Department of Electrical Engineering and Computer Science
MBIS(Multimodal Biomedical Imaging and System) Laboratory
3. Patents
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김진엽 | - |
| dc.contributor.author | 공현중 | - |
| dc.contributor.author | 김정훈 | - |
| dc.contributor.author | 황재윤 | - |
| dc.contributor.author | 이해윤 | - |
| dc.contributor.author | 이경수 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-01-01T02:10:31Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-01T02:10:31Z | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/57508 | - |
| dc.description.abstract | 결합 신경망 모델을 이용하여 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 및 생체정보로부터 수면무호흡증의 중증도를 예측하는 방법이 제공된다. 이 수면무호흡증의 중증도 예측 방법은, 피진단자의 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 데이터를 입력받는 단계; 피진단자의 생체정보에 대한 텍스트 데이터를 입력받는 단계; CT 영상 데이터에 대해 전처리를 수행하는 단계; 제1 딥러닝 알고리즘을 이용한 생체 특성 추출 모델에 입력변수로 텍스트 데이터를 입력하는 단계; 생체 특성 추출 모델의 출력변수를 가중치 벡터로 변환하는 단계; 및 복수의 컨볼루션 연산을 수행하는 제2 딥러닝 알고리즘을 이용한 이미지 특성 추출 모델에, 전처리된 CT 영상 데이터를 입력변수로 입력하여 피진단자의 수면무호흡증의 중증도를 출력변수로 예측하는 단계를 포함한다. | - |
| dc.title | CT 영상 및 생체정보를 이용한 수면무호흡증의 중증도 예측 방법 | - |
| dc.title.alternative | Method for predicting severity of sleep apnea by using CT image and biometrics | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2022-0047561 | - |
| dc.date.application | 2022-04-18 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2744981 | - |
| dc.date.registration | 2024-12-17 | - |
| dc.contributor.assignee | (재)대구경북과학기술원(25/25),동국대학교 일산병원(25/25),분당서울대학교 병원(25/25),서울대학교 산학협력단(25/25) | - |
| dc.type.iprs | 특허 | - |
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