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인공지능 기반 수면 분석 및 수면 무호흡 증후군 진단 알고리즘 연구
인공지능 기반 수면 분석 및 수면 무호흡 증후군 진단 알고리즘 연구
Abstract
Abstract
비접촉식 또는 웨어러블 센서로부터 취득한 생체신호정보와 딥러닝 기술을 이용해 폐쇄성 수면무호흡 증후군의 정도를 진단하고 실시간 진단 정보를 기반으로 하는 수면 중 치료 시스템의 개발
Overview
Overview
수면다원검사 신호 기반의 수면 단계 분석 딥러닝 알고리즘 개발
비접촉 초광대역 레이더를 활용한 호흡 패턴 측정 딥러닝 알고리즘 개발
UWB Radar 기반 지능형 호흡 패턴 추정 및 무호흡 판별 알고리즘 개발
Key Researches
Key Researches
수면다원검사 신호 기반의 수면 단계 분석 딥러닝 알고리즘 개발
국내외 수면다원검사 데이터 확보
정확도를 높이고 복잡도를 낮춘 딥러닝 모델 개발 (IITNet)
비접촉 초광대역 레이더를 활용한 호흡 패턴 추정 딥러닝 알고리즘 개발
비접촉 호흡 패턴 추정을 위한 최적 센서 설정
비접촉 호흡 패턴 추정 딥러닝 모델 개발
지능형 호흡 추정 및 무호흡 판별 네트워크 개발
Project Explaination
Project Explaination
본 과제는 수면무호흡 환자로부터 수면다원검사로 획득된 생체신호를 확보하고, 확보된 생체신호 (EEG, EMG, EOG, Respiration)를 분석하여 무호흡 감지 및 수면 단계를 자동으로 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 개발한다. 또한 UWB 센서 데이터를 기반으로 한 비접촉식 수면 단계 분석 및 실시간 무호흡 상태 감지 시스템 구축을 목표로 한다.
Project Detail
Project Detail
출연: 광주과학기술원
기간: 2018.03.01 ~ 2019.12.31
사업비: 190,000,000 원
Contact
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이름 : 이성주 박사과정
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