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고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법

  • 기술번호 : KST2023008447
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 본 발명은 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 2단계에 걸친 딥러닝 학습을 통해 고화질의 유방 촬영 영상, 즉 고해상도 맘모그램 이미지(mammographic image)로부터의 상대적으로 크기가 작은 종양을 자동으로 검출 및 분류할 수 있도록 함과 동시에 기존에 비해 검출 및 분류 정확도를 대폭 향상시킬 수 있도록 하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법에 관한 것이다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) A61B 6/12 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC A61B 6/502(2013.01) A61B 6/12(2013.01) A61B 6/5217(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 2207/10116(2013.01) G06T 2207/30068(2013.01) G06T 2207/30096(2013.01)
출원번호/일자 1020220036641 (2022.03.24)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0138704 (2023.10.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.03.24)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강상길 서울특별시 용산구
2 분요드벡 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아이더스 대한민국 인천광역시 연수구 송도과학로 **, A동 ***호(송도동, 송도테크노파크IT센터)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2022-0318583-62
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.08.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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다수의 고해상도 맘모그램 이미지 데이터들을 수집하여 Mask RCNN 알고리즘을 통해 딥러닝 학습을 수행하는 딥러닝 학습단계와,상기 딥러닝 학습단계에서의 학습 결과를 이용하여 고해상도 맘모그램 이미지로부터 유방 영역을 추출하는 유방추출단계와,상기 딥러닝 학습단계에서의 학습 결과를 이용하여 추출된 유방 영역으로부터 종양을 검출하는 종양검출단계를 포함하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
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제 1항에 있어서,상기 딥러닝 학습단계는,Mask RCNN 알고리즘을 이용하여 상기 유방추출단계에서 활용될 유방탐지모델을 학습하는 제1학습단계와,Mask RCNN 알고리즘을 이용하여 상기 종양검출단계에서 활용될 종양탐지모델을 학습하는 제2학습단계를 포함하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
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제 2항에 있어서,상기 유방추출단계는 상기 제1학습단계에서 학습된 유방탐지모델을 이용하여 고해상도 맘모그램 이미지로부터 유방 영역을 검출한 후 제1경계상자로 출력하는 유방탐지단계와,상기 유방탐지단계에서 출력된 유방 영역의 제1경계상자를 분할하는 다수 개의 패치를 생성하는 패치생성단계를 포함하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
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제 3항에 있어서,상기 패치생성단계에서 생성되는 패치들은 정사각 형상인 것을 특징으로 하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
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제 2항에 있어서,상기 종양검출단계는 상기 제2학습단계에서 학습된 종양탐지모델을 이용하여 추출된 유방 영역으로부터 종양을 검출한 후 제2경계상자로 출력하는 종양탐지단계와,상기 종양탐지단계에서 출력된 제2경계상자를 맘모그램 이미지 원본에 매핑시키는 경계상자 매핑단계 및상기 출력된 제2경계상자들 중 동일한 종양을 포함하는 중복된 제2경계상자들을 제거하여 검출된 종양을 포함하는 고유한 맘모그램 이미지를 출력하는 중복제거단계를 포함하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
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제 5항에 있어서,상기 제2학습단계에서의 종양탐지모델 학습은 유방추출단계에서 추출된 유방 영역으로부터 검출된 종양의 BI-RADS 분류 및 신뢰도 점수 학습을 포함하고,상기 종양탐지단계에서는 검출된 종양의 BI-RADS 분류 및 신뢰도 점수를 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 고화질 유방 촬영 영상을 이용한 유방암 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 인하대학교 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 모바일 디바이스 기반 딥러닝 경량화 부분학습 및 가속화 연구