# 認知症分析のためのAI：JLK Inspection特許分析

何かを忘れてしまったときにはよく起こります。 いつも忘れてみると、病気ではないと心配しています。 しかし、記憶を識別するのは困難です。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 認知症分析のためのAI：JLK Inspection特許分析 何かを忘れてしまったときにはよく起こります。 いつも忘れてみると、病気ではないと心配しています。 しかし、記憶を識別するのは困難です。 AI・ソフトウェア 2023.06.07 公開 IPLEX 約3分で読めます 何かを忘れてしまったときにはよく起こります。 いつも忘れてみると、病気ではないと心配しています。 しかし、記憶を識別するのは困難です。 認知機能テスト、脳イメージングテスト、血液検査の3つの主要なタイプの認知症診断があります。 この記事では、JLKの人工知能を通じて認知症の診断に関連する特許について説明します。 特許。 画像をクリックすると、公開特許通知が表示されます。 アルツハイマー病(AD)は、進行性記憶の問題、認知欠乏症、および1人の性格の変化を引き起こす老化を伴う脳状態です。 認知症は、さまざまな原因による脳機能に通常住んでいた人が負傷しているときに起こる持続的かつ全体的な認知低下の状態です。 ここでは、認知機能とは、記憶、言語能力、空間的、空間的知能、判断、抽象的な思考など、さまざまな知的能力を指し、それぞれが脳の特定の部分に密接に関連しています。 認知症の最も一般的な形態は、アルツハイマー病です。 アルツハイマーの認知症または長期認知障害を診断するためのさまざまな方法があります。 例えば、アルツハイマー病や長期認知障害を診断する方法は、嗅覚組織におけるmiR-206の発現レベルを使用して診断し、血液中に特徴的に増加しているバイオマーカーを使用して認知症を診断する方法です。 しかし、嗅覚組織のmiR-206を利用するには、組織テストに必要な特別な機器や試験が必要です。そして、血液中のバイオマーカーを使用するには、患者の血液は侵襲的な方法で収集する必要があるため、比較的高い拒絶感があります。 特許も参照 患者が特殊な機器や試験なしで拒絶されたことをまれに感じている方法で認知症を診断する方法 あります。 特許によると、 人工ニューラルネットワークベースの機能抽出器が脳イメージングを受けると、脳機能(認知症を診断するために必要な詳細な情報)が出力されます。 やってみよう。 ここでは、人工ニューラルネットワークベースの機能抽出ユニットは、コンボリューション層と最大プルまたは平均プルで構成されています。 脳イメージング また、認知症検査などの認知症診断の試験結果も受けています。 試験結果が受けられると、認知テスト結果と脳機能が人工知能ベースの分類器に入力されます。 サポートベクターマシン(SVM)、3D CNN、AutoEncoderなど、AIベースの分類器は様々なAIモデルに対応できます。 認知テスト結果と脳特性がAIベースの分類器に入ったとき、AIベースの分類器は認知症の診断を行い、人が正常な状態、長期認知障害、またはアルツハイマー病の状態にあるかどうかをプリントアウトします。 一方、現在の発明によると、診断の精度を高めるため、脳の特徴には脳の臓器の量情報が含まれる場合があります。 脳組織は、ヒポカンパス、正面のローブ、一時的なローブ、コルティカルな厚さ、およびベントリルを指します。 脳組織の体積情報を含む脳機能情報がAIベースの分類器に入力されると、AIベースの分類器は、通常の脳組織の体積と診断される人の脳組織の体積を比較し、差値を使用して診断される人の状態を分類することができます。 この特許によると、脳イメージングと認知検査結果によって抽出された2つの特徴的な値がAIベースの分類器に入力されていると見なされます。 認知症の場合よりも1つの値だけを使用する方がより正確です。 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 GANモデルの限界を理解する ↗ 前の記事 ディープフェイクに用いられるGANアルゴリズムを理解する ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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