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머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법

  • 기술번호 : KST2022015932
  • 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 본 발명은 머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법에 관한 것으로, 전자 청진기의 청진음 데이터를 복수의 세그먼트 데이터들로 분할하고, 분할된 데이터를 머신러닝 신경망에 입력하여 각 데이터의 잡음(bruit)신호 여부를 판별하며, 그 판별된 데이터를 정량적인 지표값으로 연산하여 경동맥 협착 유무를 진단하는데 활용할 수 있도록 구성됨으로써, 전문가의 청각적인 판단에만 의존해야 하는 기존의 한계를 해결할 수 있고 저비용으로도 경동맥 협착증에 대한 진단을 정밀하고 신속하게 할 수 있게 하는 효과를 가진다.
Int. CL G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) A61B 7/04 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/02 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G16H 50/20(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G16H 50/30(2013.01) A61B 7/04(2013.01) A61B 5/7275(2013.01) A61B 5/7257(2013.01) A61B 5/7203(2013.01) A61B 5/02007(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210012834 (2021.01.29)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0110358 (2022.08.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.29)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 남우철 서울특별시 동작구
2 유재영 서울특별시 강남구
3 양원석 서울특별시 양천구
4 장경식 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 엄명용 대한민국 서울시 서초구 서초대로**길**-*, ***호(서초동, 한림빌딩)(특허법인다해(서초분사무소))
2 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

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		 2021.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-0118630-40
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.04.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2022.06.10 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2022-0608016-76
4 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2022.06.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0088755-27
5 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2022.06.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0622196-04
6 [반려요청]서류 반려요청서·반환신청서
 2022.06.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0622194-13
7 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2022.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0089996-92
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.07.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0121332-70
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0531003-46
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번호 청구항
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딥러닝을 통해 학습된 머신러닝 신경망을 이용하여 경동맥 협착증을 진단하는데 사용되는 것으로, 데이터 획득부에서 전자 청진기를 이용하여 피험자의 경동맥으로부터 청진음 데이터를 획득하는 단계;데이터 가공부에서 상기 청진음 데이터를 단시간 푸리에 변환을 적용하여 시간-주파수 영역대의 신호값으로 변환하며, 상기 신호값의 시간 데이터를 복수개로 분할하고 그 분할된 시간영역에 해당하는 특정 주파수 대역의 신호값을 추출하여 복수의 세그먼트 데이터를 형성하는 단계; 판별부에서 상기 복수의 세그먼트 데이터를 상기 머신러닝 신경망에 입력하여 잡음(bruit) 유무를 판별하는 단계; 연산부에서 상기 세그먼트 데이터들의 총 개수에 대한 잡음(bruit)이 있는 세그먼트 데이터의 개수의 비율인 지표값을 연산하는 단계; 및진단부에서 상기 지표값과 기준값을 비교하여 경동맥 협착 유무 진단에 활용하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 머신러닝 신경망은 SVM(Support vector machine) 신경망인 것을 특징으로 하는 머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 기준값은 0 보다 크고 1 보다 작은 제1기준값과 그 제1기준값보다 크고 1 보다 작은 제2기준값을 포함하여 이루어지고,상기 연산된 지표값이 상기 제1기준값 이하인 경우에는 경동맥 협착이 없는 것으로 진단하고, 상기 제2기준값 이상인 경우에는 경동맥 협착이 있는 것으로 진단하며, 상기 제1기준값 초과 제2기준값 미만인 경우에는 별도의 정밀 진단을 통해 경동맥 협착 여부를 진단할 수 있게 하는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 각 세트먼트 데이터는 상기 분할된 시간영역의 일부가 중첩되는 것을 특징으로 하는 머신러닝을 활용한 경동맥 협착증 진단 방법
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제4항에 있어서,상기 각 세그먼트 데이터는 2초 동안의 50-300Hz 주파수 대역에 해당하는 신호들에 대한 정보이고,시간 영역에서 서로 인접한 세그먼트 데이터들 간의 오프셋은 0
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 중앙대학교 산학협력단 개인기초연구(교육부)(R＆D) 신개념의 flexible deep learning을 이용한 진화 가능한 뇌파기반 제어시스템의 개발
2 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 하이퍼루프 시스템 공력기술 확보를 위한 아진공 관내 초음속 압축성 난류유동 현상 연구