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뇌졸중 환자에게서 초기 장애 정도를 결정하는 단계;상기 뇌 영상 데이터로부터 획득된 병변에 관한 정보를 정상인의 휴면 상태 fMRI(functional MRI)에 적용하여, 뇌 전체 영역의 일차 연결 정보를 결정하는 단계;상기 일차 연결 정보를 기준으로, 상기 병변에 대한 영향이 소정 기준보다 낮은 연결에 해당하는 이차 연결 정보를 획득하는 단계; 및상기 초기 장애 정도 및 상기 이차 연결 정보를 기초로, 상기 병변에 대한 회복 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 방법
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제 1항에 있어서, 상기 이차 연결 정보를 획득하는 단계는,복수의 정상인의 일차 연결 정보로부터 획득한 복수의 이차 연결 정보의 평균값을 기초로 상기 이차 연결 정보를 획득하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 방법
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제 1항에 있어서, 상기 환자의 나이 및 상기 병변의 크기에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 회복 예측 모델을 생성하는 단계는,상기 초기 장애 정도 및 상기 이차 연결 정보와 함께 상기 환자의 나이 및 상기 병변의 크기를 기초로 상기 회복 예측 모델을 생성하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 방법
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제 1항에 있어서, 상기 뇌졸중 환자의 뇌 영상 데이터를 MRI 기법을 통해 획득하는 단계; 및상기 획득한 뇌 영상 데이터에 상기 환자의 머리 움직임의 보정을 수행하는 단계를 더 포함하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 방법
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제 1항에 있어서, 상기 이차 연결 정보는,상기 병변에 대해 영향을 받지 않거나, 상기 병변에 대해 영향을 받는 정도가 상기 기 설정된 소정 기준 미만인 연결 정보에 해당하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 방법
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뇌졸중 환자의 초기 장애 정도를 결정하고, 상기 뇌 영상 데이터로부터 획득된 병변에 관한 정보를복수의 정상인의 휴면 상태 fMRI(functional MRI)에 적용하여, 뇌 전체 영역의 일차 연결 정보를 결정하며, 상기 일차 연결 정보를 기준으로, 상기 병변에 대한 영향이 소정 기준보다 낮은 연결에 해당하는 이차 연결 정보를 획득하고, 상기 초기 장애 정도 및 상기 이차 연결 정보, 그리고 환자의 나이와 병변의 크기를 기초로, 상기 병변에 대한 회복 예측 모델을 생성하는 프로세서; 및상기 회복 예측 모델을 저장하는 메모리를 포함하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 장치
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제 6항에 있어서, 상기 프로세서는, 복수의 정상인의 일차 연결 정보로부터 획득한 복수의 이차 연결 정보의 평균값을 기초로 상기 이차 연결 정보를 획득하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 장치
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제 6항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 환자의 나이 및 상기 병변의 크기 중 적어도 하나에 관한 정보를 획득하고, 상기 초기 장애 정도 및 상기 이차 연결 정보와 함께 상기 환자의 나이 및 상기 병변의 크기를 기초로 상기 회복 예측 모델을 생성하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 장치
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제 6항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 뇌졸중 환자의 뇌 영상 데이터를 MRI 기법을 통해 획득하고, 상기 획득한 뇌 영상 데이터에 상기 환자의 머리 움직임의 보정을 수행하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 장치
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제 6항에 있어서, 상기 이차 연결 정보는,상기 병변에 대해 영향을 받지 않거나, 상기 병변에 대해 영향을 받는 정도가 상기 기 설정된 소정 기준 미만인 연결 정보에 해당하는, 뇌졸중 환자의 회복 정도를 예측하는 장치
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제 1항 내지 제 5항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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