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뇌졸중 환자의 단하지 보조기 필요 여부를 판단하기 위한 운동 기능 예측 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022003727
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 뇌졸중 환자의 단하지 보조기 필요 여부를 판단하기 위한 운동 기능 예측 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 복수의 환자 별로 환자와 관련한 신체 데이터와, 발병일로부터 기준 기간 이내에 관측된 환자의 환측 사지와 관련한 복수 종류의 운동 기능 점수, 뇌졸중 유형을 포함한 임상 데이터를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 수집된 신체 데이터 및 임상 데이터를 입력 데이터로 하고, 발병일로부터 설정 기간 경과 후에 관측된 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 출력 데이터로 하여 예측 모델을 학습시키는 모델 학습부와, 분석 대상 환자에 대한 신체 데이터 및 현재 관측된 임상 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 및 상기 획득한 신체 데이터 및 임상 데이터를 상기 예측 모델에 적용하여, 현재로부터 설정 기간 경과 후의 미래 시점의 분석 대상 환자에 대한 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 예측하는 예측부를 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치를 제공한다. 본 발명에 따르면, 환자의 현재 임상 데이터를 기 학습된 예측 모델에 적용한 결과를 이용하여 향후 미래 시점에 대한 환자의 운동 기능을 예측하고 이를 기반으로 단하지보조기의 필요 여부를 판단할 수 있도록 하여, 회복 가능성 있는 환자에 대한 불필요한 단하지보조기 착용 및 관련 경비 지출을 예방할 수 있다.
Int. CL A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/1124(2013.01) A61B 5/4082(2013.01) A61B 5/4842(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01)
출원번호/일자 1020200171386 (2020.12.09)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2381219-0000 (2022.03.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220401) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.09)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장민철 대구광역시 남구
2 김정군 대구광역시 수성구
3 추유진 대구광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 경상북도 경산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-1335643-12
2 등록결정서
Decision to grant
2022.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0227510-85
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번호 청구항
1 1
뇌졸중 환자의 단하지 보조기 필요 여부를 판단하기 위한 운동 기능 예측 장치에 있어서,복수의 환자 별로 환자와 관련한 신체 데이터와, 발병일로부터 기준 기간 이내에 관측된 환자의 환측 사지와 관련한 복수 종류의 운동 기능 점수, 뇌졸중 유형을 포함한 임상 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 수집된 신체 데이터 및 임상 데이터를 입력 데이터로 하고, 발병일로부터 설정 기간 경과 후에 관측된 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 출력 데이터로 하여 예측 모델을 학습시키는 모델 학습부;분석 대상 환자에 대한 신체 데이터 및 현재 관측된 임상 데이터를 획득하는 데이터 획득부; 및상기 획득한 신체 데이터 및 임상 데이터를 상기 예측 모델에 적용하여, 현재로부터 설정 기간 경과 후의 미래 시점의 분석 대상 환자에 대한 상기 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 예측하는 예측부를 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 예측된 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 기 설정된 임계값과 비교하여 단하지 보조기의 필요 여부를 판단하는 판단부를 더 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
3 3
청구항 1에 있어서,상기 기준 기간은 30일 이내이고, 상기 설정 기간은 6개월 이상인 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 임상 데이터는, 환측 전경골근의 운동유발전위 존재 유무를 더 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 예측 모델의 입력 데이터로 사용된 복수 종류의 운동 기능 점수는,관절 점수(MRC; Medical Research Council), 보행 점수(FAC; Functional Ambulation Category) 및 상지 움직임 점수(MBC; Modified Brunnstrom classification)를 포함하며,상기 예측 모델의 출력 데이터로 사용된 운동 기능 점수는, 상기 환측 족관절 배측굴곡근의 관절 점수(MRC)인 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
6 6
청구항 1에 있어서, 상기 예측 모델은,심층 신경망(DNN) 알고리즘을 통하여 학습되는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 장치
7 7
뇌졸중 환자의 단하지 보조기 필요 여부를 판단하기 위한 운동 기능 예측 장치를 이용한 운동 기능 예측 방법에 있어서,복수의 환자 별로 환자와 관련한 신체 데이터와, 발병일로부터 기준 기간 이내에 관측된 환자의 환측 사지와 관련한 복수 종류의 운동 기능 점수, 뇌졸중 유형을 포함한 임상 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 신체 데이터 및 임상 데이터를 입력 데이터로 하고, 발병일로부터 설정 기간 경과 후에 관측된 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 출력 데이터로 하여 예측 모델을 학습시키는 단계;분석 대상 환자에 대한 신체 데이터 및 현재 관측된 임상 데이터를 획득하는 단계; 및상기 획득한 신체 데이터 및 임상 데이터를 상기 예측 모델에 적용하여, 현재로부터 설정 기간 경과 후의 미래 시점의 분석 대상 환자에 대한 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 예측하는 단계를 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 예측된 환측 족관절 배측굴곡근의 운동 기능 점수를 기 설정된 임계값과 비교하여 단하지 보조기의 필요 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
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청구항 7에 있어서,상기 기준 기간은 30일 이내이고, 상기 설정 기간은 6개월 이상인 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 임상 데이터는, 환측 전경골근의 운동유발전위 존재 유무를 더 포함하는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
11 11
청구항 7에 있어서, 상기 예측 모델의 입력 데이터로 사용된 복수 종류의 운동 기능 점수는,관절 점수(MRC; Medical Research Council), 보행 점수(FAC; Functional Ambulation Category) 및 상지 움직임 점수(MBC; Modified Brunnstrom classification)를 포함하며,상기 예측 모델의 출력 데이터로 사용된 운동 기능 점수는, 상기 환측 족관절 배측굴곡근의 관절 점수(MRC)인 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 예측 모델은,심층 신경망(DNN) 알고리즘을 통하여 학습되는 뇌졸중 환자의 운동 기능 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 영남대학교 혁신형의사과학자공동연구사업(R&D) 의료 빅데이터를 이용한 뇌졸중 환자의 운동 기능 회복 예측 인공지능 개발: 초기 영상 데이터에 기반한 개발