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압력 센서를 포함하는 보행 분석 기기로부터 보행에 따른 압력 값이 측정된 제1 보행 변수를 식별하거나, 보행 영상 촬영 장치로 촬영된 보행 동작 패턴이 포함된 보행 영상에 기반하는 제2 보행 변수를 식별하는 과정;상기 제1 보행 변수 또는 상기 제2 보행 변수 중 적어도 어느 하나에 기초하는 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하는 과정; 및 상기 산출된 활보 가로세로비에 기초하여 특발정상압수두증 진단 예측 결과를 산출하는 과정;을 포함하며,상기 활보 가로세로비는 제1 발의 뒤꿈치에서 제2 발의 뒤꿈치까지의 거리인 보장(step width) 대비 상기 제1 발의 뒤꿈치에서 다음 보행의 상기 제1 발의 뒤꿈치까지의 거리인 활보장(stride length)의 비율로 결정되는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하는 과정은,상기 제1보행 변수에 포함된 상기 보장(step width)과 활보장(stride length)의 비율을 통해 상기 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하는 과정; 또는상기 제 2 보행 변수에 포함된 보행 동작 패턴에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 알고리즘을 적용하여 상기 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 방법
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제 1 항에 있어서,상기 특발정상압수두증 진단 예측 결과에 기반하여 특발정상압수두증과 특발정상압수두증이 아닌 정상 보행을 식별하는 과정;을 더 포함하는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 방법
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압력 센서를 포함하는 보행 분석 기기로부터 제1 보행 변수를 입력 받거나, 보행 영상 촬영 장치로 촬영된 보행 동작 패턴이 포함된 보행 영상을 입력 받는 입력부; 및 상기 제2 보행 변수를 식별하거나, 상기 제1 보행 변수 또는 상기 제2 보행 변수 중 적어도 어느 하나에 기초하는 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하며, 상기 산출된 활보 가로세로비에 기초하여 특발정상압수두증 진단 예측 결과를 산출하는 제어부;을 포함하며,상기 활보 가로세로비는 제1 발의 뒤꿈치에서 제2 발의 뒤꿈치까지의 거리인 보장(step width) 대비 상기 제1 발의 뒤꿈치에서 다음 보행의 상기 제1 발의 뒤꿈치까지의 거리인 활보장(stride length)의 비율로 결정되는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 장치
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제 4 항에 있어서,상기 제어부는,상기 제1보행 변수에 포함된 상기 보장(step width)과 활보장(stride length)의 비율을 통해 상기 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하거나,상기 제 2 보행 변수에 포함된 보행 동작 패턴에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 알고리즘을 적용하여 상기 활보 가로세로비(stride aspect ratio)를 산출하는 것을 특징으로 하는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 장치
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제 4 항에 있어서,상기 제어부는,상기 특발정상압수두증 진단 예측 결과에 기반하여 특발정상압수두증과 특발정상압수두증이 아닌 정상 보행을 식별하는,활보 가로세로비에 기초하는 특발정상압수두증 진단 장치
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