머신 러닝을 이용한 심장 재활 환자의 상태 예측 시스템에 있어서, 심박수 예측 모델을 학습시키는 심박수 예측 모델 학습 장치; 및사전 학습된 상기 심박수 예측 모델을 이용하여, 심장 재활 운동 중의 환자에 대한 심박수를 예측하고 이에 따라 환자의 상태를 측정하는 상태 예측 장치;를 구비하고, 상기 상태 예측 장치는, 환자에 대하여 사전 설정된 일정 시간 동안에 측정된 심전도 데이터를 입력받는 데이터 입력부;상기 입력된 심전도 데이터를 전처리하는 데이터 전처리부; 및상기 사전 학습된 심박수 예측 모델을 구비하고, 상기 전처리된 심전도 데이터를 상기 심박수 예측 모델에 적용하여, 환자의 심박수를 예측하고, 상기 예측된 심박수를 이용하여 환자의 상태 정보를 생성하여 출력하는 상태 예측부;를 구비하고, 상기 심박수 예측 모델은 심전도 데이터를 이용하여 심장 재활 운동 중인 환자에 대한 심박수를 예측하도록 구성된 것을 특징으로 하며, 상기 데이터 전처리부는, 심전도 데이터를 대역 통과 필터링시키고, 미분시키고 제곱시키고, 이동 창 적분시켜 신호 처리하는 판 톰킨스 모듈;상기 판 톰킨스 모듈에 의해 신호 처리된 심전도 데이터로부터 R-Data를 검출하는 R-Data 검출 모듈;상기 R-Data로부터 R-R Interval을 산출하는 R-R Interval 검출 모듈; 상기 R-R Interval 데이터의 극값을 검출하여 제거하는 극값 제거 모듈; 및상기 상기 R-R Interval 데이터에서 극값이 제거된 영역의 결측값을 채워 넣는 결측값 처리 모듈;을 구비하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 기반으로 한 심장 재활 환자의 상태 예측 시스템.

제1항에 있어서, 상기 상태 예측 장치는,상기 상태 예측부로부터 제공된 환자의 상태 정보에 따라, 해당 환자에게 맞는 심장 재활 운동의 종류 및 강도를 포함하는 운동 가이던스 정보를 제공하는 운동 가이던스 정보 제공부;를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 기반으로 한 심장 재활 환자의 상태 예측 시스템.

삭제

제1항에 있어서, 상기 심박수 예측 모델 학습 장치는 심박수 예측 모델을 복수 개의 심장 재활 운동들에 각각 대응되도록 학습시키는 것을 특징으로 하며, 상기 상태 예측 장치는 복수 개의 심장 재활 운동들의 각각에 대응되게 사전 학습된 복수 개의 심박수 예측 모델들을 구비하고, 상기 복수 개의 심박수 예측 모델들을 이용하여 각 심장 재활 운동에 따른 환자의 심박수를 예측할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 기반으로 한 심장 재활 환자의 상태 예측 시스템.

제1항에 있어서, 상기 상태 예측부는,하나 또는 둘 이상의 심장 재활 운동들의 각각에 대응되게 사전 학습된 하나 또는 둘 이상의 심박수 예측 모델들;상기 데이터 전처리부에 의해 전처리된 심전도 데이터를 상기 심박수 예측 모델에 적용하여, 심장 재활 운동에 따른 환자의 심박수를 예측하는 심박수 예측 모듈;환자의 운동전 심박수와 상기 심박수 예측 모듈에 의해 예측된 심박수를 이용하여 환자에 대한 예측 지수를 측정하는 예측 지수 측정 모듈; 및상기 예측 지수를 이용하여 환자의 상태 정보를 생성하여 출력하는 상태 판단 모듈;을 구비하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 기반으로 한 심장 재활 환자의 상태 예측 시스템.