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자궁 근전도 기반의 조산 위험도 식별방법

  • 기술번호 : KST2020006121
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 자궁수축 판단방법, 자궁수축 판단장치 및 조산 위험도 식별방법이 제공된다. 본 자궁수축 판단방법에 의하면, 자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하고, 자궁 근전도 신호를 복수개의 주파수 대역별 신호로 분리하며, 분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할하고, 세그멘테이션된 신호를 정규화하며, 세그멘테이션 및 정규화된 신호를 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하고, 변환된 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성할 수 있게 되어, 자궁수축 여부 및 조산 위험도를 더욱 쉽고 정확하게 예측할 수 있게 된다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01) A61B 5/0476 (2006.01.01)
CPC A61B 5/4343(2013.01) A61B 5/4343(2013.01) A61B 5/4343(2013.01) A61B 5/4343(2013.01)
출원번호/일자 1020180148241 (2018.11.27)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0062627 (2020.06.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.02.12)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조영창 경기도 용인시 수지구
2 홍혁기 경기도 용인시 수지구
3 최연식 서울특별시 서초구
4 정석원 경기도 오산

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2018.11.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-1181972-46
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.02.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0146082-72
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0522200-54
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0864968-74
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0865005-11
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
자궁수축 판단장치에 의한 자궁수축 판단 방법에 있어서, 자궁 근전도 신호를 입력받는 단계;자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하는 단계;자궁 근전도 신호를 복수개의 주파수 대역별 신호로 분리하는 단계;분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할하는 세그멘테이션 단계;분할된 신호를 정규화하는 단계;분할 및 정규화된 신호를 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하는 단계; 및변환된 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성하는 단계;를 포함하는 자궁수축 판단방법
2 2
청구항 1에 있어서, 라벨링하는 단계는, 동일 시간대에 자궁수축력측정기(tocodynamometer)에 의해 측정된 신호를 이용하여 자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
3 3
청구항 1에 있어서, 분리하는 단계는, 자궁 근전도 신호를 4개의 주파수 대역별 신호로 분리하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
4 4
청구항 3에 있어서, 분리하는 단계는, 자궁 근전도 신호를 자궁 내압 신호에 해당되는 제1 분리신호, 저주파대역의 자궁신호에 해당되는 제2 분리신호, 고주파대역의 자궁신호에 해당되는 제3 분리신호, 및 기타 신호에 해당되는 제4 분리신호로 분리하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
5 5
청구항 4에 있어서, 제1 분리신호는 자궁 근전도 신호에서 0
6 6
청구항 1에 있어서, 세그멘테이션 단계는, 분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할할 때 일부 시간이 중첩되도록 분할하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
7 7
청구항 1에 있어서, 변환하는 단계는, 분할 및 정규화된 신호를 숏타임푸리에변환(STFT : Short-time Fourier transform)를 이용하여 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
8 8
청구항 1에 있어서, 자궁수축 예측모델을 생성하는 단계는, 변환된 이미지 데이터를 학습데이터로 이용한 CNN(Convolutional Neural Network)에 의한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
9 9
청구항 1에 있어서, 생성된 자궁수축 판단모델을 이용하여, 입력된 자궁 근전도 신호에 기초하여 일정 시간동안 자궁수축 횟수를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자궁수축 판단방법
10 10
자궁 근전도 신호를 입력받는 단계;자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하는 단계;자궁 근전도 신호를 복수개의 주파수 대역별 신호로 분리하는 단계;분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할하는 세그멘테이션 단계;세그멘테이션된 신호를 정규화하는 단계;세그멘테이션 및 정규화된 신호를 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하는 단계; 및변환된 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성하는 단계;를 포함하는 자궁수축 판단방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
11 11
자궁 근전도 신호를 입력받는 입력부;자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하고, 자궁 근전도 신호를 복수개의 주파수 대역별 신호로 분리하며, 분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할하는 세그멘테이션하고, 세그멘테이션된 신호를 정규화하며, 세그멘테이션 및 정규화된 신호를 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하고, 변환된 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성하는 제어부;를 포함하는 자궁수축 판단장치
12 12
자궁수축 판단장치에 의한 조산 위험도 식별방법에 있어서, 자궁 근전도 신호를 입력받는 단계;자궁 근전도 신호에 자궁수축 여부를 라벨링하는 단계;자궁 근전도 신호를 복수개의 주파수 대역별 신호로 분리하는 단계;분리된 신호를 일정 시간 단위로 분할하는 세그멘테이션 단계;세그멘테이션된 신호를 정규화하는 단계;세그멘테이션 및 정규화된 신호를 주파수 영역의 이미지 데이터로 변환하는 단계; 변환된 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습을 통해, 자궁 근전도 신호에 기반하여 자궁수축 여부를 판단하는 자궁수축 판단모델을 생성하는 단계; 생성된 자궁수축 판단모델을 이용하여, 입력된 자궁 근전도 신호에 기초하여 일정 시간동안 자궁수축 횟수를 판단하는 단계; 및일정 시간동안 자궁수축 횟수에 기초하여 조산 위험도를 식별하는 단계;를 포함하는 조산 위험도 식별방법
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DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020111464 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)멕아이씨에스 웨어러블스마트디바이스부품소재사업 웨어러블 패치형 자궁 근전도 신호 기반 지능형 조산 예측 시스템 개발