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프로세서를 포함한 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는, 뇌파 신호에서 관심 구간을 레이블링하는 방법에 있어서, 분석 대상의 뇌파 신호를 수신하는 단계; 분석 대상의 뇌파 신호에서 노이즈를 제거하여 전처리 신호를 획득하는 단계; 및뇌파 신호에서 관심 구간을 레이블링하도록 학습된 뇌파 분석 모델에 상기 전처리 신호를 적용하여, 상기 분석 대상의 뇌파 신호에서 특징 패턴이 나타난 관심 구간을 유형에 따라 레이블링하는 단계를 포함하되, 상기 뇌파 분석 모델은 복수의 서브 세트를 포함한 트레이닝 샘플 세트를 이용하여 학습되며, 각 서브 세트에 포함된 각 트레이닝 샘플은 트레이닝 뇌파 신호로부터 획득된 트레이닝 이미지 및, 관심 구간의 유형 정보를 포함하며, 상기 관심 구간의 유형은 상기 상기 트레이닝 이미지에 표현된 사인파 패턴에 연관되고, 각 서브 세트 내 트레이닝 뇌파 신호는 동일한 관심 구간의 유형에 속하며, 상기 트레이닝 이미지는 제1 신호 및 제2 신호를 결합하여 생성된 이미지로서, 상기 제1 신호는 상기 트레이닝 뇌파 신호를 전처리한 신호이고, 상기 제2 신호는 해당 관심 구간의 유형에 연관된 필터를 상기 제1 신호에 적용하여 추출된 신호로서 불규칙한 뇌파 신호에서 규칙성 있는 사인파 형태의 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 뇌파 분석 모델은, 상기 전처리 신호에서 관심 구간과 관련된 특징을 추출하는 인코더; 및 추출된 특징을 구간 신호로 복원하는 디코더를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제2항에 있어서, 상기 구간 신호는, 입력 데이터의 벡터와 가장 가까운 간격을 갖는 벡터 데이터의 신호인 것을 특징으로 하는 방법
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제2항에 있어서, 상기 뇌파 분석 모델은, 복원된 구간 신호에 기초하여 상기 분석 대상의 뇌파 신호의 부분 구간을 연관된 관심 구간의 유형으로 레이블링하는 것을 특징으로 하는 방법
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제4항에 있어서, 상기 뇌파 분석 모델은, 입력 데이터에 연관된 클래스를 결정하는 분류기를 더 포함하며, 상기 분류기는 분석 대상의 뇌파 신호에서 관심 구간의 유형을 레이블링하도록 구성된 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 필터는, 몽타주(montage), 수면 스테이지, 최소 에폭(minimum epoch), 및 특징 패턴을 추출할 대상 전극인 채널 중 적어도 하나에 기초한 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 뇌파 분석 모델은, 미리 설정된 잡파(artifact)의 유형 및 뇌파 리듬(ryhthm)의 유형 중 하나 이상을 포함한 관심 구간의 유형을 레이블링 대상으로 학습된 것을 특징으로 하는 방법
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컴퓨팅 장치에 의해 판독가능하고, 상기 컴퓨팅 장치에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가 제1항 내지 제5항, 제8항 및 제10항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체
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대상의 뇌파 신호를 획득하는 신호 입력 장치, 및상기 대상의 뇌파 신호에서 노이즈를 제거하고, 그리고 전처리된 뇌파 신호를 미리 학습된 뇌파 분석 모델에 적용하여 뇌파 신호의 전체 구간에서 뇌파 분석에 요구되는 관심 구간을 유형별로 레이블링하도록 구성된 데이터 처리 장치를 포함하되, 상기 뇌파 분석 모델은 복수의 서브 세트를 포함한 트레이닝 샘플 세트를 이용하여 학습되며, 각 서브 세트에 포함된 각 트레이닝 샘플은 트레이닝 뇌파 신호로부터 획득된 트레이닝 이미지 및, 관심 구간의 유형 정보를 포함하며, 상기 관심 구간의 유형은 상기 상기 트레이닝 이미지에 표현된 사인파 패턴에 연관되고, 각 서브 세트 내 트레이닝 뇌파 신호는 동일한 관심 구간의 유형에 속하며, 상기 트레이닝 이미지는 제1 신호 및 제2 신호를 결합하여 생성된 이미지로서, 상기 제1 신호는 상기 트레이닝 뇌파 신호를 전처리한 신호이고, 상기 제2 신호는 해당 관심 구간의 유형에 연관된 필터를 상기 제1 신호에 적용하여 추출된 신호로서 불규칙한 뇌파 신호에서 규칙성 있는 사인파 형태의 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석 시스템
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