KR20210050967A - 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법 - Google Patents

분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법 Download PDF

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Abstract

일 양상에 따른 분석 물질의 농도 추정 장치는 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 광 센서와, 상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하고, 상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 농도를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법{Apparatus and method for estimating analyte concentration, calibration method}
체내 분석 물질의 농도를 추정하는 장치 및 방법과 관련된다.
당뇨병은 다양한 합병증을 일으키며 치료가 잘 안 되는 만성질환이어서 규칙적으로 혈당을 체크해서 합병증 발생을 예방해야 한다. 또한 인슐린을 투여하는 경우에는 저혈당을 대비하고 인슐린 투여량을 조절하기 위해 혈당을 체크해야 한다. 일반적으로 혈당을 측정하기 위해 침습적인 방식이 이용되고 있다. 침습적으로 혈당을 측정하는 방식은 측정의 신뢰성이 높다고 할 수 있으나 주사를 이용하여 혈액 채취의 고통, 번거로움 및 질병 감염 위험이 존재한다. 최근에는 혈액을 직접 채취하지 않고 분광기를 이용하여 비침습적으로 혈당을 측정하는 방법이 연구되고 있다.
한편, 피부와 같이 혼탁 매질(turbid media)의 경우는 산란 계수 변화로 인한 경로 길이 변화 때문에 분석 물질의 농도를 정확히 추정하기 어렵다. 따라서, 혼탁 매질의 경우에도 분석 물질의 농도를 정확히 추정할 수 있는 기술의 개발이 요구된다.
체내 분석 물질의 농도를 추정하는 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 양상에 따른 분석 물질의 농도 추정 장치는, 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 광 센서와, 상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하고, 상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 농도를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하고, 상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하고, 상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 산란 보정 스펙트럼은 파장에 따른 경로 길이의 변화를 나타내는 함수로 표현되고, 상기 프로세서는 상기 함수를 포함하는 산란 보정 모델을 이용하여 상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 프로세서는 캘리브레이션 모드에서, 상기 함수의 계수를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성하고, 상기 제1 흡수 스펙트럼과 상기 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정하고, 상기 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 후보 산란 보정 모델을 상기 산란 보정 모델로 선택할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다.
상기 순수 성분 스펙트럼은 디폴트로 설정되거나, 캘리브레이션 모드에서 획득되어 설정될 수 있다.
상기 프로세서는 캘리브레이션 모드에서, 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 획득된 제2 흡수 스펙트럼과 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 획득된 제2 흡수 스펙트럼의 차이를 기반으로 상기 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 프로세서는, PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol), 항산화물질 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나일 수 있다.
다른 양상에 따른 분석 물질의 농도 추정 방법은 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 단계와, 상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계와, 상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 농도를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계는, 상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하는 단계와, 상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하는 단계와, 상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는, 상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 산란 보정 스펙트럼은 파장에 따른 광의 경로 길이 변화를 나타내는 함수로 표현되고, 상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는, 상기 함수를 포함하는 산란 보정 모델을 이용하여 상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 분석 물질의 농도를 추정하는 단계는, 상기 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다.
상기 순수 성분 스펙트럼은 디폴트로 설정되거나, 캘리브레이션 모드에서 획득되어 설정될 수 있다.
상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는, PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol), 항산화 물질 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나일 수 있다.
또 다른 양상에 따른 분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법은, 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 단계와, 상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계와, 상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 파장에 따른 경로 길이의 변화를 나타내는 함수의 계수를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성하는 단계와, 상기 제1 흡수 스펙트럼과 상기 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정하는 단계와, 상기 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 후보 산란 보정 모델을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계는, 상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하는 단계와, 상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하는 단계와, 상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는, 상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 분석 물질의 농도를 추정하는 단계는, 각 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다.
상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는, PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol) 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나일 수 있다.
또 다른 양상에 따른 분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법은, 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 피검체에 제1 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 제1 광을 수신하는 단계와, 상기 수신된 제1 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 제1 비를 획득하는 단계와, 상기 획득된 제1 비로부터 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 피검체에 제2 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 제2 광을 수신하는 단계와, 상기 수신된 제2 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 제2 비를 획득하는 단계와, 상기 획득된 제2 비로부터 제3 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 제3 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제4 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계와, 상기 획득된 제2 흡수 스펙트럼 및 상기 획득된 제4 흡수 스펙트럼을 기반으로 상기 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 순수 성분 스펙트럼을 획득하는 단계는, 제4 흡수 스펙트럼과 제2 흡수 스펙트럼의 차이와, 제2 농도와 제1 농도의 차이를 이용하여 상기 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다.
분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법은, 상기 획득된 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 농도 추정 모델을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
혼탁 매질(turbid media)에서 산란 계수의 변화로 인한 스펙트럼 변화를 효과적으로 보정함으로써, 분석 물질의 농도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 분석 물질의 농도 추정 장치의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 보정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 농도별 제2 흡수 스펙트럼의 차이를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼를 획득한 예를 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 방법을 이용하여 분석 물질의 농도를 추정한 결과를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 분석 물질의 농도 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 산란 보정 모델을 생성하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 8은 농도 추정 모델을 생성하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 9는 분석 물질의 농도 추정 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 10은 손목형 웨어러블 디바이스를 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하고, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주 기능별로 구분한 것에 불과하다. 즉, 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있다. 각 구성부는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 분석 물질의 농도 추정 장치의 일 실시예를 도시한 도면이다. 도 1의 분석 물질의 농도 추정 장치(100)는 피검체의 흡수 스펙트럼을 분석하여 체내의 분석 물질의 농도를 측정할 수 있는 장치로, 전자 장치에 탑재되거나 하우징으로 감싸져 별개의 장치로 형성될 수 있다. 전자 장치는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 장치, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
여기서 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol), 항산화물질(예컨대, 비타민, 카르티노이드, 플라보노이드, 아스코르브산, 토코페놀 등), 에탄올(ethanol) 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 한편, 체내의 분석 물질이 포도당인 경우 농도는 혈당을 나타낼 수 있다.
도 1을 참조하면, 분석 물질의 농도 추정 장치(100)는 광 센서(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
광 센서(110)는 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다. 광 센서(110)는 광원부(111) 및 광 검출부(112)를 포함할 수 있다.
광원부(111)는 피검체에 광을 조사할 수 있다. 예를 들어, 광원부(111)는 소정 파장의 광, 예컨대, 가시광선 또는 적외선을 피검체에 조사할 수 있다. 그러나, 측정 목적이나 농도의 종류에 따라 광원부(111)에서 조사되는 광의 파장은 달라질 수 있다. 그리고 광원부(111)는 반드시 단일의 광원으로 구성될 필요는 없으며, 다수의 광원의 집합으로 구성될 수도 있다. 광원부(111)가 다수의 광원의 집합으로 구성되는 경우, 다수의 광원은 측정 목적에 적합하도록 서로 다른 파장의 광을 방출할 수도 있고 모두 동일한 파장의 광을 방출할 수도 있다. 또한, 다수의 광원이 다수의 그룹으로 구분되어 각 그룹별로 서로 다른 파장의 광을 방출할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 광원부(111)는 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode) 등으로 형성될 수 있다.
또한, 광원부(111)는 특정 파장의 광을 선택하거나 광원부(111)에서 조사된 광이 원하는 위치를 향하도록 하는 광학 요소(예컨대, 필터, 반사 거울 등)를 더 포함할 수 있다.
광 검출부(112)는 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다. 광 검출부(112)는 반드시 단일의 소자로 구성될 필요는 없으며, 다수의 소자들이 모여 어레이 형태로 구성될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 광 검출부(112)는 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo transistor) 및 이미지 센서(예컨대, CCD(charge??coupled device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등) 등으로 형성될 수 있다.
또한, 광 검출부(112)는 특정 파장의 광을 선택하거나 피검체로부터 반사된 광이 광 검출부(112)로 향하도록 하는 광학 요소(예컨대, 필터, 반사 거울 등)를 더 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 산란 보정 모델 생성, 순수 성분 스펙트럼 획득, 흡수 스펙트럼 획득과 보정, 농도 추정 모델 생성 및 농도 추정 등과 관련된 각종 신호 및 동작을 처리할 수 있다.
프로세서(120)는 캘리브레이션 모드와 농도 추정 모드로 동작할 수 있다. 여기서 캘리브레이션 모드는 농도 추정에 이용될 모델을 구축하는 모드이고, 농도 추정 모드는 캘리브레이션 모드에서 구축된 모델을 이용하여 농도를 추정하는 모드일 수 있다.
이하에서는 캘리브레이션 모드와 농도 추정 모드를 구분하여 설명하기로 한다.
<캘리브레이션 모드>
캘리브레이션 모드에서 프로세서(120)는 흡수 스펙트럼에서 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 제거하는 데 이용되는 산란 보정 모델과, 분석 물질의 농도 추정에 이용되는 농도 추정 모델을 생성할 수 있다.
(1) 산란 보정 모델의 생성
프로세서(120)는 광 센서(110)를 제어하여 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다.
프로세서(120)는 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도를 기반으로 수학식 1을 이용하여 피검체의 알베도를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 획득된 알베도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
은 반사도를 나타내고,
Figure pat00003
는 알베도를 나타낼 수 있다. 또한,
Figure pat00004
은 공기(air)의 굴절률에 대한 매체(medium)의 굴절률의 비(nrel = nmedium / nair, where nair=1)를 나타낼 수 있다.
Figure pat00005
여기서,
Figure pat00006
는 흡수 계수를 나타내고,
Figure pat00007
는 산란 계수를 나타낼 수 있다.
프로세서(120)는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
피검체의 흡광도는 수학식 3으로 표현되며, 경로 길이는 수학식 4로 표현될 수 있다.
Figure pat00008
Figure pat00009
여기서,
Figure pat00010
은 경로 길이를 나타낼 수 있다.
수학식 4를 수학식 3에 대입하여 수학식 3을 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 정리하면 수학식 5로 표현될 수 있다.
Figure pat00011
일 실시예에 따르면 프로세서(120)는 수학식 5의 흡광도 산출식을 이용하여 피검체의 흡광도를 산출하고, 산출된 흡광도를 기반으로 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이때, 흡광도 산출식은 수학식 5와 같이 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현될 수 있다.
산란 계수는 파장이 증가함에 따라 감소하는 단조적 특성을 가질 수 있다. 이러한 산란 계수의 단조적 특성은 단조 함수 형태로 수학식 6으로 표현될 수 있다.
Figure pat00012
여기서,
Figure pat00013
는 파장을 나타나며,
Figure pat00014
는 파장
Figure pat00015
의 산란계수를 나타내며,
Figure pat00016
및
Figure pat00017
는 계수로서 각각 scatter density와 Mie scatter size와 관련될 수 있다.
수학식 6을 수학식 4에 대입하여 근사화하면 경로 길이는 수학식 7로 근사화될 수 있다.
Figure pat00018
수학식 7과 같이, 경로 길이는 파장에 대한 비선형 함수로 표현될 수 있다.
산란 계수의 변화는 경로 길이의 변화를 야기하므로 파장에 따른 경로 길이의 비선형 변화의 영향을 보정함으로써 파장에 따른 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 보정하는 것이 가능하다.
즉, 프로세서(120)는 파장에 따른 경로 길이의 비선형 변화를 나타내는 수힉식 7을 이용하여, 수학식 8과 같은 산란 보정 모델을 생성할 수 있다.
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
는 제1 흡수 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00021
는 보정으로 획득된 제2 흡수 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00022
는 파장에 따른 산란 계수의 비선형 변화의 영향 또는 파장에 따른 경로 길이의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00023
는 산란 보정 스펙트럼의 기여도를 나타내고,
Figure pat00024
,
Figure pat00025
및
Figure pat00026
은 계수를 나타낼 수 있다.
여기서,
Figure pat00027
는 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용하여, 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 보정 스펙트럼의 영향을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 과정에서 제2 흡수 스펙트럼과 함께 획득될 수 있다.
한편,
Figure pat00028
,
Figure pat00029
및
Figure pat00030
은 다음과 같은 방법으로 결정될 수 있다.
프로세서(120)는 계수
Figure pat00031
,
Figure pat00032
및
Figure pat00033
을 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 생성된 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여, 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 수학식 9로 표현되는 디폴트 농도 추정 모델을 이용하여 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다.
Figure pat00034
여기서,
Figure pat00035
는 디폴트로 설정된 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00036
는 분석 물질의 농도를 나타내고,
Figure pat00037
및
Figure pat00038
는 디폴트로 설정된 분석 물질 이외의 물질의 순수 성분 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00039
및
Figure pat00040
는 분석 물질 이외의 물질의 농도를 나타낼 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는데 이용된 후보 산란 보정 모델을 선택함으로써
Figure pat00041
,
Figure pat00042
및
Figure pat00043
을 결정할 수 있다.
(2) 농도 추정 모델 생성
프로세서(120)는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 광 센서(110)를 제어하여 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다.
프로세서(120)는 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도를 기반으로 수학식 1을 이용하여 피검체의 알베도를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 획득된 알베도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 수학식 8과 같은 산란 보정 모델을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 방법으로, 프로세서(120)는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이때 제2 농도는 제1 농도와 상이한 값일 수 있다.
프로세서(120)는 제1 농도의 제2 흡수 스펙트럼과 제2 농도의 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 수학식 10을 이용하여 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다.
Figure pat00044
여기서,
Figure pat00045
는 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 나타내고,
Figure pat00046
및
Figure pat00047
는 각각 제1 농도 및 제2 농도를 나타내고,
Figure pat00048
및
Figure pat00049
는 각각 제1 농도의 제2 흡수 스펙트럼 및 제2 농도의 제2 흡수 스펙트럼일 수 있다.
프로세서(120)는 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼이 획득되면, 수학식 11과 같은 농도 추정 모델을 생성할 수 있다.
Figure pat00050
<농도 추정 모드>
농도 추정 모드에서 프로세서(120)는 광 센서(110)를 제어하여 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다.
프로세서(120)는 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도를 기반으로 수학식 1을 이용하여 피검체의 알베도를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 획득된 알베도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 수학식 8과 같은 산란 보정 모델을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 제2 흡수 스펙트럼이 획득되면, 수학식 9 또는 수학식 11의 농도 추정 모델을 이용하여 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용할 수 있다.
도 2는 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 보정하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1 및 2를 참조하면, 프로세서(120)는 광 센서(110)를 제어하여 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도로부터 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 수학식 5를 이용하여 피검체의 제1 흡수 스펙트럼(210)을 획득할 수 있다.
프로세서(120)는 캘리브레이션 모드에서 생성된 수학식 8과 같은 산란 보정 모델을 이용하여, 제1 흡수 스펙트럼(210)으로부터 파장에 따른 산란 계수의 비선형 변화의 영향 또는 파장에 따른 경로 길이의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼(220)을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼(230)을 생성할 수 있다.
도 3은 농도별 제2 흡수 스펙트럼의 차이를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3의 예에서 참조번호 310은 분석 물질의 농도가 104 mg/dl일 때의 제1 흡수 스펙트럼을 나타내고, 참조번호 320은 분석 물질의 농도가 103 mg/dl일 때의 제1 흡수 스펙트럼을 나타낼 수 있다.
분석 물질의 농도가 104 mg/dl일 때의 제1 흡수 스펙트럼(310)에서 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 보정하면, 제2 흡수 스펙트럼(330)을 획득할 수 있다. 또한, 분석 물질의 농도가 103 mg/dl일 때의 제1 흡수 스펙트럼(320)에서 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 보정하면, 제2 흡수 스펙트럼(340)을 획득할 수 있다.
도시된 바와 같이, 보정 전에는 분석 물질에 의한 산란 계수의 감소로 인하여 경로 길이의 변화가 야기되므로, 그로 인해 분석 물질의 농도 별 흡수 스펙트럼 간에는 오프셋이 발생함을 알 수 있다. 이에 반해, 보정 후에는 분석 물질의 농도 별 흡수 스펙트럼 간의 오프셋이 감소함을 알 수 있다.
도 4는 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼를 획득한 예를 도시한 도면이다.
도 1, 도 3 및 4를 참조하면, 프로세서(120)는 수학식 10을 이용하여 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 분석 물질의 농도가 104 mg/dl일 때의 제2 흡수 스펙트럼(330) 및 분석 물질의 농도가 103 mg/dl일 때의 제2 흡수 스펙트럼(340)을 기반으로 수학식 10을 이용하여 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼(410)을 획득할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 방법을 이용하여 분석 물질의 농도를 추정한 결과를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5에서 좌측 그래프(510)는 일 실시예에 따른 방법 예컨대, 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식(예, 수학식 5)을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼을 획득하고, 산란 계수의 비선형 변화 영향을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하여 분석 물질의 농도를 추정한 결과를 도시하고, 우측 그래프(520)는 기본의 방법 예컨대, 반사도의 역수의 함수로 표현되는 흡광도 산출식(absorbance=log(1/R))으로 제1 흡수 스펙트럼을 획득하고, MSC(Multiplicative Scattering Correction)을 통해 산란 계수의 선형 변화 영향을 보정하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하여 분석 물질의 농도를 추정한 결과를 도시할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 기본의 방법은 MARD(Maximum Absolute Relative difference)가 116%인데 반해, 일 실시예에 따른 방법은 MARD가 12%가 되어 분석 물질의 농도의 정량 측정의 선형성이 크게 개선됨을 알 수 있다.
도 6은 분석 물질의 농도 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 도면이다. 도 6의 분석 물질의 농도 추정 장치(600)는 피검체의 흡수 스펙트럼을 분석하여 체내의 분석 물질의 농도를 측정할 수 있는 장치로, 전자 장치에 탑재되거나 하우징으로 감싸져 별개의 장치로 형성될 수 있다. 전자 장치는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 장치, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 6을 참조하면, 분석 물질의 농도 추정 장치(600)는 광 센서(110), 프로세서(120), 입력부(610), 저장부(620), 통신부(630) 및 출력부(640)를 포함할 수 있다. 여기서 광 센서(110) 및 프로세서(120)는 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
입력부(610)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(610)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(touch pad)(정압/정전), 조그 휠(Jog wheel), 조그 스위치(Jog switch), H/W 버튼 등을 포함할 수 있다. 특히, 터치 패드가 디스플레이와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.
저장부(620)는 농도 추정 장치(600)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 농도 추정 장치(600)에 입력되는 데이터 및 농도 추정 장치(600)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(620)는 농도 추정 장치(600)에서 처리된 데이터, 및 농도 추정 장치(600)의 데이터 처리에 필요한 데이터(예, 각 종 모델) 등을 저장할 수 있다.
저장부(620)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치(600)는 인터넷 상에서 저장부(620)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다.
통신부(630)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 농도 추정 장치(600)에서 취급하는 데이터 또는 농도 추정 장치(600)의 처리 결과 데이터 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 모델 생성 및/또는 농도 추정에 필요하거나 도움이 되는 다양한 데이터를 수신할 수 있다.
이때, 외부 장치는 농도 추정 장치(600)에서 취급하는 데이터 또는 농도 추정 장치(600)의 처리 결과 데이터 등을 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트 또는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
통신부(630)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi??Fi Direct) 통신, UWB(ultra??wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 이용하여 외부 장치와 통신할 수 있다. 그러나, 이는 일 예에 불과할 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(640)는 농도 추정 장치(600)에서 취급하는 데이터 또는 농도 추정 장치(600)의 처리 결과 데이터 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(640)는 농도 추정 장치(600)에서 취급하는 데이터 또는 농도 추정 장치(600)의 처리 결과 데이터 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(640)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.
도 7은 산란 보정 모델을 생성하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다. 도 7의 산란 보정 모델 생성 방법은 도 1 또는 도 6의 농도 추정 장치(100, 600)에 의해 수행될 수 있다.
도 7을 참조하면, 농도 추정 장치는 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다(710).
농도 추정 장치는 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다(720). 예컨대, 농도 추정 장치는 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도를 기반으로 수학식 1을 이용하여 피검체의 알베도를 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 획득된 알베도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(730). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 5의 흡광도 산출식을 이용하여 피검체의 흡광도를 산출하고, 산출된 흡광도를 기반으로 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다
농도 추정 장치는 파장에 따른 경로 길이의 변화를 나타내는 함수의 계수를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성할 수 있다(740). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 7의 계수
Figure pat00051
,
Figure pat00052
및
Figure pat00053
를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성할 수 있다.
농도 추정 장치는 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(750). 예컨대, 농도 추정 장치는 복수의 후보 산란 보정 모델을 기반으로 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용하여, 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 보정 스펙트럼의 영향을 제거하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 디폴트 농도 추정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다(760). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 9로 표현되는 디폴트 농도 추정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다.
농도 추정 장치는 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는데 이용된 후보 산란 보정 모델을 최종 산란 보정 모델로 선택할 수 있다(770).
도 8은 농도 추정 모델을 생성하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다. 도 9의 농도 추정 모델 생성 방법은 도 1 또는 도 6의 농도 추정 장치(100, 600)에 의해 수행될 수 있다.
도 8을 참조하면, 농도 추정 장치는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(810). 예컨대, 농도 추정 장치는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신하고, 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 산란 보정 모델을 기반으로 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용하여, 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 보정 스펙트럼의 영향을 제거하여 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(820). 예컨대, 농도 추정 장치는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신하고, 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 산란 보정 모델을 기반으로 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용하여, 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 보정 스펙트럼의 영향을 제거하여 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼과 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때의 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다(830). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 10을 이용하여 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 획득된 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 농도 추정 모델을 생성할 수 있다(840). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 11과 같은 농도 추정 모델을 생성할 수 있다.
도 9는 분석 물질의 농도 추정 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다. 도 9의 농도 추정 방법은 도 1 또는 도 6의 농도 추정 장치(100, 600)에 의해 수행될 수 있다.
농도 추정 장치는 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 광을 수신할 수 있다(910).
농도 추정 장치는 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다(920). 예컨대, 농도 추정 장치는 수신된 광의 광량을 이용하여 피검체의 반사도를 획득하고, 획득된 반사도를 기반으로 수학식 1을 이용하여 피검체의 알베도를 획득할 수 있다. 또한, 농도 추정 장치는 획득된 알베도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비가 획득되면, 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(930). 예컨대, 농도 추정 장치는 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 수학식 5와 같은 흡광도 산출식을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 산란 보정 모델을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼에서 산란 계수의 파장에 따른 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다(940). 예컨대, 농도 추정 장치는 수학식 8과 같은 산란 보정 모델을 기반으로 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용하여 제1 흡수 스펙트럼에서 제2 흡수 스펙트럼을 획득할 수 있다.
농도 추정 장치는 제2 흡수 스펙트럼이 획득되면, 제2 흡수 스펙트럼과 농도 추정 모델을 이용하여 분석 물질의 농도를 추정할 수 있다(950). 이때, 이때 농도 추정 장치는 PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singlular Value Decomposition) 등 다양한 차원 축소 알고리즘을 이용할 수 있다. 농도 추정 모델은 수학식 9 또는 수학식 11으로 표현될 수 있다.
도 10은 손목형 웨어러블 디바이스를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 손목형 웨어러블 디바이스(1000)는 스트랩(1010) 및 본체(1020)를 포함할 수 있다.
스트랩(1010)은 본체(1020)의 양측에 연결되어 서로 체결될 수 있도록 분리 형성되거나, 스마트 밴드 형태로 일체로 형성될 수 있다. 스트랩(1010)은 본체(1020)가 사용자의 손목에 착용되어 손목을 감쌀 수 있도록 플렉서블(flexible)한 부재로 형성될 수 있다.
본체(1020)는 본체 내부에 전술한 농도 추정 장치(100, 600)를 탑재할 수 있다. 또한, 본체(1020) 내부에는 손목형 웨어러블 디바이스(1000) 및 농도 추정 장치(100, 600)에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
생체 센서가 본체(1020) 하부에 사용자의 손목을 향해 노출되도록 장착될 수 있다. 이를 통해 사용자가 손목형 웨어러블 디바이스(1000)를 착용하면 자연스럽게 생체 센서가 사용자의 피부에 접촉할 수 있다.
손목형 웨어러블 디바이스(1000)는 본체(1020)에 장착되는 디스플레이(1021)와 입력부(1022)를 더 포함할 수 있다. 디스플레이(1021)는 손목형 웨어러블 디바이스(1000) 및 농도 추정 장치(100, 600)에서 처리된 데이터 및 처리 결과 데이터 등을 표시할 수 있다. 입력부(1022)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다.
이상의 기술적 내용은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD??ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
100: 분석 물질의 농도 추정 장치
110: 광 센서
111: 광원부
112: 광 검출부
120: 프로세서

Claims (27)

  1. 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 광 센서; 및
    상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하고, 상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화의 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 농도를 추정하는 프로세서; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하고, 상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하고, 상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 산란 보정 스펙트럼은 파장에 따른 경로 길이의 변화를 나타내는 함수로 표현되고,
    상기 프로세서는 상기 함수를 포함하는 산란 보정 모델을 이용하여 상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는 캘리브레이션 모드에서,
    상기 함수의 계수를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성하고, 상기 제1 흡수 스펙트럼과 상기 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하고, 상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정하고, 상기 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 후보 산란 보정 모델을 상기 산란 보정 모델로 선택하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 분석 물질의 농도를 추정하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 순수 성분 스펙트럼은 디폴트로 설정되거나, 캘리브레이션 모드에서 획득되어 설정되는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는 캘리브레이션 모드에서,
    피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 획득된 제2 흡수 스펙트럼과 피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 획득된 제2 흡수 스펙트럼의 차이를 기반으로 상기 순수 성분 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol), 항산화물질 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나인,
    분석 물질의 농도 추정 장치.
  11. 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 단계;
    상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계;
    상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계; 및
    상기 제2 흡수 스펙트럼을 기반으로 분석 물질의 농도를 추정하는 단계; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계는,
    상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하는 단계;
    상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 산란 보정 스펙트럼은 파장에 따른 광의 경로 길이 변화를 나타내는 함수로 표현되고,
    상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    상기 함수를 포함하는 산란 보정 모델을 이용하여 상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 분석 물질의 농도를 추정하는 단계는,
    상기 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 분석 물질의 농도를 추정하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 순수 성분 스펙트럼은 디폴트로 설정되거나, 캘리브레이션 모드에서 획득되어 설정되는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol), 항산화 물질 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나인,
    분석 물질의 농도 추정 방법.
  19. 피검체에 광을 조사하고 상기 피검체로부터 반사된 광을 수신하는 단계;
    상기 수신된 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계;
    상기 획득된 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비로부터 상기 피검체의 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    파장에 따른 경로 길이의 변화를 나타내는 함수의 계수를 달리하여 복수의 후보 산란 보정 모델을 생성하는 단계;
    상기 제1 흡수 스펙트럼과 상기 복수의 후보 산란 보정 모델을 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정하는 단계; 및
    상기 복수의 후보 산란 보정 모델 중에서 추정된 농도와 실제 농도의 차이가 최소가 되는 후보 산란 보정 모델을 선택하는 단계; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계는,
    상기 수신된 광을 기반으로 상기 피검체의 반사도를 획득하는 단계;
    상기 획득된 반사도로부터 알베도를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 알베도를 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비를 획득하는 단계; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    상기 산란 계수에 대한 흡수 계수의 비의 함수로 표현되는 흡광도 산출식을 이용하여 상기 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 분석 물질의 농도를 추정하는 단계는,
    각 제2 흡수 스펙트럼과 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼 각각에 대한 분석 물질의 농도를 추정하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    PCA(Principle Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis), NMF(Non??negative matrix factorization), 및 SVD(Singular Value Decomposition) 중 하나를 이용하여 복수의 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  24. 제19항에 있어서,
    상기 분석 물질은 포도당(glucose), 중성지방(triglyceride), 요소(urea), 요산(uric acid), 젖산(lactate), 단백질(protein), 콜레스테롤(cholesterol) 또는 에탄올(ethanol) 중 적어도 하나인,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  25. 피검체 내 분석 물질의 농도가 제1 농도일 때 피검체에 제1 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 제1 광을 수신하는 단계;
    상기 수신된 제1 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 제1 비를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제1 비로부터 제1 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    상기 제1 흡수 스펙트럼에서 파장에 따른 상기 산란 계수의 비선형 변화 영향을 나타내는 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제2 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    피검체 내 분석 물질의 농도가 제2 농도일 때 피검체에 제2 광을 조사하고 피검체로부터 반사된 제2 광을 수신하는 단계;
    상기 수신된 제2 광을 기반으로 산란 계수에 대한 흡수 계수의 제2 비를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제2 비로부터 제3 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계;
    상기 제3 흡수 스펙트럼에서 상기 산란 보정 스펙트럼을 제거하여 제4 흡수 스펙트럼을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 제2 흡수 스펙트럼 및 상기 획득된 제4 흡수 스펙트럼을 기반으로 상기 분석 물질의 순수 성분 스펙트럼을 획득하는 단계; 를 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 순수 성분 스펙트럼을 획득하는 단계는,
    제4 흡수 스펙트럼과 제2 흡수 스펙트럼의 차이와, 제2 농도와 제1 농도의 차이를 이용하여 상기 순수 성분 스펙트럼을 획득하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
  27. 제25항에 있어서,
    상기 획득된 순수 성분 스펙트럼을 이용하여 농도 추정 모델을 생성하는 단계; 를 더 포함하는,
    분석 물질의 농도 추정 장치의 캘리브레이션 방법.
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