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영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023008832
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 정확한 병변 경계로 병변을 분할할 수 있는 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 피부 병변 영역 검출 장치는 사용자로부터 입력 이미지를 수신하는 입력부; 및 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 입력 이미지로부터 피부 병변의 영역을 분할하는 이미지 처리부를 포함하며, 합성곱 신경망은 하나 이상의 인코더 및 하나 이상의 디코더를 포함하며, 하나 이상의 인코더 및 하나 이상의 디코더는 각각 서로 다른 차원으로 구성된 복수개의 커널(kernel)을 포함하는 커널층(kernel layer)의 쌍을 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/441(2013.01) A61B 5/004(2013.01) G06T 7/0012(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06T 2207/30088(2013.01)
출원번호/일자 1020220069278 (2022.06.08)
출원인 주식회사 오엔디자인, 조선대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0141374 (2023.10.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220040420   |   2022.03.31
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.06.08)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 오엔디자인 대한민국 서울특별시 송파구
2 조선대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이범식 광주광역시 남구
2 챠이트라 다야난다 광주광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박준영 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***(문정동) 문정SKV* GL메트로시티 C동 *층 ***, ***호(이성국제특허법률사무소)
2 김대영 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***(문정동) 문정SKV* GL메트로시티 C동 *층 ***, ***호(이성국제특허법률사무소)

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
2022.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0595881-37
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.03 수리 (Accepted) 4-1-2023-5053055-05
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.31 수리 (Accepted) 4-1-2023-5079311-97
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2023.06.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
사용자로부터 입력 이미지를 수신하는 입력부; 및합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 상기 입력 이미지로부터 피부 병변의 영역을 분할하는 이미지 처리부를 포함하며,상기 합성곱 신경망은 하나 이상의 인코더 및 하나 이상의 디코더를 포함하며,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 서로 다른 차원으로 구성된 복수개의 커널(kernel)을 포함하는 커널층(kernel layer)의 쌍을 포함하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 커널층의 쌍은1 Х k Х m 차원(k = 1, 3, 5, ?, 2N-1)을 가지는 N 개의 커널을 포함하는 제 1 커널층 및 K Х 1 Х m 차원(k = 1, 3, 5, ?, 2N-1)을 가지는 N 개의 커널을 포함하는 제 2 커널층을 포함하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
3 3
제 2 항에 있어서,제 2 커널층의 n 번째 커널은 제 1 커널층의 n-1, n 및 n+1 번째 커널의 출력을 입력으로 받는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
4 4
제 2 항에 있어서,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 제 2 커널층에서 출력한 복수개의 출력값을 요소합(element-wise add)한 하나의 출력값을 생성하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 1:1 대응되며,상기 하나 이상의 디코더 각각은 디코더의 입력값을 기초로 생성한 가이드 블록값과 디코더에 대응하는 인코더의 출력값을 요소곱(Element-wise multiply)하여 생성한 가이드 스킵 연결(guided skip connection) 값을 입력 받는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
6 6
제 5 항에 있어서,상기 디코더는 상기 가이드 스킵 연결값과 마지막 커널층의 출력값을 요소합한 출력값을 연결(concatenate)하여 출력값을 생성하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
7 7
제 5 항에 있어서,상기 디코더의 입력값은 이전 디코더의 출력값을 업샘플링하여 생성된, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
8 8
제 5 항에 있어서,상기 가이드 블록값은상기 디코더의 입력값에 대하여 1 Х 1 커널로 구성된 합성곱층의 출력값과 1 Х 3 커널과 3 Х 1 커널이 직렬로 연결되어 구성된 합성곱층의 출력값을 요소합(element-wise add)하여 생성된, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 장치
9 9
사용자로부터 입력 이미지를 수신하는 입력 단계; 및합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용하여 상기 입력 이미지로부터 피부 병변의 영역을 분할하는 이미지 처리 단계를 포함하며,상기 합성곱 신경망은 하나 이상의 인코더 및 하나 이상의 디코더를 포함하며,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 서로 다른 차원으로 구성된 복수개의 커널(kernel)을 포함하는 커널층(kernel layer)의 쌍을 포함하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 커널층의 쌍은1 Х k Х m 차원(k = 1, 3, 5, ?, 2N-1)을 가지는 N 개의 커널을 포함하는 제 1 커널층 및 K Х 1 Х m 차원(k = 1, 3, 5, ?, 2N-1)을 가지는 N 개의 커널을 포함하는 제 2 커널층을 포함하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
11 11
제 10 항에 있어서,제 2 커널층의 n 번째 커널은 제 1 커널층의 n-1, n 및 n+1 번째 커널의 출력을 입력으로 받는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
12 12
제 10 항에 있어서,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 제 2 커널층에서 출력한 복수개의 출력값을 요소합(element-wise add)한 하나의 출력값을 생성하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
13 13
제 9 항에 있어서,상기 하나 이상의 인코더 및 상기 하나 이상의 디코더는 각각 1:1 대응되며,상기 하나 이상의 디코더 각각은 디코더의 입력값을 기초로 생성한 가이드 블록값과 디코더에 대응하는 인코더의 출력값을 요소곱(Element-wise multiply)하여 생성한 가이드 스킵 연결(guided skip connection) 값을 입력 받는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
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제 13 항에 있어서,상기 디코더는 상기 가이드 스킵 연결값과 마지막 커널층의 출력값을 요소합한 출력값을 연결(concatenate)하여 출력값을 생성하는, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
15 15
제 13 항에 있어서,상기 디코더의 입력값은 이전 디코더의 출력값을 업샘플링하여 생성된, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
16 16
제 13 항에 있어서,상기 가이드 블록값은상기 디코더의 입력값에 대하여 1 Х 1 커널로 구성된 합성곱층의 출력값과 1 Х 3 커널과 3 Х 1 커널이 직렬로 연결되어 구성된 합성곱층의 출력값을 요소합(element-wise add)하여 생성된, 영상 기반 피부 병변 영역 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)오엔디자인 ICTR&D혁신바우처지원(R&D) 반려동물 피부 진단 및 치료 기능을 가진 인공지능 빗 플랫폼 개발