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인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020010031
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 발명은 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 이는 다수 환자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 수집하고, 질환명에 따라 분류하여 저장하는 데이터 수집부; 상기 EMG 데이터로부터 간섭양상이 발생하지 않는 MUAP 패턴을 추출하고, 상기 MUAP 패턴의 시각적 변수와 청각적 변수를 산출하는 MUAP 분석부; 상기 MUAP 분석부를 통해 상기 데이스베이스에 저장된 EMG 데이터 각각에 대응되는 제1 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 제1 MUAP 분석 결과를 입력 조건으로 가지고 질환명을 출력 조건으로 가지는 다수의 학습 데이터를 생성하는 학습 데이터 생성부; 상기 다수의 학습 데이터를 통해 인공 지능망에 MUAP 분석 결과와 질환명간 상관관계를 학습시키는 인공 지능망 학습부; 검사 대상자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 획득하는 근전도 검사부; 및 상기 MUAP 분석부를 통해 상기 검사 대상자의 EMG 데이터에 대응되는 제2 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 인공 지능망을 통해 상기 제2 MUAP 분석 결과에 대응되는 질환명을 예측 및 통보하는 진단부를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/04 (2006.01.01) A61B 5/0488 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/04012(2013.01) A61B 5/04012(2013.01) A61B 5/04012(2013.01)
출원번호/일자 1020190005655 (2019.01.16)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0089369 (2020.07.27) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.16)
심사청구항수 8

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 편성범 서울시 성북구
2 노준수 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

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
2019.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0053362-03
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.09.04 수리 (Accepted) 9-1-2019-0040204-57
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.05.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0342122-13
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.07.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0732489-09
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.07.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-0732490-45
8 등록결정서
Decision to grant
2020.10.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0689909-21
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다수 환자의 EMG(electromyogram) 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 수집하고, 질환명에 따라 분류하여 저장하는 데이터 수집부; 상기 EMG 데이터로부터 간섭양상이 발생하지 않는 MUAP(motor unit action potential) 패턴을 추출하고, 상기 MUAP 패턴의 시각적 변수와 청각적 변수를 산출하는 MUAP 분석부;상기 MUAP 분석부를 통해 상기 데이터 수집부에 저장된 EMG 데이터 각각에 대응되는 제1 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 제1 MUAP 분석 결과를 입력 조건으로 가지고 질환명을 출력 조건으로 가지는 다수의 학습 데이터를 생성하는 학습 데이터 생성부;상기 다수의 학습 데이터를 통해 인공 지능망에 MUAP 분석 결과와 질환명간 상관관계를 학습시키는 인공 지능망 학습부;검사 대상자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 획득하는 근전도 검사부; 및 상기 MUAP 분석부를 통해 상기 검사 대상자의 EMG 데이터에 대응되는 제2 MUAP 분석 결과를 획득하고, 상기 인공 지능망을 통해 상기 제2 MUAP 분석 결과에 대응되는 질환명을 예측 및 통보하는 진단부를 포함하며, 상기 MUAP 분석부는 EMG 데이터를 기반으로 기 설정치 이상의 진폭을 가지는 다수의 MUAP를 추출 및 클러스터링한 후, 중첩(superimposed) MUAP를 검출하고 개수 변화를 추적 모니터링하고, 중첩 MUAP 증가 시점 직전의 다수의 MUAP를 간섭양상이 발생되지 않는 MUAP로 선택 및 출력하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 MUAP 분석부는 잡음 또는 기 설정된 역치 이하의 MUAP도 제거하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 진단부는 상기 인공 지능망을 통해 정상, 신경병증적 질환, 근육병증적 질환 중 적어도 하나를 예측 및 통보하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
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제1항에 있어서, 상기 근전도 검사부는 EMG 데이터를 전기적 신호 형태로써 획득 및 제공하는 근전도 기기; 및 상기 근전도 기기에 연결되어, 상기 EMG 데이터를 오디오 신호 형태로써 획득 및 제공하는 오실로스코프를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
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제1항에 있어서, 상기 MUAP 패턴의 시각적 변수는 지속 시간, 진폭, 면적, 상, 전환 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하고, 상기 MUAP 패턴의 청각적 변수는 주파수 대역, 소리 최대값, 지연 시간 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 EMG 데이터는 다수의 근육 부위에 대한 근전도 검사 결과인 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 장치
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다수 환자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 수집하고, 질환명에 따라 분류하여 저장하는 단계;상기 저장된 EMG(electromyogram) 데이터 각각에 대응되는 MUAP(motor unit action potential) 분석 결과를 획득하고, 상기 MUAP 분석 결과를 입력 조건으로 가지고 질환명을 출력 조건으로 가지는 다수의 학습 데이터를 생성하는 단계;상기 다수의 학습 데이터를 통해 인공 지능망에 MUAP 분석 결과와 질환명간 상관관계를 학습시키는 단계; 및 검사 대상자의 EMG 데이터를 전기적 신호 및 오디오 신호 형태로 획득되면, 상기 검사 대상자의 EMG 데이터에 대응되는 MUAP 분석 결과를 획득한 후 상기 인공 지능망을 통해 질환명을 예측 및 통보하는 단계를 포함하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 학습 데이터를 생성하는 단계는 EMG 데이터를 기반으로 기 설정치 이상의 진폭을 가지는 다수의 MUAP를 추출 및 클러스터링하는 단계; 및 중첩 MUAP를 검출하고 개수 변화를 추적 모니터링하고, 중첩 MUAP 증가 시점 직전의 다수의 MUAP를 간섭양상이 발생되지 않는 MUAP로 선택 및 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능망 기반 근전도 검사 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.