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확률모델 및 기계학습과 함께 특징추출을 이용한 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템

  • 기술번호 : KST2019018669
  • 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 뇌전증(간질)에 의한 뇌전도 신호의 발작파를 모니터링하기 위하여, 특징추출과 최적의 기계학습, 혹은 확률모델을 이용하여, 뇌전도 신호로부터 자동으로 간질 발작파를 검출하고 진단하는, 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템에 관한 것으로서, 뇌전도 신호를 입력받는 뇌전도 입력부; 상기 뇌전도 신호에 대하여 노이즈를 제거하고 분할하는 신호 전처리부; 분할된 뇌전도 신호에 대하여 주파수 대역을 다수로 분해하여 대역별 신호계수를 추출하고, 추출된 대역별 신호계수를 이용하여 대역별 특징을 추출하여 특징벡터를 생성하는 특징추출부; 뇌전도 신호의 트레이닝 데이터를 이용하여 코드북을 생성하되, 트레이닝 데이터의 특징벡터의 각 대역과 발작상태의 종류에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 각 군집 마다 인덱스를 부여하여 코드북을 생성하는 코드북 생성부; 뇌전도 신호의 트레이닝 데이터를 이용하여 기계학습에 의한 분류모델을 적어도 1개를 생성하고, 생성된 코드북을 이용하는 확률에 의한 분류모델을 적어도 1개를 생성하는 분류모델 생성부; 및, 상기 적어도 1개의 기계학습에 의한 분류모델과, 상기 적어도 1개의 확률에 의한 분류모델을 이용하여, 입력되는 뇌전도 신호에 대하여 발작상태를 분류하는 분류부를 포함하는 구성을 마련한다. 상기와 같은 간질 발작파 검출 시스템에 의하여, 장시간 기록된 뇌전도 신호를 분석 및 해석하는데, 물리적인 시간과 인력에 따른 문제를 해소시킬 수 있으며, 기존 보다 빠르고, 정확한 검출 성능을 보임으로써, 보다 효율적인 발작파 모니터링 시스템을 제공할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/0478 (2006.01.01) A61B 5/048 (2006.01.01) A61B 5/04 (2006.01.01)
CPC A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7264(2013.01)
출원번호/일자 1020180033888 (2018.03.23)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2141185-0000 (2020.07.29)
공개번호/일자 10-2019-0111570 (2019.10.02) 문서열기
공고번호/일자 (20200915) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.03.23)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 서울특별시 양천구
2 이미란 서울특별시 성북구
3 박다정 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2018-0293272-19
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2018.06.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0554758-07
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.03.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0103284-61
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0702744-22
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.11.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-1202569-21
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.12.31 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1361760-86
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)		 2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1361759-39
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0363771-61
11 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2020.08.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5021564-87
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번호 청구항
1 1
뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템에 있어서,뇌전도 신호를 입력받는 뇌전도 입력부;상기 뇌전도 신호에 대하여 노이즈를 제거하고 분할하는 신호 전처리부;분할된 뇌전도 신호에 대하여 주파수 대역을 다수로 분해하여 대역별 신호계수를 추출하고, 추출된 대역별 신호계수를 이용하여 대역별 특징을 추출하여 특징벡터를 생성하는 특징추출부;뇌전도 신호의 트레이닝 데이터를 이용하여 코드북을 생성하되, 트레이닝 데이터의 특징벡터의 각 대역과 발작상태의 종류에 따라 클러스터링하여 군집을 생성하고, 각 군집 마다 인덱스를 부여하여 코드북을 생성하는 코드북 생성부;뇌전도 신호의 트레이닝 데이터를 이용하여 기계학습에 의한 분류모델을 적어도 1개를 생성하고, 생성된 코드북을 이용하는 확률에 의한 분류모델을 적어도 1개를 생성하는 분류모델 생성부; 및,상기 적어도 1개의 기계학습에 의한 분류모델과, 상기 적어도 1개의 확률에 의한 분류모델 중 적어도 1개를 이용하여, 입력되는 뇌전도 신호에 대하여 발작상태를 분류하는 분류부를 포함하고,상기 특징추출부는, 뇌전도 신호에 이산웨이브릿변환을 적용하여 다수의 주파수 대역으로 분해하고, 각 대역별로 레벨에 따른 임계치를 생성하여 레벨별 임계치 이상인 대역별 신호계수를 카운팅하고, 레벨이 사전에 정해진 특정 레벨에 만족하는지를 판단하여, 만족하지 않으면 레벨을 1을 증가시키고 레벨별 임계치를 생성하여 카운팅하는 것을 반복하고, 레벨이 특정 레벨에 만족하면, 모든 레벨의 카운팅 값들의 변화율을 산출하여 각 대역의 대역별 특징을 추출하고, 멀티 주파수 대역에서 미리 정해진 수의 뇌전도 신호들로부터 웨이브렛 계수를 추출하고, 추출된 웨이브렛 계수를 이용하여 각 주파수 대역마다 반복적인 연산을 수행하여 웨이브렛 계수의 주파수 변동의 특성을 포함하는 특징벡터를 추출하며, 상기 분류부는, 기계학습 및 확률모델을 기반으로 발작파, 발작파 시점, 발작파 횟수, 휴지기-발작간기-발작기를 포함하는 간질 발작을 예측 및 검출하도록, 복수의 기계학습 방법과 확률모델을 선택적, 적응적으로 결정하는 것을 특징으로 하는 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 레벨별 임계치를 다음 [수식 1]에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템
4 4
제1항에 있어서,모든 레벨의 카운팅 값들을 회귀분석하여 기울기 또는 변화율을 산출하고 산출된 기울기 또는 변화율을 각 대역의 대역별 특징을 설정하는 것을 특징으로 하는 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 기계학습에 의한 분류모델은 SVM(Support vector machine), LDA(Linear discriminant analysis), QDA(Quadratic discriminant analysis), K-NN(K-nearest neighbor), K-means 중 어느 하나를 사용하고, 상기 확률에 의한 분류모델은 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov model)을 사용하는 것을 특징으로 하는 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 시스템은 입력되는 뇌전도 신호에 대한 발작상태의 검출 결과를 출력 또는 기록하거나, 발작상태의 검출시점과 검출 횟수를 제공하는 결과제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌전도 신호의 멀티 주파수 대역 계수 기반 간질 발작파 검출 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통산자원부 인하대학교 산업핵심기술개발사업 인간 내면상태의 인식 및 이를 이용한 인간친화형 인간-로봇 상호작용 기술 개발
2 교육부 인하대학교 기초연구 그린 생체모방형 임플란티블 전자칩 및 U-생체정보처리 플랫폼 융합기술개발(정보전자공동연구소)