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[기획-디지털 ID 기술] ㉕ 페이지, '액체 시료로부터 이미지 기반 연산 바이오마커를 결정하기 위해 이미지를 처리하는 시스템 및 방법' 명칭의 미국 특허 등록 (US 11721115)
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[기획-디지털 ID 기술] ㉕ 페이지, '액체 시료로부터 이미지 기반 연산 바이오마커를 결정하기 위해 이미지를 처리하는 시스템 및 방법' 명칭의 미국 특허 등록 (US 11721115)

Korea Digital ID(iNIS) 2(디지털 ID 산업의 발전 전략 [출처=iNIS]).jpg
▲ 디지털 ID 산업의 발전 전략 [출처=iNIS]

 

미국 인공지능 암진단 기업 페이지(Page, AI)에 따르면 2023년 8월8일 '액체 시료로부터 이미지 기반 연산 바이오마커를 결정하기 위해 이미지를 처리하는 시스템 및 방법(Systems and methods for processing images to determine image-based computational biomarkers from liquid specimens)' 명칭의 미국 특허(US 11721115)가 등록됐다.

본 등록 특허는 2023년 5월30일 등록된(US 11663838) 모출원 건으로부터 2021년 11월5일 계속 출원됐다. 모 출원건(US 11663838)은 2020년 10월29일 가출원(US 63/107389)되고 2021년 10월27일 본출원(US 17/511871)된 후 등록됐다.

본 등록 특허는 기계학습 모델을 사용해 태스크-특정(task-specific) 예측을 출력하는 시스템에 관한 것이다. 일 실시예에 따르면 세포학 샘플의 디지털화된 세포학 이미지를 수신하고 디지털화된 세포학 이미지의 세포를 격리시키기 위해 기계 학습 모델을 적용한다.

기계학습 모델은 디지털화된 세포학 이미지의 복수의 서브-부분들을 식별한다. 또한 기계학습 모델은 배경 또는 셀 중 하나의 서브-부분의 각 서브 부분을 식별하고, 디지털화된 세포학 이미지의 세포 서브-이미지를 결정한다.

각 셀 서브-이미지는 배경 또는 셀 중 하나를 식별하는 것에 기초해 디지털화된 세포학 이미지의 셀을 포함할 수 있다.

본 등록 특허에서는 셀 서브-이미지에 기초하여 복수의 특징을 결정하고 상기 복수의 특징에 기초해 집합 특징을 결정할 수 있다.

이때 각 셀 서브 이미지는 상기 복수의 특징 중 적어도 하나와 연관된다. 또한 본 등록 특허는 집합 특징에 기초하여 타겟 태스크를 예측하기 위해 기계학습 모델을 트레이닝할 수 있다.









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