| 1 |
1
보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 각 구간별로 관절의 상대각을 계산하는 상대각 계산부;
다수의 상기 관절의 상대각으로부터 관절 정상인의 상대각 범위를 생성할 수 있도록 학습된 인공신경망 학습 모델에 의해 상기 관절의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 내에 속하는 경우 관절 정상으로 판정하고, 상기 관절의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 밖에 속하는 경우 관절 비정상으로 판정하는 관절 이상 진단부를 포함하고,
상기 데이터 수집부는,
상기 관절 정상인 및 관절 비정상인의 상기 보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하고,
상기 상대각 계산부는,
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 상기 관절 정상인 및 상기 관절 비정상인의 상기 관절의 상대각을 계산하며,
상기 인공신경망은,
상기 관절 정상인의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 내에 속하는지 여부 및 상기 관절 비정상인의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 밖에 속하는지 여부에 따라 학습하는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 장치
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| 2 |
2
삭제
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| 3 |
3
제 1 항에 있어서,
상기 복수 개의 구간은 8개의 구간인 것을 특징으로 하고,
상기 8개의 구간은
상기 보행 1주기를 100%로 보았을 때,
0%부터 2%까지를 제 1 구간, 2%부터 10%까지를 제 2 구간, 10%부터 30%까지를 제 3 구간, 30%부터 50%까지를 제 4 구간, 50%부터 60%까지를 제 5 구간, 60%부터 73%까지를 제 6 구간, 73%부터 87%까지를 제 7 구간, 87%부터 100%까지를 제 8 구간으로 나누어지는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 장치
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| 4 |
4
제 1 항에 있어서,
상기 관절의 상대각은
엉덩 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각, 무릎 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각, 발목 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각으로 이루어지고,
상기 X축은 각 관절을 구성하는 두 세그먼트를 중심으로 한 Lateral/Medial 방향이고, 상기 Y축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Anterior/Posterior 방향이며, 상기 Z축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Proximal/Distal 방향인 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 장치
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| 5 |
5
제 1 항에 있어서,
상기 인공신경망은,
입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어지고,
상기 입력층, 상기 은닉층, 및 상기 출력층은 가중치를 가진 다수의 선들로 연결되어 있으며,
상기 인공신경망의 학습을 통해 상기 가중치를 변경하는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 장치
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| 6 |
6
제 1 항에 있어서,
상기 관절의 정상 또는 비정상 여부를 표시하는 출력부를 더 포함하는
관절 이상 진단 장치
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| 7 |
7
보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 각 구간별로 관절의 모멘트를 계산하는 모멘트 계산부;
다수의 상기 관절의 모멘트로부터 근육 정상인의 모멘트 범위를 생성할 수 있도록 학습된 인공신경망 학습 모델에 의해 상기 관절의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 내에 속하는 경우 근육 정상으로 판정하고, 상기 관절의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 밖에 속하는 경우 근육 비정상으로 판정하는 근육 이상 진단부를 포함하고,
상기 데이터 수집부는,
상기 근육 정상인 및 근육 비정상인의 상기 보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하고,
상기 모멘트 계산부는,
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 상기 근육 정상인 및 상기 근육 비정상인의 상기 관절의 모멘트를 계산하며,
상기 인공신경망은,
상기 근육 정상인의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 내에 속하는지 여부 및 상기 근육 비정상인의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 밖에 속하는지 여부에 따라 학습하는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 장치
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| 8 |
8
삭제
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9
제 7 항에 있어서,
상기 복수 개의 구간은 8개의 구간인 것을 특징으로 하고,
상기 8개의 구간은
상기 보행 1주기를 100%로 보았을 때,
0%부터 2%까지를 제 1 구간, 2%부터 10%까지를 제 2 구간, 10%부터 30%까지를 제 3 구간, 30%부터 50%까지를 제 4 구간, 50%부터 60%까지를 제 5 구간, 60%부터 73%까지를 제 6 구간, 73%부터 87%까지를 제 7 구간, 87%부터 100%까지를 제 8 구간으로 나누어지는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 장치
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| 10 |
10
제 7 항에 있어서,
상기 관절의 모멘트는
엉덩 관절의 X축 모멘트, Y축 모멘트, Z축 모멘트, 무릎 관절의 X축 모멘트, 발목 관절의 X축 모멘트, Y축 모멘트로 이루어지고, 상기 X축은 각 관절을 구성하는 두 세그먼트를 중심으로 한 Lateral/Medial 방향이고, 상기 Y축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Anterior/Posterior 방향이며, 상기 Z축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Proximal/Distal 방향인 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 장치
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| 11 |
11
제 7 항에 있어서,
상기 인공신경망은,
입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어지고,
상기 입력층, 상기 은닉층, 및 상기 출력층은 가중치를 가진 다수의 선들로 연결되어 있으며,
상기 인공신경망의 학습을 통해 상기 가중치를 변경하는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 장치
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| 12 |
12
제 7 항에 있어서,
상기 근육의 정상 또는 비정상 여부를 표시하는 출력부를 더 포함하는
근육 이상 진단 장치
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13
보행 1주기를 복수 개의 구간으로 나누어 상기 구간별로 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하는 제 1 단계;
상기 데이터로부터 관절의 상대각을 계산하는 제 2 단계;
다수의 상기 관절의 상대각으로부터 관절 정상인의 상대각 범위를 생성할 수 있도록 학습된 인공신경망 학습 모델에 의해 상기 관절의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 내에 속하는 경우 관절 정상으로 판정하고, 상기 관절의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 밖에 속하는 경우 관절 비정상으로 판정하는 제 3 단계를 포함하고,
상기 제 1 단계는,
상기 관절 정상인 및 관절 비정상인의 상기 보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하고,
상기 제 2 단계는,
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 상기 관절 정상인 및 상기 관절 비정상인의 상기 관절의 상대각을 계산하며,
상기 인공신경망은,
상기 관절 정상인의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 내에 속하는지 여부 및 상기 관절 비정상인의 상대각이 상기 관절 정상인의 상대각 범위 밖에 속하는지 여부에 따라 학습하는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 방법
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| 14 |
14
삭제
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15
제 13 항에 있어서,
상기 복수 개의 구간은 8개의 구간인 것을 특징으로 하고,
상기 8개의 구간은
상기 보행 1주기를 100%로 보았을 때,
0%부터 2%까지를 제 1 구간, 2%부터 10%까지를 제 2 구간, 10%부터 30%까지를 제 3 구간, 30%부터 50%까지를 제 4 구간, 50%부터 60%까지를 제 5 구간, 60%부터 73%까지를 제 6 구간, 73%부터 87%까지를 제 7 구간, 87%부터 100%까지를 제 8 구간으로 나누어지는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 방법
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| 16 |
16
제 13 항에 있어서,
상기 관절의 상대각은
엉덩 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각, 무릎 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각, 발목 관절의 X축 상대각, Y축 상대각, Z축 상대각으로 이루어지고,
상기 X축은 각 관절을 구성하는 두 세그먼트를 중심으로 한 Lateral/Medial 방향이고, 상기 Y축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Anterior/Posterior 방향이며, 상기 Z축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Proximal/Distal 방향인 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 방법
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17
제 13 항에 있어서,
상기 인공신경망은,
입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어지고,
상기 입력층, 상기 은닉층, 및 상기 출력층은 가중치를 가진 다수의 선들로 연결되어 있으며,
상기 인공신경망의 학습을 통해 상기 가중치를 변경하는 것을 특징으로 하는
관절 이상 진단 방법
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18
제 13 항에 있어서,
상기 관절의 정상 또는 비정상 여부를 표시하는 제 4 단계를 더 포함하는
관절 이상 진단 방법
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19
보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하는 제 1 단계;
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 관절의 모멘트를 계산하는 제 2 단계;
다수의 상기 관절의 모멘트로부터 근육 정상인의 모멘트 범위를 생성할 수 있도록 학습된 인공신경망 학습 모델에 의해 상기 근육의 상대각이 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 내에 속하는 경우 근육 정상으로 판정하고, 상기 근육의 상대각이 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 밖에 속하는 경우 근육 비정상으로 판정하는 제 3 단계를 포함하고,
상기 제 1 단계는,
상기 근육 정상인 및 근육 비정상인의 상기 보행 1주기의 모션을 캡쳐하여 데이터를 수집하고,
상기 제 2 단계는,
상기 데이터를 복수 개의 구간으로 나누어 상기 근육 정상인 및 상기 근육 비정상인의 상기 관절의 모멘트를 계산하며,
상기 인공신경망은,
상기 근육 정상인의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 내에 속하는지 여부 및 상기 근육 비정상인의 모멘트가 상기 근육 정상인의 모멘트 범위 밖에 속하는지 여부에 따라 학습하는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 방법
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20
삭제
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21
제 19 항에 있어서,
상기 복수 개의 구간은 8개의 구간인 것을 특징으로 하고,
상기 8개의 구간은
상기 보행 1주기를 100%로 보았을 때,
0%부터 2%까지를 제 1 구간, 2%부터 10%까지를 제 2 구간, 10%부터 30%까지를 제 3 구간, 30%부터 50%까지를 제 4 구간, 50%부터 60%까지를 제 5 구간, 60%부터 73%까지를 제 6 구간, 73%부터 87%까지를 제 7 구간, 87%부터 100%까지를 제 8 구간으로 나누어지는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 방법
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| 22 |
22
제 19 항에 있어서,
상기 관절의 모멘트는
엉덩 관절의 X축 모멘트, Y축 모멘트, Z축 모멘트, 무릎 관절의 X축 모멘트, 발목 관절의 X축 모멘트, Y축 모멘트로 이루어지고,
상기 X축은 각 관절을 구성하는 두 세그먼트를 중심으로 한 Lateral/Medial 방향이고, 상기 Y축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Anterior/Posterior 방향이며, 상기 Z축은 상기 두 세그먼트를 중심으로 한 Proximal/Distal 방향인 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 방법
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23
제 19 항에 있어서,
상기 인공신경망은,
입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어지고,
상기 입력층, 상기 은닉층, 및 상기 출력층은 가중치를 가진 다수의 선들로 연결되어 있으며,
상기 인공신경망의 학습을 통해 상기 가중치를 변경하는 것을 특징으로 하는
근육 이상 진단 방법
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24
제 19 항에 있어서,
상기 근육의 정상 또는 비정상 여부를 표시하는 제 4 단계를 더 포함하는
근육 이상 진단 방법
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