본 기술은 비침습적 뇌 신호(EEG, NIRS 등)를 획득하여 전처리 및 인공지능 기반 기계학습으로 환자의 동작 의도를 연속적으로 해독하고, 이를 재활 훈련기(트레드밀 등)의 동작 모드 및 난이도 제어와 연동하며 시각적 아바타 콘텐츠와 뉴로피드백을 통해 뇌 가소성을 유도하는 시스템입니다.
기존의 상향식(bottom-up) 재활 훈련은 환자의 능동적 참여를 유도하기 어렵고, 단일 동작 인식 중심의 기술은 연속적인 훈련 모드 변경이 불가능하여 만성기 환자나 마비 환자에게 적합한 감각-운동 선순환 구조를 제공하지 못합니다.
본 기술은 뇌 신호 기반의 연속적 동작 의도 인식 알고리즘(웨이블릿 변환 및 인공지능 모델 적용), 상태 천이도(S1~S5)를 이용한 재활 훈련기의 속도 및 강도 제어부, 사용자 훈련 상태를 종합 모니터링하여 적합한 훈련 프로토콜을 피드백하고 데이터베이스화하는 평가 시스템을 구현합니다. 재활 훈련과 보행 보조, 의료·복지 서비스에 적용될 수 있어 상기 뇌 신호를 사용하여 상기 사용자의 조작 의도를 명확하게 인식하고 인식되는 조작 의도에 따라 상기 재활 훈련을 작동시킴으로써 상기 재활 훈련을 개선합니다.
본 발명은 산업통상자원부의 뇌졸중 환자의 다양한 보행재활을 위한 보행의도 검출율 90% 이상의 생체신호 인터페이스 기술 및 지상보행 재활훈련로봇 적용기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
US2020-0135042A1, US2024-0062671A1, WO2018-189614A1
