전자 장치 및 이의 제어 방법
    2.
    发明申请

    公开(公告)号:WO2020179995A1

    公开(公告)日:2020-09-10

    申请号:PCT/KR2019/018493

    申请日:2019-12-26

    Inventor: 강로라 김하영

    Abstract: 전자 장치 및 이의 제어 방법이 제공된다. 본 전자 장치는 제1 인공지능 모델 및 제2 인공지능 모델이 저장된 메모리 및 제1 인공지능 모델을 이용하여 현재 시점 이후의 특정 기간 내의 복수의 제품의 월별 예측 판매량에 대한 각 제품의 월별 예측 판매 비율을 나타내는 데이터를 획득하고, 제2 인공지능 모델을 이용하여 현재 시점 이후의 특정 기간 내의 복수의 제품의 전체 인공지능 판매량에 대한 복수의 제품의 월별 예측 판매 비율을 나타내는 데이터를 획득하며, 획득된 데이터를 바탕으로 특정 기간에서 복수의 제품의 전체 예측 판매량에 대한 각 제품의 월별 예측 판매 비율을 산출하는 프로세서를 포함한다.

    컴퓨터 보조 진단을 위한 신뢰도 제공 장치 및 방법
    6.
    发明公开
    컴퓨터 보조 진단을 위한 신뢰도 제공 장치 및 방법 审中-实审
    提供计算机辅助诊断的可靠性的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020160107528A

    公开(公告)日:2016-09-19

    申请号:KR1020150030384

    申请日:2015-03-04

    Inventor: 김하영 우경구

    Abstract: 컴퓨터보조진단을위한신뢰도제공장치에관한것이다. 일실시예에따르면, 신뢰도제공장치는프로브(probe)를통해획득되는영상을포함하는분석기초정보를수집하는분석기초정보수집부와, 수집된분석기초정보를이용하여프로브를통해획득되는영상의신뢰도를결정하는영상신뢰도결정부및 결정된영상의신뢰도를사용자에게제공하는신뢰도제공부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种用于计算机辅助诊断的可靠性提供装置。 根据一个实施例,可靠性提供装置包括:分析基础信息收集单元,被配置为收集包括通过探测器获得的图像的分析基础信息; 图像可靠性确定单元,被配置为通过使用所收集的分析基础信息来确定通过探测获得的图像的可靠性; 以及可靠性提供单元,被配置为向用户提供所确定的图像的可靠性。

    개인화된 체크 리스트를 기반으로 의료 진료를 지원하기 위한 장치 및 방법
    8.
    发明公开
    개인화된 체크 리스트를 기반으로 의료 진료를 지원하기 위한 장치 및 방법 审中-实审
    基于个性化检查表支持医疗处理的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020160037024A

    公开(公告)日:2016-04-05

    申请号:KR1020140129560

    申请日:2014-09-26

    Inventor: 김하영

    CPC classification number: G06F19/322 G06F19/00 G16H10/20 G16H10/60

    Abstract: 개인화된체크리스트를기반으로의료진료를지원하기위한장치및 방법이개시된다. 일실시예에따른의료진료지원장치는, 환자의의료정보를기반으로개인화된체크리스트를생성하는체크리스트생성부와, 환자에대한진료과정을분석하여체크리스트에포함된각 항목의수행여부를판단하는항목수행확인부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 公开了一种基于个性化清单来支持医疗的装置和方法。 根据一个实施例的用于支持医疗的装置包括:检查表生成单元,其基于患者的医疗信息生成个性化检查表; 以及项目执行检查单元,其通过分析患者的治疗过程来确定是否执行包括在检查表中的每个项目。

    적응형 컴퓨터 보조 진단 장치 및 방법
    9.
    发明公开
    적응형 컴퓨터 보조 진단 장치 및 방법 审中-实审
    用于自适应计算机辅助诊断的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020160020918A

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:KR1020140106269

    申请日:2014-08-14

    Abstract: 적응형컴퓨터보조진단장치및 방법이개시된다. 일양상에따른적응형컴퓨터보조진단장치는, 프로브의속도또는프로브를통해획득된현재프레임영상의해상도에따라영상분석알고리즘을선택하는영상분석알고리즘선택부와, 선택된영상분석알고리즘을이용하여현재프레임영상에서관심영역을검출하고판정하는영상분석부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 公开了一种自适应计算机辅助诊断装置及其方法。 根据本发明的一个方面,所述自适应计算机辅助诊断装置包括:图像分析算法选择单元,根据由所述探针获得的当前帧图像的分辨率或所述探针的速度,选择图像分析算法; 以及图像分析单元,通过使用所选择的图像分析算法检测并确定当前帧图像中的感兴趣区域。

    관상동맥석회화 수준 변화 예측장치 및 예측방법
    10.
    发明公开
    관상동맥석회화 수준 변화 예측장치 및 예측방법 审中-实审
    用于预测CAC级别变化的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020130104883A

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:KR1020120026812

    申请日:2012-03-15

    CPC classification number: G06N99/005 G06F19/00 G16H50/20 G16H50/30

    Abstract: PURPOSE: An apparatus for predicting level change of coronary artery calcium (CAC) and a prediction method thereof are provided to increase prevention possibility of heart disease and stroke, by predicting the population group in which degree of danger of the coronary artery calcium is expected to increase in the future. CONSTITUTION: An input part (100) receives medical examination data about coronary artery calcium of a patient and task information about the medical examination data. A cluster designation part (110) designates a belonging cluster to the medical examination data about the coronary artery calcium of the patient on the ground of the characteristics of the patient. An influence variable value extraction part (120) extracts influence variable value used in collecting influence variables of the belonging cluster from the medical examination data. A prediction model learning part (140) performs machine learning, by applying the influence variable value to a prediction model corresponding to the belonging cluster. A prediction part obtains prediction result, by applying the influence variable value to the prediction model. [Reference numerals] (100) Input part; (110) Cluster designation part; (120) Influence variable value extraction part; (130) Prediction model storage unit; (140) Prediction model learning part; (150) Prediction unit; (AA) Medical examination data and job information; (BB) Prediction result

    Abstract translation: 目的:提供一种用于预测冠状动脉钙(CAC)水平变化的装置及其预测方法,通过预测冠状动脉钙危险程度预计为增加心脏病和中风的预防可能性 未来增加 构成:输入部(100)接收关于患者的冠状动脉钙的医学检查数据,以及关于医疗检查数据的任务信息。 群体指定部分(110)基于患者的特征,将关于冠状动脉钙的医学检查数据的属性集合指定到患者的特征。 影响变量提取部(120)从医疗检查数据中提取用于收集所属簇的影响变量的影响变量值。 预测模型学习部(140)通过将影响变量值应用于与属性簇对应的预测模型来进行机器学习。 预测部通过将影响变量值应用于预测模型来获得预测结果。 (附图标记)(100)输入部; (110)集群指定部分; (120)影响变量提取部分; (130)预测模型存储单元; (140)预测模型学习部分; (150)预测单位; (AA)体检资料及工作资料; (BB)预测结果

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