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컴퓨터에 의해 수행되는 딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법에 있어서,소정의 신체부위로부터 광전용적맥파를 센싱하는 단계;상기 센싱된 광전용적맥파를 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간에서의 동맥혈압의 추정 목표값 상기 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 기 구축된 소정의 학습모델을 학습하는 단계; 및상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 학습모델은 가상으로 생성된 노이즈 또는 실제 발생되어 측정된 노이즈를 포함하여 미리 학습되는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 단계는,상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 동맥혈압의 예측 목표값의 최대값과 최소값으로부터 동맥혈압의 이완기 혈압값 및 수축기 혈압값의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 산출하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 센싱된 광전용적맥파를 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간에서의 동맥혈압의 추정 목표값 상기 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 상기 학습모델을 학습하는 단계는,상기 현재 시간 구간에서의 광전용적맥파 및 상기 동맥혈압의 추정 목표값을 상기 학습모델의 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 상기 학습모델을 학습하는 단계를 포함하고,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 단계는,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파 및 상기 동맥혈압의 추정 목표값을 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 예측 목표값을 출력하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 단계는,상기 동맥혈압의 예측 목표값의 최대값과 최소값으로부터 동맥혈압의 이완기 혈압값 및 수축기 혈압값의 예측 목표값을 산출하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 센싱된 광전용적맥파를 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간에서의 동맥혈압의 추정 목표값 상기 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 기 구축된 소정의 학습모델을 학습하는 단계는,상기 현재 시간 구간에서의 상기 광전용적맥파 및 실제 동맥혈압의 측정값을 상기 학습모델의 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 상기 학습모델을 학습하는 단계를 포함하고,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 단계는,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파 및 상기 동맥혈압의 측정값을 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 예측 목표값을 출력하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제7항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값이 미리 설정된 임계범위를 벗어나는 경우 경고 알람을 제공하는 단계를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값의 오차 신호를 산출하는 단계;상기 산출된 오차 신호를 미리 설정된 임계값과 비교하는 단계; 및상기 비교 결과에 기초하여 상기 동맥혈압의 이상 징후를 예측하는 단계를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값에 대한 이완기 및 수축기 혈압값들의 오차값을 산출하는 단계;상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값에 대한 이완기 및 수축기 혈압값, 또는 상기 산출된 오차값 중 적어도 하나를 미리 설정된 임계값들과 비교하는 단계; 및상기 비교 결과에 기초하여 상기 동맥혈압의 이상 징후를 예측하는 단계를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 방법
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딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템에 있어서,소정의 신체부위로부터 광전용적맥파를 센싱하는 센싱장치 및상기 센싱장치로부터 제공된 광전용적맥파를 기 구축된 소정의 학습모델의 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간에서의 동맥혈압의 추정 목표값 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 상기 학습모델을 학습하고, 상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파를 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 출력하는 동맥혈압 추정 장치를 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 학습 데이터에 가상으로 생성된 노이즈 또는 실제 발생되어 측정된 노이즈를 포함하여 상기 학습모델을 학습시키는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 동맥혈압의 예측 목표값의 최대값과 최소값으로부터 동맥혈압의 이완기 혈압값 및 수축기 혈압값의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 산출하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 상기 현재 시간 구간에서의 광전용적맥파 및 상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 실제 동맥혈압의 측정값을 상기 학습모델의 입력변수로 설정하고, 현재 시간 구간 이후에 대한 동맥혈압의 예측 목표값을 출력변수로 설정하여 상기 학습모델을 학습하고,상기 학습모델을 토대로 상기 광전용적맥파 및 상기 동맥혈압의 측정값 또는 실제 동맥혈압의 측정값을 입력한 후 딥러닝을 수행하여 상기 동맥혈압의 예측 목표값을 출력하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제14항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 상기 동맥혈압의 예측 목표값의 최대값과 최소값으로부터 동맥혈압의 이완기 혈압값 및 수축기 혈압값의 예측 목표값을 산출하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값을 디스플레이하는 디스플레이 장치를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제16항에 있어서,상기 동맥혈압의 추정 목표값 또는 예측 목표값이 미리 설정된 임계범위를 벗어나는 경우 경고 알람을 제공하는 경고 알람장치를 더 포함하는,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값의 오차 신호를 산출하고, 상기 산출된 오차 신호를 미리 설정된 임계값과 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 동맥혈압의 이상 징후를 예측하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 동맥혈압 추정 장치는 상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값에 대한 이완기 및 수축기 혈압값들의 오차값을 산출하고, 상기 동맥혈압의 추정 목표값 및 예측 목표값에 대한 이완기 및 수축기 혈압값, 또는 상기 산출된 오차값 중 적어도 하나를 미리 설정된 임계값들과 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 동맥혈압의 이상 징후를 예측하는 것인,딥러닝 기반의 동맥혈압 추정 시스템
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