| 번호 | 청구항 |
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| 1 | 기획득된 스파이로메트리 신호로부터 제1 머신러닝 특성정보 및 제1 딥러닝 특성정보를 포함하는 제1 특성정보를 추출하고, 상기 추출된 제1 특성정보를 각각 머신러닝 및 딥러닝한 결과를 기반으로 저산소증 학습모델을 구현하는 트레이닝 모듈; 및수술 중 실시간으로 입력되는 스파이로메트리 신호로부터 제2 특성정보를 추출하고, 상기 트레이닝 모듈에서 머신러닝된 저산소증 1차 학습모델 및 상기 트레이닝 모듈에서 딥러닝된 저산소증 2차 학습모델을 통해 각각 예측된 결과를 기반으로 저산소증을 예측하는 저산소증 예측모듈;을 포함하고,상기 트레이닝 모듈은,상기 기획득된 스파이로메트리 신호를 평활화(smoothing)하고 누락값을 보정하여 전처리한 후 이에 대한 기본 신호 특성, 변이도, 폐용량과 기도내압의 상관관계 및 수파인 자세와 트렌델렌버그 자세에서 각각 추출된 특성정보 간의 차이 및 상관관계를 포함하는 상기 제1 머신러닝 특성정보를 추출하는 특성 추출부; 및상기 제1 머신러닝 특성정보를 머신러닝하여 저산소증 1차 학습모델을 구축하고 상기 제1 머신러닝 특성정보를 1차 분석하는 머신러닝부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 2 | 삭제 |
| 3 | 제1 항에 있어서,상기 트레이닝 모듈은,상기 기획득된 스파이로메트리 신호로부터 추출된 폐용량에 대한 폐용량 신호 및 상기 기획득된 스파이로메트리 신호로부터 추출된 기도내압에 대한 기도내압 신호인 상기 제1 딥러닝 특성정보를 2차원 이미지로 변환시키는 이미지 변환부; 및상기 2차원 이미지를 딥러닝하여 저산소증 2차 학습모델을 구축하고 상기 2차원 이미지를 2차 분석하는 딥러닝부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 4 | 제3 항에 있어서,상기 트레이닝 모듈은, 상기 저산소증 1차 학습모델과 상기 저산소증 2차 학습모델을 통합하여 저산소증 학습모델을 구축하는 저산소증 예측 알고리즘부;를 더 포함하고,상기 저산소증 예측 알고리즘부는 앙상블 기법(Hard voting, weighted voting, soft voting)을 통해 상기 저산소증 1차 학습모델과 상기 저산소증 2차 학습모델을 통합하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 5 | 제1 항에 있어서,상기 제2 특성정보는 제2 머신러닝 특성정보 및 제2 딥러닝 특성정보를 포함하고,상기 저산소증 예측모듈은,상기 스파이로메트리 신호를 평활화(smoothing)하고 누락값을 보정하여 전처리한 후 이에 대한 기본 신호 특성, 변이도, 폐용량과 기도내압의 상관관계 및 수파인 자세와 트렌델렌버그 자세에서 각각 추출된 특성정보 간의 차이 및 상관관계를 포함하는 상기 제2 머신러닝 특성정보를 추출하는 실시간 특성 추출부; 및상기 저산소증 1차 학습모델에 상기 제2 머신러닝 특성정보를 적용하여 상기 저산소증을 1차 예측하는 저산소증 1차 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 6 | 제5 항에 있어서,상기 저산소증 예측모듈은,상기 스파이로메트리 신호로부터 추출된 폐용량에 대한 폐용량 신호 및 스파이로메트리 신호로부터 추출된 기도내압에 대한 기도내압 신호인 상기 제2 딥러닝 특성정보를 실시간 2차원 이미지로 변환시키는 실시간 이미지 변환부; 및상기 저산소증 2차 학습모델에 상기 실시간 2차원 이미지를 적용하여 상기 저산소증을 2차 예측하는 저산소증 2차 예측부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 7 | 제6 항에 있어서,상기 저산소증 예측모듈은, 상기 저산소증 1차 학습모델을 통하여 1차 예측된 결과와 상기 저산소증 2차 학습모델을 통하여 2차 예측된 결과를 종합하여 상기 저산소증을 예측하는 저산소증 종합 예측부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 8 | 제7 항에 있어서,상기 저산소증 예측모듈은, 상기 실시간 2차원 이미지에 대한 특성맵을 분석하여 CAM 이미지를 생성하는 CAM 분석부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
| 9 | 제8 항에 있어서,상기 저산소증 예측모듈은, 상기 저산소증 종합 예측부에서 예측한 저산소증 여부, 상기 CAM 이미지 및 상기 제1 특성정보를 디스플레이하는 디스플레이부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 중 스파이로메트리 신호의 실시간 분석을 통한 수술 후 저산소증 예측 시스템. |
