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정신 질환 진단 프로토콜 자동 탐색을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법

  • 기술번호 : KST2022007196
  • 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 다양한 실시예들은 정신 질환 진단 프로토콜 자동 탐색을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법에 관한 것으로, 제 1 인공 신경망을 기반으로, 환자의 뇌 영상에서 미리 정해진 정신 질환 진단을 위해 검사되어야 할 적어도 하나의 검사 영역을 결정하고, 제 2 인공 신경망을 기반으로, 환자에 대해 정신 질환 진단을 위한 검사 프로세스를 결정하고, 검사 영역과 검사 프로세스를 기반으로, 환자에 대해 정신 질환 진단을 위한 검사 프토로콜을 제공하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 컴퓨터 시스템은 뇌 영상에서 검사 영역의 위치, 형상, 크기 또는 중요도 중 적어도 하나를 시각화할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 검사 프로세스는 정신 질환 진단을 위해 뇌 영상이 활용되어야 할 복수의 검사 스테이지들의 진행 순서를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 20/70 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G16H 20/70(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200156681 (2020.11.20)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0069499 (2022.05.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.20)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상완 대전광역시 유성구
2 강영호 대전광역시 유성구
3 펑카이 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/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-1249691-42
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번호 청구항
1 1
컴퓨터 시스템에 의한 방법에 있어서, 제 1 인공 신경망을 기반으로, 환자의 뇌 영상에서 미리 정해진 정신 질환 진단을 위해 검사되어야 할 적어도 하나의 검사 영역을 결정하는 단계; 제 2 인공 신경망을 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프로세스를 결정하는 단계; 및상기 검사 영역과 상기 검사 프로세스를 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프토로콜을 제공하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 검사 영역을 결정하는 단계는,상기 뇌 영상에서 상기 검사 영역의 위치, 형상, 크기 또는 중요도 중 적어도 하나를 시각화하는, 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 검사 영역을 결정하는 단계는,미리 정해진 히트맵(heatmap)을 이용하여, 상기 중요도를 시각화하는,방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 인공 신경망은,클래스 활성화 매핑(class activation mapping; CAM) 기법과,심층 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN) 또는 완전 연결 신경망(fully connected neural network) 중 적어도 하나에 기반하여, 구성되는, 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 정신 질환 진단을 위한 복수의 검사 스테이지들이 존재하며, 상기 검사 프로세스는,상기 검사 스테이지들의 진행 순서를 포함하는,방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 검사 프로세스는,상기 뇌 영상에서 복수의 검사 영역들이 결정되는 경우, 상기 검사 영역들의 검사 순서를 포함하는,방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 제 2 인공 신경망은,심층 재귀 신경망(deep recurrent neural network)과 강화 학습(reinforcement learning)에 기반하여, 구성되는 시주의 모델(visual attention model)인, 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 인공 신경망 및 상기 제 2 인공 신경망을 기반으로, 상기 환자에 대한 상기 정신 질환 여부를 확률적으로 제시하는 단계를 더 포함하는, 방법
9 9
제 1 항에 있어서, 상기 정신 질환은 자폐 스펙트럼 장애를 포함하는, 방법
10 10
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제 1 인공 신경망을 기반으로, 환자의 뇌 영상에서 미리 정해진 정신 질환 진단을 위해 검사되어야 할 적어도 하나의 검사 영역을 결정하고, 제 2 인공 신경망을 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프로세스를 결정하고, 상기 검사 영역과 상기 검사 프로세스를 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프토로콜을 제공하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 뇌 영상에서 상기 검사 영역의 위치, 형상, 크기 또는 중요도 중 적어도 하나를 시각화하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는,미리 정해진 히트맵을 이용하여, 상기 중요도를 시각화하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
13 13
제 10 항에 있어서, 상기 제 1 인공 신경망은,클래스 활성화 매핑 기법과,심층 합성곱 신경망 또는 완전 연결 신경망 중 적어도 하나에 기반하여, 구성되는, 컴퓨터 시스템
14 14
제 10 항에 있어서, 상기 정신 질환 진단을 위한 복수의 검사 스테이지들이 존재하며, 상기 검사 프로세스는,상기 검사 스테이지들의 진행 순서를 포함하는,컴퓨터 시스템
15 15
제 10 항에 있어서, 상기 검사 프로세스는,상기 뇌 영상에서 복수의 검사 영역들이 결정되는 경우, 상기 검사 영역들의 검사 순서를 포함하는,컴퓨터 시스템
16 16
제 10 항에 있어서, 상기 제 2 인공 신경망은,심층 재귀 신경망과 강화 학습에 기반하여, 구성되는 시주의 모델인,컴퓨터 시스템
17 17
제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제 1 인공 신경망 및 상기 제 2 인공 신경망을 기반으로, 상기 환자에 대한 상기 정신 질환 여부를 확률적으로 제시하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
18 18
제 10 항에 있어서, 상기 정신 질환은 자폐 스펙트럼 장애를 포함하는, 컴퓨터 시스템
19 19
비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 제 1 인공 신경망을 기반으로, 환자의 뇌 영상에서 미리 정해진 정신 질환 진단을 위해 검사되어야 할 적어도 하나의 검사 영역을 결정하는 단계; 제 2 인공 신경망을 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프로세스를 결정하는 단계; 및상기 검사 영역과 상기 검사 프로세스를 기반으로, 상기 환자에 대해 상기 정신 질환 진단을 위한 검사 프토로콜을 제공하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하기 위한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 검사 영역을 결정하는 단계는,상기 뇌 영상에서 상기 검사 영역의 위치, 형상, 크기 또는 중요도 중 적어도 하나를 시각화하고, 상기 검사 프로세스는,상기 정신 질환 진단을 위한 복수의 검사 스테이지들의 진행 순서를 포함하는,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 혁신성장동력프로젝트(인공지능)사업 뇌 인지 발달과정의 기초 영아단계 모사형 실세계 상호작용 경험 기반 객체 관련 개념의 기계학습 기술 개발