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기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법

  • 기술번호 : KST2020013193
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 영상의학 전문의의 불편함과 불필요한 시간 낭비를 줄이기 위해 기계학습을 이용하여 자동으로 경추/흉추/요추를 구별해주고, 갈비뼈 순번을 자동으로 지정하여 병변이 있는 갈비뼈가 몇 번째 갈비뼈인지 바로 알 수 있게 도움을 줄 수 있는 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법에 관한 것이다. 본 발명은 CT / MRI 이미지를 수신하는 제1단계와, 제1단계의 CT / MRI 이미지에서 R-CNN 모델을 이용하여 척추 부위 객체 검출(object detection)을 하는 제2단계와, 제2단계에서 획득한 척추 이미지를 연속적으로 이미지 분류 기계학습 알고리즘에 입력하여 척추 이미지의 ROI(region of interest)를 특정하고 3등급으로 등급화하는 제3단계와, 제3단계에서 척추의 3단계 등급화를 통하여 경추/흉추/요추를 구별하는 제4단계와, 제4단계에서 구별된 흉추의 최상위 이미지부터 등급화를 고려하여 갈비뼈 순번을 지정하는 제5단계와, CT/MRI 이미지 내 척추 및 갈비뼈 순번을 표시하는 제6단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법을 제공한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 6/03 (2006.01.01) A61B 5/055 (2006.01.01) A61B 6/00 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020190029056 (2019.03.14)
출원인 고려대학교 산학협력단, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0110532 (2020.09.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.14)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김채리 서울특별시 송파구
2 엄영섭 서울특별시 송파구
3 이기열 광주광역시 북구
4 김대영 대전광역시 유성구
5 전태준 대전광역시 유성구
6 김도현 경기도 고양시 일산동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

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		 2019.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0260627-07
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.04.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.06.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0146612-10
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0709247-74
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
CT / MRI 이미지를 포함하는 영상 의학 이미지에서 척추 부위 객체 검출(object detection)을 통해 획득된 척추 이미지를 이미지 분류 기계학습 알고리즘에 입력하여 등급화함으로써 상기 척추 이미지에서 경추/흉추/요추를 구별하는 단계; 및구별된 흉추의 최상위 이미지부터 등급화를 고려하여 갈비뼈 순번을 지정하여 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 갈비뼈 순번을 이용하여 색인화함으로써 검색을 용이하게 하는,기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기의 획득된 척추 이미지에서 흉추/요추/경추에 해당되는 부분을 먼저 1차 감지하여 전체 이미지를 추출한 후, 상기 전체 이미지 상에서 기설정된 복수의 부분 이미지 중 어느 하나에 해당하는지를 판변함으로써 갈비뼈 유무를 확인하는,기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 기설정된 복수의 부분 이미지는 하기의 3단계로 등급화로 설정하는,([0]: 흉추지만 갈비뼈의 시작이 없음, [1]: 흉추면서 갈비뼈의 시작이 있음, [2]: 흉추가 아님)기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
5 5
CT / MRI 이미지를 포함하는 의료 영상을 수신하는 제1단계;상기 제1단계의 CT / MRI 이미지에서 R-CNN 모델을 이용하여 척추 부위 객체 검출(object detection)을 하는 제2단계; 상기 제2단계에서 획득한 척추 이미지를 연속적으로 이미지 분류 기계학습 알고리즘에 입력하여 척추 이미지의 ROI(region of interest)를 특정하고 3등급으로 등급화하는 제3단계; 상기 제3단계에서 이루어진 척추의 3단계 등급화를 통하여 경추/흉추/요추를 구별하는 제4단계; 상기 제4단계에서 구별된 흉추의 최상위 이미지부터 등급화를 고려하여 갈비뼈 순번을 지정하는 제5단계; 및 상기 CT/MRI 이미지 내 척추 및 갈비뼈 순번을 표시하는 제6단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
6 6
제 5 항에 있어서,상기 제3단계에서 척추 이미지의 등급화는, 흉추지만 갈비뼈의 시작이 없음[0], 흉추이면서 갈비뼈의 시작이 있음[1] 및 흉추가 아님[2]을 포함하는 등급으로 이루어지는 것을 특징으로 하는,기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법
7 7
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 따른 기계학습을 이용한 CT/MRI 영상의 흉추 탐지 및 갈비뼈 순번 지정 방법을 실행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.