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公开(公告)号：WO2020009387A1
公开(公告)日：2020-01-09
申请号：PCT/KR2019/007945
申请日：2019-07-01
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B5/00 , A61B5/021 , A61B5/0402 , A61B5/024 , A61B5/11
Abstract: 본 발명의 일 실시 예는, 과거기간에 적어도 한 가지 이상의 방식으로 측정된 사용자의 생체신호를 수신하고, 상기 수신된 생체신호를 분석하여 상기 생체신호가 측정된 시점별로 특징정보를 추출하는 특징정보추출단계; 상기 추출된 특징정보를 기초로 상기 과거기간에 대한 혈압관련파라미터를 산출하는 파라미터산출단계; 및 상기 산출된 혈압관련파라미터를 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network)에 시계열적으로 입력하여 현재시점을 포함하는 미래기간에서의 상기 사용자의 추정혈압이 출력되도록 제어하는 혈압추정제어단계를 포함하는 순환신경망을 이용한 구간혈압 추정 방법을 제공한다.
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公开(公告)号：WO2020242009A1
公开(公告)日：2020-12-03
申请号：PCT/KR2020/001688
申请日：2020-02-06
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/0488
Abstract: 본 발명은 척추 동작 분석 시스템 및 척추 동작 분석 방법에 관한 것으로, 척추 동작 분석 시스템은 흉추, 요추, 천추 중 어느 한 지점 이상에 부착되며, 부착된 지점의 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw) 방향의 자세 및 움직임을 측정할 수 있는 척추 자세 측정 센서; 상기 척추 자세 측정 센서에서 측정된 데이터를 통해 제1파라미터를 도출할 수 있는 파라미터 도출부; 상기 파라미터 도출부를 통해 도출된 제1파라미터를 분석하여 척추 상태를 판별하는 제어부;를 포함하며, 척추 동작 분석 방법은, 척추 자세 측정 센서를 통해 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 파라미터 도출부를 통해 제1파라미터를 도출하는 제1파라미터 도출 단계; 제어부를 통해 피측정자의 척추 상태를 판별하는 판별 단계;를 포함하는 것이다.
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公开(公告)号：KR102170733B1
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：KR1020180114380
申请日：2018-09-21
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B5/00
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR101820511B1
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：KR1020160151695
申请日：2016-11-15
Applicant: 서울대학교산학협력단
IPC: A61B5/021 , A61B5/0402 , A61B5/024 , G06N99/00 , G06F19/00
CPC classification number: A61B5/021 , A61B5/02405 , A61B5/02416 , A61B5/0402 , A61B2562/0219 , G06N99/005 , G16H50/70
Abstract: 본발명의일 실시예에따른혈압추정장치는, 기정해진종류의생체신호를사용자로부터측정하는측정부, 상기측정된생체신호에기초하여상기사용자의신체상태가기 정해진복수의상태유형중 어떤것에해당하는지를판단하는상태판단부, 상기상태유형각각을, 상기측정된생체신호로부터상기사용자의혈압을추정하기위한복수의기 정해진혈압추정함수중 적어도하나에대응되도록하는대응관계정보를저장하는데이터베이스및 상기대응관계정보에기초하여, 상기사용자의신체상태에해당하는상태유형에대응되는혈압추정함수를이용함으로써상기사용자의혈압을추정하는혈압추정부를포함할수 있다.
Abstract translation: 根据本发明的一个实施方案中，基团，其测量一个给定类型的生理信号从用户，如果对应于所述多个状态的测量的生物信号的基础上yuhyeongjung东西身体状况的测量单元，顶部固定在用户血压推定装置 一种数据库，用于存储对应关系信息，其中每个状态类型与多个预定血压估计函数中的至少一个相关联，用于根据测量的生物信号估计用户的血压， 以及血压估计单元，用于通过使用与对应于用户的身体状况的状态类型对应的血压估计函数来估计用户的血压。
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公开(公告)号：KR102198395B1
公开(公告)日：2021-01-06
申请号：KR1020180052271
申请日：2018-05-08
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은나선형뉴럴네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 방법의딥러닝을이용하여안구빛간섭단층촬영검사의시신경유두주위망막신경섬유층두께로부터녹내장진행정도를단계별로진단하는방법및 그시스템에관한것으로, 빛간섭단층촬영(OCT)으로획득한시신경유두주변의망막신경섬유층(p-RNFL) 영상을딥러닝중 CNN(Convolutional Neural Network)방법을적용하여정상(Normal), 조기녹내장(early Glaucoma) 및중-후기녹내장(Severe Glaucoma)로진단할뿐 아니라, 모델상에서점진적등급활성맵(Gradient Class Activation Map: Grad-CAM)을이용해진단을내리게된 이유가되는영상의영역을표시해주므로, 정확하고빠른보조진단의역할을할 수있다.
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公开(公告)号：KR102245204B1
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：KR1020190063304
申请日：2019-05-29
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은척추동작분석시스템및 척추동작분석방법에관한것으로, 척추동작분석시스템은흉추, 요추, 천추중 어느한 지점이상에부착되며, 부착된지점의롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw) 방향의자세및 움직임을측정할수 있는척추자세측정센서; 상기척추자세측정센서에서측정된데이터를통해제1파라미터를도출할수 있는파라미터도출부; 상기파라미터도출부를통해도출된제1파라미터를분석하여척추상태를판별하는제어부;를포함하며, 척추동작분석방법은, 척추자세측정센서를통해데이터를수집하는데이터수집단계; 파라미터도출부를통해제1파라미터를도출하는제1파라미터도출단계; 제어부를통해피측정자의척추상태를판별하는판별단계;를포함하는것이다.
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