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심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2020016004
  • 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 본 발명은 심박 변이도(HRV)에 기초하여 기계학습을 이용한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 기 설정된 시간 동안 심박 변이도(HRV) 신호를 수신하는 단계(S100); 상기 수신된 심박 변이도(HRV) 신호에 대하여 심박 변이도(HRV) 특징을 추출하는 단계(S200); 상기 추출된 심박 변이도(HRV) 특징을 기계학습 알고리즘에 입력하여 학습하는 단계(S300); 상기 학습 단계에서 사용하는 훈련 데이터 세트(training set)와 테스트 데이터 세트(test set)을 결정하는 단계(S400); 상기 훈련 데이터 세트는 하위 훈련 세트와 검증 세트로 나누는 단계(S500); 상기 하위 훈련 세트 및 상기 검증 세트를 이용하여 교차 검증을 수행하는 단계(S600) 및 상기 교차 검증 수행 결과값을 미리 설정된 값과 비교하는 단계(S700)를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01)
출원번호/일자 1020190130126 (2019.10.18)
출원인 (의료)길의료재단, 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2152957-0000 (2020.09.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200907) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.18)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (의료)길의료재단 대한민국 인천광역시 남동구
2 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조성진 인천광역시 남동구
2 나경세 인천광역시 남동구
3 조서은 인천광역시 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 (의료)길의료재단 인천광역시 남동구
2 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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		 2019.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-1066857-18
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.12.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-1342056-61
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1362930-19
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.01.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.01.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0002322-70
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0054918-16
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0300536-92
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0300527-81
9 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2020.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0366360-24
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0659493-35
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.26 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0659622-39
12 등록결정서
Decision to grant		 2020.08.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0578370-42
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기타 불안장애로부터 공황장애를 감별하기 위한 장치가, 기 설정된 시간 동안 심박 변이도(HRV) 신호를 수신하는 단계;상기 수신된 심박 변이도(HRV) 신호에 대하여 심박 변이도(HRV) 특징을 추출하는 단계;상기 추출된 심박 변이도(HRV) 특징을 기계학습 알고리즘에 입력하여 학습하는 단계;상기 학습 단계에서 사용하는 훈련 데이터 세트(training set)와 테스트 데이터 세트(test set)을 결정하는 단계;상기 훈련 데이터 세트는 하위 훈련 세트와 검증 세트로 나누는 단계; 및상기 하위 훈련 세트 및 상기 검증 세트를 이용하여 교차 검증을 수행하는 단계를 포함하고,상기 교차 검증 수행 결과값을 미리 설정된 값과 비교하는 단계를 더 포함하며,상기 교차 검증은 초매개 변수를 조정하며 상기 교차 검증을 수행하는 것을 특징으로 하고,상기 심박 변이도(HRV) 특징은 물리 스트레스 지수(PSI) 및 총 전력 지수(TP)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 기계학습 알고리즘은 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 정규화된 로지스틱 회귀 분석 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법
4 4
제1항에 있어서,심박 변이도(HRV) 신호는 주파수에 따라 0
5 5
제1항에 있어서,상기 심박 변이도(HRV) 특징은 SDNN(Standard-to-Normal interval) 표준 편차, 연속 차의 제곱 평균 제곱근(Root Mean Square of the Successive Differences, RMSSD) 중 적어도 어느 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법
6 6
기타 불안장애로부터 공황장애를 감별하기 위한 장치에 있어서, 기 설정된 시간 동안 심박 변이도(HRV) 신호를 수신하는 심박 변이도 신호 수신부(100);상기 수신한 심박 변이도(HRV) 신호에 대하여 심박 변이도(HRV) 특징을 추출하는 특징 추출부(200);상기 추출된 심박 변이도(HRV) 특징을 기계학습 알고리즘에 입력하여 학습하는 기계학습부(300);상기 기계학습부에서 사용하는 훈련 데이터 세트(training set)와 테스트 데이터 세트(test set)을 결정하고, 상기 훈련 데이터 세트는 하위 훈련 세트와 검증 세트로 나누는 데이터 세트 결정부(400); 및상기 하위 훈련 세트 및 상기 검증 세트를 이용하여 교차 검증을 수행하는 교차 검증부(500)를 포함하고, 상기 교차 검증 수행 결과값을 미리 설정된 값과 비교하는 비교부(600)를 더 포함하며,상기 교차 검증은 초매개 변수를 조정하며 상기 교차 검증을 수행하는 것을 특징으로 하고,상기 심박 변이도(HRV) 특징은 물리 스트레스 지수(PSI) 및 총 전력 지수(TP)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 장치
7 7
삭제
8 8
제6항에 있어서,상기 기계학습 알고리즘은 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 정규화된 로지스틱 회귀 분석 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 장치
9 9
제6항에 있어서,심박 변이도(HRV) 신호는 주파수에 따라 0
10 10
제6항에 있어서,상기 심박 변이도(HRV) 특징은 SDNN(Standard-to-Normal interval) 표준 편차, 연속 차의 제곱 평균 제곱근(Root Mean Square of the Successive Differences, RMSSD) 중 적어도 어느 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심박 변이도(HRV)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 가천대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 의료 빅데이터를 활용한 뇌질환 예측·예방 기술개발 및 전문인력 양성