초록 ▼

일반인이 스마트장치를 이용하여 편리하게 심혈관 질환을 자기진단할 수 있는 진단정보 제공방법 및 이를 위한 심음 애플리케이션이 제공된다. 이 진단정보 제공방법은, 외부로부터 입력받은 다수의 샘플 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고, 샘플 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 사전에 정의된 복수의 심음패턴 중 어느 하나로 학습시키고, 진단하고자 하는 환자로부터 직접 심음을 녹음하고, 녹음된 환자 심음 데이터를 시간 및 주파

일반인이 스마트장치를 이용하여 편리하게 심혈관 질환을 자기진단할 수 있는 진단정보 제공방법 및 이를 위한 심음 애플리케이션이 제공된다. 이 진단정보 제공방법은, 외부로부터 입력받은 다수의 샘플 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고, 샘플 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 사전에 정의된 복수의 심음패턴 중 어느 하나로 학습시키고, 진단하고자 하는 환자로부터 직접 심음을 녹음하고, 녹음된 환자 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고, 환자 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망을 이용해 심음패턴 중 어느 하나로 분류하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

심음 애플리케이션 소프트웨어가 설치되어 있는 스마트장치를 이용한 심혈관 질환의 진단정보 제공방법으로서, 스마트 장치가:외부로부터 입력받은 다수의 샘플 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고(상기 이미지 데이터는 시간 축과 주파수 축을 기준으로 상기 샘플 심음 데이터의 심음 진폭 변화를 색상의 차이로 구분하여 2차원으로 가시화한 이미지 데이터임), 상기 샘플 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 사전에 정의된 복수의 심음패턴

심음 애플리케이션 소프트웨어가 설치되어 있는 스마트장치를 이용한 심혈관 질환의 진단정보 제공방법으로서, 스마트 장치가:외부로부터 입력받은 다수의 샘플 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고(상기 이미지 데이터는 시간 축과 주파수 축을 기준으로 상기 샘플 심음 데이터의 심음 진폭 변화를 색상의 차이로 구분하여 2차원으로 가시화한 이미지 데이터임), 상기 샘플 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용해 사전에 정의된 복수의 심음패턴 중 어느 하나로 학습시키고,진단하고자 하는 환자로부터 직접 심음을 녹음하고, 녹음된 환자 심음 데이터를 시간 및 주파수의 변화에 따른 심음 진폭이 가시화된 이미지 데이터로 변환하고(상기 이미지 데이터는 시간 축과 주파수 축을 기준으로 상기 환자 심음 데이터의 심음 진폭 변화를 색상의 차이로 구분하여 2차원으로 가시화한 이미지 데이터임), 상기 환자 심음 데이터의 이미지 데이터에서 심음에 대응하는 이미지 객체를 컨볼루션 신경망을 이용해 상기 심음패턴 중 어느 하나로 분류하는 단계를 포함하는, 심혈관 질환의 진단정보 제공방법.