DIAGNOSIS SYSTEM FOR SARCOPENIA

• Main Authors: CHOI, SANG UI, LEE, HOO MAN, SONG KWANGSUB
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 15.11.2022
• Subjects: DIAGNOSIS; HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA; HUMAN NECESSITIES; HYGIENE; IDENTIFICATION; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; PHYSICS; SURGERY

A sarcopenia diagnosis system according to an embodiment of the present invention comprises: an electrical stimulation and measurement unit for applying multi-frequency electrical stimulation to the body and measuring a multi-frequency impulse response signal (m-FIRS) generated in response to the multi-frequency electrical stimulation; a response signal analysis unit for receiving the m-FIRS and removing a noise signal or distortion to obtain an involuntary muscle contraction signal, and extracting a feature vector in each of a time domain and a frequency domain from the involuntary muscle contraction signal; and an artificial intelligence model learning unit for receiving the extracted feature vector and generating a classification for muscle strength and muscular endurance from the feature vector through artificial intelligence-based model learning to diagnose sarcopenia, wherein the m-FIRS is provided in units of a plurality of segments divided by frequency. 본 발명의 실시 예에 따른 근감소증 진단 시스템은, 신체에 다중-주파수 전기 자극을 인가하고 상기 다중-주파수 전기 자극에 대한 다중-주파수 충격 반응 신호(m-FIRS)를 측정하기 위한 전기 자극 및 측정부, 상기 다중-주파수 충격 반응 신호(m-FIRS)를 입력받아 노이즈 신호 또는 왜곡을 제거하여 불수의적 근수축 신호를 획득하고, 상기 불수의적 근수축 신호로부터 시간 영역 및 주파수 영역 각각에서의 특성 벡터를 추출하기 위한 반응 신호 분석부, 및 상기 추출한 특성 벡터를 입력받고, 인공지능 기반 모델 학습을 통해 상기 특성 벡터로부터 근력 및 근지구력에 대한 분류를 생성하여, 근감소증을 진단하는 인공지능 모델 학습부를 포함하되, 상기 다중-주파수 충격 반응 신호(m-FIRS)는 주파수별로 구분되는 복수의 세그먼트 단위로 제공된다.