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슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법, 장치 및 프로그램

  • 기술번호 : KST2022018513
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법에 관한 것으로, 슬라이드의 스캔 이미지에서 검체 이미지와 라벨링 이미지를 인식하여 분류하고, 라벨링 이미지에서 프린팅 이미지와 필기 이미지를 인식하여 분류할 수 있으며, 프린팅 이미지 및 필기 이미지를 분석하여 각각의 관리 정보를 생성하고, 이를 검체 이미지와 매칭하여 데이터베이스에 저장함으로써, 디지털 병리를 시행할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G16H 30/40 (2018.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) G16H 70/60 (2018.01.01) G06K 9/62 (2022.01.01) G06V 10/24 (2022.01.01) G06K 9/00 (2022.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC G16H 30/40(2013.01) G16H 30/20(2013.01) G16H 70/60(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06V 20/62(2013.01) G06V 30/226(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 2219/004(2013.01)
출원번호/일자 1020210089973 (2021.07.08)
출원인 가톨릭대학교 산학협력단, 주식회사 모아이스
등록번호/일자 10-2440919-0000 (2022.09.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220906) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.07.08)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서초구
2 주식회사 모아이스 대한민국 서울특별시 서초구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김태정 서울시 강남구

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 가톨릭대학교 산학협력단 서울특별시 서초구
2 주식회사 모아이스 서울특별시 서초구
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
2021.07.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0790940-73
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.07.09 수리 (Accepted) 1-1-2021-0791642-40
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-1464786-58
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.02.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0140690-11
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2022-0271564-69
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0271565-15
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2022.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0367756-48
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.06.14 수리 (Accepted) 1-1-2022-0618314-56
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.06.14 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2022-0618315-02
10 등록결정서
Decision to grant
2022.08.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0587734-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로,슬라이드의 스캔 이미지를 수신하는 단계;상기 수신된 스캔 이미지에서 검체 이미지와 라벨링 이미지를 인식하여 분류하는 단계;상기 라벨링 이미지에서 프린팅 이미지와 필기 이미지를 인식하여 분류하는 단계;상기 분류된 프린팅 이미지 및 필기 이미지를 분석하여 관리 정보를 생성하는 단계; 및상기 검체 이미지 및 상기 관리 정보를 매칭하여 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하고,상기 컴퓨터는 다수의 슬라이드 인식 결과를 기반으로 구축된 검체 이미지와 관리 정보의 매칭 결과를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고,상기 인공지능 모델은 상기 학습을 통해, 각 의료기관에서 취급하는 검체의 종류, 및 각 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴에 대한 정보가 구축되고, 검체 이미지를 기반으로 검체의 종류를 판단하는 방법이 학습된 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 프린팅 이미지의 관리 정보는 상기 검체를 수집한 의료기관의 정보 및 상기 검체에 대한 병리 정보를 포함하고,상기 필기 이미지는 상기 검체가 수집된 이후 특정 시점에 수기로 기록된 것인,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 프린팅 이미지의 관리 정보는 상기 의료기관 내에서 프린팅된 제1 병리번호를 더 포함하고,상기 필기 이미지의 관리 정보는 수기로 기록된 제2 병리번호를 포함하고,상기 컴퓨터는,상기 검체 이미지에 대한 제1 병리번호 및 제2 병리번호의 인식 결과를 상기 데이터베이스에 기록하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 제1 병리번호가 상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴에 해당하지 않는 경우,상기 의료기관 인식 결과 및 상기 제1 병리번호 인식 결과 중 적어도 하나의 인식 결과에 오류가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 프린팅 이미지 상에 위치한 상기 필기 이미지의 위치를 기반으로, 상기 오류의 발생 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 프린팅 이미지 내 제1 병리번호의 위치의 적어도 일부에 상기 필기 이미지가 오버랩된 영역이 존재하는 경우,상기 제1 병리번호 중 상기 필기 이미지가 오버랩되지 않은 영역의 인식 결과와, 상기 인식된 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴을 기반으로,상기 오버랩된 영역을 인식하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 인공지능 모델을 기반으로, 상기 검체 이미지를 분석하여 검체 종류를 판단하고,상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 의료기관에서 취급하는 검체의 종류를 로딩하고,상기 판단된 검체 종류가 상기 로딩된 검체의 종류에 해당되는 경우, 상기 검체 이미지의 분류 및 분석이 성공한 것으로 판단하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 슬라이드 상에 부착된 라벨의 각도와 기 설정된 각도 이상의 각도를 갖는 문자가 상기 라벨링 이미지에 존재하는 경우, 해당 문자는 필기 이미지인 것으로 인식하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
10 10
제1항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 다수의 슬라이드 인식 결과를 기반으로, 제휴된 적어도 하나의 의료기관에서 프린팅 이미지에 사용하는 적어도 하나의 프린팅 글꼴을 상기 인공지능 모델에 학습시키고,상기 라벨링 이미지에 존재하는 글자 중에서 상기 프린팅 글꼴에 해당하는 글자를 프린팅 이미지로 판단하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 컴퓨터는,상기 라벨링 이미지에 존재하는 글자들 간의 위치, 간격 및 각도 차이를 기반으로, 인접한 글자 간의 연속성을 파악하고,연속성을 갖는 복수의 글자를 그룹핑하고,같은 그룹 내 복수의 글자는 상기 프린팅 이미지 또는 필기 이미지 중에서 동일한 이미지에 속하는 것으로 인식하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 방법
12 12
데이터베이스;스캐너를 통해 스캐닝된 슬라이더의 스캔 이미지를 수신하는 통신부; 및분석부를 제어하여 상기 수신된 스캔 이미지에서 검체 이미지와 라벨링 이미지를 인식하여 분류하고, 상기 라벨링 이미지에서 프린팅 이미지와 필기 이미지를 인식하여 분류하고, 상기 분류된 프린팅 이미지 및 필기 이미지를 분석하여 관리 정보를 생성하고, 상기 검체 이미지 및 상기 관리 정보를 매칭하여 상기 데이터베이스에 저장하도록 제어하는 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는 다수의 슬라이드 인식 결과를 기반으로 구축된 검체 이미지와 관리 정보의 매칭 결과를 이용하여 인공지능 모델을 학습시키고,상기 인공지능 모델은 상기 학습을 통해, 각 의료기관에서 취급하는 검체의 종류, 및 각 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴에 대한 정보가 구축되고, 검체 이미지를 기반으로 검체의 종류를 판단하는 방법이 학습된 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 프린팅 이미지의 관리 정보는 상기 검체를 수집한 의료기관의 정보 및 상기 검체에 대한 병리 정보를 포함하고,상기 필기 이미지는 상기 검체가 수집된 이후 특정 시점에 수기로 기록된 것인,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 프린팅 이미지의 관리 정보는 상기 의료기관 내에서 프린팅된 제1 병리번호를 더 포함하고,상기 필기 이미지의 관리 정보는 수기로 기록된 제2 병리번호를 포함하고,상기 프로세서는,상기 검체 이미지에 기록된 제1 병리번호 및 제2 병리번호의 인식 결과를 상기 데이터베이스에 기록하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
15 15
삭제
16 16
제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 제1 병리번호가 상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴에 해당하지 않는 경우,상기 의료기관 인식 결과 및 상기 제1 병리번호 인식 결과 중 적어도 하나의 인식 결과에 오류가 발생한 것으로 판단하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
17 17
제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 프린팅 이미지 상에 위치한 상기 필기 이미지의 위치를 기반으로, 상기 오류의 발생 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
18 18
제16항에 있어서,상기 프린팅 이미지 내 제1 병리번호의 위치의 적어도 일부에 상기 필기 이미지가 오버랩된 영역이 존재하는 경우,상기 제1 병리번호 중 상기 필기 이미지가 오버랩되지 않은 영역의 인식 결과와, 상기 인식된 의료기관의 제1 병리번호 생성 패턴을 기반으로,상기 오버랩된 영역을 인식하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
19 19
제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 인공지능 모델을 기반으로, 상기 검체 이미지를 분석하여 검체 종류를 판단하고,상기 프린팅 이미지에 대하여 인식된 의료기관에서 취급하는 검체의 종류를 로딩하고,상기 판단된 검체 종류가 상기 로딩된 검체의 종류에 해당되는 경우, 상기 검체 이미지의 분류 및 분석이 성공한 것으로 판단하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
20 20
제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 슬라이드 상에 부착된 라벨의 각도와 기 설정된 각도 이상의 각도를 갖는 문자가 상기 라벨링 이미지에 존재하는 경우, 해당 문자는 필기 이미지인 것으로 인식하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
21 21
제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 다수의 슬라이드 인식 결과를 기반으로, 제휴된 적어도 하나의 의료기관에서 프린팅 이미지에 사용하는 적어도 하나의 프린팅 글꼴을 상기 인공지능 모델에 학습시키고,상기 라벨링 이미지에 존재하는 글자 중에서 상기 프린팅 글꼴에 해당하는 글자를 프린팅 이미지로 판단하는 것을 특징으로 하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
22 22
제21항에 있어서,상기 프로세서는,상기 라벨링 이미지에 존재하는 글자들 간의 위치, 간격 및 각도 차이를 기반으로, 인접한 글자 간의 연속성을 파악하고,연속성을 갖는 복수의 글자를 그룹핑하고,같은 그룹 내 복수의 글자는 상기 프린팅 이미지 또는 필기 이미지 중에서 동일한 이미지에 속하는 것으로 인식하는,슬라이드 스캔 데이터의 자동 레이블링 장치
23 23
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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 과학기술정보통신부 가톨릭대학교(성의교정) 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 인공지능기반 폐암 분자병리 질향상 플랫폼 개발