KR20170054030A - 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치 - Google Patents

생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20170054030A
KR20170054030A KR1020150156703A KR20150156703A KR20170054030A KR 20170054030 A KR20170054030 A KR 20170054030A KR 1020150156703 A KR1020150156703 A KR 1020150156703A KR 20150156703 A KR20150156703 A KR 20150156703A KR 20170054030 A KR20170054030 A KR 20170054030A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
waveform
acceleration waveform
extracting
bio
correlation
Prior art date
Application number
KR1020150156703A
Other languages
English (en)
Inventor
윤승근
권의근
김상준
박창순
이재천
최창목
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020150156703A priority Critical patent/KR20170054030A/ko
Priority to US15/155,436 priority patent/US20170128022A1/en
Priority to EP16188011.7A priority patent/EP3165155B1/en
Priority to JP2016196224A priority patent/JP2017086876A/ja
Priority to CN201610908152.0A priority patent/CN106667468A/zh
Publication of KR20170054030A publication Critical patent/KR20170054030A/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7239—Details of waveform analysis using differentiation including higher order derivatives
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A61B5/02116—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave amplitude
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/026—Measuring blood flow
    • A61B5/0261—Measuring blood flow using optical means, e.g. infrared light
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

사용자로부터 감지된 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형을 산출하고, 가속 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출하며, 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치를 제공한다.

Description

생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF EXTRACTING FEATURE OF BIOMEDICAL SIGNAL}
아래 실시예들은 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
웨어러블 기기와 다양한 센서들을 활용한 모바일 센싱 어플리케이션 분야에서 맥파 파형의 분석을 통하여 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 기술들이 있다. 모바일 센싱 환경에서는 신체의 움직임과 자세에 따라 생체 신호 이외에 다양한 잡음이 중첩되어 생체 신호 파형을 분석할 때 오류 가능성이 높아진다. 맥파의 기본 파형에 노이즈가 조금만 섞여도 파형을 미분했을 때 노이즈의 영향이 커져 파형의 일그러짐이 심해진다. 때문에 기본 파형에서 찾고자 하는 극점이나 변곡점을 찾기가 힘들다.
일 측에 따르면, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법은 사용자로부터 감지된 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형(acceleration wave)을 산출하는 단계; 상기 가속 파형으로부터 입사 가속 파형(incident acceleration wave)을 추출하는 단계; 및 상기 가속 파형과 상기 입사 가속 파형 간의 상관 관계(correlation)에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계를 포함한다.
상기 생체 신호는 맥파를 포함할 수 있다.
상기 가속 파형을 산출하는 단계는 상기 파형을 2차 미분하여 상기 가속 파형을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 가속 파형을 산출하는 단계는 상기 파형의 n번째 샘플 값, 상기 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 상기 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 상기 가속 파형을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 d는 미리 정해진 샘플 간격(sample difference)이며, 상기 n은 d보다 크거나 같은 양의 정수일 수 있다.
상기 생체 신호의 특징을 추출하는 방법은 상기 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하는 단계; 또는 상기 생체 신호의 평균 파형을 획득하는 단계 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
상기 입사 가속 파형은 상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 상기 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다.
상기 입사 가속 파형은 상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다.
상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계는 심장 수축 압력에 의한 혈관 반응 지표에 기초하여, 상기 가속 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계는 상기 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는 상기 입사 가속 파형을 상기 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 상기 입사 가속 파형과 상기 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상기 상관관계에 포함된 극점들의 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생체 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파 및 신체 말단부로부터 되돌아오는 반사파를 포함하고, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는 상기 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하는 단계; 및 상기 탐색된 극대점을 상기 반사파의 시작점으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치는 사용자로부터 생체 신호를 감지하는 감지부; 및 상기 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형을 산출하고, 상기 가속 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출하며, 상기 가속 파형과 상기 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 프로세서를 포함한다.
상기 생체 신호는 맥파를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 파형을 2차 미분하여 상기 가속 파형을 산출할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 파형의 n번째 샘플 값, 상기 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 상기 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 상기 가속 파형을 산출하고, 상기 d는 미리 정해진 샘플 간격이며, 상기 n은 d보다 크거나 같은 양의 정수일 수 있다.
상기 프로세서는 상기 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하거나, 또는 상기 생체 신호의 평균 파형을 획득할 수 있다.
상기 입사 가속 파형은 상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 상기 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다.
상기 입사 가속 파형은 상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다.
상기 프로세서는 심장 수축 압력에 의한 혈관 반응 지표에 기초하여, 상기 가속 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 입사 가속 파형을 상기 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 상기 입사 가속 파형과 상기 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상기 상관관계에 포함된 극점들의 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출할 수 있다.
상기 생체 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파 및 신체 말단부로부터 되돌아오는 반사파를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하고, 상기 탐색된 극대점을 상기 반사파의 시작점으로 추출할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따라 감지된 생체 신호를 나타낸 도면.
도 2는 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 일 실시예에 따라 가속 파형을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 일 실시예에 따라 입사 가속 파형을 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 일 실시예에 따라 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계를 구하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 6은 일 실시예에 따른 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 8은 다양한 환경에서 일 실시예에 따라 생체 신호의 특징을 추출한 결과를 나타낸 그래프.
도 9는 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 장치의 블록도.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 개시된 실시예들은 다양한 다른 형태로 변경되어 실시될 수 있으며 본 명세서의 범위는 개시된 실시예들에 한정되지 않는다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
하기에서 설명될 실시예들은 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 데 사용될 수 있다. 실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 스마트 폰, 모바일 기기, 스마트 홈 시스템 등에서 사용자의 건강 상태를 모니터링 하는데 적용될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따라 감지된 생체 신호를 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, 생체 신호의 일 예인 맥파(pulse wave)의 기본 파형이 도시된다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 생체 신호 중 하나인 맥파를 일 예로 들어 설명하지만, 생체 신호가 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
맥파는 혈액이 심장에서 배출되면서 나타나는 맥동성 파형으로서, 심장의 이완과 수축 작용에 의한 혈류량의 변화 및 그에 따른 혈관의 용적 변화를 통해 측정이 가능하다. 광용적맥파는 광을 이용하여 혈관의 용적 변화 시에 나타나는 생체 조직의 광에 대한 반사율, 흡수율, 투과율 등의 특성을 관찰하며, 이 변화를 통해 맥파가 측정될 수 있다. 맥파는 비침습적 생체 신호 측정이라는 점에서 널리 사용되고 있다.
맥파의 파형은 주로 심장 수축으로 인해 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파(X)와 신체 말단부로부터 되돌아 오는 반사파(Y)가 중첩되어 구성될 수 있으며, 그 외에 혈관의 탄성에 의한 파형들 또한 중첩될 수 있다. 진행파(X)와 반사파(Y)의 중첩 형태에 따라 맥파의 파형은 다양한 형태를 나타낼 수 있다.
진행파(X)와 반사파(Y)는 예를 들어, 파형(110)과 같이 진행파(X)와 반사파(Y) 각각의 시작점 및 극대점의 위치가 명확하게 파악되는 형태로 중첩될 수도 있다. 또는, 예를 들어, 파형(130)과 같이 진행파(X)와 반사파(Y) 각각의 시작점 및 극대점의 위치가 명확하게 파악되지 않는 형태로 중첩될 수도 있다.
진행파(X)와 반사파(Y)를 통해 파악되는 다양한 특징들은 사용자의 건강 상태를 모니터링하는 데에 사용될 수 있다. 일 예로 진행파(X)와 반사파(Y) 간의 시간차에 의해 사용자의 혈압을 추정할 수 있다. 이러한 측면에서 맥파 분석 시에 반사파의 시작점이나 반사파의 극대점의 위치를 찾는 것이 요구된다.
도 2는 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 장치(이하, '추출 장치')는 사용자로부터 감지된 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형(acceleration wave)을 산출한다(210). 생체 신호는 맥파를 포함할 수 있다. 추출 장치는 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하거나, 생체 신호의 평균 파형을 획득할 수 있다.
추출 장치는 예를 들어, 생체 신호의 파형을 각 파형의 시작점과 끝점으로 나누고, 그 중 한 개의 맥파 파형을 한 주기 파형으로 획득할 수 있다. 또는 추출 장치는 동일한 한 주기의 단위 길이에 해당하는 각 파형들의 평균 파형을 구하는 방식으로 생체 신호의 평균 파형을 획득할 수 있다.
추출 장치는 예를 들어, 생체 신호의 파형을 2차 미분하여 가속 파형을 산출할 수 있다. 추출 장치는 예를 들어, 파형의 n번째 샘플 값, 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 가속 파형을 산출할 수 있다. 여기서, d는 미리 정해진 샘플 간격(sample difference)이고, n은 d보다 크거나 같은 양의 정수일 수 있다. 추출 장치가 가속 파형을 산출하는 방법은 도 3을 참조하여 설명한다.
추출 장치는 가속 파형으로부터 입사 가속 파형(incident acceleration wave)을 추출한다(220). 입사 가속 파형은 가속 파형의 일부에 해당하고, 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다. 또한, 입사 가속 파형은 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다. 추출 장치가 입사 가속 파형을 추출하는 방법은 도 4를 참조하여 설명한다.
추출 장치는 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계(correlation)에 기초하여, 생체 신호의 특징을 추출한다(230). 추출 장치는 예를 들어, 입사 가속 파형을 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 입사 가속 파형과 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다. 추출 장치는 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하고, 탐색된 극대점을 생체 신호의 특징(예를 들어, 반사파의 시작점)으로 추출할 수 있다. 실시예에 따라서, 추출 장치는 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이하의 극소점들 중 최초의 극소점을 탐색하고, 탐색된 극소점을 생체 신호의 특징으로 추출할 수도 있다. 추출 장치가 생체 신호의 특징을 추출하는 방법은 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따라 가속 파형을 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 맥파의 기본 파형(g(t))(310) 및 기본 파형(310)으로부터 산출된 가속 파형(g''(t))(330)이 도시된다.
맥파의 기본 파형(310)은 맥박 한 주기의 파형으로 예를 들어, 기본 파형(310)에서 시작점과 끝점 사이의 파형일 수 있다. 추출 장치는 기본 파형(310)을 2차 미분하여 가속 파형(330)을 산출할 수 있다. 가속 파형(330)은 가속 맥파 파형일 수 있다.
이 때, 기본 파형(g(t))(310)의 n번째 샘플을 tn이라고 하면, 추출 장치는 예를 들어, 아래의 <수학식 1>을 통해 가속 파형(g''(t))(330)을 산출할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, d는 양수로 기본 파형(310)의 샘플링 레이트(sampling rate), 노이즈(noise) 등에 따라 사용자가 정할 수 있는 샘플 간격(sample difference)이다. 샘플 간격(d)은 미리 정해질 수 있다. n은 d보다 크거나 같은 양의 정수일 수 있다.
일 실시예에서는 맥파의 기본 파형(310)을 2번 미분함으로써 증폭된 잡음을 제거하는 필터(filter)의 역할을 수행할 수 있다.
도 3에서 맥파 한 주기 파형에서 외부 압력이 가장 강한 부분은 맥파의 시작점 근처로, 가속 파형(330)에서 보이는 것과 같이 주변 노이즈가 차지하는 부분이 가장 적음을 알 수 있다.
일 실시예에서는 노이즈에 의한 영향이 가장 작은 부분, 다시 말해 가속 파형(330)의 초기 압력이 가해지는 부분에 해당하는 입사 가속 파형을 추출함으로써 잡음의 영향을 최소화하는 한편, 파형을 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 입사 가속 파형을 추출하는 방법은 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4는 일 실시예에 따라 입사 가속 파형을 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4를 참조하면, 가속 파형(g''(t))(330)으로부터 추출된 입사 가속 파형(h(t))(410)이 도시된다.
추출 장치는 입사 가속 파형(410)을 구하기 위해 우선 가속 파형(330)의 시작점 근처에서 가속 파형이 최대가 되는 지점(이하, '최대점')(T0)을 찾는다. 이때, 가속 파형의 시작점은 심장 수축이 시작되는 부분, 다시 말해 진행파의 시작 구간으로서 잡음이 적은 구간에 해당할 수 있다.
추출 장치는 가속 파형(330)의 최대점(T0)으로부터 다음에 위치하는 극대점(T1)의 위치를 찾는다. 추출 장치는 h(t) = g''(t) (T0≤t≤T1)와 같이 가속 파형의 최대점(T0)으로부터 다음 극대점(T1)까지의 구간 파형으로부터 입사 가속 파형(410)을 추출할 수 있다. 또는 추출 장치는 심장 수축과 혈관 탄성 간의 상관 관계를 나타내는 혈관 반응 지표에 기초하여, 가속 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출할 수도 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계를 구하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참조하면, 입사 가속 파형(h(t)(410)과 가속 파형(g''(t))(330) 간의 상관 관계(cross-correlation)를 나타내는 그래프(510)가 도시된다.
맥파 g(t)의 끝점이 T2일 때, 추출 장치는 예를 들어, 다음의 <수학식 2>와 같은 상관 관계 함수 CC(t)에 의해 가속 파형(g''(t))(330)과 입사 가속 파형(h(t))(410) 간의 상관 관계를 구할 수 있다. 이때, 상관 관계는 가속 파형과 입사 가속 파형 가의 연속적 상관 관계 또는 이동 상관 관계(moving correlation)일 수 있다.
Figure pat00002
여기서,
Figure pat00003
와
Figure pat00004
값은 T0≤T≤T1 범위에서의 평균값일 수 있다.
추출 장치는 입사 가속 파형(410)을 가속 파형(330)의 구간 내에서 이동시키면서, 입사 가속 파형(410)과 가속 파형(330) 사이의 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다. 추출 장치는 예를 들어, 입사 가속 파형(410)을 가속 파형(330)의 T0부터 T2 구간까지 T1 의 폭만큼 이동시켜 가면서, 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다.
그래프(510)의 각 점은 입사 가속 파형(410)과 가속 파형(330) 사이의 시간에 따라 계산된 상관도에 해당할 수 있다. 일 실시예에서는 입사 가속 파형(410)을 가속 파형(330)의 구간 내에서 이동시키면서 시간에 따른 상관도를 계산함으로써 입가 가속 파형(410)의 특징만을 증폭시키는 증폭기와 같은 효과를 가질 수 있다.
추출 장치는 그래프(510)와 같은 상관 관계에서 나타난 각 극점(peak point)들을 통해 다양한 정보를 얻을 수 있다. 추출 장치는 예를 들어, 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상관 관계에 포함된 극점들의 값 등에 기초하여, 생체 신호의 특징을 추출할 수 있다. 추출 장치가 상관 관계를 통해 생체 신호의 특징을 추출하는 방법은 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 상관 관계(610)로부터 추출된 생체 신호(예를 들어, 맥파)(630)의 특징이 도시된다.
추출 장치는 전술한 방법에 의해 구해진 상관 관계(610)에서 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색할 수 있다. 예를 들어, 미리 정해진 상관도를 0.4라고 하면, 추출 장치는 극대점(606)을 최초의 극대점으로 탐색할 수 있다. 상관 관계(610)의 시작점에서의 상관도는 1이 나오므로, 시작점은 극대점들에서 제외될 수 있다.
이때, 상관 관계(610)에서 탐색된 최초의 극대점(606)은 진행파의 시작 구간과 유사도가 가장 높은 지점으로서 반사파의 시작 구간으로 추정될 수 있다. 실시예에 따라서, 추출 장치는 진행파와 추정된 반사파 간의 시간차를 추정하여 사용자의 혈압을 측정할 수도 있다.
추출 장치는 맥파(630)에서, 극대점(606)에 대응되는 지점(635)을 찾고, 해당 지점(635)을 맥파(630)에서 반사파의 압력이 시작되는 반사파의 시작점으로 추출할 수 있다.
도 7은 다른 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 추출 장치는 생체 신호의 파형을 획득하고(710), 생체 신호의 파형을 2차 미분하여 가속 파형을 산출할 수 있다(720).
추출 장치는 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출할 수 있다(730).
추출 장치는 입사 가속 파형을 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 입사 가속 파형과 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다(740).
추출 장치는 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색할 수 있다(750).
추출 장치는 탐색된 극대점을 반사파의 시작점으로 추출할 수 있다(760).
도 8은 다양한 환경에서 일 실시예에 따라 생체 신호의 특징을 추출한 결과를 나타낸 그래프이다. 도 8을 참조하면, 생체 신호의 압력(혈압)이 93/68 mmHg인 경우의 추출 결과(810), 생체 신호의 압력(혈압)이 104/78 mmHg인 경우의 추출 결과(830) 및 105/71 mmHg인 경우의 추출 결과(850)가 도시된다.
추출 결과(810)에서 탐색된 반사파의 시작점에 의해 진행파와 반사파 간의 시간 차(T)는 0.37s 로 구해질 수 있다. 또한, 추출 결과(820)에서 탐색된 반사파의 시작점에 의해 시간 차는 0.32s로 구해지고, 추출 결과(830)에서 시간 치는 0.29s로 구해질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 진행파 및 반사파 간의 구별이 명확하지 않은 다양한 맥파 파형들에 대하여도 반사파의 시작점을 추출할 수 있음을 알 수 있다. 일 실시예에서는 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형인 입사 가속 파형을 이용함으로써 잡음에 대하여 강인하게 생체 신호의 특징을 추출할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징을 추출하는 장치의 블록도이다. 도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 추출 장치(900)는 감지부(910), 프로세서(920), 메모리(930)를 포함한다. 감지부(910), 프로세서(920), 메모리(930)는 버스(940)를 통하여 서로 통신할 수 있다.
감지부(910)는 사용자로부터 생체 신호를 감지한다. 생체 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파 및 신체 말단부로부터 되돌아오는 반사파를 포함할 수 있다. 생체 신호는 맥파를 포함할 수 있다. 감지부(910)는 예를 들어, 광용적 맥파 측정(PhotoPlethymoGraph; PPG) 센서를 포함할 수 있다. 광용적 맥파 측정 (PPG) 센서는 생체 조직의 광학적 특성을 이용하여 혈관에 흐르는 혈류량을 측정함으로써 심박 활동 상태를 추정할 수 있는 맥파 측정 센서이다.
프로세서(920)는 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형을 산출하고, 가속 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출한다. 프로세서(920)는 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하거나, 또는 생체 신호의 평균 파형을 획득할 수 있다.
입사 가속 파형은 가속 파형의 일부에 해당하고, 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다. 입사 가속 파형은 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형일 수 있다.
프로세서(920)는 파형을 2차 미분하여 가속 파형을 산출한다. 프로세서(920)는 파형의 n번째 샘플 값, 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 가속 파형을 산출할 수 있다. 이때, d는 미리 정해진 샘플 간격(sample difference)이고, n은 d보다 크거나 같은 양의 정수일 수 있다.
프로세서(920)는 가속 파형과 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여, 생체 신호의 특징을 추출한다.
프로세서(920)는 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출할 수 있다. 프로세서(920)는 입사 가속 파형을 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 입사 가속 파형과 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산할 수 있다.
프로세서(920)는 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상관 관계에 포함된 극점들의 값 중 적어도 하나에 기초하여, 생체 신호의 특징을 추출할 수 있다. 프로세서(920)는 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하고, 탐색된 극대점을 반사파의 시작점으로 추출할 수 있다.
메모리(930)는 프로세서(920)에 의해 산출된 가속 파형, 및 입사 가속 파형을 저장할 수 있다. 메모리(930)는 프로세서(920)에 의해 추출된 생체 신호의 특징을 저장할 수 있다.
이 밖에도, 프로세서(920)는 도 1 내지 도 8을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다.
프로세서(920)는 프로그램을 실행하고, 추출 장치를 제어할 수 있다. 프로세서(920)에 의하여 실행되는 프로그램 코드는 메모리(930)에 저장될 수 있다. 추출 장치는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
메모리(930)는 휘발성 메모리 또는 비 휘발성 메모리일 수 있다.
추출 장치(900)는 소프트웨어 모듈로 구현되어 적어도 하나의 프로세서에 의하여 구동될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 프로세서와 연결된 메모리에 프로그램 형태로 기록될 수 있다. 또는, 추출 장치(900)는 하드웨어 모듈로 구현될 수 있다. 또는, 추출 장치(900)는 소프트웨어 모듈 및 하드웨어 모듈의 조합으로 구현될 수도 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈로 구현된 기능은 프로세서에 의하여 수행되고, 하드웨어 모듈로 구현된 기능은 해당 하드웨어에 의하여 수행될 수 있다. 프로세서와 하드웨어는 입출력 버스 등을 통하여 서로 신호를 주고 받을 수 있다.
추출 장치(900)는 이동 전화, 스마트 폰, PDA, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 등 모바일 장치, 퍼스널 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 넷북 등 컴퓨팅 장치, 의료 장치 또는 웨어러블 디바이스 등 다양한 전자 시스템들을 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (25)

  1. 사용자로부터 감지된 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형(acceleration wave)을 산출하는 단계;
    상기 가속 파형으로부터 입사 가속 파형(incident acceleration wave)을 추출하는 단계; 및
    상기 가속 파형과 상기 입사 가속 파형 간의 상관 관계(correlation)에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호는
    맥파를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가속 파형을 산출하는 단계는
    상기 파형을 2차 미분하여 상기 가속 파형을 산출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가속 파형을 산출하는 단계는
    상기 파형의 n번째 샘플 값, 상기 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 상기 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 상기 가속 파형을 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 d는 미리 정해진 샘플 간격(sample difference)이며, 상기 n은 d보다 크거나 같은 양의 정수인, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하는 단계; 또는
    상기 생체 신호의 평균 파형을 획득하는 단계;
    중 적어도 하나를 더 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형은
    상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 상기 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형인, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형은
    상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형인, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계는
    심장 수축 압력에 의한 혈관 반응 지표에 기초하여, 상기 가속 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계는
    상기 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는
    상기 입사 가속 파형을 상기 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 상기 입사 가속 파형과 상기 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는
    상기 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상기 상관관계에 포함된 극점들의 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호는
    심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파 및 신체 말단부로부터 되돌아오는 반사파를 포함하고,
    상기 생체 신호의 특징을 추출하는 단계는
    상기 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하는 단계; 및
    상기 탐색된 극대점을 상기 반사파의 시작점으로 추출하는 단계
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 방법.
  13. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제12항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  14. 사용자로부터 생체 신호를 감지하는 감지부; 및
    상기 생체 신호의 파형으로부터 가속 파형을 산출하고, 상기 가속 파형으로부터 입사 가속 파형을 추출하며, 상기 가속 파형과 상기 입사 가속 파형 간의 상관 관계에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는 프로세서
    를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 생체 신호는
    맥파를 포함하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 파형을 2차 미분하여 상기 가속 파형을 산출하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 파형의 n번째 샘플 값, 상기 파형의 (n-d)번째 샘플 값, 및 상기 파형의 (n+d)번째 샘플 값에 기초하여, 상기 가속 파형을 산출하고,
    상기 d는 미리 정해진 샘플 간격(sample difference)이며, 상기 n은 d보다 크거나 같은 양의 정수인, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 생체 신호의 한 주기 파형을 획득하거나, 또는 상기 생체 신호의 평균 파형을 획득하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형은
    상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 상기 생체 신호를 발생시키는 압력 구간에 대응하는 구간 파형인, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 입사 가속 파형은
    상기 가속 파형의 일부에 해당하고, 심장 수축에 의한 맥파 신호 대비 잡음의 영향이 가장 작은 구간에 대응하는 구간 파형인, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  21. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    심장 수축 압력에 의한 혈관 반응 지표에 기초하여, 상기 가속 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  22. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 가속 파형의 최대점으로부터 다음 극대점까지의 구간 파형으로부터 상기 입사 가속 파형을 추출하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 입사 가속 파형을 상기 가속 파형의 구간 내에서 이동시키면서, 상기 입사 가속 파형과 상기 가속 파형 사이의 시간에 따른 상관도를 계산하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  24. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 상관 관계에 포함된 극점들의 수, 상기 상관 관계에 포함된 극점들의 위치, 및 상기 상관관계에 포함된 극점들의 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 생체 신호의 특징을 추출하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
  25. 제14항에 있어서,
    상기 생체 신호는
    심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파 및 신체 말단부로부터 되돌아오는 반사파를 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 상관 관계에 포함된 미리 정해진 상관도 이상의 극대점들 중 최초의 극대점을 탐색하고, 상기 탐색된 극대점을 상기 반사파의 시작점으로 추출하는, 생체 신호의 특징을 추출하는 장치.
KR1020150156703A 2015-11-09 2015-11-09 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치 KR20170054030A (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150156703A KR20170054030A (ko) 2015-11-09 2015-11-09 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치
US15/155,436 US20170128022A1 (en) 2015-11-09 2016-05-16 Method and apparatus for extracting feature of biosignal
EP16188011.7A EP3165155B1 (en) 2015-11-09 2016-09-09 Method and apparatus for extracting feature of biosignal
JP2016196224A JP2017086876A (ja) 2015-11-09 2016-10-04 生体信号の特徴を抽出する方法及び装置
CN201610908152.0A CN106667468A (zh) 2015-11-09 2016-10-18 用于提取生物信号的特征的方法和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150156703A KR20170054030A (ko) 2015-11-09 2015-11-09 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20170054030A true KR20170054030A (ko) 2017-05-17

Family

ID=56936289

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150156703A KR20170054030A (ko) 2015-11-09 2015-11-09 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20170128022A1 (ko)
EP (1) EP3165155B1 (ko)
JP (1) JP2017086876A (ko)
KR (1) KR20170054030A (ko)
CN (1) CN106667468A (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110301888A (zh) * 2018-03-27 2019-10-08 佳能株式会社 测量装置和计算机可读存储介质
JP7340771B2 (ja) * 2018-05-28 2023-09-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 生体検知装置、生体検知方法、記録媒体、およびプログラム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6017313A (en) * 1998-03-20 2000-01-25 Hypertension Diagnostics, Inc. Apparatus and method for blood pressure pulse waveform contour analysis
JP3790266B2 (ja) * 2003-06-27 2006-06-28 株式会社総合医科学研究所 疲労度評価装置、疲労度評価装置の制御方法、および疲労度評価プログラム、並びに該プログラムを記録した記録媒体
JP4581496B2 (ja) * 2004-06-14 2010-11-17 オムロンヘルスケア株式会社 脈波解析装置および脈波解析プログラム
KR100820159B1 (ko) * 2005-11-29 2008-04-10 엘지전자 주식회사 혈압측정 방법 및 장치
JP5002084B2 (ja) * 2007-11-22 2012-08-15 株式会社エー・アンド・デイ 血圧監視装置
US20090326386A1 (en) * 2008-06-30 2009-12-31 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and Methods for Non-Invasive Blood Pressure Monitoring
JP5200968B2 (ja) * 2009-02-03 2013-06-05 オムロンヘルスケア株式会社 脈波解析装置、脈波解析方法、および脈波解析プログラム
JP2011167424A (ja) * 2010-02-22 2011-09-01 Panasonic Corp 血圧監視装置
JP5516428B2 (ja) * 2010-10-14 2014-06-11 株式会社村田製作所 拍動周期算出装置およびこれを備えた生体センサ
JP5718126B2 (ja) * 2011-03-31 2015-05-13 沖電気工業株式会社 微細振動特徴量算出装置、微細振動特徴量算出方法及びプログラム
US9675274B2 (en) * 2011-09-23 2017-06-13 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US9119597B2 (en) * 2011-09-23 2015-09-01 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
JP6097495B2 (ja) * 2012-06-16 2017-03-15 株式会社デルタツーリング 生体状態分析装置及びコンピュータプログラム
US20140073968A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-13 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and systems for qualifying physiological values based on two segments
US20140073975A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-13 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and systems for determining physiological information based on threshold crossings of an autocorrelation sequence
JP2014097242A (ja) * 2012-11-15 2014-05-29 Pioneer Electronic Corp 脈波解析装置及び方法、並びにコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3165155A1 (en) 2017-05-10
CN106667468A (zh) 2017-05-17
EP3165155B1 (en) 2020-11-25
JP2017086876A (ja) 2017-05-25
US20170128022A1 (en) 2017-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Heart sound classification based on scaled spectrogram and partial least squares regression
US9795306B2 (en) Method of estimating blood pressure based on image
US5792062A (en) Method and apparatus for detecting nonlinearity in an electrocardiographic signal
CN104135917B (zh) 脉搏计
EP3366203A1 (en) Method and system for cuffless blood pressure estimation using photoplethysmogram features and pulse transit time
CN109674456B (zh) 血压估计设备和方法以及可穿戴装置
KR20160094265A (ko) 컴퓨팅 장치 및 그것의 생리적 레이트 특징들을 분석하는 방법
EP3165158B1 (en) Signal feature extracting apparatus
KR20190011026A (ko) 혈압 측정 장치 및 방법
US10803335B2 (en) Emotion estimating apparatus
CN110292372B (zh) 检测装置
KR100852195B1 (ko) 적응 필터 적용 여부 판단 시스템 및 그 방법
KR20170054030A (ko) 생체 신호의 특징을 추출하는 방법 및 장치
KR20160114893A (ko) 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체
CN110840427A (zh) 基于容积脉搏波信号的连续血压测量方法、装置以及设备
KR102551184B1 (ko) 생체신호 처리 방법 및 생체신호 처리 장치
WO2007046283A1 (ja) 生体情報取得装置及び生体情報取得方法
Rangaprakash et al. Analysis of wrist pulse signals using spatial features in time domain
KR101453644B1 (ko) 피크 검출 방법, 피크 검출 장치 및 태아 심박 검출 장치
JP2007181628A (ja) 脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法
KR20230126564A (ko) 심박수 측정 방법 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치
WO2019012598A1 (ja) 特定装置、特定方法、及び、特定プログラムが記録された記録媒体
JP2023510943A (ja) 光データによる脈遷移時間測定のためのシステムおよび方法
Khan et al. Performance analysis of modified zero crossing counts method for heart arrhythmias detection and implementation in HDL
KR101819833B1 (ko) 정맥 탄성도 측정 방법 및 장치