가천대학교 산학협력단;GACHON UNIVERSITY OF INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
发明人:
임준식,김민우,LIM JOON SHIK,KIM MIN WOO
申请号：
KR1020180063003
公开号：
KR1020190136825A
申请日:
2018.05.31
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
According to an embodiment of the present invention, an optimal content determination method for diagnosing depression using a fuzzy neural network based on a weighted fuzzy function is provided to subjects with stimuli corresponding to a plurality of affective contents. Collecting electrocardiogram (ECG) signals of the subjects while they are provided； Converting the collected ECG signals into Heart Rate Variability (HRV) signals； Dividing the converted heart rate variance signals by the affective contents； Calculating feature values corresponding to a plurality of features from each of the separated heart rate variability signals； Inputting the calculated feature values into a fuzzy neural network for each of the emotion contents； And outputting the depression diagnosis accuracy of each of the affective contents calculated based on the matched contents, the features matched to each of the affective contents, and the outputs from the fuzzy neural network. Include.본 발명의 일 실시예에 따른 가중 퍼지소속함수 기반의 퍼지 신경망을 이용한 우울증 진단을 위한 최적의 컨텐츠 판별 방법은 복수 개의 정동 컨텐츠들(Affective Contents)에 대응되는 자극들을 피험자들에게 제공하여, 상기 자극들이 제공되는 동안 상기 피험자들의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호들을 수집하는 단계； 상기 수집된 심전도 신호들을 심박 변이도(Heart Rate Variability, HRV) 신호들로 변환하는 단계； 상기 변환된 심박 변이도 신호들을 상기 정동 컨텐츠들별로 구분하는 단계； 상기 구분된 심박 변이도 신호들 각각으로부터 복수 개의 특징들에 대응되는 특징값들을 산출하는 단계； 상기 정동 컨텐츠들별로, 상기 산출된 특징값들을 퍼지 신경망에 입력하는 단계； 및 상기 정동 컨텐츠들 중 상기 퍼지 신경망에서 출력된 정동 컨텐츠들, 상기 정동 컨텐츠들 각각에 매칭된 특징들 및 상기 매칭된 특징들에 기반하여 산출된 정동 컨텐츠들 각각의 우울증 진단 정확도를 출력하는 단계를 포함한다.
