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지역간 결합 뇌전도 신호 CSP 특징을 이용한 운동심상 분류 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019009887
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 운동심상 분류 방법이 개시된다. 상기 운동심상 분류 방법은 (a) 운동심상 분류 장치에 포함되는 구역 분류부에 의해 수행되고, 피험자에 부착된 복수의 전극들을 각 구역당 n개의 전극을 포함하는 k개의 구역으로 나누는 단계, (b) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 부분 뇌전도 신호 생성부에 의해 수행되고, 상기 복수의 전극들 중 어느 하나의 전극인 타겟 전극으로부터 측정된 분류대상 동작의 뇌전도 신호를 상기 k개의 구역 중 어느 하나의 구역에서 측정된 분류대상 동작의 구역 뇌전도 신호와 각각 결합하여 하나의 타겟 전극당 k개의 부분 뇌전도 신호를 생성하는 단계, (c) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 특징벡터 추출부에 의해 수행되고, 상기 부분 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 단계, 및 (d) 운동심상 분류 장치에 포함되는 분류부에 의해 수행되고, 상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/0478 (2006.01.01) A61B 5/04 (2006.01.01) A61B 5/048 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01)
출원번호/일자 1020170171186 (2017.12.13)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0070558 (2019.06.21) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.13)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정원주 서울특별시 강남구
2 박용구 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김등용 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 *** *층-***(구로동,제이엔케이디지털타워)(동진국제특허법률사무소)
2 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2017-1241671-60
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.12.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0034305-35
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.04.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0266892-65
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.06.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0601180-44
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0601168-06
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0763167-51
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번호 청구항
1 1
(a) 운동심상 분류 장치에 포함되는 구역 설정부에 의해 수행되고, 피험자에 부착된 복수의 전극들을 각 구역당 n(n은 2 이상의 자연수) 개의 전극을 포함하는 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 구역으로 분류하는 단계;(b) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 부분 뇌전도 신호 생성부에 의해 수행되고, 상기 복수의 전극들 중 어느 하나의 전극인 타겟 전극으로부터 측정된 분류대상 동작의 뇌전도 신호를 상기 k 개의 구역 각각에서 측정된 분류대상 동작의 구역 뇌전도 신호와 결합하여 하나의 타겟 전극당 k 개의 부분 뇌전도 신호를 생성하는 단계;(c) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 특징벡터 추출부에 의해 수행되고, 상기 부분 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 단계;(d) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 분류부에 의해 수행되고, 상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 단계; 및(e) 상기 운동심상 분류 장치에 포함되는 추출부에 의해 수행되고, 각 구역당 포함되는 전극의 개수인 n을 변화시키면서 상기 (a) 내지 (d) 단계를 반복적으로 수행하여 가장 높은 분류 정확도를 나타내는 타겟 전극과 n을 추출하는 단계를 포함하고,상기 (a) 단계는 상기 복수의 전극들 각각이 적어도 하나 이상의 구역에 포함되도록 분류하는,운동심상 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (c) 단계는(c-1) 상기 분류대상 동작의 각 분류에 대하여 상기 부분 뇌전도 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계;(c-2) 상기 공분산 행렬의 합의 고유값 분해를 산출하는 단계; 및(c-3) 상기 산출된 고유값 분해를 이용하여 각 분류에 대하여 가장 큰 고유값과 가장 작은 고유값에 대응되는 벡터를 추출하고 상기 추출된 벡터를 이용하여 상기 특징벡터를 추출하는 단계를 더 포함하는 운동심상 분류 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 (d) 단계의 분류기는 SVM(Support Vector Machine) 기반인 운동심상 분류 방법
5 5
삭제
6 6
피험자에 부착된 복수의 전극들을 각 구역당 n(n은 2 이상의 자연수) 개의 전극을 포함하는 k(k는 2 이상의 자연수) 개의 구역으로 분류하는 구역 설정부;상기 복수의 전극들 중 어느 하나의 전극인 타겟 전극으로부터 측정된 분류대상 동작의 뇌전도 신호와 상기 k 개의 구역 각각에서 측정된 분류대상 동작의 구역 뇌전도 신호를 결합하여 하나의 타겟 전극당 k 개의 부분 뇌전도 신호를 생성하는 부분 뇌전도 신호 생성부;상기 부분 뇌전도 신호에 대하여 CSP(Common Spatial Pattern) 기법을 적용하여 특징벡터를 추출하는 특징벡터 추출부;상기 특징벡터를 이용하여 분류기를 학습하는 분류부; 및각 구역당 포함되는 전극의 개수인 n을 변화시키면서 가장 높은 분류 정확도를 나타내는 타겟 전극과 n을 추출하는 추출부를 포함하고,상기 구역 설정부는 상기 복수의 전극들 각각이 적어도 하나 이상의 구역에 포함되도록 분류하는,운동심상 분류 장치
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제6항에 있어서,상기 특징벡터 추출부는 상기 분류대상 동작의 각 분류에 대하여 상기 부분 뇌전도 신호의 공분산 행렬을 생성하고, 상기 공분산 행렬의 합의 고유값 분해를 산출하고, 상기 산출된 고유값 분해를 이용하여 각 분류에 대하여 가장 큰 고유값과 가장 작은 고유값에 대응되는 벡터를 추출하고 상기 추출된 벡터를 이용하여 상기 특징벡터를 추출하는 운동심상 분류 장치
8 8
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9 9
삭제
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1 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발