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公开(公告)号：KR102256313B1
公开(公告)日：2021-05-26
申请号：KR1020190071478
申请日：2019-06-17
Applicant: 인하대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의다양한실시예들은사용자의뇌전도신호를측정하는뇌전도측정모듈; 뇌전도측정모듈에의해획득한뇌전도신호의노이즈를제거하고데이터를분할하는신호처리모듈; 신호처리모듈로부터정제과정을거친가공된뇌전도신호의주파수대역을분해하고, 분해된주파수대역의계수를이용하여, 레벨에따른임계치를생성하고, 임계치를이용하여특징벡터를추출해내는특징추출모듈; 특징추출모듈에서산출된특징벡터를이용하여, 코드북을생성하고, 기계학습및 확률모델을기반으로한 발작파검출부와, 검출된발작파의시점및 횟수를기록하는분류모듈; 분류모듈로부터제공된발작파검출시점및 횟수를출력하고, 실시간으로발작파를검출해내는출력모듈을포함하는, 멀티주파수대역계수를이용한특징추출및 확률모델과기계학습에의한간질발작파자동검출방법에대한것이다.
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Patent Agency Ranking2.发明公开사용되는 근육에 적합한 특징 조합을 적용한 상하향 계단보행에서의 근전도 신호 기반 보행단계 인식 방법 有权基于EMG信号的GAIT相位识别方法，使用适应于随机提取和下降的平台的自适应特征选择
公开(公告)号：KR1020160096285A
公开(公告)日：2016-08-16
申请号：KR1020150017560
申请日：2015-02-04
Applicant: 인하대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B5/112 , A61B5/04012 , A61B5/7264
Abstract: 본발명은상하향계단보행에서의근전도신호기반보행단계인식방법에관한것으로서, (a) 오르막보행또는내리막보행시에측정된다수채널의근전도신호의훈련용신호를입력받아, 상기근전도신호로부터상기보행의보행단계를분류하는분류기를상기채널별로생성하는단계; (b) 다수채널의근전도신호의테스트용신호를입력받아, 상기분류기를테스트하여정확도를구하여, 상기정확도에따라분류기를선정하는단계; 및, (c) 상기선정된분류기로상기보행의보행단계를인식하는단계를포함하고, 상기분류기는상기근전도신호로부터적어도 2개의특징값을추출하고, 상기추출된적어도 2개의특징값에의하여보행단계를분류하는구성을마련한다. 상기와같은방법에의하여, 계단보행에사용되는근육에적합한특징을적어도 2개로조합하여분류기를생성하여보행단계를분류하여인식함으로써, 단일특징에의한분류기만으로사용하였을때 비해보행단계의인식률을제고할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种在向上或向下的楼梯行走操作中基于肌电图信号的步行步骤识别方法。 步行步骤识别方法包括：（a）在上坡或下坡步行操作期间测量的多个通道中接收肌电图信号的训练信号的步骤，以及生成分类器，以从步行操作中分离来自肌电图信号的步行步骤 每个渠道; （b）接收肌电图信号的测试信号以测试分类器并获得其精度并根据精度选择分类器的步骤; （c）和步行步骤，用所选择的分类器识别步行操作的步行步骤。 分类器从肌电图信号中提取两个或多个特征值，并根据提取的特征值对步行步骤进行分类。 步行步骤识别方法能够组合步行操作中使用的肌肉的两个或多个合适属性，以产生分类器并对步行步骤进行分类和识别，从而与所获得的识别率相比提高步行步骤的识别率 当仅使用用于单个特征的分类器时。
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公开(公告)号：KR1020170000451A
公开(公告)日：2017-01-03
申请号：KR1020150089156
申请日：2015-06-23
Applicant: 인하대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은상하향계단보행을위한근전도신호기반보행단계인식방법에관한것으로서, (a) 오르막보행또는내리막보행시에측정된다수근육의근전도신호의훈련용신호와, 보행시에측정된발바닥압력과무릎각도의물리데이터를입력받는단계; (b) 상기물리데이터를이용하여보행단계를판단하는단계; (c) 상기근전도신호로부터특징을추출하는단계; (d) 추출한특징을입력으로하고, 판단된보행단계를출력으로하는분류기를생성하는단계; 및, (e) 생성된분류기를이용하여, 상기오르막보행또는내리막보행의보행단계를인식하는단계를포함하는구성을마련한다. 상기와같은방법에의하여, 근전도신호만을이용하여오르막, 내리막계산보행을분류함으로써, 계단보행단계를보다정확하게분류할수 있다.
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4.发明授权
公开(公告)号：KR101705075B1
公开(公告)日：2017-02-10
申请号：KR1020150017560
申请日：2015-02-04
Applicant: 인하대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은상하향계단보행에서의근전도신호기반보행단계인식방법에관한것으로서, (a) 오르막보행또는내리막보행시에측정된다수채널의근전도신호의훈련용신호를입력받아, 상기근전도신호로부터상기보행의보행단계를분류하는분류기를상기채널별로생성하는단계; (b) 다수채널의근전도신호의테스트용신호를입력받아, 상기분류기를테스트하여정확도를구하여, 상기정확도에따라분류기를선정하는단계; 및, (c) 상기선정된분류기로상기보행의보행단계를인식하는단계를포함하고, 상기분류기는상기근전도신호로부터적어도 2개의특징값을추출하고, 상기추출된적어도 2개의특징값에의하여보행단계를분류하는구성을마련한다. 상기와같은방법에의하여, 계단보행에사용되는근육에적합한특징을적어도 2개로조합하여분류기를생성하여보행단계를분류하여인식함으로써, 단일특징에의한분류기만으로사용하였을때 비해보행단계의인식률을제고할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种在向上或向下的楼梯行走操作中基于肌电图信号的步行步骤识别方法。 步行步骤识别方法包括：（a）在上坡或下坡步行操作期间测量的多个通道中接收肌电图信号的训练信号的步骤，以及生成分类器，以从步行操作中分离来自肌电图信号的步行步骤 每个渠道; （b）接收肌电图信号的测试信号以测试分类器并获得其精度并根据精度选择分类器的步骤; （c）和步行步骤，用所选择的分类器识别步行操作的步行步骤。 分类器从肌电图信号中提取两个或多个特征值，并根据提取的特征值对步行步骤进行分类。 步行步骤识别方法能够组合步行操作中使用的肌肉的两个或多个合适属性，以产生分类器并对步行步骤进行分类和识别，从而与所获得的识别率相比提高步行步骤的识别率 当仅使用用于单个特征的分类器时。
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公开(公告)号：KR101705082B1
公开(公告)日：2017-02-10
申请号：KR1020150089156
申请日：2015-06-23
Applicant: 인하대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은상하향계단보행을위한근전도신호기반보행단계인식방법에관한것으로서, (a) 오르막보행또는내리막보행시에측정된다수근육의근전도신호의훈련용신호와, 보행시에측정된발바닥압력과무릎각도의물리데이터를입력받는단계; (b) 상기물리데이터를이용하여보행단계를판단하는단계; (c) 상기근전도신호로부터특징을추출하는단계; (d) 추출한특징을입력으로하고, 판단된보행단계를출력으로하는분류기를생성하는단계; 및, (e) 생성된분류기를이용하여, 상기오르막보행또는내리막보행의보행단계를인식하는단계를포함하는구성을마련한다. 상기와같은방법에의하여, 근전도신호만을이용하여오르막, 내리막계산보행을분류함으로써, 계단보행단계를보다정확하게분류할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于对上行链路中的步行步骤识别方法的肌电信号和下行链路上下楼梯，（a）一种上坡行走或下坡与EMG信号的训练信号可以肌肉在行走时测量，在压脚的行走鞋底的时间测量和 接收膝角的物理数据; （b）使用物理数据确定步行步骤; （c）从EMG信号中提取特征; （d）生成将提取的特征作为输入并输出确定的步态步骤的分类器; 并且（e）使用生成的分类器识别上坡或下坡步行的步行。 仅通过使用计算出的上坡，下坡行走分类，如上面所描述的相同方法的肌电信号，它可以被更准确地分类的楼梯步骤。
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公开(公告)号：KR102141185B1
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：KR1020180033888
申请日：2018-03-23
Applicant: 인하대학교 산학협력단
IPC: A61B5/00 , A61B5/0478 , A61B5/048 , A61B5/04
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