KR102226850B1 - Method and device egg data augmentation for deep learning, recording medium for performing the method

    公开(公告)号:KR102226850B1

    公开(公告)日:2021-03-11

    申请号:KR1020180115557A

    申请日:2018-09-28

    发明人: 이민호 강준수

    IPC分类号: A61B5/369 A61B5/00 A61B5/24

    摘要: 딥러닝을 위한 뇌파 신호 데이터 증강 방법은, 적어도 하나의 제1 독립성분을 추출하여 선별하고, 제1 독립성분들 중 기 설정된 기준에 따라 적어도 하나의 제1 독립성분을 선택한 뒤 선택한 제1 독립성분을 크로스오버(Crossover)하여 제1 데이터를 생성하고, 제1 독립성분 선택 및 크로스오버를 반복 수행하여 생성된 다수 개의 제1 데이터를 결합하여 제1 데이터 세트를 생성하고, 제1 데이터 세트에서 적어도 하나의 제1 데이터를 임의로 선택하여 변이데이터를 생성하고, 변이데이터와 사영된 제1 데이터를 크로스오버(Crossover)하여 생성된 제2 데이터를 결합하여 제2 데이터 세트를 생성하고, 제2 데이터 세트를 최종 데이터 세트로 출력할 수 있다. 이에 따라, 적은 수의 뇌파 데이터를 수집하여 선별하고, 선별된 데이터에 교차 및 변이를 수행하여 다양한 뇌파 데이터를 생성하여 정확한 연구결과를 도출 할 수 있다.

    KR102233341B1 - Method for predicting a suicidal behavior in major depressive disorder based on frontal alpha asymmetry and frontal activity

    公开(公告)号:KR102233341B1

    公开(公告)日:2021-03-29

    申请号:KR1020180110663A

    申请日:2018-09-17

    发明人: 이승환

    摘要: 본 발명의 다양한 실시 예는 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전두 알파 비대칭 및 전두엽 활성도 비대칭에 기반한 주요 우울 장애에서 자살 행위 예측 방법은 복수의 우울증 환자들을 좌뇌형(LD) 그룹과 우뇌형(RD) 그룹으로 분류하는 단계; 상기 복수의 우울증 환자들의 전두 알파 비대칭과 관련된 관심 영역(ROI)에서 뇌파 신호를 측정하는 단계; 상기 뇌파 신호에서 저알파 밴드와 고알파 밴드의 비대칭 지수를 연산하는 단계; 상기 좌뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 우뇌형 그룹에 속한 우울증 환자의 고알파 밴드의 비대칭 지수를 확인하는 단계; 및 상기 저알파 밴드의 비대칭 지수와 상기 고알파 밴드의 비대칭 지수를 이용하여 상기 우울증 환자의 자살 행위를 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 실시 예들도 가능할 수 있다.

    KR102232790B1 - Brain waves sharing apparatus, brain waves management system comprising the same and control method thereof

    公开(公告)号:KR102232790B1

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:KR1020130099382A

    申请日:2013-08-22

    发明人: 주성환

    IPC分类号: G06Q50/22 G06Q50/10

    CPC分类号: G06Q50/10 A61B5/369 G06Q50/22

    摘要: 본 발명은 상황별로 측정되는 뇌파를 음향 파일로 생성하고, 음향 파일을 원하는 사용자의 사용자 장치에 제공/판매하며, 주행 중인 차량 내의 운전자 또는 보행 중인 보행자의 뇌파를 감지하고, 감지된 뇌파의 특성을 근거로 베타파 또는 알파파를 발진하여 정상적인 상태의 뇌파로 공명 현상을 유도함으로써, 음향 파일 형태의 뇌파의 상거래를 통한 경제적 수익을 창출하고, 운전, 보행, 작업, 수면, 식사, 쇼핑 등 다양한 상황을 보다 효과적으로 대응하고 감응하며, 비정상적인 상황 인지 시 사고 위험 방지 및 치유 서비스 기능을 제공하며, 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.