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딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법, 장치 및 프로그램

  • 기술번호 : KST2022011303
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법에 관한 것으로, 조직검사 결과가 불확실한 환부의 영상을 모반 또는 흑색종 그룹에 각각 포함시켜 2개의 학습모델을 구축하고, 이를 이용하여 환자의 환부영상을 검사함으로써 진단 정확도를 향상시키는 효과를 발휘한다.
Int. CL G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210111256 (2021.08.23)
출원인 연세대학교 원주산학협력단, 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2376717-0000 (2022.03.16)
공개번호/일자 10-2021-0110262 (2021.09.07) 문서열기
공고번호/일자 (20220322) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/분할
원출원번호/일자 10-2019-0082152 (2019.07.08)
관련 출원번호 1020190082152
심사청구여부/일자 Y (2021.08.23)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 원주산학협력단 대한민국 강원도 원주시
2 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양세정 강원도 원주시 연
2 정기양 서울시 서대문구
3 오병호 서울시 서대문구
4 이솔암 강원도 원주시
5 고상백 강원도 원주시 봉화로 *
6 유상균 서울시 양천구
7 추유성 강원도 원주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인비엘티 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길**, *층(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 원주산학협력단 강원도 원주시
2 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2021.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2021-0971943-55
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.10.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0784612-63
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.11.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-1299103-79
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.11.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-1299104-14
5 등록결정서
Decision to grant		 2022.02.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0114760-65
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번호 청구항
1 1
컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로,더모스코피(Dermoscopy)를 통해 촬영된 복수의 제1환부영상을 수신하는 단계;상기 제1환부영상 중에서 조직검사 결과가 불확실한 제1환부영상을 조직검사가 모반인 그룹에 포함시켜 모반과 흑색종인 경우 제1환부영상에 대하여 학습하여 제1학습모델을 구축하는 단계;상기 제1환부영상 중에서 조직검사 결과가 불확실한 제1환부영상을 조직검사가 흑색종인 그룹에 포함시켜 모반과 흑색종인 경우 제1환부영상에 대하여 학습하여 제2학습모델을 구축하는 단계;더모스코피를 통해 촬영된 환자의 제2환부영상을 수신하는 단계; 및상기 제2환부영상을 상기 제1학습모델 및 제2학습모델 각각을 모두 이용하여 환부의 흑색종 여부를 검사하는 단계를 포함하는, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 검사 단계 다음에,상기 제1학습모델 및 제2학습모델 각각을 이용하여 도출된 환부가 흑색종일 확률을 평균하여 상기 환부의 흑색종 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는,딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1환부영상 수신 단계는,상기 제1환부영상의 중심영역 일부를 공유하는 둘 이상의 제1패치영상을 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 제1학습모델 구축 단계는,상기 제1환부영상 중에서 조직검사 결과가 불확실한 제1환부영상과 그에 해당하는 제1패치영상을 조직검사가 모반인 그룹에 포함시켜 모반과 흑색종인 경우 제1환부영상, 제1패치영상에 대하여 학습하여 제1학습모델을 구축하고,상기 제2학습모델 구축 단계는,상기 제1환부영상 중에서 조직검사 결과가 불확실한 제1환부영상과 그에 해당하는 제1패치영상을 조직검사가 흑색종인 그룹에 포함시켜 모반과 흑색종인 경우 제1환부영상, 제1패치영상에 대하여 학습하여 제2학습모델을 구축하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 제2환부영상 수신 단계는,상기 제2환부영상의 중심영역 일부를 공유하는 둘 이상의 제2패치영상을 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 검사 단계는,상기 제2환부영상과 제2패치영상을 상기 제1학습모델 및 제2학습모델 각각을 이용하여 환부의 흑색종 여부를 검사하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 제2패치영상 중 적어도 하나가 흑색종이라고 판단되는 경우, 상기 환부가 흑색종인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 제1패치영상 생성 단계는,상기 제1패치영상이 공유하는 중심영역의 크기를 입력받는 단계를 더 포함하는, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단 방법
7 7
삭제
8 8
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 딥러닝을 이용한 흑색종 진단프로그램
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 KR102297242 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
2 KR20210006177 KR 대한민국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 연세대학교 중견연구자지원 피부영상분석을 통한 노화 및 피부암 진단자동화기법 연구