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뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류 방법

  • 기술번호 : KST2022018847
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류 방법에 관한 것이다. 본 발명은 수신부가 측정전극으로부터 뇌전도데이터를 수신하는 단계와, 전처리부가 측정된 뇌전도데이터에 대해 세그멘테이션 및 전처리를 수행하는 단계와, 분해부가 전처리된 뇌전도데이터를 저주파 및 고주파의 엔벨로프 신호로 분해하는 단계와, 행렬생성부가 분해된 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/374 (2021.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01) A61B 5/291 (2021.01.01) G06F 3/01 (2006.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01)
CPC A61B 5/374(2013.01) A61B 5/7264(2013.01) A61B 5/291(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06F 3/015(2013.01)
출원번호/일자 1020210031372 (2021.03.10)
출원인 한동대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0126971 (2022.09.19) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.10)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한동대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 안민규 경상북도 포항시 북구
2 권다은 경상북도 포항시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 ***(서초동, 강남미래타워) ****호(지오특허법률사무소)

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
2021.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2021-0282186-26
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.05.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0350368-49
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.06.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0674873-58
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.06.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0674874-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류 방법에 있어서,(a) 수신부가 다수개의 측정전극으로부터 뇌전도데이터를 수신하는 단계;(b) 특징추출부가 뇌전도데이터에서 가중치 교차 주파수 결합정보(WCFC; weighted cross-frequency coupling)를 통해 특징을 추출하는 단계;(c) 특징결합부가 추출된 다수개의 특징들을 결합하는 단계;(d) 분류부가 특징결합부에서 결합된 특징들로부터 주파수대역대로 뇌 상태를 분류하는 단계를 포함하는 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,특징추출부의 전처리모듈이 측정된 뇌전도데이터에 대해 세그멘테이션 및 전처리를 수행하는 단계;특징추출부의 분해모듈이 전처리된 뇌전도데이터를 저주파 및 고주파의 엔벨로프 신호로 분해하는 단계; 및특징추출부의 공분산행렬 생성모듈이 분해된 신호의 공분산 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류방법
3 3
제2항에 있어서,특징추출부의 가중치투영행렬 생성모듈이 생성된 공분산 행렬에 기초하여 가중치투영행렬을 생성하는 단계를 더 포함하는 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류방법
4 4
제3항에 있어서,특징추출부의 특징추출모듈이 생성된 가중치투영행렬로 분해된 신호를 투영시켜 특징을 추출하는 단계를 더 포함하는 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류방법
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뇌전도데이터의 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류 시스템에 있어서,다수개의 측정전극으로부터 뇌전도데이터를 수신하는 수신부;상기 뇌전도데이터에서 가중치 교차 주파수 결합정보(WCFC; weighted cross-frequency coupling)를 통해 특징을 추출하는 특징추출부;특징추출부에서 추출된 다수개의 특징들을 결합하는 특징결합부; 및특징결합부에서 결합된 특징들로부터 주파수대역대로 뇌 상태를 분류하는 분류부를 포함하는 뇌전도데이터의 가중치 교차 주파수 결합정보 기반의 뇌상태 분류 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한동대학교 산학협력단 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 뇌 상태 정량화와 비침습 뇌 조절 기법 연구를 통한 모바일 뇌 헬스케어 플랫폼 개발