AUTOMATIC SLEEP STAGE CLASSIFICATION SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING PERFORMANCE VARIATION AMONG USERS USING CONTRAST LEARNING METHOD

• Main Authors: SHIN GI HWAN, KWAK HEON GYU, LEE SEONG WHAN, KWEON YOUNG SEOK, JO HA NA
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 28.05.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; 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

본 발명의 일 실시 예에 따른 대조학습법을 활용하여 사용자 간의 성능 편차를 줄이기 위한 자동 수면 단계 분류 시스템은 사용자의 생체신호를 측정하고, 사용자 생체신호를 전처리하는 사용자 단말 및 상기 사용자 단말로부터 전처리된 사용자의 생체신호를 수신하고, 고유한 사용자 생체신호 특징을 추출하고, 추출된 고유한 사용자 생체신호 특징 및 대조학습용 사용자 생체신호 특징을 비교하여 유사 특징을 추출하며, 추출한 유사 특징을 이용하여 수면 단계를 분류하는 분류 서버를 포함하되, 상기 사용자의 생체신호는 환자의 뇌전도(Electroencephalography; EEG), 안전도(Electrooculography; EOG), 심전도(Electrocardiography; ECG), 근전도(Electromyography; EMG), 호흡 노력(Respiratory effort signals), 맥박(Pulse), 산소포화도(Oxygen saturation; SpO2) 및 혈류 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 대조학습용 사용자 생체신호 측정 데이터는 노이즈가 제거되고, 전처리가 수행된 것으로, 다수의 사용자 생체신호 측정 데이터를 포함한다.