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公开(公告)号：KR1020140118260A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：KR1020130033844
申请日：2013-03-28
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F19/12
CPC classification number: G06F19/12 , G06F17/5009
Abstract: For effective analysis of a network model including nodes and links, the nodes are categorized into an observation node, a control node of a first type, and a control node of a second type. The control nodes of the first type are used for a process which changes a value which the nodes can represent, from an initial value to an intermediate value, and then changes the intermediate value to a final value. The control nodes of the second type can control to have various values.The observation node is a node which becomes a target of observation which is influenced by the changes of the control nodes of the first type and the second type.
Abstract translation: 为了对包括节点和链路的网络模型进行有效分析，将节点分类为观察节点，第一类型的控制节点和第二类型的控制节点。 第一类型的控制节点用于将节点可以表示的值从初始值改变为中间值的过程，然后将中间值改变为最终值。 第二类型的控制节点可以控制具有各种值。观测节点是成为受到第一类型和第二类型的控制节点变化影响的观测目标的节点。
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Patent Agency Ranking3.发明授权뇌파 신호 동기화 수준을 이용한 정신분열병 고위험군 진단의 정량화 방법, 장치, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 有权使用脑波同步水平量化发展精神分裂症风险的方法和装置，以及该方法的计算机可读介质记录码
公开(公告)号：KR101249069B1
公开(公告)日：2013-03-29
申请号：KR1020110004122
申请日：2011-01-14
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A61B5/0476 , A61B5/048
Abstract: 복수 개의 대역을 포함하는 뇌파신호로부터 발병 위험도를 결정하는 방법으로서, 복수 개의 뇌파신호 쌍의 각 쌍에 대하여, 각 대역별로 각 쌍에 대한 복수 개의 동기화값을 취득하는 단계, 복수 개의 뇌파신호 쌍 중, 복수 개의 동기화값이 모두 제1값보다 큰 값을 갖는 뇌파신호 쌍의 개수로부터 복수 개의 동기화값이 모두 제2값보다 작은 값은 갖는 뇌파신호 쌍의 개수를 차감한 차감값을 취득하는 단계 및 차감값에 따라 정신분열증의 발병 위험도를 결정하는 단계를 포함하는, 발병 위험도 결정방법이 공개된다.
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公开(公告)号：KR101366127B1
公开(公告)日：2014-02-25
申请号：KR1020110123399
申请日：2011-11-24
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 본 발명은 Small-worldness 및 Work Output을 이용한 정신분열병 구분방법에 관한 것으로, 해결하고자 하는 과제는 정신분열병을 진단하기 위한 기준을 수치적으로 정량화하여 정상인, 정신분열병 고위험군 및 정신분열병 환자를 객관적으로 구분할 수 있는 Small-worldness 및 Work Output을 이용한 정신분열병 구분방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 Small-worldness를 이용한 정신분열병 구분방법은 피험자의 복수개의 뇌파신호 쌍의 동기화를 이용하여 Small-world 네트워크를 구성하는 단계와, 상기 Small-world 네트워크에서 뇌파신호 쌍의 특성 경로 길이(characteristic path length)와 뇌파신호 클러스터의 클러스터링 계수(clustering coefficient)를 계산하여 상기 Small-world 네트워크의 특성을 결정하는 단계와, 상기 특성 경로 길이(characteristic path length)와 클러스터링 계수(clustering coefficient)를 이용하여 상기 Small-world 네트워크의 Small-worldness를 계산하는 단계 및 상기 Small-worldness를 이용하여 상기 피험자가 정신분열병에 대한 정상인인지, 고위험군인지 또는 환자인지를 구분하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.-
5.发明公开뇌파 신호 동기화 수준을 이용한 정신분열병 고위험군 진단의 정량화 방법, 장치, 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 有权用于使用脑干同步水平定量开发研究风险的方法和装置以及用于方法的计算机可读媒体记录码
公开(公告)号：KR1020120082689A
公开(公告)日：2012-07-24
申请号：KR1020110004122
申请日：2011-01-14
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A61B5/0476 , A61B5/048
Abstract: PURPOSE: A method for quantifying diagnosis of a high-risk group of schizophrenia using a brainwave synchronization level and an apparatus thereof and a computer-readable media are provided to prevent onset of disease by diagnosing a high-risk group of schizophrenia. CONSTITUTION: A plurality of synchronization values for each pair according to each bandwidth is obtained for each pair of a plurality of a pair of brainwaves. The number of a pair of the brainwaves having a smaller value than a second value is subtracted from the number of a pair of brainwaves having a synchronization value having larger than a first value. The subtraction value is obtained through a subtraction process. The risk of onset of disease of schizophrenia is determined according to the subtraction value.
Abstract translation: 目的：提供一种使用脑波同步水平及其装置和计算机可读介质定量诊断高危精神分裂症患者的方法，以通过诊断高危组精神分裂症来预防疾病的发病。 构成：针对每对一对脑电波，获得根据每个带宽的每对的多个同步值。 从具有大于第一值的同步值的一对脑电波的数量中减去一对具有比第二值小的脑波的数量。 通过减法处理获得减法值。 根据减法值确定精神分裂症疾病发病的风险。
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公开(公告)号：KR101579447B1
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：KR1020130033844
申请日：2013-03-28
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F19/12
Abstract: 노드와링크를포함하는네트워크모델의효율적인분석을위하여, 노드들을관찰노드, 제1타입의제어노드, 제2타입의제어노드로구분한다. 제1타입의제어노드는그 노드가나타낼수 있는값을초기값에서중간값까지변화시키고, 다시중간값에서최종값까지변화시키는프로세스에이용되는노드이다. 제2타입의제어노드는다양한값을갖도록제어할수 있다. 관찰노드는, 상기제1타입의제어노드와상기제2타입의제어노드의변화에의해영향을받는관찰의대상이되는노드이다.
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公开(公告)号：KR1020130057602A
公开(公告)日：2013-06-03
申请号：KR1020110123399
申请日：2011-11-24
Applicant: 한국과학기술원
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: PURPOSE: A schizophrenia distinguishing method using Small-worldness and work output is provided to objectively distinguish a normal person and a patient by numerically quantifying the diagnostic criteria. CONSTITUTION: A Small-world network is configured (S10). The synchronization of multiple EEG pairs is used in the configuration. The property of the Small-world network is determined (S20). The Small-worldness is calculated (S30). A subject is distinguished by using the Small-worldness (S40). [Reference numerals] (AA) Motion detection part; (BB) Input detection part; (S10) Memory part; (S20) Toothbrush body; (S30) Communication part; (S40) Power supply part
Abstract translation: 目的：提供使用小世界和工作输出的精神分裂症区分方法，通过数字量化诊断标准客观区分正常人和患者。 规定：配置小世界网络（S10）。 在配置中使用多个EEG对的同步。 确定小世界网络的属性（S20）。 计算小世界（S30）。 通过使用小世界来区分主题（S40）。 （附图标记）（AA）运动检测部; （BB）输入检测部分; （S10）内存部分; （S20）牙刷体; （S30）通信部分; （S40）电源部
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