맞춤기술찾기

이전대상기술

딥러닝 기반의 수면단계 판정 장치 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2022005116
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 발명의 실시예에 따른 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치는, 피검사자의 생체 데이터를 획득하는 센서 시스템으로부터 상기 생체 데이터를 수신하는 생체신호 검출부; 상기 생체 데이터를 그래픽 이미지로 변환한 생체 영상정보를 생성하는 생체신호 영상생성부; 상기 생체 영상정보를 수면단계 판단 모델의 입력 데이터 형식에 대응되는 포맷으로 변환한 생체 전처리 데이터를 생성하는 전처리부; 상기 수면단계 판단 모델을 기반으로 상기 생체 전처리 데이터에 기초한 딥러닝을 수행하여 상기 피검사자의 수면단계를 측정한 수면단계 판정정보를 제공하는 딥러닝 분류부; 및 상기 수면단계 판정정보를 소정의 형식으로 출력하는 결과 출력부; 를 포함한다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) A61B 5/369 (2021.01.01) A61B 5/398 (2021.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC A61B 5/4812(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/7203(2013.01) G16H 50/20(2013.01) A61B 5/743(2013.01) A61B 5/369(2013.01) A61B 5/398(2013.01) A61B 5/389(2013.01) A61B 5/0816(2013.01) A61B 5/318(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200141898 (2020.10.29)
출원인 경상국립대학교산학협력단, 주식회사 세이포드
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0057677 (2022.05.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.29)
심사청구항수 9

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 경상국립대학교산학협력단 대한민국 경상남도 진주시
2 주식회사 세이포드 대한민국 경상남도 창원시 성산구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 조문증 경상남도 진주시 진주대로***
2 한창용 경상남도 창원시 진해구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이정훈 대한민국 서울특별시 강남구 학동로**길 **(논현동) 하나빌딩 *층(특허법률사무소리플러스)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.10.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1151857-15
2 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2021.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0619910-92
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.10.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.12.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0235824-82
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.12.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-1000598-68
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.02.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5028449-69
7 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2022.02.22 수리 (Accepted) 1-1-2022-0197139-53
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0233943-80
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0233930-97
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
피검사자의 생체 데이터를 획득하는 센서 시스템으로부터 상기 생체 데이터를 수신하는 생체신호 검출부; 상기 생체 데이터를 그래픽 이미지로 변환한 생체 영상정보를 생성하는 생체신호 영상생성부; 상기 생체 영상정보를 수면단계 판단 모델의 입력 데이터 형식에 대응되는 포맷으로 변환한 생체 전처리 데이터를 생성하는 전처리부; 상기 수면단계 판단 모델을 기반으로 상기 생체 전처리 데이터에 기초한 딥러닝을 수행하여 상기 피검사자의 수면단계를 측정한 수면단계 판정정보를 제공하는 딥러닝 분류부; 및 상기 수면단계 판정정보를 소정의 형식으로 출력하는 결과 출력부; 를 포함하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 생체 데이터는, 뇌파(EEG: electroencephalography) 센서, 안구전도(EOG: electro-oculogram) 센서, 근전도(EMG: electromyogram) 센서, 호흡센서, 심전도 센서 및 이미지 센서 중 적어도 하나 이상의 센서로부터 획득되는 생체신호 측정 데이터인 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 수면단계 판단 모델은, 소정의 트레이닝 데이터 셋(Training Data Set)에 기반하여 상기 생체 전처리 데이터를 입력으로 하고 상기 수면단계 판정정보를 출력으로 하도록 학습된 딥러닝 뉴럴 네트워크인 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터 셋은, 기수행된 수면다원검사에서 전문가에 의해 판단된 상기 수면단계 판정정보의 집합을 기반으로 구현되고,상기 생체 전처리 데이터는,복수의 생체신호 측정 데이터에서 잡읍 데이터를 필터링하여 제거하고,상기 복수의 생체신호 측정 데이터의 샘플링 주파수로 일치시키고,상기 샘플링 주파수가 일치된 복수의 생체신호 측정 데이터에서 필요 입력 데이터를 추출하는딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 수면단계 판정정보는, 상기 피검사자가 REM 수면단계, NREM1 수면단계, NREM2 수면단계, NREM3 수면단계 및 NREM4 수면단계 중 어느 수면단계에 진입하여 있는지를 판단한 정보인 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 전처리부는, 상기 생체 영상정보 내 잡음 데이터를 필터링하여 제거하고, 상기 잡음 데이터가 제거된 생체 영상정보를 상기 수면단계 판단 모델의 입력 데이터에 대응되는 소정의 시간간격인 에폭(Epochs) 단위로 분할하여 상기 생체 전처리 데이터를 생성하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
7 7
제 3 항에 있어서, 상기 딥러닝 분류부는, DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) 및 BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 중 적어도 하나를 포함하는 딥러닝 뉴럴 네트워크를 상기 트레이닝 데이터 셋으로 학습시켜 상기 수면단계 판단 모델을 구현하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 결과 출력부는, 상기 수면단계 판정정보를 기반으로 상기 피검사자의 수면 전반에 걸친 분석 데이터를 그래픽 이미지로 나타내는 수면상태 정보를 생성하고, 상기 수면상태 정보는, 상기 수면단계 판정정보, 상기 수면단계 판정정보와 관련된 상기 생체 전처리 데이터 및 상기 생체 영상정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 결과 출력부는, 상기 수면상태 정보를 자체 디스플레이 및 외부의 장치 중 적어도 하나를 기반으로 출력하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정장치
10 10
피검사자의 생체 데이터를 획득하는 센서 시스템; 및 상기 생체 데이터에 기반한 딥러닝을 수행하여 상기 피검사자의 수면단계를 측정한 수면단계 판정정보를 제공하는 수면단계 판정장치; 를 포함하고, 상기 수면단계 판정장치는, 상기 생체 데이터를 그래픽 이미지로 변환한 생체 영상정보를 생성하고, 상기 생성된 생체 영상정보를 수면단계 판단 모델의 입력 데이터 형식에 대응되는 포맷으로 변환한 생체 전처리 데이터를 생성하며, 상기 수면단계 판단 모델을 기반으로 상기 생체 전처리 데이터에 기초한 딥러닝을 수행하여 상기 수면단계 판정정보를 제공하고, 상기 수면단계 판정정보를 소정의 형식으로 출력하는 딥러닝 기반의 수면단계 판정 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.