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딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템

  • 기술번호 : KST2022004503
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템에 관한 것으로, CT 이미지를 입력 받아 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 제시하는 입력부; 상기 입력부에서 제시된 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 제공 받아 크기별로 분류하는 출혈 크기 분류부; 상기 출혈 크기 분류부에 의해 크기별로 분류된 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 크기별에 따라 각기 다른 깊이의 뉴럴 네트워크를 적용하여 디코딩(Decoding)을 수행하는 디코딩부 및 상기 디코딩부에서 크기별로 디코딩된 결과를 합쳐 최종 출혈 영역으로 출력하는 출력부를 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템에 관한 것이다.
Int. CL A61B 6/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 30/40 (2018.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC A61B 6/5217(2013.01) A61B 6/501(2013.01) A61B 6/504(2013.01) A61B 6/032(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 30/40(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 2207/10081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2207/30016(2013.01)
출원번호/일자 1020200137614 (2020.10.22)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0053313 (2022.04.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.22)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이민호 대구광역시 달서구
2 장준호 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

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		 2020.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-1121857-67
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0300187-76
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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CT 이미지를 입력 받아 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 제시하는 입력부;상기 입력부에서 제시된 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 제공 받아 크기별로 분류하는 출혈 크기 분류부;상기 출혈 크기 분류부에 의해 크기별로 분류된 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 크기별에 따라 각기 다른 깊이의 뉴럴 네트워크를 적용하여 디코딩(Decoding)을 수행하는 디코딩부 및상기 디코딩부에서 크기별로 디코딩된 결과를 합쳐 최종 출혈 영역으로 출력하는 출력부를 포함하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 입력부로 전달되는 CT 이미지는, U-Net 모델을 바탕으로 구성된 출혈 및 의심 영역 검출 네트워크를 거쳐 전달되는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 출혈 및 의심 영역 검출 네트워크는,상기 CT 이미지에 커널을 적용하는 과정에서, 상기 커널의 중심부와 주변부를 비교해 차이가 두드러진 부분을 찾는 Center Surround Difference 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 입력부는,상기 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 포커징(focusing)하여 박스 형태로 제시하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 출혈 크기 분류부는,상기 출혈 영역 및 출혈 의심 영역에 포커징된 박스의 크기를 통해 출혈 영역 및 출혈 의심 영역을 크기별로 분류하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 출력부는,최종 출혈 영역으로 출력 시에 상기 디코딩부로부터 전체 출혈 영역에 대해 디코딩된 결과를 통해 클래스(Class)를 분류하고 출혈 영역 박스를 생성하여, 상기 최종 출혈 영역에 클래스와 출혈 영역 박스를 적용하여 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 뉴럴 네트워크 기반의 뇌출혈 진단 시스템
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 정보통신산업진흥원 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D) 의료데이터분석 지능형 SW 기술개발
2 과학기술정보통신부 경북대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D) (지능정보-3세부) 사용자의 의도와 맥락을 이해하는 지능형 인터랙션 기술 연구개발