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3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021005395
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 장치는, 관찰하고자 하는 세포에 대해 3차원 굴절률 영상을 측정하는 3차원 굴절률 세포 영상 측정부; 및 상기 3차원 굴절률 영상의 측정 값을 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 입력하여 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 출력하는 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환부를 포함하여 이루어질 수 있다.
Int. CL G06T 17/00 (2006.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 17/00(2013.01) G06T 5/50(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/30024(2013.01)
출원번호/일자 1020190139992 (2019.11.05)
출원인 주식회사 토모큐브, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0054183 (2021.05.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.05)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 토모큐브 대한민국 대전광역시 유성구
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박용근 대전광역시 유성구
2 박외선 대전광역시 유성구
3 조영주 광주광역시 북구
4 민현석 경기도 수원시 영통구
5 조형주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2019.11.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-1131791-18
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149377-50
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0808771-21
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.01.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0009296-69
7 [출원서 등 보완]보정서
2021.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0006661-17
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0009295-13
9 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2021.01.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0006678-82
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번호 청구항
1 1
3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 장치에 있어서, 관찰하고자 하는 세포에 대해 3차원 굴절률 영상을 측정하는 3차원 굴절률 세포 영상 측정부; 및 상기 3차원 굴절률 영상의 측정 값을 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 입력하여 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 출력하는 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환부를 포함하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률 세포 영상 측정부는, 슬라이드 위에 관찰하고자 하는 상기 세포가 놓여 있거나 도말된 형태로 상기 3차원 굴절률 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률 세포 영상 측정부는, 한번에 촬영할 수 있는 영역보다 상기 세포의 관찰 영역이 클 경우, 한번에 촬영 가능한 3차원 굴절률 영상을 촬영하는 3차원 영상 패치 촬영부; 및 한번에 촬영된 상기 3차원 굴절률 영상을 연결하여 상기 3차원 굴절률 슬라이드 이미지를 생성하는 영상 패치 결합부를 포함하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환부는, 상기 세포의 3차원 굴절률 영상 패치를 생성하는 3차원 패치 추출부; 상기 딥러닝 알고리즘에 기반하여 상기 3차원 굴절률 영상 패치를 3차원 분자 표지 영상 패치로 변환하는 3차원 굴절률과 분자 염색 패치 전환부; 및 변환된 상기 3차원 분자 표지 영상 패치들은 하나의 영상으로 병합하는 분자 패치 결합부를 포함하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 3차원 패치 추출부는, 영상의 외곽 영역 값 소실 방지를 위하여 패딩 과정을 수행하는 영상 패딩부; 상기 패딩 과정을 거친 패딩된 영상에서 세포 영역을 추출하는 세포 영역 추출부; 및 상기 패딩된 영상의 세포 영역에서 패치를 샘플링하여, 상기 세포의 3차원 굴절률 영상 패치를 생성하는 3차원 굴절률 패치 샘플링부를 포함하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
6 6
제4항에 있어서, 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 패치 전환부는, 각 상기 세포의 3차원 굴절률 영상 패치를 3차원 굴절률 정보를 기반으로 학습된 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 상기 3차원 분자 표지 영상 패치로 변환하는 것을 특징으로 하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
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제4항에 있어서, 상기 분자 패치 결합부는, 중복되는 영역에 대해 재구성된 영상의 연속성을 보장하기 위해 패치 중심으로부터의 거리에 따른 선형 또는 비선형 가중치를 곱하여 더하고, 패딩 영역 제거 후 최종적으로 하나의 분자 표지에 대한 상기 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
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제1항에 있어서, 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환부는, 각 분자 표지 별로 기설정된 수 이상의 샘플을 측정한 후, 상기 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환 모델을 구축하는 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환 모델 생성부를 포함하고, 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환 모델을 통해 특정 분자 표지가 확보된 세포에 대응하는 3차원 굴절률 영상을 측정하여 상기 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는, 3차원 분자 영상 생성 장치
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3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 방법에 있어서, 관찰하고자 하는 세포에 대해 3차원 굴절률 영상을 측정하는 단계; 및 상기 3차원 굴절률 영상의 측정 값을 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 입력하여 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 출력하는 단계를 포함하는, 3차원 분자 영상 생성 방법
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제9항에 있어서, 상기 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 출력하는 단계는, 각 분자 표지 별로 기설정된 수 이상의 샘플을 측정한 후, 상기 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환 모델을 구축하는 단계를 포함하고, 상기 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환 모델을 통해 특정 분자 표지가 확보된 세포에 대응하는 3차원 굴절률 영상을 측정하여 상기 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는, 3차원 분자 영상 생성 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 한국과학기술원 이공분야기초연구사업 (EZBARO)시간 역행 반사 연구단(2019)
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 연구성과사업화지원사업 백색광 이용 고속 Holography 현미경 개발 사업화(2019)
3 산업체 한국과학기술원 산업체연구개발사업 3D Refractive index tensor Optical diffraction tomography module 개발(2018)