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간질 발작파 검출 장치의 동작 방법에 있어서, 측정되는 뇌전도 신호로부터 특징벡터를 추출하는 동작; 기계학습 및 확률모델을 이용하여, 상기 특징벡터로부터 발작파를 검출하는 동작; 및상기 발작파와 관련된 정보를 출력하는 동작을 포함하고, 상기 특징벡터 추출 동작은,상기 뇌전도 신호에 이산웨이브릿변환을 적용하여 다수의 주파수 대역들로 분해하는 동작;각각의 주파수 대역에 대한 레벨에 따른 임계치를 생성하여, 상기 임계치와 상기 분해된 주파수 대역들의 신호 계수들을 비교하는 동작;상기 임계치 이상인 적어도 하나의 신호 계수를 카운팅하는 동작; 및상기 레벨이 상기 특정 레벨에 만족하면, 모든 레벨의 카운팅 값들의 변화율의 평균을 산출하여, 상기 분해된 주파수 대역들 각각으로부터 상기 특징벡터를 추출하는 동작을 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 특징 벡터 추출 동작은,상기 레벨이 미리 정해진 특정 레벨을 만족하지 않으면, 상기 레벨을 1 만큼 증가시키는 동작을 더 포함하고, 상기 레벨에 따른 임계치를 생성하여 상기 분해된 주파수 대역들의 신호 계수들과 비교하는 동작으로 복귀하는 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 임계치과 상기 신호 계수들 비교 동작은,아래의 수식에 표현되는 바와 같이, 상기 레벨에 따른 임계치를 산출하는 동작을 포함하는 방법
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제 3 항에 있어서, 상기 신호 계수 카운팅 동작은, 아래의 수식에 표현되는 바와 같이, 상기 레벨에 따른 임계치를 이용하여, 입력되는 신호의 주파수 변동에 따른 변화를 카운팅하는 동작을 포함하는 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 특징벡터 추출 동작은,상기 입력되는 신호의 주파수 변동에 따른 변화에 대한 카운팅 값을 기준으로, 아래의 수식에 표현되는 바와 같이 상기 평균을 산출하는 동작을 포함하는 방법
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간질 발작파 검출 장치에 있어서, 측정되는 뇌전도 신호로부터 특징벡터를 추출하도록 구성되는 특징 추출 모듈;기계학습 및 확률모델을 이용하여, 상기 특징벡터로부터 발작파를 검출하도록 구성되는 분류 모듈; 및상기 발작파와 관련된 정보를 출력하도록 구성되는 출력 모듈을 포함하고, 상기 특징 추출 모듈은, 상기 뇌전도 신호에 이산웨이브릿변환을 적용하여 다수의 주파수 대역들로 분해하고, 각각의 주파수 대역에 대한 레벨에 따른 임계치를 생성하여, 상기 임계치와 상기 분해된 주파수 대역들의 신호 계수들을 비교하고, 상기 임계치 이상인 적어도 하나의 신호 계수를 카운팅하고, 상기 레벨이 상기 특정 레벨에 만족하면, 모든 레벨의 카운팅 값들의 변화율의 평균을 산출하여 상기 분해된 주파수 대역들 각각으로부터 상기 특징벡터를 추출하도록 구성되는 장치
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제 6 항에 있어서, 상기 특징 추출 모듈은,상기 레벨이 미리 정해진 특정 레벨을 만족하지 않으면, 상기 레벨을 1 만큼 증가시키고, 상기 레벨에 따른 임계치를 생성하여 상기 임계치 이상인 적어도 하나의 신호 계수를 카운팅하는 것을 반복하도록 구성되는 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 특징 추출 모듈은,아래의 수식에 표현되는 바와 같이, 상기 레벨에 따른 임계치를 산출하도록 구성되는 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 특징 추출 모듈은,아래의 수식에 표현되는 바와 같이, 상기 레벨에 따른 임계치를 이용하여, 입력되는 신호의 주파수 변동에 따른 변화를 카운팅하도록 구성되는 장치
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제 9 항에 있어서, 상기 특징 추출 모듈은,상기 입력되는 신호의 주파수 변동에 따른 변화에 대한 카운팅 값을 기준으로, 아래의 수식에 표현되는 바와 같이 상기 평균을 산출하도록 구성되는 장치
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