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컴퓨터가 환자에게 하나 이상의 상지 동작을 수행하도록 요청하는 단계;상기 컴퓨터가 상기 환자의 상지 동작 수행의 결과로서, 동작 수행 결과 데이터를 수신하는 단계;상기 컴퓨터가 상기 동작 수행 결과 데이터를 기반으로 동작 평가 특징값을 추출하는 단계를 포함하고,상기 상지 동작은,시각 운동 대응 발달 평가, 움직임의 범위 평가, 목표 지점에 정확하게 도달 여부 평가, 운동 수정 여부 평가 및 조절 능력 평가 중 적어도 하나가 가능하도록 하는 동작을 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 상지 동작은,보드 상에서의 자유 탐색 동작, 목표 도달 동작, 궤적 그리기 동작을 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 상지 동작이 자유 탐색 동작을 포함하는 경우에는,상기 동작 평가 특징값은,최대 동작 범위(ROM, Range Of Motion)를 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 상지 동작이 목표 도달 동작을 포함하는 경우에는,상기 동작 평가 특징값은,평균 동작 속력, 동작 반응 시간, 최대 속도 도달 시간, 핸드 패스 비율(Hand Path Ratio) 중 적어도 하나를 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 상지 동작이 자유 탐색 동작 또는 목표 도달 동작을 포함하는 경우에는,상기 동작 평가 특징값은,최대 동작 속도를 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 상지 동작이 궤적 그리기 동작를 포함하는 경우에는,상기 동작 평가 특징값은,환자가 그린 경로의 중심과 주어진 경로의 중심간의 오차인 바이어스(Bias)를 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 상지 동작이 목표 도달 동작 또는 궤적 그리기 동작를 포함하는 경우에는,상기 동작 평가 특징값은,정규화된 가속도 변화율(Normalized Jerk Metric), 가속 제로 크로싱(Zero Crossing in Acceleration), 평균 순간 감속 기간 비율(Mean Arrest Period Rate), 다양한 정확도 특징값 중 적어도 하나를 포함하는,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 상지 동작을 수행하도록 요청하는 단계 이전에,상기 컴퓨터가 사용자로부터 하나 이상의 평가 기준 분류 항목 중에서 특정 평가 기준 분류 항목을 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 상지 동작을 수행하도록 요청하는 단계에서 상기 하나 이상의 상지 동작은, 상기 사용자로부터 수신한 특정 평가 기준 분류 항목에 따라 결정되는 것이고,상기 평가 기준 분류 항목 각각은,상기 평가 기준 분류 항목의 특성에 따라 해당되는 동작 평가 특징값의 종류를 포함하는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 상지 동작을 수행하도록 요청하는 단계 이전에,상기 컴퓨터가 사용자로부터 추출이 필요한 하나 이상의 동작 평가 특징값의 종류를 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 상지 동작을 수행하도록 요청하는 단계에서 상기 하나 이상의 상지 동작은,상기 사용자로부터 수신한 상기 하나 이상의 동작 평가 특징값의 종류에 따라 결정되는 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 컴퓨터가 추출한 동작 평가 특징값을 임상평가척도 예측 학습 모델의 입력 데이터로 입력하여, 상기 동작 평가 특징값의 입력 결과로서 환자의 상지 기능 평가 결과를 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하고,상기 상지 기능 평가 결과는 상기 환자의 임상평가척도 예측 결과인 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 임상평가척도 예측 학습 모델은,특정 환자의 상기 상지 동작에 대한 동작 평가 특징값 데이터 및 상기 특정 환자에 대한 임상평가척도 결과 데이터를 각각 도출하는 단계;상기 동작 평가 특징값 데이터 및 상기 임상평가척도 결과 데이터를 매칭하는 단계; 및매칭한 각각의 데이터를 기반으로 하여 지도학습 또는 비지도학습을 수행하여 학습 모델을 생성하는 것으로써, 특정인의 상지 동작의 동작 평가 특징값 데이터를 입력 데이터로 하였을 때, 임상평가척도 결과 데이터가 도출되도록 하는 학습 모델을 생성하는 단계;에 의해 생성된 것인,환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 방법
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하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위해 매체에 저장된, 환자의 상지 동작에 의해 도출되는 특징값을 이용한 임상평가척도 예측 컴퓨터 프로그램
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