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초음파 영상 기반의 딥 러닝을 통한 관상동맥 경화반 조직 분석 방법, 장치 및 기록매체

  • 기술번호 : KST2022010130
  • 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 발명의 일 실시예에 따른 환자의 시술 전 IVUS 영상인 제1 IVUS 영상에 대하여 미리 정해진 간격으로 분할된 복수의 제1 IVUS 단면 영상을 추출하는 단계; 상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각에 대하여 경화반 조직 성분에 대응하는 레이블 인덱스를 이용하여 레이블링하는 단계; 상기 레이블링된 영상을 기초로 좌표 변환을 수행하여 각도별 조직 성분의 분포를 파악할 수 있는 극좌표 이미지를 획득하는 이미지 변환 단계; 상기 극좌표 이미지를 기초로 각도별 레이블 벡터를 추출하는 단계; 및 상기 각도별 레이블 벡터를 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 각도별 조직 성분을 정량화한 출력 데이터를 출력하는 단계;를 포함한다.
Int. CL A61B 8/08 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC A61B 8/5223(2013.01) A61B 8/0891(2013.01) A61B 8/085(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 2207/10132(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/30101(2013.01)
출원번호/일자 1020200166972 (2020.12.02)
출원인 재단법인 아산사회복지재단, 울산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0078012 (2022.06.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.02)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인 아산사회복지재단 대한민국 서울특별시 송파구
2 울산대학교 산학협력단 대한민국 울산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강수진 서울특별시 강남구
2 이준구 서울특별시 성북구
3 조형주 서울특별시 강서구
4 민현석 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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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		 2020.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-1306507-31
2 보정요구서
Request for Amendment		 2020.12.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0188567-94
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2021-0003408-57
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.06.02 수리 (Accepted) 4-1-2021-5151542-25
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2021-5185955-19
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2022-5006881-65
7 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2022-5010543-98
8 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.01.13 수리 (Accepted) 4-1-2022-5010528-13
9 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5097214-43
10 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.25 수리 (Accepted) 4-1-2022-5097268-08
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
환자의 시술 전 IVUS 영상인 제1 IVUS 영상에 대하여 미리 정해진 간격으로 분할된 복수의 제1 IVUS 단면 영상을 추출하는 단계;상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각에 대하여 경화반 조직 성분에 대응하는 레이블 인덱스를 이용하여 레이블링하는 단계;상기 레이블링된 영상을 기초로 좌표 변환을 수행하여 각도별 조직 성분의 분포를 파악할 수 있는 극좌표 이미지를 획득하는 이미지 변환 단계;상기 극좌표 이미지를 기초로 각도별 레이블 벡터를 추출하는 단계; 및상기 각도별 레이블 벡터를 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 각도별 조직 성분을 정량화한 출력 데이터를 출력하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 경화반 조직 성분은 감쇠 영역 및 석회화 영역을 포함하고,상기 레이블 인덱스는 상기 감쇠 영역에 대응하는 제1 인덱스 및 상기 석회화 영역에 대응하는 제2 인덱스를 포함하는, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 이미지 변환 단계는,상기 레이블링된 영상을 기초로 데카르트 좌표계 이미지를 획득하는 단계; 및상기 데카르트 좌표계 이미지에 대하여 좌표 변환을 수행하여 상기 극좌표 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 각도별 레이블 벡터를 추출하는 단계는 분류 인덱스를 지정하는 단계를 포함하고, 상기 분류 인덱스는 서로 다른 상기 레이블 인덱스 각각에 대응하여 서로 다른 데이터로 지정되고,상기 각도별 레이블 벡터는, 상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각에 대한 전체 각도에 따른 상기 분류 인덱스의 분포를 나타낸 벡터인, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 출력하는 단계는,서로 다른 상기 레이블 인덱스 각각에 서로 다른 색 지표를 지정하는 단계;상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각에 대하여 혈관의 가장자리 영역에 상기 색 지표로 상기 각도별 조직 성분의 분포를 나타낸 레이블 이미지를 출력하는 단계; 및상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각의 혈관 영역에서의 위치에 따른 각도 분포를 나타낸 칼라 맵을 출력하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 방법
6 6
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행 시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
7 7
환자의 시술 전 IVUS 영상인 제1 IVUS 영상에 대하여 미리 정해진 간격으로 분할된 복수의 제1 IVUS 단면 영상을 추출하는 단면 추출부;상기 복수의 제1 IVUS 단면 영상 각각에 대하여 경화반 조직 성분에 대응하는 레이블 인덱스를 이용하여 레이블링하는 레이블링부;상기 레이블링된 영상을 기초로 좌표 변환을 수행하여 각도별 조직 성분의 분포를 파악할 수 있는 극좌표 이미지를 획득하는 이미지 변환부;상기 극좌표 이미지를 기초로 각도별 레이블 벡터를 추출하는 벡터 추출부; 및상기 각도별 레이블 벡터를 학습 데이터로 하여 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 각도별 조직 성분을 정량화한 출력 데이터를 출력하는 출력부;를 포함하는, 딥러닝 기반의 경화반 조직 성분 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울아산병원 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 관상동맥 영상 기반 기계학습을 통한 심혈관계 위험도의 통합 예측모델 구현
2 보건복지부 서울아산병원 질환극복기술개발(R＆D) 취약성 죽상반 진단을 위한 혈관내초음파 영상기반 기계학습 예측모델 개발