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MRI 이미지를 이용한 반월상 연골 파열 유무 판별 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023007298
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 MRI 이미지를 이용한 반월상 연골 파열 유무 판별 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 반월상 연골 파열 유무 판별 장치는 복수의 대상자 별로 대상자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지와 대상자의 반월상 연골의 파열 유무, 위치 및 유형에 관한 정보를 학습 데이터로 수집하는 데이터 수집부와, 상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 입력받아 상기 대상자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 분류하기 위한 분류 모델을 학습시키는 학습부와, 분석 대상 환자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지를 획득하는 데이터 획득부, 및 상기 분석 대상 환자로부터 획득된 복수의 무릎 MRI 이미지를 상기 학습된 분류 모델에 적용하여 상기 분석 대상 환자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 판별하는 판별부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 환자로부터 촬영된 무릎 MRI 이미지의 딥러닝 분석을 통하여 반월상 연골 파열 유무, 위치 및 파열 유형을 빠르고 정확하게 자동으로 판별할 수 있다.
Int. CL A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/055(2013.01) A61B 5/4514(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/0033(2013.01) G16H 50/20(2013.01)
출원번호/일자 1020220022166 (2022.02.21)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0125509 (2023.08.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.21)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장민철 대구광역시 남구
2 김기범 대구광역시 중구
3 신현광 경상북도 상주시 신봉학마루*길 **
4 최규상 대구광역시 수성구
5 김정군 대구광역시 동구
6 추유진 대구광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 비동****호(가산동,한라원앤원타워)

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
2022.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0190507-44
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0211093-71
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.04.27 수리 (Accepted) 4-1-2022-5100288-83
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.09.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
복수의 대상자 별로 대상자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지와 대상자의 반월상 연골의 파열 유무, 위치 및 유형에 관한 정보를 학습 데이터로 수집하는 데이터 수집부;상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 입력받아 상기 대상자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 분류하기 위한 분류 모델을 학습시키는 학습부; 분석 대상 환자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지를 획득하는 데이터 획득부; 및상기 분석 대상 환자로부터 획득된 복수의 무릎 MRI 이미지를 상기 학습된 분류 모델에 적용하여 상기 분석 대상 환자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 판별하는 판별부를 포함하는 반월상 연골 파열 유무 판별 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 학습부는,상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 상기 반월상 연골의 파열 위치를 분류하는 제1 분류 모델과, 상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 상기 반월상 연골의 파열 유형을 분류하는 제2 분류 모델을 개별 학습시키는 반월상 연골 파열 유무 판별 장치
3 3
청구항 2에 있어서,상기 제1 분류 모델은, 입력된 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 반월상 연골의 파열 위치를 내측 반월상 연골 파열, 외측 반월상 연골 파열, 내측 및 외측 반월상 연골 파열, 정상 중 어느 하나로 분류하고,상기 제2 분류 모델은, 입력된 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 반월상 연골의 파열 유형을 수평 파열, 복합 파열, 방사상 파열, 종방향 파열, 정상 중 어느 하나로 분류하는 반월상 연골 파열 유무 판별 장치
4 4
청구항 2에 있어서,상기 판별부는,상기 분석 대상 환자의 무릎 부위를 깊이 별로 관측한 복수의 관상면(coronal) 무릎 MRI 이미지와 복수의 시상면(sagittal) 무릎 MRI 이미지를 상기 제1 분류 모델에 적용한 결과로부터 상기 반월상 연골의 파열 위치를 판별하고,상기 분석 대상 환자의 상기 관상면 무릎 MRI 이미지를 상기 제2 분류 모델에 적용한 결과로부터 상기 반월상 연골의 파열 유형을 판별하는 반월상 연골 파열 유무 판별 장치
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청구항 1에 있어서,상기 분류 모델은 합성곱 신경망(CNN) 알고리즘을 포함하여 구현되는 반월상 연골 파열 유무 판별 장치
6 6
반월상 연골 파열 유무 판별 장치를 이용한 반월상 연골 파열 유무 판별 방법에 있어서, 복수의 대상자 별로 대상자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지와 대상자의 반월상 연골의 파열 유무, 위치 및 유형에 관한 정보를 학습 데이터로 수집하는 단계;상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 입력받아 상기 대상자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 분류하기 위한 분류 모델을 학습시키는 단계; 분석 대상 환자의 무릎 부위를 촬영한 복수의 무릎 MRI 이미지를 획득하는 단계; 및상기 분석 대상 환자로부터 획득된 복수의 무릎 MRI 이미지를 상기 학습된 분류 모델에 적용하여 상기 분석 대상 환자의 반월상 연골 파열 유무, 파열 위치 및 파열 유형 중 적어도 하나를 판별하는 단계를 포함하는 반월상 연골 파열 유무 판별 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 분류 모델을 학습시키는 단계는,상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 상기 반월상 연골의 파열 위치를 분류하는 제1 분류 모델과, 상기 대상자의 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 상기 반월상 연골의 파열 유형을 분류하는 제2 분류 모델을 개별 학습시키는 반월상 연골 파열 유무 판별 방법
8 8
청구항 7에 있어서,상기 제1 분류 모델은, 입력된 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 반월상 연골의 파열 위치를 내측 반월상 연골 파열, 외측 반월상 연골 파열, 내측 및 외측 반월상 연골 파열, 정상 중 어느 하나로 분류하고,상기 제2 분류 모델은, 입력된 복수의 무릎 MRI 이미지를 분석하여 반월상 연골의 파열 유형을 수평 파열, 복합 파열, 방사상 파열, 종방향 파열, 정상 중 어느 하나로 분류하는 반월상 연골 파열 유무 판별 방법
9 9
청구항 7에 있어서,상기 판별하는 단계는,상기 분석 대상 환자의 무릎 부위를 깊이 별로 관측한 복수의 관상면(coronal) 무릎 MRI 이미지와 복수의 시상면(sagittal) 무릎 MRI 이미지를 상기 제1 분류 모델에 적용한 결과로부터 상기 반월상 연골의 파열 위치를 판별하고,상기 분석 대상 환자의 상기 관상면 무릎 MRI 이미지를 상기 제2 분류 모델에 적용한 결과로부터 상기 반월상 연골의 파열 유형을 판별하는 반월상 연골 파열 유무 판별 방법
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청구항 6에 있어서,상기 분류 모델은 합성곱 신경망(CNN) 알고리즘을 포함하여 구현되는 반월상 연골 파열 유무 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 영남대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 인공지능을 이용한 근골격계 질환 환자 영상 판독 알고리즘 개발
2 교육부 영남대학교 이공학학술연구기반구축(R&D) 정보통신연구소