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심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법 및 분석장치

  • 기술번호 : KST2023002696
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법은 분석장치가 대상자의 두부 계측 방사선 영상을 입력받는 단계, 상기 분석장치가 두부 계측 방사선 영상을 사전에 학습된 특징 추출 계층에 입력하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 특징 추출 계층이 출력하는 특징 맵을 Q-러닝 네트워크에 입력하여 현재 시점에서의 액션을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 액션은 상기 입력되는 영상에서의 현재 위치 기준으로 계측점 검출을 위하여 이동하는 방향에 대한 정보이고, 상기 분석장치는 상기 결정된 액션에 따른 상태를 반영하여 보상을 업데이트하면서 상기 액션을 결정하는 과정을 반복하여 상기 계측점을 검출한다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/501(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 2207/30016(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/10116(2013.01) G06T 2207/10081(2013.01)
출원번호/일자 1020210178223 (2021.12.14)
출원인 사회복지법인 삼성생명공익재단, 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0089658 (2023.06.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.14)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 사회복지법인 삼성생명공익재단 대한민국 서울특별시 용산구
2 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 팽준영 서울특별시 강남구
2 김형건 경기도 과천시 별양
3 홍우재 경기도 수원시 장안구
4 김성민 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

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		 2021.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2021-1445008-76
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분석장치가 대상자의 두부 계측 방사선 영상을 입력받는 단계;상기 분석장치가 두부 계측 방사선 영상을 사전에 학습된 특징 추출 계층에 입력하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 특징 추출 계층이 출력하는 특징 맵을 Q-러닝 네트워크에 입력하여 현재 시점에서의 액션을 결정하는 단계를 포함하되,상기 액션은 상기 입력되는 영상에서의 현재 위치 기준으로 계측점 검출을 위하여 이동하는 방향에 대한 정보이고, 상기 분석장치는 상기 결정된 액션에 따른 상태를 반영하여 보상을 업데이트하면서 상기 액션을 결정하는 과정을 반복하여 상기 계측점을 검출하는 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 두부 계측 방사선 영상에서 복수의 프레임들을 선택하여 상기 특징 추출 계층에 입력하되, 상기 복수의 프레임들은 상기 해당 시점의 이전에 결정된 액션들로 결정되는 프레임들인 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 보상은 상기 현재 시점에서 결정된 상기 액션과 상기 목표 계측점 사이의 거리가 이전 시점에 결정된 액션이 나타내는 위치와 목표 계측점 사이의 거리보다 줄어들수록 높은 보상값을 갖는 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 보상이 0의 값을 갖는 시점에서 결정된 위치를 계측점으로 결정하는 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 분석장치는 팽창 컨볼루션(dilated convolution)을 사용하되, 상기 액션을 결정하는 과정을 반복하면서 점차 팽창의 값이 적어지도록 설정하는 심층강화학습을 이용한 두부 계측 방사선 영상의 계측점 검출 방법
6 6
대상자의 두부 계측 방사선 영상을 입력받는 입력장치;두부 계측 방사선 영상의 프레임에서 특징 맵을 생성하는 특징 추출 계층 및 상기 특징 맵을 입력받이 현재 위치 기준을 계측점 검출을 위하여 이동할 방향인 액션을 결정하는 Q-러닝 네트워크를 포함하는 딥러닝 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 입력된 두부 계측 방사선 영상을 상기 특징 추출 계층에 입력하여 생성되는 특징 맵을 Q-러닝 네트워크 입력하여 현재 시점에서의 액션을 결정하는 연산장치를 포함하되,상기 연산 장치는 상기 결정된 액션에 따른 상태를 반영하여 보상을 업데이트하면서 상기 액션을 결정하는 과정을 반복하여 상기 계측점을 검출하는 두부 계측 방사선 영상의 계측점을 검출하는 분석 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 연산장치는 상기 두부 계측 방사선 영상에서 복수의 프레임들을 선택하여 상기 특징 추출 계층에 입력하되, 상기 복수의 프레임들은 상기 해당 시점의 이전에 결정된 액션들로 결정되는 프레임들인 두부 계측 방사선 영상의 계측점을 검출하는 분석 장치
8 8
제6항에 있어서,상기 보상은 상기 현재 시점에서 결정된 상기 액션과 상기 목표 계측점 사이의 거리가 이전 시점에 결정된 액션이 나타내는 위치와 목표 계측점 사이의 거리보다 줄어들수록 높은 보상값을 갖는 두부 계측 방사선 영상의 계측점을 검출하는 분석 장치
9 9
제6항에 있어서,상기 연산장치는 상기 보상이 0의 값을 갖는 시점에서 결정된 위치를 계측점으로 결정하는 두부 계측 방사선 영상의 계측점을 검출하는 분석 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 연산장치는 팽창 컨볼루션(dilated convolution)을 사용하되, 상기 액션을 결정하는 과정을 반복하면서 점차 팽창의 값이 적어지도록 설정하는 두부 계측 방사선 영상의 계측점을 검출하는 분석 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.