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컴퓨터 단층 촬영 영상의 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법 및 분석장치

  • 기술번호 : KST2023007324
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법은 분석장치가 대상자의 CT 영상을 입력받는 단계, 상기 분석장치가 상기 CT 영상에서 요로결석 영역을 세그멘테이션하는 단계, 상기 분석장치가 상기 요로결석 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하는 단계 및 상기 분석장치가 상기 라디오믹스 파라미터들을 사전에 학습된 학습모델에 입력하여 산출되는 값을 기준으로 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) A61B 6/12 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01)
CPC A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/032(2013.01) A61B 6/12(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01)
출원번호/일자 1020220022002 (2022.02.21)
출원인 계명대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0125412 (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 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 계명대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 달서구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송봉일 대구광역시 중구
2 김범수 대구광역시 중구
3 정원호 대구광역시 중구

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
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0189325-17
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분석장치가 대상자의 CT 영상을 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 CT 영상에서 요로결석 영역을 세그멘테이션하는 단계;상기 분석장치가 상기 요로결석 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 라디오믹스 파라미터들을 사전에 학습된 학습모델에 입력하여 산출되는 값을 기준으로 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 단계를 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 CT 영상에서 감쇄 임계값 이상의 영역을 상기 요로결석 영역으로 세그멘테이션하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray level Size Zone Matrix), GLDM(Gray level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 학습모델은 상기 대상자의 요로결석이 용해 용법을 시행할 수 있는 정도 이상의 요산석 성분이 존재하는지 여부를 출력하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법
5 5
대상자의 CT 영상을 입력받는 입력장치;CT 영상의 라디오믹스 파라미터들을 기준으로 요산석 성분을 분류하는 학습 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 CT 영상에서 세그멘테이션된 요로결석 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하고, 상기 추출한 라디오믹스 파라미터들을 상기 학습모델에 입력한 후 출력되는 값을 기준으로 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 연산장치를 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치
6 6
제5항에 있어서,상기 연산장치는 상기 CT 영상에서 감쇄 임계값 이상의 영역을 상기 요로결석 영역으로 세그멘테이션하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치
7 7
제5항에 있어서,상기 연산장치는 상기 요로결석 영역에서 추출한 라디오믹스 파라미터들 중 유효한 일부 파라미터들만을 상기 학습모델에 입력하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치
8 8
제5항에 있어서,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray level Size Zone Matrix), GLDM(Gray level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치
9 9
제5항에 있어서,상기 학습모델은 상기 대상자의 요로결석이 용해 용법을 시행할 수 있는 정도 이상의 요산석 성분이 존재하는지 여부를 출력하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.