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딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2019005736
  • 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 기술은 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템 및 방법이 개시된다. 본 기술의 구체적인 실시 예에 의하면, 심전도, 광전용적맥파, 및 맥파전달시간을 입력변수로 설정하고 혈압 예측값을 출력변수로 설정하여 기 구축된 학습 모델을 토대로 립러닝을 수행함에 따라 예측된 혈압 측정값에 대한 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/021 (2006.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170154208 (2017.11.17)
출원인 가천대학교 산학협력단, 전남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0056858 (2019.05.27) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.17)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구
2 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최아영 경기도 성남시 수정구
2 신항식 전라남도 여수시 대학로 **,
3 조진우 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
2 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.11.17 수리 (Accepted) 1-1-2017-1147281-84
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-1191703-26
3 보정요구서
Request for Amendment		 2017.12.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0173097-03
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-1302856-74
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0009114-35
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.03.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0204413-88
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0515537-00
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.05.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0515538-45
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0702714-63
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.10.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1027356-08
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-1027357-43
14 등록결정서
Decision to grant		 2019.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0788337-46
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번호 청구항
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각각의 센서로부터 제공된 심전도 및 광전용전맥파를 측정하는 측정장치;상기 측정장치로부터 제공된 심전도 및 광전용적맥파에 대한 각각의 피크치를 기반으로 맥파전달시간을 도출하고 도출된 심전도, 광전용전맥파, 및 맥파전달시간을 입력변수로 설정하고 혈압의 (SBP: Systolic Blood Pressure) 및 이완값(DBP: Diastolic Blood Pressure)을 출력 변수로 설정한 후 기 구축된 학습 모델을 토대로 딥러닝을 수행하여 혈압의 이완값 및 수축값을 예측하여 혈압 예측값을 출력하는 학습 장치를 포함하고, 상기 학습 장치에 의거 혈압 예측값과 혈압 실측값을 기반으로 혈압 예측값에 대한 검증을 수행하는 검증장치; 및상기 측정장치로부터 제공받은 심전도 및 광전용적맥파 각각에 대한 전처리하여 상기 학습장치로 제공하는 전처리 장치를 더 포함하고,상기 전처리 장치는, 기 정해진 윈도우 사이즈의 이동 평균법을 이용하여 수신된 심전도 및 광전용적맥파 각각의 노이즈 성분을 제거하는 노이즈 필터부; 상기 노이즈 필터부를 통과한 심전도 및 광전용전맥파 신호를 기 정해진 윈도우 사이즈로 분할하는 데이터 세그먼트부; 상기 데이터 세그먼트부의 통과한 심전도 데이터 및 광전용전맥파 데이터 각각에 대해 기 정해진 임계 범위를 벗어나는 비정상적인 데이터를 제거하는 데이터 가공부; 및 상기 데이터 가공부로부터 제공받은 정상적인 심전도 데이터 및 광전용전맥파 데이터 각각에 대해 샘플링 및 홀더링을 통해 데이터 셔플링을 수행하는 데이터 셔플부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템
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제3항에 있어서, 상기 전처리 장치는,상기 데이터 셔플부에서 출력된 심전도 데이터 및 광전용적맥파 데이터 각각에 대해 혈압에 대한 개인 별 교정을 수행하기 위해 심전도 데이터 및 광전용전맥파 데이터 각각에 대해 중복 허용하여 원래 데이터와 같은 크기의 데이터를 가지는 다수의 붓 스트랩 샘플을 생성하고 생성된 다수의 붓스트랩 중 임의의 붓스트랩 샘플과 변수로 하는 다수개의 트리를 생성하며, 각 트리에 대한 앙상블로부터 학습 분류기를 생성하는 붓 스트랩 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템
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제4항에 있어서 상기 검증 장치는, 상기 학습 장치에서 혈압의 예측값의 수축값과 이완값과 혈압 실측값의 수축값 및 이완값 각각의 비교를 토대로 상기 혈압 예측값에 대한 검증을 수행하고, 수축값 및 이완값 각각에 대해 혈압 예측값과 혈압 실측값의 오차인 에러 횟수를 카운팅하고 에러 횟수의 카운팅값과 기 정해진 임계치를 토대로 예측된 혈압 측정값에 대한 검증을 수행하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템
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각각의 센서와 연결되어 컴퓨터 네트워크 기반으로 수행되는 딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템의 혈압 예측 방법에 있어서, 각각의 센서로부터 제공된 심전도 및 광전용전맥파를 측정하는 측정 단계; 측정장치로부터 상기 제공된 심전도 및 광전용적맥파에 대한 각각의 피크치를 기반으로 맥파전달시간을 도출하고 도출된 심전도, 광전용전맥파 및 맥파전달시간을 입력변수로 설정하고, 혈압의 이완기 및 수축값을 포함하는 혈압 예측값을 출력 변수로 설정한 후 기 구축된 학습 모델을 토대로 딥러닝을 수행하여 이완값 및 수축값을 포함하는 혈압 예측값을 출력하는 학습 단계를 포함하고, 상기 제공된 심전도 및 광전용적맥파 각각에 대한 전처리하여 학습 장치로 제공하는 전처리 단계를 더 포함하고, 상기 전처리 단계는, 노이즈 필터부에서 기 정해진 윈도우 사이즈의 이동 평균법을 이용하여 수신된 심전도 및 광전용적맥파 각각의 노이즈 성분을 제거하는 노이즈 필터 단계;상기 노이즈 필터부를 통과한 심전도 및 광전용적맥파 신호를 데이터를 데이터 세그먼트부에서 기 정해진 윈도우 사이즈로 분할하는 데이터 세그먼트 단계;상기 데이터 세그먼트부를 통과한 심전도 데이터 및 광전용적맥파 데이터 각각에 대해 데이터 가공부에서 기 정해진 임계 범위를 벗어나는 비정상적인 데이터를 제거하는 데이터 가공 단계; 및 상기 데이터 가공부로부터 제공받은 정상적인 심전도 데이터 및 광전용적맥파 데이터 각각에 대한 샘플링 및 홀더링을 수행하는 데이터 셔플 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 혈압 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 전처리 단계는,상기 데이터 셔플 단계에서 출력된 심전도 데이터 및 광전용적맥파 데이터 각각에 대해 혈압에 대한 개인 별 교정을 수행하기 위해 심전도 데이터 및 광전용전맥파 데이터 각각에 대해 중복 허용하여 원래 데이터와 같은 크기의 데이터를 가지는 다수의 붓 스트랩 샘플을 생성하는 붓 스트랩 기법 수행 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반의 혈압 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 전남대학교 산학협력단 여수산학본부 바이오의료기술개발사업 연속 무구속 혈압 측정을 위한 웨어러블 무커프 혈압 측정 실용화 기술 개발
2 미래창조과학부 가천대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성 2017년 SW중심대학(SW전문인력강화)_가천대