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조산 예측 시스템에 의해 수행되는, 조산 예측 방법에 있어서,사용자의 몸에 부착된 복수의 전극들을 통해 수신한 복수의 초기 신호들 각각에 대한 복수의 자궁 근전도 신호(uterine electromyography signal)들을 검출하는 단계;상기 검출된 자궁 근전도 신호가 아날로그 신호인 경우, 상기 자궁 근전도 신호를 양자화(quantize)하는 단계;상기 사용자의 상황에 기초하여 상기 검출된 복수의 자궁 근전도 신호들의 특징 정보를 생성하는 단계;상기 복수의 전극들의 위치 및 상기 특징 정보에 기초하여 상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계; 및과거의 조산 위험도와 함께 상기 계산된 조산 위험도를 출력하는 단계를 포함하고,상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계는,상기 초기 신호로부터 상기 사용자의 심전도 신호 및 태아의 심전도 신호 중 적어도 하나의 심전도 신호를 검출하는 단계; 및상기 초기 신호에서 상기 적어도 하나의 심전도 신호를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계를 포함하고,상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계는,자궁과 더 가까운 위치에 부착된 전극에 기초하여 계산된 조산 위험도가 나머지의 조산 위험도에 비해 더 큰 가중치를 갖도록 함으로써 최종 조산 위험도를 계산하는 단계를 포함하는,조산 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계는,전치 증폭기(preamplifier)를 이용하여 상기 초기 신호를 증폭하는 단계;상기 초기 신호의 기준선 오프셋(baseline offset)을 조정하는 단계;상기 조정된 초기 신호의 공통 모드 제거(common-mode rejection)를 위해 상기 조정된 초기 신호를 피드백(feedback)하는 단계;자동 이득 조절(auto gain control: AGC) 회로를 이용하여 상기 초기 신호를 재증폭하는 단계; 및상기 재증폭된 초기 신호의 노이즈를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계를 포함하는,조산 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 자궁 근전도 신호의 특징 정보를 생성하는 단계는,상기 자궁 근전도 신호의 시간 영역 특징, 주파수 영역 특징, 선형 특징 및 비선형 특징 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함하는,조산 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 검출된 복수의 자궁 근전도 신호의 특징 정보를 생성하는 단계는,상기 복수의 자궁 근전도 신호들 각각에 대한 복수의 특징 정보들을 생성하는 단계를 포함하는,조산 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계는,상기 복수의 전극들의 위치에 기초하여 상기 복수의 특징 정보들에 대한 복수의 조산 위험도들을 계산하는 단계를 더 포함하는,조산 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 조산 예측 방법은,상기 자궁 근전도 신호를 서버로 전송하는 단계; 및상기 자궁 근전도 신호에 기초하여 상기 사용자에 대해 개인화되도록 변경된 조산 예측 알고리즘을 상기 서버로부터 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 조산 예측 방법은, 상기 조산 예측 알고리즘을 통해 수행되는,조산 예측 방법
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제1항, 제2항, 제6항, 및 제9항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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조산 예측 단말에 저장되는 조산 예측 어플리케이션에 있어서, 상기 조산 예측 어플리케이션은 상기 조산 예측 단말이,사용자의 몸에 부착되는 센서로부터 상기 사용자의 복수의 자궁 근전도 신호(uterine electromyography signal)들을 수신하는 단계;상기 사용자의 상황에 기초하여 상기 수신한 복수의 자궁 근전도 신호들의 특징 정보를 생성하는 단계;상기 복수의 자궁 근전도 신호들을 획득한 복수의 전극들의 위치 및 상기 특징 정보에 기초하여 상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계; 및과거의 조산 위험도와 함께 상기 계산된 조산 위험도를 출력하는 단계를 실행하도록 상기 조산 예측 단말을 제어하고,상기 복수의 자궁 근전도 신호들은,초기 신호로부터 상기 사용자의 심전도 신호 및 태아의 심전도 신호 중 적어도 하나의 심전도 신호를 검출하는 단계;상기 초기 신호에서 상기 적어도 하나의 심전도 신호를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계; 및상기 검출된 자궁 근전도 신호가 아날로그 신호인 경우, 상기 자궁 근전도 신호를 양자화(quantize)하는 단계를 통해 상기 센서에 의해 검출되고,상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계는,자궁과 더 가까운 위치에 부착된 전극에 기초하여 계산된 조산 위험도가 나머지의 조산 위험도에 비해 더 큰 가중치를 갖도록 함으로써 최종 조산 위험도를 계산하는 단계를 포함하는,조산 예측 어플리케이션
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제13항에 있어서,상기 센서는 상기 복수의 전극들을 포함하고,상기 복수의 전극들은 상기 사용자의 몸에 부착된,조산 예측 어플리케이션
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조산 예측 단말에 있어서,조산을 예측하는 프로그램이 기록된 메모리; 및상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로그램은,사용자의 몸에 부착되는 센서로부터 상기 사용자의 복수의 자궁 근전도 신호(uterine electromyography signal)들을 수신하는 단계;상기 사용자의 상황에 기초하여 상기 수신한 복수의 자궁 근전도 신호들의 특징 정보를 생성하는 단계;상기 복수의 자궁 근전도 신호들을 획득한 복수의 전극들의 위치 및 상기 특징 정보에 기초하여 상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계; 및과거의 조산 위험도와 함께 상기 계산된 조산 위험도를 출력하는 단계를 수행하고,상기 복수의 자궁 근전도 신호들은,초기 신호로부터 상기 사용자의 심전도 신호 및 태아의 심전도 신호 중 적어도 하나의 심전도 신호를 검출하는 단계;상기 초기 신호에서 상기 적어도 하나의 심전도 신호를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계; 및상기 검출된 자궁 근전도 신호가 아날로그 신호인 경우, 상기 자궁 근전도 신호를 양자화(quantize)하는 단계를 통해 상기 센서에 의해 검출되고,상기 사용자의 조산 위험도를 계산하는 단계는,자궁과 더 가까운 위치에 부착된 전극에 기초하여 계산된 조산 위험도가 나머지의 조산 위험도에 비해 더 큰 가중치를 갖도록 함으로써 최종 조산 위험도를 계산하는 단계를 포함하는,조산 예측 단말
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서버에 의해 수행되는, 조산 예측 알고리즘 갱신 방법에 있어서,조산 예측 단말로부터 사용자의 자궁 근전도 신호를 수신하는 단계;상기 자궁 근전도 신호에 기초하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 타겟 그룹으로 분류하는 단계;상기 타겟 그룹에 대해 미리 설정된 특징들에 기초하여 조산 위험도를 계산하는 조산 예측 알고리즘을 갱신하는 단계; 및상기 조산 예측 알고리즘을 상기 조산 예측 단말로 전송하는 단계를 포함하고,상기 사용자를 복수의 그룹들 중 타겟 그룹으로 분류하는 단계는,시뮬레이션을 수행함으로써 상기 자궁 근전도 신호에 대한 자기 회귀 모델(auto regressive model)의 AR(auto regressive) 계수를 추정하는 단계;상기 AR 계수 및 백색 가우시안 노이즈(white Gaussian noise)를 이용하여 자궁 수축 시뮬레이션을 수행함으로써 빈도 매개 변수를 상기 자궁 근전도 신호의 특징 정보로서 생성하는 단계; 및상기 사용자를 복수의 그룹들 중 상기 특징 정보에 대응하는 상기 타겟 그룹으로 결정하는 단계를 포함하고,상기 복수의 자궁 근전도 신호들은,초기 신호로부터 상기 사용자의 심전도 신호 및 태아의 심전도 신호 중 적어도 하나의 심전도 신호를 검출하는 단계;상기 초기 신호에서 상기 적어도 하나의 심전도 신호를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계; 및상기 검출된 자궁 근전도 신호가 아날로그 신호인 경우, 상기 자궁 근전도 신호를 양자화(quantize)하는 단계를 통해 상기 조산 예측 단말과 연결된 센서에 의해 검출되는,조산 예측 알고리즘 갱신 방법
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조산 예측 알고리즘 갱신 서버는,조산 예측 알고리즘을 갱신하는 프로그램이 기록된 메모리; 및상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로그램은,조산 예측 단말로부터 사용자의 자궁 근전도 신호를 수신하는 단계;상기 자궁 근전도 신호에 기초하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 타겟 그룹으로 분류하는 단계;상기 그룹에 대해 미리 설정된 특징들에 기초하여 조산 위험도를 계산하는 조산 예측 알고리즘을 갱신하는 단계; 및상기 조산 예측 알고리즘을 상기 조산 예측 단말로 전송하는 단계를 수행하고,상기 사용자를 복수의 그룹들 중 타겟 그룹으로 분류하는 단계는,시뮬레이션을 수행함으로써 상기 자궁 근전도 신호에 대한 자기 회귀 모델(auto regressive model)의 AR(auto regressive) 계수를 추정하는 단계;상기 AR 계수 및 백색 가우시안 노이즈(white Gaussian noise)를 이용하여 자궁 수축 시뮬레이션을 수행함으로써 빈도 매개 변수를 상기 자궁 근전도 신호의 특징 정보로서 생성하는 단계; 및상기 사용자를 복수의 그룹들 중 상기 특징 정보에 대응하는 상기 타겟 그룹으로 결정하는 단계를 포함하고,상기 복수의 자궁 근전도 신호들은,초기 신호로부터 상기 사용자의 심전도 신호 및 태아의 심전도 신호 중 적어도 하나의 심전도 신호를 검출하는 단계;상기 초기 신호에서 상기 적어도 하나의 심전도 신호를 제거함으로써 상기 자궁 근전도 신호를 검출하는 단계; 및상기 검출된 자궁 근전도 신호가 아날로그 신호인 경우, 상기 자궁 근전도 신호를 양자화(quantize)하는 단계를 통해 상기 조산 예측 단말과 연결된 센서에 의해 검출되는,조산 예측 알고리즘 갱신 서버
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