| 1 |
1
생체조직에 주파수 파형을 가지는 신호를 인가하는 제 1 전극과 상기 생체조직을 통과한 신호를 수신하는 제 2 전극을 구비하고, 상기 수신한 신호로부터 상기 생체조직의 상기 주파수 파형에 따른 임피던스 크기(magnitude)와 임피던스 위상(phase)을 측정하는 임피던스 측정기;상기 주파수 파형을 달리하여 측정한 상기 임피던스 크기와 상기 임피던스 위상 각각을 입력 변수로 하여 기계 학습 알고리즘(machine learning algorithm)으로 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 복수의 서로 다른 단일 분류기(single classifier)를 포함하는 베이스 분류기(base classifier); 및상기 복수의 서로 다른 단일 분류기로부터 판별된 각각의 생체조직을 입력 변수로 하여 기계 학습 알고리즘으로 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 최종적으로 판별하는 메타 분류기(meta classifier)를 포함하고,각각의 단일 분류기에 입력되는 입력 변수는 유전자 알고리즘(genetic algorithm) 기법을 이용하여 단일 분류기에 따라서 각각 다르게 선정되도록 하여 각각의 단일 분류기의 분류 성능을 향상시키도록 하는 생체조직 판별 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 상기 임피던스 측정기는 상기 주파수 파형을 10kHz에서 100kHz 사이에서 10kH 단위로 상기 임피던스 크기와 상기 임피던스 위상을 측정하는 생체조직 판별 장치
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서,상기 단일 분류기는 SVM(support vector machine) 알고리즘에 따른 분류기, k-NN(k-nearest neighbors) 알고리즘에 따른 분류기, DT(decision tree) 알고리즘에 따른 분류기, QDA(quadratic discriminant analysis) 알고리즘에 따른 분류기 및 RF(random forest) 알고리즘에 따른 분류기 중 어느 하나인 생체조직 판별 장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 베이스 분류기는 SVM(support vector machine) 알고리즘에 따른 분류기, QDA(quadratic discriminant analysis) 알고리즘에 따른 분류기 및 RF(random forest) 알고리즘에 따른 분류기를 포함하는 생체조직 판별 장치
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서,상기 메타 분류기는 ANN(artificial neural network) 알고리즘에 따른 분류기인 생체조직 판별 장치
|
| 7 |
7
(a) 생체조직에 주파수 파형을 가지는 신호를 인가하는 제 1 전극과 상기 생체조직을 통과한 신호를 수신하는 제 2 전극을 이용하여, 상기 생체조직의 상기 주파수 파형에 따른 임피던스 크기 및 상기 임피던스 위상을 측정하는 단계;(b) 상기 주파수 파형을 달리하여 측정한 상기 임피던스의 크기와 상기 임피던스 위상 각각을 입력 변수로 하여 기계 학습 알고리즘(machine learning algorithm)에 따라 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 복수의 서로 다른 단일 분류기(single classifier)로부터 각각 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 단계; 및(c) 기계 학습 알고리즘에 따라 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 메타 분류기에 상기 복수의 서로 다른 단일 분류기로부터 판별된 각각의 생체조직을 입력 변수로 하여 상기 생체조직을 최종적으로 판별하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계 이전에 각각의 단일 분류기에 입력되는 입력 변수를 유전자 알고리즘(genetic algorithm) 기법을 이용하여 단일 분류기에 따라서 각각 다르게 선정되도록 하여 각각의 단일 분류기의 분류 성능을 향상시키도록 하는 단계를 더 포함하는 생체조직 판별 방법
|
| 8 |
8
고주파 전기 신호 또는 초음파 신호의 에너지를 이용하여 생체조직의 응고 또는 절개를 수행하는 수술 장치에 있어서,수술 부위에 상기 고주파 전기 신호 또는 초음파 신호의 에너지를 전달하는 수술기;상기 수술 부위의 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 생체조직 판별 장치; 및상기 판별된 생체조직에 따라 상기 고주파 전기 신호 또는 초음파 신호의 출력을 자동으로 조절하는 출력 제어 장치를 포함하고,상기 생체조직 판별 장치는 상기 생체조직에 주파수 파형을 가지는 신호를 인가하는 제 1 전극과 상기 생체조직을 통과한 신호를 수신하는 제 2 전극을 구비하고, 상기 수신한 신호로부터 상기 생체조직의 상기 주파수 파형에 따른 임피던스 크기(magnitude)와 임피던스 위상(phase)을 측정하는 임피던스 측정기;상기 주파수 파형을 달리하여 측정한 상기 임피던스 크기와 상기 임피던스 위상 각각을 입력 변수로 하여 기계 학습 알고리즘(machine learning algorithm)으로 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 판별하는 복수의 서로 다른 단일 분류기(single classifier)를 포함하는 베이스 분류기(base classifier); 및상기 복수의 서로 다른 단일 분류기로부터 판별된 각각의 생체조직을 입력 변수로 하여 기계 학습 알고리즘으로 상기 생체조직이 어떤 생체조직인지를 최종적으로 판별하는 메타 분류기(meta classifier)를 포함하고, 각각의 단일 분류기에 입력되는 입력 변수는 유전자 알고리즘(genetic algorithm) 기법을 이용하여 단일 분류기에 따라서 각각 다르게 선정되도록 하여 각각의 단일 분류기의 분류 성능을 향상시키도록 하는 수술 장치
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제 8 항에 있어서, 상기 임피던스 측정기는 상기 주파수 파형을 10kHz에서 100kHz 사이에서 10kH 단위로 상기 임피던스 크기와 상기 임피던스 위상을 측정하는 수술 장치
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
제 8 항에 있어서,상기 단일 분류기는 SVM(support vector machine) 알고리즘에 따른 분류기, k-NN(k-nearest neighbors) 알고리즘에 따른 분류기, DT(decision tree) 알고리즘에 따른 분류기, QDA(quadratic discriminant analysis) 알고리즘에 따른 분류기 및 RF(random forest) 알고리즘에 따른 분류기 중 어느 하나인 수술 장치
|
| 13 |
13
제 8 항에 있어서,상기 베이스 분류기는 SVM(support vector machine) 알고리즘에 따른 분류기, QDA(quadratic discriminant analysis) 알고리즘에 따른 분류기 및 RF(random forest) 알고리즘에 따른 분류기를 포함하는 수술 장치
|
| 14 |
14
제 8 항에 있어서,상기 메타 분류기는 ANN(artificial neural network) 알고리즘에 따른 분류기인 수술 장치
|
