초록 ▼

본 발명은 인공지능 기반 천명 판정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 인공지능 기반 천명 판정 방법은 디지털 청진기를 이용하여 다수의 사람으로부터 호흡음을 수집하는 단계; 푸리에 변환을 통해 상기 수집된 호흡음들의 특징을 추출하여 프레임으로 생성하여 전처리하는 단계; 및 상기 전처리된 호흡음을 입력으로 하여 심층신경망(DNN)을 통해 호흡음이 정상 호흡음인지 천명이 있는 호흡음인지 분류하는 단계를 포함한다. 그 전처리는 비정상 호흡음 신호에 대해서는 천명이 있는 구간들을 추출하는 단계; 그 추출된 구간들의 시간영역의 파형을 샘플

본 발명은 인공지능 기반 천명 판정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 인공지능 기반 천명 판정 방법은 디지털 청진기를 이용하여 다수의 사람으로부터 호흡음을 수집하는 단계; 푸리에 변환을 통해 상기 수집된 호흡음들의 특징을 추출하여 프레임으로 생성하여 전처리하는 단계; 및 상기 전처리된 호흡음을 입력으로 하여 심층신경망(DNN)을 통해 호흡음이 정상 호흡음인지 천명이 있는 호흡음인지 분류하는 단계를 포함한다. 그 전처리는 비정상 호흡음 신호에 대해서는 천명이 있는 구간들을 추출하는 단계; 그 추출된 구간들의 시간영역의 파형을 샘플링하여 윈도윙(windowing)를 취해서 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 복수의 샘플로 이루어지는 프레임을 형성하는 단계; 및 학습시 정상적인 호흡음으로 이루어진 프레임과 천명이 있는 호흡음으로 이루어진 프레임을 라벨링을 통해 식별되게 하는 단계를 포함한다.본 발명에 의하면, 사람의 호흡음을 전처리한 후 DNN에 입력함으로써 정확하고 일관성 있는 천명의 존재 여부를 판단할 수 있고, 지속적인 치료와 돌봄이 필요한 환자에게 유용하다.

대표청구항 ▼

디지털 청진기를 이용하여 다수의 사람으로부터 호흡음을 수집하는 단계;상기 수집된 호흡음 중에서 정상적인 호흡음은 호흡음 전체를 사용하고 천명이 있는 비정상 호흡음에 대해서는 천명이 있는 구간을 추출하고, 추출된 구간의 시간영역 파형을 샘플링하여 윈도윙(windowing)를 취해서 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 복수의 샘플로 이루어지는, 주파수 정보가 있는 프레임(frame)을 생성하고, 학습시 정상적인 호흡음으로 이루어진 프레임과 천명이 있는 호흡음으로 이루어진 프레임을 라벨링을 통해 식별되게 함으로써 전

디지털 청진기를 이용하여 다수의 사람으로부터 호흡음을 수집하는 단계;상기 수집된 호흡음 중에서 정상적인 호흡음은 호흡음 전체를 사용하고 천명이 있는 비정상 호흡음에 대해서는 천명이 있는 구간을 추출하고, 추출된 구간의 시간영역 파형을 샘플링하여 윈도윙(windowing)를 취해서 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 복수의 샘플로 이루어지는, 주파수 정보가 있는 프레임(frame)을 생성하고, 학습시 정상적인 호흡음으로 이루어진 프레임과 천명이 있는 호흡음으로 이루어진 프레임을 라벨링을 통해 식별되게 함으로써 전처리하는 단계; 및상기 전처리된 호흡음을 입력으로 하되, 현재의 프레임을 판정하기 위해 현재 프레임을 기준으로 미리 정해진 개수의 이전 프레임, 현재 프레임 및 미리 정해진 개수의 미래 프레임의 특징 벡터들을 연결시킨 프레임 콘텍스트 윈도우(frame context window)를 사용하여 현재 프레임으로 입력하고, 활성화 함수(activation function)로 쌍곡 탄젠트(hyperbolic tangent) 함수를 사용하는심층신경망(DNN)을 통해 호흡음이 정상 호흡음인지 천명이 있는 호흡음인지 분류하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 천명 판정 방법.