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뇌전도 분석 장치에서 수행되는 뇌전도 분석 방법에 있어서,뇌파 데이터에 대한 공간 패턴의 사전 분포를 결정하는 변수를 확률 변수로 나타낸 분석 모델을 생성하는 단계;상기 분석 모델을 구성하는 각 변수들에 대한 변분법적 추론(variational inference)을 통해 상기 분석 모델을 학습하는 단계; 및학습이 완료된 상기 분석 모델을 기반으로, 측정한 뇌파 데이터에 대한 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하되,상기 특징 정보를 추출하는 단계는,학습이 완료된 상기 분석 모델을 기반으로, 상기 측정한 뇌파 데이터에 대한 공간 패턴의 영향을 나타내는 잠재 변수를 산출하는 단계;상기 잠재 변수를 기반으로 특징 정보 모임을 산출하는 단계; 및상기 특징 정보 모임에 포함된 특징 정보들 간의 비율에 따라 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 뇌전도 분석 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 분석 모델을 생성하는 단계는,상기 분석 모델로 디리슈레 과정 사전 분포(dirichlet process prior distribution)를 적용한 베이지안 공통 공간 패턴(bayesian common spatial pattern) 모델을 생성하는 뇌전도 분석 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 분석 모델을 학습하는 단계는,상기 분석 모델에 대한 사전 분포 및 상기 뇌파 데이터를 기반으로, 상기 분석 모델을 구성하는 각 변수들의 사후 분포(posterior distribution)를 추론하여 상기 분석 모델을 학습하는 뇌전도 분석 방법
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측정한 뇌파 데이터를 획득하는 입력부; 및뇌파 데이터에 대한 공간 패턴을 확률 변수로 나타낸 분석 모델을 생성하고, 상기 분석 모델을 구성하는 각 변수들에 대한 변분법적 추론(variational inference)을 통해 상기 분석 모델을 학습하고, 학습이 완료된 상기 분석 모델을 기반으로, 상기 측정한 뇌파 데이터에 대한 특징 정보를 추출하는 처리부를 포함하되,상기 처리부는 상기 특징 정보를 추출하는 경우,학습이 완료된 상기 분석 모델을 기반으로, 상기 측정한 뇌파 데이터에 대한 공간 패턴의 영향을 나타내는 잠재 변수를 산출하고, 상기 잠재 변수를 기반으로 특징 정보 모임을 산출하고, 상기 특징 정보 모임에 포함된 특징 정보들 간의 비율에 따라 적어도 하나의 특징 정보를 추출하는, 뇌전도 분석 장치
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청구항 5에 있어서, 상기 처리부는,상기 분석 모델로 디리슈레 과정 사전 분포(dirichlet process prior distribution)를 적용한 베이지안 공통 공간 패턴(bayesian common spatial pattern) 모델을 생성하는 뇌전도 분석 장치
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청구항 5에 있어서, 상기 처리부는,상기 분석 모델에 대한 사전 분포 및 상기 뇌파 데이터를 기반으로, 상기 분석 모델을 구성하는 각 변수들의 사후 분포(posterior distribution)를 추론하여 상기 분석 모델을 학습하는 뇌전도 분석 장치
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