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머신 러닝을 이용하여 머리에 관한 생체 정보를 추정하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

  • 기술번호 : KST2020014263
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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 발명의 일 태양에 따르면, 머신 러닝을 이용하여 머리에 관한 생체 정보를 추정하기 위한 방법으로서, 피측정자의 머리 부위에 배치되는 적어도 하나의 광 센서에 의해 상기 피측정자의 머리 부위로부터 감지되는 분석 대상 광 신호를 획득하는 단계, 및 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터 및, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터 및 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터와 연관되는 광 신호에 관한 데이터에 기초하여 학습되는 추정 모델을 이용하여 상기 획득되는 분석 대상 광 신호를 분석함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 생체 정보를 추정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
Int. CL A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200044318 (2020.04.10)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0120551 (2020.10.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190043379   |   2019.04.12
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.10)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배현민 대전광역시 유성구
2 지민수 대전광역시 유성구
3 유성권 울산광역시 남구
4 이찬형 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 모아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***, **층(논현동, 센트럴타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2020.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0377643-51
2 보정요구서
Request for Amendment
2020.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0059091-71
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.05.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0505488-95
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.12.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
머신 러닝을 이용하여 머리에 관한 생체 정보를 추정하기 위한 방법으로서,피측정자의 머리 부위에 배치되는 적어도 하나의 광 센서에 의해 상기 피측정자의 머리 부위로부터 감지되는 분석 대상 광 신호를 획득하는 단계, 및적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터 및, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터 및 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터와 연관되는 광 신호에 관한 데이터에 기초하여 학습되는 추정 모델을 이용하여 상기 획득되는 분석 대상 광 신호를 분석함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 생체 정보를 추정하는 단계를 포함하는방법
2 2
제1항에 있어서,상기 광 신호에 관한 데이터는, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터 및 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터를 입력 데이터로 하는 시뮬레이션 모델을 이용하여 획득되는방법
3 3
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터는, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 레이어 각각에 대하여 부여되는 광 성질 계수에 기초하여 생성되는방법
4 4
제1항에 있어서,상기 추정되는 생체 정보에는, 대뇌 피질의 유효 감쇠 계수에 관한 정보, 대뇌 피질의 산소 포화도에 관한 정보, 뇌척수액의 부피에 관한 정보, 대뇌 피질의 수분량에 관한 정보 및 해부학적 구조에 관한 정보 중 적어도 하나가 포함되는방법
5 5
제1항에 있어서,상기 획득 단계에서, 상기 분석 대상 광 신호는, 상기 피측정자의 머리 부위의 제1 영역에 배치되는 제1 광 센서로부터 획득되는 제1 분석 대상 광 신호 및 상기 피측정자의 머리 부위의 제2 영역에 배치되는 제2 광 센서로부터 획득되는 제2 분석 대상 광 신호를 포함하고,상기 추정 단계에서, 상기 추정 모델을 이용하여 상기 획득되는 제1 분석 대상 광 신호를 분석함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 제1 영역의 생체 정보를 추정하고, 상기 추정 모델을 이용하여 상기 획득되는 제2 분석 대상 광 신호를 분석함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 제2 영역의 생체 정보를 추정하는방법
6 6
제5항에 있어서,상기 추정되는 제1 영역의 생체 정보 및 제2 영역의 생체 정보에는, 대뇌 피질의 유효 감쇠 계수에 관한 정보 및 대뇌 피질의 산소 포화도에 관한 정보 중 적어도 하나가 포함되고,상기 추정 단계에서, 상기 추정되는 제1 영역의 생체 정보 및 제2 영역의 생체 정보를 서로 비교함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 제3 생체 정보를 산출하는 단계를 더 포함하는방법
7 7
제1항에 있어서,상기 분석 대상 광 신호는, 근적외선 분광법(NIRS; Near InfraRed Spectroscopy)을 이용하여 획득되는방법
8 8
제1항에 있어서,상기 광 센서는 적어도 하나의 광 조사부 및 적어도 하나의 광 검출부를 포함하는방법
9 9
제1항에 있어서,상기 추정되는 생체 정보에 기초하여 상기 피측정자의 대뇌에 관한 생체적인 상태를 판단하는 단계를 더 포함하는방법
10 10
제2항에 있어서,상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터는, 상기 시뮬레이션 모델에 입력되기 전에 전처리되는방법
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제1항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
12 12
머신 러닝을 이용하여 머리에 관한 생체 정보를 추정하기 위한 시스템으로서,피측정자의 머리 부위에 배치되는 적어도 하나의 광 센서에 의해 상기 피측정자의 머리 부위로부터 감지되는 분석 대상 광 신호를 획득하는 분석 대상 광 신호 획득부,적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터 및, 상기 적어도 하나의 머리 부위의 해부학적 구조에 관한 데이터 및 상기 적어도 하나의 머리 부위의 생체적인 상태에 관한 데이터와 연관되는 광 신호에 관한 데이터에 기초하여 추정 모델을 학습시키는 추정 모델 관리부, 및상기 학습되는 추정 모델을 이용하여 상기 획득되는 분석 대상 광 신호를 분석함으로써, 상기 피측정자의 머리에 관한 생체 정보를 추정하는 생체 정보 추정부를 포함하는시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.