맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

모델에 관계없이 적용 가능한 메타러닝을 사용한 발작 예측 방법

  • 기술번호 : KST2022010057
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
상담신청 PDF 받기
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 일 실시예에 따른 발작 예측 시스템에 의해 수행되는 발작 예측 방법은, 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델에 뇌파 데이터를 입력받는 단계; 및 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델을 이용하여 상기 뇌파 데이터로부터 환자의 발작을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 5/245 (2021.01.01) A61B 5/369 (2021.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC G16H 50/50(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) A61B 5/245(2013.01) A61B 5/369(2013.01) A61B 5/4094(2013.01)
출원번호/일자 1020200180622 (2020.12.22)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0089939 (2022.06.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.22)
심사청구항수 10

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 조인휘 서울특별시 성동구
2 류상욱 서울특별시 구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2020.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-1394612-13
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
발작 예측 시스템에 의해 수행되는 발작 예측 방법에 있어서,메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델에 뇌파 데이터를 입력받는 단계; 및 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델을 이용하여 상기 뇌파 데이터로부터 환자의 발작을 예측하는 단계 를 포함하는 발작 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델은,뇌파 데이터 세트에 대한 전처리 과정이 수행되어 가공된 데이터가 학습과 테스트를 위하여 트레이닝 세트와 테스트 세트로 분류되는 단계;메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델에 상기 트레이닝 세트가 입력되어 환자 별 가중치가 탐색되는 단계; 및상기 테스트 세트와 상기 탐색된 환자 별 가중치에 기초하여 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델의 공통 가중치가 업데이트되는 단계를 통하여 구축되어 상기 업데이트된 공통 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 발작 예측 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 예측하는 단계는, 환자에게 동일하게 적용되는 공통 가중치가 업데이트됨에 따라 구축된 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델을 이용하여 상기 뇌파 데이터로부터 환자 별 발작을 예측하는 단계 를 포함하는 발작 예측 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 환자 별 가중치는, 상기 트레이닝 세트와 복수의 환자에게 동일하게 적용되는 공통 가중치에 대하여 각각의 환자 별 손실값 기반의 경사 하강법(gradient descent)이 이용되어 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 발작 예측 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 테스트 세트와 상기 탐색된 환자 별 가중치에 대하여 각각의 환자 별 손실값을 통합한 경사 하강법이 이용되어 상기 탐색된 환자 별 가중치로부터 공통되는 값을 탐색하기 위한 공통 가중치가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 발작 예측 방법
6 6
제2항에 있어서,상기 뇌파 데이터 세트에 신호처리 기법이 사용되어 2차원의 시간-주파수 이미지 형태로 가공되며, 상기 신호처리 기법은, Short Time Fourier Transform(STFT)와 Wavelet Transform 을 포함하는, 발작 예측 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 뇌파 데이터 세트가 전극 별로 구분되고, 상기 구분된 뇌파 데이터 세트가 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 윈도우 사이즈(window size)와 오버랩(overlap)에 따라 세그먼테이션이 진행하고, 세그먼테이션된 데이터에 상기 DWT의 모함수 중 db4가 적용되어 시간-주파수 형태의 2차원 이미지 형태로 가공되는 것을 특징으로 하는 발작 예측 방법
8 8
발작 예측 시스템에 있어서,메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델에 뇌파 데이터를 입력받는 데이터 입력부; 및 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델을 이용하여 상기 뇌파 데이터로부터 환자의 발작을 예측하는 발작 예측부 를 포함하는 발작 예측 시스템
9 9
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 발작 예측 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 비-일시적인 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
10 10
발작 예측을 위한 학습 모델 구축 방법에 있어서, 뇌파 데이터에 대한 전처리 과정을 수행하여 가공된 데이터를 획득하는 단계;메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델에 상기 가공된 데이터의 트레이닝 세트를 입력하여 환자 별 가중치를 탐색하는 단계; 상기 가공된 데이터의 테스트 세트와 상기 탐색된 환자 별 가중치에 기초하여 상기 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델의 공통 가중치를 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 공통 가중치를 포함하는 메타 러닝이 적용된 발작 예측을 위한 학습 모델을 구축하는 단계 를 포함하는 발작 예측을 위한 학습 모델 구축 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 (주)시큐레이어 한국연구재단 부설 정보통신기획평가원 / 정보통신방송 연구개발사업 / SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(통합이지바로) 데이터 특징과 문제를 정의하는 빅데이터 분석모델 추천 자동화 기술 개발