KR100954817B1

KR100954817B1 - System and method for testing blood vessel's health and stress through signal analysis of pluse wave

Info

Publication number: KR100954817B1
Application number: KR1020090021577A
Authority: KR
Inventors: 권기철; 신석범; 심영보
Original assignee: (주)바이오센스크리에티브
Priority date: 2009-03-13
Filing date: 2009-03-13
Publication date: 2010-04-28

Abstract

PURPOSE: A system and a method for inspecting blood vessels and stress are provided to accurately inspect the stress by applying a normalized heartbeat deflection distribution and a normalized low frequency activity. CONSTITUTION: An input unit(100) receives information about the age and sex of a subject. A pulse wave signal detector(200) detects a pulse wave signal from the end of the body of the subject and changes the pulse wave signal into digital data. A noise removing unit(300) removes a noise of digital data received from the pulse wave signal detector. A stress inspection unit(400) calculates the stress index using a normalized heartbeat deflection distribution and a normalized low frequency activity.

Description

맥파신호분석을 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법{System and Method for Testing Blood Vessel's Health and Stress through Signal Analysis of Pluse Wave}System and Method for Testing Blood Vessel's Health and Stress through Signal Analysis of Pluse Wave}

본 발명은 맥파신호분석을 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석하는 정확도를 높인 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법, 그리고 스트레스 검사방법에 관한 것이다.The present invention relates to a vascular health and stress test system and method using the pulse wave signal analysis, and more specifically, to analyze the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection device of the subject to improve the accuracy of calculating and analyzing blood vessel age and stress index The present invention relates to a vascular health and stress test system and method using pulse wave signal analysis, and a stress test method.

심박 변이도(Heart Rate Variability, HRV)란 시간에 따른 심박의 주기적인 변화를 말하며, 이는 체내/외부 환경의 요인에 대한 자율신경계의 항상성 조절 메카니즘을 추적하는데 중요한 열쇠가 되며, 스트레스의 정도는 자율신경에 의한 심박변이도를 통해 추적할 수 있다. 심박 변이도에 따라 심박동의 미세한 변화를 파형을 통해 분석하여, 스트레스에 대한 인체의 자율신경 반응을 가시화하고, 현재의 건강 상태를 확인할 수 있다.Heart rate variability (HRV) is the periodic change in heart rate over time, which is an important key in tracking the autonomic nervous system's homeostatic control mechanisms for factors in the body / external environment, and the degree of stress is the autonomic nervous system. Can be tracked through heart rate variability. By analyzing the small changes in heart rate according to heart rate variability through waveforms, the human body's autonomic nervous response to stress can be visualized and the current state of health can be checked.

심박간격은 심전도 또는 맥파 파형의 피크간 간격을 의미하는 것으로, 측정한 시간동안의 심박간격의 변화그래프를 심박간격변이도(RRV, R-R Interval Variability) 또는 심박수변이도(HRV, Heart Rate Variability)등으로 불리기도 한다.Heart rate interval refers to the interval between peaks of an electrocardiogram or pulse wave waveform, and a graph of change in the heart rate interval during a measured time is called a heart rate variability (RRV) or a heart rate variability (HRV). Also do.

HRV는 동방결절에 영향을 미치는 교감 신경과 부교감 신경 사이의 상호 작용과 관련이 있으며 이는 심박동 및 RR 간격(심박동변화에서 R포인트에서 R포인트까지의 간격)의 변동을 반영한다. 즉, 하나의 심장 주기로부터 다음 심장 주기 사이의 미세한 변이를 의미한다.HRV is related to the interaction between sympathetic and parasympathetic nerves affecting the nostril, reflecting fluctuations in heart rate and RR interval (from heart rate change to R point to R point). That is, it means a minute variation between one cardiac cycle and the next.

일반적으로 심박변이 측정은 심전도(이하 ECG라 함)나 산소포화도(이하 PPG라 함)를 이용하여 측정한다. 산소포화도를 이용한 측정은 광학용적묘기측정(photoplethysmography : PPG) 방식에 의하는 기술이 알려져 있다. 심박간격은 심전도나 산소포화도 신호 상의 파형에서 피크(peak)를 검지하고, 피크간 간격을 측정하여 구하여 지며, 이렇게 측정된 심박 간격은 800msec 전후로 끊임없이 변화하게 된다. 이런 심박 간격이 실시간으로 측정되면 이는 또다시 수식에 의해서 실시간 분당 심박동수로 표현되어 질 수 있으며, 측정된 심박 간격으로부터 계산된 심박동수의 변화 그래프를 HRT(Heart Rate turbulence) 태코그램(tachogram) 이라고 한다. In general, heart rate variability is measured using electrocardiogram (hereinafter referred to as ECG) or oxygen saturation (hereinafter referred to as PPG). Measurement using oxygen saturation is known by photoplethysmography (PPG). The heartbeat interval is obtained by detecting peaks in the waveforms on the ECG or oxygen saturation signal and measuring the intervals between the peaks. The measured heartbeat intervals constantly change around 800 msec. When the heart rate is measured in real time, it can be expressed as the real-time heart rate per minute by the formula, and the graph of the change in the heart rate calculated from the measured heart rate is called HRT tachogram. do.

HRV 감소의 의미는 심박동의 역동적 변화의 복잡성이 감소되었음을 말하며 이는 끊임없이 변화하는 환경에 대한 체내 적응 능력의 감소를 의미한다. 박동간의 미세한 변화로부터 자율신경계의 체내 항상성 조절 메커니즘을 추정할 수 있는데, 건강하고 조절능력이 뛰어난 사람은 혈중 산소농도, 체온, 혈압 등에 민감하게 반응하여 빠른 시간 내에 생리적인 균형 상태에 이를 수 있지만 질병 상태에 있는 경우에는 그렇지 못하여 생리적인 균형 상태에 다다를 수 없게 된다.HRV reduction means that the complexity of the dynamic change in heart rate is reduced, which means less capacity to adapt to the ever-changing environment. It is possible to estimate the mechanism of regulating the homeostasis of the autonomic nervous system from the minute changes of the pulsating heart.The healthy and highly controllable person can react to the blood oxygen level, body temperature, and blood pressure so that the physiological balance can be reached in a short time. If you are in a state, you will not be able to reach your physiological balance.

HRV 분석 방법은 시간 도메인 분석과 주파수 도메인 분석으로 크게 대별된다. 시간 도메인 분석(Time domain analysis)은 동성 심박 사이의 RR 간격을 통계적으로 처리하는 기법으로, 유럽 및 북미 심장조율과 전기생리학(the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology)(이하 NASPE라 한다)의 특별전문위원회(the Task Force)에서는 5분 기록에서도 가능하다고 한다. 특정시간에서의 심박수나 정상적인 펄스(pulse)사이의 간격이 측정된다. 연속적인 PPG 파형을 통해 RR간격이나 순간적인 심박동이 결정된다. 시간 범위의 심박 변이도는 주로 부교감 신경계의 영향을 반영하며 시간 범위분석의 모든 단위는 msec이다. 시간 범위 분석에서 일련의 자료들은 두 유형으로 얻어지게 되는데 하나는 RR간격이나 순간 심박동의 직접적인 측정으로 얻어지는 것이 있고, 다른 하나는 RR간격의 차이로부터 얻어진 것이다. 시간 범위 분석을 통해 구해지는 파라미터로는 평균 심박수(Heart Rate HR), 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN, Standard Deviation of Normal R-Normal R intervals), 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD), 확률분포가 퍼진 정도(HRV-Index, Heart Rate Variability-Index) 등이 있다.HRV analysis methods are roughly classified into time domain analysis and frequency domain analysis. Time domain analysis is a technique for statistically processing the RR intervals between same-sex heartbeats.The European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology (NASPE) In the Task Force, a five-minute record is also possible. The heart rate at any given time or the interval between normal pulses is measured. Continuous PPG waveforms determine RR intervals or instantaneous heartbeats. The heart rate variability of the time range mainly reflects the effects of the parasympathetic nervous system and all units of time range analysis are msec. In the time range analysis, a series of data are obtained in two types, one obtained by direct measurement of the RR interval or the instantaneous heartbeat, and the other from the difference in the RR interval. The parameters obtained from the time range analysis include the mean heart rate HR, the standard deviation of the normal RR intervals (SDNN), and the average of the squares of the differences between adjacent RR intervals. The root mean square (RMSSD) and the spread of the probability distribution (HRV-Index, Heart Rate Variability-Index).

주파수 도메인 분석은 FFT(퓨리에 변환 : Fast Fourier Transform)를 이용하 여 주파수 범위를 분석하는 것으로, HRV 변동 신호를 구성하는 각 주파수 대역을 분리 평가할 수 있는 분석 방식이다. 즉, HRV 신호는 각기 다른 대역의 주파수 신호가 합쳐져서 하나의 복잡한 신호로 나타나게 되는데, 이러한 HRV 신호를 구성하는 각 주파수 대역의 강도(PSD: Power Spectral Density)를 분리 평가하는 방식이다. 주파수 범위 분석을 통해 구해지는 파라미터는 아주 낮은 주파수대역(Very low frequency, VLF)의 강도, 저주파수대역(low frequency, LF)의 강도, 고주파수대역(High frequency, HF)의 강도, 5분간 전체 강도(5-minute total power)(이하 TP라 한다), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio), 저·고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF and HF)가 있다.The frequency domain analysis is a frequency range analysis using a Fast Fourier Transform (FFT). The frequency domain analysis is a method of separately evaluating each frequency band constituting the HRV variation signal. In other words, the HRV signal is represented as a complex signal by combining the frequency signals of different bands, which is a method of separately evaluating the power spectral density (PSD) of each frequency band constituting the HRV signal. The parameters obtained from the frequency range analysis are the intensity of the very low frequency band (VLF), the strength of the low frequency (LF), the intensity of the high frequency (HF), and the total intensity (for 5 minutes). 5-minute total power (hereinafter referred to as TP), low frequency to high frequency band strength ratio (LF / HF ratio), and low and high frequency band normalized strength (normalized LF and HF).

광학용적묘기측정(photoplethysmography : PPG) 방식에 의해 혈압 파형을 모니터링할 수 있다. PPG 센서는 IR광을 말단 모세혈관에 인가한 후 투과광이나 그 반사광으로부터 혈관내 혈구의 흐름을 모니터링하고 그에 의해 혈관 용적의 변화를 추정하여 혈압파형을 산출하며, 이에 의해 예를 들면 혈압, 혈관의 탄성도, 혈압 파형으로부터 도출되는 피측정자의 연령, 자율신경 평형도, 교감신경/부교감신경 활동도, 스트레스 정도 등 다양한 생리적인 징표들이 모니터링될 수 있다. Blood pressure waveforms can be monitored by photoplethysmography (PPG). The PPG sensor applies IR light to the terminal capillaries and then monitors the flow of blood cells in the blood vessels from the transmitted light or the reflected light, thereby estimating the changes in blood vessel volume, thereby calculating blood pressure waveforms. Various physiological signs such as elasticity, age of subjects derived from blood pressure waveform, autonomic balance, sympathetic / parasympathetic activity, and stress level can be monitored.

본 발명에서는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법, 그리고 스트레스 검사방법을 제안한다.The present invention proposes a vascular health and stress test system and method, and a stress test method using pulse wave signal analysis.

본 발명에서는 주파수 및 시간영역 파라미터를 정규화하고 복잡도를 적용함으로써, 보다 정확한 맥파신호분석을 통한 스트레스 검사가 가능하도록 하고자 한다.In the present invention, by normalizing the frequency and time domain parameters and applying the complexity, it is intended to enable the stress test through more accurate pulse wave signal analysis.

또한, 정규화한 LF활성도, 정규화한 심박편향분포도, 심박변이의 정규화 표준편차 및 복잡도를 적용하여 스트레스 지수를 산출함으로써, 보다 정확하고 향상된 스트레스 검사가 가능하도록 하고자 한다.In addition, the stress index is calculated by applying the normalized LF activity, the normalized cardiac deflection distribution, and the normalized standard deviation and complexity of the heart rate variability, thereby enabling a more accurate and improved stress test.

게다가, 심박변이도의 3차미분 데이터로부터 고점을 구하여 피크치로부터 얻어지는 연령지수로 혈관나이를 산출하여 혈관건강을 검사하는 방법을 제시하고자 한다.In addition, we propose a method for examining vascular health by calculating the vascular age by the age index obtained from the peak value by obtaining the high point from the third derivative data of heart rate variability.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 하나의 모습으로, 피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에 있어서, 피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 입력수단; 피검자의 신체말단으로부터 맥파신호를 검출하며, 검출된 신호를 증폭하고 필터링하며, 필터링된 신호를 디지털데이터로 변환하여 전송하는 맥파신호검출장치; 상기 맥파신호검출장치로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거수단; 상기 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화 요소를 산출하며, 상기 노이즈제거된 데이터를 처리하여 얻어지는 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 구하며 그리고 시계열적 분석을 통하여 심박변이 다양성 정도를 나타내는 복잡도와, 측정 평균심박수, 측정심박수 표준편차 및 측정심박간격 표준편차를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 구하고, 정규화 요소와 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며, 산출된 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차와 상기 복잡도 및 주파수영역 파라미터를 이용하여 스트레스 지수를 산출하고, 산출된 스트레스 지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스 검사수단; 및 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 설정된 문턱치 이상의 구간에서의 첫째 고점 피크치에 대한 직후의 저점 피크치 및 이후의 3개 피크치 각각의 비를 구하여, 바람직하게는 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 구간에서의 첫번째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비(B/A, C/A, D/A, E/A)를 구하여, 연령지수(AI)를 산출하며 연령지수(AI)로부터 혈관나이를 산출하고 산출된 혈관나이와 상기 첫째 고점 피크치, 저점 피크치 및 3개 피크치를 형성하는 데이터 파형을 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강 검사수단;을 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템이 제안된다.In order to achieve the above object, in one aspect of the present invention, by analyzing the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection apparatus of the subject to calculate blood vessel age and stress index to the vascular health and stress test system using pulse wave analysis The apparatus may include input means for receiving age and gender information of a subject; A pulse wave signal detection device for detecting a pulse wave signal from a body end of a subject, amplifying and filtering the detected signal, converting the filtered signal into digital data, and transmitting the pulse wave signal; Noise removing means for removing noise of data received from the pulse wave signal detecting apparatus; A normalization factor is calculated based on the age and gender information of the input subject, and the frequency domain includes LF activity indicating sympathetic nerve activity through frequency analysis from HRV data obtained by processing the noise-free data. By calculating the parameters and time-series analysis, the parameters of the time domain including the complexity representing the degree of variability of the heart rate, the measured mean heart rate, the measured heart rate standard deviation, and the measured heart rate standard deviation are obtained. Normalized heart rate bias distribution using heart rate standard deviation, and normalized standard deviation using normalized component and measured heart rate standard deviation are calculated, and the calculated normalized heart rate bias and normalized standard deviation and the complexity and frequency domain parameters are used. Exponent Stress test means for calculating and analyzing the stress progress state based on the calculated stress index; And the ratio of each of the immediately lower peak value to the first peak peak value in the section above the threshold set from the secondary pulse acceleration data obtained by removing the noise from the pulse wave data obtained by noise reduction and each of the three following peak values, and preferably two high points above the threshold value. 3, at the inflection points of the sequential high, low and high points before or after the second high point (N) immediately below the zero high point (B) to the first high point peak (A) in the (A, N) interval. Obtain the ratio (B / A, C / A, D / A, E / A) of each peak value (C, D, E), calculate the age index (AI), and calculate the vascular age from the age index (AI). Vascular health and stress testing system using pulse wave signal analysis comprising; vascular health test means for analyzing vascular health status based on the calculated blood vessel age and the data waveform forming the first high peak, low peak and three peaks This is proposed.

바람직한 모습으로, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 상기 스트레스 검사수단은: 상기 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출하는 HRV데이터 산출모듈; 상기 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 해당 연령 및 성별에 따른 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 포함하는 정규화요소를 산출하는 정규화요소 산출모듈; 상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출하는 복잡도산출모듈; 상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출하는 주파수영역분석모듈; 상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출하는 시간영역분석모듈; 상기 주파수영역 파라미터의 LF활성도를 정규화하여 정규화 LF활성도를 산출하며, 상기 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용하여 정규화 표준편차를 산출하며, 정규화 요소와 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용하여 정규화 심박편향분포도를 산출하는 정규화모듈; 상기 정규화 LF활성도와 상기 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지 수 산출모듈; 및 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석모듈;을 포함하여 이루어진다.In a preferred aspect, the stress test means in the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis includes: HRV data calculation module for calculating HRV data from the noise-removed data; A normalization factor calculation module for calculating a normalization factor including an average heart rate and an average standard deviation of heart rate variance according to the age and gender based on the input age and gender information of the examinee; From the HRV data, the standard deviation (first-order differential standard deviation) of the first derivative data and the standard deviation (second-order differential standard deviation) of the second derivative data are obtained, and from the first derivative and the second derivative standard deviation. A complexity calculation module for calculating a complexity indicating a degree of diversity of heart rate variations (heart rate variations); A frequency domain analysis module for calculating a parameter of a frequency domain including an LF activity representing a sympathetic nerve activity through frequency analysis from the HRV data; A time domain analysis module for calculating a time domain parameter including a measured mean heart rate and a standard deviation of a measured heart rate (SDNN) through time series analysis from the HRV data; Normalize the LF activity of the frequency domain parameter to calculate a normalized LF activity, calculate the normalized standard deviation using the normalization factor and the measured heart rate standard deviation, and uses the normalization factor and the measured average heart rate and standard deviation A normalization module for calculating a normalized heartbeat bias distribution; The physical stress index is obtained from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate bias distribution, the psychological stress index is calculated from the average of the complexity and the stress tolerance calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity. A stress index calculation module for calculating a stress index from a weighted average of the index and the psychological stress index; And a stress progress analysis module for analyzing a stress progress state based on the calculated stress index.

바람직하게는, 상기 정규화모듈은, 다음의 식에 의해 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차를 산출한다. 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차를 의미한다.Preferably, the normalization module calculates normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation by the following equation. Herein, the standard deviation of measurement means a standard deviation of measured heartbeat intervals.

또한 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 상기 HRV데이터 산출모듈은: 상기 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터 추출을 위한 세그멘트를 버퍼링하고 세그멘트 내의 피크치들을 검출하여 피크치 사이의 간격을 산출 저장하여 데이터를 확보하는 피크간격추출 서브모듈과; 유실된 데이터를 내삽방식으로 처리하여 아티팩트를 제거하는 전처리 서브모듈과; 전처리 완료된 데이터를 시간에 따른 재배치를 통한 데이터 리샘플링을 수 행하여 심박변이도 데이터를 산출하는 리샘플링 서브모듈;을 포함하여 이루어진다.Also preferably, in the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, the HRV data calculation module: buffers a segment for extracting HRV data from the noise-free data, detects peak values within the segment, and detects peak values between the peak values. A peak interval extraction submodule configured to calculate and store an interval of the data to secure data; A preprocessing submodule, which processes artifacts by interpolating and removes artifacts; And a resampling submodule configured to calculate the heart rate variability data by performing data resampling through the reprocessing of the preprocessed data over time.

바람직하게는, 또한, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 상기 복잡도산출모듈은 다음의 식으로부터 복잡도를 산출한다.Preferably, in the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, the complexity calculation module calculates the complexity from the following equation.

복잡도=[(상기 1차미분 표준편차/8.5 + 상기 2차미분 표준편차/15)/2]*100.Complexity = [(the first derivative standard deviation / 8.5 + the second derivative standard deviation / 15) / 2] * 100.

또 바람직하게는, 상기 주파수영역분석모듈은 상기 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석하고, 상기 주파수영역분석모듈은, 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 교감신경활성치를 반영하는 LF활성도를 산출하는 LF활성도산출 서브모듈과, 0.15~0.4Hz의 고주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 부교감신경활성치를 반영하는 HF활성도를 산출하는 HF활성도산출 서브모듈을 포함한다. Preferably, the frequency domain analysis module analyzes a frequency domain from the heart rate variability data using a fast Fourier transform, and the frequency domain analysis module extracts power values of a low frequency band of 0.04 to 0.15 Hz. The LF activity calculation submodule calculates the LF activity reflecting the sympathetic nerve activity as a logarithmic value of the power value of the low frequency band, and extracts the power value of the high frequency band of 0.15 to 0.4 Hz and extracts the power value of the high frequency band. And an HF activity calculation submodule that calculates HF activity reflecting parasympathetic nerve activity in logarithmic values.

또한, 상기 스트레스 검사수단은 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석하는 자율신경밸런스 분석모듈을 더 포함하여 이루어진다.In addition, the stress test means judges the corresponding region of the LF activity and HF activity calculated from the subject of the nine areas divided by the lower limit and the upper limit of the LF and HF activity of the average for each gender and age group in advance It further comprises an autonomic balance analysis module for analyzing the autonomic balance.

또한 바람직하게는, 상기 정규화요소 산출모듈은 정규화요소로서 성별 및 연령별 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 산출하고, 여기에서, 남자의 평균심 박수 = 78.2 - 0.062×실제나이, 그리고 여자의 평균심박수 = 86.4 - 0.16×실제나이로 산출하며, 여기에서 78.2와 86.4는 각각 성별 전체의 평균심박수 상수, 0.062와 0.16은 성별 나이에 따른 편차상수이고, 또한, 남자의 심박변이 평균표준편차 = 96.5 - 0.73×실제나이, 그리고 여자의 심박변이 평균표준편차 = 73.2 - 0.41×실제나이로 산출하며, 여기에서 96.5와 73.2는 각각 성별 전체의 심박변이 평균표준편차 상수, 0.73과 0.41은 성별 나이에 따른 편차상수인 것을 특징으로 한다.Also preferably, the normalization factor calculation module calculates the mean standard deviation of the heart rate and heart rate variability according to gender and age as the normalization factor, wherein the average heart rate of a man = 78.2-0.062 × actual age, and average heart rate of a woman = 86.4-0.16 × actual age, where 78.2 and 86.4 are the average heart rate constants for the entire gender, 0.062 and 0.16 are the variation constants according to gender and age, and the mean standard deviation of the men's heart rate = 96.5-0.73 × average age and standard deviation of the heart rate of women = 73.2-0.41 × calculated as the actual age, where 96.5 and 73.2 are the mean standard deviation of the heart rate variation of the whole sex, respectively, 0.73 and 0.41 It is characterized by that.

바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 상기 혈관건강 검사수단은: 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정하고 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 피크치검출모듈과; 상기 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)=(B-C-D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출하며 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출하는 혈관나이산출모듈과; 상기 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 상기 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강분석모듈; 을 포함하여 이루어진다.Preferably, in the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, the vascular health inspection means: a threshold value set by setting the window size and the maximum value from the acceleration pulse wave data obtained by the second derivative of the pulse wave data obtained by removing noise At the inflection points of the first high peak (A), the zero low peak immediately after (B) immediately after the two high points (A, N), and the subsequent high point, the low point, and the high point before the second high point (N). A peak value detection module for detecting three peak values C, D, and E of the peak value; Using the age index (AI) = (BCDE) / A relationship, the ratio of each of the immediately lower peak B and the subsequent three peaks C, D, and E to the detected first high peak A is obtained. A blood vessel age calculation module for calculating an age index (AI) and calculating blood vessel age by using the calculated age index (AI) indicating a linear increase with an increase in age; A vascular health analysis module for analyzing a vascular health state based on the waveform forming the first high peak value (A), the low point peak value (B), and three peak values (C, D, and E) and the calculated vascular age; It is made, including.

더 바람직하게는, 상기 피크치검출모듈은 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우 상기 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 삼차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 것을 특징으로 한다.More preferably, the peak value detection module is after the first high point peak value A and immediately after the zero low peak value B between two high points A and N that are above a set threshold and before the second high point N. If the sequential high point, low point, and high point inflection point are not detected, the sequential high point in the section after the low point peak value B and before the second high point N is again obtained from the third derivative of the data of the set window size. It is characterized by detecting three peak values (C, D, E) at the inflection points of the low point and the high point.

또한 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 상기 맥파신호검출장치는: 피검자의 신체말단으로부터 광전용적맥파측정방식으로 맥파신호를 검출하는 센서부; 상기 검출된 신호를 증폭하고 필터링하는 증폭 및 필터부; 상기 필터링된 신호를 디지털 데이터로 변환하는 A/D 변환부; 및 상기 변환된 디지털 데이터를 맥파신호 분석할 수 있도록 전송하는 통신인터페이스부를 포함하여 이루어진다. 더 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템은 상기 스트레스 검사수단 및 상기 혈관건강 검사수단으로부터 산출되고 분석되는 결과 데이터를 디스플레이장치를 통해 표시하도록 하는 표시수단을 더 포함하여 이루어진다.Also preferably, in the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, the pulse wave signal detection device may include: a sensor unit for detecting a pulse wave signal from a body end of a subject by an optical pulse wave measurement method; An amplifier and filter unit for amplifying and filtering the detected signal; An A / D converter converting the filtered signal into digital data; And a communication interface unit configured to transmit the converted digital data to analyze the pulse wave signal. More preferably, the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis further includes display means for displaying the result data calculated and analyzed from the stress test means and the vascular health test means through a display device.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 하나의 모습으로, 피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법에 있어서, 피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 입력단계; 맥파신호검출장치에서 검출된 피검자 신체말단으로부터의 맥파신호를 증폭하고 필터링하여 디지털데이터로 변환하여 전송하는 맥파신호 수집 및 전송단계; 상기 맥파신호검출장치로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거단계; 상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출하는 HRV데이터 산출단계; 상기 입력단계에서 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화요소를 산출하는 정규화요소 산출단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출하는 복잡도산출단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출하는 주파수영역분석단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출하는 시간영역분석단계; 상기 정규화 요소와 상기 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며 상기 주파수영역분석단계에서 산출된 LF활성도를 이용하여 정규화 LF활성도를 산출하고, 상기 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 상기 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지수 산출단계; 상기 스트레스지수 산출단계에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석단계; 및 상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 설정된 문턱치 이상의 구간에서의 첫째 고점 피크치에 대한 직후의 저점 피크치 및 이후의 3개 피크치 각각의 비를 구하여, 바람직하게는 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 구간에서의 첫번째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비(B/A, C/A, D/A, E/A)를 구하여, 연령지수(AI)를 산출하며 연령지수(AI)로부터 혈관나이를 산출하고 산출된 혈관나이와 상기 첫째 고점 피크치, 저점 피크치 및 3개 피크치를 형성하는 데이터 파형을 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강 검사단계;를 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법이 제안된다.In another aspect of the present invention for achieving the above object, by analyzing the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection device of the subject to calculate blood vessel age and stress index using the vascular health and stress test method using pulse wave analysis An input step of receiving age and gender information of the subject; A pulse wave signal collecting and transmitting step of amplifying, filtering, and converting a pulse wave signal from a body end of the subject detected by the pulse wave signal detecting apparatus into digital data; A noise removing step of removing noise of data received from the pulse wave signal detection device; HRV data calculating step of calculating HRV data from the data from which the noise is removed in the noise removing step; A normalization factor calculation step of calculating a normalization factor based on the age and gender information of the examinee input in the input step; From the HRV data calculated in the HRV data calculation step, the standard deviation (first-order differential standard deviation) of the first derivative data and the standard deviation (second-order differential standard deviation) of the second derivative data are obtained and the first derivative And a complexity calculation step of calculating a complexity indicating a degree of diversity of heart rate variations (heart rate variations) from the second derivative standard deviation; A frequency domain analysis step of calculating a parameter of a frequency domain including LF activity representing a sympathetic nerve activity value through frequency analysis from HRV data calculated in the HRV data calculation step; A time domain analysis step of calculating a time domain parameter including a measured mean heart rate and a standard deviation of measured heart rate (SDNN) through time series analysis from HRV data calculated in the HRV data calculating step; The normalized heart rate deflection distribution using the normalization factor, the measured mean heart rate and the measured heart rate standard deviation, and the normalized standard deviation using the standard deviation and the standard deviation of the measured heart rate are used to calculate the LF activity calculated in the frequency domain analysis step. Calculates the normalized LF activity, calculates a physical stress index from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate distribution, and calculates the stress resistance calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity and the average of the complexity. A stress index calculation step of calculating a psychological stress index and calculating a stress index from a weighted average of the physical stress index and the psychological stress index; A stress progress analysis step of analyzing a stress progress state based on the stress index calculated at the stress index calculation step; And obtaining ratios of immediately after the low peak to the first high peak in a section above the threshold set from the secondary pulse acceleration data obtained by removing the noise in the noise removing step and each of the following three peak values. Inflection point of sequential highs, lows, and highs before or after the low zero peak (B) immediately following the first high peak (A) in the two high peaks (A, N) intervals above the threshold and then the second high peak (N). Obtain the ratio (B / A, C / A, D / A, E / A) of each of the three peak values (C, D, E) in the field, and calculate the age index (AI) from the age index (AI). Vascular tendon using the pulse wave signal analysis comprising a vascular health test step of calculating the vascular age and analyzing the vascular health state based on the calculated vascular age and the data waveform forming the first high peak, low peak and three peak values; And the stress test method is proposed.

또한 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법에서 상기 혈관건강 검사단계는: 상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정하고 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하 는 피크치검출단계; 상기 피크치검출단계에서 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)=(B-C-D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출하며 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출하는 혈관나이산출단계; 및 상기 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 상기 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강분석단계; 를 포함하여 이루어진다.Also preferably, in the vascular health and stress test method using pulse wave signal analysis, the vascular health test step: setting the window size from the second differential acceleration pulse wave data obtained from the noise removal step in the noise removal step to find the maximum value A sequential high and low sequential before the first high peak A, immediately below zero high peak B, and the second high peak N between two high points A and N that are equal to or greater than a threshold set based on the maximum value. A peak value detection step of detecting three peak values (C, D, E) at the inflection points of the high point; The ratio of each of the immediately lower peak value B and the subsequent three peak values C, D, and E to the first high point peak value A detected in the peak value detection step is obtained, and the age index (AI) = (BCDE) / Calculating an age index (AI) using the A relationship and calculating a blood vessel age by using the calculated age index (AI) indicating a linear increase with age; And a vascular health analysis step of analyzing a vascular health state based on a waveform forming the first high point peak value (A), the low point peak value (B), and three peak values (C, D, and E) and the calculated vascular age; It is made, including.

더 바람직하게는, 상기 피크치검출단계는 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우 상기 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 삼차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 것을 특징으로 한다.More preferably, the peak detection step is after the first high peak value A and immediately after the zero low peak value B between two high points A and N which are equal to or greater than a set threshold and before the second high point N. If the sequential high point, low point, and high point inflection point are not detected, the sequential high point in the section after the low point peak value B and before the second high point N is again obtained from the third derivative of the data of the set window size. It is characterized by detecting three peak values (C, D, E) at the inflection points of the low point and the high point.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 하나의 모습에 따르면, 피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 스트레스지수를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법에 있어서, 피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 입력단계; 맥파신호검출장치에서 검출된 피검자 신체말단으로부터의 맥파신호를 증폭하고 필터링하여 디지털데이터로 변환하여 전송하는 맥 파신호 수집 및 전송단계; 상기 맥파신호검출장치로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거단계; 상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출하는 HRV데이터 산출단계; 상기 입력단계에서 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화요소를 산출하는 정규화요소 산출단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출하는 복잡도산출단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출하는 주파수영역분석단계; 상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출하는 시간영역분석단계; 상기 정규화 요소와 상기 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며 상기 주파수영역분석단계에서 산출된 LF활성도를 이용하여 정규화 LF활성도를 산출하고, 상기 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 상기 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지수 산출단계; 및 상기 스트레스지수 산출단계에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석단계; 를 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법이 제안된다.In addition, according to another aspect of the present invention for achieving the above object, in the stress test method using the pulse wave signal analysis to analyze the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection apparatus of the subject to calculate the stress index, An input step of receiving age and gender information of the examinee; A pulse wave signal collecting and transmitting step of amplifying, filtering, and converting a pulse wave signal from a body end of the subject detected by the pulse wave signal detecting apparatus into digital data; A noise removing step of removing noise of data received from the pulse wave signal detection device; HRV data calculating step of calculating HRV data from the data from which the noise is removed in the noise removing step; A normalization factor calculation step of calculating a normalization factor based on the age and gender information of the examinee input in the input step; From the HRV data calculated in the HRV data calculation step, the standard deviation (first-order differential standard deviation) of the first derivative data and the standard deviation (second-order differential standard deviation) of the second derivative data are obtained and the first derivative And a complexity calculation step of calculating a complexity indicating a degree of diversity of heart rate variations (heart rate variations) from the second derivative standard deviation; A frequency domain analysis step of calculating a parameter of a frequency domain including LF activity representing a sympathetic nerve activity value through frequency analysis from HRV data calculated in the HRV data calculation step; A time domain analysis step of calculating a time domain parameter including a measured mean heart rate and a standard deviation of measured heart rate (SDNN) through time series analysis from HRV data calculated in the HRV data calculating step; The normalized heart rate deflection distribution using the normalization factor, the measured mean heart rate and the measured heart rate standard deviation, and the normalized standard deviation using the standard deviation and the standard deviation of the measured heart rate are used to calculate the LF activity calculated in the frequency domain analysis step. Calculates the normalized LF activity, calculates a physical stress index from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate distribution, and calculates the stress resistance calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity and the average of the complexity. A stress index calculation step of calculating a psychological stress index and calculating a stress index from a weighted average of the physical stress index and the psychological stress index; And a stress progress analysis step of analyzing a stress progress state based on the stress index calculated in the stress index calculation step; A stress test method using pulse wave signal analysis comprising a is proposed.

바람직하게는, 전술한 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법 또는 스트레스 검사방법의 모습들에서, 상기 스트레스지수 산출단계에서의 상기 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차의 산출은 다음의 식에 의하는 것을 특징으로 한다. 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차를 의미한다.Preferably, in the above-described aspects of the vascular health and stress test method or stress test method using the pulse wave signal analysis, the calculation of the normalized LF activity, normalized heart rate bias distribution and normalized standard deviation in the stress index calculation step is as follows. It is characterized by the formula. Herein, the standard deviation of measurement means a standard deviation of measured heartbeat intervals.

또한 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법 또는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법들에서의 상기 복잡도산출단계는 다음의 식으로부터 복잡도를 산출한다.Also preferably, the complexity calculation step in the vascular health and stress test method using the pulse wave signal analysis or the stress test method using the pulse wave signal analysis calculates the complexity from the following equation.

또한 바람직하게는, 상기 주파수영역분석단계는 상기 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석하고, 상기 주파수영역분석단계는, 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 교감신경활성치를 반영하는 LF활성도를 산출하는 LF활성도산출단계와, 0.15~0.4Hz의 고주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 부교감신경활성치를 반영하는 HF활성도를 산출하는 HF활성도산출단계를 포함한다. Also, preferably, the frequency domain analysis step analyzes a frequency domain from the heart rate variability data using a fast Fourier transform, and the frequency domain analysis step extracts power values of a low frequency band of 0.04 to 0.15 Hz. LF activity calculation step of calculating LF activity reflecting sympathetic nerve activity value as log value of power value of low frequency band, and extracting power value of high frequency band of 0.15 ~ 0.4Hz and logging power value of extracted high frequency band Calculating a HF activity reflecting the parasympathetic nerve activity as a value.

또한 상기 스트레스 검사방법 또는 상기 혈관건강 및 스트레스 검사방법은 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석하는 자율신경밸런스 분석단계를 더 포함하여 이루어진다.In addition, the stress test method or the vascular health and stress test method LF activity and HF calculated from the subject of the nine areas divided by the lower limit and the upper limit of the LF activity and HF activity of the average for each gender and age group preset The method may further include an autonomic balance analysis step of analyzing the autonomic balance by determining a corresponding region of the activity.

본 발명의 모습에 따라, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법, 그리고 스트레스 검사방법을 제공할 수 있게 되었다.According to the aspect of the present invention, it is possible to provide a vascular health and stress test system and method, and a stress test method using pulse wave signal analysis.

본 발명의 하나의 모습에 따라, 주파수 및 시간영역 파라미터를 정규화하고 복잡도를 적용함으로써, 보다 정확하고 간편한 맥파신호분석을 통한 스트레스 검사가 가능하게 되었다.According to one aspect of the present invention, by normalizing the frequency and time domain parameters and applying the complexity, it becomes possible to check the stress through more accurate and simple pulse wave signal analysis.

또한, 정규화한 LF활성도, 정규화한 심박편향분포도, 심박변이의 정규화 표준편차 및 복잡도를 적용하여 스트레스 지수를 산출함으로써, 보다 간편하고 향상된 스트레스 검사가 가능하게 되었다.In addition, the stress index is calculated by applying the normalized LF activity, the normalized cardiac deflection distribution, and the normalized standard deviation and complexity of the heart rate variability.

게다가, 심박변이도의 2차미분 데이터로부터 고점이 불명확한 경우 3차미분 데이터로부터 고점을 구하여 피크치로부터 얻어지는 연령지수로 혈관나이를 산출하여 혈관건강을 검사하는 보다 간편하고 정확한 방법을 도출하게 되었다.In addition, when the high point is unclear from the second derivative data of the heart rate variability, the high point is obtained from the third differential data, and the age index obtained from the peak value is used to derive a simpler and more accurate method of examining vascular health.

명시적으로 기재되지 않았으나, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 구성의 결합으로부터 도출되는 종래에 예기치 못했던 현저한 효과가 기대될 수 있음은 자명하다.Although not explicitly described, it is apparent that a significant and unexpectedly significant effect may be expected in the art resulting from the combination of configurations according to various embodiments of the invention.

전술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다. 본 실시 예들을 설명함에 있어서, 동일부호는 동일한 구성을 의미하고, 중복되는 부가적인 설명은 아래에서 생략될 수 있다.Embodiments of the present invention for achieving the above-described object is described with reference to the accompanying drawings. In describing the exemplary embodiments, the same reference numerals refer to the same configuration, and overlapping additional descriptions may be omitted below.

우선, 본 발명의 하나의 모습으로, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에 대하여 살펴본다. First, as one aspect of the present invention, looks at the blood vessel health and stress test system using pulse wave signal analysis.

도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템을 나타내는 개략적인 블럭도이다. 1 is a schematic block diagram showing a vascular health and stress test system using the pulse wave signal analysis according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템은 피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석한다. The vascular health and stress test system using the pulse wave signal analysis according to one aspect of the present invention analyzes the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection apparatus of the subject to calculate and analyze blood vessel age and stress index.

도 1을 참조하면, 본 발명의 하나의 실시예에 따르는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템은 입력수단(100)과, 맥파신호검출장치(200)와, 노이즈제거수단(300)과 스트레스검사수단(400)과 혈관건강검사수단(500)을 포함하여 이루어진다. 또한 바람직하게는 도 1에 도시된 바와 같이, 표시수단(600)을 더 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, the blood vessel health and stress test system using the pulse wave signal analysis according to an embodiment of the present invention is the input means 100, pulse wave signal detection device 200, noise removing means 300 and stress It comprises a test means 400 and the blood vessel health test means (500). Also preferably, as shown in FIG. 1, the display unit 600 may further include.

입력수단(100)은 피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 것으로, 바람직하게는 피검자의 연령 및 성별정보를 입력받기 위해 제공되는 창 또는 입력창을 제공하는 모듈일 수 있고, 나아가 키보드나 마우스 등의 입력장치를 포함할 수 있다. The input means 100 is to receive the age and gender information of the subject, preferably may be a module that provides a window or input window provided for receiving the age and gender information of the subject, and further, such as a keyboard or mouse It may include an input device.

맥파신호검출장치(200)는 피검자의 신체말단으로부터 맥파신호를 검출하며, 검출된 신호를 증폭하고 필터링하며, 필터링된 신호를 디지털데이터로 변환하여 전송한다. 맥파신호검출장치(200)는, 바람직하게, 센서부(210)와 증폭 및 필터부(230)와 A/D 변환부(250), 그리고 통신인터페이스부(270)를 포함하여 이루어진다. The pulse wave signal detecting apparatus 200 detects a pulse wave signal from a body end of a subject, amplifies and filters the detected signal, converts the filtered signal into digital data, and transmits the signal. The pulse wave signal detection apparatus 200 preferably includes a sensor unit 210, an amplification and filter unit 230, an A / D converter 250, and a communication interface unit 270.

센서부(210)는 피검자의 신체말단으로부터 광전용적맥파측정방식으로 맥파신호를 검출하고, 바람직하게는 광전용적맥파센서로 이루어지고, 혈액흐름신호를 전 기적 신호로 바꾸는 역할을 한다. 광전용적맥파센서는 당해 기술분야에서 주지된 기술로 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다. The sensor unit 210 detects the pulse wave signal from the body end of the subject by the optical pulse wave measurement method, preferably composed of the optical pulse wave pulse sensor, and serves to convert the blood flow signal into an electrical signal. The photoelectric pulse wave sensor is well known in the art, and thus a detailed description thereof will be omitted.

증폭 및 필터부(230)에서는 센서부(210)로부터 검출된 신호를 증폭하고 필터링하여 잡음을 제거하고, 바람직하게는 60Hz 잡음 등의 잡음을 제거한다. 잡음제거되어 필터링된 신호는 A/D 변환부(250)에서 디지털 데이터로 변환되어 출력된다. 상기 변환된 디지털 데이터는 통신인터페이스부(270)를 통해 맥파신호분석장치 또는 분석수단, 예컨대 도 1에서의 스트레스검사수단(400) 또는/및 혈관건강검사수단(500)으로 전송되어 맥파신호 분석할 수 있도록 한다.The amplification and filter unit 230 amplifies and filters the signal detected from the sensor unit 210 to remove noise, and preferably to remove noise such as 60 Hz noise. The noise-rejected filtered signal is converted into digital data by the A / D converter 250 and output. The converted digital data is transmitted to the pulse wave signal analysis device or analysis means, for example, the stress test means 400 or / and blood vessel health test means 500 in Figure 1 through the communication interface 270 to analyze the pulse wave signal To help.

노이즈제거수단(300)은 맥파신호검출장치(200)의 통신인터페이스로부터 수신된 데이터에 대하여 신호분석 전에 전송과정 등에서 생긴 노이즈를 제거하는 역할을 수행한다. The noise removing unit 300 removes the noise generated during the transmission process before the signal analysis on the data received from the communication interface of the pulse wave signal detecting apparatus 200.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 혈관건강 및 스트레스 검사시스템의 하나의 구성인 스트레스 검사수단(400)은 도 1, 2a 및 2b를 참조하여 설명된다. 도 2a는 도 1의 시스템에서 스트레스 검사수단(400)의 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이고, 도 2b는 도 2a의 스트레스 검사수단(400)의 주파수영역분석모듈(440)과 시간영역분석모듈(450)의 구체적인 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이다.Stress testing means 400, which is one component of the vascular health and stress testing system according to one embodiment of the present invention, is described with reference to Figs. Figure 2a is a schematic block diagram showing one embodiment of the stress test means 400 in the system of Figure 1, Figure 2b is a frequency domain analysis module 440 and time domain of the stress test means 400 of Figure 2a A schematic block diagram illustrating one specific embodiment of the analysis module 450 is shown.

도 1 및 2a를 참조하면, 하나의 실시예에서의 스트레스 검사수단(400)은 정규화요소 산출모듈(420), HRV데이터 산출모듈(410), 복잡도산출모듈(430), 주파수 영역분석모듈(440), 시간영역분석모듈(450), 정규화모듈(460), 스트레스지수산출모듈(470) 및 스트레스진행 분석모듈(480)을 포함하여 이루어진다. 또한 바람직하게는, 스트레스 검사수단(400)은 도 2a에 도시된 바와 같이, 자율신경밸런스 분석모듈(490)을 더 포함할 수 있다. 이하에서 구체적으로 살펴본다.1 and 2A, the stress test means 400 in one embodiment includes a normalization factor calculation module 420, an HRV data calculation module 410, a complexity calculation module 430, and a frequency domain analysis module 440. ), A time domain analysis module 450, a normalization module 460, a stress index calculation module 470, and a stress progress analysis module 480. Also preferably, the stress test means 400 may further include an autonomic balance analysis module 490, as shown in FIG. 2A. It looks at in detail below.

정규화요소 산출모듈(420)은 입력수단(100)을 통하여 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화 요소를 산출한다. The normalization factor calculation module 420 calculates a normalization factor based on the age and gender information of the examinee input through the input means 100.

바람직하게는, 정규화요소로서 성별 및 연령별 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 산출한다. 하나의 바람직한 실시예로, 남자의 평균심박수 = 78.2 - 0.062×실제나이로 산출하고, 여자의 평균심박수 = 86.4 - 0.16×실제나이로 산출한다. 평균심박수의 단위는 분당맥박수(bpm)(beat per minute)를 사용한다. 여기에서 78.2와 86.4는 각각 성별 전체의 평균심박수 상수를 나타내고, 0.062와 0.16은 남자와 여자 각각의 나이에 따른 편차상수로 각 성별로 실제나이를 곱하여 평균심박수로부터 편차를 구할 수 있다. 성별 및 연령별 평균심박수는 정규화 심박편향분포도를 산출하는데 사용된다. 또한, 심박변이 평균표준편차와 관련하여, 하나의 바람직한 실시예로, 남자의 심박변이 평균표준편차 = 96.5 - 0.73×실제나이로 산출하고, 여자의 심박변이 평균표준편차 = 73.2 - 0.41×실제나이로 산출한다. 심박변이 평균표준편차의 단위는 심박변이와 마찬가지로 ms(mili sec.)를 사용한다. 여기에서 96.5와 73.2는 각각 성별 전체의 심박변이 평균표준편차 상수를 나타내고, 0.73과 0.41은 각 성별의 나이에 따른 편차상수를 나타낸다. 심박변이 평균표준편차는 정규화 표준편차 및 스트레스 내성도를 산출하는데 사용된다.Preferably, as a normalization factor, the mean heart rate and the mean standard deviation of the heart rate variability are calculated by sex and age. In one preferred embodiment, the mean heart rate of a man is calculated to be 78.2-0.062 x actual age, and the mean heart rate of a woman is calculated to be 86.4-0.16 x real age. The unit of average heart rate is the beat per minute (bpm). Here, 78.2 and 86.4 represent the average heart rate constants of the whole gender, and 0.062 and 0.16 are the deviation constants according to the ages of men and women, respectively. Average heart rate by gender and age are used to calculate normalized heart rate distribution. In addition, in relation to the mean standard deviation of the heart rate variation, in one preferred embodiment, the mean standard deviation of the heart rate variation of a man is calculated as 96.5-0.73 x actual age, and the mean standard deviation of a woman's heart rate variation is 73.2-0.41 x actual age. Calculate Heart rate variance uses the same standard deviation as ms (mili sec.). Here, 96.5 and 73.2 represent the mean standard deviation of the heart rate variation of the whole gender, respectively, and 0.73 and 0.41 represent the variation coefficient according to the age of each gender. Heart rate average standard deviation is used to calculate normalized standard deviation and stress tolerance.

본 발명에서, 하나의 실시예에 따른 정규화요소로서 성별 및 연령별 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차의 산출에서 수치는 임상 표본데이터로부터 얻어지는 수치이고, 본 발명의 범위는 당해분야에서 적절한 임상표본의 설정에 따라 어느 정도의 변경이 가능한 범위를 포함한다고 할 것이다.In the present invention, as a normalization factor according to an embodiment, the numerical values in the calculation of the mean standard deviation and the mean heart rate variance by sex and age are obtained from clinical sample data, and the scope of the present invention is to set appropriate clinical samples in the art. It will be said that it includes the range which can be changed to some extent.

또한 바람직하게는 정규화요소로서 임상 표본데이터로부터 표본의 LF활성도 평균과 표본 LF활성도 표준편차를 포함하여 산출한다. In addition, preferably, the LF activity average and the sample LF activity standard deviation of the sample are calculated from the clinical sample data as a normalization factor.

다음으로, HRV데이터 산출모듈(410)은 노이즈제거수단(300)으로터 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV) 데이터를 산출한다. Next, the HRV data calculation module 410 calculates heart rate variability (HRV) data from the data from which the noise removal means 300 removes noise.

바람직하게는 도 2a를 참조하면, HRV데이터 산출모듈(410)은, 바람직하게 피크간격추출 서브모듈(411)과 전처리 서브모듈(413)과 리샘플링 서브모듈(415)을 포함한다. 피크간격추출 서브모듈(411)은 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터 추출을 위한 세그멘트를 버퍼링하고 세그멘트 내의 피크치들을 검출하여 피크치 사이의 간격을 산출 저장하여 데이터를 확보한다. 구체적으로 노이즈제거된 신호로부터 일정구간의 최대 피크(peak)인 R 포인트를 검출하고, RR 간격을 구한다. RR간격에 의하여 심박수를 산출할 수 있다. 일반적으로 한 주기의 맥파신호에서 다수의 포인트(변곡점)를 구비하며, 그 중에 일정구간에서의 최대 피크점에 해당하는 포인트가 R포인트이므로, 여기서는 R 포인트를 검출한다. 그리고 R 포인트에서 다음 R 포인트까지의 간격을 구하는데, RR 간격은 심박주기에 해당한다. RR 간격의 값으로부터 해당 시간의 심박수를 계산하여, 측정 시간 동안 저장한다. R포인트 검출은 노이즈제거된 데이터를 미분하여 그 미분 파형에서 변곡점을 찾으며, 이로부터 제1피크와 제2피크의 값과 시간위치를 검출한다. 여기서 제1피크는 제1의 R포인트에 해당하며 제2피크는 제2의 R포인트에 해당한다. 그러므로 RR간격인 제2의 R포인트에서 제1의 R포인트까지의 시간 간격, 즉 제2피크 시간위치에서 제1피크 시간위치까지의 시간 간격은 제2피크 시간위치에서 제1피크 시간위치를 감하여 RR간격을 구하여진다. RR간격을 정상(normal) R포인트에서 정상(normal) R포인트까지의 간격으로서 NN간격이라고도 부르며, RR간격은 한번의 심박동에 대한 시간간격이라 할 수 있다. 심박간격, 즉 RR간격(NN간격)의 단위로는 통상 ms(mili sec.)를 사용한다.Preferably, referring to FIG. 2A, the HRV data calculation module 410 preferably includes a peak interval extraction submodule 411, a preprocessing submodule 413, and a resampling submodule 415. The peak interval extraction submodule 411 buffers a segment for extracting HRV data from the noise-removed data, detects peak values in the segment, calculates and stores an interval between peak values, and secures data. Specifically, the R point, which is the maximum peak of a certain period, is detected from the noise canceled signal, and the RR interval is obtained. The heart rate can be calculated by the RR interval. Generally, a plurality of points (inflection points) are included in a pulse wave signal in one period, and the point corresponding to the maximum peak point in a certain section is an R point, and thus, the R point is detected. The interval between the R point and the next R point is obtained, and the RR interval corresponds to the heart rate period. The heart rate of the time is calculated from the value of the RR interval and stored for the measurement time. R point detection differentiates the noise-free data to find the inflection point in the differential waveform, and detects the value and time position of the first and second peaks therefrom. Here, the first peak corresponds to the first R point and the second peak corresponds to the second R point. Therefore, the time interval from the second R point to the first R point, that is, the RR interval, that is, the time interval from the second peak time position to the first peak time position is subtracted from the second peak time position. RR interval is obtained. The RR interval is also called the NN interval as the interval from a normal R point to a normal R point, and the RR interval may be referred to as a time interval for one heartbeat. In general, ms (mili sec.) Is used as a unit of heart rate interval, that is, RR interval (NN interval).

또한, 전처리 서브모듈(413)은 유실된 데이터를 내삽방식으로 처리하여 아티팩트를 제거한다. 그리고 리샘플링 서브모듈(415)은 전처리 완료된 데이터를 시간에 따른 재배치를 통한 데이터 리샘플링을 수행하여 심박변이도 데이터를 산출한다. 리샘플링 서브모듈(415)은 현 시점 이전의 전처리 데이터를 시계열에 따라 동기화시키기 위한 것으로서, 전처리 서브모듈(413)에서 전처리된 데이터는 시간 개념이 없이 피크가 추출될 때마다 생성되는 데이터이므로, 이를 리샘플링을 통해 진행시간에 따라 HRV 데이터를 재배치하기 위한 것이다. 이때 리샘플링 서브모듈(415)은 HRV의 평균심박수를 기준 주파수로 하여 실행하는 것이 바람직하다. 샘플링주파수에 60을 곱하면 1분동안의 데이터수이며, 이를 RR간격으로 나누면 분당 심박수가 된다.The preprocessing submodule 413 also interpolates the lost data to remove artifacts. The resampling submodule 415 calculates heart rate variability data by performing data resampling through relocation of the preprocessed data over time. The resampling submodule 415 is for synchronizing preprocessing data before the present time point in time series, and the presampling data in the preprocessing submodule 413 is generated every time a peak is extracted without a concept of time. This is to relocate the HRV data according to the progress time. At this time, the resampling submodule 415 preferably executes the average heart rate of HRV as the reference frequency. Multiplying the sampling frequency by 60 gives the number of data for 1 minute, and dividing it by the RR interval gives the heart rate per minute.

다음의 도 2a의 복잡도산출모듈(430)은 심박변이의 변화정도를 측정하기 위해 표준편차를 구하는데 심박변이가 일정하게 오르락 내리락하게 되면 표준편차가 0이 되는 현상이 발생할 수 있게 되므로, 이를 개선하기 위하여, 시계열적 분석을 통하여 HRV데이터 산출모듈(410)에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고, HRV데이터의 1차미분 표준편차와 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출한다. 복잡도는 표준범위에서 높을 수록 건강함을 나타낸다. Next, the complexity calculation module 430 of FIG. 2A obtains a standard deviation for measuring a change in the heart rate variability. When the heart rate variance rises and falls uniformly, the standard deviation may be zero. For this purpose, the standard deviation (first-order differential) and the standard deviation (second-order differential) of the first derivative of the data from the HRV data calculated by the HRV data calculation module 410 through time series analysis Differential standard deviation) and calculates the complexity indicating the degree of variability in heart rate variability from the first and second differential standard deviations of HRV data. The higher the complexity in the standard range, the healthier.

1차 미분한 데이터의 표준편차는 정상적인 사람의 생체신호일 경우 8.5를 넘지 않고, 1차 미분한 데이터를 2차미분하여 구한 데이터의 표준편차는 정상적인 사람의 생체신호의 경우 15를 넘지 않는다. 따라서 보다 바람직하게는, 다음의 식으로부터 복잡도를 산출한다.The standard deviation of the first derivative data does not exceed 8.5 for a normal human biosignal, and the standard deviation of the data obtained by second derivative of the first derivative data does not exceed 15 for a normal human biosignal. Therefore, more preferably, the complexity is calculated from the following equation.

복잡도=[(1차미분 표준편차/8.5 + 2차미분 표준편차/15)/2]*100.Complexity = [(1st derivative standard deviation / 8.5 + 2nd derivative standard deviation / 15) / 2] * 100.

다음으로, 도 2a 또는/및 2b의 주파수영역분석모듈(440)은 HRV데이터 산출모듈(410)에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출한다. 바람직하게는, 주파수영역분석모듈(440)은 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석한다.Next, the frequency domain analysis module 440 of FIG. 2A and / or 2B includes a frequency including LF activity indicating sympathetic nerve activity through frequency analysis from HRV data calculated by the HRV data calculation module 410. Calculate the parameters of the area. Preferably, the frequency domain analysis module 440 analyzes the frequency domain using a fast Fourier transform from the heart rate variability data.

또 바람직하게는, 도 2b를 참조하면, 주파수영역분석모듈(440)의 하나의 실 시예는 LF활성도산출 서브모듈(441) 및 HF활성도산출 서브모듈(443)을 포함하고 있다. 또한 주파수영역분석모듈(440)은 도 2b에 도시된 바와 같이, VLF산출 서브모듈(445)과 TP산출 서브모듈(447)을 더 포함할 수 있다.Also, referring to FIG. 2B, one embodiment of the frequency domain analysis module 440 includes an LF activity calculation submodule 441 and an HF activity calculation submodule 443. In addition, the frequency domain analysis module 440 may further include a VLF calculation submodule 445 and a TP calculation submodule 447, as shown in FIG. 2B.

LF활성도산출 서브모듈(441)은 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 LF활성도를 산출하고, HF활성도산출 서브모듈(443)은 0.15~0.4Hz의 고주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 HF활성도를 산출한다.The LF activity calculation submodule 441 extracts the power value of the low frequency band of 0.04 to 0.15 Hz, calculates the LF activity as a logarithm of the extracted power value of the low frequency band, and the HF activity calculation submodule 443 is 0.15. The power value of the high frequency band of ~ 0.4Hz is extracted and the HF activity is calculated as the logarithm of the power value of the extracted high frequency band.

산출된 LF활성도는 교감신경활성치를 반영하고, HF활성도는 부교감신경활성치를 반영한다. LF활성도는 표준범위에서 낮을수록 건강하고, 반면에 HF활성도와 VLF로그값은 표준범위에서 높을수록 건강함을 나타낸다.The calculated LF activity reflects sympathetic nerve activity and HF activity reflects parasympathetic nerve activity. The lower the LF activity is in the standard range, the healthier, whereas the higher the HF activity and the VLF log value in the standard range, the healthier.

LF활성도의 연령대별 평균값은 다음 [표1]과 같다.The mean value of LF activity by age group is shown in the following [Table 1].

[표 1]TABLE 1

연령age 하한(Ln)Lower limit (Ln) 상한(Ln)Upper limit (Ln) 21~3021-30 6.246.24 8.308.30 31~4031-40 6.086.08 8.148.14 41~5041-50 5.935.93 7.997.99 51~6051-60 5.775.77 7.837.83

HF활성도의 연령대별 평균값은 다음 [표2]과 같다.The mean values of HF activity by age group are shown in the following [Table 2].

[표 2]TABLE 2

연령age 하한(Ln)Lower limit (Ln) 상한(Ln)Upper limit (Ln) 21~3021-30 4.564.56 7.797.79 31~4031-40 4.194.19 7.427.42 41~5041-50 3.823.82 7.057.05 51~6051-60 3.453.45 6.686.68

저주파대역과 고주파대역 사이에 0.15Hz 주파수를 경계로 하는 것은 당해 기술분야에서 주지된 것으로 그것에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 또한 저주파대 역과 고주파대역의 각각의 범위에 대해서도 당해 기술분야에서 이미 알려진 범위이다. 또한 HF활성도에 대한 LF활성도의 비율로 자율신경의 균형도를 알 수 도 있다.It is well known in the art that the 0.15 Hz frequency is bound between the low frequency band and the high frequency band, and a detailed description thereof will be omitted. In addition, each range of the low frequency band and the high frequency band is a range already known in the art. In addition, the balance of autonomic nerves can be seen as the ratio of LF activity to HF activity.

또한, 도 2b에서, VLF산출 서브모듈(445)은 0.0033~0.04Hz의 극저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 극저주파 대역(VLF)의 파워값에 대한 로그값을 산출하고, TP산출 서브모듈(447)은 0.0033~0.4Hz의 통합대역의 파워값을 추출하며 추출된 통합대역(TP)의 파워값에 대한 로그값을 산출한다.In addition, in FIG. 2B, the VLF calculation submodule 445 extracts a power value of the ultra low frequency band of 0.0033 to 0.04 Hz, calculates a log value of the power value of the extracted ultra low frequency band (VLF), and calculates the TP calculation sub module. The module 447 extracts a power value of the integrated band of 0.0033 to 0.4 Hz and calculates a log value of the power value of the extracted integrated band TP.

다음으로, 도 2a 또는/및 2b를 참조하면, 시간영역분석모듈(450)은 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(Standard Deviation of Normal R-Normal R intervals, SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출한다. 측정심박수 표준편차 등도 산출할 수 있다. 측정 평균심박수, 측정심박수 표준편차 및 측정심박간격 표준편차의 단위는 심박변이와 마찬가지로 ms(mili sec.)를 사용한다.Next, referring to FIG. 2A and / or 2B, the time domain analysis module 450 measures the measured average heart rate and the standard deviation of the measured heart rate through time series analysis from HRV data (Standard Deviation of Normal R-Normal). R intervals (SDNN) are calculated. The measured heart rate standard deviation can also be calculated. The unit of measurement average heart rate, measurement heart rate standard deviation, and measurement heart rate standard deviation uses ms (mili sec.) Like heart rate variation.

또한 바람직하게는, 도 2b를 참조하면, 시간영역분석모듈(450)은 평균심박수산출 서브모듈(451)과 심박분포도산출 서브모듈(452)과 측정심박간격 표준편차산출 서브모듈(453)과 RMSSD산출 서브모듈(454)과 pNN50산출 서브모듈(455)을 포함하여 이루어질 수 있다. 또한 심박변이도 데이터로부터 심박변이의 평균을 산출하는 측정심박수 표준편차산출 서브모듈을 포함할 수도 있다. Also preferably, referring to FIG. 2B, the time domain analysis module 450 includes an average heart rate calculation submodule 451, a heart rate distribution calculation submodule 452, a measurement heartbeat interval standard deviation calculation submodule 453, and an RMSSD. The calculation submodule 454 and the pNN50 calculation submodule 455 may be included. It may also include a measurement heart rate standard deviation calculation submodule for calculating the average of the heart rate variability from the heart rate variability data.

구체적으로, 평균심박수산출 서브모듈(451)은 심박변이도 데이터로부터 평균 심박수(HR)를 산출하고, 심박분포도산출 서브모듈(452)은 심박변이도 데이터로부터 심박수별 히스토그램을 나타내는 확율분포에서 높이에 대한 폭의 비율로 나타내어지는 심박분포도(HRV-index)를 산출하고, 측정심박간격 표준편차산출 서브모듈(453)은 심박변이도 데이터로부터 측정구간의 모든 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 산출하고, RMSSD산출 서브모듈(454)은 심박변이도 데이터로부터 인접한 심박간격의 차이를 제곱한 평균의 제곱근(root mean square of successive differences in the Normal R-Normal R intervals, RMSSD)을 산출하고, pNN50산출 서브모듈(455)은 심박변이도 데이터로부터 심박간격이 50ms이상인 것들의 비율(pNN50)을 산출한다. 심박분포도(HRV-index)는 다음에서 설명되는 정규화 심박편향분포도와 정규화하는 등에 있어서 차이를 가지고 있다.Specifically, the average heart rate calculation submodule 451 calculates an average heart rate HR from the heart rate variability data, and the heart rate distribution calculation submodule 452 is a width with respect to the height in a probability distribution indicating a histogram for each heart rate from the heart rate variability data. Calculate the HRV-index expressed as the ratio of, and calculate the measured heart rate standard deviation submodule 453 calculates all the measured heart rate standard deviations (SDNN) from the heart rate variability data, and calculates the RMSSD. The submodule 454 calculates a root mean square of successive differences in the Normal R-Normal R intervals (RMSSD) from the heart rate variability data, and calculates the pNN50 calculation submodule 455. Calculates the ratio (pNN50) of those whose heartbeat interval is 50 ms or more from the heart rate variability data. HRV-index differs in normalized heart rate bias distribution and normalization, as described below.

심박분포도는 확률분포에서 폭이 넓어야 하므로 표준범위에서 높을 수록 건강함을 나타내고, 스트레스 및 피로상태에서 낮게 나타난다. SDNN은 외부환경변화에 대한 자율신경의 적응능력과의 관계를 나타내고, 표준범위에서 높을 수록 건강하다. RMSSD는 표준범위에서 높을 수록 건강함을 나타내고, 분노, 근심, 공포상태에서 낮게 나타난다. pNN50은 심장박도의 다양성을 나타내는데, 표준범위에서 낮을 수록 건강함을 나타낸다.Since heart rate distribution should be wide in probability distribution, the higher the standard range, the healthier it is and the lower the stress and fatigue state. SDNN shows the relationship between the ability of the autonomic nerve to adapt to changes in the external environment and the higher the standard range, the healthier it is. The higher the RMSSD, the healthier the standard range, and the lower the anger, anxiety, and fear states. pNN50 represents the diversity of heart rate, the lower the standard range, the healthier.

다음으로, 도 2a를 참조하면, 정규화모듈(460)은 바람직하게, 평균값을 50으로 두고 백분위로 정규화시킨다. 더 바람직하게는, 다음의 식에 의해 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차를 산출한다. 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차를 의미한다.Next, referring to FIG. 2A, the normalization module 460 preferably normalizes to a percentile with an average value of 50. FIG. More preferably, normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation are calculated by the following equation. Herein, the standard deviation of measurement means a standard deviation of measured heartbeat intervals.

여기에서 LF활성도는 LF활성도산출 서브모듈(441)에 의해 산출되는 로그스케일이고, 표본 LF활성도 평균은 성별 및 연령별에 따른 표본에서의 표본 전체의 LF활성도의 평균값을 의미하고, 표본 LF활성도 표준편차는 성별 및 연령별에 따른 표본 전체의 LF활성도의 표준편차를 의미한다. 표본의 의미는 전체 표본일 수 있고, 또는 전체 표본에서의 성별 및 연령별에 따른 서브표본일 수 있다. 바람직하게는 표본 LF활성도 평균과 표본 LF활성도 표준편차는 정규화요소로서 정규화요소 산출모듈(420)에서 산출된다. 바람직하게는, 하나의 실시예에 따른 표본은 전체 표본이고, 표본 LF활성도 평균은 5.83이고, 표본 LF활성도 표준편차는 0.57일 수 있다. Here, LF activity is the log scale calculated by the LF activity calculation submodule 441, and the sample LF activity mean means the average value of the LF activity of the entire sample in the sample according to sex and age, and the sample LF activity standard deviation. Means standard deviation of LF activity of the whole sample according to gender and age. The meaning of the sample may be the entire sample, or it may be a subsample according to gender and age in the whole sample. Preferably, the sample LF activity average and the sample LF activity standard deviation are calculated by the normalization factor calculation module 420 as a normalization factor. Preferably, the sample according to one embodiment may be a whole sample, the sample LF activity average is 5.83, and the sample LF activity standard deviation may be 0.57.

정규화 심박편향분포도는 심박수별로 히스토그램을 그린 확율분포에서 높이에 대한 비율값을 정규화한 것을 말한다. 여기에서, 연령별 평균심박수는 성별 및 연령별에 따른 평균심박수를 의미하고 정규화요소로서 정규화요소 산출도듈(420)에서 산출되며, 측정 평균심박수는 측정된 심박변이(HRV) 데이터로부터 얻어진 평균심박수를 의미하고, 측정 표준편차는 측정된 심박변이(심박간격)의 표준편차를 의미한다. 그리고, 심박수최빈값은 심박변이 데이터로부터 얻어진 심박수의 최고 빈도를 나타내는 심박수 값을 의미한다. 바람직하게는, 분자의 심박수최빈값은 성별 및 연령별에 따른 심박수 최빈값을, 분모의 심박수최빈값은 측정된 심박수 최빈값을 의미한다. 정규화 심박편향분포도를 산출하는데 있어서, 분자에서

, 분모에서

는 심박편향분포도를 50을 기준으로 정규화 배치되도록 설정된 식이다.Normalized Heart Rate Bias is the normalization of the ratio of the height to the probability distribution of the histogram by heart rate. Here, the average heart rate by age means the average heart rate according to gender and age, and is calculated by the normalization factor calculation module 420 as a normalization factor, and the measured average heart rate means the average heart rate obtained from the measured HRV data. The standard deviation of the measurement means the standard deviation of the measured heart rate variability (heart rate interval). The heart rate mode means a heart rate value indicating the highest frequency of heart rate obtained from the heart rate variance data. Preferably, the heart rate mode of the molecule refers to the heart rate mode according to sex and age, and the heart rate mode of the denominator means the measured heart rate mode. In calculating the normalized heart rate distribution,

, In the denominator

Equation is set to normalize the heart rate bias distribution based on 50.

그리고, 정규화 표준편차의 정규화란 의미는 측정한 피검자의 표준편차(SDNN)이 그동안 검사했던 사람들의 평균값과 비교하여 높은지 낮은지 비교하기 위한 것으로, 바람직하게는 규준집단의 평균을 50을 중심으로 하여 40~60사이에 맞추어 백분위로 알아보기 쉽게 하였다. 정규화 표준편차를 구하는데 있어서, 측정심박간격 표준편차는 측정된 심박변이의 표준편차를 의미하고, 연령별 심박변이 표준편차의 표준편차는 성별 및 연령별로 해당 영역의 각 표본별 심박변이 표준편차와 표본의 평균 심박변이 표준편차와의 데이터 사이의 표준편차를 의미한다.The normalization of normalized standard deviation is used to compare whether the measured standard deviation (SDNN) is high or low compared to the average value of those who have been examined. Preferably, the mean of the standard group is about 50. Percentiles between 40 and 60 make it easy to see. In calculating the normalized standard deviation, the standard deviation of the measured heart rate means the standard deviation of the measured heart rate variance, and the standard deviation of the standard deviation of the heart rate variability by age is the standard deviation and the sample rate of the heart rate variance for each sample in the corresponding region by sex and age. Means the standard deviation between the data and the standard heart rate deviation.

바람직하게는 정규화 표준편차를 산출하는데 있어서, 측정 표준편차, 연령별 평균표준편차, 연령별 심박변이 표준편차의 표준편차는 bpm단위로 변경시켜 산출할 수 있다. Preferably, in calculating the normalized standard deviation, the standard deviation of the measured standard deviation, the average standard deviation for each age, and the standard deviation of the heart rate variation for each age may be calculated by changing the bpm unit.

또한, 바람직하게는, 도 2a를 참조하면, 스트레스지수 산출모듈(470)은 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산 출한다. 바람직하게는 스트레스지수 = 물리적 스트레스지수(pStress) * 0.5 + 심리적 스트레스 지수(sStress) * 0.5로부터 산출된다.Also, preferably, referring to FIG. 2A, the stress index calculation module 470 calculates the stress index from the weighted average of the physical stress index and the psychological stress index. Preferably it is calculated from the stress index = physical stress index (pStress) * 0.5 + psychological stress index (sStress) * 0.5.

물리적 스트레스지수는 정규화모듈(460)에서 산출된 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 산출된다. 즉,

이다.The physical stress index is calculated from the square root of the product of the normalized LF activity calculated from the normalization module 460 and the normalized heart rate distribution. In other words,

to be.

심리적 스트레스지수는 스트레스 내성도와 복잡도산출모듈(430)에서 얻어진 복잡도의 평균으로부터 산출하고, 바람직하게는 산술평균에 의해 산출한다. 스트레스 내성도는 정규화모듈(460)에서 산출된 심박변이의 정규화 표준편차와 복잡도산출모듈(430)에서 얻어진 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된다. 즉,

이다.The psychological stress index is calculated from the average of the stress tolerance and the complexity obtained by the complexity calculation module 430, preferably by the arithmetic mean. The stress tolerance is calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation of the heart rate variance calculated by the normalization module 460 and the complexity obtained by the complexity calculation module 430. In other words,

to be.

그리고, 도 2a에 도시된 스트레스 검사수단(400)에서 스트레스진행 분석모듈(480)은 스트레스지수산출모듈(470)에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석한다. 스트레스진행상태는 정상, 초기, 진행, 만성 상태로 나누어 분석될 수 있고, 또한 바람직한 하나의 실시예로, 스트레스지수산출모듈(470)에서 산출된 스트레스지수가 25이하이면 스트레스가 거의 없는 상태를 나타내고, 25~35이면 일시적인 스트레스상태를 나타내고, 35~45이면 초기 스트레스상태를 나타내고, 45~60이면 일시적인 스트레스가 반복적으로 쌓이면서 인체의 스트레스내성이 약해지기 시작하는 상태를 나타내고, 60이상이면 만성스트레스로 진행하는 상태를 나타낸다.Then, the stress progress analysis module 480 in the stress test means 400 shown in FIG. 2A analyzes the stress progress state based on the stress index calculated by the stress index calculation module 470. Stress progression state can be divided into normal, initial, progress, chronic state and can be analyzed, and also in a preferred embodiment, if the stress index calculated by the stress index calculation module 470 is less than 25 indicates a state with little stress , 25-35 indicates a temporary stress state, 35-45 indicates an initial stress state, and 45-60 indicates a state in which the stress resistance of the human body begins to weaken as the temporary stress accumulates repeatedly. Indicates the state of progress.

또한, 도 2a에 도시된 바와 같이, 바람직한 하나의 실시예에서 스트레스 검사수단(400)은 자율신경밸런스 분석모듈(490)을 더 포함하여 이루어지는데, 자율신경밸런스 분석모듈(490)은 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석한다. In addition, as shown in Figure 2a, in one preferred embodiment the stress test means 400 further comprises an autonomic balance analysis module 490, the autonomic balance analysis module 490 is a predetermined gender And analyzing the autonomic balance by determining the corresponding region of the LF activity and the HF activity calculated from the subject among nine areas divided by the lower limit and the upper limit of the LF activity and the HF activity of each average for each age group.

여기에서 연령대별 각각의 평균 LF활성도 및 평균 HF활성도는 상기의 [표1] 및 [표2]에 예시적으로 나타나 있다. [표1]과 [표2]를 토대로 하한 및 상한이 구분되는 9개 영역은 HF 평균이상과 LF 평균 이하인 제1영역, HF 평균이상과 LF 평균 범위인 제2영역, HF 평균이상과 LF 평균 이상인 제3영역, HF 평균범위와 LF 평균 이하인 제4영역, HF 평균범위와 LF 평균 범위인 제5영역, HF 평균범위와 LF 평균 이상인 제6영역, HF 평균이하와 LF 평균 이하인 제7영역, HF 평균이하와 LF 평균 범위인 제8영역, HF 평균이하와 LF 평균 이하인 제9영역으로 구분될 수 있다. 이 경우 제5영역에 해당하는 경우 자율신경균형도가 정상적인 경우로 판단된다.Here, the average LF activity and the average HF activity of each age group are exemplarily shown in [Table 1] and [Table 2]. Based on [Table 1] and [Table 2], the nine areas where the lower limit and the upper limit are divided are the first area above the HF average and below the LF average, the second area above the HF average and the LF average, the above HF average and the LF average The third region above, the fourth region below the HF average range and the LF average, the fifth region above the HF average range and the LF average range, the sixth region above the HF average range and the LF average, the seventh region below the HF average and below the LF average, The eighth region below the HF average and the LF average range, and the ninth region below the HF average and the LF average. In this case, the autonomic nervous system is considered normal in the fifth region.

본 발명의 하나의 실시예에 따른 혈관건강 및 스트레스 검사시스템의 하나의 구성인 혈관건강검사수단(500)은 도 1 및 3을 참조하여 설명된다. 도 3은 도 1의 시스템에서 혈관건강 검사수단(500)의 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이다.The blood vessel health test means 500, which is one component of the blood vessel health and stress test system according to one embodiment of the present invention, is described with reference to FIGS. FIG. 3 is a schematic block diagram illustrating one embodiment of the vascular health testing means 500 in the system of FIG. 1.

도 1 및 3을 참조하면, 하나의 실시예에서의 혈관건강검사수단(500)은 피크치검출모듈(510), 혈관나이산출모듈(530) 및 혈관건강분석모듈(550)을 포함하여 이루어진다. 이하에서 구체적으로 살펴본다.1 and 3, the blood vessel health test means 500 in one embodiment includes a peak value detection module 510, a blood vessel age calculation module 530, and a blood vessel health analysis module 550. It looks at in detail below.

도 3을 참조하면, 피크치검출모듈(510)은 노이즈제거수단(300)으로부터 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 2차미분하고 2차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정한다. 바람직하게는 3초간의 맥파파형데이터를 2번 미분하여 윈도우사이즈로 잡는다. 이경우 대략 600개의 데이터를 얻을 수 있다. 그리고 윈도우사이즈내에서 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 문턱치를 설정한다. 문턱치는, 바람직하게는, 최대치의 75%로 설정된다. 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출한다. 이 경우 E 피크의 값은 양의 값을 가지므로 E 피크를 먼저 찾아 놓은 후 B와 E 피크 사이에서 2개의 변곡점을 찾아서 C와 D 피크값으로 삼을 수 있다.Referring to FIG. 3, the peak value detection module 510 sets the window size from the second-order differential pulse data obtained by removing noise from the noise removing unit 300 and second-order differential acceleration data. Preferably, the pulse wave data for three seconds are differentiated twice to obtain a window size. In this case, approximately 600 data can be obtained. The maximum value is found within the window size and the threshold is set based on the maximum value. The threshold is preferably set to 75% of the maximum value. Inflection point of sequential high point, low point, high point before the first high point peak value (A), immediately below zero peak value (B), and after the second high point (N) between two high points (A, N) that are above the set thresholds. Three peak values (C, D, E) are detected. In this case, since the value of the E peak has a positive value, the E peak may be found first, and then two inflection points between the B and E peaks may be found as the C and D peak values.

더 바람직하게는, 피크치검출모듈(510)은 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 3차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출한다. More preferably, the peak value detection module 510 has a first high point peak value A between the two high points A and N that are equal to or greater than a set threshold value, and after the low point peak value B of 0 or less immediately after the second high point N. ) If sequential high point, low point, and high point inflection points are not detected before, the sequential difference is obtained from the third derivative of the data of the set window size, again after the low point peak (B) and before the second high point (N). Three peak values (C, D, E) at the inflection points of the high point, the low point, and the high point are detected.

그리고 혈관나이산출모듈(530)은 피크치검출모듈(510)에 의해 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구한다. 또한 혈관나이산출모듈(530)은 각각의 비로부터 연령지수(AI)=(B-C-D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출한다. 혈관나이산출모듈(530)은 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출하게 된다.In addition, the blood vessel age calculation module 530 has a ratio of each of the immediately lower peak B and the subsequent three peaks C, D, and E to the first high peak A detected by the peak value detection module 510. Obtain In addition, the blood vessel age calculation module 530 calculates an age index (AI) by using an age index (AI) = (B-C-D-E) / A relationship from each ratio. The blood vessel age calculation module 530 calculates blood vessel age by using the calculated age index (AI) indicating a linear increase as the age increases.

바람직한 실시예로,

에 의하여 혈관나이를 산출한다. 이러한 혈관나이의 산출식은 1998. 4. 7.자 미국심장협회에 발표된 "Assessment of Vasoactive Agents and Vascular Aging by theSecond Derivative of Photoplethysmogram Waveform"을 참조한 것이다. In a preferred embodiment,

Calculate blood vessel age. The calculation of blood vessel age is based on the "Assessment of Vasoactive Agents and Vascular Aging by the Second Derivative of Photoplethysmogram Waveform" published on April 7, 1998.

그리고, 혈관건강분석모듈(550)은 피크치검출모듈(510)에 의해 검출된 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 혈관나이산출모듈(530)에서 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석한다. 바람직한 실시예로 파형의 타입은 정상이고 건강한 상태를 나타내는 A 타입부터 가장 나쁜 상태를 나타내는 G 타입까지 분류될 수 있다. In addition, the blood vessel health analysis module 550 forms the first high peak value A, the low peak value B, and the three peak values C, D, and E detected by the peak value detection module 510. The blood vessel age is calculated based on the blood vessel age calculated by the calculation module 530. In a preferred embodiment, the types of waveforms can be categorized from type A representing a normal and healthy state to type G representing the worst state.

바람직한 하나의 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같이, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템은 표시수단(600)을 더 포함하여 이루어진다. 표시수단(600)은 스트레스 검사수단(400) 및 혈관건강 검사수단(500)으로부터 산출되고 분석되는 결과 데이터를 디스플레이장치를 통해 표시하도록 한다. 바람직하게, 표시수단(600)은 스트레스 검사수단(400) 및 혈관건강 검사수단(500)으로부터 산출되고 분석되는 결과 데이터를 디스플레이장치를 통해 표시하도록 하는 모듈이 될 수 있고, 나아가 디스플레이장치 그 자체를 포함할 수 있다.According to one preferred embodiment, as shown in Figure 1, the vascular health and stress test system using the pulse wave signal analysis further comprises a display means (600). The display means 600 displays the result data calculated and analyzed from the stress test means 400 and the blood vessel health test means 500 through the display device. Preferably, the display means 600 may be a module for displaying the result data calculated and analyzed from the stress test means 400 and the blood vessel health test means 500 through the display device, and furthermore, the display device itself. It may include.

다음으로, 본 발명의 다른 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법에 대하여 살펴본다. 도 4는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법을 나타내는 흐름도이다. 본 실시예에서의 검사방법은 앞서 설명된 실시예에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템을 참조한다.Next, look at the blood vessel health and stress test method using the pulse wave signal analysis according to another aspect of the present invention. Figure 4 is a flow chart showing a vascular health and stress test method using the pulse wave signal analysis according to an embodiment of the present invention. The test method in this embodiment refers to the blood vessel health and stress test system using the pulse wave signal analysis according to the above-described embodiment.

본 발명에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법은 피검자의 맥파신호검출장치(200)로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석한다.The blood vessel health and stress test method using the pulse wave signal analysis according to the present invention by analyzing the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection apparatus 200 of the subject to calculate and analyze the blood vessel age and stress index.

도 4를 참조하면, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법의 하나의 실시예는 입력단계(S100), 맥파신호 수집 및 전송단계(S200), 노이즈제거단계(S300), 스트레스 검사단계 및 혈관건강 검사단계(S500)를 포함하여 이루어진다. 바람직하게는, 스트레스 검사단계는 HRV데이터 산출단계(S410), 정규화요소 산출단계(S420), 복잡도산출단계(S430), 주파수영역분석단계(S440), 시간영역분석단계(S450), 스트레스지수 산출단계(S470) 및 스트레스진행 분석단계(S480)를 포함하여 이루어진다. 이하에서 구체적으로 살펴본다.Referring to Figure 4, one embodiment of the blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis step (S100), pulse wave signal collection and transmission step (S200), noise removal step (S300), stress test step and blood vessel It comprises a health test step (S500). Preferably, the stress test step, HRV data calculation step (S410), normalization factor calculation step (S420), complexity calculation step (S430), frequency domain analysis step (S440), time domain analysis step (S450), stress index calculation It comprises a step (S470) and the stress progress analysis step (S480). It looks at in detail below.

입력단계(S100)에서는 예컨대 도 1의 입력수단(100)을 통하여 피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는다. In the input step (S100), for example, the age and gender information of the examinee is input through the input means 100 of FIG.

맥파신호 수집 및 전송단계(S200)에서는, 예컨대 도 1의 맥파신호검출장치(200)에서, 검출된 피검자 신체말단으로부터의 맥파신호를 증폭하고 필터링하여 디지털데이터로 변환하여 전송한다. 도 1의 맥파신호검출장치(200)의 맥파신호 수집 및 전송기능은 앞서 설명한 바를 참조한다. 바람직하게는 피검자의 신체말단으로부터 맥파신호를 검출하는 단계, 검출된 신호를 증폭하고 필터링하는 단계, 필터링된 신호를 디지털데이터로 변환하는 단계, 변환된 데이터를 전송하는 단계를 포함하여 이루어진다.In the pulse wave signal collection and transmission step (S200), for example, the pulse wave signal detection apparatus 200 of FIG. 1 amplifies, filters, and converts the pulse wave signal from the detected body end of the subject into digital data. The pulse wave signal collection and transmission function of the pulse wave signal detection apparatus 200 of FIG. 1 is described above. Preferably, the method comprises detecting a pulse wave signal from a body end of the subject, amplifying and filtering the detected signal, converting the filtered signal into digital data, and transmitting the converted data.

노이즈제거단계(S300)에서는 맥파신호검출장치(200)로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거한다.In the noise removing step (S300), the noise of the data received from the pulse wave signal detection apparatus 200 is removed.

다음으로 구체적으로 HRV데이터 산출단계(S410), 정규화요소 산출단계(S420), 복잡도산출단계(S430), 주파수영역분석단계(S440), 시간영역분석단계(S450), 스트레스지수 산출단계(S470) 및 스트레스진행 분석단계(S480)를 포함하여 이루어지는 스트레스 검사단계를 도 4, 도 5a 및 5b를 참조하여 설명한다.Next, specifically, HRV data calculation step (S410), normalization factor calculation step (S420), complexity calculation step (S430), frequency domain analysis step (S440), time domain analysis step (S450), stress index calculation step (S470) And a stress test step including a stress progress analysis step (S480) will be described with reference to FIGS. 4, 5A, and 5B.

도 4를 참조하면, HRV데이터 산출단계(S410)에서는 노이즈제거단계(S300)에서 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출한다. 바람직하게는, 도시되지 않았으나, 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터 추출을 위한 세그멘트를 버퍼링하고 세그멘트 내의 피크치들을 검출하여 피크치 사이의 간격 을 산출 저장하여 데이터를 확보하는 피크데이터추출단계, 유실된 데이터를 내삽방식으로 처리하여 아티팩트를 제거하는 전처리 단계, 그리고 전처리 완료된 데이터를 시간에 따른 재배치를 통한 데이터 리샘플링을 수행하여 심박변이도 데이터를 산출하는 리샘플링단계를 포함하여 이루어진다. 리샘플링은 현 시점 이전의 전처리 데이터를 시계열에 따라 동기화시키기 위한 것으로서, 전처리된 데이터는 시간 개념이 없이 피크가 추출될 때마다 생성되는 데이터이므로, 이를 리샘플링을 통해 진행시간에 따라 HRV 데이터를 재배치하기 위한 것이다. 이때 리샘플링은 HRV의 평균심박수를 기준 주파수로 하여 실행하는 것이 바람직하다.Referring to FIG. 4, in the HRV data calculating step S410, HRV data is calculated from the data from which the noise is removed in step S300. Preferably, although not shown, a peak data extraction step for buffering a segment for extracting HRV data from noise-free data, detecting peak values within the segment, calculating and storing intervals between peak values, and securing data And a resampling step of calculating the heart rate variability data by performing data resampling through the interpolation method to remove artifacts, and resampling the preprocessed data over time. Resampling is for synchronizing preprocessing data before the current time point according to time series. Since preprocessing data is generated every time a peak is extracted without a concept of time, resampling is used to relocate HRV data according to progress time through resampling. will be. In this case, the resampling is preferably performed using the average heart rate of HRV as the reference frequency.

도 4의 정규화요소 산출단계(S420)에서는 입력단계(S100)에서 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화요소를 산출한다. 바람직하게는, 정규화요소로서 성별 및 연령별 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 산출한다. 바람직한 하나의 실시예로, 남자의 평균심박수 = 78.2 - 0.062×실제나이로 산출하고, 여자의 평균심박수 = 86.4 - 0.16×실제나이로 산출한다. 여기에서 78.2와 86.4는 각각 성별 전체의 평균심박수 상수를 나타내고, 0.062와 0.16은 남자와 여자 각각의 나이에 따른 편차상수로 각 성별로 실제나이를 곱하여 평균심박수로부터 편차를 구할 수 있다. 성별 및 연령별 평균심박수는 정규화 심박편향분포도를 산출하는데 사용된다. 또한, 심박변이 평균표준편차와 관련하여, 하나의 바람직한 실시예로, 남자의 심박변이 평균표준편차 = 96.5 - 0.73×실제나이로 산출하고, 여자의 심박변이 평균표준편차 = 73.2 - 0.41×실제나이로 산출한다. 여기에서 96.5와 73.2는 각각 성별 전체의 심박변이 평균표준편차 상수를 나타내고, 0.73과 0.41은 각 성별의 나 이에 따른 편차상수를 나타낸다. 심박변이 평균표준편차는 정규화 표준편차 및 스트레스 내성도를 산출하는데 사용된다.In the normalization factor calculation step S420 of FIG. 4, the normalization factor is calculated based on the age and gender information of the examinee input in the input step S100. Preferably, as a normalization factor, the mean heart rate and the mean standard deviation of the heart rate variability are calculated by sex and age. In one preferred embodiment, the mean heart rate of a man is calculated to be 78.2-0.062 x actual age, and the mean heart rate of a woman is calculated to be 86.4-0.16 x real age. Here, 78.2 and 86.4 represent the average heart rate constants of the whole gender, and 0.062 and 0.16 are the deviation constants according to the ages of men and women, respectively. Average heart rate by gender and age are used to calculate normalized heart rate distribution. In addition, in relation to the mean standard deviation of the heart rate variation, in one preferred embodiment, the mean standard deviation of the heart rate variation of a man is calculated as 96.5-0.73 x actual age, and the mean standard deviation of a woman's heart rate variation is 73.2-0.41 x actual age. Calculate Where 96.5 and 73.2 represent the mean standard deviation of the heart rate variability of the entire gender, respectively, and 0.73 and 0.41 represent the variance constant according to each gender. Heart rate average standard deviation is used to calculate normalized standard deviation and stress tolerance.

도 4의 복잡도산출단계(S430)에서는 HRV데이터 산출단계(S410)에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출한다.In the complexity calculation step S430 of FIG. 4, the standard deviation (first differential standard deviation) of the first differential data and the standard deviation of the second differential data are derived from the HRV data calculated in the HRV data calculation step S410. Second derivative standard deviation) is calculated and the complexity indicating the degree of diversity of heart rate variability (heart rate variance) is calculated from the first and second derivative standard deviations.

주파수영역분석단계(S440)에서는 HRV데이터 산출단계(S410)에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출한다. In the frequency domain analysis step S440, a parameter of a frequency domain including LF activity representing a sympathetic nerve activity value is calculated through frequency analysis from HRV data calculated in the HRV data calculation step S410.

시간영역분석단계(S450)에서는 HRV데이터 산출단계(S410)에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출한다. 또한, 측정심박수 표준편차 등도 산출할 수 있다.In the time domain analysis step (S450), a parameter of a time domain including a measured average heart rate and a standard deviation of the measured heart rate (SDNN) is obtained through time series analysis from HRV data calculated in the HRV data calculation step (S410). Calculate. In addition, the measured heart rate standard deviation can be calculated.

스트레스지수산출단계(S470)에서는 우선 정규화요소 산출단계(S420)에서 산출된 정규화 요소와 시간영역분석단계(S450)에서 산출된 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며 주파수영역분석단계(S440) 에서 산출된 LF활성도를 이용하여 정규화 LF활성도를 산출한다. 바람직하게는, 다음의 식에 의해 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차를 산출한다. 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차를 의미한다. 구체적인 설명은 전술한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템의 하나의 실시예를 참조한다.In the stress index calculation step (S470), first, the normalized heart rate deflection map using the normalized factor calculated in the normalization factor calculation step (S420) and the measured average heart rate and the measured heart rate interval standard deviation calculated in the time domain analysis step (S450), and normalization The normalized standard deviation is calculated using the standard deviation of the element and the measured heartbeat interval, and the normalized LF activity is calculated using the LF activity calculated in the frequency domain analysis step (S440). Preferably, the normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation are calculated by the following equation. Herein, the standard deviation of measurement means a standard deviation of measured heartbeat intervals. For details, refer to one embodiment of the vascular health and stress test system described above.

또한 스트레스지수산출단계(S470)에서는 산출된 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구한다. 즉, 물리적 스트레스 지수는,

로부터 산출된다. 또한, 정규화 표준편차와 복잡도산출단계(S430)에서 산출된 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구한다. 즉, 스트레스 내성도는,

로부터 산출되며, 바람직하게 심리적 스트레스지수는 스트레스 내성도와 복잡도의 산술평균이다. 그리고 산출된 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출한다. 바람직한 실시예에서 스트레스지수 = 물리적 스트레스지수(pStress) * 0.5 + 심리적 스트레스 지수(sStress) * 0.5로부터 산출된다.In the stress index calculation step (S470), the physical stress index is obtained from the square root of the product of the calculated normalized LF activity and the normalized heart rate distribution. That is, the physical stress index is

It is calculated from In addition, the psychological stress index is obtained from the average of the stress tolerance and the complexity calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity calculated at step S430. That is, the stress tolerance

Psychological stress index is preferably an arithmetic mean of stress tolerance and complexity. The stress index is then calculated from the weighted average of the calculated physical and psychological stress indices. In a preferred embodiment it is calculated from stress index = physical stress index (pStress) * 0.5 + psychological stress index (sStress) * 0.5.

스트레스진행분석단계(S480)에서는 스트레스지수 산출단계(S470)에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석한다.In the stress progress analysis step (S480), the stress progress state is analyzed based on the stress index calculated in the stress index calculation step (S470).

다음으로 혈관건강검사단계(S500)를 살펴보면, 혈관건강 검사단계(S500)에서는 노이즈제거단계(S300)에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 설정된 문턱치 이상의 구간에서의 첫째 고점 피크치에 대한 직후의 저점 피크치 및 이후의 3개 피크치 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)를 산출하며 연령지수(AI)로부터 혈관나이를 산출하고 산출된 혈관나이와 상기 첫째 고점 피크치, 저점 피크치 및 3개 피크치를 형성하는 데이터 파형을 토대로 혈관건강상태를 분석한다.Next, referring to the blood vessel health test step (S500), in the blood vessel health test step (S500), the first peak peak value in a section above a threshold set from the acceleration pulse wave data obtained by removing the pulse wave data obtained by removing the noise in the noise removing step (S300). Calculate the age index (AI) by calculating the ratio of the immediately lower peak value to and each of the following three peak values for, calculate the vascular age from the age index (AI), calculate the vascular age and the first high peak value, the low peak value, and 3 Analyze vascular health based on data waveforms that form dog peaks.

또한 바람직한 실시예에 따라, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법의 혈관건강 검사단계(S500)는 피크치검출단계(S510), 혈관나이산출단계(S530) 및 혈관건강분석단계(S550)를 포함하여 이루어진다. 도 6은 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 혈관건강검사단계(S500)를 나타내는 흐름도이다.In addition, according to a preferred embodiment, the vascular health test step (S500) of the vascular health and stress test method using pulse wave signal analysis includes a peak value detection step (S510), vascular age calculation step (S530) and vascular health analysis step (S550) It is done by FIG. 6 is a flowchart illustrating a blood vessel health test step S500 according to an exemplary embodiment in the test method of FIG. 4.

도 6을 참조하면, 우선, 피크치검출단계(S510)에서는 노이즈제거단계(S300) 에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정하고 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출한다.Referring to FIG. 6, first, in the peak value detection step S510, the window size is set from the acceleration pulse wave data obtained by removing noise from the noise removal step S300, and the maximum value is determined based on the maximum value. At the inflection points of the first high peak (A), the zero low peak immediately after (B) immediately after the two high points (A, N), and the subsequent high point, the low point, and the high point before the second high point (N). The three peak values C, D, and E are detected.

더 바람직하게는, 피크치검출단계(S510)에서는 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우, 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 삼차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출한다.More preferably, in the peak value detection step S510, after the first high point peak value A and immediately after the zero low peak value B between the two high points A and N that are equal to or greater than the set threshold and the second high point N. ) If sequential high points, low points, and high point inflection points are not detected before, sequential in the interval after the low point peak (B) and before the second high point (N) from the third derivative data for the set window size data Three peak values (C, D, E) at the inflection points of the high point, the low point, and the high point are detected.

다음의 혈관나이산출단계(S530)에서는 피크치검출단계(S510)에서 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)=(B-C-D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출하며 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출한다. In the next blood vessel age calculation step (S530), the ratio of each of the immediately after the low point peak value (B) and the following three peak values (C, D, E) to the first high point peak value (A) detected in the peak value detection step (S510) Calculate age index (AI) using age index (AI) = (BCDE) / A and calculate blood vessel age by using calculated age index (AI) indicating linear increase with age. do.

바람직한 실시예로,

에 의하여 혈관나이를 산출한다.In a preferred embodiment,

Calculate blood vessel age.

그리고 혈관건강분석단계(S550)에서는 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 상기 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석한다.In the vascular health analysis step (S550), the vascular health condition is analyzed based on the waveforms forming the first high peak value (A), the low point peak value (B), and the three peak values (C, D, and E) and the calculated blood vessel age. .

또한 다음으로, 본 발명의 또 다른 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법에 대하여 살펴본다. 도 7은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법을 나타내는 흐름도이다. 본 실시예에서의 검사방법은 앞서 설명된 실시예에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템 및 방법을 참조한다. 본 발명에 따른 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법은 피검자의 맥파신호검출장치(200)로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 스트레스지수를 산출하여 분석한다.In addition, it looks at the stress test method using the pulse wave signal analysis according to another aspect of the present invention. 7 is a flowchart illustrating a stress test method using pulse wave signal analysis according to an exemplary embodiment of the present invention. The test method in this embodiment refers to the blood vessel health and stress test system and method using the pulse wave signal analysis according to the above-described embodiment. Stress test method using the pulse wave signal analysis according to the present invention by analyzing the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection apparatus 200 of the subject to calculate and analyze the stress index.

도 7을 참조하여 본 발명의 하나의 실시예를 살펴보면, 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법은 입력단계(S1100), 맥파신호 수집 및 전송단계(S1200), 노이즈제거단계(S1300), HRV데이터 산출단계(S1410), 정규화요소 산출단계(S1420), 복잡도산출단계(S1430), 주파수영역분석단계(S1440), 시간영역분석단계(S1450), 스트레스지수 산출단계(S1470) 및 스트레스진행 분석단계(S1480)를 포함하여 이루어진다. Referring to one embodiment of the present invention with reference to Figure 7, the stress test method using pulse wave signal analysis step (S1100), pulse wave signal collection and transmission step (S1200), noise removal step (S1300), HRV data calculation step (S1410), normalization factor calculation step (S1420), complexity calculation step (S1430), frequency domain analysis step (S1440), time domain analysis step (S1450), stress index calculation step (S1470) and stress progress analysis step (S1480) It is made, including.

구체적으로 입력단계(S1100), 맥파신호 수집 및 전송단계(S1200), 노이즈제거단계(S1300), HRV데이터 산출단계(S1410), 정규화요소 산출단계(S1420), 복잡도산출단계(S1430), 주파수영역분석단계(S1440), 시간영역분석단계(S1450), 스트레스지수 산출단계(S1470) 및 스트레스진행 분석단계(S1480)에 대한 설명은 앞선 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법에서의 입력단계(S100), 맥파신호 수집 및 전송단계(S200), 노이즈제거단계(S300), HRV데이터 산출단계(S410), 정규화요소 산출단계(S420), 복잡도산출단계(S430), 주파수영역분석단계(S440), 시간영역분석단계(S450), 스트레스지수 산출단계(S470) 및 스트레스진행 분석단계(S480)를 참조하기로 하고, 중복되는 설명은 생략하기로 한다Specifically, the input step (S1100), pulse wave signal collection and transmission step (S1200), noise removal step (S1300), HRV data calculation step (S1410), normalization factor calculation step (S1420), complexity calculation step (S1430), frequency domain The analysis step (S1440), the time domain analysis step (S1450), the stress index calculation step (S1470) and the stress progress analysis step (S1480) for the description of the input step in the blood vessel health and stress test method using the pulse wave signal analysis (S100) ), Pulse wave signal collection and transmission step (S200), noise removal step (S300), HRV data calculation step (S410), normalization factor calculation step (S420), complexity calculation step (S430), frequency domain analysis step (S440), The time domain analysis step (S450), the stress index calculation step (S470) and the stress progress analysis step (S480) will be referred to, and redundant descriptions will be omitted.

도 4 및 7을 참조하면, 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법 또는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법의 하나의 실시예에서, 복잡도산출단계(S430, S1430)는 복잡도를 산출하는데, 여기서, 심박변이도 데이터를 1차 미분한 데이터의 표준편차는 정상적인 사람의 생체신호일 경우 8.5를 넘지 않고, 1차 미분한 데이터를 2차미분하여 구한 데이터의 표준편차는 정상적인 사람의 생체신호의 경우 15를 넘지 않으므로, 다음의 식에 의해 산출된다. 4 and 7, preferably, in one embodiment of the blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis or the stress test method using pulse wave signal analysis, the complexity calculation step (S430, S1430) is used to calculate the complexity. Here, the standard deviation of the data obtained by firstly differenting the heart rate variability data does not exceed 8.5 in the case of the biosignal of a normal person, and the standard deviation of the data obtained by the second derivative of the first differential data is in the case of the biosignal of a normal person. Since it does not exceed 15, it is computed by the following formula.

게다가 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법 또는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법의 또 하나의 실시예에서, 시간영역분석단계(S450))는 평균심박수산출단계(S451), 심박분포도산출단계(S452), 측정심박간격 표준편차산출단계(S453), RMSSD산출단계(S454) 및 pNN50산출단계(S455);를 포함한다. 또한 심박변이도 데이터로부터 심박변이의 평균을 산출하는 측정심박수 표준편차 산출단계를 포함할 수도 있다. 도 5a는 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 시간영역분석단계(S450)를 나타내는 흐름도이다. 도 5a는 도 7의 검사방법 에서의 시간영역분석단계(S1450)의 하나의 실시예를 나타내는 흐름도이기도 하다.Further preferably, in another embodiment of the blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis or the stress test method using pulse wave signal analysis, the time domain analysis step (S450)) is the average heart rate calculation step (S451), heart rate distribution diagram And a calculation step (S452), a measurement heartbeat interval standard deviation calculation step (S453), an RMSSD calculation step (S454), and a pNN50 calculation step (S455). It may also include a step of calculating the measured heart rate standard deviation for calculating the average of the heart rate variation from the heart rate variability data. 5A is a flowchart illustrating a time domain analysis step S450 according to an exemplary embodiment of the inspection method of FIG. 4. FIG. 5A is a flowchart illustrating an embodiment of a time domain analysis step S1450 in the inspection method of FIG. 7.

구체적으로 평균심박수산출단계(S451)에서는 심박변이도 데이터로부터 평균 심박수(HR)를 산출하고, 심박분포도산출단계(S452)에서는 심박변이도 데이터로부터 심박수별 히스토그램을 나타내는 확율분포에서 높이에 대한 폭의 비율로 나타내어지는 심박분포도를 산출하고, 측정심박간격 표준편차산출단계(S453)에서는 심박변이도 데이터로부터 측정구간의 모든 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 산출하고, RMSSD산출단계(S454)에서는 심박변이도 데이터로부터 인접한 심박간격의 차이를 제곱한 평균의 제곱근을 산출하고, pNN50산출단계(S455)에서는 심박변이도 데이터로부터 심박간격이 50ms이상인 것들의 비율을 산출한다. 더욱 구체적으로는 앞서 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 설명된 내용을 참조한다.Specifically, the average heart rate calculation step (S451) calculates an average heart rate (HR) from the heart rate variability data, and in the heart rate distribution calculation step (S452) as a ratio of the width to the height in the probability distribution representing the histogram for each heart rate from the heart rate variability data Calculate the displayed heart rate distribution, calculate the measured heart rate standard deviation (SDNN) from the heart rate variability data in the measurement heart rate standard deviation calculation step (S453), and from the heart rate variability data in the RMSSD calculation step (S454). The square root of an average of squared differences between adjacent heartbeat intervals is calculated, and in the calculation of pNN50 (S455), a ratio of those having a heartbeat interval of 50 ms or more is calculated from the heart rate variability data. More specifically, refer to the contents described above in the blood vessel health and stress test system using pulse wave signal analysis.

또한 바람직하게는, 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법 또는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법의 또 다른 하나의 실시예에서, 주파수영역분석단계(S440, S1440))는 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석하고, LF활성도산출단계(S441), HF활성도산출단계(S443)를 포함한다. Also preferably, in another embodiment of the blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis or the stress test method using pulse wave signal analysis, the frequency domain analysis step (S440, S1440)) is a fast Fourier transform from heart rate variability data Analyze the frequency domain using the step, LF activity calculation step (S441), and includes the HF activity calculation step (S443).

구체적으로 LF활성도산출단계(S441)에서는 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 교감신경활성치를 반영하는 LF활성도를 산출하고, HF활성도산출단계(S443)에서는 0.15~0.4Hz의 고주 파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 부교감신경활성치를 반영하는 HF활성도를 산출한다.Specifically, in the step of calculating the LF activity (S441), the power value of the low frequency band of 0.04 to 0.15 Hz is extracted, and the LF activity reflecting the sympathetic nerve activity value is calculated as a logarithm of the extracted low frequency power value, and the HF activity is calculated. In step S443, the power value of the high frequency band of 0.15 to 0.4 Hz is extracted and the HF activity reflecting the parasympathetic nerve activity value is calculated as a logarithm to the power value of the extracted high frequency band.

바람직한 실시예로 스트레스 검사단계는, 도시되지 않았으나, 자율신경밸런스 분석단계를 더 포함하여 이루어질 수 있는데, 자율신경밸런스 분석단계는 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석한다. In a preferred embodiment, the stress test step, although not shown, may further include an autonomic balance analysis step. The autonomic balance analysis step may include a lower limit of LF activity and HF activity of each average for each preset sex and age group. The autonomic balance is analyzed by judging the corresponding areas of the LF and HF activities calculated from the subject among the nine areas divided by the upper limit.

또한, VLF산출단계(S445) 및 TP산출단계(S447)를 더 포함하여 이루어진다. 도 5b는 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 주파수영역분석단계(S440)를 나타내는 흐름도이다. 도 5b는 또한 도 7의 검사방법의 실시예에서의 주파수영역분석단계(S1440)를 나타내는 흐름도이기도 하다.In addition, it further comprises a VLF calculation step (S445) and TP calculation step (S447). 5B is a flowchart illustrating a frequency domain analysis step S440 according to an exemplary embodiment in the inspection method of FIG. 4. FIG. 5B is also a flowchart showing a frequency domain analysis step S1440 in the embodiment of the inspection method of FIG.

또한, VLF산출단계(S445)에서는 0.0033~0.04Hz의 극저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 극저주파 대역(VLF)의 파워값에 대한 로그값을 산출하고, TP산출단계(S447)에서는 0.0033~0.4Hz의 통합대역의 파워값을 추출하며 추출된 통합대역(TP)의 파워값에 대한 로그값을 산출한다. 더욱 구체적으로는 앞서 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에서 설명된 내용을 참조한다.In addition, the VLF calculation step (S445) extracts the power value of the ultra low frequency band of 0.0033 ~ 0.04Hz, calculates the log value for the power value of the extracted ultra low frequency band (VLF), and in the TP calculation step (S447) 0.0033 The power value of the integrated band of ~ 0.4Hz is extracted and the log value of the power value of the extracted integrated band (TP) is calculated. More specifically, refer to the contents described above in the blood vessel health and stress test system using pulse wave signal analysis.

이상에서, 본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시 예들을 중심으로 구체적으로 설명되었다. 첨부된 도면 및 전술한 실시 예들은 본 발명에 대한 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 이해를 돕기 위해 예시적으로 설명된 것 이므로, 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음은 자명하다. 그러므로, 전술한 실시 예들은 제한적인 것이 아닌 예시적인 것으로 여겨져야 하며, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예들이 아닌 첨부된 특허청구범위에 기재된 발명에 따라 해석되어야 하고, 그 범위는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의한 다양한 변경, 대안, 균등물을 포함한다.In the above, the invention has been described in detail with reference to the preferred embodiments with reference to the accompanying drawings. Since the accompanying drawings and the above embodiments are described by way of example to help those skilled in the art to understand the present invention, it is implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. It can be obvious. Therefore, the foregoing embodiments are to be considered as illustrative and not restrictive, and the scope of the present invention should be construed in accordance with the invention set forth in the appended claims rather than the foregoing embodiments, the scope of which is in the art It includes various changes, alternatives, and equivalents by one of ordinary skill.

도 1은 본 발명의 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템을 나타내는 개략적인 블럭도이고,1 is a schematic block diagram showing a vascular health and stress test system using a pulse wave signal analysis according to an aspect of the present invention,

도 2a는 도 1의 시스템에서 스트레스 검사수단의 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이고,FIG. 2A is a schematic block diagram illustrating one embodiment of stress testing means in the system of FIG. 1;

도 2b는 도 2a의 스트레스 검사수단의 주파수영역분석모듈과 시간영역분석모듈의 구체적인 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이고,FIG. 2B is a schematic block diagram illustrating a specific embodiment of the frequency domain analysis module and the time domain analysis module of the stress test means of FIG. 2A;

도 3은 도 1의 시스템에서 혈관검사수단의 하나의 실시예를 나타내는 개략적인 블럭도이고,FIG. 3 is a schematic block diagram illustrating one embodiment of blood vessel testing means in the system of FIG. 1;

도 4는 본 발명의 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법을 나타내는 흐름도이고,4 is a flow chart showing a vascular health and stress test method using the pulse wave signal analysis according to an aspect of the present invention,

도 5a는 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 시간영역분석단계를 나타내는 흐름도이고,FIG. 5A is a flowchart illustrating a time domain analysis step according to an embodiment of the inspection method of FIG. 4;

도 5b는 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 주파수영역분석단계를 나타내는 흐름도이고,5B is a flowchart illustrating a frequency domain analysis step according to an embodiment in the inspection method of FIG. 4;

도 6은 도 4의 검사방법에서 하나의 실시예에 따른 혈관검사단계를 나타내는 흐름도이고,6 is a flowchart illustrating a blood vessel inspection step according to one embodiment in the inspection method of FIG. 4;

도 7은 본 발명의 하나의 모습에 따른 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법을 나타내는 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a stress test method using pulse wave signal analysis according to an aspect of the present invention.

< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >Description of the Related Art

100 : 입력수단 200 : 맥파신호검출장치100: input means 200: pulse wave signal detection device

210 : 센서부 230 : 증폭 및 필터부210: sensor unit 230: amplification and filter unit

250 : A/D변환부 270 : 통신인터페이스부250: A / D converter 270: communication interface

300 : 노이즈제거수단 400 : 스트레스 검사수단300: noise removing means 400: stress testing means

410 : HRV데이터산출모듈 420 : 정규화요소산출모듈410: HRV data calculation module 420: normalized element calculation module

430 : 복잡도산출모듈 440 : 주파수영역분석모듈430: complexity calculation module 440: frequency domain analysis module

450 : 시간영역분석모듈 460 : 정규화모듈450: time domain analysis module 460: normalization module

470 : 스트레스지수산출모듈 480 : 스트레스진행분석모듈470: stress index calculation module 480: stress progress analysis module

490 : 자율신경밸런스분석모듈490 Autonomic Balance Analysis Module

500 : 혈관 검사수단 510 : 피크치검출모듈500: blood vessel test means 510: peak value detection module

530 : 혈관나이산출모듈 550 : 혈관건강분석모듈530: blood vessel age calculation module 550: blood vessel health analysis module

600 : 표시수단600: display means

Claims

피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템에 있어서,In the vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis to analyze the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection device of the subject to calculate the blood vessel age and stress index,

피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 입력수단;Input means for receiving age and gender information of the examinee;

피검자의 신체말단으로부터 맥파신호를 검출하며, 검출된 신호를 증폭하고 필터링하며, 필터링된 신호를 디지털데이터로 변환하여 전송하는 맥파신호검출장치;A pulse wave signal detection device for detecting a pulse wave signal from a body end of a subject, amplifying and filtering the detected signal, converting the filtered signal into digital data, and transmitting the pulse wave signal;

상기 맥파신호검출장치로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거수단;Noise removing means for removing noise of data received from the pulse wave signal detecting apparatus;

상기 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화 요소를 산출하며, 상기 노이즈제거된 데이터를 처리하여 얻어지는 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 구하며 그리고 시계열적 분석을 통하여 심박변이 다양성 정도를 나타내는 복잡도와, 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 구하고, 정규화 요소와 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며, 산출된 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차와 상기 복잡도 및 주파수영역 파라미터를 이용하여 스트레스 지수를 산출하고, 산출된 스트레스 지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스 검사수단; 및A normalization factor is calculated based on the age and gender information of the input subject, and the frequency domain includes LF activity indicating sympathetic nerve activity through frequency analysis from HRV data obtained by processing the noise-free data. From the parameters and time series analysis, the parameters of the time domain including the complexity of the heart rate variability, the measured mean heart rate and the measured heart rate standard deviation are calculated, and the normalized component, the measured mean heart rate, and the measured heart rate standard deviation are calculated. The normalized heart rate bias distribution, and the normalized standard deviation using the normalized component and the measured heart rate standard deviation are calculated, and the stress index is calculated using the calculated normalized heart rate bias and normalized standard deviation and the complexity and frequency domain parameters. Calculated Stress test means for analyzing a progress of the stress on the basis of the response is exponential; And

노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 구간에서의 첫번째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비(B/A, C/A, D/A, E/A)를 구하여 연령지수(AI)를 산출하며 연령지수(AI)로부터 혈관나이를 산출하고 산출된 혈관나이와 상기 첫째 고점 피크치, 저점 피크치 및 3개 피크치를 형성하는 데이터 파형을 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강 검사수단;을 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.Low-peak peak value (B) of 0 or less immediately after the first high-peak peak value (A) in the two high-points (A, N) sections that are equal to or greater than a threshold set from the second-differentiated acceleration pulse wave data obtained by removing noise. Obtain the ratio (B / A, C / A, D / A, E / A) of each of the three peak values (C, D, E) at the inflection points of the sequential high, low, and high points before the high point (N). Vascular health that calculates an age index (AI), calculates vascular age from the age index (AI), and analyzes vascular health status based on the calculated vascular age and the data waveforms forming the first high peak, low peak and three peak values Vascular health and stress testing system using the pulse wave signal analysis comprising; inspection means.

청구항 1에 있어서, 상기 스트레스 검사수단은:The method according to claim 1, wherein the stress test means:

상기 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출하는 HRV데이터 산출모듈;An HRV data calculation module for calculating HRV data from the noise-free data;

상기 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 해당 연령 및 성별에 따른 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 포함하는 정규화요소를 산출하는 정규화요소 산출모듈;A normalization factor calculation module for calculating a normalization factor including an average heart rate and an average standard deviation of heart rate variance according to the age and gender based on the input age and gender information of the examinee;

상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내 는 복잡도를 산출하는 복잡도산출모듈; From the HRV data, the standard deviation (first-order differential standard deviation) of the first derivative data and the standard deviation (second-order differential standard deviation) of the second derivative data are obtained, and from the first derivative and the second derivative standard deviation. A complexity calculation module for calculating a complexity indicative of the degree of diversity of heart rate variability;

상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출하는 주파수영역분석모듈;A frequency domain analysis module for calculating a parameter of a frequency domain including an LF activity representing a sympathetic nerve activity through frequency analysis from the HRV data;

상기 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출하는 시간영역분석모듈;A time domain analysis module for calculating a time domain parameter including a measured mean heart rate and a standard deviation of a measured heart rate (SDNN) through time series analysis from the HRV data;

상기 주파수영역 파라미터의 LF활성도를 정규화하여 정규화 LF활성도를 산출하며, 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용하여 정규화 표준편차를 산출하며, 정규화 요소와 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용하여 정규화 심박편향분포도를 산출하는 정규화모듈;The normalized LF activity is calculated by normalizing the LF activity of the frequency domain parameters, and the normalized standard deviation is calculated using the normalization factor and the measured heart rate standard deviation, and the normalized factor, the measured average heart rate, and the standardized heart rate standard deviation are calculated. A normalization module for calculating a normalized heartbeat distribution;

상기 정규화 LF활성도와 상기 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지수 산출모듈; 및The physical stress index is obtained from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate bias distribution, the psychological stress index is calculated from the average of the complexity and the stress tolerance calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity. A stress index calculation module for calculating a stress index from a weighted average of the index and the psychological stress index; And

산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석모듈;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.A vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, comprising: a stress progress analysis module for analyzing the stress progress based on the calculated stress index.

청구항 2에 있어서, 상기 정규화모듈은, The method of claim 2, wherein the normalization module,

다음의 식에 의해 상기 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차를 산출하고, 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차인 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.The normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation are calculated by the following equation, wherein the measured standard deviation is a measured heart rate standard deviation, vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis.

청구항 2에 있어서, 상기 HRV데이터 산출모듈은: The method according to claim 2, wherein the HRV data calculation module is:

상기 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터 추출을 위한 세그멘트를 버퍼링하고 세그멘트 내의 피크치들을 검출하여 피크치 사이의 간격을 산출 저장하여 데이터를 확보하는 피크간격추출 서브모듈과;A peak interval extraction submodule that buffers a segment for extracting HRV data from the noise-removed data, detects peak values in the segment, calculates and stores an interval between peak values, and secures data;

유실된 데이터를 내삽방식으로 처리하여 아티팩트를 제거하는 전처리 서브모듈과;A preprocessing submodule, which processes artifacts by interpolating and removes artifacts;

전처리 완료된 데이터를 시간에 따른 재배치를 통한 데이터 리샘플링을 수행하여 심박변이도 데이터를 산출하는 리샘플링 서브모듈;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.A vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, comprising: a resampling submodule configured to calculate the heart rate variability data by performing data resampling through relocation of the preprocessed data over time.

청구항 2에 있어서, The method according to claim 2,

상기 복잡도산출모듈은 다음의 식으로부터 복잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.The complexity calculation module is a blood vessel health and stress test system using pulse wave signal analysis, characterized in that for calculating the complexity from the following equation.

청구항 2 내지 5 중 어느 하나의 청구항에 있어서, The method according to any one of claims 2 to 5,

상기 주파수영역분석모듈은 상기 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석하고,The frequency domain analysis module analyzes the frequency domain using the fast Fourier transform from the heart rate variability data,

상기 주파수영역분석모듈은, 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 교감신경활성치를 반영하는 LF활성도를 산출하는 LF활성도산출 서브모듈과, 0.15~0.4Hz의 고주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 부교감신경활성치를 반영하는 HF활성도를 산출하는 HF활성도산출 서브모듈을 포함하고, The frequency domain analysis module includes: a LF activity calculation submodule extracting a power value of a low frequency band of 0.04 to 0.15 Hz and calculating a LF activity reflecting sympathetic nerve activity as a logarithm of the extracted low frequency power value; A HF activity calculation submodule that extracts power values of a high frequency band of 0.15 to 0.4 Hz and calculates HF activity reflecting parasympathetic nerve activity as logarithmic values of the extracted high frequency band power;

상기 스트레스 검사수단은, 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF 활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석하는 자율신경밸런스 분석모듈을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.The stress test means is to determine the corresponding area of the LF activity and HF activity calculated from the subject of the nine areas divided by the lower limit and the upper limit of the LF activity and HF activity of the average for each gender and age group in advance Vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, characterized in that further comprises an autonomic balance analysis module for analyzing the neural balance.

상기 정규화요소 산출모듈은 정규화요소로서 성별 및 연령별 평균심박수 및 심박변이 평균표준편차를 산출하고,The normalization factor calculation module calculates a mean heart rate and a mean standard deviation of heart rate variability according to gender and age as normalization factors,

여기에서, 남자의 평균심박수 = 78.2 - 0.062×실제나이, 그리고 여자의 평균심박수 = 86.4 - 0.16×실제나이로 산출하며 78.2와 86.4는 각각 성별 전체의 평균심박수 상수, 0.062와 0.16은 성별 연령에 따른 편차상수이고,Here, the average heart rate of men = 78.2-0.062 × actual age, and the average heart rate of women = 86.4-0.16 × actual age, 78.2 and 86.4 are the average heart rate constant of the whole gender, 0.062 and 0.16 are gender-dependent Deviation constant,

남자의 측정 평균심박수, 측정심박수 표준편차표준편차 = 96.5 - 0.73×실제나이, 그리고 여자의 측정 평균심박수, 측정심박수 표준편차표준편차 = 73.2 - 0.41×실제나이로 산출하며 96.5와 73.2는 각각 성별 전체의 평균표준편차 상수, 0.73과 0.41은 성별 나이에 따른 편차상수인 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.Men's measured mean heart rate, measured heart rate standard deviation standard deviation = 96.5-0.73 × actual age, and women's measured mean heart rate, measured heart rate standard deviation standard deviation = 73.2-0.41 × actual age, 96.5 and 73.2 respectively The vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis, characterized in that the mean standard deviation constants of 0.73 and 0.41 are deviation constants according to gender and age.

청구항 1에 있어서, 상기 혈관건강 검사수단은:The method of claim 1, wherein the blood vessel health test means:

노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정하고 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 피크치검출모듈과;The first peak peak value (A) between the two peaks (A, N) that is greater than or equal to the threshold set by setting the window size and finding the maximum value from the acceleration pulse wave data obtained by removing noise from the pulse wave data obtained by the second derivative. A peak value detection module for detecting three peak values C, D, and E at the inflection points of the following low point peak value B and subsequent high point, low point, and high point before the second high point N;

상기 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)=(B-C-D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출하며 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출하는 혈관나이산출모듈과; Using the age index (AI) = (BCDE) / A relationship, the ratio of each of the immediately lower peak B and the subsequent three peaks C, D, and E to the detected first high peak A is obtained. A blood vessel age calculation module for calculating an age index (AI) and calculating blood vessel age by using the calculated age index (AI) indicating a linear increase with an increase in age;

상기 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 상기 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강분석모듈; 을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.A vascular health analysis module for analyzing a vascular health state based on the waveform forming the first high peak value (A), the low point peak value (B), and three peak values (C, D, and E) and the calculated vascular age; Blood vessel health and stress test system using pulse wave signal analysis, characterized in that comprises a.

청구항 8에 있어서, The method according to claim 8,

상기 피크치검출모듈은 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우 상기 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 삼차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크 치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.The peak detection module has a sequential high point after the first high point peak value A and immediately after the zero low point peak value B between two high points A and N which are equal to or greater than a set threshold, and before the second high point N, If the inflection points of the low point and the high point are not detected, the sequential high point, the low point, and the high point of the sequential high point, the low point, and the high point in the interval after the low point peak value (B) and before the second high point (N) are again obtained from the third derivative of the set window size data. Vascular health and stress test system using pulse wave signal analysis characterized in that it detects three peak values (C, D, E) at the inflection points.

청구항 1, 2, 3, 4, 8, 9 중의 어느 한 청구항에 있어서, 상기 맥파신호검출장치는:The pulse wave signal detection device according to any one of claims 1, 2, 3, 4, 8, and 9, wherein:

피검자의 신체말단으로부터 광전용적맥파측정방식으로 맥파신호를 검출하는 센서부;A sensor unit for detecting a pulse wave signal from a body end of a subject by a photo-propagating pulse wave measuring method;

상기 검출된 신호를 증폭하고 필터링하는 증폭 및 필터부;An amplifier and filter unit for amplifying and filtering the detected signal;

상기 필터링된 신호를 디지털 데이터로 변환하는 A/D 변환부; 및An A / D converter converting the filtered signal into digital data; And

상기 변환된 디지털 데이터를 맥파신호 분석할 수 있도록 전송하는 통신인터페이스부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사시스템.Vascular health and stress testing system using a pulse wave signal analysis, characterized in that it comprises a communication interface for transmitting the converted digital data to analyze the pulse wave signal.

피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 혈관나이 및 스트레스지수를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법에 있어서,In the blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis to analyze the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection device of the subject to calculate the blood vessel age and stress index,

피검자의 연령 및 성별 정보를 입력받는 입력단계;An input step of receiving age and gender information of the examinee;

맥파신호검출장치에서 검출된 피검자 신체말단으로부터의 맥파신호를 증폭하고 필터링하여 디지털데이터로 변환하여 전송하는 맥파신호 수집 및 전송단계;A pulse wave signal collecting and transmitting step of amplifying, filtering, and converting a pulse wave signal from a body end of the subject detected by the pulse wave signal detecting apparatus into digital data;

상기 맥파신호검출장치로부터 수신된 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈제거단계;A noise removing step of removing noise of data received from the pulse wave signal detection device;

상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거된 데이터로부터 심박변이도(HRV) 데이터를 산출하는 HRV데이터 산출단계;HRV data calculating step of calculating HRV data from the data from which the noise is removed in the noise removing step;

상기 입력단계에서 입력된 피검자의 연령 및 성별정보를 토대로 정규화요소를 산출하는 정규화요소 산출단계;A normalization factor calculation step of calculating a normalization factor based on the age and gender information of the examinee input in the input step;

상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 일차미분한 데이터의 표준편차(1차미분 표준편차) 및 이차미분한 데이터의 표준편차(2차미분 표준편차)를 구하고 상기 1차미분 및 2차미분 표준편차로부터 심박간격변화(심박변이)의 다양성 정도를 나타내는 복잡도를 산출하는 복잡도산출단계; From the HRV data calculated in the HRV data calculation step, the standard deviation (first-order differential standard deviation) of the first derivative data and the standard deviation (second-order differential standard deviation) of the second derivative data are obtained and the first derivative And a complexity calculation step of calculating a complexity indicating a degree of diversity of heart rate variations (heart rate variations) from the second derivative standard deviation;

상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 주파수 분석을 통하여 교감신경활성치를 나타내는 LF활성도를 포함하는 주파수 영역의 파라미터를 산출하는 주파수영역분석단계;A frequency domain analysis step of calculating a parameter of a frequency domain including LF activity representing a sympathetic nerve activity value through frequency analysis from HRV data calculated in the HRV data calculation step;

상기 HRV데이터 산출단계에서 산출된 심박변이도(HRV) 데이터로부터 시계열적 분석을 통하여 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간 영역의 파라미터를 산출하는 시간영역분석단계;A time domain analysis step of calculating a time domain parameter including a measured mean heart rate and a standard deviation of measured heart rate (SDNN) through time series analysis from HRV data calculated in the HRV data calculating step;

정규화 요소와 상기 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며 상기 주파수영역분석단계에서 산출된 LF활성도를 이용하여 정규화 LF활성도를 산출하고, 상기 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 상기 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지수 산출단계; A normalized heart rate deflection distribution using a normalization factor, the measured mean heart rate, and the measured heart rate interval standard deviation, and a normalized standard deviation using the normalized factor and the measured heart rate standard deviation are calculated, and the LF activity calculated in the frequency domain analysis step is used. Calculate normalized LF activity, obtain a physical stress index from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate distribution, and psychologically from the average of the stress tolerance and the complexity calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity. Calculating a stress index and calculating a stress index from a weighted average of the physical stress index and the psychological stress index;

상기 스트레스지수 산출단계에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석단계; 및A stress progress analysis step of analyzing a stress progress state based on the stress index calculated at the stress index calculation step; And

상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 구간에서의 첫번째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비(B/A, C/A, D/A, E/A)를 구하여 연령지수(AI)를 산출하며 연령지수(AI)로부터 혈관나이를 산출하고 산출된 혈관나이와 상기 첫째 고점 피크치, 저점 피크치 및 3개 피크치를 형성하는 데이터 파형을 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강 검사단계;를 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.Low-peak peak value of zero or less immediately after the first high-peak peak value A in the two high-points A and N sections which are equal to or greater than a threshold set from the second-differentiated acceleration pulse wave data obtained by removing the noise in the noise removing step. B) and then the ratio (B / A, C / A, D / A, E) of each of the three peak values (C, D, E) at the inflection points of the sequential high, low and high points before the second high point (N). / A) to calculate the age index (AI), calculate the blood vessel age from the age index (AI) and the vascular health state based on the calculated blood vessel age and the data waveform to form the first high peak, low peak and three peak values Vascular health test step of analyzing the vascular health and stress using a pulse wave signal analysis comprising a.

청구항 11에 있어서, 상기 스트레스지수 산출단계에서의 상기 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차의 산출은 다음의 식에 의하고, 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차인 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.12. The method of claim 11, wherein the calculation of the normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation in the stress index calculation step is based on the following equation, wherein the measured standard deviation is a measured heart rate standard deviation. Vascular health and stress testing method using pulse wave signal analysis.

청구항 11에 있어서, The method according to claim 11,

상기 복잡도산출단계는 다음의 식으로부터 복잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.The complexity calculation step is a blood vessel health and stress test method using pulse wave signal analysis, characterized in that for calculating the complexity from the following equation.

청구항 11 내지 13 중의 어느 한 청구항에 있어서, The method according to any one of claims 11 to 13,

상기 주파수영역분석단계는 상기 심박변이도 데이터로부터 고속 푸리에변환을 이용여 주파수 영역을 분석하고,In the frequency domain analysis step, the frequency domain is analyzed using a fast Fourier transform from the heart rate variability data,

상기 주파수영역분석단계는, 0.04~0.15Hz의 저주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 저주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 교감신경활성치를 반영하는 LF활성도를 산출하는 LF활성도산출단계와, 0.15~0.4Hz의 고주파대역의 파워값을 추출하며 추출된 고주파 대역의 파워값에 대한 로그값으로 부교감신경활성치를 반영하는 HF활성도를 산출하는 HF활성도산출단계를 포함하고,The frequency domain analysis step comprises: extracting the power value of the low frequency band of 0.04 ~ 0.15Hz and calculating the LF activity reflecting the sympathetic nerve activity value as a logarithmic value of the power value of the extracted low frequency band, and 0.15 And extracting the power value of the high frequency band of ˜0.4 Hz and calculating the HF activity reflecting the parasympathetic nerve activity value as a logarithmic value of the extracted high frequency band power value.

상기 혈관건강 및 스트레스 검사방법은 미리 설정된 성별 및 연령대별 각각의 평균의 LF활성도 및 HF활성도의 하한 및 상한에 의해 구분되는 9개 영역 중 피검자로부터 상기 산출된 LF활성도 및 HF활성도의 해당영역을 판단하여 자율신경밸런스를 분석하는 자율신경밸런스 분석단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.The vascular health and stress test method determines the corresponding region of the calculated LF activity and HF activity among the nine areas divided by the lower and upper limits of the LF and HF activity of the average for each gender and age group. Vascular health and stress test method using the pulse wave signal analysis, characterized in that further comprises an autonomic balance analysis step of analyzing the autonomic balance.

청구항 11 내지 13 중의 어느 한 청구항에 있어서, 상기 혈관건강 검사단계는:The method of any one of claims 11 to 13, wherein the vascular health examination step is:

상기 노이즈제거단계에서 노이즈제거되어 얻어진 맥파데이터를 이차미분한 가속도맥파데이터로부터 윈도우사이즈를 설정하고 최대치를 찾고 최대치를 기준으로 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A), 직후의 0 이하의 저점 피크치(B), 및 이후 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 피크치검출단계;The first peak peak value (A) between two peak points (A, N) that sets a window size from the second derivative of the acceleration pulse wave data obtained by removing noise in the noise removing step and finds a maximum value and is equal to or greater than a threshold set based on the maximum value. ), A peak value detection step of detecting three peak values (C, D, E) at sequential high, low, and high inflection points before or after the second low point (B) immediately below zero and the second high point (N). ;

상기 피크치검출단계에서 검출된 첫째 고점 피크치(A)에 대한 직후의 저점 피크치(B) 및 이후의 3개 피크치(C, D, E) 각각의 비를 구하여 연령지수(AI)=(B-C- D-E)/A 관계를 이용하여 연령지수(AI)를 산출하며 산출된 연령지수(AI)가 연령의 증가에 따라 선형적인 증가를 나타내는 것을 이용하여 혈관나이를 산출하는 혈관나이산출단계; 및The ratio of each of the immediately lower peak B and the subsequent three peaks C, D, and E to the first high peak A detected in the peak value detection step A is obtained, and the age index AI = (BC-DE). Vascular age calculation step of calculating age index (AI) using a) / A relationship and calculating blood vessel age by using the calculated age index (AI) indicating a linear increase with age; And

상기 첫째 고점 피크치(A), 저점 피크치(B) 및 3개 피크치(C, D, E)를 형성하는 파형과 상기 산출된 혈관나이를 토대로 혈관건강상태를 분석하는 혈관건강분석단계; 를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.A vascular health analysis step of analyzing a vascular health state based on the waveform forming the first high peak value (A), the low point peak value (B), and three peak values (C, D, and E) and the calculated vascular age; Blood vessel health and stress test method using the pulse wave signal analysis, characterized in that comprises a.

청구항 15에 있어서, The method according to claim 15,

상기 피크치검출단계는 설정된 문턱치 이상인 2개의 고점들(A, N) 사이에서 첫번째 고점 피크치(A)과 직후의 0 이하의 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전에 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들을 검출하지 못한 경우 상기 설정된 윈도우사이즈의 데이터에 대한 삼차미분된 데이터로부터 다시 저점 피크치(B) 이후에 그리고 두번째 고점(N) 이전의 구간에서 순차적인 고점, 저점, 고점의 변곡점들에서의 3개 피크치(C, D, E)를 검출하는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 혈관건강 및 스트레스 검사방법.The peak value detecting step includes a sequential high point after the first high point peak value A and immediately after a zero low point peak value B between two high points A and N that are equal to or greater than a set threshold, and before the second high point N, If the inflection points of the low point and the high point are not detected, the inflection points of the sequential high point, the low point, and the high point in the interval after the low point peak value B and before the second high point N are again obtained from the third derivative of the set window size data. Vascular health and stress test method using pulse wave signal analysis, characterized in that for detecting three peaks (C, D, E) in the field.

피검자의 맥파신호검출장치로부터 수집된 맥파신호를 분석하여 스트레스지수 를 산출하여 분석하는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법에 있어서,In the stress test method using pulse wave signal analysis to analyze the pulse wave signals collected from the pulse wave signal detection device of the subject to calculate the stress index,

정규화 요소와 상기 측정 평균심박수 및 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 심박편향분포도, 그리고 정규화 요소와 측정심박간격 표준편차를 이용한 정규화 표준편차를 산출하며 상기 주파수영역분석단계에서 산출된 LF활성도를 이용하여 정규화 LF활성도를 산출하고, 상기 정규화 LF활성도와 정규화 심박편향분포도의 곱의 제곱근으로부터 물리적스트레스지수를 구하고, 상기 정규화 표준편차와 상기 복잡도의 곱의 제곱근에서 산출된 스트레스 내성도와 상기 복잡도의 평균으로부터 심리적스트레스지수를 구하며 상기 물리적스트레스지수와 심리적스트레스지수에 대한 가중평균으로부터 스트레스지수를 산출하는 스트레스지수 산출단계; 및A normalized heart rate deflection distribution using a normalization factor, the measured mean heart rate, and the measured heart rate interval standard deviation, and a normalized standard deviation using the normalized factor and the measured heart rate standard deviation are calculated, and the LF activity calculated in the frequency domain analysis step is used. Calculate normalized LF activity, obtain a physical stress index from the square root of the product of the normalized LF activity and the normalized heart rate distribution, and psychologically from the average of the stress tolerance and the complexity calculated from the square root of the product of the normalized standard deviation and the complexity. Calculating a stress index and calculating a stress index from a weighted average of the physical stress index and the psychological stress index; And

상기 스트레스지수 산출단계에서 산출된 스트레스지수를 토대로 스트레스 진행상태를 분석하는 스트레스진행 분석단계; 를 포함하여 이루어지는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법.A stress progress analysis step of analyzing a stress progress state based on the stress index calculated at the stress index calculation step; Stress test method using pulse wave signal analysis comprising a.

청구항 17에 있어서, 상기 스트레스지수 산출단계에서의 상기 정규화 LF활성도, 정규화 심박편향분포도 및 정규화 표준편차의 산출은 다음의 식에 의하고, 여기에서 측정 표준편차는 측정된 심박간격 표준편차인 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법.18. The method of claim 17, wherein the calculation of the normalized LF activity, normalized heart rate distribution, and normalized standard deviation in the stress index calculation step is based on the following equation, wherein the measured standard deviation is a measured heart rate standard deviation. Stress test method using pulse wave signal analysis.

청구항 17 또는 18에 있어서, The method according to claim 17 or 18,

상기 복잡도산출단계는 다음의 식으로부터 복잡도를 산출하는 것을 특징으로 하는 맥파신호분석 이용한 스트레스 검사방법.The complexity calculation step is a stress test method using pulse wave signal analysis, characterized in that for calculating the complexity from the following equation.