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심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법

  • 기술번호 : KST2015208248
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 본 발명은 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용한 심근 허혈을 검출하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 이용하여 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 학습시키는 단계; (2) 상기 단계(1)에서 학습된 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 토대로 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델을 구축하는 단계; 및 (3) 심근 허혈 여부를 검출해야 하는 환자 데이터 세트를, 상기 단계 (2)에서 구축된 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델에 적용하여 상기 환자 데이터의 심근 허혈 여부를 검출하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.본 발명에서 제안하고 있는 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용한 심근 허혈을 검출하는 방법에 따르면, 심근 허혈 감지방법의 데이터 구축에 필요한 데이터량을 줄이고, 심근 허혈 감지에 소요되는 시간 또한 줄여, 총 18개의 시간 및 주파수 영역의 특징들만으로 약 30초안에 심근 허혈을 더욱 효과적으로 감지할 수 있다.또한, 본 발명에 따르면, 평균 정확도가 다른, 시간 영역의 특징을 이용하여 감지하는 방법과 주파수 영역의 특징을 이용하여 감지하는 방법을 동시에 이용 및 비교 분석함으로써, 각각 방법들의 평균 정확도를 상호 보완하여, 심근 허혈 감지의 전체적인 정확도를 높일 수 있다.
Int. CL A61B 5/02 (2006.01) A61B 5/0452 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC A61B 5/7267(2013.01) A61B 5/7267(2013.01)
출원번호/일자 1020110072806 (2011.07.22)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1273652-0000 (2013.06.04)
공개번호/일자 10-2013-0011567 (2013.01.30) 문서열기
공고번호/일자 (20130611) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.07.22)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임준식 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 짱쩐씽 중국 중국
3 티안 쉐 웨이 중국 중국 산동성 청도시 시북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 에이동 ***호 특허그룹덕원 (가산동, 우림 라이온스밸리)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.07.22 수리 (Accepted) 1-1-2011-0566154-14
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.28 수리 (Accepted) 4-1-2011-5196061-18
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.11.29 수리 (Accepted) 4-1-2011-5237983-95
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.03.09 수리 (Accepted) 4-1-2012-5049854-38
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.03.15 수리 (Accepted) 4-1-2012-0408425-03
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.06 수리 (Accepted) 4-1-2012-5073562-19
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.06.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.07.20 수리 (Accepted) 9-1-2012-0056725-99
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0613537-60
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-1050526-40
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.12.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-1050521-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2013-5005541-78
13 등록결정서
Decision to grant		 2013.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0142549-27
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번호 청구항
1 1
심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법으로서,(1) 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 이용하여 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 학습시키는 단계;(2) 상기 단계 (1)에서 학습된 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 토대로 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델을 구축하는 단계; 및(3) 심근 허혈 여부를 검출해야 하는 환자 데이터 세트를, 상기 단계 (2)에서 구축된 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델에 적용하여 상기 환자 데이터의 심근 허혈 여부를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 단계 (1)은,신경망 학습을 위한 데이터 세트를 구성하는 단계;상기 구성된 데이터 세트로부터 시간 영역 및 주파수 영역의 특징들을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징들을 이용하여 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 구성하는 단계는,심근 허혈에 해당하는 데이터 세트를 추출할 ST 에피소드와 정상 동성 리듬에 해당하는 데이터 세트를 추출할 정상 에피소드를 각각 수집하는 단계; 및상기 수집된 각각의 에피소드에 대하여, 하나의 에피소드를 각각 미리 설정된 개수의 연속적인 심박동수 간격으로 이루어진 분절들로 나누는 단계를 포함하며,상기 ST 에피소드의 수집 시, 심전도에서 ST 분절의 변위(ST 분절의 하락 또는 상승)를 갖고 있는 에피소드만 수집하는 것을 특징으로 하는, 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 특징들을 추출하는 단계는,시간과 주파수 영역의 분석을 통하여, 각각 미리 설정된 개수의 시간 영역의 특징들과 주파수 영역의 특징들을 추출하되,시간 영역의 특징들로서, 연속적인 심박동수 간격들의 표준편차(SDNN), 연속적인 심박동수 간격들의 차이의 표준편차(SDSD), 연속적인 심박동수 간격들의 차이의 제곱평균(RMSSD), 및 5㎳, 10㎳, 50㎳, 및 100㎳ 이상 차이 나는 연속적인 심박동수 간격들의 개수들(pNN5, pNN10, pNN50, 및 pNN100)을 추출하고,주파수 영역의 특징들로서, 웨이블릿 변환을 이용하여 근사성분 A3와 세부성분 D2-D3에 속하는 주파수 대역들의 벡터들을 추출하는 것을 특징으로 하는, 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 단계 (3)은,심근 허혈 여부를 검출해야 하는 상기 환자 데이터 세트를, 상기 단계 (2)에서 구축된 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델에 적합하도록 변경하는 단계; 및상기 변경된 환자 데이터 세트를 상기 단계 (2)에서 구축된 시간 영역의 분류 모델 및 주파수 영역의 분류 모델에 적용시켜 정상 동성 리듬 또는 심근 허혈로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 심박변이도의 시간과 주파수 영역에서의 특징 비교 분석을 이용하여 심근 허혈을 검출하는 방법
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패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.