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소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 3차원 맵 생성 장치

  • 기술번호 : KST2022002930
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 발명의 일 실시예에 따른 소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법은, 피검사자의 소화 기관에 대한 의료 영상을 입력받는 단계; 상기 입력된 의료 영상의 정상 여부를 판별하도록 기 학습된 인공 신경망을 이용하여, 상기 의료 영상 중에서 정상 영상을 선별하는 단계; 및 상기 선별된 정상 영상을 이용하여 상기 소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 17/00 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) A61B 1/00 (2017.01.01) A61B 1/05 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 17/00(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) A61B 1/00009(2013.01) A61B 1/05(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2210/41(2013.01)
출원번호/일자 1020200116849 (2020.09.11)
출원인 서울대학교산학협력단, 서울대학교병원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0034458 (2022.03.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.11)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
2 서울대학교병원 대한민국 서울특별시 종로구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이동헌 서울특별시 성북구
2 김희찬 서울특별시 용산구
3 김석화 서울특별시 송파구
4 김주성 서울특별시 강남구
5 진은효 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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
2020.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0966214-37
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.02.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.04.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0011911-04
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2021-5205564-29
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0049439-10
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0257354-59
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0257353-14
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
피검사자의 소화 기관에 대한 의료 영상을 입력받는 단계;상기 입력된 의료 영상의 정상 여부를 판별하도록 기 학습된 인공 신경망을 이용하여, 상기 의료 영상 중에서 정상 영상을 선별하는 단계; 및상기 선별된 정상 영상을 이용하여 상기 소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 단계를 포함하는소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 인공 신경망은 생성기 및 판별기를 포함하고,상기 생성기는 랜덤 노이즈를 입력받아 상기 소화 기관에 대한 가짜 영상을 생성하도록 기 학습되고,상기 판별기는 기 촬영된 참조 의료 영상 및 상기 생성기에서 생성한 가짜 영상을 입력받아, 상기 가짜 영상의 진위 여부를 판별하도록 기 학습된소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
3 3
제2 항에 있어서,상기 가짜 영상과 상기 의료 영상 사이의 차이에 기초하여, 상기 랜덤 노이즈에 대한 손실(loss)을 산출하는 단계; 및상기 가짜 영상의 확률 분포에 기초하여, 상기 가짜 영상이 상기 정상 영상의 분포(manifold) 내에 위치하는지 여부를 나타내는 판별 손실(Discrimination loss)을 산출하는 단계를 더 포함하고,상기 정상 영상을 선별하는 단계는,상기 손실 및 산기 판별 손실을 이용하여 상기 의료 영상이 상기 정상 영상인지 여부를 결정하는소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 인공 신경망은 인코더 및 디코더를 포함하고,상기 인코더는 상기 의료 영상의 특징을 추출하여 잠재 변수(latent variable)를 생성하도록 기 학습되고,상기 디코더는, 상기 생성된 잠재 변수를 이용하여, 상기 의료 영상을 복원한 출력 영상을 생성하도록 기 학습된소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
5 5
제4 항에 있어서,상기 의료 영상과 상기 출력 영상 사이의 차이를 나타내는 복원 오차(reconstruction error)를 산출하는 단계; 및상기 복원 오차에 기초하여, 상기 의료 영상이 상기 정상 영상인지 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
6 6
제1 항에 있어서,상기 인공 신경망은 정규화 플로우 및 역변환 플로우를 포함하고,상기 정규화 플로우는 상기 의료 영상을 정규화하여 랜덤 변수를 생성하도록 기 학습되고,상기 역변환 플로우는 상기 랜덤 변수를 입력받아 상기 의료 영상을 복원한 출력 영상을 생성하도록 기 학습된소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 방법
7 7
제6 항에 있어서
8 8
소화 기관에 대한 의료 영상을 촬영하는 카메라; 및상기 입력된 의료 영상의 정상 여부를 판별하도록 기 학습된 인공 신경망을 이용하여, 상기 의료 영상 중에서 정상 영상을 선별하고, 상기 선별된 정상 영상을 이용하여 상기 소화 기관의 3차원 맵을 생성하는 프로세서를 포함하는3차원 맵 생성 장치
9 9
제8 항에 있어서,상기 인공 신경망은 생성기 및 판별기를 포함하고,상기 생성기는 랜덤 노이즈를 입력받아 상기 소화 기관에 대한 가짜 영상을 생성하도록 기 학습되고,상기 판별기는 기 촬영된 참조 의료 영상 및 상기 생성기에서 생성한 가짜 영상을 입력받아, 상기 가짜 영상의 진위 여부를 판별하도록 기 학습된3차원 맵 생성 장치
10 10
제9 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 가짜 영상과 상기 의료 영상 사이의 차이에 기초하여, 상기 랜덤 노이즈에 대한 손실(loss)을 산출하고,상기 가짜 영상의 확률 분포에 기초하여, 상기 가짜 영상이 상기 정상 영상의 분포(manifold) 내에 위치하는지 여부를 나타내는 판별 손실(Discrimination loss)을 산출하고,상기 손실 및 산기 판별 손실을 이용하여 상기 의료 영상이 상기 정상 영상인지 여부를 결정하는3차원 맵 생성 장치
11 11
제8 항에 있어서,상기 인공 신경망은 인코더 및 디코더를 포함하고,상기 인코더는 상기 의료 영상의 특징을 추출하여 잠재 변수(latent variable)를 생성하도록 기 학습되고,상기 디코더는, 상기 생성된 잠재 변수를 이용하여, 상기 의료 영상을 복원한 출력 영상을 생성하도록 기 학습된3차원 맵 생성 장치
12 12
제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 의료 영상과 상기 출력 영상 사이의 차이를 나타내는 복원 오차(reconstruction error)를 산출하고,상기 복원 오차에 기초하여, 상기 의료 영상이 상기 정상 영상인지 여부를 판별하는3차원 맵 생성 장치
13 13
제1 항에 있어서,상기 인공 신경망은 정규화 플로우 및 역변환 플로우를 포함하고,상기 정규화 플로우는 상기 의료 영상을 정규화하여 랜덤 변수를 생성하도록 기 학습되고,상기 역변환 플로우는 상기 랜덤 변수를 입력받아 상기 의료 영상을 복원한 출력 영상을 생성하도록 기 학습된3차원 맵 생성 장치
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제6 항에 있어서
15 15
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 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
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 의료 빅데이터 융합 전문가 인력 양성을 위한 비정형 빅데이터의 정형화 기술 및 분석 플랫폼 개발