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公开(公告)号：KR102227605B1
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：KR1020200107235A
申请日：2020-08-25
Applicant: (주)제이엘케이 , 가톨릭대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B6/5217 , A61B6/504 , A61B6/5258 , G06T7/0012 , G16H30/40 , G16H50/20 , G06T2207/20081 , G06T2207/30101 , G06T2207/30104
Abstract: 본 발명에 따르면, 인공지능 기반으로 말초동맥 질환을 진단하는 장치가 제공될 수 있다. 상기 인공지능 기반의 말초동맥 협착 진단 장치는 말초동맥이 포함된 진단영역의 혈관조영 영상을 기반으로 하는 말초동맥 영상을 입력하는 데이터 입력부와, 미리 정해진 시간 단위를 기준으로 획득된 상기 말초동맥 영상의 모션 변화에 기초하여 학습기반 서브 말초동맥 영상을 구성하는 보간영상 학습모델을 구비하며, 상기 보간영상 학습모델을 사용하여 상기 말초동맥 영상에 대응되는 서브 말초동맥 영상을 생성하는 말초동맥 영상 보간부와, 상기 데이터 입력부 및 말초동맥 영상 보간부에서 제공되는 정보를 확인하여 유의한 말초동맥 질환을 분석하는 말초동맥 영상 분석부를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022045766A1
公开(公告)日：2022-03-03
申请号：PCT/KR2021/011371
申请日：2021-08-25
Applicant: (주)제이엘케이 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 따르면, 인공지능 기반으로 말초동맥 질환을 진단하는 장치가 제공될 수 있다. 상기 인공지능 기반의 말초동맥 협착 진단 장치는 말초동맥이 포함된 진단영역의 혈관조영 영상을 기반으로 하는 말초동맥 영상을 입력하는 데이터 입력부와, 미리 정해진 시간 단위를 기준으로 획득된 상기 말초동맥 영상의 모션 변화에 기초하여 학습기반 서브 말초동맥 영상을 구성하는 보간영상 학습모델을 구비하며, 상기 보간영상 학습모델을 사용하여 상기 말초동맥 영상에 대응되는 서브 말초동맥 영상을 생성하는 말초동맥 영상 보간부와, 상기 데이터 입력부 및 말초동맥 영상 보간부에서 제공되는 정보를 확인하여 유의한 말초동맥 질환을 분석하는 말초동맥 영상 분석부를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022080827A1
公开(公告)日：2022-04-21
申请号：PCT/KR2021/014039
申请日：2021-10-12
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 블록체인 기반의 헬스케어 데이터 제공 방법은 서비스 서버가 복수의 항목을 갖는 열람 규칙의 조합을 기준으로 헬스케어 데이터에 대하여 서로 다른 복수의 제1 해싱값들을 결정하는 단계, 상기 서비스 서버가 상기 헬스케어 데이터에 대한 복수의 제1 해싱값들 또는 상기 헬스케어 데이터와 함께 상기 복수의 제1 해싱값들을 블록체인 네트워크에 배포하는 단계, 상기 서비스 서버가 상기 헬스케어 데이터 중 특정 헬스케어 데이터의 열람을 승인받은 사용자의 열람 조건에 따라 상기 특정 헬스케어 데이터에 대한 제2 해싱값을 연산하는 단계, 상기 서비스 서버가 상기 제1 해싱값과 상기 제2 해싱값을 비교하여 검증하고, 상기 특정 헬스케어 데이터를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2023013989A1
公开(公告)日：2023-02-09
申请号：PCT/KR2022/011188
申请日：2022-07-29
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본 개시는 이미지 분류 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 의료 영상 이미지 내의 키워드 및 좌표를 이용하여 표준 유형에 따라 이미지를 분류하고 텍스트를 추출함으로써, 이미지로부터 표준화된 데이터를 생성할 수 있는 이미지 분류 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 또한, 딥 러닝 알고리즘을 이용하여 의료 영상 이미지를 분류하고 항목화하여 저장함으로써 빅데이터로 활용 가능한 표준화된 데이터를 생성할 수 있는 이미지 분류 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022019655A1
公开(公告)日：2022-01-27
申请号：PCT/KR2021/009432
申请日：2021-07-21
Applicant: (주)제이엘케이 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 따르면, 유의한 관상동맥 협착을 진단하는 장치가 제공될 수 있다. 상기 인공지능 기반의 관상동맥 협착 진단 장치는 관상동맥(coronary artery)이 포함된 진단영역의 혈관조영 영상으로부터 관상동맥 영역을 검출하는 CA 검출 학습모델을 구비하며, 상기 CA 검출 학습모델을 사용하여 상기 혈관조영 영상에 대응되는 관상동맥 영상을 구성하는 관상동맥 영상 검출부와, 미리 정해진 시간 단위를 기준으로 획득된 상기 관상동맥 영상의 모션 변화에 기초하여 학습기반 서브 관상동맥 영상을 구성하는 보간영상 학습모델을 구비하며, 상기 보간영상 학습모델을 사용하여 상기 관상동맥 영상에 대응되는 서브 관상동맥 영상을 생성하는 관상동맥 영상 보간부와, 상기 관상동맥 영상 검출부 및 관상동맥 영상 보간부에서 제공되는 정보를 확인하여 유의한 관상동맥 협착을 분석하는 관상동맥 영상 분석부를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101753365B1
公开(公告)日：2017-07-03
申请号：KR1020160050947
申请日：2016-04-26
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/009 , G06T5/10 , G06T2207/20052
Abstract: 본발명은영상의잡음제거시 NL means(Non-Local means) 방법을사용하여영상의잡음제거성능을향상시킬뿐 아니라영상의잡음을효율적으로제거할수 있는영상잡음제거방법및 장치에관한것으로, 본발명은잡음이포함된영상을이산코사인변환(Discrete Cosine Transform, DCT) 영역으로변환하는단계와, 상기이산코사인변환된영역의블록에서일부계수를선택하는단계와, 상기선택된일부계수에대해 NL(Non-Local) means 방법을적용하여보정값을산출하는단계와, 상기산출된보정값을공간영역상에적용하는단계를포함하여구성되는것을특징으로한다.
Abstract translation: 本发明时，根据使用以去除以及改善视频图像的噪声抑制，可以有效地去除图像的噪声的噪声NL装置（非本地单元），图像的噪声降低如何的方法和装置，本 该方法包括以下步骤：将含噪声图像变换为离散余弦变换（DCT）域;在离散余弦变换域的块中选择一些系数;以及选择NL 通过应用非局部均值法计算校正值，并将计算出的校正值应用于空间区域。
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公开(公告)号：KR102227605B1
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：KR1020200107235
申请日：2020-08-25
Applicant: (주)제이엘케이 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따르면, 인공지능기반으로말초동맥질환을진단하는장치가제공될수 있다. 상기인공지능기반의말초동맥협착진단장치는말초동맥이포함된진단영역의혈관조영영상을기반으로하는말초동맥영상을입력하는데이터입력부와, 미리정해진시간단위를기준으로획득된상기말초동맥영상의모션변화에기초하여학습기반서브말초동맥영상을구성하는보간영상학습모델을구비하며, 상기보간영상학습모델을사용하여상기말초동맥영상에대응되는서브말초동맥영상을생성하는말초동맥영상보간부와, 상기데이터입력부및 말초동맥영상보간부에서제공되는정보를확인하여유의한말초동맥질환을분석하는말초동맥영상분석부를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR102217392B1
公开(公告)日：2021-02-22
申请号：KR1020200090039
申请日：2020-07-21
Applicant: (주)제이엘케이 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따르면, 유의한관상동맥협착을진단하는장치가제공될수 있다. 상기인공지능기반의관상동맥협착진단장치는관상동맥(coronary artery)이포함된진단영역의혈관조영영상으로부터관상동맥영역을검출하는 CA 검출학습모델을구비하며, 상기 CA 검출학습모델을사용하여상기혈관조영영상에대응되는관상동맥영상을구성하는관상동맥영상검출부와, 미리정해진시간단위를기준으로획득된상기관상동맥영상의모션변화에기초하여학습기반서브관상동맥영상을구성하는보간영상학습모델을구비하며, 상기보간영상학습모델을사용하여상기관상동맥영상에대응되는서브관상동맥영상을생성하는관상동맥영상보간부와, 상기관상동맥영상검출부및 관상동맥영상보간부에서제공되는정보를확인하여유의한관상동맥협착을분석하는관상동맥영상분석부를포함할수 있다.
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