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인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2023008159
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 치아 인식 모델 및 치아 건강 판단 모델을 통하여 치석의 유무 뿐만 아니라 치열, 치아 색깔, 연령, 질병 여부 등을 치아 건강 판단 기준으로 고려하여 다양한 치아 데이터의 확보 및 학습이 가능하도록 한 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템 및 방법에 관한 것으로, 치아 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치아 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 인식 모델부;상기 치아 인식 모델부에 치아 인식이 이루어지면, 치석 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치석 인식 모델을 설계하고 학습하는 치석 인식 모델부;치아 인식 모델 및 치석 인식 모델의 학습 이후에, 구강 이미지에서 치아 영역을 인식하고 치아 이미지를 획득하고, 치아 이미지에서 치석을 인식하고 치석의 유무를 판단하는 검증 출력부;를 포함하는 것이다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G06V 10/82 (2022.01.01)
CPC A61B 5/4547(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) G06N 3/045(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06V 10/82(2013.01) G06V 2201/03(2013.01)
출원번호/일자 1020220032251 (2022.03.15)
출원인 부경대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0134887 (2023.09.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.15)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부경대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장원두 부산광역시 영도구
2 박사론 부산광역시 영도구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 오위환 대한민국 서울특별시 영등포구 선유로 *** ,*층 ***~***호 (양평동*가)
2 정기택 대한민국 서울특별시 영등포구 선유로 *** ,*층 ***~***호 (양평동*가)
3 나성곤 대한민국 서울 영등포구 선유로 *** (양평동*가) *층 ***호(나스타특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0279874-94
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2023-5045343-17
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.06.14 수리 (Accepted) 4-1-2023-5154318-09
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번호 청구항
1 1
치아 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치아 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 인식 모델부;상기 치아 인식 모델부에 치아 인식이 이루어지면, 치석 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치석 인식 모델을 설계하고 학습하는 치석 인식 모델부;치아 인식 모델 및 치석 인식 모델의 학습 이후에, 구강 이미지에서 치아 영역을 인식하고 치아 이미지를 획득하고, 치아 이미지에서 치석을 인식하고 치석의 유무를 판단하는 검증 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
2 2
제 1 항에 있어서, 치아 인식 모델부는,구강 이미지를 수집하는 구강 이미지 수집부와,구강 이미지의 크기를 치아 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,재조정된 구강 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 출력 텐서 설정부와,재조정된 구강 이미지를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
3 3
제 1 항에 있어서, 치석 인식 모델부는,치아 이미지를 수집하는 치아 이미지 수집부와,치아 이미지에서 치석 이미지를 편집하는 치석 이미지 편집부와,치석 이미지를 분할하는 치석 이미지 분할부와,등분한 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,재조정된 등분 이미지를 밝기에 대하여 증강 데이터를 생성하는 데이터 증강부와,증강 데이터를 포함한 학습 데이터를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
4 4
제 1 항에 있어서, 검증 출력부는,치아 인식 모델의 입력 형식으로 구강 이미지 크기 재조정을 하는 이미지 크기 재조정부와,치아 인식 모델로 입력 이미지의 치아 영역 인식 및 치아 이미지 저장을 하는 치아 영역 인식부와,치아 이미지를 등분하는 치아 이미지 분할부와,등분된 이미지를 치석 인식 모델 입력 형식으로 크기 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,치석 인식 모델을 이용하여 입력 이미지의 치석 유무 판단을 하는 치석 유무 판단부와,치석 유무 판단부의 판단 결과에 따라 치아 건강 점수를 출력하는 치아 건강 점수 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
5 5
치아 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치아 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 인식 모델부;치아 인식 모델부에서 인식된 치아 이미지를 등분하고, 등분된 각각의 이미지에서 다시 치아 1개씩만을 인식하는 치아 1개 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 1개 인식 모델부;치석 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치석 인식 모델을 설계하고 학습하는 치석 인식 모델부;구강 이미지에서 치아 영역을 인식하고 치아 이미지를 획득하여 등분하고 치아 1개의 이미지를 인식하여 치석을 인식하고 치석의 유무를 판단하는 검증 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
6 6
제 5 항에 있어서, 치아 인식 모델부는,구강 이미지를 수집하는 구강 이미지 수집부와,구강 이미지의 크기를 치아 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,재조정된 구강 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 출력 텐서 설정부와,재조정된 구강 이미지를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
7 7
제 5 항에 있어서, 치아 1개 인식 모델부는,치아 인식 모델부에 인식된 치아 이미지를 입력받는 치아 이미지 수집부와, 입력받은 치아 이미지를 등분하는 치아 이미지 분할부와,등분된 치아 1개의 이미지의 크기를 치아 1개 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,재조정된 치아 1개 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 1개 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 출력 텐서 설정부와,치아 1개 인식 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
8 8
제 5 항에 있어서, 치석 인식 모델부는,치아 1개 이미지를 편집하는 치석 이미지 편집부와,치아 1개 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,재조정된 치아 1개 이미지를 밝기에 대하여 증강 데이터를 생성하는 데이터 증강부와,증강 데이터를 포함한 학습 데이터를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
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제 5 항에 있어서, 검증 출력부는,치아 인식 모델의 입력 형식으로 구강 이미지 크기 재조정을 하는 이미지 크기 재조정부와,치아 인식 모델로 입력 이미지의 치아 영역 인식 및 치아 이미지 저장을 하는 치아 영역 인식부와,치아 이미지를 등분하는 치아 이미지 분할부와,등분된 이미지를 치석 인식 모델 입력 형식으로 크기 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,치아 1개 이미지를 인식하는 치아 1개 인식부와,치아 1개 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정부와,치석 인식 모델을 이용하여 치아 1개 이미지의 치석 유무 판단을 하는 치석 유무 판단부와,치석 유무 판단부의 판단 결과에 따라 치아 건강 점수를 출력하는 치아 건강 점수 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 시스템
10 10
치아 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치아 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 인식 모델 학습 단계;상기 치아 인식 모델 학습 단계에서 치아 인식이 이루어지면, 치석 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치석 인식 모델을 설계하고 학습하는 치석 인식 모델 학습 단계;치아 인식 모델 및 치석 인식 모델의 학습 이후에, 구강 이미지에서 치아 영역을 인식하고 치아 이미지를 획득하고, 치아 이미지에서 치석을 인식하고 치석의 유무를 판단하는 검증 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
11 11
제 10 항에 있어서, 치아 인식 모델 학습 단계는,구강 이미지를 수집하는 단계와, 상기 구강 이미지의 크기를 치아 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 단계와,상기 재조정된 구강 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 단계와,상기 재조정된 구강 이미지를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 치아 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 단계는,고속 객체 인식 모델(You Only Look Once: YOLO)의 모델 형식을 모방하여 S × S × (B × 5 + C)의 크기를 갖는 텐서를 설정하고,S: 그리드 개수, B: 바운딩 박스 개수, C: Class 개수인 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
13 13
제 10 항에 있어서, 치아 인식 모델 학습 단계 및 치석 인식 모델 학습 단계는,합성곱 신경망(Convolutional Neural Network:CNN) 혹은 전이학습층(Transfer Layer)과 완전 연결층(Fully Connected Layer)를 설계하고, 학습하며 파라미터 및 하이퍼 파라미터 값을 조정하며 최적의 학습 모델을 찾아 학습된 모델의 성능을 테스트 이미지로 검증하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
14 14
제 10 항에 있어서, 치석 인식 모델 학습 단계는,치아 이미지를 수집하는 단계와,상기 치아 이미지에서 치석 이미지를 편집하는 단계와,치아 이미지를 등분하는 단계와,상기 등분한 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 단계와,상기 재조정된 등분 이미지를 밝기에 대하여 증강 데이터를 생성하는 단계와,상기 증강 데이터를 포함한 학습 데이터를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
15 15
제 10 항에 있어서, 검증 출력 단계는,치아 인식 모델의 입력 형식으로 구강 이미지 크기 재조정 단계와,치아 인식 모델을 통하여 입력 이미지의 치아 영역 인식 및 치아 이미지 저장 단계와,상기 치아 이미지를 등분하는 단계와,상기 등분된 이미지를 치석 인식 모델 입력 형식으로 크기 재조정하는 단계와,치석 인식 모델을 통하여 입력 이미지의 치석 유무 판단 및 건강 점수 반환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
16 16
치아 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치아 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 인식 모델 학습 단계;치아 인식 모델 학습 단계에서 인식된 치아 이미지를 등분하고, 등분된 각각의 이미지에서 다시 치아 1개씩만을 인식하는 치아 1개 인식 모델을 설계하고 학습하는 치아 1개 인식 모델 학습 단계;치석 인식 모델 학습 이미지를 전처리하고, 치석 인식 모델을 설계하고 학습하는 치석 인식 모델 학습 단계;구강 이미지에서 치아 영역을 인식하고 치아 이미지를 획득하여 등분하고 치아 1개의 이미지를 인식하여 치석을 인식하고 치석의 유무를 판단하는 검증 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
17 17
제 16 항에 있어서, 치아 인식 모델 학습 단계는,구강 이미지를 수집하는 구강 이미지 수집 단계와,구강 이미지의 크기를 치아 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정 단계와,재조정된 구강 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 출력 텐서 설정 단계와,재조정된 구강 이미지를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
18 18
제 16 항에 있어서, 치아 1개 인식 모델 학습 단계는,치아 인식 모델 학습 단계에서 인식된 치아 이미지를 입력받는 치아 이미지 수집 단계와,입력받은 치아 이미지를 등분하는 치아 이미지 분할 단계와,등분된 치아 1개의 이미지의 크기를 치아 1개 인식 모델의 입력 데이터의 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정 단계와,재조정된 치아 1개 이미지의 레이블 값을 기준으로 치아 1개 인식 모델의 출력 텐서를 설정하는 출력 텐서 설정 단계와,치아 1개 인식 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
19 19
제 16 항에 있어서, 치석 인식 모델 학습 단계는,치아 1개 이미지를 편집하는 치석 이미지 편집 단계와,치아 1개 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정 단계와,재조정된 치아 1개 이미지를 밝기에 대하여 증강 데이터를 생성하는 데이터 증강 단계와,증강 데이터를 포함한 학습 데이터를 입력 데이터로 하는 딥러닝 모델을 설계하고 학습하는 딥러닝 모델 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
20 20
제 16 항에 있어서, 검증 출력 단계는,치아 인식 모델의 입력 형식으로 구강 이미지 크기 재조정을 하는 이미지 크기 재조정 단계와,치아 인식 모델을 통하여 입력 이미지의 치아 영역 인식 및 치아 이미지 저장을 하는 치아 영역 인식 단계와,치아 이미지를 등분하는 치아 이미지 분할 단계와,등분된 이미지를 치석 인식 모델 입력 형식으로 크기 재조정하는 이미지 크기 재조정 단계와,치아 1개 이미지를 인식하는 치아 1개 인식 단계와,치아 1개 이미지를 치석 인식 모델의 입력 데이터 크기로 재조정하는 이미지 크기 재조정 단계와,치석 인식 모델을 이용하여 치아 1개 이미지의 치석 유무 판단을 하는 치석 유무 판단 단계와,치석 유무 판단 단계의 판단 결과에 따라 치아 건강 점수를 출력하는 치아 건강 점수 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공 지능을 이용한 치석 인식 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 부경대학교 산학협력단 국가연구개발사업 인공지능 빅데이터를 이용한 비대면 구강건강관리 시스템