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딥러닝 기반 병변 분류 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022023779
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 명세서는 병변 분류 방법 및 장치에 관한 것으로 보다 상세하게는 딥러닝을 이용하여 병변을 분류하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 명세서의 일 실시예에 따른 병변 분류 방법은 GAN framework의 생성기가 검진 대상 환자의 피부 질환 및 모발을 포함하는 입력 이미지로부터 상기 입력 이미지에서 모발이 제거된 가상 이미지인 분류 대상 이미지를 생성하는 단계, GAN framework의 판별기가 모발이 포함되지 않은 사전 수집된 복수의 병변 이미지로부터 상기 병변의 공통 특징을 학습하고, 상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있는지 여부를 판단하는 단계 및 분류기가 상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있지 않다고 판단되면, 이미지 분류 모델을 통해 상기 분류 대상 이미지에 포함된 피부 질환을 분류하는 단계를 포함한다.
Int. CL G16H 30/40 (2018.01.01) G16H 30/20 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G06T 7/143 (2017.01.01)
CPC G16H 30/40(2013.01) G16H 30/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) A61B 5/441(2013.01) G06T 7/143(2013.01) G06T 2207/30088(2013.01) G06T 2207/20076(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020210076132 (2021.06.11)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0167061 (2022.12.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.06.11)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍병우 서울특별시 도봉구
2 김다혜 경기도 남양주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 심경식 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로**길 *, *층(역삼동, 유니콘빌딩)(에스와이피특허법률사무소)
2 홍성욱 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로**길 *, *층(역삼동, 유니콘빌딩)(에스와이피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-0676792-60
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-0928688-19
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.08.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
모발이 제거된 이미지를 생성하도록 학습된 GAN(Generative Adversarial Network) framework를 이용하는 병변 분류 방법에 있어서,상기 GAN framework의 생성기가 검진 대상 환자의 피부 질환 및 모발을 포함하는 입력 이미지로부터 상기 입력 이미지에서 모발이 제거된 가상 이미지인 분류 대상 이미지를 생성하는 단계;상기 GAN framework의 판별기가 모발이 포함되지 않은 사전 수집된 복수의 병변 이미지로부터 상기 병변의 공통 특징을 학습하고, 상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있는지 여부를 판단하는 단계; 및분류기가 상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있지 않다고 판단되면, 이미지 분류 모델을 통해 상기 분류 대상 이미지에 포함된 피부 질환을 분류하는 단계를 포함하는병변 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 분류 대상 이미지를 생성하는 단계는상기 입력 이미지에서 모발이 포함될 확률인 사전 확률(prior probability), 상기 분류 대상 이미지에서 모발이 포함되지 않을 확률인 사후 확률(posterior probability) 및 상기 입력 이미지와 상기 분류 대상 이미지가 비유사할 확률인 우도 확률(likelihood probability)에 기초하여 상기 분류 대상 이미지를 생성하는 단계를 포함하는병변 분류 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 분류 대상 이미지를 생성하는 단계는상기 사전 확률 및 상기 우도 확률의 곱에 비례하는 사후 확률을 최대화하여 상기 분류 대상 이미지를 생성하는 단계를 포함하는병변 분류 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 분류 대상 이미지를 생성하는 단계는상기 우도 확률에 비례하는 우도 확률 밀도에 음의 로그값을 취한 재구성 손실 함수(reconstruction loss function)를 최소화하여 상기 사후 확률을 최대화하는 것인병변 분류 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있다고 판단되면, 상기 생성하는 단계, 상기 판단하는 단계 및 상기 분류하는 단계를 다시 수행하여 새로운 분류 대상 이미지에 포함된 피부 질환을 분류하는 단계를 포함하는병변 분류 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 분류 대상 이미지는상기 입력 이미지에서 상기 모발을 제외한 나머지 구성이 보존되도록 생성되는병변 분류 방법
7 7
모발이 제거된 이미지를 생성하도록 학습된 GAN(Generative Adversarial Network) framework를 이용하는 병변 분류 장치에 있어서,검진 대상 환자의 피부 질환 및 모발을 포함하는 입력 이미지로부터 상기 입력 이미지에서 모발이 제거된 가상 이미지인 분류 대상 이미지를 생성하는 생성기;모발이 포함되지 않은 사전 수집된 복수의 병변 이미지로부터 상기 병변의 공통 특징을 학습하고, 상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있는지 여부를 판단하는 판별기; 및상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있지 않다고 판단되면, 이미지 분류 모델을 통해 상기 분류 대상 이미지에 포함된 피부 질환을 분류하는 분류기를 포함하는병변 분류 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 생성기는상기 입력 이미지에서 모발이 포함될 확률인 사전 확률(prior probability), 상기 분류 대상 이미지에서 모발이 포함되지 않을 확률인 사후 확률(posterior probability) 및 상기 입력 이미지와 상기 분류 대상 이미지가 비유사할 확률인 우도 확률(likelihood probability)에 기초하여 상기 분류 대상 이미지를 생성하는 병변 분류 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 생성기는상기 사전 확률 및 상기 우도 확률의 곱에 비례하는 사후 확률을 최대화하여 상기 분류 대상 이미지를 생성하는 병변 분류 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 생성기는상기 우도 확률에 비례하는 우도 확률 밀도에 음의 로그값을 취한 재구성 손실 함수(reconstruction loss function)를 최소화하여 상기 사후 확률을 최대화하는병변 분류 장치
11 11
제7항에 있어서,상기 분류 대상 이미지에 모발이 포함되어 있다고 판단되면, 상기 생성기, 상기 판별기 및 상기 분류기를 이용하여 새로운 분류 대상 이미지에 포함된 피부 질환을 분류하도록 제어하는 제어기를 더 포함하는 병변 분류 장치
12 12
제7항에 있어서,상기 분류 대상 이미지는상기 입력 이미지에서 상기 모발을 제외한 나머지 구성이 보존되도록 생성되는병변 분류 장치
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 중앙대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 치과 임플란트 자동화를 위한 3차원 영상분석 알고리즘 개발
2 과학기술정보통신부 중앙대학교 국가간협력기반조성(R&D) 컴퓨터비전 기술에 적용되는 딥러닝 문제에 대한 적응적 최적화 알고리즘 개발
3 과학기술정보통신부 중앙대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 인공지능대학원지원(중앙대학교)