한양대학교 산학협력단;IUCF-HYU (INDUSTRY-UNIVERSITY COOPERATION FOUNDATION HANYANG UNIVERSITY)
发明人:
장준혁,이수정,JOONHYUK CHANG,SOOJEONG LEE
申请号：
KR1020180050547
公开号：
KR1020190126539A
申请日:
2018.05.02
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
A method and system for measuring blood pressure using a two-stage adaptive ensemble deep neural network are disclosed. A blood pressure measurement method using an ensemble deep neural network, comprising extracting feature data from a blood pressure related oscillometric signal measured by a blood pressure measuring device worn by a test subject, and using a deep neural network based on the extracted feature data. ) Setting input parameters of the model, setting the stethoscope blood pressure data measured when the blood pressure of the test subject is measured by the blood pressure measuring device as the target data, and setting the input parameters, the deep neural network model, and the target data. And learning a non-linear relationship between the blood pressure vibration signal measured by the blood pressure measuring device and the stethoscope blood pressure data measured based on a stethoscope.2단계 적응적 앙상블 심화신경망을 이용한 혈압 측정 방법 및 시스템이 개시된다. 앙상블 심화신경망을 이용한 혈압측정방법에 있어서, 피시험자가 착용한 혈압측정장치에서 측정된 혈압관련 오실로메트릭 신호를 대상으로, 특징데이터를 추출하는 단계, 추출된 상기 특징데이터에 기초하여 심화신경망(DNN) 모델의 입력파라미터를 설정하는 단계, 상기 혈압측정장치에서 상기 피시험자의 혈압을 측정할 때 측정된 청진 혈압데이터를 목표데이터로 설정하는 단계, 및 설정된 상기 입력파라미터, 심화신경망 모델, 목표데이터에 기초하여 상기 혈압측정장치에서 측정된 혈압 진동 신호와 청진기를 기반으로 측정된 상기 청진 혈압데이터 간의 비선형 관계를 학습하는 단계를 포함할 수 있다.
