products

iSyncHeart

심박의 변화 패턴 분석 및 자율신경의 건강상태를 제공하는 심박변이도 분석 솔루션

적용 기술

TECHNOLOGY

자동 잡음제거 기술을 통한 심박변이도 지표의 추출 및 건강한 한국인의 Database와 비교

머신러닝을 이용한 맥파 측정데이터에서 심박 변이도 데이터 추출, 심박변이도 지표의 연령대별 정상범위를 이용하여 지표별 백분율 제공 및 정상인 분포 기준 2차원 분석 결과 제공

추출한 심박변이도 지표를 활용한 우울/불안 감성 모니터링 머신러닝 모델링

우울과 불안에 대한 3 단계(정상/준임상/임상단계) 분류 모델의 정확도는 각각 83%, 81%에 해당함

GAS(General Adaptive Syndrome) Phase 모델기반 스트레스 단계 예측

인체가 스트레스 상황에서 자신을 방어하기 위해서 거치는 다섯가지 단계에 따른 심박변이도 지표의 추이를 기반으로 스트레스의 단계를 예측하며, 모델의 정확도는 평균 83%에 해당함

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