신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템 및 방법
Sarcopenia artificial intelligence diagnosis system using body fluid samples and method thereof
특허 요약
본 발명은 근 감소증 인공지능 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 따라서 본 발명의 목적은 근 감소증 환자의 신체액(혈액, 침, 소변 등)의 바이오마커 중 근 감소에 영향을 줄 수 있는 복수의 신체액 바이오마커(이하 "선택 신체액 바이오마커"라 함)를 추출하고, 추출된 선택 신체액 바이오마커와, 연령, 성별, 키, 몸부게, 지방량 등을 포함하는 환자정보를 포함하는 데이터세트를 근 감소증 진단 인공지능 모델에 적용하여 학습시키고, 학습된 근 감소증 인공지능 모델에 검사자의 신체액으로부터 검출되는 선택 신체액 바이오마커 및 환자정보를 적용하여 상기 검사자에 대한 근 감소증 결과정보를 출력하는 신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
청구항
번호청구항
1

근 감소증 환자의 신체 특성 정보를 포함하는 환자정보 및 상기 근 감소증 환자의 신체액에서 검출된 신체액 바이오마커 중 근 감소증에 영향을 주는 선택 신체액 바이오마커를 포함하는 데이터세트를 생성하는 데이터세트 생성부;검사자의 신체액에 대한 선택 혈액 바이오마커 및 신체 특성 정보를 포함하는 환자정보를 포함하는 진단 데이터를 획득하는 진단 데이터 획득부;상기 데이터세트를 입력받아 표준화하여 출력하는 전처리부;근 감소증 진단 인공지능 모델을 가지고 있으며, 상기 데이터세트 생성부 및 전처리부를 통해 입력되는 데이터세트를 상기 근 감소증 진단 인공지능 모델에 적용하여 학습시키는 학습부; 및상기 학습부에서 학습된 근 감소증 진단 인공지능 모델이 적용되어, 상기 진단 데이터 획득부로부터 입력되는 진단 데이터를 상기 학습된 근 감소증 진단 인공지능 모델의 입력 데이터로 적용하여 상기 진단 데이터에 대한 근 감소증 진단 결과정보를 출력하는 진단부를 포함하고,상기 학습부의 근 감소증 진단 인공지능 모델은,5계층으로 구성되는 심층신경망에 상기 진단 데이터를 입력 데이터로 적용하여 상기 근 감소증 검사자의 신경망 근 감소증 진단 결과를 출력하는 심층 신경망부;랜덤 포레스트 모델에 상기 진단 데이터를 적용하여 상기 근 감소증 검사자의 포레스트 근 감소증 진단 결과를 출력하는 랜덤 포레스트부; 및상기 신경망 근 감소증 진단 결과 및 상기 포레스트 근 감소증 진단 결과를 입력받고 소프트 투표를 사용하여 최종 근 감소증 진단 결과를 출력하는 근 감소증 예측부를 포함하는신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템.

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제1항에 있어서,상기 데이터세트 생성부는,상기 신체액인 혈액, 침 및 소변 중 어느 하나 이상을 선택하고, 선택된 적어도 하나 이상의 신체액에 대한 바이오마커 중 근 감소증에 영향을 주는 해당 신체액의 바이오마커를 선택하여 선택 혈액 바이오마커로서 출력하는 혈액 바이오마커 선택부;근 감소증 진단을 받은 환자의 연령, 성별, 키, 몸무게 및 지방량을 포함하는 환자의 신체 특성 정보를 포함하는 환자정보를 획득하는 환자 데이터 획득부; 및다수의 근 감소증 환자의 상기 선택 신체액 바이오마커 및 상기 환자정보를 포함하는 데이터세트를 생성하는 데이터세트 구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 근 감소증 인공지능 진단 시스템.

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제2항에 있어서,상기 진단 데이터 획득부는,근 감소증 검사자의 상기 하나 이상의 신체액에 대응하는 신체액 바이오마커들 중 상기 선택 신체액 바이오마커 선택부에서 선택된 선택 신체액 바이오마커에 대응하는 신체액 바이오마커를 선택하여 출력하는 신체액 바이오마커 획득부; 상기 근 감소증 검사자의 상기 신체 특성 정보를 포함하는 환자정보를 획득하여 출력하는 환자정보 획득부; 및상기 선택된 선택 신체액 바이오마커 및 환자정보를 포함하는 진단 데이터를 생성하여 출력하는 진단 데이터 구성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템.

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제1항에 있어서,상기 심층 신경망부는,입력 계층(Input Layer);각각 30개, 16개 및 8개의 노드로 구성되고 드롭아웃 비율 0.3이 적용되는 3개의 완전연결 계층(Fully Connected Layer: FC Layer); 및출력 계층을 포함하여,10회 반복 10배 계층화된 교차 검증을 수행하는 100개의 모델을 생성하고, 상기 100개의 모델을 하기 수학식에 의해 앙상블하여 상기 신경망 근 감소증 진단 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템.[수학식]

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제1항에 있어서,상기 랜덤 포레스트부는,최대 깊이가 4, 최대 특징 수 5로 훈련되는 100개의 랜덤 포레스트 모델을 훈련하고, 하기 수학식과 같이 100개의 랜덤 포레스트 모델의 출력을 통합하여 포레스트 근 감소증 진단 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템.[수학식]

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제5항에 있어서,상기 3개의 완전 연결 계층 중 마지막 완전 연결 계층은 소프트 맥스 계층으로 구성되는 것을 특징으로 하는 신체액 샘플을 이용한 근 감소증 인공지능 진단 시스템.

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