KR101969540B1 - 인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치가 개시된다. 인지 기능 재활 훈련 방법은 인지 재활 서비스 서버가 인지 기능 검사를 수행하는 단계, 인지 재활 서비스 서버가 인지 기능 검사에 대한 인지 기능 검사 결과를 수신하는 단계, 인지 재활 서비스 서버가 인지 기능 검사 결과에 대한 재활 방법을 결정하는 단계, 인지 재활 서비스 서버가 재활 방법에 따른 재활 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하여 재활 훈련을 진행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치{Method and apparatus for rehabilitation training for cognitive skill}
본 발명은 재활 훈련 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치에 관한 것이다.
현재 치매 선별 검사는 대부분 MMSE(Mini-Mental State Examination) 등과 같은 간 이 인지 기능 검사에 의존하고 있는 바 1) 검사 수행 시간이 통상 15분/명으로 선별 검사로서 시간 효율이 부족함, 2) 지필식 검사이므로 시각, 청각, 운동 능력 등에 장애가 있는 사람에게는 검사를 시행할 수 없어 시행 자체가 어려운 노인들이 적지 않음, 3) 검사 시행을 위해서는 훈련된 검사 요원이 필요하므로 검사 비용이 높고 지역에 따 라 검사 요원 확보가 불가능한 경우도 적지 않음, 4) 피검자와 검사자가 만나서 시행해야 하는 대면식 검사이므로 별도의 검사 공간이 필요함과 같은 문제가 있다.
현재 위의 제한점을 해소하기 위한 대안으로 컴퓨터 기반 혹은 스마트 패드 기반 신경 인지 검사들이 개발되었다. 컴퓨터 기반의 신경 인지 검사는 노인의 인지변화를 조기 발견하는데 적합하고 바닥 및 천장 효과를 최소화하며 표준화된 형식으로 제공하고 표준 관리에서 불가능한 수분의 민감도로 응답의 정확성과 속도를 정확하게 기록할 수 있다. 그리고 잠재적인 비용(재료비, 소모품, 시험관리자에게 요구되는 시간)을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 또한 대규모 인구 집단의 스크리닝을 할 수 있다는 잠재력이 있다. 현재 시판되고 있는 컴퓨터 기반의 검사도구로는 Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM), Computer-Administered Neuropsychological Screen for Mild Cognitive Impairment (CANS-MCI), Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB), CNS Vital Signs, Computerized Neuropsychological Test Battery (CNTB), Cognitive Drug Research Computerized Assessment System (COGDRAS-D), CogState, Cognitive Stability Index (CSI), MCI Screen (MCIS), MicroCog, Mindstreams (Neurotrax) 등이 개발되어 시판되고 있다. National Center for Geriatrics and Gerontology functional assessment tool (NCGG-FAT)은 태블릿 PC (personal computer)를 사용하여 다차원 신경인지 기능을 평가하는 평가 도구로 개발되었으며 아직까지 우리나라에는 스마트 패드 기반의 검사도구는 시판되고 있지 않다.
KR 10-2016-0073375
본 발명의 일 측면은 인지 기능 재활 훈련 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 인지 기능 재활 훈련 방법을 수행하는 장치를 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법은 인지 재활 서비스 서버가 인지 기능 검사를 수행하는 단계, 상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 인지 기능 검사에 대한 인지 기능 검사 결과를 수신하는 단계, 상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 인지 기능 검사 결과에 대한 재활 방법을 결정하는 단계, 상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 재활 방법에 따른 재활 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하여 재활 훈련을 진행하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 재활 컨텐츠의 제공 이후 상기 사용자 장치의 사용자에 대한 재평가를 수행할 수 있다.
또한, 상기 인지 기능 검사는 지남력 영역, 기억력 영역, 주의 집중력 영역, 시지각 영역, 언어 영역 중 적어도 하나에 대해서 수행될 수 있다.
또한, 상기 인지 기능 검사 결과는 평가 정확도, 평가 소요 시간, 사용자 반응 시간, 평가 영역별 점수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 인지 재활 서비스 서버는 시선 추적 모듈을 기반으로 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하여 상기 인지 기능 검사 및 상기 재활 훈련을 진행할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법을 수행하는 인지 재활 서비스 서버는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 인지 기능 검사를 수행하고, 상기 인지 기능 검사에 대한 인지 기능 검사 결과를 수신하고, 상기 인지 기능 검사 결과에 대한 재활 방법을 결정하고, 상기 재활 방법에 따른 재활 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하여 재활 훈련을 진행하도록 구현될 수 있다.
한편, 상기 프로세서가 상기 재활 컨텐츠의 제공 이후 상기 사용자 장치의 사용자에 대한 재평가를 수행하도록 구현될 수 있다.
또한, 상기 인지 기능 검사는 지남력 영역, 기억력 영역, 주의 집중력 영역, 시지각 영역, 언어 영역 중 적어도 하나에 대해서 수행될 수 있다.
또한, 상기 인지 기능 검사 결과는 평가 정확도, 평가 소요 시간, 사용자 반응 시간, 평가 영역별 점수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 시선 추적 모듈을 기반으로 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하여 상기 인지 기능 검사 및 상기 재활 훈련을 진행할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법 및 장치는 인지기능저하자(뇌졸중, 치매환자, 경도 인지 장애 등)를 위한 인지 기능 검사 및 재활 훈련 시스템으로 기억력/집중력/시공간 능력 등 각 인지 기능 항목에 대해서 난이도 별로 음성 인식 및 시선 추적 기술 등을 사용한 디지털 컨텐츠를 제공하여 인지 기능이 저하되는 속도를 늦추고 유지시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 및 재활 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 화면을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 결과에 대한 화면을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 컨텐츠를 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 시선 추적 기술을 기반으로 한 인지 기능 검사 및 인지 재활 훈련 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 음성 인식을 기반으로 인지 능력 측정 및 인지 재활 훈련을 위한 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 훈련 방법을 나타낸 개념도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 심층 신경망 분석을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조 부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법은 모듈 기반의 인지기능 평가 및 재활이 수행될 수 있다. 기존의 MMSE((mini mental state examination)기반의 설문지 형식은 제한된 사용과 객관성이 떨어졌지만 음성 인식 기반 모듈을 통한 대화 형태로 구성하면 환자의 거부감이 최소화될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법은 음성 인식 및 시선 추적 기술을 활용하여 거동이 불편하거나 언어 능력이 저하된 인지 기능 장애 환자의 인지 기능을 평가하고 재활 훈련을 가능하게 할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 재활 훈련 방법은 사용자를 고려한 인지 기능 검사가 가능하다. 국내 70세 이상 노인의 비문해(일상생활에서 읽고, 쓰고, 셈하기가 불가능) 비율이 44.7%에 달하기 때문에 음성 인식을 통한 평가 방법이 효율적이다. 외국의 프로그램을 활용한 평가의 경우 문화나 언어의 차이가 검사 결과 정확도에 영향을 줄 수 있기 때문에 국내 정서에 맞는 프로그램이 필요하다. 따라서, 본 솔루션은 숙련된 평가자에 의해서만 가능했던 인지기능 평가과정을 센서 기반 기술을 통해 효율적으로 데이터를 수집 분석하여 객관적인 인지기능 평가가 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 인지 재활을 위한 인지 재활 시스템은 인지 재활 서비스 서버(100), 사용자 장치(120)를 포함할 수 있다.
인지 재활 서비스 서버(100)는 사용자의 인지 재활을 위해 인지 기능 검사 컨텐츠를 제공하고, 인지 기능 검사 컨텐츠에 대한 평가를 수행하고, 인지 기능 검사 컨텐츠에 대한 평가 결과를 고려하여 인지 재활 컨텐츠를 제공할 수 있다.
사용자 장치(120)는 인지 재활 서비스 서버(100)로부터 인지 기능 검사 컨텐츠를 수신하고 인지 재활 서비스 서버(100)로 인지 기능 검사 컨텐츠에 대한 답을 입력할 수 있다. 이후, 인지 재활 서비스 서버(100)로부터 인지 재활 컨텐츠를 수신하여 사용자에게 인지 재활 훈련 서비스를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 및 재활 방법을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 사용자의 인지 기능을 평가하고 인지 기능이 일정 임계치 이하일 경우, 인지 기능 검사 결과에 따른 인지 재활 콘텐츠를 제공하여 인지 기능에 대한 재활을 수행하기 위한 방법이 개시된다.
도 2를 참조하면, 사용자의 개인 정보가 입력될 수 있다(단계 S200).
성별, 나이, 이름과 같은 사용자의 개인 정보가 입력될 수 있다.
사용자의 인지 기능 검사가 수행될 수 있다(단계 S210).
사용자의 인지 기능의 평가 영역은 지남력, 기억력, 주의 집중력, 시지각, 언어 중 하나를 포함할 수 있다.
사용자에 대한 인지 기능 검사 결과가 제공된다(단계 S220).
사용자의 인지 기능에 대한 평가 결과는 인지 기능 검사에 대한 정확도, 소요 시간, 반응 시간, 영역별 점수를 포함할 수 있다.
사용자의 인지 기능 검사 결과에 대한 분석이 제공된다(단계 S230).
사용자의 인지 기능 검사 결과에 대한 분석을 기반으로 재활 컨텐츠가 제공된다(단계 S240).
재활 컨텐츠는 등급별 컨텐츠, 영역별 컨텐츠 또는 사용자 선택 컨텐츠를 포함할 수 있다.
재활 방법이 선택된다(단계 S250).
재활 방법은 등급별 컨텐츠, 영역별 컨텐츠 또는 사용자 선택 컨텐츠를 사용한 컨텐츠 중 하나이다.
선택된 재활 방법을 기반으로 인지 재활이 수행된다(단계 S260).
인지 재활 이후, 인지 기능에 대한 재평가가 수행된다(단계 S270).
사용자의 인지 기능의 재평가는 지남력, 기억력, 주의 집중력, 시지각, 언어에 관한 것일 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 화면을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 환자에게 제공되는 인지 기능 검사 화면이 개시된다.
도 3을 참조하면, 인지 기능 검사 화면을 통해 사용자에게 문제가 제공될 수 있다.
사용자에게 제공되는 문제는 일반적인 현재 시간(년, 월, 일, 요일, 시간), 일반 상식(나라, 대통령 등)과 같은 기본적인 사용자의 현재 인지 상태에 대한 체크를 위한 문제일 수 있다.
사용자에게 제공되는 문제는 임계 연령별 문제에 대한 집합이 별도로 존재할 수 있고, 문제에 대한 집합은 사용자의 문제 정답률을 고려하여 점점 높은 수준의 문제로서 제공될 수 있다. 예를 들어, 제1 문제 집합은 8세 대상으로 정답률이 80% 이상이 나오는 문제 집합이고, 제2 문제 집합은 9세 대상으로 정답률이 80% 이상이 나오는 문제 집합이고, 제3 문제 집합은 10세 대상으로 정답률이 80% 이상이 나오는 문제 집합일 수 있다. 사용자에게 제1 문제 집합, 제2 문제 집합 및 제3 문제 집합 등의 순서로 문제들이 제공되면서, 사용자의 인지 수준에 대한 판단이 수행될 수 있다. n번째 문제 집합에 대한 정답률이 임계값 이상인 경우, n+1번째 문제 집합은 건너뛰고 n+2번째 문제 집합이 사용자에게 제공될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인지 기능 검사 결과에 대한 화면을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 인지 능력 평가 결과에 대한 화면이 개시된다.
도 4를 참조하면, 인지 능력 단계 정보, 인지 능력 평가 정확도 정보, 인지 능력 평가 시간 정보가 인지 능력 평가 결과로서 제공될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 컨텐츠를 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 인지 능력을 향상 시키기 위한 재활 컨텐츠가 개시된다.
도 5를 참조하면, 지남력, 기억력, 주의 집중력, 시지각, 언어에 관한 능력을 향상 시키기 위해 재활 컨텐츠가 제공될 수 있다.
재활 컨텐츠는 기억력, 집중력, 시공간 능력과 같은 능력별 카테고리 별로 구분되어 난이도별로 제공되는 재활 및 훈련 컨텐츠에 대해 정답률에 따라 점수가 주어질 수 있다. 재활 컨텐츠는 사용자 장치의 모바일 어플리케이션 상에서 제공될 수 있다.
구체적으로 기억력 훈련은 선택하여 입력된 정보에 대해 작업을 수행하는 동안만 일시적으로 저장하거나 아니면 오랫동안 지속적으로 저장하다가 관련된 작업을 수행할 때 만 출력하여 활용하는 능력을 향상시키는 훈련일 수 있다. 기억력 훈련으로 위치 기억력 / 도형 기억력 / 기억폭 훈련 / 이야기 기억력 / 계획기억하기 / 얼굴기억하기 / 추억기억하기 / 절차 기억하기 등이 있을 수 있다.
시지각 훈련은 외부환경으로부터 시각 기관을 통해 들어온 정보를 뇌에서 통합하고 해석하는 능력을 활성화시켜 대상을 다시 인식하고 시공간적인 해석능력을 향상시키는 교정 훈련일 수 있다. 시지각 훈련으로는 같은 그림 선택하기, 기능 맞추기, 이름 맞추기, 같은 그림 맞추기, 블록 개수 맞추기, 블록으로 모양 만들기, 점 위치 맞추기 등이 있을 수 있다.
집중력 훈련은 외부로부터 들어오는 여러가지 정보 중에서 특정 정보를 선택하고 선택한 정보를 필요한 시간 동안만 보유하고 다른 대상으로 관심을 전환 후 두가지 이상을 동시에 선택하는 능동적인 정보 처리 과정을 활성화하는 훈련일 수 있다. 집중력 훈련으로 초점 집중력 훈련, 개수 맞추기 훈련, 같은 모양 찾기 훈련, 장소 찾기 훈련, 색깔 맞추기 훈련, 소리집중훈련, 계산하기훈련, 점으로 모양 그리기 훈련, 선택적 집중력 훈련, 변환 집중력 훈련, 통시적 집중력 훈련, 지속적 집중력 훈련, 개수 맞추기 훈련 등이 있을 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 시선 추적 기술을 기반으로 한 인지 기능 검사 및 인지 재활 훈련 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 시선 추적 기술을 기반으로 인지 기능 검사 및 인지 재활 훈련을 수행하기 위한 방법이 개시된다.
도 6을 참조하면, 시선 추적 모듈은 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하는 기술인 시선 추적 기술을 구현하기 위한 모듈로 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 터치를 대신하여 사용자 인터페이스로서 활용될 수 있다.
뇌졸중과 같은 원인에 의한 인지 기능 저하자의 경우 신체 기능도 같이 저하되기 때문에 터치 기반의 인터페이스보다 시선 추적 모듈이 유용할 수 있다.
스마트기기에 부착하여 사용할 수 있는 태블릿 거치대 형태의 별도의 시선추적 모듈이 사용될 수 있다.
작용 원리로 시각/음성 등 뇌 자극이 가능한 디지털 인지 기능 재활 컨텐츠를 인지 기능 저하자에게 활용하게 하여 뇌를 활성화시켜 인지 기능의 저하속도를 늦추는 원리이다.
이뿐만 아니라, 음성 합성 기술을 기반으로 사용자 인터페이스가 구현될 수도 있다. 문자로 된 정보를 사람이 말하듯 자연스러운 음성으로 만들어주는 기술(TTS: Text To Speech)을 기반으로 인지 능력에 대한 측정 및 재활 훈련이 진행될 수 있다.
구체적으로 스마트기기(스마트폰 혹은 테블릿)을 통한 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 텍스트를 대신/또는 병행하여 질문을 하거나 지문을 읽어주도록 구현될 수 있다. 뇌졸중과 같은 원인에 의한 인지 기능 저하자의 경우 신체 기능도 같이 저하되기 때문에 터치기반의 인터페이스보다 유용할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 음성 인식을 기반으로 인지 능력 측정 및 인지 재활 훈련을 위한 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7에서는 음성 인식 기능을 기반으로 인지 능력 측정 및 인지 재활 훈련을 위한 방법이 개시된다.
사용자의 말을 듣고 문자로 바꿔주는 기술(STT: Speech To Text)을 통해 사용자가 어떠한 말을 하는 경우, 해당 말을 텍스트로 변환하여 인식하고, 변환된 텍스트를 기반으로 인지 능력에 대한 측정을 수행하고, 인지 재활 훈련을 진행할 수 있다. 스마트기기(스마트폰 또는 태블릿)을 통한 인지 기능 검사 및 인지 재활 프로그램 수행 시 터치를 대신하여 사용자의 응답을 수집하여 뇌졸중과 같은 원인에 의한 인지기능저하자의 경우 신체 기능도 같이 저하자에게 터치 기반의 인터페이스보다 유용하게 활용될 수 있다. 사용자의 말을 듣고 해당 질문에 대한 정답인지 아닌지를 판단할 수 있도록 많은 정답을 미리 등록해둘 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인지 재활 훈련 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8에서는 인지 재활 훈련을 위해 사용자의 시선을 추적하기 위한 방법이 개시된다.
도 8을 참조하면, 시선 추적 모듈은 사용자의 눈을 추적함에 있어 사용자의 눈의 움직임이 가능한 범위 및 사용자의 반응 속도를 고려하여 미리 사용자 인터페이스에 대한 설정을 진행할 수 있다.
예를 들어, 10이라는 수치가 평균 수치로서 일반 사용자들의 눈이 이동 가능한 평균 이동 범위일 수 있다. 시선 추적 모듈은 시선 기반 사용자 인터페이스의 설정을 위해 사용자의 눈의 이동 가능 범위(800)를 우선적으로 판단할 수 있다. 좌/우/상/하로 이동 가능한 눈의 이동 가능 범위(800)에 대하여 결정할 수 있다.
사용자의 눈의 이동 가능 범위(800)가 설정되는 경우, 이동 가능 범위(800)를 고려하여 사용자 인터페이스 상에서 사용자의 선택을 지시하는 아이콘이 이동될 수 있다. 사용자의 눈의 이동 가능 범위(800)가 평균 이동 가능 범위보다 상대적으로 작다면, 사용자의 눈의 이동에 따른 사용자 인터페이스 상에서 사용자의 선택을 지시하는 아이콘의 이동이 상대적으로 커질 수 있다. 반대로 사용자의 눈의 이동 가능 범위(800)가 평균 이동 가능 범위보다 상대적으로 크다면, 사용자의 눈의 이동에 따른 사용자 인터페이스 상에서 사용자의 선택을 지시하기 위한 선택 아이콘의 이동이 상대적으로 작아질 수 있다.
또한, 사용자의 눈의 이동 속도(820)에 대한 설정도 진행될 수 있다. 사용자가 편안하게 눈을 움직일 수 있는 속도를 측정하고, 이에 따라 선택 아이콘의 이동 속도도 변화될 수 있다. 사용자의 눈의 이동 속도(820)가 평균 이동 속도보다 상대적으로 작다면, 사용자의 눈의 이동에 따른 사용자 인터페이스 상에서 사용자의 선택을 지시하는 아이콘의 이동 속도가 상대적으로 커질 수 있다. 반대로 사용자의 눈의 이동 속도(820)가 평균 이동 속도보다 상대적으로 크다면, 사용자의 눈의 이동에 따른 사용자 인터페이스 상에서 사용자의 선택을 지시하기 위한 선택 아이콘의 이동 속도 상대적으로 작아질 수 있다.
인지 재활 서비스 서버는 사용자의 눈의 이동 가능 범위(800) 및 눈의 이동 속도(820)를 측정하고 사용자의 눈의 이동 가능 범위(800) 및 눈의 이동 속도(820)에 따라 사용자 인터페이스 상에서의 선택 아이콘의 이동 범위 및 이동 속도를 적응적으로 설정할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 인지 기능 검사를 보다 빠르고 정확하게 수행하기 위해서 인지 기능 검사를 위한 문항이 다양한 방법으로 제공될 수 있다. 구체적으로 사용자의 인지 기능이 제1 단계, 제2 단계, ?, 제n 단계로 분류되는 경우, 사용자의 인지 기능에 대한 평가를 위해 제1 단계부터 순차적으로 진행하게 되는 경우, 평가의 피로도가 높을 수 있다.
따라서, 사용자의 인지 기능 검사를 위해 1차 문항 세트는 중간의 n/2 단계부터 낮은 단계(제1 단계) 및 높은 단계(제n 단계)로 차례로 섞인 1차 문항 세트가 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, n이 10인 경우, 5단계, 4단계, 6단계, 3단계, 7단계, 2단계, 8단계, 1단계, 10단계로 각각 1차 문항 세트가 구성될 수 있다. 즉 중앙값에 해당하는 단계를 기준으로 높은 단계, 낮은 단계가 순차적으로 섞일 수 있다.
1차 문항 세트에 대한 사용자의 정답 분포를 기반으로 사용자의 1차 평가가 진행될 수 있다. 예를 들어, 1차 문항 세트에서 1단계 내지 6단계에서의 정답률이 제1 임계값(예를 들어, 80%) 이상이고, 7단계에서 10단계에서의 사용자 정답률이 제2 임계값(예를 들어 40%) 이하인 경우, 사용자의 인지 능력을 평가하기 위한 2차 문항 세트는 6단계부터 1단계까지 각각 생성되어 제공될 수 있다. 이때 6단계에서 제3 임계값(예를 들어, 70%) 이상의 정답률을 보이는 경우, 6단계 이상의 단계(예를 들어, 7단계)의 문항이 사용자에게 제공되어 사용자의 인지 기능에 대한 평가가 진행될 수 있다. 반대로, 6단계에서 제3 임계값(예를 들어, 70%) 미만의 정답률을 보이는 경우, 6단계 미만의 단계(예를 들어, 5단계)의 문항이 사용자에게 제공되어 사용자의 인지 기능에 대한 평가가 진행될 수 있다. 동일한 방식으로 제3 임계값을 기준으로 사용자에게 문제가 제공되어 보다 적은 문제를 제공하고 보다 빠르고 효율적으로 사용자의 인지 능력에 대한 평가가 진행될 수 있다. 즉, 1차 문항 세트에 대한 정답률을 기반으로 결정된 기준 단계를 고려하여 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 결정할 수 있다. 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 다시 고려하여 기준 단계를 기준으로 상대적으로 높은 단계 또는 낮은 단계로의 이동이 진행될 수 있다.
위와 같은 방식으로 사용자의 인지 능력을 평가하기 위해 불필요하게 많은 문항을 제공할 필요 없이 간단한 방식으로 사용자의 인지 능력을 평가하기 위한 문제가 적게 효율적으로 제공될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 새로운 치매선별 신경인지검사 도구 개발을 위한 후보 항목을 추출할 수 있다. 한국인의 인지노화와 치매에 대한 전향적 연구(Korean Longitudinal Study on Cognitive Aging and Dementia (KLOSCAD)를 통해 추적된 데이터 뱅크와 분당 서울대학교병원 정신건강의학과 치매 클리닉에서 수집된 데이터베이스에서 정상, 경도인지장애 및 치매 노인의 신경심리검사 결과를 개발용 데이터 세트와 검증용 데이터 세트로 나눈 후 개발용 데이터를 분석하여 MMSE 수준의 선별검사 항목을 구성할 수 있다.
아래의 표는 수집 데이터 항목을 나타낸다.
<표 1>
Figure 112018029942739-pat00001
Figure 112018029942739-pat00002
Figure 112018029942739-pat00003
Figure 112018029942739-pat00004
Figure 112018029942739-pat00005
Figure 112018029942739-pat00006
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 새로운 치매선별 신경인지검사 도구 개발을 위한 후보 항목 추출과 검증할 수 있다.
기 확보된 전체 데이터 세트(data set)를 개발용 데이터 세트와 검증용 데이터 세트로 나눈 후 전자를 신경 인지 사전 검사의 항목 추출에 활용하며, 후자는 개발용 데이터 세트에서 추출된 항목들로 이루어진 모바일 신경인지검사의 진단 정확도 평가에 활용할 수 있다.
후보 항목 추출은 머신 러닝(machine learning)과 전통 통계 모델링(traditional statistics modeling)과 같은 2가지 방법을 이용하여 수행할 수 있다.
머신 러닝(Machine learning)은 룰 기반 프로그래밍(ruled-based programming) 없이 데이터(data)로부터 알고리즘을 추출하는 방법이고, 통계적 모델링은 수학 공식의 형태로 변수 간 관계를 공식화하여 모델링하는 방법이다.
본 연구를 위해 기 수집된 데이터의 종류와 양이 방대하며 신경심리검사 총집의 여러 세부 검사를 포함하는 바 데이터의 차원(dimension)이 많은 편으로, 이러한 높은 디멘전널러티(high dimensionality) 형태의 데이터세트(dataset) 분석에 있어 머신 러닝(machine learning)이 적용될 수 있다.
또한, 환자군 별 검사 결과의 패턴 분석 및 선별 검사의 조합이 수행될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 심층 신경망 분석(deep neural network, DNN)이 수행될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 심층 신경망 분석을 나타낸 개념도이다.
도 9를 참조하면, 뉴럴 네트워크(Neural Network)라 하면 패턴 분류(Pattern classification) 분야에서 널리 쓰이는 방식으로 비선형적(non-linear)인 전달 함수 (transfer function)을 이용하여 특징(feature)를 트레이닝(training)하는 방식이다. 이를 이용한 DNN은 입력 층(input layer)과 출력 계층(output layer) 사이에 존재하는 은닉 계층(hidden layer)을 다중으로 쌓아 만든 구조이며 기존 인공 신경망 모델의 단점을 보완하는 대체 알고리즘으로 복잡도가 높은 차원의 데이터에 관련된 문제를 푸는데 있어서 큰 효과가 있다.
위와 같은 딥 러닝(deep learning)을 이용한 분류(classification) 문제에서 가장 중요한 요소는 치매 군과 정상 군을 대표할 수 있는 모델을 정립하는데 있다. 이에 있어서 10여개의 검사 조합으로 치매 군과 정상 군의 인지 기능 검사 대표 모델을 각각 5개의 모델로 만들고 각각의 모델에 대해 패턴이 다르게 존재할 것이라는 것이 본 발명의 전제이자 가정이다. 따라서, 10개의 모델을 세우고 각 검사 결과에 대해서 프레임 단위로 분류를 해본다면 2개의 모델 (치매 & 정상)을 세웠을 때보다 더 세분화된 분류(classification)을 실시할 수 있다는 장점이 있다.
위의 10개의 모델을 이용한 심층 신경망 분석은 진단에 더 민감한 검사 도구와 결과 타입을 분류해 낼 수 있는 장점이 있다. 분류 정확도를 분석하는 실험의 경우 20개의 모델로 분류한 후 메이저리티 보트(majority vote)를 통해 최종적으로 치매 군과 정상 군을 판별하게 설계하고, 교차 타당도는 5 폴트 헬드-아웃 크로스 벨리데이션(fold held-out cross validation)을 5번 실시해 모든 환자 군에 대해서 한 번씩 정확도를 분석한다.
전통 통계 모델링(Traditional statistics modeling)으로 로지스틱 회귀 분석이 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 진단 알고리즘의 개발로 각 검사별로 상대적 중요도를 평가하기 위해서 로지스틱 회귀 모델을 이용해서 표준화 계수(beta coefficient)를 구한다. 계산된 표준화 계수를 이용해 회귀식을 구성하고 각 검사 특성별로 웨이티드 컴포짓 스코어(weighted composit score)를 도출한 후 이를 이용해서 최적의 진단 정확도를 나타내는 검사 조합을 찾는다. 이 때 회귀 분석은 단계적 회귀 분석법(stepwise regression)을 이용하고, 다중 공선성(multi collinearity)를 고려하여 분석을 진행할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 진단알고리즘의 검증이 수행될 수 있다. 준거 타당도는 인지 기능 장애 유무를 황금 기준으로 연령을 보정한 ANOVA를 이용하여 검증하고, 동종타당도는 MMSE 를 이용해서 피어슨 코릴레이션 테스트(Pearson correlation test)로 검증하며, 교차타당도는 부트 스트래핑(Bootstrapping) 또는 잭-나이프(Jack-knife) 방법을 이용하여 검증하며, 진단 정확도는 리시브 오프레이터 캐릭터리스틱(Receiver Operator Characteristics, ROC) 분석을 이용하여 분석할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 새로운 치매 선별 검사 도구 최적화가 수행될 수 있다. 개발용 데이터 베이스를 활용하여 몇 가지 후보 검사도구 세트를 이용해서 진단 정확도와 시행 편이성을 고려한 최적의 선별 검사 도구가 개발될 수 있다.
새로운 치매선별검사 도구의 타당도 검증이 수행될 수 있다. 검증용 데이터 세트를 이용해서 개발된 치매선별검사 도구의 타당도가 검증될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인지재활훈련은 아래와 같은 방법으로 수행될 수 있다. 재활 훈련의 난이도에 영향을 미치는 요인은 제시속도, 제한시간, 동시 문제수, 복잡도, 친숙도 등이다. 즉, 문제 제시 속도가 빠르고 제시시간이 짧을수록, 동시에 제시되는 문제의 수가 많을수록, 문제에 친숙하지 않고 복잡할수록 난이도는 증가하는 것이다. 난이도에 따라 이들 요소에 변화를 주며, 제시속도를 포한한 다른 요소들은 환경설정과 각 세부 콘텐츠에서 조절이 가능하다.
집중력 훈련, 기억력 훈련, 지남력 훈련 중 1개 이상의 영역으로 구성되어 있으며, 일대일 매칭 방식일 경우에는 터치/시선추적방식으로 O, X 버튼으로 환자가 응답하고, 음성인식방식을 이용하여 '예, 아니오'로 응답하도록 한다.
다중 선택형 일 때에는 터치/시선추적방식을 이용하여 번호를 선택하거나 화살표를 이용하여 맞는 것을 선택하도록 하고, 음성인식방식을 이용하여 번호를 호명하도록 한다.
평가 결과 제공을 위해 모든 영역의 검사가 끝나면 자동으로 결과창이 나타나고, 정확도 총점과 평균 반응시간이 제시되며, 세부 정보로는 영역별 점수가 제시된다. 또한 대상자의 인지 수준이 정상범위에 속하는지 혹은 정상 미만인지 그래프를 이용하여 명확하게 표현한다. 평가 결과 중 총점과 영역별 점수에 따라 사용자에게 적절한 콘텐츠의 추전이 가능하다.
인지기능 평가 및 재활 시 음성인식 활용을 위해 사용자 인터페이스는 사용자와 상호 통신이 이루어지도록 하는 것으로, 그 구성으로는 음성 신호를 출력하는 스피커와, 음성 신호를 입력하는 마이크로 구성될 수 있다.
변환 단계를 통해 사용자의 음성을 인식하여 텍스트화하거나(speech to text : STT), 텍스트를 음성으로 변환(text to speech : TTS)할 수 있다. 처리 단계를 통해 변환된 텍스트를 프로그램에 기설정된 기준값과 비교하여 정답의 유무를 판단할 수 있다. 전송 단계를 통해 인지기능평가 및 재활 결과를 서버로 전송한다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 인지 기능 재활 훈련 방법은,
    인지 재활 서비스 서버가 인지 기능 검사를 수행하는 단계;
    상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 인지 기능 검사에 대한 인지 기능 검사 결과를 수신하는 단계;
    상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 인지 기능 검사 결과에 대한 재활 방법을 결정하는 단계;
    상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 재활 방법에 따른 재활 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하여 재활 훈련을 진행하는 단계를 포함하되,
    상기 인지 기능 검사는 터치 인식, 음성 인식 또는 시선추적을 기반으로 수행되고,
    상기 재활 방법은 상기 인지 기능 검사에 사용된 방법을 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하고,
    상기 인지 재활 서비스 서버는 시선 추적 모듈을 기반으로 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하여 상기 인지 기능 검사 및 상기 재활 훈련을 진행하고, 시선 추적 모듈로 눈동자의 움직임을 감지하여 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 터치를 대신하여 사용자 인터페이스로서 활용하되,
    상기 인지 재활 서비스 서버는 사용자의 눈의 이동 가능 범위 및 눈의 이동 속도를 측정하여 사용자의 눈의 이동 가능 범위 및 눈의 이동 속도에 따라 사용자 인터페이스 상에서의 선택 아이콘의 이동 범위 및 이동 속도를 적응적으로 설정하는 것을 더 특징으로 하며,
    상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 재활 컨텐츠의 제공 이후 상기 사용자 장치의 사용자에 대한 재평가를 수행하되,
    상기 인지 기능 검사에서 제공된 문항 세트에 대한 정답률을 기반으로 결정된 기준 단계를 고려하여 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 결정하고 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 다시 고려하여 기준 단계를 기준으로 상대적으로 높은 단계 또는 낮은 단계로의 이동이 진행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인지 기능 검사는 지남력 영역, 기억력 영역, 주의 집중력 영역, 시지각 영역, 언어 영역 중 적어도 하나에 대해서 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 인지 기능 검사 결과는 평가 정확도, 평가 소요 시간, 사용자 반응 시간, 평가 영역별 점수에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 삭제
  6. 인지 기능 재활 훈련 방법을 수행하는 인지 재활 서비스 서버에 있어서,
    상기 인지 재활 서비스 서버는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 인지 기능 검사를 수행하고,
    상기 인지 기능 검사에 대한 인지 기능 검사 결과를 수신하고,
    상기 인지 기능 검사 결과에 대한 재활 방법을 결정하고,
    상기 재활 방법에 따른 재활 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하여 재활 훈련을 진행하도록 구현되되,
    상기 인지 기능 검사는 터치 인식, 음성 인식 또는 시선추적을 기반으로 수행되고,
    상기 재활 방법은 상기 인지 기능 검사에 사용된 방법을 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하고
    상기 프로세서는 시선 추적 모듈을 기반으로 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하여 상기 인지 기능 검사 및 상기 재활 훈련을 진행하고, 상기 시선 추적 모듈로 눈동자의 움직임을 감지하여 인지기능 평가 및 인지재활 프로그램 수행시 터치를 대신하여 사용자 인터페이스로서 활용하되,
    상기 인지 재활 서비스 서버는 사용자의 눈의 이동 가능 범위 및 눈의 이동 속도를 측정하고 사용자의 눈의 이동 가능 범위 및 눈의 이동 속도에 따라 사용자 인터페이스 상에서의 선택 아이콘의 이동 범위 및 이동 속도를 적응적으로 설정하는 것을 더 특징으로 하며,
    상기 인지 재활 서비스 서버가 상기 재활 컨텐츠의 제공 이후 상기 사용자 장치의 사용자에 대한 재평가를 수행하되,
    상기 인지 기능 검사에서 제공된 문항 세트에 대한 정답률을 기반으로 결정된 기준 단계를 고려하여 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 결정하고 기준 단계에 대한 인지 평가 결과를 다시 고려하여 기준 단계를 기준으로 상대적으로 높은 단계 또는 낮은 단계로의 이동이 진행되는 것을 특징으로 하는 인지 재활 서비스 서버.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 인지 기능 검사는 지남력 영역, 기억력 영역, 주의 집중력 영역, 시지각 영역, 언어 영역 중 적어도 하나에 대해서 수행되는 것을 특징으로 하는 인지 재활 서비스 서버.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 인지 기능 검사 결과는 평가 정확도, 평가 소요 시간, 사용자 반응 시간, 평가 영역별 점수에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인지 재활 서비스 서버.
  10. 삭제
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