Pain discrimination using trend analysis, machine learning, medical discriminant model and medical device applying IoT, tailor-made machine learning, and novel electroencephalogram features for pain discrimination
The present invention provides a pain estimation method and device capable of objectively and accurately determining the pain of an estimation target. More specifically, a pain monitoring method for monitoring the pain of the estimation target based on an electroencephalogram of the estimation target, an apparatus, a system for implementing the pain monitoring method, a method for generating a model for discriminating the pain of the target, and the implementation thereof. An apparatus and a system are provided. An improved method of machine learning, and an apparatus and system for implementing it are also provided. In order to efficiently provide accurate pain discrimination of the present invention, the pain is evaluated by using an electroencephalogram feature including at least one of the electroencephalogram features such as an electroencephalogram feature correlation and a complexity index. Method of Determining A system, apparatus for performing this is also provided.本発明は、推定対象が有する疼痛を客観的かつ正確に判別することができる疼痛推定方法および装置を提供する。詳細には、推定対象の脳波に基づいて前記推定対象が有する疼痛をモニターする疼痛モニター方法およびそれを実施する装置、システム、対象の疼痛を判別するためのモデルを生成する方法、およびそれを実施する装置、システム提供される。機械学習の改良方法、およびそれを実施する装置、システムもまた、提供される。本発明は精度の良い疼痛判別を効率よく提供することを課題とするために、脳波特徴量相互関係および複雑性指標などの脳波の特徴量の少なくとも1つを含む脳波特徴量を用いて痛みを判定する方法これを実施するためのシステム、装置もまた提供される。
