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[KO] 딥러닝 기반의 아밀로이드 양성 반응을 나타내는 퇴행성 뇌질환 이미지 분류 장치 및 방법

[EN] APPARATUS AND METHODS FOR CLASSIFYING NEURODEGENERATIVE DISEASES IMAGE OF AMYLOID-POSITIVE BASED ON DEEP-LEARNING

출원번호 10-2019-0135252 출원일 : 2019.10.29
등록번호 10-2288727-0000 등록일 : 2021.08.05
법적상태
- 등록
- 소멸

Contact point

동아대학교 산학협력단 기술사업화팀 김기연 051 - 200 - 6534 kky1216@dau.ac.kr

출원인

구분	이름	국적	주소
1	동아대학교 산학협력단	국적 : 대한민국	주소 : 부산광역시 사하구...

발명자

구분	이름	국적	주소
1	강도영	국적 :	주소 : 부산광역시 남구...
2	강현	국적 :	주소 : 부산광역시 연제구...

대리인

구분	이름	국적	주소
1	전용철	국적 : 대한민국	주소 : 부산광역시 동래구 충렬대로 **-(온천동) 층(마이스타*특허법률사무소)

요약

본 발명은 딥러닝 기반의 아밀로이드 양성 반응을 나타내는 퇴행성 뇌질환 이미지 분류 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 본 발명의 일면에 따른 딥러닝 기반의 아밀로이드 양성 반응을 나타내는 퇴행성 뇌질환 이미지 분류 장치는, 아밀로이드 제재가 투여된 진단 대상자의 뇌를 단층 촬영함에 따라 획득되는 복수 개의 단층 촬영 이미지를 입력받는 단층 촬영 이미지 입력부와, 복수 개의 단층 촬영 이미지에서 아밀로이드 제재가 침착된 정도에 따라 단층 촬영 이미지를 분류하고자 하는 복수 개의 클래스들을 생성하는 클래스 생성부와, 복수 개의 단층 촬영 이미지에 있어서 특이성 섭취 영역과 비특이성 섭취 영역을 구분하기 위하여 기설정된 마스크를 적용하여 강도 정규화를 수행하고 강도 정규화된 단층 촬영 이미지를 생성하는 강도 정규화부와, 강도 정규화된 단층 촬영 이미지에 대하여 복수 개의 클래스들 중 적어도 하나의 클래스에 대응되는 확률을 산출하는 확률 산출부를 포함한다.

IPC

G16H 30/40(2018.01.01)
G16H 50/20(2018.01.01)
G16H 50/30(2018.01.01)
G06N 20/00(2019.01.01)

CPC

G16H 30/40(2013.01)

G16H 30/20(2013.01)

G16H 50/20(2013.01)

G16H 50/30(2013.01)

G06N 20/00(2013.01)

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