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가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법

  • 기술번호 : KST2021015197
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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 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 심전계 신호를 수집하는 단계; (2) 단계 (1)에서 수집한 심전계 신호로부터 비트를 검출하는 단계; (3) 상기 비트로부터 맥박수가 소정의 값 이상이면 빠른 심실 빈맥으로 판단하여 쇼크 신호를 검출하는 단계; (4) 신호 필터링을 통해 상기 비트 신호를 전처리하는 단계; (5) 상기 단계 (4)에서 전처리된 신호로부터 특징을 추출하는 단계; 및 (6) 상기 추출된 특징을 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망의 입력 특징으로 하여 쇼크 신호와 비-쇼크 신호를 검출하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.본 발명에서 제안하고 있는 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법에 따르면, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 사용하여 심질환 환자의 생존율을 높일 수 있는 쇼크(shockable) 심장 신호를 짧은 시간 내에 정확하게 검출하여 급심 정지 환자의 소생률을 높이는데 기여할 수 있다.또한, 본 발명에 따르면, 소형의 모바일 기기에 이식될 수 있는 최소의 퍼지 규칙을 제공함으로써, 향후 휴대폰이나 PDA 등을 연계한 실시간 모니터링을 통해서 더욱 신속한 급심 정지 환자의 응급조치를 가능하게 하고, 유비쿼터스 환경의 헬스케어 시스템에서 요구되는 휴대 가능한 제세동기와의 융합을 통해 심질환 환자의 건강 상태를 원격으로 관리할 수 있도록 한다.
Int. CL A61N 1/39 (2006.01.01)
CPC A61N 1/3925(2013.01) A61N 1/3925(2013.01) A61N 1/3925(2013.01) A61N 1/3925(2013.01)
출원번호/일자 1020110014305 (2011.02.17)
출원인 (의료)길의료재단, 임준식, 짱쩐씽
등록번호/일자 10-1251081-0000 (2013.03.29)
공개번호/일자 10-2012-0094811 (2012.08.27) 문서열기
공고번호/일자 (20130405) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.02.17)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (의료)길의료재단 대한민국 인천광역시 남동구
2 임준식 대한민국 경기도 용인시 수지구
3 짱쩐씽 중국 중국 산동성 웨이팡시를 퀘에웬취 공상지위 **

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임준식 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 짱쩐씽 중국 중국

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김건우 대한민국 서울특별시 구로구 경인로 *** 오피스동 **층 **호 (신도림동, 디큐브시티)(특허그룹덕원)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 (의료)길의료재단 인천광역시 남동구
2 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2011.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2011-0115992-92
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2011.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2011-0147958-33
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2012.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2012.04.13 수리 (Accepted) 9-1-2012-0028617-65
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2012.07.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0414894-87
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2012.09.19 수리 (Accepted) 1-1-2012-0761336-25
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2012.09.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0761335-80
8 등록결정서
Decision to grant
2013.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0059396-13
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.03.14 수리 (Accepted) 4-1-2014-5032425-47
10 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2015.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2015-0842670-07
11 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2015.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2015-0874864-41
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2016.05.04 수리 (Accepted) 4-1-2016-0030568-51
13 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.12.10 수리 (Accepted) 4-1-2021-5322989-86
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번호 청구항
1 1
급심 정지 소생을 위한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법으로서,(1) 심전계 신호로부터 비트를 검출하는 단계;(2) 상기 비트로부터 쇼크 신호를 검출하는 단계;(3) 신호 필터링을 통해 상기 비트 신호를 전처리하는 단계;(4) 상기 단계 (3)에서 전처리된 신호로부터 특징을 추출하는 단계; 및(5) 상기 추출된 특징을 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망의 입력 특징으로 하여 쇼크 신호와 비-쇼크 신호를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서,상기 신호 필터링은 웨이블릿 변환에 의한 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
3 3
1항에 있어서, 상기 단계 (4)는,상기 단계 (3)에서 전처리된 신호로부터 최대 피크 평균값을 통해 심장 무수축 신호를 검출하는 단계를 더 포함하며,심장 무수축 신호가 아닌 경우에 상기 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 단계 (4)에서는,시간 지연 방법, 첨단개수 추출 방법, 첨단 앞뒤의 특정 계수 추출 방법, 및 특정구역의 계수들의 표준편차 특징 추출 방법 중 적어도 어느 하나를 이용하여 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 단계 (5)에서는,비 중복 면적 측정법을 이용하여 상기 추출된 특징 중 소정 개수의 특징을 선택하여 상기 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망의 입력 특징으로 하는 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 소정 개수의 특징은 6개인 것을 특징으로 하는, 가중 퍼지 소속 함수 기반 신경망을 이용한 제세동기의 쇼크 신호 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 국토교통부 ㈜한길아이티 플랜트연구사업 LNG 플랜트 생애주기 규명 및 통합지식관리기술 개발