터를 미리 설정된 10배 교차 검증을 이용하여 분할하고, 교육 및 검증 데이터를 섞어 지식 베이스 저장소의 분류 규칙에 따라 테스트 이미지 데이터를 생성하는 트레이닝부; 및상기 생성된 테스트 이미지 데이터를 테스트하여 자동으로 망막 이미지를 분류하여 사용자에게 제공하는 테스트부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치
5 5
안과 질환 진단을 위한 딥러닝 기반의 안저 영상 분류 장치에서의 안저 영상 분류 방법에 있어서, 망막 안저 이미지 데이터를 전처리하여 모델 학습 전에 이미지 데이터를 정규화하는 데이터 전처리 단계; 및 상기 전처리된 망막 안저 이미지 데이터를 트레이닝하고 테스트하여 망막 이미지를 분류하되, 계층화된 10배 교차 검증을 사용하여 망막 이미지를 분류하는 망막 이미지 분류 단계;를 포함하는 안저 영상 분류 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 데이터 전처리 단계는,망막 안저 이미지 데이터를 관심 영역(ROI) 축소 기법을 이용하여 전처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상 분류 방법
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 데이터 전처리 단계는,망막 안저 미지 데이터를 대비 제한 적응 히스트그램 등화(CLAHE) 기법을 이용하여 전처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상 분류 방법
8 8
제 5 항에 있어서, 상기 망막 이미지 분류 단계는,상기 전처리된 망막 안저 이미지 데이터를 미리 설정된 10배 교차 검증을 이용하여 분할하고, 교육 및 검증 데이터를 섞어 지식 베이스 저장소의 분류 규칙에 따라 테스트 이미지 데이터를 생성하는 트레이닝 단계; 및상기 생성된 테스트 이미지 데이터를 테스트하여 자동으로 망막 이미지를 분류하여 사용자에게 제공하는 테스트 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 안저 영상 분류 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 산업통상자원부 순천향대학교 산학협력단 지능형 홈케어산업 전문인력양성사업 지능형 홈케어산업을 선도할 3C 전문인력 양성