KR20200049801A

KR20200049801A - 객체의 상태의 자동 진단을 위한 방법 및 이를 구현하기 위한 시스템

Info

Publication number: KR20200049801A
Application number: KR1020207008431A
Authority: KR
Inventors: 울라드지미르 라스타우초우; 알리아크산드르 루키야노우; 칸스탄친 루키야노우; 로만 그로모프; 세르게이 비노그라도프
Original assignee: 울라드지미르 라스타우초우; 세르게이 비노그라도프; 코즈히노우, 시아르헤이; 알리아크산드르 루키야노우; 칸스탄친 루키야노우
Priority date: 2017-08-24
Filing date: 2017-12-28
Publication date: 2020-05-08
Also published as: US11955242B2; CN111601539A; EA201792690A1; US20210142909A1; WO2019038581A1; EP3672473A1; EP3672473A4

Abstract

본 발명은 자동 의학 진단 방법 및 시스템에 관한 것이다. 발명의 목표는 수동적이고 완전히 자동화된 질병분류적 진단법의 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. 목표는 질병의 존재 또는 단계들을 결정하기 위해 신체 표면으로부터의 파동 신호의 스펙트럼-동적 분석, 스펙트럼-동적 샘플들의 질병분류적 그룹들로의 매칭 정도의 인식 및 평가의 방법에 기초하여 해결된다. 시스템은 파동 신호들의 기록을 위한 복수의 단말을 갖는 분산된 시스템으로서 만들어지고 처리 및 진단 수립을 위해 센터로 이들을 전송하기 위한 시스템을 구비한다. 더 정확한 진단을 얻기 위해, 능동적 샘플들의 에너지 유형에 따라 공명(resonance) 및 보정 생물학적 피드백이 이용된다.

Description

객체의 상태의 자동 진단을 위한 방법 및 이를 구현하기 위한 시스템

본 발명은 의학적 진단 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더 구체적으로는, 자동 질병 진단 시스템에 대한 것이다. 발명은 또한 임의의 생물학적 객체들의 상태를 진단하기 위해서 이용될 수 있다.

전통적인 자동화된 진단 시스템 및 방법은 실제로 다음과 같이 두 가지 유형으로 한정된다:

ㆍ질병들 및 그 징후들의 정보 보조 시스템 및 데이터베이스. 이러한 시스템들은 컴퓨터 기반의 기법들과 이미 발현된 외부 징후 및 증상들의 분석을 결합함으로써 의사들이 진단을 내리는 것을 돕는다.

ㆍ초기에 발현된 구조적 변화들이 확실히 감지될 수 있도록 하는 측정 및 시각화 시스템과 방법들(예를 들면, 심박곡선(cardiograms), 단층 촬영(tomography) 등). 이러한 경우, 자동화는 주로 구조적 변화들을 찾아내고 감지하는 것을 촉진한다.

ㆍ이러한 방법들을 결합하는 것은 질병 감지의 정확도를 개선하지만, 질병 발생 위험을 초기 단계에서 식별할 수 없고, 구조적 변화와 관련해서는, 이는 상황(status)에 대한 정보의 일부만을 제공하며, 임의의 경우에 있어서 진단 결정을 내리기 위해서는 의사의 개입을 요한다. 다시 말해, 이러한 경우 이는 자동화된 진단을 나타내는 것이 아니라, 진단 프로세스의 일부 자동화를 나타낸다.

가장 흔히 쓰이는 진단법은, 심박곡선들을 기준 심박곡선 데이터베이스와 비교함으로써 평가적인 결정을 하기 위해 심박곡선의 파동, 피크(이빨(teeth)), 콤플렉스(complexes) 및 경계선들을 포함하는 심박곡선의 구체적인 특징들의 인식(recognition)이 뒤따르는 심박곡선의 기록과 분석을 기초로 하는 소위 심혈관계 질병들의 자동화된 진단법이다. 페트로프 에스.피.(Petrov S.P.), 에피시나 이.브이.(Epishina E.V.) 및 보로닌 브이.브이.(Voronin V.V.)의 작업물 “Evaluation of Pattern Recognition Algorithms for Solving Problems of Automated Eletrocardiogram Analysis”(자동화된 심전도 분석의 문제를 해결하기 위한 패턴 인식 알고리즘의 평가)[유라시아 과학자 연합(Eurasian Union of Scientists)(EUS) #Ⅷ, 2014 ＼ 기술적 과학(Technical Sciences), 27-29페이지]에 상이한 심박곡선 처리 알고리즘들의 비교가 제공된다.

실제로는, 자동화된 심전도 진단의 목표는 심혈관계 시스템의 질병분류적(nosological) 상황, 즉, 이러한 시스템의 기능에 관련된 특정 질병들이 아니라 심근 기능 상태를 평가하는 것이다. 다시 말하면, 어떤 경우에서든, 진단을 내리는 것은 의사의 해석을 요하며, 즉, 이는 완전히 자동화된 것이 아니며 편견의 영향을 받을 수 있다. 이러한 시스템 및 이와 유사한 것들은 오로지 질병 또는 상태 진단을 촉진하고 이미 발현된 질병 또는 상태가 진단될 수 있게 하도록 설계된다. 이는 실제로 기존의 모든 의학적 진단 자동화 방법들의 특징이다.

예를 들면 “An Automated Personal Medical Diagnostic System, Method and Arrangement”(자동화된 개인용 의학적 진단 시스템, 방법 및 배치) WO 2013066642와 같은 기존의 자동화된 진단 시스템들은 주로 다음과 같은 순차적 방식(scheme)을 기초로 한다:

ㆍ특정 생물물리학적 효과에 기초하는 상이한 복잡도 레벨들의 측정(진단) 장치;

ㆍ아날로그-디지털 변환기(ADC);

ㆍ컴퓨터 또는 전용 프로세서;

ㆍ데이터베이스;

ㆍ제어 유닛;

ㆍ사용자 단말.

이러한 시스템들 중 몇몇은 원격 진단법을 위해 이용될 수도 있다. 이러한 경우, 사용자에게는 실제로 적어도 진단 유닛 또는 센서, ADC 및 전송 장치가 제공되어야 한다. 그러나, 원칙적으로, 진단 유닛 자체가 다소 복잡한 장치이며 이것을 환자에게 전달하고 어떻게 사용하는지 훈련시키는 것은 다른 사람들의 개입을 요한다.

자동화된 질병분류적 진단의 문제점을 해결하기 위한 기반은 2011년 5월 4일로 우선권을 주장한 유라시아 특허 제017369호 “The Method of Detecting and Testing Subprocesses in a Complex Wave Field of an Object”(객체의 복소 파장에서 서브프로세스를 감지하고 검사하는 방법)의 대상이 되는 의학 분야에서 방법의 현실적인 구현인 기능적 스펙트럼-동적(functional spectral-dynamic) 진단이다.

기능적 스펙트럼-동적 진단은 환자의 신체 표면으로부터의 전자기파 신호를 환자의 유기체에서 발생하는 프로세스들의 스펙트럼-동적 영상으로 변환하고 환자의 유기체의 복소 파장(complex wave field)에서 병리학적 및 다른 프로세스들의 기준 마커들의 스펙트럼-동적 영상들을 인식함으로써 수행된다. 모든 마커의 인식은 전체적인 매칭의 레벨, 병리학적 매치의 레벨 및 프로세스 관련성의 레벨에 의해 특징지어진다. 이러한 특징들은 모든 마커의 진단적 중요성을 평가하고 또한 선택된 신체 기관-조직 또는 기능적 시스템에 속하는 마커들의 집합을 이용하여 질병 진단 영상, 더 구체적으로는 위험 단계, 잠복 단계, 초기 (제1 발현) 단계 및 발현 (잠복) 단계를 포함하는 질병 진행의 상이한 단계들의 영상들을 형성하는 것을 돕는다.

종래 방법의 주요 단점은 진단 프로세스의 노동 집약성, 그리고 편견의 존재 및 진단을 수행할 능력이 없는 것 및 지표들의 집합을 평가하는 것에 개입되는 진단전문 의사의 높은 전문적 능력에 대한 필요성이다. 또한, 복잡한 처리 프로세스들은 이 방법의 사용을 국한시키기도 하는 컴퓨터 장비 집약적인 자원들을 필요로 한다.

발명의 목표는 완전히 자동화된 질병분류적 진단법, 즉:

(1) (모든 유기체 시스템들 내) 상이한 특정 질병들의

(2) 실제 위험, 잠복(숨은) 진행 및 명백한 발현의 단계들을 포함하는 그것의 진행의 주요 단계에서,

(3) 광범위한 환자들 및 의료진들이 기술적으로 쉽게 접근할 수 있는 진단법을 제공하는 것이다.

발명의 목표는 또한 상이한 신체 시스템들에 특유한 광범위한 질병들 및 프로세스들을 진단하기에 적합한 자동화된 질병분류적 진단 시스템을 제공하고, 또한, 효과성(effectiveness)을 촉진시키고 원격 환자들을 망라(cover)하기 위해 사용 영역을 넓히는 것이다.

설정된 목표들은 본 출원에서 기술되는 개선사항들을 이용함으로써 해결될 수 있다.

발명에 따르면, 객체 상태의 자동 진단을 위한 방법은 선행 기술에서와 같이 객체의 표면으로부터의 신호를 기록하는 단계, 신호 처리, 기준들과 비교하는 단계 및 진단 동작들을 수행하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 전자기파 신호가 기록되고, 스펙트럼-동적 분석을 수행함으로써 상기 신호가 처리되고, 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭은 적어도 진단될 객체의 상황의 기준이 되는 하나의 파장 샘플로 결정되는 것으로 특징지어진다.

발명에 따르면, 진단될 질병분류(nosology)에 대해 미리 결정된 값보다 낮은 매칭 정도가 판명되는 경우, 결정이 내려지고 진단되고 있는 상황의 부재가 나타내어지고(indicated), 매칭 정도가 미리 결정된 레벨 이상인 경우, 처리된 신호의 매칭은 적어도, 동일한 상황의 기준이 되는 또 하나의 파장 샘플로 결정되고, 매칭의 정도가 진단될 질병분류에 대하여 다음 미리 결정된 값보다 낮게 판명되는 경우, 결론이 내려지고 진단될 상황의 시작 위험이 나타내어지며, 매칭의 정도가 미리 결정된 값 이상인 경우, 처리된 신호의 매칭은 적어도, 동일한 상황의 기준이 되는 또 하나의 다음 파장 샘플로 결정되고, 매칭의 정도가 다음 미리 결정된 값보다 낮게 판명되는 경우, 결정이 내려지고 상황 진행의 잠복기의 존재가 나타내어지고, 매칭의 정도가 이러한 미리 결정된 값 이상인 것으로 판명되는 경우, 결정이 내려지고 진단될 상황의 발현 국면이 나타내어진다.

따라서, 파장 샘플들의 어떤 기준 그룹들이 형성되는지와 관련하여 상태들이 자동으로 진단된다.

진단될 객체의 질병분류적 상황의 기준이 되는 파장 샘플들의 미리 결정된 그룹을 이용하여 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들이 결정되고, 그들의 매칭 정도는 그룹의 각 샘플의 매칭 정도들을 가중 평균함으로써, 즉, 주어진 그룹에 대해 설정된 샘플의 가중치를 고려함으로써 결정된다는 사실에 추가 개선사항이 존재한다.

추가 개선사항은 일련의 상태에 대한 샘플들의 집합들이 예비적으로 생성되고, 기록된 처리된 신호의 매칭 정도가 그들 각각에 관하여 평가되고, 가장 높은 매칭 정도를 갖는 적어도 하나의 가장 관련있는 상황이 자동으로 선택되고 따라서 샘플들의 기준 그룹에 따라 자동화된 진단이 수행된다는 점이다.

사실상, 데이터베이스로부터의 기준 샘플들의 그룹들은 진단될 각각의 질병분류에 대한 임상 연구에 기초하여 형성되고, 또한 질병분류적 상태들의 진행의 특정 국면들로의 그의 매칭 정도들의 임계값들이 결정된다.

매칭 정도를 더욱 믿을 수 있게 평가하기 위하여, 논리적 비교 절차들에 더하여, 분산 추정(variance estimation)을 위한 수학적 및 통계적 절차의 동작이 이용되고, 데이터 변동(variation)에 대한 교정(correction)이 매칭 값들에서 도입된다.

실시예들 중 하나에 있어서, 전자기파 신호들의 순차적 집합이 기록되고, 신호들은 스펙트럼-동적 분석을 이용하여 처리되며 진단 동작들은: 적어도 진단될 객체의 상황에 대한 기준이 되는 하나의 파장 샘플을 이용하여 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들을 결정하는 단계, 각 기록의 획득된 매칭 정도들을 평균내는 단계 및 그리고 평균을 낸 샘플로의 매칭 정도를 전체 집합에 대해 이용하는 단계를 포함하도록 수행된다.

대체 실시예에서는, 파동 전자기 신호의 기록의 총 지속시간으로부터 인터벌들(intervals)의 순차적 집합이 샘플링되고, 신호 인터벌 샘플들은 스펙트럼-동적 분석을 이용하여 처리되고 진단 동작들은: 기록된 신호의 처리된 인터벌의 스펙트럼-동적 매칭들을 적어도 진단될 객체의 상황에 대한 기준이 되는 하나의 파장 샘플로 결정하는 단계, 획득된 매칭 정도들을 평균내는 단계 및 그리고 평균을 낸 샘플로의 매칭 정도를 이용하는 단계를 포함하도록 수행된다.

개선된 방법은 인식된 샘플의 파동 신호를 형성하고 이 샘플과 함께 검사 전극을 이용하여 이 신호를 객체의 표면으로 적용함으로써 진단 검사를 추가적으로 제공하며, 이는 반전되고, 아날로그 형식으로 변환되고, 증폭되고 객체의 표면 상에 위치한 추가 검사 전극으로 피드되는 하이퍼어제틱(hyperergetic) 유형과 관련되어 있다는 조건하에 그러하며, 그리고 진단되고 있는 상황의 관련성은 속도(rate) 또는 바이오피드백 반응 시간에 의해 결정된다. 진단 검사를 시작하기 위한 기준은 그 그룹의 다른 샘플들 상에서 특정되는 미니맥스(minimax) 상황을 만족하는 샘플의 매칭 정도 값의 이용가능성이다. 두 개의 미리 결정된 샘플들의 매칭 정도에서의 2배 차이는 미니맥스 상황의 예시로서 기능할 수 있다.

원칙적으로는 하이퍼어제틱 프로세스들은 능동적이고 예를 들면 염증성인(inflammatory) 프로세스들에 의해 특징지어지고, 이 경우, 반전 신호가 공급되는 경우, 발생하는 프로세스가 보정(compensate)되고 유기체 민감도의 정도는 질병 단계 및 심각성이 평가되는 것을 가능하게 한다.

하이포어제틱(hypoergetic) 프로세스들이 발생하면, 각각의 프로세스들은 억제되고 증폭된 샘플 파장 신호는 그의 시스템 또는 유기체를 정상적으로 기능하도록 자극할 수 있다.

이 경우, 주기적으로 진단 절차를 반복하고 진단되고 검사될 파동 신호들의 매칭 정도들의 변화를 관찰함으로써 생물학적 피드백이 제공된다.

추가적인 진단 검사는 그들의 미니맥스 조건들을 만족하는 모든 샘플들에 관하여 순차적으로 수행되는 것이 바람직하다.

청구되는 기술을 현실적으로 구현하기 위해, 광대역 증폭기에 직렬로 연결된 진단 전극, 아날로그-디지털 변환기, 신호 처리 유닛 및 데이터베이스로부터의 샘플들을 함유하는 비교기-인식기를 포함하는, 객체의 상태들을 진단하기 위한 자동 진단 시스템이 제공된다.

청구된 시스템에서, 진단 전극은 객체의 표면으로부터의 전자기파 신호를 기록하도록 구성된다. 전극 형상은 조사되고 있는 객체의 형상에 따라 달라질 수 있다. 원칙적으로, 의료 진단에서는 평판형(plane-type) 전극이 사용된다.

신호 처리 유닛은 스펙트럼-동적 분석기의 형태로 만들어지고, 비교기-인식기는 입력 신호의 스펙트럼-동적 표현에서 미리 결정된 샘플들의 영상들을 인식하기 위한 모듈의 형태로 만들어지고, 이때 제2 비교기 입력은, 총 샘플 데이터베이스로부터 선정되고 진단될 상황과 관련있는 샘플들의 버퍼 데이터베이스와 링크(link)되어 있고, 반면 양(positive)의 비교기 출력은 미리 결정된 샘플 매칭 정도 평가 유닛과 링크되고, 미리 결정된 샘플 매칭 정도 평가 유닛의 출력은 제어 유닛과 버퍼 데이터베이스에 연결된 의사결정 유닛과 연결되며, 제어 유닛은 매칭 정도 평가 유닛, 데이터베이스 및 제어 단말로 연결된다. 제어 단말은 진단 문제점을 선택하도록, 즉, 샘플들의 미리 결정된 그룹을 선택하고, 프로세스를 제어하고 획득된 진단을 나타내도록 설계된다.

이 시스템은 미리 결정된 질병분류적 상태들을 자동으로 진단하고 이러한 상황들의 실제 위험과 진행 단계들을 식별하도록 설계된다.

개선된 시스템에서, 전송 매체를 통해 다중채널 수신기-스위칭 장치로 연결되고 그를 통해 베이스 스펙트럼-동적 분석기로 연결되는 원격 사용자 단말을 형성하기 위해 직렬로 연결된 진단 전극, 광대역 증폭기 및 아날로그-디지털 변환기는 전송 장치로 연결된다.

확장된 시스템은 복수의 사용자 단말들과 인터넷, 모바일, 위성 및 케이블 통신 시스템들을 포함하는 전송 매체를 포함한다.

이러한 구성에서, 임의의 통신 시설과 결합된 다소 단순한 사용자 단말은 다중사용자 시스템을 구현할 수 있도록 하고 한 국가의 인구 또는 전 세계를 망라하도록 진단 시스템 사용자들의 범위를 확장시킨다. 이 경우, 전자기파 신호를 수신하고 뒤이어 스펙트럼-동적 신호 처리와 결합하여 전자기파 신호의 디지털 형태로의 변환, 변환된 파동 신호 내 마커들의 선택된 질병분류적 그룹들의 영상들의 인식, 마커들의 질병분류적 그룹들로의 매칭 정도 결정, 특정 기준들로의 그들의 포괄적 매칭을 위한 다소 단순한 수동적 장치의 특징들의 집합 - 이 모든 것들은 광범위한 사용자들을 위해 선택된 질병분류의 위험, 이용가능성 및 단계의 자동 식별이라는 새로운 기술적 결과를 제공한다.

광대역 증폭기와 ADC는 샘플 집적 회로들 상에 또는 단일 칩 상에 만들어질 수 있고 예를 들면 USB 포트를 통해 임의의 통신 장치로 연결될 수 있다.

특정 기록 모드 및 모바일 폰의 녹음 장치의 다소 큰 광대역 하에, 진단 전극은 그것의 마이크 입력으로 직접 연결될 수 있다.

이 경우, 디지털 형식의 중앙화된 파동 신호 처리 및 자동 인식, 매칭 정도의 결정 및 샘플들의 공통 데이터베이스들과 결합하여 원격 단말 장치로의 접근 가능성과 낮은 비용은 질병분류적 진단법의 온라인 자동화를 제공한다.

추가적인 검사를 수행하기 위해, 시스템은 버퍼 데이터베이스와 링크된 검사 샘플들의 데이터베이스 및 그 유형에 따라 샘플을 반전시키는 변조기를 포함하고, 이 때 변조기 제어 입력은 제어 유닛과 연결되어 있고 변조기 출력은 디지털-아날로그 변환기, 증폭기, 객체 표면 상에 위치한 검사 전극으로 직렬로 연결되어 있다.

이러한 시스템은 생물학적 피드백을 수립하고 연구 하에 있는 객체의 반응을 추가적으로 조사함으로써 강화된 검사 유효성을 제공한다.

도 1은 제공되는 방법을 구현하기 위해 구체화된 자동화된 진단 시스템의 기초 방식을 도시한다.
도 2는 상이한 통신 수단을 적용하여 접근 가능한 원격 사용을 위해 개선된 자동화된 진단 시스템의 방식을 도시한다.
도 3은 추가적인 검사 및 생물학적 피드백을 사용하는 자동화된 진단 시스템의 개선된 방식을 도시한다.
도 4는 원격 사용자를 위해 추가적인 검사 및 생물학적 피드백을 사용하는 자동화된 진단 시스템의 개선된 방식을 도시한다.
도 5는 모바일 폰 및 그것의 오디오 시스템을 적용하여 원격 사용자를 위해 추가적인 검사 및 생물학적 피드백을 사용하는 자동화된 진단 시스템의 개선된 방식을 도시한다.

도 1에 도시된 발명에 따른 자동화된 진단 시스템의 특정한 실시예는 광대역 증폭기(broand-band amplifier) BBA(2)에 직렬로 연결된 진단 전극(diagnostic electrode) DE(1), 아날로그-디지털 변환기 ADC(3) 및 스펙트럼-동적 분석기(spectral-dynamic analyzer) SDA(4)로서 구성된 신호 처리 유닛을 포함한다. 출력 신호의 스펙트럼-동적 표현에서 미리 결정된 샘플들의 영상들의 인식기로서 구성된 비교기-인식기(comarator-recognizer) CR(5)로 SDA 출력이 연결되고, 이 때 제2 비교기 입력은, 진단되고 공통 마커 데이터베이스(common marker database) MD(7)로부터 선정될 질병분류적 상황과 관련된 기준 마커 버퍼 데이터베이스(reference marker buffer database) RMBD(6)의 출력과 연결된다. 비교기-인식기 CR(5)의 양의 출력(positive output)은 제어 유닛 PCU(10) 및 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 연결된 의사결정 유닛(decision-making unit) DMU(9)와 출력이 링크된, 미리 결정된 샘플 매칭 정도 평가 유닛(matching degree assessment unit) MAU(8)에 연결되고, 제어 유닛 PCU(10)은 샘플들의 미리 결정된 그룹을 선택하고 프로세스를 제어하며 획득한 진단을 나타내기(indicate) 위해 사용되는 제어 단말(control terminal) TERM(11), 데이터베이스 MD(7) 및 매칭 정도 평가 유닛 MAU(8)와 링크된다.

시스템은 이하 설명되는 바와 같이 동작한다. 이번 경우에는 40*75mm의 대략적인 수치를 가지며 신체 표면과 접촉하기 위해 의료에서의 사용이 허락된 전도성 재료로 이루어진 플레이트 안테나(plate antenna) 전극으로서 구성된 진단 전극 DE(1)에 의해 객체의 전자기 파동 신호가 수신된다. 이 경우, 이는 식품용(food grade) 스테인리스 스틸로 이루어진다. 수동적으로 수신된 신호는 10Hz - 20Hz의 주파수 범위에서 광대역 증폭기(2)에 의해 증폭되고 ADC(3)에 의해 35초 동안 각각이 3초인 5개의 인터벌(interval)로 디지털화된다.

스펙트럼-동적 분석기 SDA(4)는 디지털 신호들의 고속 웨이블릿 변환(rapid wavelet transform)을 수행한다. 일련의 변환은 인간 신체, 기관, 시스템, 이들의 세포 내에서 및 신체에 존재하는 다른 생물학적 객체들 내에서 일어나는 파동 프로세스들의 영상들을 야기한다. 이러한 영상들은, 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 저장되고 제2 비교 입력으로 피드되는(fed) 미리 결정된 질병분류적 그룹 내의 기준 마커들의 영상들과 유사한 영상들이 인식되는 비교기-인식기 CR(5)로 공급된다.

진단될 객체의 상황에 대한 기준이 되는 파장 샘플들의 그룹으로의 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들은 비교기-인식기 CR(5)에서 결정되며, 그들의 매칭 정도는 주어진 그룹에 대하여 설정된 그것의 가중치를 고려하여 그룹의 각 샘플의 매칭 정도를 (가중) 평균함으로써 MAU(8)에서 결정된다.

이 경우, 샘플들의 그룹들, 그룹 내 샘플들의 가중치들 및 매칭 기준들은 임상 검사(clinical tests)(시험(trials))에 기초하여 각각의 특정한 질병분류에 대하여 설정되는 점이 고려되어야 한다.

매칭 평가 값은 의사결정 유닛 DMU(9)로 공급되며, 의사결정 유닛DMU(9)에서는 설정된 기준들을 조건으로 하여 질병의 부재(absence)와 관련되거나 또는 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 저장된 그룹 내 다음 샘플을 이용한 추가적인 평가와 관련된 진단 결정이 이루어진다. 후자의 경우, 비교-인식-매칭 정도 평가 싸이클(cycle)이 그룹 내 다음 샘플에 대해 반복된다. 그룹 내 모든 샘플에 대한 싸이클이 진행되는 경우, 매칭 정도가 포괄적으로 평가되고 최종 진단 결정이 내려진다.

미리 결정된 질병분류와 관련된 결정을 내리고 제어 단말 TERM(11)에서 결정 코드를 수신하면, 제어 유닛 PCU(10)는 설정된 프로그램 또는 단말 명령에 기초하여 다음 질병분류를 확인하기 시작한다.

이 경우, 제어 유닛 PCU(10)는 기준 마커들의 다음 질병분류적 그룹을 기준 마커 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)로 로딩하도록 명령을 발행한다.

비교기-인식기 CR(5)이 미리 결정된 기준 마커들에 기초하여 매칭 결과를 만들어내지 않는 경우, 그룹 내 다음 기준 마커를 발행하기 위한 명령이 제2 CR(5) 출력으로부터 기준 마커 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)로 피드된다.

제어 유닛 PCU(10)은 모든 시스템 요소들의 동작과 제어 단말과의 명령 교환을 제어하고 동기화하며 또한 진단 결정을 나타내기 위하여 단말 TERM(11)로 명령을 전송한다.

따라서, 기술된 시스템은 질병분류적 위험 및 질병 단계가 자동으로 식별되는 것을 가능하게 한다.

도 2에 도시된 본 발명에 따른 자동화된 다중사용자 진단 시스템의 또 하나의 실시예는 이하 기술되는 바와 같이 다음의 구성요소들을 포함한다.

복수의 사용자 단말들 각각은 광대역 증폭기 BBA(2)에 직렬로 연결된 진단 전극 DE(1) 및 아날로그-디지털 변환기 ADC(3)를 포함한다.

ADC(3) 디지털 출력은 예를 들면 모바일 GSM 또는 위성 전화로 구성되거나 모바일 GSM 또는 위성 전화로서 이용될 수 있는 디지털 통신 장치(12), 인터넷으로의 연결 기능을 가진 컴퓨터 또는 디지털 지상 전화(landline phone) 등으로 연결된다. 이러한 통신 장치들은 스펙트럼-동적 진단을 위한 자동 센터(automatic center for spectral-dynamic diagnostics)(ACSDD)의 멀티플렉서 MP(13)로 그들의 통신 채널을 통해 연결될 수 있다. 이러한 센터는 통신 수단을 구비한 별도의 서버로서 또는 클라우드 기술에 기초하여 구성될 수 있다.

멀티플렉서 MP(13)는 상이한 원격 단말들로부터 디지털 형식으로 기록된 파동 신호들을 수신하고 이들을 스펙트럼-동적 분석기 SDA(4) 입력으로 공급한다. SDA 출력은 입력 신호의 스펙트럼-동적 표현 내 미리 결정된 샘플들의 영상들을 인식하기 위한 모듈의 형태로 만들어진 것과 같이 구성된 비교기 CR(5)로 연결되고, 이 때 제2 비교기 입력은, 진단되고 공통 마커 데이터베이스 MD(7)로부터 선정될 질병분류적 상황과 관련된 기준 마커들의 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)와 링크된다. 양의 비교기-인식기 CR(5) 출력은 미리 결정된 샘플 매칭 정도 평가 유닛 MAU(8)와 링크되고, 미리 결정된 샘플 매칭 정도 평가 유닛 MAU(8)의 출력은 제어 유닛 PCU(10)과 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 연결된 의사결정 유닛 DMU(9)와 링크되며, 제어 유닛 PCU(10)은 샘플들의 미리 결정된 그룹을 선택하고, 프로세스를 제어하고 획득한 진단을 나타내기 위한 매칭 정도 평가 유닛 MAU(8), 데이터베이스 MD(7), 멀티플렉서 MP(13) 및 제어 단말 TERM(11)로 연결된다.

시스템은 이하 기술되는 바와 같이 동작한다. 이번 경우에는 신체 표면과 접촉하기 위해 의료에서의 사용이 허락된 전도성 재료로 이루어진 플레이트 안테나 전극으로서 구성된 진단 전극 DE(1)에 의해 객체의 전자기 파동 신호가 수신된다. 수동적으로 수신된 신호는 10Hz - 20Hz의 주파수 범위에서 광대역 증폭기 BBA(2)에 의해 증폭되고 ADC(3)에 의해 35초 동안 각각이 3초인 5개의 인터벌로 디지털화된다. ADC(3) 출력은 예를 들면, GSM을 통해, WiFi를 통해, 또는 블루투스 채널을 통해 ACSDD의 멀티플렉서 MP(13)와 통신하는 모바일 폰과 같은 통신 장치(12)로 연결된다. 통신 장치(12)는 기록된 신호와 함께 동시에 환자의 식별 데이터를 전송한다.

실시예들 중 하나에 있어서(도 5에 도시됨), 오디오 채널의 모바일 폰 증폭기 및 ADC는 원격 단말에서 증폭기(2) 및 ADC(3)의 기능을 수행할 수 있고, 진단 전극(1)은 기록 모드에서 마이크 입력으로 연결된다. 이 경우 안드로이드 OS 또는 iOS를 위한 애플리케이션은 이러한 원격 단말의 제어기의 기능들을 수행할 수 있다.

스펙트럼-동적 분석기 SDA(4)에서의 일련의 변환의 결과로서, 인간 신체, 기관, 시스템, 이들의 세포들 및 신체 내에 존재하는 다른 생물학적 객체들에서 일어나는 파동 프로세스들의 영상들이 형성된다. 이러한 영상들은 비교기-인식기 CR(5)로 공급되고, 비교기-인식기 CR(5)에서는 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 저장되고 제2 비교 입력으로 피드되는 미리 결정된 질병분류적 그룹 내 기준 마커들의 영상들과 유사한 영상들이 인식된다.

이 경우, 샘플들의 그룹들, 그룹 내 그것들의 가중치들 및 매칭 기준들은 임상 검사(시험)에 기초하여 각각의 특정한 질병분류에 대하여 설정되는 점이 고려되어야 한다.

매칭 평가 값은 의사결정 유닛 DMU(9)로 공급되며, 의사결정 유닛 DMU(9)에서는 설정된 기준들을 조건으로 하여 질병의 부재(absence)와 관련되거나 또는 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)에 저장된 그룹 내 다음 샘플을 이용한 추가적인 평가와 관련된 진단 결정이 이루어진다. 후자의 경우, 비교-인식-매칭 정도 평가 싸이클(cycle)이 그룹 내 다음 샘플에 대해 반복된다. 그룹 내 모든 샘플에 대한 싸이클이 진행되는 경우, 매칭 정도가 포괄적으로 평가되고 최종 진단 결정이 내려진다.

미리 결정된 질병분류와 관련된 결정을 내리고 제어 단말 TERM(11)에서 결정 코드를 수신하면, 제어 유닛 PCU(10)는 멀티플렉서 MP(13)으로 결정을 전송하고 나아가 통신 채널을 통해 각각의 사용자에게로, 및/또는 인터넷 또는 모바일 통신을 통해 상담 의사 또는 환자에게 후속조치가 취해지는 각각의 의료 센터로 전송된다.

그리고, 사용자로부터의 요청에 의해, 제어 유닛 PCU(10)는 설정된 프로그램 또는 단말 명령에 기초하여 또는 MP(13)를 통해 다음 질병분류 또는 다음 환자를 확인하기 시작한다.

이 경우, 제어 유닛 PCU(10)는 기준 마커들의 각각의 질병분류적 그룹을 기준 마커 버퍼 데이터베이스 RMBD(6)로 로딩하도록 명령을 발행한다.

제어 유닛 PCU(10)은 모든 시스템 요소들의 동작과 제어 단말과의 명령 교환을 제어하고 동기화하며 또한 진단 결정을 나타내기 위하여 단말 TERM(11) 및/또는 환자의 단말로 명령을 전송한다.

이러한 구성에서, PCU(10)는 환자들의 요청을 수신하며 환자와 추가로 통신하고 그들에게 수신된 진단 결정들을 전달한다.

전자기 파동 신호를 수신하고 이를 디지털화하도록 구성된 단순 수동 수신 장치의 특징들의 이러한 집합, 송신기-수신기 시스템은 스펙트럼-동적 신호 처리, 디지털화된 파동 신호에서 선택된 질병분류적 마커(샘플들) 그룹들 영상들의 인식, 마커들의 질병분류적 그룹들로의 매칭 및 설정된 기준들로의 그것들의 포괄적인 매칭의 정도들의 결정과 결합하여 분산된 자원으로 광범위한 사용자들을 위해 선택된 질병분류의 위험, 존재 및 단계 자동 식별과 같은 새로운 기술적 결과를 제공한다.

따라서, 기술된 시스템은 질병분류적 위험 및 질병 단계가 다중사용자 자동 모드에서 식별되는 것을 가능하게 한다.

하나 또는 복수의 센터에서의 주요 자원의 집중 및 단순하고 접근 가능한 주변 구성은 높은 정확도, 낮은 비용 및 훌륭한 효과성으로 특징지어지는 분포되고 폭넓은 글로벌 진단 시스템을 제공할 수 있도록 한다.

더불어, 본 시스템에서 임의의 개선, 변경 및 조정이 중앙화된 방식으로 수행되고 모든 사용자들을 위해 동시에 시행된다.

도 3에 도시된 발명에 따른 자동화된 진단 시스템의 또 하나의 특정 실시예는 생물학적 피드백과 함께 추가적인 검사 채널을 포함한다.

이 실시예에서, 도 1에 도시된 방식(scheme)에는 검사를 위해 선택된 추가적인 검사 마커 데이터베이스 TMD(14)가 제공된다. 이것은 검사를 위해 선택된 디지털 샘플을 아날로그 파동 신호로 역변환하기 위해 버퍼 기준 마커 데이터베이스 RMBD(7), 의사결정 유닛 DMU 및 검사 신호 변조기 TSM(15)과 링크된다. 샘플이 관련되는 프로세스의 유형에 따라 PCU(10)로부터 공급되는 제어 신호에 의해 직접(direct) 또는 반전(inverted) 신호가 변조기 출력에서 형성된다. 하이퍼어제틱 프로세스의 경우, 반전 신호가 사용되고, 반면 하이포어제틱 프로세스에서는 순방향(forward) 신호가 사용된다. 변조기 TSM(15)에 의해 형성된 신호는 디지털-아날로그 변환기 DAC(16) 입력으로 공급되고, 광대역 증폭기 TSBBA(17)에 의해 증폭되고 검사 전극 TE(18)로 피드된다.

실시예들 중 하나에서, 가역 변환기 ADC-DAC 및 가역 증폭기가 진단 및 검사 채널들에서 사용될 수 있다.

이러한 검사 이후, 보정(compensation) 또는 자극 결과에 기초하여 추가적으로 질병 단계가 진단된다.

이러한 구성에서, 시스템은 병리학적 또는 다른 상태들 및 프로세스들의 스펙트럼-동적 파라미터들을 보정하거나 자극함으로써 치료에도 사용될 수 있다.

도 4는 원격 사용자를 위해 추가 검사 및 생물학적 피드백을 사용하는 자동화된 진단 시스템의 개선된 방식을 도시한다. 이 경우, 도 3의 방식에는, 하나는 ADC(3) 출력 및 DAC(15) 입력에 연결되는 반면 두번째 것은 분석기(4) 입력 및 변조기(15) 스위칭 가능한 출력에 연결된 두 개의 통신 유닛(12)이 추가되어 있고, 이 때 두 개의 통신 유닛은 모두 공유 네트워크에 통합되고 미리 설정된 프로토콜에 따라 데이터를 교환한다. 모바일 폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북, 모뎀, 액세스 포인트 등과 같은 임의의 모바일 장치들이 통신 장치(12)로서 사용될 수 있다. GSM, WiFi, 블루투스, NFC, IR 네트워크 및 다른 것들이 데이터 전송 네트워크로서 사용될 수 있다. 또한, 진단(1) 및 검사(18) 전극들의 기능들은 사용의 편의를 위해 모바일 대체 실시예에서 그들의 스위칭에 의해 하나의 전극에서 결합될 수 있다.

도 5a는 모바일 폰 및 그것의 오디오 시스템을 적용하여 원격 사용자를 위해 추가 검사 및 생물학적 피드백을 사용하는 자동화된 진단 시스템의 더 개선되고 단순화된 방식을 도시한다.

이 실시예에서, 다소 넓은 대역과 높은 민감도를 가진 외부 모바일 폰 헤드셋의 이용가능한 입력 및 출력 오디오 채널들은 증폭기(2), ADC(3) 및 또한 DAC(16) 및 증폭기 TSBBA(17)(도 4에 나타난 바와 같이)로서 사용되도록 제안된다. 이러한 구성에서, 소형 전도성 플레이트의 형태로 만들어진 진단 전극(1)은 모바일 폰 헤드셋의 마이크 입력으로 연결된다. iOS 또는 안드로이드 시스템으로의 각각의 애플리케이션의 구동자(driver)에 의해 기록 모드가 설정된다. 환자의 파동 신호 기록은 분석기(4)로 연결된 제2 통신 장치(12)로 전송된다. 도 2에 나타난 바와 같이, 분석(진단) 센터와의 통신을 위해 멀티플렉서(13)가 사용될 수 있다.

따라서, 매우 적은 비용으로 또는 심지어 무료로 거래 네트워크, 약국, 우체국 등을 통해 단순한 진단 전극이 사람들 사이에서 널리 분포될 수 있다. 임의의 장소의 임의의 사람은 그의/그녀의 건강 상황을 확인하기 위해 이러한 애플리케이션을 이용할 수 있다. 모바일 폰 내 출력 오디오 채널의 이용가능성은 상황 교정(correction)을 위해 사용될 추가적인 검사 및/또는 보정 절차를 가능하게 한다. 이 경우, 검사 전극(18)은 모바일 폰 오디오 출력으로 연결된다. 전극(1) 및 전극(18) 양쪽 모두에 대한 유사한 요건을 고려해 볼 때, 이들은 상호 교환 가능할 수 있고 또는 하나의 전극은 단순히 전환함으로써 양쪽 모두의 모드에서 이용될 수 있다. 또한 일회용(disposable) 전극들을 이용하는 것도 가능하다. 원격 자동 시스템과 결합하여 이러한 사용자별(user-specific) 단순화는 스펙트럼-동적 진단 시스템 및 방법들의 폭넓은 적용을 위한 기회를 제공한다.

자동화된 진단 시스템(automated diagnostic system)(ADS)의 특정 알고리즘이 임의의 특정 질병 또는 상태, 즉, 임의의 질병분류적 또는 기능적 유닛에 대하여 진단 객체에 관하여 많은 정보를 주는 미리 선택된 스펙트럼-동적 마커들의 집합에 기초하여 개발된다는 점도 유념하여야 한다. 그러나, 기능적 스펙트럼-동적 진단(FSD-진단) 방법은 공통(common) ADS 기반으로서 기능한다. 한편, 청구된 방법은 파동 신호들을 변환하고, 샘플들의 관련된 그룹들을 비교하고 인식하고, 특정 규칙들을 기준으로 그들의 매칭 정도를 결정하는 프로세스에서 수행되는 연속적인 동작들로서 주요 ADS 알고리즘을 정의한다. 매칭 정도들의 값들의 논리적 및 통계적 처리, 구별 및 논리적 진단 의사결정의 세부사항은 사실상 진단 객체의 특징들을 정의한다. 특징적인 샘플들의 특정 질병분류적 그룹들, 그들의 가중치 파라미터들 또는 각각의 특정 질병 진행의 위험 및 단계들을 정의하는 특정 기준 값들(상황 한계들) 및 특정 질병분류와 관련된 인식을 위한 절차는 특수 연구를 기초로 임상적으로 결정된다. 이 경우, 샘플들의 특정 그룹들, 그들의 가중치들 및 상황 한계들을 정의하는 기준 값들은 각각의 특정 질병(질병분류)에 대한 매개변수적 값들이다.

특정 질병분류를 위한 방법의 일 실시예로서 C형 간염 진단이 선택되었다. 선택된 실시예와 관련하여, 진단 프로세스 자동화가 없을 때에는, FSD 진단 기술은 의사가 네 개의 진단 버전과 진단 결정의 네 개의 버전들을 각각 구분하는 것을 가능하게 한다:

1번. C형 간염의 실제 개별적 위험의 부재(absence).

이는 C형 간염과 관련하여 환자가 완전히 건강하다는 것을 의미한다.

2번. C형 간염의 실제 개별적 위험의 존재.

이는 환자가 여전히 건강하고, 그/그녀가 바이러스에 걸렸고 그 단계에서 유기체 면역 시스템이 C형 간염 바이러스 감염에 효과적으로 대항하는 것을 의미하지만, 질병이 생길 개별적 가능성이 다소 높고 환자는 개별적 예방 요법(therapy)이 필요하다는 점을 유념하여야 한다.

3번. 잠복 C형 간염의 징후.

이는 질병이 이미 시작되었고 그것의 진행 초기(숨어있는, 잠복) 단계에 있거나 실험실 분석에 의해 증명될 수 있는 잠복(숨어있는, 무증상) 형태의 질병 진행이라는 것을 의미한다.

4번. C형 간염의 징후.

이는 질병이 발현되는 단계에 있고 환자는 적극적인 치료가 필요하다는 것을 의미한다.

ADS의 목표는 (의사의 개입 없이) 진단 결정의 이러한 버전들을 자동으로 형성하는 것이다.

진단 기준 마커들(이하 “마커들”로 칭함)의 두 개의 데이터베이스가 C형 간염 ADS를 위해 생성되었다.

1번 데이터베이스는 마커들을 포함한다: 1번 - C형 간염, 2번 - 간염 2, 3번 - D4 C형 간염, 4번 - D15 간염, 5번 - 헤필(hepeel) 및 6번 - 헤파콤프(Heparcomp).

2번 데이터베이스는 마커들을 포함한다: 1번 - 헤파톤(Hepaton), 2번 - 헤파벤(Hepabene), 3번 - 카르실(Carsil), 4번 - 헤파토파크(Hepatofalk), 5번 - 플라민(Flamin) 및 6번 - 에센셜 포르테(Essentiale forte).

C형 간염 ADS를 위한 동작들의 순서는 다음과 같다:

1단계: C형 간염 마커(1번 데이터베이스, 1번 마커)의 병리학적 매칭의 레벨(level of pathological matchings; LPM) 및 위치를 확인하는 단계. 만약 이 마커가 목록 상의 제1 위치에 있고 그것의 LPM이 5 또는 6과 같다면, 2단계로 진행한다. 만약 아니라면, 진단 결정의 버전은 1번이다.

2단계: 1번 데이터베이스의 LPM 마커들의 합을 계산하는 단계. 만약 LPM 합이 24를 초과하면, 3단계로 진행한다. 만약 아니라면, 진단 결정의 버전은 2번이다.

3단계: 2번 데이터베이스의 LPM 마커들의 합을 계산하는 단계. 만약 LPM 합이 18을 초과하고 24보다 작다면, 진단 결정의 버전은 3번이다. 만약 LPM 합이 24를 초과하면, 진단 결정의 버전은 4번이다.

다른 질병분류들의 자동 진단법도 기준 마커들의 각각의 그룹들을 이용하여 수행된다. 스펙트럼-동적 진단 방법의 임상 실험들은 95% 진단 정확도를 보여주었다.

따라서, 질병의 존재(및 단계) 또는 그것의 부존재에 관한 진단 결정은 높은 정확도로 자동으로 내려질 수 있다.

그 결과로서, 청구된 방법과 스펙트럼-동적 시스템, 샘플들의 질병분류적 그룹들의 선택 및 이들의 가중치를 이용했기 때문에, 처음으로 완전 자동 질병분류적 진단을 수행하기 위한 가능성이 생겨난다.

또한, 처음으로 의사의 개입이 없이 다소 단순한 장치들을 이용하여 자동 온라인 진단을 수행하기 위한 가능성이 생겨난다.

위에 제공된 방법들 및 시스템의 실시예들의 동작의 설명은 가능한 변경 및 대체(alternative) 특징들의 사용을 보여주지만 이를 한정하도록 의도된 것은 아니다.

본 발명의 구현의 결과로서, 광범위한 질병들의 온라인 자동 진단법들이 제공된다. 기술 및 장비는, 특히 원격 지역들에서, 시스템의 확장된 원격 사용 및 간호 인력 또는 심지어 환자 본인들에 의한 질병 진단의 가능성을 증명하였다. 또한, 이는 높은 진단 정확도와 유효성을 제공한다.

(1) DE - 진단 전극
(2) BBA - 광대역 증폭기
(3) ADC - 아날로그-디지털 변환기
(4) SDA - 스펙트럼-동적 분석기
(5) CR - 비교기-인식기
(6) RMBD - 작업 마커 버퍼 데이터베이스
(7) MD - 마커 데이터베이스
(8) MAU - 매칭 평가 유닛
(9) DMU - 의사결정 유닛
(10) PCU - 프로세서 제어 유닛
(11) TERM - 단말
(12) DCD - 디지털 통신 장치
(13) MP - 멀티플렉서
(14) TMD - 테스터 마커 데이터베이스
(15) TSM - 검사 신호 변조기
(16) DAC - 디지털-아날로그 변환기
(17) TSBBA - 검사 신호 광대역 증폭기
(18) TE - 검사 전극

Claims

객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법으로서,
상기 객체 표면으로부터 신호를 기록하는 단계;
신호를 처리하는 단계;
이를 기준들과 비교하는 단계; 및
진단 동작들을 하는 단계;를 포함하며,
파동 전자기 신호가 수동적으로 기록되고,
상기 신호는 스펙트럼-동적 변환 및 분석을 통해 처리되고, 그리고 진단 동작들은, 적어도, 진단될 객체의 상황에 대한 기준이 되는 하나의 파장 샘플로의 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들의 결정을 포함하고,
매칭 정도가 미리 결정된 값보다 낮은 경우, 결정이 내려지고 진단되고 있는 상황의 부재가 나타내어지고,
매칭 정도가 상기 미리 결정된 레벨 이상인 경우, 처리된 신호를 적어도 동일 상황에 기준이 되는 또 하나의 파장 샘플로 매칭하고,
매칭의 정도가 다음 미리 결정된 값보다 낮게 판명되는 경우, 결정이 내려지고 진단될 상황의 시작 위험의 존재가 나타내어지며,
매칭의 정도가 상기 미리 결정된 값 이상인 것으로 결정되는 경우, 처리된 신호를 적어도 동일한 상황에 기준이 되는 또 하나의 잇따르는 파장 샘플로 매칭하고,
매칭의 정도가 다음 미리 결정된 값보다 낮게 결정되는 경우, 결정이 내려지고 상황 진행의 잠복기의 존재가 나타내어지고,
매칭의 정도가 상기 미리 결정된 값 이상인 것으로 결정되는 경우, 결정이 내려지고 진단될 상황의 발현 국면이 나타내어지는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 1 항에 있어서,
처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들은 진단될 객체의 상황에 기준이 되는 파장 샘플들의 그룹을 이용하여 결정되며, 그것의 매칭 정도는 주어진 그룹에 대해 설정된 그것의 가중치를 고려하여 그룹의 각 샘플의 매칭 정도들을 평균함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 2 항에 있어서,
일련의 상태들에 대한 샘플들의 집합이 수행되고, 매칭의 정도가 그들 각각에 대하여 평가되고, 적어도 하나의 가장 관련있는 상황이 자동으로 (및/또는 가장 높은 매칭 정도로) 선택되고 제 1 항에서 청구된 바와 같이 자동으로 진단되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 2 항에 있어서,
논리적 비교 절차에 더하여 매칭 정도 평가의 목적을 위해, 데이터 변동성에 대해 매칭 값을 교정하기 위한 분산(variance)을 평가하기 위해 수학적 및 통계적 절차가 이용되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 1 항에 있어서,
전자기 파동 신호들의 집합이 순차적으로 기록되며, 신호들은 스펙트럼-동적 분석을 이용하여 처리되고, 진단 동작들은, 적어도, 진단될 객체의 상황에 기준이 되는 하나의 파장 샘플로의 각각의 처리된 신호의 스펙트럼-동적 매칭들의 결정, 획득된 매칭의 정도들의 평균을 내고, 그리고 샘플에 대한 매칭의 평균을 낸 정도가 이용되는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 1 항에 있어서,
파동 전자기 신호의 기록의 총 지속시간에서 인터벌들(intervals)의 집합이 순차 샘플링되고, 신호 인터벌 샘플들은 스펙트럼-동적 분석을 이용하여 처리되고, 진단 동작들은, 적어도, 진단될 객체의 상황에 기준이 되는 하나의 파장 샘플로의 기록된 신호의 각각의 처리된 인터벌의 스펙트럼-동적 매칭들의 결정, 획득된 매칭의 정도들이 평균내어지고, 그리고 샘플에 대한 매칭의 평균을 낸 정도가 이용되는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 1 항에 있어서,
인식된 샘플의 파동 신호를 형성함으로써 진단 검사가 추가적으로 수행되고, 이 때 상기 샘플은 하이퍼어제틱(hyperergetic) 유형에 속하는 경우 반전되고, 아날로그 형태로 변환되고, 증폭되고, 객체의 표면 상에 위치한 검사 전극으로 피드되며, 검사 효과를 가져오고, 그리고 진단될 상황의 관련성이 속도(rate) 또는 바이오피드백 반응 시간에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 7 항에 있어서, 식별된 샘플들의 그룹에 대하여 추가적인 진단 검사가 수행되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태를 자동으로 진단하는 방법.
제 1 항에서 청구된 방법을 구현하기 위한 객체의 상태의 자동 진단 시스템으로서,
광대역 증폭기에 직렬로 연결된 진단 전극, 아날로그-디지털 변환기, 신호 처리 유닛 및 데이터베이스로부터의 샘플들과 비교하기 위한 비교기를 포함하고,
진단 전극이 객체의 표면으로부터 파동 전자기 신호를 기록하도록 구성되고, 신호 처리 유닛은 스펙트럼-동적 분석기로서 만들어지고, 비교기는 입력 신호의 스펙트럼-동적 표현 내 미리 결정된 샘플들의 영상들을 인식하기 위한 유닛으로서 만들어지고, 이 때 제2 비교기 입력은, 진단되고 샘플들의 공통 데이터베이스로부터 선정될 상황과 관련된 샘플들의 버퍼 데이터베이스의 출력과 연결되고, 한편 비교기의 양(positive)의 출력은, 제어 유닛 및 버퍼 데이터베이스와 링크된 의사결정 유닛에 출력이 연결되고 미리 결정된 샘플들로의 매칭의 정도를 평가하기 위한 유닛과 연결되고, 제어 유닛은 샘플들의 미리 결정된 그룹을 선택하고, 프로세스를 제어하고 획득된 진단을 나타내기 위한 매칭 정도 평가 유닛, 데이터베이스 및 제어 단말과 연결되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태의 자동 진단 시스템.
제 9 항에 있어서,
직렬로 연결된 진단 전극, 광대역 증폭기 및 아날로그-디지털 변환기가 다중채널 수신기-스위칭 장치 및 전송 매체를 통해 기초 스펙트럼-동적 분석기로 연결된 원격 사용자 단말을 형성하기 위해 전송 장치로 링크되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태의 자동 진단 시스템.
제 10 항에 있어서,
상기 시스템은 다중사용자 단말들 및 인터넷, 모바일, 위성 및 케이블 통신 시스템들을 포함하는 전송 매체를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 상태의 자동 진단 시스템.
제 10 항에 있어서,
모바일 폰이 전송 장치로서 사용되고, 이 때 진단 전극이 모바일 폰의 마이크 입력과 연결되고, 증폭기 및 모바일 폰 오디오 채널 ADC는 증폭기 및 아날로그-디지털 변환기로서 이용되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태의 자동 진단 시스템.
제 9 항에 있어서,
제 7 항에서 청구되는 방법을 구현하기 위해, 시스템은 버퍼 데이터베이스에 링크된 검사 샘플 데이터베이스 및 샘플의 유형에 따라 샘플을 반전시키는 변조기를 추가적으로 포함하고, 이 때 변조기 제어 입력은 제어 유닛과 연결되고, 한편 변조기 출력은 디지털-아날로그 변환기, 증폭기 및 객체의 표면 상에 위치한 검사 전극과 직렬로 연결되는 것을 특징으로 하는 객체의 상태의 자동 진단 시스템.