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심전도와 광체적 변화신호의 차이를 인공 신경망에 입력하는 연속적인 혈압측정 방법

  • 기술번호 : KST2022014333
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG) 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 차이를 인공 신경망에 입력하는 연속적인 혈압측정 방법은, 환자로부터 수집된 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG), 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG) 및 동맥혈압신호(Arterial Blood Pressure signal, ABP)를 전처리하여 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)의 시퀀스 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 시퀀스를 각각 생성하는 단계와, 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)의 시퀀스 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 시퀀스를 입력받는 CNN-LSTM 네트워크 기반의 지도학습모델을 이용하여 시간적 특징 및 형태적 특징을 기반으로 수축기 혈압과 확장기 혈압의 예측 결과를 동시에 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL A61B 5/021 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) A61B 5/346 (2021.01.01) A61B 5/024 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC A61B 5/021(2013.01) A61B 5/02108(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/725(2013.01) A61B 5/346(2013.01) A61B 5/02416(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01)
출원번호/일자 1020210007727 (2021.01.19)
출원인 금오공과대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0105092 (2022.07.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.19)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 금오공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 구미시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임기무 경상북도 구미시
2 정다운 대구광역시 달성군 화원읍
3 유예담 대구광역시 달성군 논공읍 논

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이선택 대한민국 경상북도 구미시 구미대로 ***-**(신평동) 구미시 종합비지니스지원센터, ***호(선택특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.01.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0072885-18
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2021.01.21 수리 (Accepted) 4-1-2021-5015671-50
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.11.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG) 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 차이를 인공 신경망에 입력하는 연속적인 혈압측정 방법에 있어서,환자로부터 수집된 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG), 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG) 및 동맥혈압신호(Arterial Blood Pressure signal, ABP)를 전처리하여 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)의 시퀀스 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 시퀀스를 각각 생성하는 단계; 및심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)의 시퀀스 및 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 시퀀스를 입력받는 CNN-LSTM 네트워크 기반의 지도학습모델을 이용하여 시간적 특징 및 형태적 특징을 기반으로 수축기 혈압과 확장기 혈압의 예측 결과를 동시에 출력하는 단계;를 포함하는 연속적인 혈압측정 방법
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제1항에 있어서,신호의 시퀀스를 각각 생성하는 단계는,환자로부터 수집된 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)에 포함된 동적 잡음을 제거하고 베이스 라인이 일정하지 않은 문제를 해결하기 위해 심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)에 2 Hz에서 20 Hz의 대역통과 필터를 적용하고, 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)에 0
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제1항에 있어서,상기 CNN-LSTM 네트워크 기반의 지도학습모델은,심전도 신호(Electrocardiogram signal, ECG)와 광체적 변화신호(Photoplethysmography signal, PPG)의 차이로부터 형태적, 시간적 특징을 추출하기 위한 공유층;과 그로부터 수축기 혈압과 확장기 혈압을 예측하기 위한 개별층;을 구비함에 있어서,상기 공유층은 ECG와 PPG의 차이로부터 형태적 특징을 위한 1개의 CNN층과 시간적 특징을 위한 3개의 LSTM층으로 이루어져 있으며, CNN층과 LSTM층은 모델의 과적합을 방지하기 위한 배치정규화 층을 통해 연결되는 것을 특징으로 하는 연속적인 혈압측정 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 CNN층은 크기가 10인 56개의 커널로 구성되되 활성화 함수로 'retified linear unit (ReLU) '를 사용하고 일반화 성능을 향상하기 위해 L2 regularization을 적용하며,상기 3개의 LSTM층은 28개의 뉴런을 가진 1개의 양방향 LSTM과 2개의 단방향 LSTM으로 구성되되, Global average pooling 층을 통해 상기 개별층으로 연결되는 것을 특징으로 하는 연속적인 혈압측정 방법
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제4항에 있어서,각각의 개별층은 각각 2개의 완전 연결계층과 출력층을 구비하되,완전 연결계층에서의 뉴런의 수는 각각 28개와 16개로 구성되고, 활성화 함수로는 상기 CNN층과 동일한 'ReLU'가 사용되며, 수축기 혈압과 확장기 혈압을 출력하기 위한 상기 출력층의 활성화 함수는 'linear' 함수를 사용하는 것을 특징으로 하는 연속적인 혈압측정 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 교육부 금오공과대학교 개인기초연구(교육부)(R＆D) 심장의 전기생리학과 FSI(Fluid-Structure Interaction) 기술을 이용한 유전성 부정맥 기전 규명
2 과학기술정보통신부 금오공과대학교 첨단 사이언스 교육 허브 개발 사업(EDISON) 의공학 교육·연구·산업용 시뮬레이션 소프트웨어 개발 및 활용