동적상황에서 생체신호 기반 뇌혈관질환 판별 기술

기술개요

• • 구급차 등 동적 환경에서 EEG·fNIRS 다중 생체신호로 뇌졸중 등 급성 뇌혈관질환을 비침습적·실시간으로 판별하는 AI기술이다

  
  

  • 디노이징 AI와 뇌혈관질환 판단 AI를 통합한 온디바이스 추론 시스템으로 구급 현장에서 즉시 스크리닝과 이송 병원 결정을 지원한다

기술 도입 필요성

• • 구급 현장에서는 구급대원의 정성적 평가에 의존해 판단의 객관적 신뢰도가 낮고 개인별 편차가 존재하며, 이동 중 발생하는 진동·움직임 아티팩트로 EEG·fNIRS 신호 품질이 급격히 저하되어 신뢰할 수 있는 분석이 어렵다

  
  

  • 또한 뇌졸중은 골든타임인 4.5시간 이내의 처치가 예후에 결정적 영향을 미치나 이송 전 정확한 중증도 분류 체계가 부재하여 최적 이송 병원 선택이 지연된다

기술 특장점

• • 정적 실험 환경에서만 동작하던 기존 기술과 달리 구급차 이동 중 발생하는 진동·움직임 아티팩트를 실시간으로 감지해 적응형으로 제거하는 딥러닝 디노이징 모델을 적용해 디노이징율 80% 이상을 목표로 한다

  
  

   • 전두엽 전용 EEG·fNIRS 융합으로 단일 신호 기반 대비 뇌졸중 판별 정확도를 높여 85% 이상의 판단 정확도를 목표로 하며, 객관적·수치적 선별로 구급대원의 주관적 판단을 보완하고, Whole-brain 방식보다 장착이 쉽고 구급 환경 적용성이 높다