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1.发明专利
公开(公告)号：KR102228552B1
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：KR1020180109415A
申请日：2018-09-13
Applicant: 한국과학기술원 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 인체에 존재하는 다수의 표적들에 대한 약물의 결합을 예측하는 방법이 개시된다. 표적들과 결합하는 약물의 구조 정보를 기계 학습하여 각 표적 별로 독립적인 랜덤 포레스트 예측 모델을 생성한 후, 그 예측 모델에 예측대상 약물의 구조 정보를 입력한다. 각 표적 별 랜덤 포레스트 예측모델에서, 표적들 각각에 대한 구조 정보가 입력된 예측대상 약물의 결합 가능성을 각 표적별 표적 점수로 생성하고, 각 표적별 표적 점수를 평가 데이터의 점수를 기반으로 약물과 표적이 상호작용할 확률인 약물-표적 결합 확률로 전환한다. 그 약물-표적 결합 확률에 기초하여 소정의 결합 확률값 이상을 갖는 표적들을 선별하여 상기 예측대상 약물의 예상 표적 리스트로 반환한다. 이런 알고리즘을 약물 표적 예측 서버에 구현하여, 사용자가 클라이언트 단말기를 통해 예측대상 약물의 최상위 표적을 검색할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2023286926A1
公开(公告)日：2023-01-19
申请号：PCT/KR2021/016309
申请日：2021-11-10
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이민호
Abstract: 본 명세서는 신경외과 실습용 영상 제공 기술에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 신경외과 실습용 영상 제공 시스템은, 대상물의 소정 영역에 대해 3차원 스캐닝을 하여 3차원 스캔 데이터를 생성하는 3D 프린터, 대상물의 소정 영역의 내부에 대한 3차원 영상을 획득하는 영상 기기, 및 3차원 스캔 데이터와 3차원 영상을 정합시켜 출력하는 정합 수단을 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022030840A1
公开(公告)日：2022-02-10
申请号：PCT/KR2021/009623
申请日：2021-07-26
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , 동국대학교 산학협력단 , 서울대학교 산학협력단
IPC: C12Q1/6883
Abstract: 본 발명은 신병증 및 혈관염 진단용 SNP 및 이를 이용한 신병증 및 혈관염 진단 방법 등에 관한 것으로, 본 발명자들은 신병증 및 혈관염 환자들의 유전체를 분석한 결과, 단일염기다형성(SNP) 부위인 dbSNP 데이터베이스 rs9428555, rs2502349, rs2491835 및 rs2502353이 신병증 및 혈관염, 특히 IgA 신병증 및 IgA 혈관염 환자와 밀접하게 연관되어 있는 것을 규명하였으며, 이를 이용하여 신병증 및 혈관염의 진단 또는 발병 예측을 위한 유전자 진단 시약을 개발하는데 이용할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021091162A1
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：PCT/KR2020/014871
申请日：2020-10-29
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: A61F13/12 , A61F5/30 , A61B17/132 , A61F13/00 , A61B17/12
Abstract: 상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 신축성을 가지는 탄성소재로 만들어지는 압박 모자의 디자인을 다음과 같은 형태로 한다. 두상 형태로 하부에 개구부를 가지는 커버; 및 상기 개구부의 내주면에서 관자놀이와 후두부를 감싸는 둘레에 형성된 밴드부; 를 포함하고, 상기 밴드부는 관자놀이와 후두부에 위치하는 압박패드를 더 포함한다. 본 발명의 응급처치용 압박모자는 환자 머리에 손쉽게 씌울 수 있어 응급처치 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. 또한, 두피 혈관의 근위부가 모여 있는 관자놀이와 후두부를 직접 압박함으로써 두피에서 발생하는 출혈을 효과적으로 막을 수 있는 효과가 있다.
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公开(公告)号：WO2021187710A1
公开(公告)日：2021-09-23
申请号：PCT/KR2020/014873
申请日：2020-10-29
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
Inventor： 이민호
Abstract: 본 발명은 환자와 의사 및 병원 간에 유기적인 정보 교환을 통해, 환자는 자신이 소유한 단말기를 통해 자신의 상태 또는 치료 일정 등 궁금한 것을 의사나 병원에 질의할 수 있고 요청한 정보 또는 관심이 있는 정보를 의사나 병원에서 서비스받을 수 있고, 의사나 병원은 환자를 직접 대면하지 않은 상태에서도 환자의 상태에 대한 정보를 수집할 수 있으며, 수집한 정보를 환자의 치료에 반영할 수 있도록 하여 의사나 병원의 일방적인 치료 및 조치가 아니고, 환자의 의견 및 요청을 질병 치료에 반영할 수 있도록 하는 환자 중심 의료관리 시스템을 제안한다. 상기 환자 중심 의료관리 시스템은, 환자단말기, 의사단말기 및 병원서버를 포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102072564B1
公开(公告)日：2020-02-03
申请号：KR1020180074328
申请日：2018-06-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , 한국과학기술연구원
IPC: C12Q1/6883 , G01N33/68
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公开(公告)号：KR102072563B1
公开(公告)日：2020-02-03
申请号：KR1020180074327
申请日：2018-06-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단 , 한국과학기술연구원
IPC: C12Q1/6883 , G01N33/68
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公开(公告)号：KR102228552B1
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：KR1020180109415
申请日：2018-09-13
Applicant: 한국과학기술원 , 가톨릭대학교 산학협력단
Abstract: 인체에존재하는다수의표적들에대한약물의결합을예측하는방법이개시된다. 표적들과결합하는약물의구조정보를기계학습하여각 표적별로독립적인랜덤포레스트예측모델을생성한후, 그예측모델에예측대상약물의구조정보를입력한다. 각표적별 랜덤포레스트예측모델에서, 표적들각각에대한구조정보가입력된예측대상약물의결합가능성을각 표적별표적점수로생성하고, 각표적별표적점수를평가데이터의점수를기반으로약물과표적이상호작용할확률인약물-표적결합확률로전환한다. 그약물-표적결합확률에기초하여소정의결합확률값이상을갖는표적들을선별하여상기예측대상약물의예상표적리스트로반환한다. 이런알고리즘을약물표적예측서버에구현하여, 사용자가클라이언트단말기를통해예측대상약물의최상위표적을검색할수 있다.
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公开(公告)号：KR102072562B1
公开(公告)日：2020-02-03
申请号：KR1020180074326
申请日：2018-06-27
Applicant: 가톨릭대학교 산학협력단
IPC: C12Q1/6883
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