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의료 영상을 이용하여 침윤암을 예측 진단하기 위한 라디오믹스 기반의 머신러닝 모델

  • 기술번호 : KST2023010414
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 의료 영상을 이용하여 침윤암을 예측 진단하기 위한 라디오믹스 기반의 머신러닝 모델에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 자기공명영상을 이용하여 수술 전에 관상피내암 (ductal carcinoma in situ) 환자로부터 침윤암 (invasive cancer)을 예측 또는 진단할 수 있는 모델에 관한 것으로, 본 발명에 따른 침윤암 진단 모델은 대상에게서 침윤암을 정확히 진단할 수 있어, 침윤암 진단과 관련한 진단 수술 및 다양한 의료분야에 이용될 수 있다.
Int. CL G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06V 20/69 (2022.01.01) G06V 10/25 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC G16H 50/20(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06V 20/69(2013.01) G06V 10/25(2013.01) G06N 20/00(2013.01) A61B 5/055(2013.01) A61B 5/004(2013.01) A61B 5/4312(2013.01) G06V 2201/032(2013.01)
출원번호/일자 1020220057762 (2022.05.11)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0158264 (2023.11.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.11)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신상수 광주광역시 동구
2 임효순 광주광역시 동구
3 박일우 광주광역시 동구
4 김슬기 광주광역시 동구
5 문충만 전라남도 화순군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤대웅 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** *층(특허법인에스알비)

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
2022.05.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-0499811-22
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0503737-92
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.08.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
컴퓨팅 장치에 의해 의료 영상데이터에서 침윤암 진단을 위한 정보를 제공하는 방법에 있어서,의료 영상데이터를 기초로 관심영역의 분할 영상을 생성하는 처리 단계;분할 영상에서 하나 이상의 피쳐를 추출하는 추출 단계; 및추출된 피쳐를 미리 학습된 침윤암 진단 모델에 입력하여 진단 정보를 생성하는 생성 단계;를 포함하는, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 분할 영상은,차이영상 (subtraction image)를 포함하는 제1분할영상;종양내 (intratumor) 영상을 포함하는 제2분할영상; 및종양내 및 종양 주변부 (peritumor) 영상을 포함하는 제3분할영상;을 포함하는 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 피쳐는 라디오믹 시그니쳐 (radiomic signature)인 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 라디오믹 시그니쳐는,모양 (shape) 특징 및 세기 (intensity) 특징을 포함하는 1차 특징, 및 질감 (texture) 특징을 포함하는 2차 특징을 포함하는 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 추출 단계는 PyRadiomics 모듈을 통해 수행되는 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 라디오믹 시그니쳐는,표면 부피 비율 (Surface Volume Ratio), 구형도 (Sphericity), 에너지 (Energy), 종속성 분산 (Dependence Variance), 영역백분율 (ZonePercentage), 편포도 (Skewness), 넓은 영역 강조 (Large Area Emphasis), 연장 (Elongation), 넓은 영역 높은 그레이 레벨 강조 (Large Area High Gray Level Emphasis), 영역차 (Zone Variance) 및 단기 하이 그레이 레벨 강조 (Short Run High Gray Level Emphasis)로 이루어지는 그룹에서 선택되는 하나 이상 특징의 측정값에 기초하여 계산되는 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 침윤암 진단 모델은,서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine; SVM)인 것인, 침윤암 진단을 위한 정보 제공 방법
8 8
침윤암 진단을 위한 정보를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치로서, 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 및 메모리;를 포함하고, 프로세서는, 의료 영상데이터를 기초로 관심영역의 분할 영상을 생성하고, 분할 영상에서 하나 이상의 피쳐를 추출하고, 및 진단 정보를 통해 정상, 추출된 피쳐를 미리 학습된 침윤암 진단 모델에 입력하여 진단 정보를 생성하는, 컴퓨팅장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 분할 영상은,차이영상 (subtraction image)를 포함하는 제1분할영상;종양내 (intratumor) 영상을 포함하는 제2분할영상; 및종양내 및 종양 주변부 (peritumor) 영상을 포함하는 제3분할영상;을 포함하는 것인, 컴퓨팅장치
10 10
제8항에 있어서, 상기 피쳐는 라디오믹 시그니쳐 (radiomic signature)인 것인, 컴퓨팅장치
11 11
제10항에 있어서, 상기 라디오믹 시그니쳐는,모양 (shape) 특징 및 세기 (intensity) 특징을 포함하는 1차 특징, 및 질감 (texture) 특징을 포함하는 2차 특징을 포함하는 것인, 컴퓨팅장치
12 12
저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우, 침윤암 진단을 위한 정보를 제공하기 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며, 동작들은: 의료 영상데이터를 기초로 관심영역의 분할 영상을 생성하는 처리 동작; 분할 영상에서 하나 이상의 피쳐를 추출하는 추출 동작; 및 추출된 피쳐를 미리 학습된 침윤암 진단 모델에 입력하여 진단 정보를 생성하는 생성 동작;을 포함하는 것인, 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
13 13
제12항에 있어서, 상기 분할 영상은,차이영상 (subtraction image)를 포함하는 제1분할영상;종양내 (intratumor) 영상을 포함하는 제2분할영상; 및종양내 및 종양 주변부 (peritumor) 영상을 포함하는 제3분할영상;을 포함하는 것인, 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
14 14
제12항에 있어서, 상기 피쳐는 라디오믹 시그니쳐 (radiomic signature)인 것인, 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
15 15
제14항에 있어서, 상기 라디오믹 시그니쳐는,모양 (shape) 특징 및 세기 (intensity) 특징을 포함하는 1차 특징, 및 질감 (texture) 특징을 포함하는 2차 특징을 포함하는 것인, 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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
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2 과학기술정보통신부 전남대학교 해외우수과학자유치사업(BP)유형2 간염 질환에서 간섬유화의 진행 억제 전략 개발 및 생화학적 대사 경로 탐색을 위한 탄소-13 피루베이트 대사영상 연구
3 과학기술정보통신부 전남대학교 중견연구자지원사업 마우스 뇌종양 모델에서 온열-면역 병용치료용 ROS 민감형 자성 나노입자 개발 및 생체내 과분극화 탄소-13 대사 영상을 이용한 추적 관찰