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CNN 기반의 딥러닝을 통한 뇌전증 발작 탐지

  • 기술번호 : KST2022010061
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 CNN 기반의 딥러닝을 통한 뇌전증 발작 탐지 기술이 개시된다. 일 실시예에 따른 발작 탐지 시스템에 의해 수행되는 발작 탐지 방법은, 뇌파 데이터를 발작 탐지를 위한 앙상블 모델에 입력받는 단계; 및 상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델을 이용하여 뇌파 데이터에 대한 발작 여부를 포함하는 탐지 결과를 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/372 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01)
CPC A61B 5/4094(2013.01) A61B 5/372(2013.01) A61B 5/7282(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/742(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/20(2013.01)
출원번호/일자 1020200182383 (2020.12.23)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0091684 (2022.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.23)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조인휘 서울특별시 성동구
2 이연수 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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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		 2020.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1405229-98
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0095560-17
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0414921-78
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번호 청구항
1 1
발작 탐지 시스템에 의해 수행되는 발작 탐지 방법에 있어서, 뇌파 데이터를 발작 탐지를 위한 앙상블 모델에 입력받는 단계; 및 상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델을 이용하여 뇌파 데이터에 대한 발작 여부를 포함하는 탐지 결과를 시각화하는 단계를 포함하는 발작 탐지 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델은,뇌파 데이터 세트가 수집되는 단계;상기 수집된 뇌파 데이터 세트에 대한 전처리가 수행되는 단계;상기 전처리된 뇌파 데이터 세트를 이용하여 각 채널에 대한 탐지 실험이 진행됨에 따라 채널이 선택되는 단계; 및 상기 선택된 채널에 대하여 생성된 입력 데이터가 상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델에 구성된 복수의 학습 모델에 입력되어 학습이 진행되는 단계; 및상기 진행된 학습을 통해 도출된 상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과가 앙상블되는 단계 를 통해 구축된 것을 특징으로 하는 발작 탐지 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,상기 복수의 학습 모델의 각각에서 별도로 학습이 진행되는 것을 특징으로 하는 발작 탐지 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,Grad-CAM 기반의 XAI 기술이 사용되어 상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과의 설명이 시각화되도록 구축된 것을 특징으로 하는 발작 탐지 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과가 앙상블됨에 따라 각 채널의 결과가 생성되고, 상기 생성된 각 채널 별 결과의 보팅(voting) 방식을 통해 탐지 결과가 도출되는 것을 특징으로 하는 발작 탐지 방법
6 6
발작 탐지 시스템에 있어서, 뇌파 데이터를 발작 탐지를 위한 앙상블 모델에 입력받는 입력부; 및 상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델을 이용하여 뇌파 데이터에 대한 발작 여부를 포함하는 탐지 결과를 시각화하는 탐지 시각화부를 포함하는 발작 탐지 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델은,뇌파 데이터 세트가 수집되는 동작;상기 수집된 뇌파 데이터 세트에 대한 전처리가 수행되는 동작;상기 전처리된 뇌파 데이터 세트를 이용하여 각 채널에 대한 탐지 실험이 진행됨에 따라 채널이 선택되는 동작; 상기 선택된 채널에 대하여 생성된 입력 데이터가 상기 발작 탐지를 위한 앙상블 모델에 구성된 복수의 학습 모델에 입력되어 학습이 진행되는 동작; 및상기 진행된 학습을 통해 도출된 상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과가 앙상블되는 동작을 통해 구축된 것을 특징으로 하는 발작 탐지 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,상기 복수의 학습 모델의 각각에서 별도로 학습이 진행되는 것을 특징으로 하는 발작 탐지 시스템
9 9
제7항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,Grad-CAM 기반의 XAI 기술이 사용되어 상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과의 설명이 시각화되도록 구축된 것을 특징으로 하는 발작 탐지 시스템
10 10
제7항에 있어서,상기 발작 탐지를 위한 학습 모델은,상기 복수의 학습 모델에 대한 각각의 학습 결과가 앙상블됨에 따라 각 채널의 결과가 생성되고, 상기 생성된 각 채널 별 결과의 보팅(voting) 방식을 통해 탐지 결과가 도출되는 것을 특징으로 하는 발작 탐지 시스템
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