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요류 검사 방법

  • 기술번호 : KST2022016355
  • 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, 요류 검사 방법에 관한 것으로, 최대 요속 분류 및 학습을 통해 오류를 최소화 하여 최대 요속 측정치를 구할 수 있는 요류 검사 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 요류 검사 방법은, 전자의무기록 상의 요류 검사 결과 이미지를 캡처하는 단계, 상기 요류 검사 결과 이미지로부터 추출된 요류 파형 정보를 요류 파형 데이터베이스에 전송하는 단계, 상기 요류 파형 데이터베이스에 저장된 요류 파형 정보를 이용하여 학습이 가능한 최대 요속 분석 모델에 상기 요류 파형 정보를 입력하는 단계, 및 상기 최대 요속 분석 모델로부터 상기 요류 파형의 최대 요속 결과값을 산출하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/20 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/20(2013.01) A61B 5/208(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) G16H 50/20(2013.01)
출원번호/일자 1020210016458 (2021.02.05)
출원인 연세대학교 원주산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0112930 (2022.08.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.05)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 원주산학협력단 대한민국 강원도 원주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김수진 경기도 남양주시
2 황상원 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김보정 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***(도곡동, 우성캐릭터***) ***호(노바국제특허법률사무소)

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		 2021.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0149220-50
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전자의무기록 상의 요류 검사 결과 이미지를 캡처하는 단계;상기 요류 검사 결과 이미지로부터 추출된 요류 파형 정보를 요류 파형 데이터베이스에 전송하는 단계;상기 요류 파형 데이터베이스에 저장된 요류 파형 정보를 이용하여 학습이 가능한 최대 요속 분석 모델에 상기 요류 파형 정보를 입력하는 단계; 및 상기 최대 요속 분석 모델로부터 상기 요류 파형의 최대 요속 결과값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 요류 파형 데이터베이스는 미리 설정된 기준에 따라 요류 파형 정보를 정상 또는 비정상으로 분류하여 저장하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
3 3
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 요류 파형 정보를 정상 또는 비정상으로 분류하는 미리 설정된 기준은 최대 요속, 평균 요속, 요류 곡선의 형태, 배뇨량, 배뇨 후 잔뇨량, 배뇨에 걸리는 시간 정보 중 하나 이상의 정보를 조합하여 설정되는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
4 4
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 최대 요속 분석 모델은 상기 요류 파형 데이터베이스에 저장된 정상 또는 비정상 파형에 대한 정보를 기반으로, 요류 검사 중 특이 상태의 요속 값이 포함된 요류 파형으로부터 특이 상태에서의 피크 값을 배제하여 최대 요속 결과값을 산출하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 요류 파형 데이터베이스에 저장된 파형 정보로부터 요류 시간에 따른 요속의 피크 값 분류 및 학습을 실행하는 AI 기반 최대 요속 평가 알고리즘이 상기 최대 요속 분석 모델에 적용되는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 캡처된 요류 검사 결과 이미지의 경계를 한정하고, 요류 파형을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
7 7
제1항 또는 제6항에 있어서, 상기 요류 파형은 RGB 평균값 및 편차의 설정을 통한 이미지 프로세싱 기법을 적용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 최대 요속 분석 모델은 요류 시간을 입력 값으로 하고, 요속의 피크 값을 출력 값으로 하여, 입력 값과 출력 값을 손실 함수로 비교하여 보정하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 요류 파형의 최대 요속 결과값이 산출되면, 요류 파형의 픽셀 값과 피크의 픽셀 값을 매핑 및 라벨링 하여 상기 요류 파형 데이터베이스에 학습 데이터로 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
10 10
제1항 또는 제9항에 있어서, 상기 요류 파형 데이터베이스에 저장되는 요류 파형 정보는 정기적 또는 비정기적으로 학습 데이터로서 입력되는 것을 특징으로 하는 요류 검사 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.