| 1 |
1
염증 질환 분류 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,검체들을 준비하고 전처리하는 단계; 라만 분광 검사를 통해 라만 시그널 및 라만 시그널의 스펙트럼을 획득하는 단계; 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 분포를 분석하는 단계; 미리 설정된 기계 학습 프로그램을 통해 진단 데이터를 정량화하는 단계; 및 상기 라만 시그널 및 상기 스펙트럼 분포와 정량화된 진단 데이터들을 비교하여 진단 결과를 추출하는 단계를 포함하는 염증 질환 분류 방법
|
| 2 |
2
제1 항에 있어서, 상기 라만 시그널 및 라만 시그널의 스펙트럼 획득 단계는,표면-증강 라만 산란(surface-enhanced Raman scattering) 방식의 검사를 수행해서 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼을 획득하는 염증 질환 분류 방법
|
| 3 |
3
제2 항에 있어서, 상기 라만 시그널 및 라만 시그널의 스펙트럼 획득 단계는,상기 표면-증강 라만 산란 검사 과정에서 바이오 마커 검출 보정을 수행하여 라만 분광 시그널을 보정하는 단계를 더 포함하는 염증 질환 분류 방법
|
| 4 |
4
제3 항에 있어서, 상기 라만 분광 시그널을 보정하는 단계는,표면-증강 라만 산란 검사 키트상 나노 사이즈의 바이오 마커들을 라만 측정 타겟으로 적용하고, 상기 나노 사이즈의 분자의 증폭된 피크의 세기 변화를 측정하여 상기 라만 분광 시그널을 보정 및 정량화하는 염증 질환 분류 방법
|
| 5 |
5
제2 항에 있어서, 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 분포를 분석하는 단계는,상기 검체들별로 각 검체 내에 포함된 대사물질의 종류, 염증 수치, 염증 종류를 분석하고, 상기 대사물질의 종류, 염증 수치, 염증 종류에 따라 신장염, 방광염, 암 등의 비뇨기계 염증 질환, 및 급성 신장 질환에 대한 진행도를 분석하는 염증 질환 분류 방법
|
| 6 |
6
제2 항에 있어서, 상기 미리 설정된 기계 학습 프로그램을 통해 진단 데이터를 정량화하는 단계는,상기 라만 시그널 및 상기 라만 스펙트럼 검출 결과가 상기 기계 학습 프로그램과 데이터 베이스에 입력 값들로 입력되도록 하는 단계; 검체 검출 인적 정보를 포함한 추가 학습 인자들을 상기 기계 학습 프로그램의 입력 값으로 추가 입력하는 단계; 적어도 하나 또는 둘 이상의 기계 학습 모델 및 기계 학습 프로그램을 선택하는 단계; 상기 선택된 기계 학습 프로그램이 상기 입력 값들을 반영하여 학습되도록 하는 단계; 및 상기 기계 학습 프로그램의 실행 결과에 따라 상기 진단 데이터를 정량화하는 단계를 포함하는 염증 질환 분류 방법
|
| 7 |
7
제6 항에 있어서, 상기 검체 검출 인적 정보를 포함한 추가 학습 인자들을 상기 기계 학습 프로그램의 입력 값으로 추가 입력하는 단계는,나이, 성별, 보유 질병, 소견, 증상을 포함하는 검출 인적 정보, 검체 검출량, 및 검출 부위 정보를 상기 입력 값들으로 추가 입력하는 염증 질환 분류 방법
|
| 8 |
8
제6 항에 있어서, 상기 진단 결과를 추출하는 단계는,상기 라만 시그널 및 상기 라만 스펙트럼 검출 결과를 상기 기계 학습 프로그램을 통해 정량화된 상기 진단 데이터와 비교하는 단계; 및 비교 결과에 따른 진단 결과를 설정하여 표시 화면으로 표시하는 단계를 포함하는 염증 질환 분류 방법
|
| 9 |
9
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기 제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항의 염증 질환 분류 방법을 수행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
| 10 |
10
검체들에 대한 라만 분광 검사를 수행하여 라만 시그널과 상기 라만 시그널의 스펙트럼을 획득하는 라만 검사 모듈; 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 분포를 포함하는 학습 인자들을 입력받고, 미리 설정된 기계 학습을 수행하여 진단 데이터를 정량화하는 데이터 학습 모듈; 및 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 분포와 정량화된 상기 진단 데이터를 비교하여 진단 결과를 추출하는 조기 진단 모듈을 포함하는 염증 질환 분류 장치
|
| 11 |
11
제10 항에 있어서, 상기 라만 검사 모듈은,표면-증강 라만 산란 검사 키트를 포함하는 시료 검사 전처리부; 및 상기 표면-증강 라만 산란 검사 키트 상 전처리된 검체에 대한 표면-증강 라만 산란 검사를 수행하여 상기 라만 시그널을 획득하는 라만 시그널 검출부를 포함하는 염증 질환 분류 장치
|
| 12 |
12
제11 항에 있어서, 상기 라만 검사 모듈은,상기 표면-증강 라만 산란 검사 키트상 나노 사이즈의 바이오 마커들을 라만 측정 타겟으로 적용하고, 상기 나노 사이즈의 분자의 증폭된 피크의 세기 변화를 측정하여 상기 라만 분광 시그널을 보정 및 정량화하는 분광 시그널 보정부를 더 포함하는 염증 질환 분류 장치
|
| 13 |
13
제12 항에 있어서, 상기 조기 진단 모듈은,상기 검체들 별로 각 검체 내에 포함된 대사물질의 종류, 염증 수치, 염증 종류를 분석하고, 상기 대사물질의 종류, 염증 수치, 염증 종류에 따라 신장염, 방광염, 암 등의 비뇨기계 염증 질환, 및 급성 신장 질환에 대한 진행도를 분석하는 염증 질환 분류 장치
|
| 14 |
14
제10 항에 있어서, 상기 데이터 학습 모듈은,상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 검출 결과를 기계 학습 프로그램과 데이터 베이스에 입력 값들로 입력하는 학습 인자 입력부; 복수의 기계 학습 모델별 기계 학습 프로그램을 저장하고 적어도 하나 또는 둘 이상의 기계 학습 모델 및 기계 학습 프로그램을 선택해서 컴파일하는 기계학습 프로그램 입력부; 상기 선택된 기계 학습 프로그램이 상기 입력 값들을 반영하여 기계 학습되도록 상기 선택된 기계 학습 프로그램을 실행시키는 기계학습 처리부; 및 상기 기계 학습 프로그램의 실행 결과에 따라 상기 진단 데이터를 정량화하는 질병 진단 모델 생성부를 포함하는 염증 질환 분류 장치
|
| 15 |
15
제14 항에 있어서, 상기 학습 인자 입력부는,나이, 성별, 보유 질병, 소견, 증상을 포함하는 검출 인적 정보, 검체 검출량, 및 검출 부위 정보를 상기 입력 값들으로 추가 입력하는 염증 질환 분류 장치
|
| 16 |
16
제14 항에 있어서, 상기 조기 진단 모듈은,상기 라만 시그널 및 상기 라만 스펙트럼 검출 결과를 읽어들이고 나이, 성별, 보유 질병, 소견, 증상을 포함하는 검체 인적 정보에 따라 분류하는 데이터 처리부; 상기 데이터 학습 모듈로부터 정량화된 진단 데이터를 읽어들이는 질병 진단 모델 추출부; 상기 라만 시그널 및 상기 라만 시그널의 스펙트럼 검출 결과와 정량화된 상기 진단 데이터를 비교 분석하는 데이터 비교 검출부; 및 상기 진단 데이터와의 비교 결과에 따른 진단 결과를 설정 및 표시하는 진단 결과 추출부를 포함하는 염증 질환 분류 장치
|
