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딥러닝 기반의 안저 형광 혈관 조영 영상 내 비관류 영역의 자동 탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022021764
  • 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 딥러닝 기반의 비관류 영역의 자동 탐지 장치 및 방법을 제공한다. 상기 방법은, 서버에 의해 수행되는 망막 영상 내의 비관류 영역의 자동 탐지 방법에 있어서, 상기 망막 영상인 제1 영상을 획득하는 단계, 딥러닝 기반의 제1 모델을 기반으로 상기 제1 영상 내의 비관류 영역을 탐지하는 단계, 상기 제1 영상 내에서 상기 탐지된 비관류 영역을 나타내는 시각 효과를 부여한 제2 영상을 생성하는 단계 및 상기 생성된 제2 영상을 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 3/12 (2006.01.01) A61B 3/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC A61B 3/1241(2013.01) A61B 3/0025(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01)
출원번호/일자 1020210035506 (2021.03.18)
출원인 가톨릭대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0130511 (2022.09.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.18)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서초구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백지원 경기 부천시 소사

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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0321244-36
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.05.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
서버에 의해 수행되는 망막 영상 내의 비관류 영역의 자동 탐지 방법에 있어서, 상기 망막 영상인 제1 영상을 획득하는 단계;딥러닝 기반의 제1 모델을 기반으로 상기 제1 영상 내의 비관류 영역을 탐지하는 단계;상기 제1 영상 내에서 상기 탐지된 비관류 영역을 나타내는 시각 효과를 부여한 제2 영상을 생성하는 단계; 및상기 생성된 제2 영상을 출력하는 단계;를 포함하는, 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 생성 단계는,상기 제1 영상 내의 비관류 영역의 넓이를 산출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 출력 단계는,상기 산출된 비관류 영역의 넓이를 나타내는 정보를 포함한 상기 제2 영상을 출력하는 것인, 방법
3 3
제1항에 있어서, 복수의 망막 영상을 기반으로, 상기 딥러닝 기반의 제1 모델을 학습시키는 단계;를 더 포함하고, 상기 학습 단계는, 상기 복수의 망막 영상을 전처리하여 학습데이터를 생성하고, 상기 학습데이터를 기반으로 상기 딥러닝 기반의 제1 모델을 학습시키는 것인, 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 학습 단계는,상기 복수의 망막 영상을 전처리하여, 상기 학습데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 학습데이터 생성 단계는,상기 복수의 망막 영상 내의 각각의 망막 영역을 설정하는 단계;상기 복수의 망막 영상 각각의 속성에 기반하여, 상기 각각의 망막 영역의 이미지를 분할하는 단계; 및상기 분할된 이미지 중 상기 비관류 영역에 해당하는 적어도 하나의 이미지에 상기 시각 효과를 부여하여 상기 학습데이터를 생성하는 단계;를 포함하는, 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 학습데이터를 검수자에게 배정하여 검수 수행을 요청하는 단계; 상기 검수자로부터 검수 결과를 입력받는 단계; 및상기 검수 결과를 기반으로, 상기 딥러닝 기반의 제1 모델을 학습시키는 단계를 포함하는, 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 복수의 망막 영상을 전처리하는 것은,상기 복수의 망막 영상의 Contrast 조절 및 Homomorphic 필터 통과 중 적어도 하나를 기반으로 전처리하는 것인, 방법
7 7
제4항에 있어서, 상기 속성은, 상기 복수의 망막 영상 각각의 균질성, 신호세기 및 엔트로피 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 제1 영상 내에서 탐지된 비관류 영역을 기초로 신생 혈관의 위치를 판단하는 단계;를 더 포함하고, 상기 제2 영상은,상기 신생 혈관을 나타내는 시각 효과가 더 부여되어 생성되는, 방법
9 9
망막 모세혈관에 관한 제1 영상 데이터를 입력받는 획득부;상기 제1 영상 데이터를 기 학습된 딥러닝 기반의 제1 모델에 입력하여 상기 제1 영상데이터 내 비관류 영역을 탐지하고, 상기 탐지된 비관류 영역을 식별할 수 있도록 제1 영상데이터 내 상기 비관류 영역을 이미지 처리하여 제2 영상데이터를 생성하고, 상기 제1 영상 데이터와 상기 제2 영상데이터를 제공하는 제어부;를 포함하는,비관류 영역의 자동 탐지 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 제1 영상 내의 비관류 영역의 넓이를 산출하고, 상기 산출된 비관류 영역의 넓이를 나타내는 정보를 포함한 상기 제2 영상을 출력하는 것인,비관류 영역의 자동 탐지 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 비관류 영역의 자동 탐지 장치는,학습부;를 더 포함하고, 상기 학습부는, 복수의 영상 데이터를 전처리하여 학습데이터를 생성하고, 상기 학습데이터를 기반으로 상기 딥러닝 기반의 제1 모델을 학습시키는비관류 영역의 자동 탐지 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 학습부는, 상기 복수의 망막 영상을 전처리하여, 상기 학습데이터를 생성하고, 상기 학습데이터를 생성하는 것은, 상기 복수의 망막 영상 내의 각각의 망막 영역을 설정하고, 상기 복수의 망막 영상 각각의 속성에 기반하여, 상기 각각의 망막 영역의 이미지를 분할하고, 상기 분할된 이미지 중 상기 비관류 영역에 해당하는 적어도 하나의 이미지에 상기 시각 효과를 부여하여 상기 학습데이터를 생성하는 것인,비관류 영역의 자동 탐지 장치
13 13
제12항에 있어서, 상기 제어부는,상기 학습데이터를 검수자에게 배정하여 검수 수행을 요청하고, 상기 검수자로부터 검수 결과를 입력받고, 상기 학습부는,상기 검수 결과를 기반으로, 상기 딥러닝 기반의 제1 모델을 학습시키는,비관류 영역의 자동 탐지 장치
14 14
컴퓨터와 결합하여 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2022197157 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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