KR102617292B1 - Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients - Google Patents
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Abstract
본 발명은 정확한 분석을 통하여 뇌전증 의심 전조 증상 및 복잡한 뇌전증 발작을 진단할 수 있고, 뇌전증 발작의 판단 인자들을 심플하게 함으로써 신속한 판단을 행하면서도 정확도를 확보할 수 있으며, 나아가 미리 구축된 발작증세 데이터를 기반으로 발작 증세가 예측되거나 발작이 발생할 시 발작 지연 또는 발작 완화를 위한 대응을 행함과 동시에 전문기관이나 보호자에게 위치 정보와 함께 바로 알림할 수 있어 환자를 신속하게 보호할 수 있는, 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 사용자의 발작증세 판단 인자를 검출하는 발작증세 인자 검출단계; 상기 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터를 모니터링 서버로 전송하는 데이터 전송 단계; 상기 전송된 발작증세 검출데이터와, 모니터링 서버에 구축된 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증 및 사용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단 단계; 및 상기 사용자상태 판단 단계에서 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 모니터링 서버에 구축된 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌전증 모니터링 방법이 제공된다.The present invention can diagnose suspected epilepsy symptoms and complex epileptic seizures through accurate analysis, and can ensure accuracy while making a quick judgment by simplifying the judgment factors for epileptic seizures. Furthermore, it can detect pre-constructed seizures. Based on symptom data, seizure symptoms are predicted, or when a seizure occurs, responses are taken to delay the seizure or alleviate the seizure, and at the same time, the location information can be immediately notified to a specialized institution or guardian, so that the patient can be quickly protected. It relates to a symptom monitoring method and an epilepsy monitoring system. According to the present invention, a seizure symptom factor detection step of detecting a user's seizure symptom determination factor; A data transmission step of transmitting seizure symptom detection data of the detected seizure symptom factor to a monitoring server; A user status determination step of comparing the transmitted seizure symptom detection data with the seizure symptom standard data established in the monitoring server to determine epilepsy and the user's risk situation; And if it is determined that the wearer has a seizure condition or seizure symptoms in the user status determination step, the user's location and status information by at least one of the guardian terminal device built in the monitoring server, the management server of a professional organization, and the management server of an emergency call center. An epilepsy monitoring method comprising an emergency notification step of transmitting is provided.
Description
본 발명은 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정확한 분석을 통하여 뇌전증 의심 전조 증상 및 복잡한 뇌전증 발작을 진단할 수 있고, 뇌전증 발작의 판단 인자들을 심플하게 함으로써 신속한 판단을 행하면서도 정확도를 확보할 수 있으며, 나아가 미리 구축된 발작증세 데이터를 기반으로 발작 증세가 예측되거나 발작이 발생할 시 발작 지연 또는 발작 완화를 위한 대응을 행함과 동시에 전문기관이나 보호자에게 위치 정보와 함께 바로 알림할 수 있어 환자를 신속하게 보호할 수 있는, 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system. More specifically, the present invention relates to an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system. More specifically, it is possible to diagnose suspected epilepsy symptoms and complex epileptic seizures through accurate analysis, and by simplifying the judgment factors of epileptic seizures. It is possible to ensure accuracy while making quick judgments, and furthermore, based on pre-constructed seizure symptom data, seizure symptoms are predicted or when a seizure occurs, responses are taken to delay or alleviate seizures, while providing location information to specialized institutions or guardians. It is about an epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system that can quickly protect patients by providing immediate notification.
뇌전증은 전 세계 인구의 약 1-2%가 겪고 있는 질병으로, 뇌전증에 의한 발작은 예측이 불가능하고, 일상생활에서 관리하는데 큰 어려움이 따른다. 특히, 뇌전증 환자 중, 산소 호흡기를 착용하거나, 혹은 약물을 투여 중인 중증환자의 경우, 뇌전증에 의한 발작(이하, 간질 발작이라 지칭한다)이 일어나면, 통제하기가 힘들다. 또한, 이로 인해 치명적인 피해를 입을 수 있으므로, 간질 발작를 검출하거나 예측하는 시스템이 필요하다.Epilepsy is a disease that affects about 1-2% of the world's population. Seizures caused by epilepsy are unpredictable and pose great difficulties in managing in daily life. In particular, among epilepsy patients, it is difficult to control epilepsy-related seizures (hereinafter referred to as epileptic seizures) when they occur in severely ill patients wearing oxygen respirators or taking drugs. Additionally, because this can cause fatal damage, a system for detecting or predicting epileptic seizures is needed.
간질 발작은 뇌전도, 환자의 과거 병력, 갑작스러운 기절 등에 의해, 환자가 스스로 자각하는 방법을 이용하여 역추적하여 진단되고 있다. 뇌전증이 의심되는 경우, 임상의나 전문의는 장시간 뇌전도 신호를 기록하여 발작 시점 및 횟수 등을 확인함으로써, 수동적으로 확인할 수 있다.Epileptic seizures are diagnosed through electroencephalography, the patient's past medical history, sudden fainting, etc., and by backtracking using the patient's own awareness. If epilepsy is suspected, a clinician or specialist can passively confirm it by recording electroencephalogram signals for a long time to check the timing and number of seizures.
이러한 뇌전도 신호를 이용한 뇌전증 진단 방법은 많은 시간과 인력이 요구된다. 따라서 검사의 유용성에도 불구하고 많은 병원에서 보편적으로 사용되기에 제한이 있다.This method of diagnosing epilepsy using electroencephalogram signals requires a lot of time and manpower. Therefore, despite the usefulness of the test, there are limitations to its universal use in many hospitals.
따라서, 장시간 뇌전도 신호를 이용한 뇌전증 진단 방법을 위해, 자동 발작파 검출을 위한 종래 기술들이 제안되어 있다.Therefore, for a method of diagnosing epilepsy using long-term electroencephalogram signals, conventional technologies for automatic seizure wave detection have been proposed.
종래의 기술들에 따르면, 발작파 모니터링을 위해 적용되는 특징추출방법과 검출 분류 기법은 자동 발작파 검출 시스템의 정확도를 향상시키고, 시스템의 효율성을 증대시킬 수 있다. 또한, 뇌전도 신호를 분할하여 사용하는데 필요한 윈도우 크기는, 검출 정확도와 검출 속도에 중요한 요소 중 하나이며, 윈도우 크기에 따라 간질 발작 검출 시스템의 성능이 달라질 수 있다.According to conventional technologies, the feature extraction method and detection classification technique applied for seizure wave monitoring can improve the accuracy of the automatic seizure wave detection system and increase the efficiency of the system. In addition, the window size required to divide and use the EEG signal is one of the important factors in detection accuracy and detection speed, and the performance of the epileptic seizure detection system may vary depending on the window size.
종래 기술의 일 예로, 뇌전도 신호 기반 간질발작을 예측하여 간질 발작 발생 이전에 간질발작을 미리 예측하는 방법을 제공한다.As an example of the prior art, a method of predicting epileptic seizures before they occur by predicting epileptic seizures based on electroencephalogram signals is provided.
이러한 종래 기술에 따른 간질발작 예측 방법은 간질 발작이 일어나기 전에 미리 그 발작의 발생을 예측함으로써 의료 시스템이나 헬스케어 시스템에 실질적으로 적용되는데 긍정적인 효과를 줄 수 있다.The epileptic seizure prediction method according to the prior art can have a positive effect in practical application to the medical or healthcare system by predicting the occurrence of an epileptic seizure before it occurs.
그러나 이러한 종래기술에 따른 간질 발작 예측 알고리즘 방법은 실시간 예측을 고려하지 않고 있으며, 장시간 기록된 뇌전도 신호를 해석하는데 한계가 있다. 또한, 뇌전도 신호를 분할하여 사용하는, 윈도우 크기에 대해 고려하지 않고 있다.However, the epileptic seizure prediction algorithm method according to the prior art does not consider real-time prediction and has limitations in interpreting electroencephalogram signals recorded over a long period of time. Additionally, the size of the window used to divide the electroencephalogram signal is not taken into consideration.
또한, 종래 기술의 다른 예로, 이동통신 단말기를 이용한 뇌전증 환자 모니터링 기술을 제시하고 있다. 이러한 종래 기술에 따른 뇌전증 환자 모니터링 시스템은 환자의 정보를 실시간으로 모니터링하고 응급 상황을 감지하고 판단한다. 그래서 신속한 조치를 취할 수 있도록 하는 점에서 헬스케어 분야에 적용할 수 있는 효과적인 시스템이다.In addition, as another example of the prior art, a technology for monitoring epilepsy patients using a mobile communication terminal is presented. The epilepsy patient monitoring system according to the prior art monitors patient information in real time and detects and determines emergency situations. Therefore, it is an effective system that can be applied to the healthcare field in that it allows quick action.
그러나 이러한 종래기술에 따른 간질 발작 모니터링 시스템은 시스템의 정확도나 효율성의 극대화를 위한 특징 추출방법 및 검출 분류 모델의 최적화에 대해서는 고려하지 않고 있다.However, the epileptic seizure monitoring system according to the prior art does not consider optimization of the feature extraction method and detection classification model to maximize the accuracy or efficiency of the system.
한편, 간질 환자의 경우, 발작 발생시 정도가 심하여 이 응급상황을 본인이 능동적으로 처리할 수 없는 경우에는 응급처리가 곤란하여 생명유지 위험에 노출되는 심각한 문제가 있었다.On the other hand, in the case of epilepsy patients, when a seizure occurs and the severity is so severe that the person cannot actively handle the emergency situation, there is a serious problem that emergency treatment is difficult and life support is at risk.
구체적으로, 뇌전증 환자의 발작은 불시에 발생하며, 발작 시 초기 4~5분 안에 응급대처가 진행되지 않으면 뇌 손상과 심할 시 사망으로까지 이어질 수 있어 초기 '골든타임'을 지키는 것이 가장 중요하며, 특히 뇌전증 환자가 혼자 있는 상황 및 수면 중 발작증상이 진행 시 즉각적인 응급대처가 불가능하다는 가장 큰 문제점이 있어 이에 대책이 필요하다.Specifically, seizures in epilepsy patients occur unexpectedly, and if emergency response is not provided within the first 4 to 5 minutes of a seizure, it can lead to brain damage and even death in severe cases, so it is most important to protect the initial 'golden time'. , In particular, the biggest problem is that immediate emergency response is impossible when epilepsy patients are alone or when seizure symptoms progress during sleep, so measures are needed to address this.
또한, 단계별로 그 발작증상이 다른 간질환자의 응급상황 여부를 정확하게 판단하지 못하여 체계적으로 대처하지 못하는 문제점도 있었다. 따라서, 간질환자에서 발작 증상을 최대한 적절하게 발견하여 응급상황에 적절하게 대처하는 것이 중요하다 할 수 있다.In addition, there was a problem of not being able to respond systematically because it was not possible to accurately determine whether an epileptic patient with different seizure symptoms was in an emergency situation at each stage. Therefore, it is important to detect seizure symptoms in epilepsy patients as appropriately as possible and respond appropriately to emergency situations.
따라서, 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 정확한 분석을 통하여 뇌전증 의심 전조 증상 및 복잡한 뇌전증 발작을 진단할 수 있으며, 정확도를 확보하면서도 뇌전증 발작의 판단 인자의 선택 또는 필터링을 통하여 심플하게 함으로써 신속한 판단을 행할 수 있어 뇌전증 발작에 의한 골든타임을 확보할 수 있는 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention to solve the above-described conventional problems can diagnose suspected epilepsy symptoms and complex epileptic seizures through accurate analysis, and selects or filters the judgment factors for epileptic seizures while ensuring accuracy. The purpose is to provide an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system that can secure golden time due to epileptic seizures by making quick decisions by making it simple.
또한, 본 발명은 그래픽 유저 인터페이스 기반의 모니터링을 통하여 착용자의 상태를 용이하고 신속하게 확인할 수 있으며, AI 분석으로 상태 진단을 통한 위험감지 알림을 행할 수 있어 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있는 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, the present invention is an epilepsy monitoring method that can easily and quickly check the wearer's condition through graphic user interface-based monitoring, and can improve monitoring efficiency by providing risk detection notification through status diagnosis through AI analysis. and providing an epilepsy monitoring system.
또한, 본 발명은 미리 구축된 발작증세 데이터를 기반으로 발작 증세가 예측되거나 발작이 발생할 시 발작 지연 또는 발작 완화를 위한 대응을 행함과 동시에 전문기관이나 보호자에게 위치 정보와 함께 바로 알림할 수 있어 환자를 더욱 신속하게 보호할 수 있는 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.In addition, the present invention can predict seizure symptoms based on pre-constructed seizure symptom data or take action to delay or alleviate seizures when a seizure occurs, and can immediately notify a professional organization or guardian along with location information, so that the patient can Another purpose is to provide an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system that can more quickly protect people.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
상기 본 발명의 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 사용자의 뇌전증을 모니터링하기 위한 방법으로서, 사용자의 발작증세 판단 인자를 검출하는 발작증세 인자 검출단계; 상기 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터를 모니터링 서버로 전송하는 데이터 전송 단계; 상기 전송된 발작증세 검출데이터와, 모니터링 서버에 구축된 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증 및 사용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단 단계; 및 상기 사용자상태 판단 단계에서 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 모니터링 서버에 구축된 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌전증 모니터링 방법이 제공된다.According to one aspect of the present invention for achieving the purposes and other features of the present invention, a method for monitoring epilepsy of a user who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms, detects a factor for determining the user's seizure symptoms. A seizure symptom factor detection step; A data transmission step of transmitting seizure symptom detection data of the detected seizure symptom factor to a monitoring server; A user status determination step of comparing the transmitted seizure symptom detection data with the seizure symptom standard data established in the monitoring server to determine epilepsy and the user's risk situation; And if it is determined that the wearer has a seizure condition or seizure symptoms in the user status determination step, the user's location and status information by at least one of the guardian terminal device built in the monitoring server, the management server of a professional organization, and the management server of an emergency call center. An epilepsy monitoring method comprising an emergency notification step of transmitting is provided.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 발작증세 인자 검출단계는 발작증세 검출 인자로서 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 검출한 GSR값과 심박수 및 사용자의 움직임에 대한 가속도값을 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, the seizure symptom detection step may include a GSR value detecting electrodermal activity (EDA), a heart rate, and an acceleration value for the user's movement as a seizure symptom detection factor.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단 단계는 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 상기 GRS 센서값과 심박수를 교차 분석하도록 이루어지며, 상기 가속도값이 설정된 범위를 벗어난 값인 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도계의 값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 교차 분석하여 판단하도록 이루어질 수 있다.In one aspect of the present invention, the user state determination step is performed to cross-analyze the GRS sensor value and heart rate through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm, and if the acceleration value is outside a set range, the heart rate and The seizure symptom detection data of the GSR value may be filtered, and only the detection data of the heart rate and GSR value when the accelerometer value is within a specified range may be cross-analyzed and judged.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단 단계는 상기 발작증세 검출데이터가 상기 발작증세 기준데이터에 없는 경우, 검출된 GRS값와 근사한 근사 상위 GRS값과 근사 하위 GRS값에 대한 평균 GRS값을 산출하여 검출 GRS값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GRS값으로 결정하며, 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습 단계를 더 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, when the seizure symptom detection data is not in the seizure symptom reference data, the user state determination step calculates an average GRS value for the approximate upper GRS value and the approximate lower GRS value that are approximate to the detected GRS value. The detected GRS value is determined by calculating the average heart rate for the detected heart rate and the approximate upper heart rate and the approximate lower heart rate to determine the detected GRS value, and the detected posture control signal value and the approximate upper posture control signal value and the approximate lower heart rate. It may further include a reference data learning step of calculating an average posture control signal value for the posture control signal value, determining the detected posture control signal value, and updating the seizure symptom detection data of the determined value as seizure symptom reference data.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 발작증세 검출데이터와 해당 사용자의 과거 이력의 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측 단계를 더 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, a seizure symptom prediction step may be further included to predict a confirmed seizure by comparing the seizure symptom detection data with the seizure data of the user's past history.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단 단계에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하는 경우, 웨어러블 장치에 구비되는 카메라 모듈 및 음성녹음모듈을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 모니터링 서버로 전송하며, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이부에 미리 등록된 보호자 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 단계를 더 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, when it is determined that seizure symptoms have occurred in the user state determination step, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to record video information and audio information along with location information through a monitoring server. and may further include an emergency assistance step in which pre-registered guardian contact information is automatically displayed on the display unit of the wearable device.
본 발명의 다른 관점에 따르면, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 사용자의 뇌전증을 모니터링하기 위한 시스템으로서, 발작증세 검출 센서 모듈과 통신 모듈 및 GPS 모듈을 포함하는 웨어러블 장치; 상기 통신 모듈과 원격 통신하여 상기 발작증세 검출 센서 모듈에서 검출된 발작증세 검출데이터를 전송받아 착용자의 뇌전증 및 위험 상황을 판단하도록 구성되는 모니터링 서버; 및 상기 모니터링 서버에서 착용자가 뇌전증 발작이 있는 것으로 판단되거나 뇌전증 발작이 예측되는 경우, 착용자의 상태 정보를 전달받도록 구성되는 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌전증 모니터링 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, a system for monitoring epilepsy of a user who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms, comprising: a wearable device including a seizure symptom detection sensor module, a communication module, and a GPS module; a monitoring server configured to remotely communicate with the communication module to receive seizure symptom detection data detected by the seizure symptom detection sensor module and determine whether the wearer has epilepsy or a dangerous situation; And when the monitoring server determines that the wearer has an epileptic seizure or is predicted to have an epileptic seizure, at least one of a guardian terminal device configured to receive status information of the wearer, a management server of a professional organization, and a management server of an emergency call center. An epilepsy monitoring system is provided, comprising:
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 웨어러블 장치는, 카메라 모듈과 음성녹음모듈과 스피커 모듈 및 디스플레이 모듈을 더 포함하며 상기 발작증세 검출 센서 모듈은, 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 센싱하여 피부 전극 자극도를 검출하는 GSR 센서와, 심박수를 검출하는 심박수 검출 센서, 및 사용자의 움직임에 대한 가속도값을 검출하는 자세 검출 센서를 포함할 수 있다.In another aspect of the present invention, the wearable device further includes a camera module, a voice recording module, a speaker module, and a display module, and the seizure symptom detection sensor module senses electrodermal activity (EDA) to It may include a GSR sensor that detects electrode stimulation, a heart rate detection sensor that detects heart rate, and a posture detection sensor that detects acceleration values for the user's movement.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 모니터링 서버는 사용자의 개인 정보와 해당 사용자의 보호자 단말장치 정보 및 연계 병원 정보가 구축되어 있는 사용자 데이터베이스부; 발작증세 기준데이터가 미리 구축되어 있는 뇌전증 구축 데이터베이스부; 상기 발작증세 검출 모듈에서 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터를 전송받는 검출데이터 수신부; 상기 발작증세 검출데이터와 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증 및 착용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단부; 및 상기 사용자상태 판단부에서 사용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 상기 사용자 데이터베이스부의 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림부;를 포함할 수 있다.In another aspect of the present invention, the monitoring server includes a user database unit in which the user's personal information, the user's guardian terminal device information, and linked hospital information are constructed; An epilepsy construction database unit in which baseline seizure symptom data is pre-established; A detection data receiving unit that receives seizure detection data of the seizure factor detected by the seizure symptom detection module; a user status determination unit that compares the seizure symptom detection data and the seizure symptom standard data to determine whether the wearer has epilepsy or is at risk; And when the user status determination unit determines that the user has a seizure condition or seizure symptoms, the user's location and status information is sent to at least one of the guardian terminal device of the user database unit, the management server of a professional institution, and the management server of an emergency call center. It may include a transmitting emergency situation notification unit.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단부는 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 상기 GRS 센서에 의해 검출된 GRS값과 심박수 센서에 의해 검출된 심박수를 교차 분석하도록 이루어지며, 상기 가속도값이 설정된 범위를 벗어난 값인 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도계의 값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 교차 분석하여 판단하도록 이루어질 수 있다.In another aspect of the present invention, the user state determination unit is configured to cross-analyze the GRS value detected by the GRS sensor and the heart rate detected by the heart rate sensor through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm, and the acceleration value If the value is outside the set range, the seizure symptom detection data of the heart rate and GSR value may be filtered, and only the detection data of the heart rate and GSR value if the accelerometer value is within the specified range may be cross-analyzed and judged.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단부는 상기 발작증세 검출데이터가 상기 발작증세 기준데이터에 없는 경우, 검출된 GRS값와 근사한 근사 상위 GRS값과 근사 하위 GRS값에 대한 평균 GRS값을 산출하여 검출 GRS값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GRS값으로 결정하며, 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습부를 더 포함할 수 있다.In another aspect of the present invention, when the seizure symptom detection data is not in the seizure symptom reference data, the user state determination unit calculates the average GRS value for the approximate upper GRS value and the approximate lower GRS value that are close to the detected GRS value. It is determined by the detected GRS value, the average heart rate for the detected heart rate and the approximate upper heart rate and the approximate lower heart rate are calculated and determined as the detected GRS value, and the detected posture control signal value and the approximate upper posture control signal value and the approximate lower posture are determined. It may further include a reference data learning unit that calculates the average posture control signal value for the control signal value, determines it as the detected posture control signal value, and updates the seizure symptom detection data of the determined value as the seizure symptom reference data.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 발작증세 검출데이터와 해당 사용자의 과거 이력의 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측부를 더 포함할 수 있다.In another aspect of the present invention, the device may further include a seizure symptom prediction unit configured to predict a confirmed seizure by comparing the seizure symptom detection data with the seizure data of the user's past history.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 사용자상태 판단부에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하는 경우, 웨어러블 장치에 구비되는 카메라 모듈 및 음성녹음모듈을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 모니터링 서버로 전송하며, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이부에 미리 등록된 보호자 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 알림부를 더 포함할 수 있다.In another aspect of the present invention, when the user status determination unit determines that a seizure symptom has occurred, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to monitor video information and audio information along with location information. and may further include an emergency auxiliary notification unit configured to automatically display pre-registered guardian contact information on the display unit of the wearable device.
본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 의하면 다음과 같은 효과를 제공한다.The epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system according to the present invention provides the following effects.
첫째, 본 발명은 뇌전증 의심 전조 증상 및 복잡한 뇌전증 발작을 신속하게 진단 및 판단하여 뇌전증 발작에 의한 골든타임을 확보할 수 있어 뇌전증 환자가 위험 상황에 처하는 것을 예방할 수 있는 효과가 있다.First, the present invention has the effect of preventing epilepsy patients from being in a dangerous situation by quickly diagnosing and determining suspected epilepsy symptoms and complex epileptic seizures to secure golden time due to epileptic seizures.
둘째, 본 발명은 그래픽 유저 인터페이스 기반의 모니터링을 통하여 착용자의 상태를 용이하고 신속하게 확인할 수 있고, AI 분석으로 상태 진단을 통한 위험감지 알림을 행할 수 있는 효과가 있다.Second, the present invention has the effect of being able to easily and quickly check the wearer's condition through graphic user interface-based monitoring, and to provide risk detection notification through status diagnosis through AI analysis.
셋째, 본 발명은 미리 구축된 발작증세 데이터를 기반으로 발작 증세가 예측되거나 발작이 발생할 시 발작 지연 또는 발작 완화를 위한 대응을 행함과 동시에 전문기관이나 보호자에게 위치 정보와 함께 바로 알림할 수 있어 환자를 더욱 신속하고 안전하게 보호할 수 있는 효과가 있다.Third, the present invention can predict seizure symptoms based on pre-constructed seizure symptom data or take action to delay or alleviate seizures when a seizure occurs, and can immediately notify a professional institution or guardian along with location information, thereby protecting the patient. It has the effect of protecting you more quickly and safely.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 과정을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.
도 2는 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템의 구성을 도식화하여 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템에 포함되는 웨어러블 장치의 구성부를 블록화하여 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템에 포함되는 모니터링 서버의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이다.1 is a flow chart schematically showing the epilepsy monitoring process according to the present invention.
Figure 2 is a diagram schematically showing the configuration of the epilepsy monitoring system according to the present invention.
Figure 3 is a block diagram showing the components of the wearable device included in the epilepsy monitoring system according to the present invention.
Figure 4 is a block diagram schematically showing the configuration of a monitoring server included in the epilepsy monitoring system according to the present invention in blocks.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다. Additional objects, features and advantages of the present invention may be more clearly understood from the following detailed description and accompanying drawings.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Prior to a detailed description of the present invention, it should be noted that the present invention is capable of various modifications and may have various embodiments, and the examples described below and shown in the drawings are not intended to limit the present invention to specific embodiments. No, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is said to be "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected to or connected to the other component, but that other components may exist in between. It should be. On the other hand, when it is mentioned that a component is “directly connected” or “directly connected” to another component, it should be understood that there are no other components in between.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in this specification are merely used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to indicate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, terms such as "... unit", "... unit", and "... module" used in the specification refer to a unit that processes at least one function or operation, which is hardware or software or hardware and It can be implemented through a combination of software.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, when describing with reference to the accompanying drawings, identical components will be assigned the same reference numerals regardless of the reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
먼저, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법에 대하여 도 1을 참조하여 상세히 설명한다.First, the epilepsy monitoring method according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1.
도 1은 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 과정을 개략적으로 나타내는 플로차트이다.1 is a flow chart schematically showing the epilepsy monitoring process according to the present invention.
본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 착용자(환자)에 대한 뇌전증 모니터링 방법으로서, 도 1에 나타낸 바와 같이, 크게 발작증세 인자 검출단계(S100); 검출데이터 전송 단계(S200); 사용자상태 판단 단계(S300); 및 응급상황 알림 단계(S400);를 포함한다.The epilepsy monitoring method according to the present invention is an epilepsy monitoring method for a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms. As shown in FIG. 1, the epilepsy monitoring method mainly includes a seizure symptom factor detection step (S100); Detection data transmission step (S200); User status determination step (S300); and an emergency situation notification step (S400).
구체적으로, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 사용자(착용자)에 대한 뇌전증 모니터링 방법으로서, 도 1에 나타낸 바와 같이, 사용자가 착용하는 웨어러블 장치의 발작증세 검출 센서로부터 발작증세 판단 인자(factor)를 검출하는 발작증세 인자 검출단계(S100); 상기 발작증세 인자 검출단계(S100)에서 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터(또는 발작증세 인자의 검출값)를 원격지의 모니터링 서버로 전송하는 검출데이터 전송 단계(S200); 상기 검출데이터 전송 단계(S200)에서 전송받은 발작증세 검출데이터와, 모니터링 서버의 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부에 미리 구축되어 있는 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증(간질) 및 착용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단 단계(S300); 및 상기 사용자상태 판단 단계(S300)에서의 판단 결과, 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 모니터링 서버의 사용자 데이터베이스부에 구축된 해당 사용자의 보호자의 단말장치와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치) 및 응급 콜센터의 관리 서버로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림 단계(S400);를 포함한다.Specifically, the epilepsy monitoring method according to the present invention is an epilepsy monitoring method for a user (wearer) who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms. As shown in FIG. 1, the epilepsy monitoring method of the wearable device worn by the user A seizure symptom factor detection step (S100) of detecting a seizure symptom determination factor from a symptom detection sensor; A detection data transmission step (S200) of transmitting the seizure symptom detection data (or the detection value of the seizure symptom factor) of the seizure symptom factor detected in the seizure symptom factor detection step (S100) to a remote monitoring server; By comparing the seizure symptom detection data transmitted in the detection data transmission step (S200) with the seizure symptom standard data pre-built in the epilepsy (epilepsy) construction database of the monitoring server, epilepsy (epilepsy) and the wearer's risk situation A user status determination step (S300) for determining; And, as a result of the judgment in the user status determination step (S300), if it is determined that the wearer has a seizure condition or seizure symptoms, the terminal device of the user's guardian built in the user database of the monitoring server and the management server of the professional organization. (or the doctor's terminal device) and an emergency notification step (S400) of transmitting the user's location and status information to the management server of the emergency call center.
상기 발작증세 인자 검출단계(S100)는 사용자가 신체에 착용하는 웨어러블 장치에 구비된 발작증세 검출 센서로부터 뇌전증(간질)에 의한 발작 증세를 판단하기 위한 인자를 검출하는 과정이다.The seizure symptom factor detection step (S100) is a process of detecting factors for determining seizure symptoms due to epilepsy (epilepsy) from a seizure symptom detection sensor provided in a wearable device worn by the user.
구체적으로, 상기 발작증세 인자 검출단계(S100)는 웨어러블 장치에 구비된 발작증세 검출 센서는 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 검출하는 GSR 센서를 통해 피부 전극 자극도를 검출하고, 심박수 검출 센서를 통해 심박수를 검출하도록 이루어진다. 즉, 발작증세 인자 검출단계(S100)에서 검출되는 발작증세 인자는 피부 전극 자극도 및 심박수를 포함한다.Specifically, in the seizure symptom factor detection step (S100), the seizure symptom detection sensor provided in the wearable device detects skin electrode stimulation through a GSR sensor that detects electrodermal activity (EDA), and a heart rate detection sensor. It is made to detect heart rate through. That is, the seizure symptom factors detected in the seizure symptom factor detection step (S100) include skin electrode irritation level and heart rate.
상기 발작증세 인자 검출단계(S100)에서 발작증세 검출 인자로서 피부 전기 자극도와 관련하여, 피부 저항은 피부의 땀샘 상태에 따라 달라지는데, 여기서 땀샘 상태의 변화는 자율 신경계의 교감신경의 영향으로 교감신경의 자극이 되면 땀샘 활동의 증가로 인해 피부 전극 전도도가 증가하게 된다. 따라서, 이를 통해 정서적 상태인 분노, 스트레스 등을 GSR 센서의 값을 통해서 확인할 수 있고, 나아가 GSR 진폭은 뇌피질 파형(EEG: electroencephalogram)을 역으로 예측할 수 있어 뇌피질 파형에서 직류(DC) 변화를 감지하여 뇌전증(간질) 발작이 일어나거나 일어날 것을 피부 전극 전도도의 신호(검출값)을 통해 감지할 수 있다.In relation to the skin electrical stimulation as a seizure symptom detection factor in the seizure symptom factor detection step (S100), skin resistance varies depending on the state of the sweat glands of the skin, where the change in the state of the sweat glands is due to the influence of the sympathetic nerve of the autonomic nervous system. When stimulated, skin electrode conductance increases due to increased sweat gland activity. Therefore, through this, emotional states such as anger and stress can be confirmed through the values of the GSR sensor, and furthermore, the GSR amplitude can inversely predict the encephalocortical waveform (EEG: electroencephalogram), showing direct current (DC) changes in the encephalocortical waveform. It is possible to detect the occurrence or occurrence of an epileptic seizure through the signal (detection value) of skin electrode conductance.
상기 발작증세 인자 검출단계(S100)에서 발작증세 인자로서 심박수는 광학 (펄스) 심박 센서를 통해 검출될 수 있으며, 이러한 심박 센서는 공지의 것을 채용함으로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.In the seizure symptom factor detection step (S100), heart rate as a seizure symptom factor can be detected through an optical (pulse) heart rate sensor. Since this heart rate sensor is a known heart rate sensor, a detailed description thereof will be omitted.
또한, 상기 발작증세 인자 검출단계(S100)는 발작증세 검출 인자로서 웨어러블 장치에 구비된 자세 검출 센서(9축 자이로 센서)를 통해 사용자의 움직임을 검출하도록 이루어질 수 있다.Additionally, the seizure symptom factor detection step (S100) may be performed to detect the user's movement through a posture detection sensor (9-axis gyro sensor) provided in the wearable device as a seizure symptom detection factor.
상기 발작증세 인자 검출단계(S100)는 발작증세 인자를 검출함에 있어 심박수와 GSR 센서는 측정 시 사용자의 움직임이 있는 경우 제대로 된 값을 받지 못해서 불안정한 값을 검출할 수 있는데, 자세 검출 센서를 통한 자세 신호(바람직하게는, 칼만 필터를 적용한 가속도계를 포함하는 9축 자이로 센서의 가속도 값)를 활용하여 뇌전증(발작) 여부 및 경중을 판단하는데 심박수와 GSR값을 제한적으로 이용하도록, 즉 심박수와 GSR값을 필터링하도록 한다.In the seizure symptom factor detection step (S100), in detecting the seizure symptom factor, the heart rate and GSR sensors do not receive correct values when there is movement of the user during measurement, and thus unstable values may be detected, and the posture through the posture detection sensor The heart rate and GSR values are limited to using signals (preferably acceleration values of a 9-axis gyro sensor including an accelerometer to which a Kalman filter is applied) to determine the presence and severity of epilepsy (seizure), that is, heart rate and GSR Let's filter the values.
상기 사용자상태 판단 단계(S300)는 상기 검출데이터 전송 단계(S200)에서 전송받은 발작증세 검출데이터와, 모니터링 서버의 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부에 미리 구축되어 있는 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증(간질) 및 착용자의 위험 상황을 판단하는 과정이다.The user status determination step (S300) compares the seizure symptom detection data transmitted in the detection data transmission step (S200) with the seizure symptom reference data pre-built in the epilepsy (epilepsy) construction database unit of the monitoring server. This is the process of determining epilepsy and the risk of the wearer.
상기 사용자상태 판단 단계(S300)는 미리 구축된 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부의 발작증세 기준데이터와 전송된 발작증세 검출데이터를 비교하여 뇌전증(간질) 및 위험상황 판단 알고리즘으로 뇌전증 여부 및 뇌전증 시 경중을 판단하도록 이루어진다.The user status determination step (S300) compares the seizure symptom standard data of the pre-built epilepsy (epilepsy) construction database with the transmitted seizure symptom detection data to determine whether epilepsy (epilepsy) and risk situation are determined by an algorithm. This is done to judge the severity of the stock market.
구체적으로, 상기 사용자상태 판단 단계(S300)는 발작증세 검출데이터의 GSR 센서값을 통하여 뇌전증(간질) 및 스트레스 지수를 파악하고, 심박수를 통하여 뇌전증(간질) 증상 발작 및 과호흡 상태를 판단하도록 이루어져, 착용자의 뇌전증(간질) 발작 및 위험 상황을 판단하게 된다. 이러한 판단은 GSR 센서값과 심박수를 교차 분석하도록 프로그래밍되어 구축된 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 실행될 수 있다.Specifically, the user state determination step (S300) determines epilepsy (epilepsy) and stress index through the GSR sensor value of the seizure symptom detection data, and determines the epilepsy symptom seizure and hyperventilation state through heart rate. It is designed to determine the wearer's epilepsy seizures and risk situations. This decision can be made through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm that is programmed and built to cross-analyze GSR sensor values and heart rate.
또한, 상기 사용자상태 판단 단계(S300)는 9축 센서에서 칼만 필터 적용의 가속도계가 큰 값(설정된 범위를 벗어난 값)으로 변화할 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도계의 값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 판단하도록 이루어진다.In addition, in the user state determination step (S300), when the accelerometer applying the Kalman filter in the 9-axis sensor changes to a large value (a value outside the set range), the seizure symptom detection data of the heart rate and GSR value is filtered, and the accelerometer's It is made to judge only the detected data of heart rate and GSR values when the values are within the specified range.
또한, 상기 사용자상태 판단 단계(S300)는 교감신경 상태 검출데이터를 통하여 사용자의 정서 상태를 분석할 수 있고, 미리 구축된 스트레스성(비간질성) 발작데이터와 비교하여 스트레스성(비간질성) 발작 여부를 판단함으로써 스트레스 및 분노 상태 관련 질환의 위험도도 평가할 수 있게 된다.In addition, the user state determination step (S300) can analyze the user's emotional state through the sympathetic nervous state detection data, and compare the stress (non-epileptic) seizure data with pre-constructed stressful (non-epileptic) seizure data. By determining whether a person has a seizure, the risk of diseases related to stress and anger can also be assessed.
상기 응급상황 알림 단계(S400)는 상기 사용자상태 판단 단계(S300)에서의 판단 결과, 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 발작의 경중, 스트레스성 발작 여부를 포함하는 데이터(및/또는 메시지)를 모니터링 서버의 사용자 데이터베이스부에 구축된 해당 사용자의 보호자의 단말장치와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치) 및 응급 콜센터의 관리 서버로 사용자의 위치와 함께 전송하도록 이루어진다.In the emergency situation notification step (S400), when it is determined that the wearer has a seizure situation or seizure symptoms as a result of the determination in the user status determination step (S300), data including the severity of the seizure and whether or not it is a stress seizure (and /or message) is transmitted along with the user's location to the terminal device of the user's guardian built in the user database of the monitoring server, the management server of the professional institution (or the terminal device of the doctor in charge), and the management server of the emergency call center. .
한편, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 상기 사용자상태 판단 단계(S300)에서 모니터링 서버의 발작증세 기준데이터에 상응하는 발작증세 검출데이터가 없는 경우, 뇌전증(간질) 및 위험상황 판단 알고리즘을 통하여, 검출된 GSR값와 근사한 2개의 GSR값(근사 상위 GSR값과 근사 하위 GSR값)에 대한 평균 GSR값을 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 2개의 심박수(근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수)에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 및/또는 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 2개의 자세 제어 신호값(근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값)에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 라벨링(근사값 라벨링)하여 실제 검출된 데이터값들과 함께 저장하여 모니터링 서버의 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습 단계(S500)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the epilepsy monitoring method according to the present invention uses an epilepsy and dangerous situation determination algorithm when there is no seizure symptom detection data corresponding to the seizure symptom standard data of the monitoring server in the user status determination step (S300). , the average GSR value for two GSR values (approximate upper GSR value and approximate lower GSR value) that are approximate to the detected GSR value is calculated and determined as the detected GSR value, and the two heart rates that are approximate to the detected heart rate (approximate upper GSR value and approximate lower GSR value) are calculated and determined as the detected GSR value. Calculate the average heart rate for the lower heart rate and determine it as the detected GSR value, and/or determine the detected GSR value for two posture control signal values (approximate upper posture control signal value and approximate lower posture control signal value) that are approximate to the detected posture control signal value. The average posture control signal value is calculated and determined as the detection posture control signal value, and the seizure symptom detection data of the determined value is labeled (approximate value labeling) and stored together with the actual detected data values to be updated as the seizure symptom reference data of the monitoring server. It may further include a reference data learning step (S500).
또한, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 발작증세 검출데이터와 해당 사용자의 과거 이력의 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측 단계(S600);를 더 포함할 수 있다.In addition, the epilepsy monitoring method according to the present invention may further include a seizure symptom prediction step (S600) in which seizure confirmation is predicted by comparing seizure symptom detection data with seizure data from the user's past history.
한편, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 상기 사용자상태 판단 단계(300)에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하거나 발작 증후가 있을 것으로 판단하는 경우, 및/또는 상기 발작증후 예측 단계(S600)에서 발작 확정이 예측되는 경우, 웨어러블 장치에 원격 제어 신호를 인가하여 그 웨어러블 장치에 구성된 항경련제 주입 장치를 통해 약물이 주입되도록 하거나(경증), 및/또는 뇌신경연결 전기자극 장치로 신호를 전달하여 그 뇌신경연결 전기자극 장치가 동작하도록 제어하는 발작 완화 단계(S700);를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the epilepsy monitoring method according to the present invention determines that a seizure symptom has occurred or is likely to have a seizure in the user state determination step (300), and/or confirms a seizure in the seizure symptom prediction step (S600). In this predicted case, a remote control signal is applied to the wearable device to cause the drug to be injected through an anticonvulsant injection device configured in the wearable device (mild), and/or a signal is transmitted to a cranial nerve connection electrical stimulation device to connect the cranial nerve. It may further include a seizure alleviation step (S700) of controlling the electrical stimulation device to operate.
또한, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 상기 발작 완화 단계(S700)를 실행한 후, 발작증세 검출데이터를 지속적으로 전송받아 모니터링하게 된다.In addition, the epilepsy monitoring method according to the present invention continuously receives and monitors seizure symptom detection data after executing the seizure alleviation step (S700).
한편, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 상기 사용자상태 판단 단계(300)에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하거나 발작 증후가 있을 것으로 판단하는 경우, 및/또는 상기 발작증후 예측 단계(S600)에서 발작 확정이 예측되는 경우, 웨어러블 장치에 구비되는 카메라 모듈 및 음성녹음모듈을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 전송하며, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이부에 미리 등록된 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 단계(S800)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the epilepsy monitoring method according to the present invention determines that a seizure symptom has occurred or is likely to have a seizure in the user state determination step (300), and/or confirms a seizure in the seizure symptom prediction step (S600). If this is predicted, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to transmit video and audio information along with location information, and pre-registered contact information is automatically displayed on the display of the wearable device. A situation assistance step (S800) may be further included.
다음으로, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템에 대하여 도 2 내지 도 3을 참조하여 상세히 설명한다.Next, the epilepsy monitoring system according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3.
도 2는 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템의 구성을 도식화하여 개략적으로 나타내는 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템에 포함되는 웨어러블 장치의 구성부를 블록화하여 나타내는 도면이며, 도 4는 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템에 포함되는 모니터링 서버의 구성을 블록화하여 개략적으로 나타내는 블록도이다.Figure 2 is a diagram schematically showing the configuration of the epilepsy monitoring system according to the present invention, Figure 3 is a diagram showing the components of the wearable device included in the epilepsy monitoring system according to the present invention in blocks, and Figure 4 is This is a block diagram schematically showing the configuration of the monitoring server included in the epilepsy monitoring system according to the present invention in blocks.
본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템은, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 착용자(환자)에 대하여 뇌전증을 모니터링하기 위한 뇌전증 모니터링 시스템으로서, 도 2 내지 도 4에 나타낸 바와 같이, 크게 웨어러블 장치(100); 모니터링 서버(200); 및 보호자 단말장치(310)와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)(320) 및 응급 콜센터의 관리 서버(330) 중 적어도 하나;를 포함한다.The epilepsy monitoring system according to the present invention is an epilepsy monitoring system for monitoring epilepsy in a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms. As shown in FIGS. 2 to 4, the epilepsy monitoring system is largely wearable. device 100; monitoring server 200; and at least one of the guardian terminal device 310, the management server of the professional institution (or the terminal device of the doctor in charge) 320, and the management server 330 of the emergency call center.
구체적으로, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템은, 뇌전증이 예상되거나 뇌전증 증상을 갖는 착용자(환자)에 대하여 뇌전증을 모니터링하기 위한 뇌전증 모니터링 시스템으로서, 도 2 내지 도 4에 나타낸 바와 같이, 발작증세 검출 센서 모듈(110)과 통신 모듈(120) 및 GPS 모듈(130)을 포함하는 웨어러블 장치(100); 상기 웨어러블 장치(100)의 통신 모듈(120)과 원격 통신하여 상기 발작증세 검출 센서 모듈(110)에서 검출된 발작증세 검출데이터를 전송받아 착용자의 뇌전증(간질) 및 위험 상황을 판단하도록 구성되는 모니터링 서버(200); 및 상기 모니터링 서버(200)에서 착용자가 뇌전증(간질) 및 위험 상항에 있는 것으로 판단하는 경우, 착용자의 상태 정보를 전달받도록 구성되는 보호자 단말장치(310)와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)(320) 및 응급 콜센터의 관리 서버(330) 중 적어도 하나;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Specifically, the epilepsy monitoring system according to the present invention is an epilepsy monitoring system for monitoring epilepsy in a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms, as shown in Figures 2 to 4. , a wearable device 100 including a seizure symptom detection sensor module 110, a communication module 120, and a GPS module 130; It is configured to remotely communicate with the communication module 120 of the wearable device 100 to receive seizure symptom detection data detected by the seizure symptom detection sensor module 110 and determine the wearer's epilepsy and risk situation. monitoring server 200; And when the monitoring server 200 determines that the wearer has epilepsy and is at risk, the guardian terminal device 310 is configured to receive status information of the wearer and the management server of a professional institution (or the doctor in charge) It is characterized in that it includes at least one of a terminal device (320) and an emergency call center management server (330).
상기 웨어러블 장치(100)에서 발작증세 검출 센서 모듈(110)은 사용자(착용자)가 신체에 착용하여 발작증세 검출 센서 모듈로부터 발작증세 판단 인자(factor)(발작증세 검출데이터)를 검출하여 모니터링 서버(200)로 전송하도록 구성된다.In the wearable device 100, the seizure symptom detection sensor module 110 is worn by the user (wearer) on the body and detects a seizure determination factor (seizure symptom detection data) from the seizure symptom detection sensor module and is sent to the monitoring server ( 200).
구체적으로, 상기 웨어러블 장치(100)의 발작증세 검출 센서 모듈(110)은 발작증세 검출 인자로서 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 센싱하여 피부 전극 자극도를 검출하는 GSR 센서(111)와, 발작증세 검출 인자로서 심박수를 검출하는 심박수 검출 센서(112)를 포함한다.Specifically, the seizure symptom detection sensor module 110 of the wearable device 100 includes a GSR sensor 111 that detects skin electrode stimulation by sensing electrodermal activity (EDA) as a seizure symptom detection factor, It includes a heart rate detection sensor 112 that detects heart rate as a seizure symptom detection factor.
피부 저항은 피부의 땀샘 상태에 따라 달라지는데, 여기서 땀샘 상태의 변화는 자율 신경계의 교감신경의 영향으로 교감신경의 자극이 되면 땀샘 활동의 증가로 인해 피부 전극 전도도가 증가하게 된다. 따라서, 이를 통해 정서적 상태인 분노, 스트레스 등을 상기 상기 GSR 센서(111)의 GSR값을 통해서 확인할 수 있으며, 나아가 GSR 진폭은 뇌피질 파형(EEG: electroencephalogram)을 역으로 예측할 수 있어 뇌피질 파형에서 직류(DC) 변화를 감지하여 뇌전증(간질) 발작이 일어나거나 일어날 것을 피부 전극 전도도의 신호(GSR값)을 통해 감지할 수 있게 된다.Skin resistance varies depending on the state of the sweat glands in the skin. Here, changes in the state of the sweat glands are influenced by the sympathetic nerves of the autonomic nervous system. When the sympathetic nerves are stimulated, the skin electrode conductance increases due to increased sweat gland activity. Therefore, through this, emotional states such as anger, stress, etc. can be confirmed through the GSR value of the GSR sensor 111, and further, the GSR amplitude can be predicted inversely from the encephalocortical waveform (EEG: electroencephalogram). By detecting changes in direct current (DC), it is possible to detect the occurrence or occurrence of an epileptic seizure through the signal of skin electrode conductance (GSR value).
또한, 상기 심박수 검출 센서(112)는 공지의 광학 (펄스) 심박 센서가 채용되며, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, the heart rate detection sensor 112 uses a known optical (pulse) heart rate sensor, and detailed description thereof will be omitted.
또한, 상기 발작증세 검출 센서 모듈(110)은 자세 검출 센서(9축 자이로 센서)(113)를 더 포함하며, 이를 통해 발작증세 검출 인자로서 사용자의 움직임을 검출하도록 이루어질 수 있다.In addition, the seizure symptom detection sensor module 110 further includes a posture detection sensor (9-axis gyro sensor) 113, through which the user's movement can be detected as a seizure symptom detection factor.
상기 발작증세 검출 센서 모듈(110)에서 발작증세 인자(들)를 검출함에 있어 GSR 센서(111)와 심박수 센서(112)는 측정 시 사용자의 움직임이 있는 경우 제대로 된 값을 받지 못해서 불안정한 값을 검출할 수 있는데, 자세 검출 센서(113)를 통한 자세 신호(바람직하게는, 칼만 필터를 적용한 가속도계를 포함하는 9축 자이로 센서의 가속도 값)를 활용하여, 뇌전증(발작) 여부 및 경중을 판단하는데 심박수와 GSR값을 제한적으로 이용하도록, 즉 심박수와 GSR값을 필터링하는데 이용된다.When detecting the seizure symptom factor(s) in the seizure symptom detection sensor module 110, the GSR sensor 111 and the heart rate sensor 112 do not receive correct values when there is movement of the user during measurement, and thus detect unstable values. This can be done by using the posture signal (preferably, the acceleration value of a 9-axis gyro sensor including an accelerometer to which a Kalman filter is applied) through the posture detection sensor 113 to determine whether and the severity of epilepsy (seizure). It is used to limit the use of heart rate and GSR values, that is, to filter heart rate and GSR values.
또한, 상기 웨어러블 장치(100)는 카메라 모듈(140)과 음성녹음모듈(150)과 스피커 모듈(160) 및 디스플레이 모듈(170)을 더 포함하며, 모니터링 서버(200)에서 사용자에게 발작 증상이 발생한 것으로 판단하거나 발작 증후가 있을 것으로 판단하는 경우, 및/또는 발작 확정이 예측되는 경우, 카메라 모듈(140) 및 음성녹음모듈(150)을 자동 활성화시켜 GPS 모듈(130)을 통한 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 보호자 단말장치(310)와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)(320) 및 응급 콜센터의 관리 서버(330) 중 적어도 하나에 전송하며, 상기 웨어러블장치(100)의 디스플레이 모듈(170)에 미리 등록된 연락처(보호자 연락처)가 자동 표시되면서 스피커 모듈(160)을 통해 도움 요청 음성이 발생하도록 할 수 있다.In addition, the wearable device 100 further includes a camera module 140, a voice recording module 150, a speaker module 160, and a display module 170, and the monitoring server 200 detects that the user has seizure symptoms. When it is determined that there are symptoms of a seizure or that there are symptoms of a seizure, and/or when a confirmed seizure is predicted, the camera module 140 and the voice recording module 150 are automatically activated to record an image along with location information through the GPS module 130. Information and voice information are transmitted to at least one of the guardian terminal device 310, the management server of the professional organization (or the terminal device of the doctor in charge) 320, and the management server 330 of the emergency call center, and the wearable device 100 Pre-registered contact information (guardian contact information) is automatically displayed on the display module 170 and a voice requesting help can be generated through the speaker module 160.
아래에서 설명하겠지만, 상기 웨어러블 장치(100)에는 항경련제 투입 장치(180) 및 전기자극신호 발생 모듈(190)를 더 포함할 수 있다.As will be described below, the wearable device 100 may further include an anti-epileptic drug injection device 180 and an electrical stimulation signal generation module 190.
상기한 웨어러블 장치(100)는 배면이 손목 등의 피부면에 맞닿으면서 착용할 수 있는 형태로 구성될 수 있다.The wearable device 100 described above may be configured to be worn with its back in contact with the skin surface, such as the wrist.
다음으로, 상기 모니터링 서버(200)는 상기 웨어러블 장치(100)의 통신 모듈(120)과 원격 통신하여 상기 발작증세 검출 센서 모듈(110)에서 검출된 발작증세 검출데이터를 전송받아 착용자의 뇌전증(간질) 및 위험 상황을 판단하도록 구성되는 원격지의 구성부이다.Next, the monitoring server 200 remotely communicates with the communication module 120 of the wearable device 100 to receive the seizure symptom detection data detected by the seizure symptom detection sensor module 110 and detects the wearer's epilepsy ( It is a remote component configured to determine epilepsy) and dangerous situations.
구체적으로, 상기 모니터링 서버(200)는 사용자의 개인 정보와 해당 사용자의 보호자 정보(연락처 포함) 및 연계 병원 정보가 구축되어 있는 사용자 데이터베이스부(210)와, 발작증세 기준데이터가 미리 구축되어 있는 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부(220)와, 상기 웨어러블 장치(100)의 발작증세 검출 모듈(110)에서 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터(또는 발작증세 인자의 검출값)를 전송받는 검출데이터 수신부(230)와, 상기 발작증세 검출데이터와 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증(간질) 및 착용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단부(240), 및 상기 사용자상태 판단부(230)에서 사용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 사용자 데이터베이스부(210)의 보호자 단말장치(310)와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)(320) 및 응급 콜센터의 관리 서버(330)로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림부(250)를 포함한다.Specifically, the monitoring server 200 includes a user database unit 210 in which the user's personal information, the user's guardian information (including contact information), and linked hospital information are established, and a brain device in which seizure symptom standard data is established in advance. Detection that receives seizure detection data (or detection values of seizure symptom factors) of the seizure symptom factor detected by the epilepsy building database unit 220 and the seizure symptom detection module 110 of the wearable device 100. A data receiving unit 230, a user status determination unit 240 that compares the seizure symptom detection data and the seizure symptom standard data to determine epilepsy (epilepsy) and a risk situation of the wearer, and the user status determination unit 230. If it is determined that the user has a seizure condition or seizure symptoms, the guardian terminal device 310 of the user database unit 210, the management server of the professional organization (or the terminal device of the doctor in charge) 320, and the emergency call center are managed. It includes an emergency notification unit 250 that transmits the user's location and status information to the server 330.
상기 사용자 데이터베이스부(210)에는 해당 사용자의 과거 발작 이력데이터(GSR값과 심박수)가 포함된다.The user database unit 210 includes past seizure history data (GSR value and heart rate) of the user.
상기 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부(220)에는 다양한 임상과 논문 등을 포함하여 GSR와 심박수와 관련된 발작증세 및 경중에 대한 데이터가 구축된다.The epilepsy construction database unit 220 contains data on seizure symptoms and severity related to GSR and heart rate, including various clinical trials and papers.
상기 사용자상태 판단부(240)는 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부(220)의 발작증세 기준데이터와 웨어러블 장치(100)로부터 전송된 발작증세 검출데이터를 비교하여 뇌전증(간질) 및 위험상황 확인 알고리즘으로 뇌전증 여부 및 뇌전증의 경중을 판단하도록 이루어진다.The user status determination unit 240 compares the seizure symptom standard data of the epilepsy construction database unit 220 and the seizure symptom detection data transmitted from the wearable device 100 to confirm epilepsy (epilepsy) and a dangerous situation. An algorithm is used to determine whether there is epilepsy and the severity of the epilepsy.
구체적으로, 상기 사용자상태 판단부(240)는 발작증세 검출데이터의 GSR 센서값을 통하여 뇌전증(간질) 및 스트레스 지수를 파악하고, 심박수를 통하여 뇌전증(간질) 증상 발작 및 과호흡 상태를 판단하도록 이루어져, 착용자의 뇌전증(간질) 발작 및 위험 상황을 판단하게 된다. 이러한 판단은 GSR 센서값과 심박수를 교차 분석하도록 프로그래밍되어 구축된 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 실행될 수 있다.Specifically, the user state determination unit 240 determines the epilepsy and stress index through the GSR sensor value of the seizure symptom detection data, and determines the epilepsy symptom seizure and hyperventilation state through the heart rate. It is designed to determine the wearer's epilepsy seizures and risk situations. This decision can be made through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm that is programmed and built to cross-analyze GSR sensor values and heart rate.
또한, 상기 사용자상태 판단부(240)는 자세 검출 센서(9축 센서)(113)에서 칼만 필터 적용의 가속도계가 큰 값으로 변화할 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도계의 값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 판단하도록 이루어진다.In addition, when the accelerometer applying the Kalman filter in the posture detection sensor (9-axis sensor) 113 changes to a large value, the user state determination unit 240 filters the seizure symptom detection data of the heart rate and GSR value, and filters the accelerometer. It is made to judge only the detected data of heart rate and GSR value when the value is within the specified range.
또한, 상기 사용자상태 판단부(240)는 발작증세 기준데이터에 포함된 스트레스성(비간질성) 발작데이터와 비교하여 스트레스성(비간질성) 발작 여부를 판단함으로써 스트레스 및 분노 상태 관련 질환의 위험도도 평가할 수 있게 된다.In addition, the user state determination unit 240 determines whether a stress-related (non-epileptic) seizure exists by comparing it with the stress-related (non-epileptic) seizure data included in the seizure symptom standard data, thereby determining the risk of diseases related to stress and anger states. can also be evaluated.
상기 응급상황 알림부(250)는 상기 사용자상태 판단부(240)에서의 판단 결과, 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 발작의 경중, 스트레스성 발작 여부를 포함하는 데이터(및/또는 메시지)를 모니터링 서버(200)의 사용자 데이터베이스부(210)에 구축된 해당 사용자의 보호자의 단말장치(310)와 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)(320) 및 응급 콜센터의 관리 서버(330)로 사용자의 위치와 함께 전송하도록 이루어진다.If the emergency situation notification unit 250 determines that the wearer has a seizure situation or seizure symptoms as a result of the determination by the user status determination unit 240, the emergency notification unit 250 provides data including the severity of the seizure and whether or not it is a stress seizure (and /or message) to the terminal device 310 of the user's guardian built in the user database unit 210 of the monitoring server 200, the management server of the professional institution (or the terminal device of the doctor in charge) 320, and the emergency call center. It is transmitted along with the user's location to the management server 330.
한편, 상기 모니터링 서버(200)는 상기 사용자상태 판단부(240)에서 모니터링 서버(200)의 발작증세 기준데이터에 상응하는 발작증세 검출데이터가 없는 경우, 뇌전증(간질) 및 위험상황 판단 알고리즘을 통하여, 검출된 GSR값와 근사한 2개의 GSR값(근사 상위 GSR값과 근사 하위 GSR값)에 대한 평균 GSR값을 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 2개의 심박수(근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수)에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 및/또는 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 2개의 자세 제어 신호값(근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값)에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 라벨링(근사값 라벨링)하여 실제 검출된 데이터값들과 함께 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부(220)에 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습부(260)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, if there is no seizure symptom detection data corresponding to the seizure symptom standard data of the monitoring server 200 in the user status determination unit 240, the monitoring server 200 uses an epilepsy and dangerous situation determination algorithm. Through this, the average GSR value for the two GSR values (approximate upper GSR value and approximate lower GSR value) that are approximate to the detected GSR value is calculated and determined as the detected GSR value, and the two heart rates that are approximate to the detected heart rate (approximate upper GSR value and approximate lower GSR value) are calculated and determined as the detected GSR value. Calculate the average heart rate for the approximate lower heart rate and determine it as the detected GSR value, and/or determine the detected posture control signal value and two posture control signal values (approximate upper posture control signal value and approximate lower posture control signal value) that are approximate. The average posture control signal value is calculated and determined as the detection posture control signal value, and the seizure symptom detection data of the determined value is labeled (approximate value labeling) to construct an epilepsy database unit (220) together with the actual detected data values. ) may further include a reference data learning unit 260 that updates the seizure symptom reference data.
또한, 상기 모니터링 서버(200)는 발작증세 검출데이터와 사용자 데이터베이스부(210)의 해당 사용자의 과거 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측부(270)를 더 포함할 수 있다.In addition, the monitoring server 200 may further include a seizure symptom prediction unit 270 configured to predict a confirmed seizure by comparing the seizure symptom detection data with the user's past seizure data in the user database unit 210.
또한, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템의 모니터링 서버(200)는 상기 사용자상태 판단부(240)에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하거나 발작 증후가 있을 것으로 판단하는 경우, 및/또는 상기 발작증후 예측부(270)에서 발작 확정이 예측되는 경우, 웨어러블 장치(100)에 구비되는 카메라 모듈(140)과 음성녹음모듈(150) 및 디스플레이 모듈(170)을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 전송하고, 스피커 모듈(160)을 통해 도움 요청 알림을 발생시키며, 상기 디스플레이 모듈(170)을 통해 미리 등록된 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 알림부(280)를 더 포함할 수 있다.In addition, the monitoring server 200 of the epilepsy monitoring system according to the present invention determines that a seizure symptom has occurred in the user state determination unit 240 or that there is a seizure symptom, and/or the seizure symptom prediction unit When a confirmed seizure is predicted at 270, the camera module 140, voice recording module 150, and display module 170 provided in the wearable device 100 are automatically activated to display video information and audio information along with location information. It may further include an emergency auxiliary notification unit 280 that transmits, generates a help request notification through the speaker module 160, and automatically displays pre-registered contact information through the display module 170.
한편, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 시스템의 모니터링 서버(200)는 상기 사용자상태 판단부(240)에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하거나 발작 증후가 있을 것으로 판단하는 경우, 및/또는 상기 발작증후 예측부(270)에서 발작 확정이 예측되는 경우, 웨어러블 장치(100)에 원격 제어 신호로 자동 활성화시켜 그 웨어러블 장치(100)에 구성된 항경련제 주입 장치(180)를 통해 약물이 주입되도록 하거나(경증), 및/또는 전기자극신호 발생 모듈(190)를 통해 뇌신경연결 전기자극 장치(사용자의 두부에 시술되어 뇌 피질에 전기 자극을 제공하는 공지의 전기 자극 장치 등)로 신호를 전달하여 그 뇌신경연결 전기자극 장치가 동작하도록 제어하는 발작 완화 제어부(290)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the monitoring server 200 of the epilepsy monitoring system according to the present invention determines that a seizure symptom has occurred in the user status determination unit 240 or that there is a seizure symptom, and/or the seizure symptom prediction unit If a confirmed seizure is predicted at (270), the wearable device 100 is automatically activated by a remote control signal to inject the drug through the anticonvulsant injection device 180 configured in the wearable device 100 (mild case), And/or transmit a signal to a cranial nerve connection electrical stimulation device (a known electrical stimulation device that is applied to the user's head and provides electrical stimulation to the brain cortex, etc.) through the electrical stimulation signal generation module 190 to electrically stimulate the cranial nerve connection. It may further include a seizure relief control unit 290 that controls the device to operate.
상기 항경련제 주입 장치(180)는, 일 예로 웨어러블 장치(100) 내에 구비되는 액추에이터에 의해 피스톤을 이동시켜 실린저 내의 약물을 투입시키고, 약물 주입 완료 후 피스톤을 다시 원위치시키게 구성될 수 있다. 이 경우, 실린저 앰플은 교체 가능하고, 실린저의 피스톤 로드는 액추에이터에 착탈 가능하게 결합될 수 있는 구조로 구성될 수 있다.For example, the anticonvulsant injection device 180 may be configured to move a piston using an actuator provided in the wearable device 100 to inject the drug in the cylinder, and to return the piston to its original position after drug injection is completed. In this case, the syringe ampoule can be replaced, and the piston rod of the cylinder can be configured to be detachably coupled to the actuator.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 의하면, 뇌전증 의심 전조 증상 및 복잡한 뇌전증 발작을 신속하게 진단 및 판단하여 뇌전증 발작에 의한 골든타임을 확보할 수 있어 뇌전증 환자가 위험 상황에 처하는 것을 예방할 수 있으며, 그래픽 유저 인터페이스(GUI) 기반의 모니터링을 통하여 착용자의 상태를 용이하고 신속하게 확인할 수 있고, AI 분석으로 상태 진단을 통한 위험감지 알림을 행할 수 있는 이점이 있다.According to the epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system according to the present invention as described above, it is possible to quickly diagnose and determine suspected epilepsy symptoms and complex epileptic seizures to secure golden time due to epileptic seizures. It can prevent epilepsy patients from being in a dangerous situation, can easily and quickly check the wearer's condition through graphic user interface (GUI)-based monitoring, and can provide risk detection notification through status diagnosis through AI analysis. There is an advantage.
또한, 본 발명에 의하면, 미리 구축된 발작증세 데이터를 기반으로 발작 증세가 예측되거나 발작이 발생할 시 발작 지연 또는 발작 완화를 위한 대응을 행함과 동시에 전문기관이나 보호자에게 위치 정보와 함께 바로 알림할 수 있어 환자를 더욱 신속하고 안전하게 보호할 수 있는 이점이 있다.In addition, according to the present invention, when seizure symptoms are predicted based on pre-constructed seizure symptom data or when a seizure occurs, responses can be taken to delay or alleviate seizures, and at the same time, it is possible to immediately notify a professional organization or guardian with location information. This has the advantage of protecting patients more quickly and safely.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments described in this specification and the accompanying drawings merely illustratively illustrate some of the technical ideas included in the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in this specification are not intended to limit the technical idea of the present invention, but rather to explain it, and therefore, it is obvious that the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. All modifications and specific embodiments that can be easily inferred by a person skilled in the art within the scope of the technical idea included in the specification and drawings of the present invention should be construed as being included in the scope of the present invention.
S100: 발작증세 인자 검출단계
S200: 검출데이터 전송 단계
S300: 사용자상태 판단 단계
S400: 응급상황 알림 단계
S500: 기준데이터 학습 단계
S600: 발작증후 예측 단계
S700: 발작 완화 단계
S800: 응급상황 보조 단계
100: 웨어러블 장치
110: 발작증세 검출 센서 모듈
111: GSR 센서
112: 심박수 검출 센서
113: 자세 검출 센서
120: 통신 모듈
130: GPS 모듈
140: 카메라 모듈
150: 음성녹음모듈
160: 스피커 모듈
170: 디스플레이 모듈
180: 항경련제 투입 장치
190: 전기자극신호 발생 모듈
200: 모니터링 서버
210: 사용자 데이터베이스부
220: 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부
230: 검출데이터 수신부
240: 사용자상태 판단부
250: 응급상황 알림부
260: 기준데이터 학습부
270: 발작증후 예측부
280: 응급상황 보조 알림부
290: 발작 완화 제어부
310: 보호자 단말장치
320: 전문기관의 관리서버(또는 담당의사의 단말장치)
330: 응급 콜센터의 관리 서버S100: Seizure symptom factor detection step
S200: Detection data transmission step
S300: User status determination step
S400: Emergency notification stage
S500: Reference data learning stage
S600: Seizure symptom prediction stage
S700: Seizure Remission Phase
S800: Emergency assistance steps
100: Wearable device
110: Seizure symptom detection sensor module
111: GSR sensor
112: Heart rate detection sensor
113: Posture detection sensor
120: communication module
130: GPS module
140: Camera module
150: Voice recording module
160: Speaker module
170: display module
180: Anticonvulsant injection device
190: Electrical stimulation signal generation module
200: Monitoring server
210: User database unit
220: Epilepsy (epilepsy) construction database unit
230: Detection data receiving unit
240: User status determination unit
250: Emergency notification unit
260: Reference data learning unit
270: Seizure symptom prediction unit
280: Emergency situation assistance notification unit
290: Seizure relief control unit
310: Guardian terminal device
320: Management server of a specialized institution (or terminal device of the doctor in charge)
330: Management server of emergency call center
Claims (13)
사용자가 착용하는 웨어러블 장치의 발작증세 검출 센서로부터 사용자의 발작증세 판단 인자를 검출하는 발작증세 인자 검출단계;
상기 웨어러블 장치의 통신 모듈과 원격 통신하여 상기 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터를 모니터링 서버로 전송하는 데이터 전송 단계;
상기 모니터링 서버의 사용자상태 판단부에서, 상기 전송된 발작증세 검출데이터와 모니터링 서버에 구축된 발작증세 기준데이터를 비교하여, 뇌전증 및 사용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단 단계; 및
상기 사용자상태 판단 단계에서 착용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 모니터링 서버에 구축된 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나로 사용자의 위치와 상태 정보를 상기 모니터링 서버의 응급상황 알림부를 통해 전송하는 응급상황 알림 단계;를 포함하고,
상기 발작증세 인자 검출단계는, 발작증세 검출 인자로서 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 검출한 GSR값과 심박수 및 사용자의 움직임에 대한 가속도값을 포함하며,
상기 사용자상태 판단 단계는, 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 상기 GSR값과 심박수를 교차 분석하도록 이루어지며, 상기 가속도값이 설정된 범위를 벗어난 값인 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 교차 분석하여 판단하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
As a method for monitoring epilepsy in a user who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms,
A seizure symptom factor detection step of detecting a user's seizure symptom determination factor from a seizure symptom detection sensor of a wearable device worn by the user;
A data transmission step of transmitting seizure symptom detection data of the detected seizure symptom factor to a monitoring server by remotely communicating with a communication module of the wearable device;
A user status determination step in which the user status determination unit of the monitoring server compares the transmitted seizure symptom detection data with the seizure symptom standard data established in the monitoring server to determine whether the user has epilepsy or is at risk of the user; and
In the user status determination step, if it is determined that the wearer has a seizure or seizure symptoms, the user's location and status information is sent to at least one of the guardian terminal device built in the monitoring server, the management server of a professional organization, and the management server of the emergency call center. It includes an emergency notification step of transmitting through the emergency notification unit of the monitoring server,
The seizure symptom factor detection step includes a GSR value that detects electrodermal activity (EDA) as a seizure symptom detection factor, a heart rate, and an acceleration value for the user's movement,
The user state determination step is performed to cross-analyze the GSR value and heart rate through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm, and if the acceleration value is outside the set range, the seizure symptom detection data of the heart rate and GSR value is Characterized by filtering and making a decision by cross-analyzing only the detected data of heart rate and GSR values when the acceleration value is within a specified range.
How to monitor epilepsy.
상기 사용자상태 판단 단계는,
상기 발작증세 검출데이터가 상기 발작증세 기준데이터에 없는 경우, 검출된 GSR값와 근사한 근사 상위 GSR값과 근사 하위 GSR값에 대한 평균 GSR값을 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GSR값으로 결정하며, 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to paragraph 1,
The user status determination step is,
If the seizure symptom detection data is not in the seizure symptom reference data, the average GSR value for the approximate upper GSR value and the approximate lower GSR value that are close to the detected GSR value is calculated and determined as the detected GSR value, and the detected heart rate and the approximate approximate GSR value are calculated. The average heart rate for the upper heart rate and the approximate lower heart rate is calculated and determined as the detected GSR value, and the average posture control signal value is calculated for the detected posture control signal value and the approximate approximate upper posture control signal value and the approximate lower posture control signal value. Characterized by further comprising a reference data learning step of determining the detection posture control signal value and updating the seizure symptom detection data of the determined value as seizure symptom reference data.
How to monitor epilepsy.
상기 발작증세 검출데이터와 해당 사용자의 과거 이력의 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to claim 1 or 4,
Characterized by further comprising a seizure symptom prediction step of predicting a confirmed seizure by comparing the seizure symptom detection data with the seizure data of the user's past history.
How to monitor epilepsy.
상기 사용자상태 판단 단계에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하는 경우, 웨어러블 장치에 구비되는 카메라 모듈 및 음성녹음모듈을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 모니터링 서버로 전송하며, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이부에 미리 등록된 보호자 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to claim 1 or 4,
If it is determined that a seizure symptom has occurred in the user status determination step, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to transmit video information and audio information along with location information to the monitoring server, and the wearable device's Characterized in that it further includes an emergency situation assistance step in which pre-registered guardian contact information is automatically displayed on the display unit.
How to monitor epilepsy.
발작증세 검출 센서 모듈과, 통신 모듈과, GPS 모듈과, 카메라 모듈과, 음성녹음모듈과, 스피커 모듈, 및 디스플레이 모듈을 포함하는 웨어러블 장치;
상기 통신 모듈과 원격 통신하여 상기 발작증세 검출 센서 모듈에서 검출된 발작증세 검출데이터를 전송받아 착용자의 뇌전증 및 위험 상황을 판단하도록 구성되는 모니터링 서버; 및
상기 모니터링 서버에서 착용자가 뇌전증 발작이 있는 것으로 판단되거나 뇌전증 발작이 예측되는 경우, 착용자의 상태 정보를 전달받도록 구성되는 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나;를 포함하고,
상기 발작증세 검출 센서 모듈은, 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 센싱하여 피부 전극 자극도를 검출하는 GSR 센서와, 심박수를 검출하는 심박수 검출 센서, 및 사용자의 움직임에 대한 가속도값을 검출하는 자세 검출 센서를 포함하고,
상기 모니터링 서버는, 사용자의 개인 정보와 해당 사용자의 보호자 단말장치 정보 및 연계 병원 정보가 구축되어 있는 사용자 데이터베이스부와, 발작증세 기준데이터가 미리 구축되어 있는 뇌전증 구축 데이터베이스부와, 상기 발작증세 검출 모듈에서 검출된 발작증세 인자의 발작증세 검출데이터를 전송받는 검출데이터 수신부와, 상기 발작증세 검출데이터와 발작증세 기준데이터를 비교하여 뇌전증 및 착용자의 위험 상황을 판단하는 사용자상태 판단부, 및 상기 사용자상태 판단부에서 사용자가 발작 상황이나 발작 증후가 있는 것으로 판단하는 경우, 상기 사용자 데이터베이스부의 보호자 단말장치와 전문기관의 관리서버 및 응급 콜센터의 관리 서버 중 적어도 하나로 사용자의 위치와 상태 정보를 전송하는 응급상황 알림부를 포함하고,
상기 사용자상태 판단부는, 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 상기 GSR 센서에 의해 검출된 GSR값과 심박수 센서에 의해 검출된 심박수를 교차 분석하도록 이루어지며, 상기 가속도값이 설정된 범위를 벗어난 값인 경우, 심박수와 GSR값의 발작증세 검출데이터는 필터링하고, 가속도값이 지정된 범위 내에 있는 경우의 심박수와 GSR값의 검출데이터에 대해서만 교차 분석하여 판단하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
A system for monitoring epilepsy in a user who is expected to have epilepsy or has epilepsy symptoms,
A wearable device including a seizure detection sensor module, a communication module, a GPS module, a camera module, a voice recording module, a speaker module, and a display module;
a monitoring server configured to remotely communicate with the communication module to receive seizure symptom detection data detected by the seizure symptom detection sensor module and determine whether the wearer has epilepsy or a dangerous situation; and
When the monitoring server determines that the wearer has an epileptic seizure or is predicted to have an epileptic seizure, at least one of a guardian terminal device configured to receive status information of the wearer, a management server of a professional organization, and a management server of an emergency call center; Including,
The seizure symptom detection sensor module includes a GSR sensor that detects skin electrode stimulation by sensing electrodermal activity (EDA), a heart rate detection sensor that detects heart rate, and an acceleration value that detects the user's movement. Includes a posture detection sensor,
The monitoring server includes a user database unit in which the user's personal information, the user's guardian terminal device information, and linked hospital information are built, an epilepsy construction database unit in which seizure symptom standard data is built in advance, and a seizure symptom detection unit. A detection data receiving unit that receives seizure symptom detection data of the seizure symptom factor detected in the module, a user status determination unit that compares the seizure symptom detection data and the seizure symptom standard data to determine epilepsy and a risk situation of the wearer, and If the user status determination unit determines that the user has a seizure condition or seizure symptoms, the user's location and status information is transmitted to at least one of the guardian terminal device of the user database unit, the management server of a professional organization, and the management server of an emergency call center. Includes an emergency notification unit,
The user state determination unit is configured to cross-analyze the GSR value detected by the GSR sensor and the heart rate detected by the heart rate sensor through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm, and when the acceleration value is outside a set range, , Characterized in that the seizure symptom detection data of heart rate and GSR values are filtered and cross-analyzed and judged only on the detection data of heart rate and GSR values when the acceleration value is within a specified range.
Epilepsy monitoring system.
상기 사용자상태 판단부는,
상기 발작증세 검출데이터가 상기 발작증세 기준데이터에 없는 경우, 검출된 GSR값와 근사한 근사 상위 GSR값과 근사 하위 GSR값에 대한 평균 GSR값을 산출하여 검출 GSR값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GSR값으로 결정하며, 검출된 자세 제어 신호값와 근사한 근사 상위 자세 제어 신호값과 근사 하위 자세 제어 신호값에 대한 평균 자세 제어 신호값을 산출하여 검출 자세 제어 신호값으로 결정하여, 결정된 값의 발작증세 검출데이터를 발작증세 기준데이터로서 업데이트하는 기준데이터 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
In clause 7,
The user status determination unit,
If the seizure symptom detection data is not in the seizure symptom reference data, the average GSR value for the approximate upper GSR value and the approximate lower GSR value that are close to the detected GSR value is calculated and determined as the detected GSR value, and the detected heart rate and the approximate approximate GSR value are calculated. The average heart rate for the upper heart rate and the approximate lower heart rate is calculated and determined as the detected GSR value, and the average posture control signal value is calculated for the detected posture control signal value and the approximate approximate upper posture control signal value and the approximate lower posture control signal value. Characterized by further comprising a reference data learning unit that determines the detection posture control signal value and updates the seizure symptom detection data of the determined value as seizure symptom reference data.
Epilepsy monitoring system.
상기 발작증세 검출데이터와 해당 사용자의 과거 이력의 발작데이터를 비교하여 발작 확정을 예측하도록 이루어지는 발작증후 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
According to claim 7 or 11,
Characterized by further comprising a seizure symptom prediction unit configured to predict a confirmed seizure by comparing the seizure symptom detection data with the seizure data of the user's past history.
Epilepsy monitoring system.
상기 사용자상태 판단부에서 발작 증상이 발생한 것으로 판단하는 경우, 웨어러블 장치에 구비되는 카메라 모듈 및 음성녹음모듈을 자동 활성화시켜 위치 정보와 함께 영상 정보와 음성 정보를 모니터링 서버로 전송하며, 상기 웨어러블 장치의 디스플레이부에 미리 등록된 보호자 연락처가 자동 표시되도록 이루어지는 응급상황 보조 알림부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.According to claim 7 or 11,
If the user status determination unit determines that a seizure symptom has occurred, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to transmit video information and audio information along with location information to the monitoring server, and the wearable device's Characterized in that it further includes an emergency situation auxiliary notification unit that automatically displays the guardian contact information registered in advance on the display unit.
Epilepsy monitoring system.
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| KR1020220002717A KR102617292B1 (en) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients |
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