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녹내장 위험도 진단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023010246
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 녹내장 위험도 진단 장치 및 방법이 개시된다. 일 양상에 따른 녹내장 위험도 진단 장치는 피험자의 임상 데이터를 입력받는 데이터 입력부; 상기 임상 데이터를 전처리하는 전처리부; 및 참조 데이터베이스에서 상기 임상 데이터 또는 상기 전처리된 임상 데이터와 가장 유사한 소정 개수의 사례들을 추출하고, 상기 소정 개수에 대한 상기 추출된 사례들 중 녹내장인 사례의 개수의 비를 산출하고, 상기 전처리된 임상 데이터 및 상기 산출된 비를 기반으로 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는 지수 산출부; 를 포함하고, 상기 임상 데이터는 망막신경섬유층 상측 두께, 망막신경섬유층 하측 두께, 망막신경섬유층 이측 두께, 안압, 시야 검사를 통해 획득되는 패턴표준편차 및 평균편차를 포함한다.
Int. CL A61B 3/00 (2006.01.01) A61B 3/10 (2006.01.01) A61B 3/16 (2006.01.01) A61B 3/024 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01)
CPC A61B 3/0025(2013.01) A61B 3/1005(2013.01) A61B 3/16(2013.01) A61B 3/024(2013.01) A61B 3/102(2013.01) A61B 3/0041(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01)
출원번호/일자 1020220054564 (2022.05.03)
출원인 단국대학교 산학협력단, 경상국립대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0155103 (2023.11.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.03)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 단국대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 경상국립대학교병원 대한민국 경상남도 진주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성재 경상남도 진주시 강남로 **
2 오세종 경기도 용인시 기흥구
3 조경진 충청남도 천안시 서북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인리채 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길**, *층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2022.05.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0472235-67
2 보정요구서
Request for Amendment
2022.05.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0072535-71
3 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction
2022.05.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0072536-16
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2022-0507871-95
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
피험자의 임상 데이터를 입력받는 데이터 입력부;상기 임상 데이터를 전처리하는 전처리부; 및참조 데이터베이스에서 상기 임상 데이터 또는 상기 전처리된 임상 데이터와 가장 유사한 소정 개수의 사례들을 추출하고, 상기 소정 개수에 대한 상기 추출된 사례들 중 녹내장인 사례의 개수의 비를 산출하고, 상기 전처리된 임상 데이터 및 상기 산출된 비를 기반으로 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는 지수 산출부; 를 포함하고,상기 임상 데이터는 망막신경섬유층 상측 두께, 망막신경섬유층 하측 두께, 망막신경섬유층 이측 두께, 안압, 시야 검사를 통해 획득되는 패턴표준편차 및 평균편차를 포함하는,녹내장 위험도 진단 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 전처리부는,상기 임상 데이터를 0과 1 사이의 값으로 정규화하고, 상기 임상 데이터 중 일부 임상 데이터의 정규화된 값을 1에서 감산하여 반전 값으로 변환시키는,녹내장 위험도 진단 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 전처리부는,상기 망막신경섬유층 상측 두께, 상기 망막신경섬유층 하측 두께, 상기 망막신경섬유층 이측 두께 및 상기 평균편차의 정규화된 값 각각을 1에서 감산하여 반전 값으로 변환시키는,녹내장 위험도 진단 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 소정 개수는 5인,녹내장 위험도 진단 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 지수 산출부는,하기 수학식을 이용하여 상기 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는,녹내장 위험도 진단 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 는 학습용 임상 데이터를 학습시켜 생성된 기계학습 기반의 녹내장 진단 모델로부터 도출되는 각 임상 데이터의 중요도인,녹내장 위험도 진단 장치
7 7
제1항에 있어서,통합 녹내장 위험 지수를 기반으로 상기 피험자에 대해 녹내장 위험도를 진단하는 진단부; 를 더 포함하는,녹내장 위험도 진단 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 진단부는,상기 통합 녹내장 위험 지수가 클수록 녹내장 위험도가 높다고 진단하는,녹내장 위험도 진단 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 진단부는,상기 통합 녹내장 위험 지수 또는 녹내장 위험도 진단 결과를 나타내는 그래픽 차트를 생성하는,녹내장 위험도 진단 장치
10 10
제1항에 있어서,상기 통합 녹내장 위험 지수는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 녹내장의 위험 또는 진행 정도를 반영하는,녹내장 위험도 진단 장치
11 11
피험자의 임상 데이터를 입력받는 단계;상기 임상 데이터를 전처리하는 단계;참조 데이터베이스에서 상기 임상 데이터 또는 상기 전처리된 임상 데이터와 가장 유사한 소정 개수의 사례들을 추출하는 단계; 및상기 소정 개수에 대한 상기 추출된 사례들 중 녹내장인 사례의 개수의 비를 산출하고, 상기 전처리된 임상 데이터 및 상기 산출된 비를 기반으로 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는 단계; 를 포함하고,상기 임상 데이터는 망막신경섬유층 상측 두께, 망막신경섬유층 하측 두께, 망막신경섬유층 이측 두께, 안압, 시야 검사를 통해 획득되는 패턴표준편차 및 평균편차를 포함하는,녹내장 위험도 진단 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 임상 데이터를 전처리하는 단계는,상기 임상 데이터를 0과 1 사이의 값으로 정규화하는 단계; 및상기 임상 데이터 중 일부 임상 데이터의 정규화된 값을 1에서 감산하여 반전 값으로 변환시키는 단계; 를 포함하는,녹내장 위험도 진단 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 임상 데이터를 변환시키는 단계는,상기 망막신경섬유층 상측 두께, 상기 망막신경섬유층 하측 두께, 상기 망막신경섬유층 이측 두께 및 상기 평균편차의 정규화된 값 각각을 1에서 감산하여 반전 값으로 변환시키는,녹내장 위험도 진단 방법
14 14
제11항에 있어서,상기 소정 개수는 5인,녹내장 위험도 진단 방법
15 15
제11항에 있어서,상기 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는 단계는,하기 수학식을 이용하여 상기 통합 녹내장 위험 지수를 산출하는,녹내장 위험도 진단 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 는 학습용 임상 데이터를 학습시켜 생성된 기계학습 기반의 녹내장 진단 모델로부터 도출되는 각 임상 데이터의 중요도인,녹내장 위험도 진단 방법
17 17
제11항에 있어서,통합 녹내장 위험 지수를 기반으로 상기 피험자에 대해 녹내장 위험도를 진단하는 단계; 를 더 포함하는,녹내장 위험도 진단 방법
18 18
제17항에 있어서,상기 녹내장 여부를 진단하는 단계는,상기 통합 녹내장 위험 지수가 클수록 녹내장 위험도가 높다고 진단하는,녹내장 위험도 진단 방법
19 19
제17항에 있어서,상기 통합 녹내장 위험 지수 또는 녹내장 위험도 진단 결과를 나타내는 그래픽 차트를 생성하는 단계; 를 더 포함하는,녹내장 위험도 진단 방법
20 20
제11항에 있어서,상기 통합 녹내장 위험 지수는 0에서 1 사이의 값을 가지며, 녹내장의 위험 또는 진행 정도를 반영하는,녹내장 위험도 진단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 단국대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) 빅데이터 기반 인공지능 안과 진단기술 및 스마트 진료 플랫폼 개발