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의사 결정 지원 시스템에 의해 수행되는 비디오 두부 충동 검사 방법에 있어서, 비디오 두부 충동 검사 데이터를 입력받는 단계;임상 의사 결정 지원을 위하여 구성된 딥러닝 모델을 통하여 상기 입력받은 비디오 두부 충동 검사 데이터를 학습시킴에 따라 검사 결과를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 검사 결과를 기반으로 전정기관 안구반사에 대한 추정 결과를 제공하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제1항에 있어서,상기 검사 결과를 획득하는 단계는,임상 의사 결정 지원을 위한 딥러닝 모델을 구성하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제2항에 있어서,상기 검사 결과를 획득하는 단계는,상기 구성된 딥러닝 모델에 상기 비디오 두부 충동 검사 데이터를 입력하여 학습시킴에 따라 학습 결과로서, 임펄스(Impulse) 유형에 대한 비디오 두부 충동 검사 데이터를 분류하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제3항에 있어서,상기 검사 결과를 획득하는 단계는,정상적인 임펄스, 비정상 임펄스 및 노이즈를 의미하는 아티팩트를 포함하는 임펄스(Impulse) 유형을 기준으로 비디오 두부 충동 검사 데이터를 분류하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제2항에 있어서,상기 딥러닝 모델은, 1차원 컨볼루션 레이어를 사용하여 비디오 두부 충동 검사 데이터를 학습하기 위한 딥러닝 네트워크를 생성하고, 상기 생성된 딥러닝 네트워크에 입력된 비디오 두부 충동 검사 데이터를 학습한 결과로서, 임펄스 유형을 획득하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제1항에 있어서,상기 입력받는 단계는, 환자 레이블이 지정된 데이터 세트의 개인 정보를 제외한 비디오 두부 충동 검사 데이터 셋트를 생성하고, 상기 생성된 비디오 두부 충동 검사 데이터 셋트 중 일부의 비디오 두부 충동 검사 데이터를 추출하여 입력 데이터로 사용하는 단계 를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제1항에 있어서,상기 입력받는 단계는, 상기 입력 데이터에 대한 노이즈를 필터링하기 위한 전처리를 과정을 수행하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제6항에 있어서,상기 입력받는 단계는, 정상적인 임펄스, 비정상 임펄스 및 노이즈를 의미하는 아티팩트를 포함하는 클래스를 생성하고, 상기 비디오 두부 충동 검사 데이터 셋트에 상기 생성된 클래스에 기반한 레이블로 주석을 달고, 각 환자 데이터를 포함하는 임펄스 결과를 나타내는 하위 클래스를 생성하는 단계를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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제1항에 있어서, 상기 제공하는 단계는, 상기 획득된 검사 결과로서 안구 운동 비율에 대한 환자의 이득(gain)이 1이 가까울수록 정상으로 판단하는 단계 를 포함하는 비디오 두부 충동 검사 방법
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비디오 두부 충동 검사를 위한 의사 결정 지원 시스템에 있어서, 비디오 두부 충동 검사 데이터를 입력받는 입력부;임상 의사 결정 지원을 위하여 구성된 딥러닝 모델을 통하여 상기 입력받은 비디오 두부 충동 검사 데이터를 학습시킴에 따라 검사 결과를 획득하는 획득부; 및 상기 획득된 검사 결과를 기반으로 전정기관 안구반사에 대한 추정 결과를 제공하는 제공부를 포함하는 의사 결정 지원 시스템
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