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신경망을 이용한 심장질환판별 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2015201201
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 신경망을 이용한 심장질환판별 방법 및 그 장치가 개시된다. 심장질환판별장치는 인체 측정 신호로부터 QRS군을 포함한 ECG 신호성분을 파악하고, QRS 군에 대한 샘플링 값들을 압축한 일정 개수의 압축 샘플을 구한 후, ECG 신호성분과 압축 샘플을 입력 패턴으로 하는 신경망의 출력 패턴을 구하여 심장 질환 여부를 판별한다.
Int. CL A61B 5/0452 (2006.01) A61B 5/0402 (2006.01)
CPC A61B 5/7267(2013.01) A61B 5/7267(2013.01) A61B 5/7267(2013.01)
출원번호/일자 1020130098137 (2013.08.19)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1524226-0000 (2015.05.22)
공개번호/일자 10-2015-0020955 (2015.02.27) 문서열기
공고번호/일자 (20150529) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.08.19)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오주영 대한민국 서울 동대문구
2 김진영 대한민국 서울 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.19 수리 (Accepted) 1-1-2013-0751359-20
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.06.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-5067673-62
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.06.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.07.10 수리 (Accepted) 9-1-2014-0059681-62
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.10.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0730933-73
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.12.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-1269722-31
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2014-1269721-96
8 등록결정서
Decision to grant		 2015.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0318876-49
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2015-5074994-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.05.09 수리 (Accepted) 4-1-2016-5056854-41
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2017-5046666-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
심장질환판별장치에서 신경망을 이용한 심장질환 판별 방법에 있어서,상기 심장질환판별장치는,인체 측정 신호를 수신하는 단계;상기 수신 신호로부터 QRS군을 포함한 ECG 신호성분을 파악하는 단계;상기 QRS 군에 대한 샘플링 값들을 압축한 일정 개수의 압축 샘플을 구하는 단계;상기 ECG 신호성분과 상기 압축 샘플을 신경망 입력 레이어의 입력 패턴으로 설정하는 단계; 및상기 입력 패턴에 대한 상기 신경망의 출력 패턴을 구한 후, 상기 신경망의 출력 패턴과 심장 질환의 관계에 대해 기 정의된 정보를 기초로 심장 질환 여부를 판별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 ECG 신호성분을 파악하는 단계는,상기 수신 신호에서 R파, S파, P파, QRS 군, ST 분절을 파악하는 단계;R-S 간격, P-R 간격, QRS 영역, Q-T 간격, R 크기, HBR, ST 영역, ST 기울기, QRS 에너지, 자기상관계수, 평균 또는 기대 벡터, 신호 히스토그램의 최대 크기를 포함하는 12개의 ECG 신호 성분을 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 방법
3 3
제 1항에 있어서, 상기 압축 샘플을 구하는 단계는,QRS 구간을 포함한 영역에 대해 52 개의 샘플링 값들을 추출하는 단계;상기 52개의 샘플링 값들을 4개 단위로 묶고, 각 묶음에 속한 샘플링 값들의 평균값을 구하여 13개의 압축 샘플을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 신경망은 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 5, 8 또는 12개의 히든 레이어를 포함하고, 르벤버그마쿼드(Levenberg Marquardt) 알고리즘을 이용하여 각 레이어에 대한 학습이 이루어진 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 방법
5 5
인체 측정 신호를 수신하는 측정신호 수신부;상기 수신 신호로부터 QRS군을 포함한 ECG 신호성분을 파악하는 신호성분 파악부;상기 QRS 군에 대한 샘플링 값들을 압축한 일정 개수의 압축 샘플을 구하는 압축샘플 생성부; 및상기 ECG 신호성분과 상기 압축 샘플을 입력 패턴으로 하는 신경망의 출력 패턴을 기초로 심장 질환 여부를 판별하는 심전도 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 장치
6 6
제 5항에 있어서, 상기 신호성분 파악부는,R-S 간격, P-R 간격, QRS 영역, Q-T 간격, R 크기, HBR, ST 영역, ST 기울기, QRS 에너지, 자기상관계수, 평균 또는 기대 벡터, 신호 히스토그램의 최대 크기를 포함하는 12개의 ECG 신호 성분을 파악하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 장치
7 7
제 5항에 있어서, 상기 압축샘플 생성부는,QRS 구간을 중심으로 52 개의 샘플링 값들을 선별한 후, 52개의 샘플링 값들을 4개 단위로 묶고 평균값을 구하여 13개의 압축 샘플을 생성하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 장치
8 8
제 5항에 있어서, 상기 신경망은 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 5, 8 또는 12개의 히든 레이어를 포함하고, 르벤버그마쿼드(Levenberg Marquardt) 알고리즘을 이용하여 각 레이어에 대한 학습이 이루어진 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 심장질환 판별 장치
9 9
제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 한국과학기술원 기초연구사업 중견연구자지원사업 U-Healthcare의 성능 향상을 위한 효율적인 신호처리 및 통신기법 연구(Signal Processing and Communication Techniques for the Performance Improvement of U-Healthcare Services)