KR20160114893A - 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 - Google Patents

심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 Download PDF

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KR20160114893A
KR20160114893A KR1020150041355A KR20150041355A KR20160114893A KR 20160114893 A KR20160114893 A KR 20160114893A KR 1020150041355 A KR1020150041355 A KR 1020150041355A KR 20150041355 A KR20150041355 A KR 20150041355A KR 20160114893 A KR20160114893 A KR 20160114893A
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Abstract

동잡음이 제거된 심박수 측정 장치 및 방법이 개시된다.
심박수 측정 장치는 PPG 신호와 PPG 신호 측정 시 3축에 대해 가속도 데이터를 함께 측정하고, 측정된 3축의 가속도 데이터, 즉 복수의 가속도 데이터를 입력으로 하고, 동잡음과 관련된 단일의 데이터가 출력되는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output; 이하 미소(MISO))필터를 통해 동잡음 신호를 모델링하고, 모델링된 동잡음 신호를 측정한 PPG 신호에서 제거하여 정확한 심박수를 측정한다.

Description

심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체{HEART RATE MEASUFING APPARATUS AND METHOD, RECORDING MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 심박수 측정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 심박수 측정에 영향을 미치는 움직임에 따른 동잡음을 제거하는 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것이다.
적당한 운동량 조절을 하기 위해서는 운동 중 심박수 측정은 중요하다. 종래의 심박수를 측정하는 방법으로는 광 혈류량 측정기(photo-plethysmogram: PPG) 또는 심전도(Electrocardiogram: ECG)를 이용하는 방법이 있다. 이때, PPG는 소정 개수의 LED와 광검출기를 이용하여 심장 박동과 관련되는 혈류량 신호를 검출하는 것으로, PPG 센서모듈을 신체의 일부분(일 예로, 손가락, 귀)에 접촉하여 접촉점을 통해 혈류량 정보를 추출하는 것이며, ECG는 신체에 부착된 피부표면전극을 통해 심장박동 동안에 심장 근육이 탈분극 될 때 유발되는 피부에서의 미세한 전기적 변화를 탐지하여 심박수를 측정하는 것이다.
최근 스마트 기기의 사용이 활성화 되면서 운동을 하면서 실시간으로 심박수를 측정하기 위해 손목 또는 팔과 같은 신체에 착용가능한 웨어러블 기기에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 따라, 심박수를 측정할 수 있는 웨어러블 기기가 활발히 연구 개발되고 있다.
그러나, 기존의 심박수를 측정할 수 있는 웨어러블 기기는 휴대용 기기의 특성상 인체의 움직임으로 인해 동잡음(Motion Artifact: MA)이 발생하며, 이러한 동잡음은 실제 심장박동이 관측되는 주파수 영역과 비슷한 위치에서 발생하여 심박수 추정 오류를 발생시킨다.
따라서, 정확한 심박수 측정을 위해 인체의 움직임에 의해 발생하는 동잡음을 제거할 수 있는 심박수 측정 장치 및 방법이 필요한 상황이다.
한국등록특허 제1019764호 한국등록특허 제0462182호
본 발명의 일측면은 PPG 신호에 포함된 동잡음을 가속도 데이터를 이용하여 모델링하고, PPG 신호에서 모델링된 동잡음을 제거하여 정확한 심박수를 측정하는 심박수 측정 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일측면에 따른 심박수 측정 방법은 심박수 측정 장치에 마련된 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호 및 상기 심박수 측정 장치에 마련된 가속도 센서로부터 측정된 3축의 가속도 데이터를 입력받고, 상기 3축의 가속도 데이터를 입력 데이터로 사용하며 동잡음 신호와 관련된 하나의 데이터를 출력하는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하고, 상기 PPG 신호에서 상기 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 모델링된 동잡음 신호를 제거하고, 상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호를 분석하여 심박수를 측정한다.
상기 동잡음 신호를 모델링하는 것은, 상기 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하기 위한 추정벡터를 산출하는 것을 더 포함하며, 상기 추정벡터는 아래의 수학식에 의해 산출될 수 있다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 상기 동잡음 신호를 모델링하기 위한 추정벡터를 나타내며,
Figure pat00003
은 상기 PPG 신호의 1 by 1000 벡터(vector)로
Figure pat00004
을 의미하며, A는 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬을 나타내며,
Figure pat00005
는 행렬 A의 트랜스포지션(transposition)을 나타내며, -1은 역행렬을 나타낸다.
상기 동잡음 신호를 모델링하는 것은, 상기 추정벡터와 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬의 곱셈 연산을 통해 상기 동잡음 신호를 모델링할 수 있다.
상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호를 분석하여 심박수를 측정하는 것은, 상기 PPG 신호에서 상기 추정벡터와 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬의 곱셈 연산을 통해 모델링된 동잡음 신호를 제거하여 잔차신호를 산출하고, 상기 잔차신호를 분석하여 심박수를 측정할 수 있다.
상기 잔차신호를 분석하여 심박수를 측정하는 것은, 상기 잔차신호에 스펙트럼 분석을 수행하여 상기 잔차신호에서 심박수에 대응하는 주파수를 검출하고, 상기 검출된 주파수에 대응하는 신호에서 극대 점 또는 극소 점을 검출하여 심박수를 측정할 수 있다.
상기 검출된 주파수에 대응하는 신호를 분석하여 측정된 심박수 중 임의의 윈도우에서의 심박수와 이전 윈도우에서의 심박수를 비교하여 그 차이에 따라 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것은, 상기 임의의 윈도우에서의 심박수와 상기 이전 윈도우에서의 심박수와의 차이가 제1 임계값 이상이면 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 상기 이전 윈도우에서의 심박수에 미리 정해진 심박수를 더한 값으로 보정할 수 있다.
상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것은, 상기 임의의 윈도우에서의 심박수와 상기 이전 윈도우에서의 심박수와의 차이가 제2 임계값 이하이면 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 상기 이전 윈도우에서의 심박수에 미리 정해진 심박수를 뺀 값으로 보정할 수 있다.
상기 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호를 입력받는 것은, 미리 정해진 거리 간격에 따라 배치된 상기 PPG 센서로부터 측정된 제1 PPG 신호 및 제2 PPG 신호를 입력받고, 상기 제1 PPG 신호와 제2 PPG 신호를 이용하여 제3 PPG 신호를 산출하는 것을 더 포함하며, 상기 제3 PPG 신호는 아래의 수학식에 의해 산출될 수 있다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
은 제1 PPG 신호를 의미하며,
Figure pat00008
은 제2 PPG 신호를 의미하며,
Figure pat00009
은 제3 PPG 신호를 의미하며,
Figure pat00010
는 제1 PPG 신호와 제2 PPG 신호 사이에 최대 상호 상관관계(cross correlation) 값이 발생할 때의 샘플 지연값을 의미한다.
심박수를 측정하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치는 심박수 측정 장치에 마련된 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호 및 상기 심박수 측정 장치에 마련된 가속도 센서로부터 측정된 3축의 가속도 데이터를 수집하는 수집부, 상기 3축의 가속도 데이터를 입력 데이터로 사용하며 동잡음 신호와 관련된 하나의 데이터를 출력하는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하고, 상기 PPG 신호에서 상기 모델링된 동잡음 신호를 제거하는 동잡음 모델링 및 제거부, 상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호에 스펙트럼 분석을 수행하여 심박수에 대응하는 주파수를 검출하는 주파수 검출부 및 상기 주파수 검출부에 의해 검출된 주파수에 대응하는 신호를 분석하여 심박수를 추정하는 심박수 추정부를 포함한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, PPG 신호에 포함된 동잡음을 제거하여 심박수 측정을 수행하므로 정확한 심박수를 측정할 수 있다.
또한. 연산량이 적은 다중입력 단일출력(Multi Input Singel Output)필터를 이용하여 동잡음을 제거하므로 짧은 시간에 심박수를 정확하게 측정할 수 있으며, 연산에 필요한 메모리 용량이 적으므로 적은 메모리 용량을 갖는 웨어러블 기기에 적용할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치의 제어 블록도이다.
도 2 는 도 1 에 도시된 심박수 추정부에 의해 추정된 심박수의 추정 그래프 및 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이다.
도 3 은 도 2 에 도시된 극심한 동잡음이 제거된 심박수의 추정 그래프 및 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이다.
도 4 는 실제 심박수과 추정된 심박수 간의 피어슨 상관관계(Pearson correlation)를 도시한 도면이다.
도 5 는 추정된 심박수 중 평균절대오차(Average absolute error)가 가장 낮게 산출된 심박수의 추정 그래프와 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 방법을 도시한 순서도이다.
도 7 은 도 6 에 도시된 심박수 추정 단계에 포함된 추가적인 심박수 보정 방법을 도시한 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
일반적으로, 심박수는 운동, 외부자극 또는 생체적 변화에 의해 변화하며 이러한 변화가 존재할 때 PPG 신호에 동잡음이 심장 박동수와 유사한 또는 유사하지 않은 형태로 삽입될 수 있다. 이때, 운동, 외부자극 또는 생체적 변화는 가속도 변화를 의미할 수 있으며, 이에 따라 가속도 변화에 의해 동잡음이 발생하여 PPG 신호에 변화가 발생하는 것을 의미할 수 있으므로, 가속도 데이터와 PPG 신호에는 강한 상관 관계가 있는 것으로 가정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치는 이러한 가속도 데이터와 PPG 신호 간의 상관 관계를 분석하여 PPG 신호에 포함된 동잡음을 제거할 수 있다. 구체적으로, 심박수 측정 장치는 가속도 센서로부터 수집된 가속도 데이터를 이용하여 PPG 신호에 포함된 동잡음을 모델링할 수 있으며, 수집된 PPG 신호에서 모델링된 동잡음을 제거하여 정확한 심박수를 추정할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치의 제어 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 센서부(110), 수집부(120), 전처리부(130), 동잡음 모델링 및 제거부(140), 주파수 검출부(150) 및 심박수 추정부(160)를 포함할 수 있다.
센서부(110)는 인체에 부착되거나 인체에 착용가능한 기기에 구비될 수 있으며, PPG 센서 및 가속도 센서를 포함할 수 있다.
이때, PPG 센서는 심장 박동에 따른 혈관 굵기의 변화에 따라 빛의 흡수 및 반사 정도가 변화하는 원리를 이용한 것으로서, 적외선을 방출하는 발광부와 발광부로부터 사용자의 신체로 조사되어 반사된 빛을 감지하는 수광부로 구성될 수 있다. PPG 센서는 혈관내의 용적변화에 따라 입사된 광신호 대비 출력 광신호의 감쇠(attenuation)정도를 전기 신호화하여 PPG 신호를 측정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서부(110)는 복수 개의 PPG 센서를 구비할 수 있으며, 복수 개의 PPG 센서는 미리 정해진 일정 간격(예를 들어, 1~2cm)에 따라 배치될 수 있다. 센서부(110)는 미리 정해진 거리 간격에 따라 배치된 복수 개의 PPG 센서로 동시에 복수 개의 PPG 신호를 측정할 수 있다.
가속도 센서는 물체가 느끼는 가속도를 측정하는 센서로써, 중력 가속도에 의해 발생하는 정적 가속도와 지면에 대한 물체의 움직임으로 발생하는 동적 가속도를 동시에 감지할 수 있는 센서이다. 상기와 같은 가속도 정보를 이용하면 물체가 지면에서 얼마나 기울어져 있는지, 물체가 어떤 힘을 받았는지, 그리고 물체가 어떻게 운동하고 있는지 측정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 센서는 x,y,z 축에서의 가속도 데이터를 측정할 수 있다.
수집부(120)는 PPG 센서에 의해 측정된 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2) 및 가속도 센서에 의해 측정된 가속도 데이터를 수집할 수 있다. 이때, PPG 센서에 의해 측정된 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2)는 동일한 시간에 측정되며, 소정의 거리 간격으로 두고 측정된 PPG 신호일 수 있다. 예를 들어, PPG 센서가 부착 또는 착용된 인체 일부의 제1 포지션에서 PPG1이 측정되며, 제1 포지션으로부터 2cm 떨어진 제2 포지션에서 PPG2가 측정될 수 있다.
한편, 수집부(120)에 의해 수집된 각각의 데이터의 샘플링 주파수는 125Hz일 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 개별 심박수를 추정하기 위한 윈도우 사이즈는 8초 분량, 즉 1000샘플로 구성할 수 있으며, 2초 분량인 250샘플씩 슬라이딩 시키며 윈도우를 오버래핑하여 심박수 추정을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 PPG 신호에 포함된 동잡음을 제거하기 위해, 복수 개의 PPG 신호를 사용할 수 있다. 이때, 복수 개의 PPG 신호를 사용하는 것은, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 임의의 윈도우에서의 심박수를 측정할 시 측정된 복수의 PPG 신호를 통해 추정된 심박수 중 이전 윈도우에서의 심박수와 비교하여 가장 근접한 값을 갖는 PPG 신호를 임의의 윈도우에서의 심박수로 선택하므로, 보다 정확한 심박수를 추정할 수 있도록 여러 심박수 후보군을 생성하기 위함이다. 후술하는 심박수 측정 장치(100)는 3개의 PPG 신호를 이용하여 심박수를 추정하는 것을 예를 들어 설명한다. 이때, 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2)는 수집부(120)에 의해 PPG 센서로부터 측정될 수 있으며, 나머지 하나의 PPG 신호(PPG3)는 전처리부(130)에 의해 생성될 수 있다.
전처리부(130)는 수집부(120)에 의해 수집된 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2)를 이용하여 세번째 PPG 신호(PPG3)를 생성할 수 있다. 이때, 세번째 PPG 신호(PPG3)는 PPG1과 PPG2의 평균값을 갖는 PPG 신호를 의미할 수 있다. 전처리부(130)는 수집부(120)에 의해 수집된 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2)을 이용하는 수학식 1를 통해 PPG3를 생성할 수 있다.
Figure pat00011
여기서, 은 PPG1을 의미하며,
Figure pat00013
은 PPG2를 의미하며,
Figure pat00014
은 PPG3을 의미하며,
Figure pat00015
는 PPG1과 PPG2 사이에 최대 상호 상관관계(cross correlation) 값이 발생할 때의 샘플 지연값을 의미한다.
전처리부(130)는 신호의 잡음 또는 변동(fluctuation)을 줄이기 위해, 3개의 PPG 신호(PPG1, PPG2, PPG3)에 이동평균필터를 적용하는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 이때, 이동평균필터는
Figure pat00016
와 같이 구성될 수 있으며, 여기서, N은 필터 계수를 의미한다. 한편, 필터계수는 실험을 통해 가장 적절한 계수로 산출된 7로 고정될 수 있다.
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 수집부(120) 및 전처리부(130)에 의해 수집 및 생성된 3개의 PPG 신호(PPG1, PPG2, PPG3) 및 수집부(120)에 의해 수집된 3축의 가속도 데이터를 이용하여 PPG 신호에 포함된 동잡음을 모델링할 수 있으며, 모델링된 동잡음을 PPG 신호에서 제거할 수 있다.
구체적으로, 동잡음 모델링 및 제거부(140)는 PPG 신호에 포함된 동잡음을 모델링하기 위해 3개의 PPG 신호를 심장 박동에 관련된 신호 및 동잡음에 관련된 신호로 나타낼 수 있으며, 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00017
여기서,
Figure pat00018
은 PPG 센서에 의해 수집된 샘플의 PPG 신호를 의미하며,
Figure pat00019
은 PPG 센서에 의해 수집된 샘플의 PPG 신호 중 측정하고자 하는 심박수에 관련된 신호를 의미하며,
Figure pat00020
은 각각 x,y,z축의 가속도 신호를 의미하며,
Figure pat00021
는 PPG 센서에 의해 수집된 샘플의 PPG 신호에 포함된 동잡음에 의한 간섭신호를 의미하며,
Figure pat00022
은 백색 가산잡음을 의미한다.
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 가속도 데이터를 이용하여 PPG 신호에 포함된 동잡음을 제거하기 위해, 3축의 가속도 데이터, 즉 복수의 가속도 데이터를 입력(Multi Input)하면 동잡음과 관련된 하나의 추정벡터가 출력(Single output)되는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output; 이하 미소(MISO))필터링을 통해 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링할 수 있다. 즉, 동잡음 모델링 및 제거부(140)는 동잡음에 의한 간섭신호
Figure pat00023
를 x,y,z 각각의 3축 가속도 데이터와 계수
Figure pat00024
로 구성되는 미소(MISO)필터링을 통해 수학식 3과 같이 모델링할 수 있다.
Figure pat00025
이때,
Figure pat00026
는 미소(MISO)필터의 계수를 의미하며,
Figure pat00027
는 미소(MISO)필터의 지연값을 의미한다.
이하에서는, 선형추정을 통해 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링하는 방법을 보다 구체적으로 설명한다.
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 미소(MISO)필터를 통해 PPG 신호인
Figure pat00028
과 가속도 데이터
Figure pat00029
간의 상관관계를 갖는 모델을 획득할 수 있다. 이때, 미소(MISO)필터를 통한 모델 획득에 사용되는 식은 수학식 4와 같다.
Figure pat00030
여기서,
Figure pat00031
은 전처리부(130)에 의해 전처리 과정이 수행된 PPG 신호의 1 by 1000 벡터(vector)이며 수학식 5와 같이 표현되며,
Figure pat00032
는 모델링 계수로 구성된 1 by 3s 벡터(vector)이며 수학식 6과 같이 표현되며, 이때
Figure pat00033
는 미소(MISO)필터의 지연값을 의미한다.
Figure pat00034
Figure pat00035
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 수집부(120)에 의해 수집된 3축 가속도 데이터를 이용하여 행렬 A를 생성할 수 있다. 행렬 A는 수학식 7과 같이 구성될 수 있다.
Figure pat00036
Figure pat00037
여기서, 변수
Figure pat00038
는 각각 x,y,z 축의 가속도 데이터를 의미하며,
Figure pat00039
는 미소(MISO)필터의 지연값을 의미하며, 실험을 통해 25로 결정될 수 있다.
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 수학식 4를 이용하여 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링하기 위한 벡터를 산출할 수 있다. 이때, 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링하기 위한 벡터는 추정벡터(
Figure pat00040
)로 표현할 수 있으며, 추정벡터
Figure pat00041
는 정사각 행렬
Figure pat00042
이 정칙행렬이라는 가정하에 수학식 8을 통해 산출할 수 있다.
Figure pat00043
여기서, T는 행렬의 트랜스포즈를 나타내며, -1은 역행렬을 나타낸다.
동잡음 모델링 및 제거부(140)는 산출한 추정벡터
Figure pat00044
를 통해 동잡음에 의한 간섭신호를 추정할 수 있다. 동잡음 모델링 및 제거부(140)는 추정벡터
Figure pat00045
를 이용하여 동잡음에 의한 간섭신호를 추정하기 위해, 추정벡터
Figure pat00046
와 각각의 가속도 축의 가속도 데이터를 나타내는 행렬 A를 곱하여(
Figure pat00047
) 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링할 수 있다. 동잡음 모델링 및 제거부(140)는 수학식 9과 같이 PPG 신호의 1 by 1000 벡터(vector)인
Figure pat00048
에서 모델링된 동잡음에 의한 간섭신호(
Figure pat00049
)를 제거하여 잔차신호(
Figure pat00050
)을 산출할 수 있다.
Figure pat00051
이때, 백색 가산잡음(
Figure pat00052
)의 영향을 무시할 수 있을 정도로 작아, 모델링된 동잡음에 의한 간섭신호가 제거된 잔차신호(
Figure pat00053
)는 심박수에 관련된 신호만을 포함할 수 있다.
주파수 검출부(150)는 동잡음 모델링 및 제거부(140)에 의해 동잡음에 의한 간섭신호가 제거된 잔차신호(
Figure pat00054
)에서 심박수에 대응하는 주파수 성분을 검출할 수 있다.
구체적으로, 주파수 검출부(150)는 잔차신호(
Figure pat00055
)의 상관행렬(correlation matrix)을 산출한 후, 이를 이용하여 스펙트럼 분석을 수행할 수 있다. 이때, 잔차신호(
Figure pat00056
)의 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 스펙트럼 분석을 수행하는 것은, eigenvector method를 사용하여 스펙트럼 분석을 수행할 수 있다. 주파수 검출부(150)는 수학식 10을 통해 유사스펙트럼(pseudo spectrum) 값의 가장 높은 피크점을 검출함으로써 심박수에 대응하는 주파수 추정값을 검출할 수 있다.
Figure pat00057
여기서,
Figure pat00058
은 임의의 주파수에 대한 유사스펙트럼(pseudo spectrum) 값으로, 이는 추정된 스펙트럼 값을 의미하며, N은 eigenvector의 차원(dimension)을 의미하며,
Figure pat00059
는 입력 데이터의 상관행렬(correlation matrix)의 k번째 eigenvector를 의미하며, 이는 잔차신호(
Figure pat00060
)로부터 산출될 수 있다. 정수
Figure pat00061
는 eigenvector method를 사용함에 있어 설정되어야 하는 signal subspace의 구간 길이 또는 차원(dimension)을 의미한다. 이에 따라, SUM(
Figure pat00062
)에서 사용된 eigenvectors
Figure pat00063
는 최소 eigenvalue의 집합인
Figure pat00064
와 동일하며, 벡터
Figure pat00065
는 복합적 지수(complex exponential)값으로 구성되어 있으며, 따라서 내적값(inner product)
Figure pat00066
는 푸리에 변환을 의미한다.
한편, 정확한 심박수 추정을 위해, 스펙트럼 분석을 수행하기 전에 심장의 생리학적 특성에 의해 발생된 심박수 신호의 변동 범위의 제한을 고려하는 것이 중요하다. 이에 따라, 심박수 주파수 범위를 48BPM ~ 180BPM에 해당하는 [0.8Ha, 3.0Hz]로 제한할 수 있다. 이 범위는 신체의 특성에 따른 심박수 관측대역에 기인한다.
심박수 추정부(160)는 주파수 검출부(150)에 의해 추정된 주파수 추정값에 해당하는 신호를 이용하여 심박수를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 심박수는 3개의 PPG 신호인
Figure pat00067
에 대해 추정되었으므로, 각 데이터 프레임마다 3종류의 추정된 심박수 값이 출력될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 추정부(160)는 상술한 것과 같이, 임의의 윈도우에서의 심박수를 추정할 시 3개의 PPG 신호로 추정된 심박수 중 이전 윈도우에서의 추정 심박수와 비교하여 가장 근접한 값을 갖는 PPG 신호를 임의의 윈도우에서의 심박수로 선택하여 심박수를 추정할 수 있다. 이때, 상술한 것과 같이 이전 윈도우에서의 추정 심박수와 비교하여 임의의 윈도우에서의 심박수를 선택하기 위해서는 초기값, 즉 첫번째 윈도우에서의 추정 심박수가 정해져 있어야 한다. 이에 따라, 심박수 추정부(160)는 첫번째 윈도우에 대해 3개의 PPG 신호로 추정된 심박수 중 임의의 하나의 PPG 신호로 추정된 심박수를 첫번째 윈도우에서의 심박수로 설정할 수 있다. 이때, 첫번째 윈도우에서의 심박수는 3개의 PPG 신호 중 전처리부(120)에 의해 산출된 PPG3에 의해 추정된 심박수를 설정하는 것이 바람직하다. 이때, PPG3를 선택하는 것이 바람직한 이유는 PPG1과 PPG2의 평균값을 갖는 신호로 PPG1, PPG2 중 어느 하나의 신호에 기울지 않은 평균값을 나타내므로, PPG1 및 PPG2에 비해 비교적 정확한 값을 나타낼 가능성이 높기 때문이다. 심박수 추정부(160)는 윈도우 넘버가 2 이상인 윈도우에 대해 3개의 PPG 신호(PPG1, PPG2, PPG3)에 의해 추정된 심박수 추정값 중 이전 윈도우에서의 심박수 추정값과 비교하여 이전 윈도우에서의 심박수 추정값과 가장 근접한 심박수 추정값을 해당 윈도우의 심박수 추정값으로 설정할 수 있다.
도 2 는 도 1 에 도시된 심박수 추정부에 의해 추정된 심박수의 추정 그래프 및 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이며, 도 3 은 도 2 에 도시된 극심한 동잡음이 제거된 심박수의 추정 그래프 및 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이다.
도 2 를 참조하면, 심박수 추정값에서 특정 윈도우에서 급격한 변화가 발생한 것으로 나타난다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 추정부(160)는 급격한 변화가 발생하는 윈도우에 대해 심박수 보정을 수행할 수 있다.
구체적으로, 심박수 추정부(160)는 심박수 변화는 운동 또는 생리학적 변화에 기인하며, 격한 운동을 하는 경우 심박수가 크게 증가하는 반면, 휴식을 취해도 심박수는 증가량에 비해 급격히 감소하지 않는다는 사실을 고려하여 보정을 수행할 수 있다. 심박수 추정부(160)는 상술한 심박수 변화 요소를 고려하여 임의의 윈도우, 즉 i번째 윈도우에서의 추정된 심박수(
Figure pat00068
)가 이전 윈도우, 즉 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00069
)에 비해 미리 정해진 임계값인 제1 임계값 이상 증가하면, i번째 윈도우의 심박수(
Figure pat00070
)를 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00071
)에 2BPM을 더한 값으로 보정할 수 있다. 이때, 제1 임계값은 25BPM일 수 있다. 또한, i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00072
)가 이전 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00073
)에 비해 미리 정해진 임계값인 제2 임계값 이상 감소하면, 해당 윈도우의 심박수(
Figure pat00074
)를 이전 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00075
)에서 2BPM만큼 뺀 값으로 보정할 수 있다. 이때, 제2 임계값은 16BPM일 수 있다. 도 3 을 참조하면, 보정을 수행하기 전에 비해 심박수 추정 성능을 높아진 것을 확인할 수 있다.
이하에서는, 도 4 및 5 를 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치의 실험적으로 측정된 성능 결과에 대해 설명한다. 이때 도 4 는 실제 심박수과 추정된 심박수 간의 피어슨 상관관계(Pearson correlation)를 도시한 도면이며, 도 5 는 추정된 심박수 중 평균절대오차(Average absolute error)가 가장 낮게 산출된 심박수의 추정 그래프와 실제 심박수 그래프를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)의 성능은 절대평균오차(average absolute error)를 통해 측정될 수 있다. 절대평균오차(average absolute error)는 수학식 11과 같이 정의된다.
Figure pat00076
여기서,
Figure pat00077
는 절대평균오차(average absolute error)를 의미하며, N은 시간 윈도우(time window)의 총 개수를 의미하며, i는 심박수 추정이 수행되는 윈도우 번호를 의미하며,
Figure pat00078
는 i번째 윈도우에서 추정된 심박수을 의미하며,
Figure pat00079
는 i번째 윈도우의 실제 심박수을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)를 의해 추정된 심박수 에 대한 절대평균오차(average absolute error) 값은 표 1와 같이 산출된다.
Figure pat00080
표 1 을 참조하면, 12개의 추정된 심박수 중 10개의 추정된 심박수에 대한 절대평균오차(average absolute error) 값이 2 미만으로 관측되었으며, 이 중 2개의 추정된 심박수(Data No.3, Data No.9)에 대한 절대평균오차(average absolute error) 값이 1미만으로 관측된 것으로 보아, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)에 의해 추정된 심박수과 실제 심박수 간의 차이가 작은 것으로 관측되며, 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)의 성능은 높은 것으로 나타낼 수 있다.
또한, 도 4 와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)에 의해 추정된 심박수과 실제 심박수 간의 피어슨 상관관계(pearson correlation)를 나타낼 수 있으며, 피어슨 상관관계(pearson correlation) 값은 0.9922로 산출되는 것을 확인할 수 있다. 도 5 를 참조하면, 표 1에서 절대평균오차(average absolute error) 값이 가장 작게 관측된 Data No.9 에 따른 추정된 심박수과 실제 심박수 그래프를 확인할 수 있는데, 도 5 에 도시된 그래프에 나타난 것과 같이 실제 심박수와 추정된 심박수가 거의 차이가 없는 것으로 관측된 것으로 보아, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 성능이 뛰어난 것으로 확인할 수 있다.
이하에서는, 도 6 및 7 을 통하여 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 방법에 대해 설명한다. 이때, 도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 방법을 도시한 순서도이며, 도 7 은 도 6 에 도시된 심박수 추정 단계에 포함된 추가적인 심박수 보정 방법을 도시한 순서도이다.
도 6 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 심박수 측정 장치(100)는 수집부(120)를 통해 PPG 센서에 의해 측정된 2개의 PPG 신호(PPG1, PPG2) 및 가속도 센서를 통해 측정된 3축의 가속도 데이터를 입력받는다(210).
입력받은 PPG1과 PPG2를 이용하여 세번째 PPG 신호인 PPG3를 산출한다(220).
이때, PPG1과 PPG2를 이용하여 PPG3를 산출하는 것은, PPG1과 PPG2의 최대 상관관계(correlation) 값을 산출하여 딜레이를 맞춰주는 평균신호를 검출함으로써 PPG3를 산출할 수 있다. PPG3는 상술한 수학식 1을 사용하여 산출할 수 있다.
또한, PPG 신호에 포함된 동잡음을 제거하기 위해, 3축의 가속도 데이터를 입력 데이터로 사용하여 PPG 신호에 포함된 동잡음에 의한 간섭신호와 관련된 하나의 데이터를 출력하는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output; 이하 미소(MISO))필터를 이용하여 PPG1, PPG2, PPG3에 포함된 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링한다(230).
이때, 3축의 가속도 데이터를 이용하여 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링하는 것은, 미소(MISO) 필터링 기법을 통해 PPG 신호와 가속도 데이터 간의 상관관계를 추정하여 추정된 상관관계에 따라 PPG 신호에 포함된 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링할 수 있으며, 상술한 수학식 4 내지 8을 통해 수행될 수 있다. 한편, PPG신호와 가속도 데이터 간의 상관관계에 따라 동잡음에 의한 간섭신호를 모델링하는 근거로는, 일반적으로 심박수는 운동, 외부자극 또는 생체적 변화에 의해 변화하며 이러한 변화가 존재할 때 PPG 신호에 동잡음이 심장 박동수와 유사한 또는 유사하지 않은 형태로 삽입될 수 있으며, 이때, 운동, 외부자극 또는 생체적 변화는 통상적으로 가속도 변화를 의미할 수 있으며, 이에 따라 가속도가 변화하면 동잡음이 발생하여 PPG 신호에 변화가 발생하는 것을 의미할 수 있으므로 가속도 데이터와 PPG 신호에는 강한 상관 관계가 있는 것으로 판단될 수 있다.
동잡음에 의한 간섭신호를 모델링한 후, PPG신호에서 동잡음에 의한 간섭신호를 제거하기 위해, PPG 신호(PPG1, PPG2, PPG3)에서 모델링된 동잡음을 제거한다(240).
동잡음이 제거된 PPG 신호를 이용하여 정확한 심박수를 추정하기 위해, 동잡음이 제거된 PPG 신호에서 심박수에 대응하는 주파수 추정값을 검출한다(250).
이때, 동잡음이 제거된 PPG 신호에서 심박수에 대응하는 주파수 추정값을 검출하는 것은, 동잡음이 제거된 PPG 신호에 스펙트럼 분석을 수행하여 심박수에 대응하는 주파수 추정값을 검출할 수 있으며, 상술한 수학식 10을 통해 유사스펙트럼(pseudo spectrum) 값이 가장 높은 값을 갖는 피크점을 검출하여 검출된 피크점에 대응되는 주파수를 검출함으로써 심박수에 대응하는 주파수 추정값을 검출할 수 있다.
마지막으로, 동잡음이 제거된 PPG 신호에서 검출된 주파수 추정값에 대응하는 신호를 추출하여 추출한 신호를 분석하여 심박수를 추정한다(260).
이때, 추정한 심박수는 여전히 극심한 동잡음 또는 특정 타입의 동잡음으로 인해 정확한 심박수 추정이 어려울 수 있으며, 이러한 오차를 줄이기 위해 추가적인 보정 작업이 수행될 수 있다. 이러한 추가적인 보정 작업은 도 7 을 통해서 설명하도록 한다.
도 7 을 참조하면, 도 7 은 극심한 동잡음 또는 특정 타입의 동잡음으로 인한 오차를 줄이기 위한 심박수 보정 방법에 대해 설명하며, 오차를 줄이기 위한 심박수 보정 방법으로, 임의의 윈도우와 임의의 윈도우와 바로 이전의 윈도우에서의 심박수를 비교하여 그 차이가 미리 정해진 임계값 이상 또는 이하인지 여부에 따라 심박수를 보정할 수 있다.
이를 위해, 먼저 추정된 심박수 중 임의의 윈도우인, i번째 윈도우에서 추정된 심박수(
Figure pat00081
)와 이전 윈도우인 i-1번째 윈도우에서 추정된 심박수(
Figure pat00082
)를 비교한다(261).
i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00083
)와 이전 윈도우인 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00084
)를 비교했을 때, i번째 윈도우에서의 추정된 심박수(
Figure pat00085
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00086
)에 비해 제1 임계값 이상 증가하는지 여부를 확인한다(262).
이때, i번째 윈도우에서의 추정된 심박수(
Figure pat00087
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00088
)에 비해 제1 임계값 이상 증가(262)하면, i번째 윈도우의 심박수(
Figure pat00089
)를 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00090
)에 2BPM을 더한 값으로 보정한다(263). 이때, 제1 임계값은 25BPM일 수 있다.
또한, i번째 윈도우에서의 추정된 심박수(
Figure pat00091
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00092
)에 비해 제1 임계값 이상 증가(262)하지 않으면, i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00093
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00094
)에 비해 미리 정해진 임계값인 제2 임계값 이상 감소하는지 여부를 확인한다(264).
이때, i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00095
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00096
)에 비해 미리 정해진 임계값인 제2 임계값 이상 감소하면, i번째 윈도우의 심박수(
Figure pat00097
)를 이전 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00098
)에서 2BPM만큼 뺀 값으로 보정한다(265). 이때, 제2 임계값은 -16BPM일 수 있다.
또한, i번째 윈도우에서의 추정된 심박수(
Figure pat00099
)가 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00100
)에 비해 제1 임계값 이상 증가하지 않으며, i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00101
)가 이전 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00102
)에 비해 미리 정해진 임계값인 제2 임계값 이상 감소하지 않으면, 즉, i번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00103
)에서 i-1번째 윈도우에서의 심박수(
Figure pat00104
)를 뺀 값이 -16BPM을 초과하며 25BPM 미만이면, 추정된 심박수에 대한 보정을 수행하지 않는다.
이와 같은, 가속도 데이터를 이용하여 심박수 신호에 포함된 동잡음 신호를 제거하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 심박수 측정 장치

Claims (11)

  1. 심박수 측정 장치에 마련된 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호 및 상기 심박수 측정 장치에 마련된 가속도 센서로부터 측정된 3축의 가속도 데이터를 입력받고,
    상기 3축의 가속도 데이터를 입력 데이터로 사용하며 동잡음 신호와 관련된 하나의 데이터를 출력하는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하고,
    상기 PPG 신호에서 상기 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 모델링된 동잡음 신호를 제거하고,
    상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호를 분석하여 심박수를 측정하는 심박수 측정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 동잡음 신호를 모델링하는 것은,
    상기 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하기 위한 추정벡터를 산출하는 것을 더 포함하며, 상기 추정벡터는 아래의 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 심박수 측정 방법.
    Figure pat00105

    여기서,
    Figure pat00106
    는 상기 동잡음 신호를 모델링하기 위한 추정벡터를 나타내며,
    Figure pat00107
    은 상기 PPG 신호의 1 by 1000 벡터(vector)로
    Figure pat00108
    을 의미하며, A는 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬을 나타내며,
    Figure pat00109
    는 행렬 A의 트랜스포지션(transposition)을 나타내며, -1은 역행렬을 나타낸다.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 동잡음 신호를 모델링하는 것은,
    상기 추정벡터와 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬의 곱셈 연산을 통해 상기 동잡음 신호를 모델링하는 심박수 측정 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호를 분석하여 심박수를 측정하는 것은,
    상기 PPG 신호에서 상기 추정벡터와 상기 3축의 가속도 데이터로 구성된 행렬의 곱셈 연산을 통해 모델링된 동잡음 신호를 제거하여 잔차신호를 산출하고, 상기 잔차신호를 분석하여 심박수를 측정하는 심박수 측정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 잔차신호를 분석하여 심박수를 측정하는 것은,
    상기 잔차신호에 스펙트럼 분석을 수행하여 상기 잔차신호에서 심박수에 대응하는 주파수를 검출하고, 상기 검출된 주파수에 대응하는 신호에서 극대 점 또는 극소 점을 검출하여 심박수를 측정하는 심박수 측정 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 검출된 주파수에 대응하는 신호를 분석하여 측정된 심박수 중 임의의 윈도우에서의 심박수와 이전 윈도우에서의 심박수를 비교하여 그 차이에 따라 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것을 더 포함하는 심박수 측정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것은,
    상기 임의의 윈도우에서의 심박수와 상기 이전 윈도우에서의 심박수와의 차이가 제1 임계값 이상이면 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 상기 이전 윈도우에서의 심박수에 미리 정해진 심박수를 더한 값으로 보정하는 심박수 측정 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 보정하는 것은,
    상기 임의의 윈도우에서의 심박수와 상기 이전 윈도우에서의 심박수와의 차이가 제2 임계값 이하이면 상기 임의의 윈도우에서의 심박수를 상기 이전 윈도우에서의 심박수에 미리 정해진 심박수를 뺀 값으로 보정하는 심박수 측정 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호를 입력받는 것은,
    미리 정해진 거리 간격에 따라 배치된 상기 PPG 센서로부터 측정된 제1 PPG 신호 및 제2 PPG 신호를 입력받고, 상기 제1 PPG 신호와 제2 PPG 신호를 이용하여 제3 PPG 신호를 산출하는 것을 더 포함하며, 상기 제3 PPG 신호는 아래의 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 심박수 측정 방법.
    Figure pat00110

    여기서,
    Figure pat00111
    은 제1 PPG 신호를 의미하며,
    Figure pat00112
    은 제2 PPG 신호를 의미하며,
    Figure pat00113
    은 제3 PPG 신호를 의미하며,
    Figure pat00114
    는 제1 PPG 신호와 제2 PPG 신호 사이에 최대 상호 상관관계(cross correlation) 값이 발생할 때의 샘플 지연값을 의미한다.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 하나의 항에 따라 심박수를 측정하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  11. 심박수 측정 장치에 마련된 PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호 및 상기 심박수 측정 장치에 마련된 가속도 센서로부터 측정된 3축의 가속도 데이터를 수집하는 수집부;
    상기 3축의 가속도 데이터를 입력 데이터로 사용하며 동잡음 신호와 관련된 하나의 데이터를 출력하는 다중입력 단일출력(Multi Input Single Output) 필터를 통해 상기 PPG 신호에 포함된 동잡음 신호를 모델링하고, 상기 PPG 신호에서 상기 모델링된 동잡음 신호를 제거하는 동잡음 모델링 및 제거부;
    상기 모델링된 동잡음 신호가 제거된 PPG 신호에 스펙트럼 분석을 수행하여 심박수에 대응하는 주파수를 검출하는 주파수 검출부; 및
    상기 주파수 검출부에 의해 검출된 주파수에 대응하는 신호를 분석하여 심박수를 추정하는 심박수 추정부를 포함하는 심박수 측정 장치.
KR1020150041355A 2015-03-25 2015-03-25 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 KR101704491B1 (ko)

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KR1020150041355A KR101704491B1 (ko) 2015-03-25 2015-03-25 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체

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