公开(公告)号：WO2022119367A1

公开(公告)日：2022-06-09

申请号：PCT/KR2021/018176

申请日：2021-12-03

Applicant: ㈜라트바이오 ,  서울대학교산학협력단 ,  경상북도 (관련부서:경상북도축산기술연구소장)

Inventor： 장구 ,  김경민 ,  권동혁 ,  이지현 ,  이원유 ,  박지현 ,  염수영 ,  문준호 ,  이준구 ,  정대진 ,  하재정 ,  김대현

IPC: A01K67/027 ,  C12N15/113 ,  C12N9/22

Abstract: 본 출원은 두 번째 엑손의 12개 염기쌍이 결실된 마이오스타틴 유전자를 가지는 동물, 또는 세포 에 관한 것이다. 또한, 상기 동물또는 세포를 제작하기 위해 마이오스타틴 유전자의 12개 염기쌍의 결실을 조작할 수 있는 조성물을 포함할 수 있다. 또한 상기 조성물을 이용하여 근육 증가의 용도로 사용하는 것에 관한 것이다.

公开(公告)号：KR101010927B1

公开(公告)日：2011-01-25

申请号：KR1020080118277

申请日：2008-11-26

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  이준구

IPC: A61B6/03

Abstract: 본 발명은 촬영장치로부터 얻어진 대장 영상을 저장장치에 저장하고, 상기 저장장치에 저장된 대장 영상을 컴퓨터로 읽어들여 대장 영상에서 용종을 검출하여 표시장치로 제시해주는 영상처리장치를 이용한 영상처리방법과 이를 이용한 용종 검출 시스템에 관한 것으로서에 관한 것으로, 전산화단층촬영을 이용한 대장 영상에서 일정두께의 대장조직 영역을 구획화하는 단계와 상기 구획화된 대장조직 영역에서 전미분 행렬(Hessian matrix) 분해를 통해 국소적 영상신호구조를 표현하는 고유값들을 계산하는 단계와, 각 화소에 대한 상기 고유값들을 기초로 대장벽 유사도, 대장주름 유사도 및 용종 유사도를 포함하는 유사도 값들을 계산하여 용종의 형태와 유사한 용종 후보 화소를 검출하는 단계와, 상기 용종 후보 화소와 인접한 영역에 포함된 다른 용종 후보 화소를 하나의 용종 후보 화소들의 군집으로 설정하는 단계와, 상기 용종 후보 화소들의 군집에 속한 용종 후보 화소들의 특성을 분석하여 용종 후보 화소들의 군집별 집단특성을 추출하는 단계 및 상기 용종 후보 화소들의 군집별 집단 특성에 대해 분류기법을 적용하여 상기 용종 후보 화소들의 위양성을 제거하고 용종을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 용종 검출률을 향상시킬 수 있으며, 판독자의 검출효율을 높이고 판독자 간 검출 차이를 줄여 대장암의 조기 진단 확률을 높일 수 있다.
용종 검출, 전산화단층촬영, 가상대장내시경

公开(公告)号：KR1020100059489A

公开(公告)日：2010-06-04

申请号：KR1020080118277

申请日：2008-11-26

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 김종효 ,  이준구

IPC: A61B6/03

CPC classification number: A61B6/032 ,  A61B6/469 ,  A61B6/52

Abstract: PURPOSE: An automated polyp detecting method in a virtual colorectal endoscope and a system thereof are provided to improve the polyp detecting rate by using three dimension local image signal structure decomposition technique. CONSTITUTION: A colorectal tissue region is sectioned(S101). A local image signal structure is emphasized through the Gaussian blurring(S103). An eigen value expressing a local image signal structure is calculated(S105). A polyp candidate pixel which is similar to the form of polyp is detected(S107). A different polyp candidate pixel included in a region which is contiguous to the polyp candidate pixel is set to a group of one polyp candidate pixels(S109). A group-based population property of the polyp candidate pixels is extracted(S111). A polyp is detected after eliminating the false positive reaction of the candidate pixels(S113).

Abstract translation: 目的：提供一种虚拟结肠直肠内窥镜及其系统中的自动息肉检测方法，通过三维局部图像信号结构分解技术提高息肉检出率。 构成：将结肠直肠组织区域切片（S101）。 通过高斯模糊强调局部图像信号结构（S103）。 计算表示局部图像信号结构的本征值（S105）。 检测与息肉形式相似的息肉候选像素（S107）。 包括在与息肉候选像素相邻的区域中的不同息肉候选像素被设置为一组息肉候选像素（S109）。 提取息肉候选像素的基于群体的群体属性（S111）。 消除候选像素的假阳性反应后检测到息肉（S113）。

公开(公告)号：KR101994966B1

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：KR1020180131227

申请日：2018-10-30

Applicant: 한국과학기술원 ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 주영석 ,  박성열 ,  이준구 ,  김영태 ,  김태민

IPC: C12Q1/6886 ,  G01N33/574