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빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022009322
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 시기능변화 예측모델이 학습되도록 외부서버로부터 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상을 포함하는 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 획득부, 상기 학습 데이터를 이용하여 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델을 생성하는 시기능변화 예측모델 생성부 및 상기 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델에 피검사자의 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상이 입력되면 시기능 변화를 예측한 예측결과를 출력하는 예측결과 출력부를 포함하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 3/024 (2006.01.01) A61B 3/12 (2006.01.01) A61B 3/00 (2006.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 30/20(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) A61B 3/024(2013.01) A61B 3/12(2013.01) A61B 3/0025(2013.01)
출원번호/일자 1020200185658 (2020.12.29)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095291 (2022.07.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이지웅 부산광역시 금정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김종석 대한민국 부산광역시 해운대구 센텀서로 **(우동) KNN타워 ****호(브릿지특허법률사무소)

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		 2020.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1424963-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
시기능변화 예측모델이 학습되도록 외부서버로부터 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상을 포함하는 학습 데이터를 획득하는 학습 데이터 획득부;상기 학습 데이터를 이용하여 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델을 생성하는 시기능변화 예측모델 생성부; 및상기 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델에 피검사자의 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상이 입력되면 시기능 변화를 예측한 예측결과를 출력하는 예측결과 출력부;를 포함하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 시기능변화 예측모델 생성부는, 상기 학습 데이터로부터 임시예측모델을 생성하는 임시예측모델 생성부;상기 임시예측모델로부터 시기능 변화를 예측한 임시예측결과를 출력하는 임시예측결과 출력부; 및상기 임시예측결과와 상기 학습 데이터 내 실제결과 간의 차이값인 예측 오차를 산출하는 예측 오차 산출부;를 포함하고, 상기 예측 오차가 기 설정된 예측 오차 이내이고 최소화되도록 상기 임시예측모델의 연결강도를 조절하는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템
3 3
제 2항에 있어서, 상기 임시예측모델 생성부는,상기 학습 데이터로부터 상기 예측 오차에 영향을 미치는 인자인 피검사자의 혈압, 당뇨를 포함한 동반질환, 나이, 성별, 시력, 구면대응치, 안압, 안 축장길이, 중심각막두께를 추출한 후 다중회귀분석 기법으로 다중회귀식을 생성하고, 상기 다중회귀식은,상기 임시예측모델에 포함되는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템
4 4
제 1항에 있어서, 상기 시기능변화 예측모델은,시간에 따라 변하는 시계열 데이터인 상기 학습 데이터를 분석할 수 있도록 다수의 입력값으로 하나의 출력값을 출력하는 다대일(Many-to-One) 구조를 갖는 것을 특징으로 하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 시스템
5 5
학습 데이터 획득부에 의하여, 시기능변화 예측모델이 학습되도록 외부서버로부터 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상이 포함된 학습 데이터가 획득되는 학습 데이터 획득단계;시기능변화 예측모델 생성부에 의하여, 상기 학습데이터가 이용되어 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델이 생성되는 시기능변화 예측모델 생성단계; 및예측결과 출력부에 의하여, 상기 최적구조를 갖는 상기 시기능변화 예측모델에 피검사자의 시야검사 데이터 및 시신경 조직의 두께를 측정한 안저영상이 입력되면 시기능 변화가 예측된 예측결과가 출력되는 예측결과 출력단계;를 포함하는 빅데이터와 인공지능 기술기반의 시기능 변화 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.