KR20230106948A - Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients - Google Patents
Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230106948A KR20230106948A KR1020220002717A KR20220002717A KR20230106948A KR 20230106948 A KR20230106948 A KR 20230106948A KR 1020220002717 A KR1020220002717 A KR 1020220002717A KR 20220002717 A KR20220002717 A KR 20220002717A KR 20230106948 A KR20230106948 A KR 20230106948A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- seizure
- epilepsy
- symptom
- value
- user
- Prior art date
Links
- 206010015037 epilepsy Diseases 0.000 title claims abstract description 169
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 115
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 206010010904 Convulsion Diseases 0.000 claims abstract description 284
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims abstract description 159
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 130
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 13
- 208000028329 epileptic seizure Diseases 0.000 claims description 12
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 9
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 8
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 6
- 208000037048 Prodromal Symptoms Diseases 0.000 abstract description 3
- 230000001037 epileptic effect Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 6
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 6
- 210000000106 sweat gland Anatomy 0.000 description 6
- 230000001773 anti-convulsant effect Effects 0.000 description 5
- 239000001961 anticonvulsive agent Substances 0.000 description 5
- 229960003965 antiepileptics Drugs 0.000 description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 5
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 5
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 5
- 230000002889 sympathetic effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 210000003792 cranial nerve Anatomy 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 2
- 208000000122 hyperventilation Diseases 0.000 description 2
- 230000000870 hyperventilation Effects 0.000 description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001144 postural effect Effects 0.000 description 2
- RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N Acetaminophen Chemical compound CC(=O)NC1=CC=C(O)C=C1 RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000007204 Brain death Diseases 0.000 description 1
- 239000003708 ampul Substances 0.000 description 1
- 230000006931 brain damage Effects 0.000 description 1
- 231100000874 brain damage Toxicity 0.000 description 1
- 208000029028 brain injury Diseases 0.000 description 1
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 206010042772 syncope Diseases 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
- A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
- A61B5/4094—Diagnosing or monitoring seizure diseases, e.g. epilepsy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
- A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0531—Measuring skin impedance
- A61B5/0533—Measuring galvanic skin response
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/1116—Determining posture transitions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/7465—Arrangements for interactive communication between patient and care services, e.g. by using a telephone network
- A61B5/747—Arrangements for interactive communication between patient and care services, e.g. by using a telephone network in case of emergency, i.e. alerting emergency services
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
- G08B21/0205—Specific application combined with child monitoring using a transmitter-receiver system
- G08B21/0211—Combination with medical sensor, e.g. for measuring heart rate, temperature
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Neurology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Neurosurgery (AREA)
- Dermatology (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Critical Care (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Nursing (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
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 prodromal symptoms suspected of epilepsy and complex epileptic seizures through accurate analysis, and can secure accuracy while making quick judgments by simplifying the judgment factors of epileptic seizures, and furthermore, pre-constructed seizures Based on the symptom data, when seizure symptoms are predicted or seizures occur, responses are taken to delay seizures or relieve seizures, and at the same time, it is possible to immediately notify specialized institutions or guardians with location information, which can quickly protect patients. It relates to an epilepsy 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 state determination step of determining epilepsy and a user's risk situation by comparing the transmitted seizure detection data with seizure symptom reference data built in the monitoring server; And if it is determined that the wearer has a seizure situation or a seizure symptom in the user state determination step, the location and status information of the user is at least one of a guardian terminal device built in the monitoring server, a management server of a specialized institution, and a management server of an emergency call center. There is provided an epilepsy monitoring method comprising a; emergency notification step of transmitting.
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, and more particularly, it is possible to diagnose prodromal symptoms suspected of epilepsy and complicated epileptic seizures through accurate analysis, and by simplifying the determining factors of epileptic seizures. Accuracy can be secured while making quick judgments, and furthermore, based on pre-established seizure symptom data, when seizure symptoms are predicted or seizures occur, responses are taken to delay seizures or relieve seizures, while providing location information to specialized institutions or guardians. It relates to an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system that can promptly protect a patient by immediately notifying the patient.
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 about 1-2% of the world's population suffers from. Seizures caused by epilepsy are unpredictable, and it is difficult to manage in daily life. In particular, among patients with epilepsy, in the case of a seriously ill patient wearing a ventilator or administering drugs, when seizures caused by epilepsy (hereinafter referred to as epileptic seizures) occur, it is difficult to control. In addition, since 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 by tracing back using a method in which the patient is self-aware by electroencephalogram, past medical history of the patient, sudden fainting, and the like. If epilepsy is suspected, a clinician or specialist can manually confirm it by recording the EEG signal for a long time and confirming the time 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.A method for diagnosing epilepsy using such an electroencephalogram signal requires a lot of time and manpower. Therefore, despite the usefulness of the test, it is limited in 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 for diagnosing epilepsy using long-term electroencephalogram signals, conventional techniques 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 techniques, a feature extraction method and a detection classification technique applied for monitoring seizure waves can improve the accuracy of an automatic seizure 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 for 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 an epileptic seizure based on an electroencephalogram signal before an epileptic seizure occurs 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 predicts the occurrence of an epileptic seizure in advance before it occurs, so that it can be practically applied to a medical system or healthcare system, and can give a positive effect.
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 EEG signals recorded for a long time. In addition, the window size for dividing and using the electroencephalogram signal is not considered.
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 proposed. The epilepsy patient monitoring system according to the prior art monitors the patient's information in real time and detects and determines an emergency situation. Therefore, it is an effective system that can be applied to the healthcare field in that it enables rapid 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 a feature extraction method and a detection classification model for maximizing 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 an epileptic patient, if the severity of the seizure is severe and the person cannot actively handle the emergency situation, there is a serious problem in that emergency treatment is difficult and life-sustaining risk is exposed.
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 patients with epilepsy occur unexpectedly, and if an emergency response is not carried out within the first 4 to 5 minutes of a seizure, it can lead to brain damage and death in severe cases. , In particular, the biggest problem is that immediate emergency response is impossible when a patient with epilepsy is alone or when seizure symptoms progress during sleep, so countermeasures are needed.
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 in that the seizure symptoms could not be systematically dealt with by not being able to accurately determine whether the epileptic patient was in an emergency or not. Therefore, it can be said that it is important to detect seizure symptoms as appropriately as possible in patients with epilepsy 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 conventional problems can diagnose epileptic prodromal symptoms and complex epileptic seizures through accurate analysis, and select or filter the determining factors of epileptic seizures while securing accuracy. Its purpose is to provide an epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system capable of securing a golden time due to an epileptic seizure by making a quick judgment by making it simple through the use of the present invention.
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 perform a risk detection notification through condition diagnosis through AI analysis, thereby improving monitoring efficiency. And there is another object to provide 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 respond to seizure delay or seizure relief when seizure symptoms are predicted based on pre-established seizure symptom data or seizure occurs, and at the same time, it can immediately notify a specialized institution or guardian with location information, so that the patient Another object is to provide an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system that can more quickly protect.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of 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 above objects and other features of the present invention, as a method for monitoring epilepsy of a user who is expected to have epilepsy or has epileptic symptoms, detects the user's seizure condition determination factor 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 state determination step of determining epilepsy and a user's risk situation by comparing the transmitted seizure detection data with seizure symptom reference data built in the monitoring server; And if it is determined that the wearer has a seizure situation or a seizure symptom in the user state determination step, the location and status information of the user is at least one of a guardian terminal device built in the monitoring server, a management server of a specialized institution, and a management server of an emergency call center. There is provided an epilepsy monitoring method comprising a; emergency notification step of transmitting.
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 step of detecting seizure symptom factors may include a GSR value obtained by detecting electrodemal activity (EDA), a heart rate, and an acceleration value for a user's movement as seizure symptom detection factors.
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 when the acceleration value is a value outside the set range, the heart rate and heart rate Seizure symptom detection data of the GSR value may be filtered, and only the heart rate and GSR value detection data when the value of the accelerometer is within a designated range may be cross-analyzed and determined.
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, the user state determination step calculates an average GRS value for an approximate upper GRS value and an approximate lower GRS value close to the detected GRS value when the seizure symptom detection data is not included in the seizure symptom reference data. and determined as the detected GRS value, calculates the average heart rate for the approximate upper heart rate and approximate lower heart rate close to the detected heart rate, and determines it as the detected GRS value, and approximates the detected posture control signal value and approximate upper posture control signal value and approximate lower heart rate The method may further include a reference data learning step of calculating an average posture control signal value for the posture control signal values, determining the detected posture control signal value, and updating the seizure 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 configured to predict seizure confirmation by comparing the seizure symptom detection data with seizure data of the past history of the corresponding user may be further included.
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 a seizure symptom has occurred in the user state determination step, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to provide location information and video information and audio information to the monitoring server and may further include an emergency assistance step in which the contact information of the guardian pre-registered on the display unit of the wearable device is automatically displayed.
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 symptoms of epilepsy, comprising: a wearable device including a seizure detection sensor module, a communication module, and a GPS module; a monitoring server configured to remotely communicate with the communication module, receive seizure detection data detected by the seizure detection sensor module, and determine epilepsy and a dangerous situation of the wearer; 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 specialized institution, and a management server of an emergency call center. There is provided an epilepsy monitoring system comprising a;
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 detection sensor module senses skin electrical activity (EDA: Electrodemal activity) to It may include a GSR sensor for detecting electrode stimulation, a heart rate sensor for detecting a heart rate, and a posture detection sensor for detecting an acceleration value of a user's motion.
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 personal information of a user, information on a guardian terminal device of the corresponding user, and related hospital information are built; an epilepsy establishment database unit in which seizure symptom reference data is previously established; a detection data receiver receiving seizure symptom detection data of the seizure symptom factor detected by the seizure symptom detection module; a user state judgment unit that compares the seizure symptom detection data with the seizure symptom reference data to determine epilepsy and a risk situation for the wearer; And when the user state determination unit determines that the user has a seizure situation or a seizure symptom, the user's location and status information is stored in at least one of the guardian terminal device of the user database unit, a management server of a specialized institution, and a management server of an emergency call center. An emergency notification unit that transmits; may include.
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 out of the set range, the seizure detection data of the heart rate and GSR value may be filtered, and only the heart rate and GSR value detection data when the value of the accelerometer is within the specified range may be cross-analyzed and determined.
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, the user state determination unit calculates an average GRS value for an approximate upper GRS value and an approximate lower GRS value close to the detected GRS value when the seizure symptom detection data is not included in the seizure symptom reference data It is determined as the detected GRS value, and the average heart rate for the approximate upper heart rate and approximate lower heart rate that is close to the detected heart rate is determined as the detected GRS value, and the approximate upper posture control signal value and approximate lower posture control signal value that are close to the detected posture control signal value are calculated. It may further include a reference data learning unit that calculates an average posture control signal value for the control signal value, determines it as the detected posture control signal value, and updates seizure detection data of the determined value as 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, it may further include a seizure symptom prediction unit configured to predict seizure confirmation by comparing the seizure symptom detection data with 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 state determination unit determines that seizure symptoms have occurred, the camera module and voice recording module provided in the wearable device are automatically activated to provide location information and video and audio information to the monitoring server and may further include an auxiliary emergency notification unit configured to automatically display the guardian contact information registered in advance on the display unit of the wearable device.
본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법 및 뇌전증 모니터링 시스템에 의하면 다음과 같은 효과를 제공한다.According to the epilepsy monitoring method and epilepsy monitoring system according to the present invention, the following effects are provided.
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 an effect of preventing epilepsy patients from being in danger by rapidly diagnosing and determining suspected epileptic 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 performing a risk detection notification through condition 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, in the present invention, based on pre-established seizure symptom data, when a seizure symptom is predicted or a seizure occurs, a response for seizure delay or seizure relief is performed, and at the same time, it is possible to immediately notify a specialized institution or guardian with location information, so that the patient It has the effect of being able to protect 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 will 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 flowchart schematically illustrating an epilepsy monitoring process according to the present invention.
2 is a diagram schematically illustrating the configuration of an epilepsy monitoring system according to the present invention.
3 is a block diagram showing the components of the wearable device included in the epilepsy monitoring system according to the present invention.
4 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 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 the detailed description of the present invention, the present invention may make various changes 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 or substitutes included in the spirit and 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.It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.
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.Terms used in this specification are only 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 "include" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
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" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is hardware, software, or hardware and It can be implemented as 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, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are given to the same components regardless of 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 subject matter 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, an epilepsy monitoring method and an epilepsy monitoring system according to preferred embodiments 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 flowchart schematically illustrating an 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 a method for monitoring epilepsy for a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy, and, as shown in FIG. 1, largely includes a seizure symptom factor detection step (S100); Detection data transmission step (S200); User state determination step (S300); and an emergency 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 a method for monitoring epilepsy for a user (wearer) who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy, and as shown in FIG. 1, seizures of a wearable device worn by a user a seizure symptom factor detection step (S100) of detecting a seizure symptom determination factor from the 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; Epilepsy (epilepsy) and the wearer's risk situation by comparing the seizure symptom detection data transmitted in the detection data transmission step (S200) with the seizure symptom reference data pre-established in the epilepsy (epilepsy) establishment database of the monitoring server. User state determination step (S300) of determining the; And as a result of the determination in the user state determination step (S300), if it is determined that the wearer has a seizure situation or seizure symptom, the terminal device of the user's guardian built in the user database of the monitoring server and the management server of the specialized institution (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 a factor for determining a seizure symptom due to epilepsy (epilepsy) from a seizure symptom detection sensor provided in a wearable device worn on the user's body.
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 EDA (Electrodemal activity), and the heart rate detection sensor It is made to detect the heart rate through. That is, the seizure symptom factors detected in the seizure symptom factor detection step (S100) include skin electrode stimulation 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.Regarding the degree of electrical stimulation of the skin as a seizure symptom detection factor in the seizure symptom factor detection step (S100), skin resistance varies according to the state of sweat glands in the skin, where the change in sweat gland state is affected by the sympathetic nerve of the autonomic nervous system When stimulated, the 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 value of the GSR sensor, and furthermore, the GSR amplitude can inversely predict the EEG (electroencephalogram), thereby detecting direct current (DC) changes in the cortical waveform. It is possible to sense that an epileptic (epileptic) seizure occurs or to occur through a 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), the heart rate as the seizure symptom factor may be detected through an optical (pulse) heart rate sensor, and since a known heart rate sensor is used, 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.In addition, in the seizure symptom detection factor (S100), the user's movement may be detected through a posture detection sensor (9-axis gyro sensor) included 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 the GSR sensor do not receive proper values when there is a user's movement during measurement, so an unstable value can be detected. To use the signal (preferably, the acceleration value of the 9-axis gyro sensor including the accelerometer to which the Kalman filter is applied) to determine whether or not there is an epilepsy (seizure) and its severity, the heart rate and GSR values are limitedly used, that is, the heart rate and GSR 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 state determination step (S300) compares the seizure symptom detection data transmitted in the detection data transmission step (S200) with the seizure symptom reference data pre-established in the epilepsy (epilepsy) establishment database of the monitoring server. This is the process of determining the risk of epilepsy and 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 state determination step (S300) compares the seizure condition reference data of the pre-established epilepsy (epilepsy) establishment database unit with the transmitted seizure detection data, and determines whether or not epilepsy and epilepsy are present with an algorithm for determining epilepsy (epilepsy) and risk situations. It is made to judge the seriousness of the case.
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 GRS 센서값과 심박수를 교차 분석하도록 프로그래밍되어 구축된 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 실행될 수 있다.Specifically, the user state determination step (S300) identifies epilepsy (epilepsy) and stress indices through the GSR sensor value of seizure detection data, and determines epilepsy (epilepsy) symptom seizures and hyperventilation conditions through heart rate It is made to determine the wearer's epileptic (epileptic) seizure and risk situation. This determination can be executed through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm programmed to cross-analyze the GRS sensor value 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 to which the Kalman filter is applied in the 9-axis sensor changes to a large value (a value outside the set range), the seizure detection data of the heart rate and GSR value are filtered, and the accelerometer It is made to judge only the detected data of the heart rate and GSR value when the value is 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, in the user state determination step (S300), the emotional state of the user may be analyzed through the sympathetic nerve state detection data, and stress (non-epileptic) seizure data may be compared with pre-established stress (non-epileptic) seizure data. By determining whether a person has a seizure, it is possible to assess the risk of stress-related and anger-related conditions.
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 notification step (S400), as a result of the determination in the user state determination step (S300), when it is determined that the wearer has a seizure situation or a seizure symptom, the data including the severity of the seizure and whether or not there 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 specialized 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 GRS값와 근사한 2개의 GRS값(근사 상위 GRS값과 근사 하위 GRS값)에 대한 평균 GRS값을 산출하여 검출 GRS값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 2개의 심박수(근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수)에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GRS값으로 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.On the other hand, in the epilepsy monitoring method according to the present invention, if there is no seizure detection data corresponding to the seizure condition reference data of the monitoring server in the user state determination step (S300), through an epilepsy (epilepsy) and risk situation determination algorithm , The average GRS value for two GRS values (approximate upper GRS value and approximate lower GRS value) that is close to the detected GRS value is calculated, determined as the detected GRS value, and two heart rates (approximate upper heart rate and approximate upper heart rate) that are close to the detected heart rate are determined as the detected GRS value. lower heart rate) is calculated and determined as the detected GRS value, and/or two posture control signal values (approximate upper posture control signal value and approximate lower posture control signal value) that are close to the detected posture control signal value are calculated. The average posture control signal value is calculated and determined as the detected posture control signal value, and the seizure symptom detection data of the determined value is labeled (approximate value labeling), stored together with the actual detected data values, and updated as seizure symptom reference data of the monitoring server. It may further include a reference data learning step (S500) to do.
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 predicting step (S600) to predict seizure confirmation by comparing seizure symptom detection data with seizure data of a corresponding 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.On the other hand, in the epilepsy monitoring method according to the present invention, when it is determined that a seizure symptom has occurred or there is a seizure symptom in the user state determination step 300, and/or a seizure is confirmed in the seizure symptom prediction step (S600) If this is predicted, a remote control signal is applied to the wearable device so that the drug is injected through the anticonvulsant injection device configured in the wearable device (mild), and / or a signal is transmitted to the cranial nerve connection electrical stimulation device to the cranial nerve connection A seizure relief step (S700) of controlling the electric stimulation device to operate; may be further included.
또한, 본 발명에 따른 뇌전증 모니터링 방법은 상기 발작 완화 단계(S700)를 실행한 후, 발작증세 검출데이터를 지속적으로 전송받아 모니터링하게 된다.In addition, in the epilepsy monitoring method according to the present invention, after executing the seizure alleviation step (S700), seizure detection data is continuously received and monitored.
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.On the other hand, in the epilepsy monitoring method according to the present invention, when it is determined that a seizure symptom has occurred or there is a seizure symptom in the user state determination step 300, and/or a seizure is confirmed in the seizure symptom prediction step (S600) When this is predicted, 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, and the display unit of the wearable device automatically displays pre-registered contacts. 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.2 is a diagram schematically showing the configuration of an epilepsy monitoring system according to the present invention, and FIG. 3 is a block diagram showing the components of a wearable device included in the epilepsy monitoring system according to the present invention, and FIG. It 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 for a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy, and as shown in FIGS. 2 to 4, it is largely
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 of a wearer (patient) who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy, as shown in FIGS. 2 to 4 , a
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
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
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 GRS 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(GRS값)을 통해 감지할 수 있게 된다.Skin resistance varies depending on the state of sweat glands in the skin. Here, the change in sweat gland state is influenced by the sympathetic nerve of the autonomic nervous system, and when the sympathetic nerve is stimulated, the sweat gland activity increases and the skin electrode conductivity increases. Therefore, through this, emotional states such as anger and stress can be confirmed through the GSR value of the GRS sensor 111, and furthermore, the GSR amplitude can inversely predict the EEG (electroencephalogram) in the cortical waveform. By detecting direct current (DC) change, it is possible to detect the occurrence or occurrence of an epileptic (epileptic) seizure through the signal (GRS value) of the skin electrode conductance.
또한, 상기 심박수 검출 센서(112)는 공지의 광학 (펄스) 심박 센서가 채용되며, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, a known optical (pulse) heart rate sensor is employed as the heart rate detection sensor 112, and a 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 detection sensor module 110 further includes a posture detection sensor (9-axis gyro sensor) 113, through which the user's motion can be detected as a seizure 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.In detecting the seizure symptom factor(s) in the seizure symptom detection sensor module 110, the GSR sensor 111 and the heart rate sensor 112 detect unstable values because they do not receive proper values when there is a user's movement during measurement. It can be done, by using the posture signal (preferably, the acceleration value of the 9-axis gyro sensor including the accelerometer to which the Kalman filter is applied) through the posture detection sensor 113, to determine whether or not epilepsy (seizure) and the severity It is used to limit the use of the heart rate and GSR values, that is, to filter the 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
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
상기한 웨어러블 장치(100)는 배면이 손목 등의 피부면에 맞닿으면서 착용할 수 있는 형태로 구성될 수 있다.The
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
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
상기 사용자 데이터베이스부(210)에는 해당 사용자의 과거 발작 이력데이터(GRS값과 심박수)가 포함된다.The user database unit 210 includes past seizure history data (GRS value and heart rate) of the corresponding user.
상기 뇌전증(간질) 구축 데이터베이스부(220)에는 다양한 임상과 논문 등을 포함하여 GRS와 심박수와 관련된 발작증세 및 경중에 대한 데이터가 구축된다.In the epilepsy (epilepsy) establishment database unit 220, data on the symptoms and severity of seizures related to GRS and heart rate, including various clinical department papers, are established.
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 state determination unit 240 compares the seizure symptom reference data of the epilepsy (epilepsy) establishment database unit 220 with the seizure symptom detection data transmitted from the
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 GRS 센서값과 심박수를 교차 분석하도록 프로그래밍되어 구축된 교차분석 인공지능기반 EDA 분석 알고리즘을 통해 실행될 수 있다.Specifically, the user state determination unit 240 determines epilepsy (epilepsy) and stress indices through the GSR sensor value of seizure detection data, and determines epilepsy (epilepsy) symptom seizures and hyperventilation conditions through heart rate It is made to determine the wearer's epileptic (epileptic) seizure and risk situation. This determination can be executed through a cross-analysis artificial intelligence-based EDA analysis algorithm programmed to cross-analyze the GRS sensor value 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, the user state determination unit 240 filters seizure detection data of heart rate and GSR value when the accelerometer applied with the Kalman filter in the posture detection sensor (9-axis sensor) 113 changes to a large value, and the accelerometer It is made to determine only the detection data of the heart rate and GSR value when the value of 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 compares the stress (non-epileptic) seizure data included in the seizure symptom reference data to determine whether or not there is a stress (non-epileptic) seizure, 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.The emergency notification unit 250, as a result of the determination by the user state determination unit 240, when it is determined that the wearer has a seizure situation or a seizure symptom, data including the severity of the seizure and whether or not there is a stress seizure (and / or message) to the
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 GRS값와 근사한 2개의 GRS값(근사 상위 GRS값과 근사 하위 GRS값)에 대한 평균 GRS값을 산출하여 검출 GRS값으로 결정하고, 검출된 심박수와 근사한 2개의 심박수(근사 상위 심박수와 근사 하위 심박수)에 대한 평균 심박수를 산출하여 검출 GRS값으로 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.On the other hand, the
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
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, when the
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.On the other hand, in the
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.The anticonvulsant injection device 180, for example, may be configured to move a piston by an actuator provided in the
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 epileptic symptoms and complex epileptic seizures to secure golden time for epileptic seizures. Epilepsy patients can be prevented from being in danger, the wearer's condition can be easily and quickly checked through graphical user interface (GUI)-based monitoring, and danger detection notification can be given through condition 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 a seizure symptom is predicted based on pre-established seizure symptom data or a seizure occurs, it is possible to immediately notify a specialized institution or guardian along with location information while taking a response for delaying a seizure or alleviating a seizure. It has the advantage of being able to protect 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 illustrate some of the technical ideas included in the present invention by way of example. Therefore, since the embodiments disclosed in this specification are not intended to limit the technical idea of the present invention but to explain it, it is obvious that the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. All modified examples and specific examples that can be easily inferred by those 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 step
S500: reference data learning step
S600: Seizure symptom prediction step
S700: Seizure relief step
S800: Emergency auxiliary step
100: wearable device
110: Seizure 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) establishment database unit
230: detection data receiver
240: user state determination unit
250: emergency notification unit
260: reference data learning unit
270: seizure symptom prediction unit
280: Emergency auxiliary notification unit
290: seizure relief control unit
310: guardian terminal device
320: Management server of specialized institution (or terminal device of doctor in charge)
330: management server of emergency call center
Claims (13)
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 방법.
As a method for monitoring epilepsy of a user who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy,
a seizure symptom 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 state determination step of determining epilepsy and a user's risk situation by comparing the transmitted seizure detection data with seizure symptom reference data built in the monitoring server; and
In the user state determination step, when it is determined that the wearer has a seizure situation or seizure symptom, 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 the specialized institution, and the management server of the emergency call center. Transmitting an emergency notification step; characterized in that it comprises
Methods for monitoring epilepsy.
상기 발작증세 인자 검출단계는,
발작증세 검출 인자로서 피부전기활동(EDA: Electrodemal activity)을 검출한 GSR값과 심박수 및 사용자의 움직임에 대한 가속도값을 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to claim 1,
In the step of detecting the seizure symptom factor,
Characterized in that it includes a GSR value, heart rate, and acceleration value for the user's movement, which detects EDA (Electrodemal activity) as a seizure symptom detection factor
Methods for monitoring epilepsy.
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 이루어지는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to claim 2,
The user state determination step,
Cross-analysis is performed to cross-analyze the GRS sensor value and heart rate through an artificial intelligence-based EDA analysis algorithm,
When the acceleration value is out of the set range, the seizure detection data of the heart rate and GSR value is filtered, and the heart rate and GSR value detection data when the value of the accelerometer is within the specified range are cross-analyzed and judged. characterized
Methods for monitoring epilepsy.
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 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 방법.
According to claim 2,
The user state determination step,
If the seizure symptom detection data does not exist in the seizure symptom reference data, an average GRS value for an approximate upper GRS value and an approximate lower GRS value close to the detected GRS value is calculated, determined as the detected GRS value, and approximated to the detected heart rate. The average heart rate for the upper heart rate and the approximate lower heart rate is calculated and determined as the detected GRS value. Further comprising a reference data learning step of determining the detected posture control signal value and updating the seizure symptom detection data of the determined value as seizure symptom reference data.
Methods for monitoring 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 any one of claims 1 to 4,
Characterized in that it further comprises; a seizure symptom prediction step made to predict the seizure confirmation by comparing the seizure symptom detection data with the seizure data of the past history of the corresponding user.
Methods for monitoring 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 any one of claims 1 to 4,
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 transmit video information and audio information along with location information to the monitoring server, and the wearable device Characterized in that it further comprises an emergency assistance step made so that the guardian contact information registered in advance on the display unit is automatically displayed
Methods for monitoring epilepsy.
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 시스템.
As a system for monitoring epilepsy of a user who is expected to have epilepsy or has symptoms of epilepsy,
A wearable device including a seizure detection sensor module, a communication module, and a GPS module;
a monitoring server configured to remotely communicate with the communication module, receive seizure detection data detected by the seizure detection sensor module, and determine epilepsy and a dangerous situation of the wearer; 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 specialized institution, and a management server of an emergency call center; characterized in that it includes
Epilepsy monitoring system.
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 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
According to claim 7,
The wearable device further includes a camera module, a voice recording module, a speaker module, and a display module,
The seizure symptom detection sensor module includes a GSR sensor for detecting skin electrode stimulation by sensing electrodemal activity (EDA), a heart rate detection sensor for detecting a heart rate, and an acceleration value for a user's movement. Characterized in that it comprises a posture detection sensor
Epilepsy monitoring system.
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 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
According to claim 8,
The monitoring server,
a user database unit in which personal information of the user, information of the user's guardian terminal device, and related hospital information are established;
an epilepsy establishment database unit in which seizure symptom reference data is previously established;
a detection data receiver receiving seizure symptom detection data of the seizure symptom factor detected by the seizure symptom detection module;
a user state judgment unit that compares the seizure symptom detection data with the seizure symptom reference data to determine epilepsy and a risk situation for the wearer; and
When the user status determination unit determines that the user has a seizure situation or seizure symptom, the user's location and status information is transmitted to at least one of the guardian terminal device of the user database unit, a management server of a specialized institution, and a management server of an emergency call center. characterized in that it comprises; an emergency notification unit to
Epilepsy monitoring system.
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 이루어지는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
According to claim 9,
The user state determination unit,
Cross-analysis is performed to cross-analyze the GRS value detected by the GRS sensor and the heart rate detected by the heart rate sensor through an artificial intelligence-based EDA analysis algorithm,
When the acceleration value is out of the set range, the seizure detection data of the heart rate and GSR value is filtered, and the heart rate and GSR value detection data when the value of the accelerometer is within the specified range are cross-analyzed and judged. characterized
Epilepsy monitoring system.
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 포함하는 것을 특징으로 하는
뇌전증 모니터링 시스템.
According to claim 9,
The user state determination unit,
If the seizure symptom detection data does not exist in the seizure symptom reference data, an average GRS value for an approximate upper GRS value and an approximate lower GRS value close to the detected GRS value is calculated, determined as the detected GRS value, and approximated to the detected heart rate. The average heart rate for the upper heart rate and the approximate lower heart rate is calculated and determined as the detected GRS value. Further comprising a reference data learning unit for determining the detected posture control signal value and updating 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 any one of claims 7 to 11,
Characterized in that it further comprises a seizure symptom prediction unit configured to predict seizure confirmation by comparing the seizure symptom detection data with seizure data of the past history of the corresponding user
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 any one of claims 8 to 11,
When it is determined that a seizure symptom has occurred in the user state determination unit, 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 Characterized in that it further comprises an emergency auxiliary notification unit made to automatically display the guardian contact information registered in advance on the display unit
Epilepsy monitoring system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220002717A KR102617292B1 (en) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220002717A KR102617292B1 (en) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230106948A true KR20230106948A (en) | 2023-07-14 |
| KR102617292B1 KR102617292B1 (en) | 2023-12-27 |
Family
ID=87155323
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220002717A KR102617292B1 (en) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102617292B1 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100916483B1 (en) | 2007-12-06 | 2009-09-08 | 삼성전기주식회사 | APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING patient |
| KR101090086B1 (en) | 2009-05-28 | 2011-12-07 | (주)유카이트 | Apparatus for measuring the physiological signal, method for providing emergency rescue service and system for emergency rescue using the same |
| KR101602033B1 (en) | 2014-01-13 | 2016-03-09 | 울산대학교 산학협력단 | Apparatus for monitoring patients with epilepsy using the mobile communication terminal and method thereof |
| KR20210066317A (en) | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and method for monitoring epilepsy driver using brain wave |
-
2022
- 2022-01-07 KR KR1020220002717A patent/KR102617292B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100916483B1 (en) | 2007-12-06 | 2009-09-08 | 삼성전기주식회사 | APPARATUS AND METHOD FOR MONITORING patient |
| KR101090086B1 (en) | 2009-05-28 | 2011-12-07 | (주)유카이트 | Apparatus for measuring the physiological signal, method for providing emergency rescue service and system for emergency rescue using the same |
| KR101602033B1 (en) | 2014-01-13 | 2016-03-09 | 울산대학교 산학협력단 | Apparatus for monitoring patients with epilepsy using the mobile communication terminal and method thereof |
| KR20210066317A (en) | 2019-11-28 | 2021-06-07 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and method for monitoring epilepsy driver using brain wave |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102617292B1 (en) | 2023-12-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10631760B2 (en) | Method for prediction, detection, monitoring, analysis and alerting of seizures and other potentially injurious or life-threatening states | |
| JP5593473B2 (en) | Autonomic nerve function diagnostic device, biological monitoring system and program | |
| KR101970481B1 (en) | Monitoring system for stroke | |
| EP3614393A1 (en) | Remote biometric monitoring and communication system | |
| US20100268040A1 (en) | Method and system for detection of pre-fainting and other conditions hazardous to the health of a patient | |
| KR101718293B1 (en) | PTSD diagnostic System through the brain network analysis | |
| US10143415B2 (en) | Method of monitoring a patient for seizure activity and evaluating seizure risk | |
| EP2877082B1 (en) | System for detecting seizure and non-seizure states | |
| AU2017245430B2 (en) | Method and apparatus for classification of seizure type and severity using electromyography | |
| US10080519B2 (en) | Methods and apparatuses for detection and classification of seizures using EMG sensors | |
| WO2020175759A1 (en) | System and method for analyzing stress of user and managing individual mental health, using hmd device having biosignal sensors mounted therein | |
| US20130218233A1 (en) | Apparatus and a method for performing a safe stimulation of a person | |
| WO2019212934A1 (en) | Seizure detection using multiple biomedical signals | |
| KR20200056660A (en) | Pain monitoring method and apparatus using tiny motion in facial image | |
| EP3654347A1 (en) | A system and method for personalized monitoring of life-threatening health conditions in patients with chronic kidney disease | |
| EP3940715A1 (en) | Neurological disorders decision support system and method thereof | |
| KR20230106948A (en) | Monitoring method and monitoring system for epilepsy patients | |
| CN111685743A (en) | Health monitoring system based on Internet of things | |
| KR102150055B1 (en) | Method and apparatus for realtime detecting arrhythmia | |
| KR20170037104A (en) | Wearable device and disaster preventation method and server using the same | |
| GB2588272A (en) | Portable brain function monitor | |
| KR102578089B1 (en) | Epilepsy Monitoring Apparatus and Epilepsy Monitoring Platform Having the Same | |
| MCHALE et al. | Facilitating Personalisation in Epilepsy with an IoT Approach | |
| Arumugam et al. | System for the detection and reporting of cardiac event using embedded systems | |
| WO2022044201A1 (en) | Monitoring assistance system and monitoring assistance method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |