KR20220019651A - 중이액 검출 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20220019651A
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샤라트 라주
시암나스 골라코타
저스틴 찬
랜달 블라이
라자락스미 난다쿠마르
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유니버시티 오브 워싱톤
시애틀 칠드런즈 호스피탈 디/비/에이 시애틀 칠드런즈 리서치 인스티튜트
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Abstract

본 명세서에 설명된 시스템 및 방법의 예는 환자의 고막에서 반사된 음향 파형을 특성화함으로써 스마트폰을 사용하여 환자의 외이도 상태를 추정할 수 있다. 예시는 외이도에 음향 신호를 제공하고 외이도로부터 반사된 신호를 수신하기 위해 스마트폰에 연결될 수 있는 음향 집속 장치를 포함할 수 있다.

Description

중이액 검출 시스템 및 방법
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 35 U.S.C.119에 따라 2018 년 9 월 7 일에 출원된 미국 가출원 일련 번호 62/728,543의 이전 출원일에 대한 이익을 주장하며, 그 전체 내용은 어떤 목적으로든 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함된다.
연구 및 개발에 관한 기재
본 발명은 국립 보건원에서 수여하는 보조금 번호 T32 DC000018 및 국립 과학 재단이 수여하는 보조금 번호 1812559에 따라 정부의 지원을 받아 만들어졌다. 정부는 발명에 대한 특정 권리를 가지고 있다.
중이액의 존재는 급성 중이염(acute otitis media)(AOM) 및 삼출성 중이염(otitis media with effusion)(OME)과 같은 일반적인 소아 귀 질환에 대한 핵심 진단 마커이다. 공압 이경 검사(pneumatic otoscopy) 및 고실 측정법(tympanometry)을 포함하여 현재 중이액을 감지하는 방법은 침습적이거나 비용이 많이 들거나 상당한 전문 지식이 필요하다. 공압 이경 검사는 직접 시각화를 통해 고막의 이동성을 검사하기 위해 공기 퍼프(puff)를 사용하며 기술적으로 난해하다. 이 절차는 1 차 진료 제공자의 7-33 % 만 사용한다. 고실 측정법은 청능사(audiologist)에게 의뢰하고 값비싼 장비를 사용해야 한다. 따라서 간병인이 환자의 외이도(ear canal)에 있는 이액(ear fluid)과 물질을 식별하고 모니터링하는 데 도움이 되는 중이액을 감지하기 위한 접근 가능한 스마트폰 기반 솔루션이 오랫동안 필요해 왔다.
스마트폰으로부터의 음향 FMCW 신호는 미세한 호흡 동작을 모니터링하고 손가락과 손의 움직임을 추적하는 데 사용되었다. 이러한 설계는 반사된 FMCW 신호의 변화를 움직이는 물체의 위치 변화와 연관시킨다. 그러나 음파가 외이도에 들어가기 전에 여러 개의 귀 구조에서 반사될 수 있기 때문에 중이 삼출을 감지하기 위해 이러한 기술만 사용하는 것은 비실용적이다. 이러한 반사는 중이 삼출을 식별하는 데 사용할 수 없는 매우 가변적인 파형을 생성한다.
때때로, 기계 학습 및 알고리즘을 사용하여 중이액의 존재를 식별할 수 있다. 전통적인 알고리즘은 음향 신호를 전송하고 음향 신호의 반사에서 딥(dip) 각도를 식별한다. 큰 딥으로 표현되는 강한 반사는 외이도의 막힘을 반영하는 것으로 이해된다. 그러나 외이도의 상태를 분류하기 위해 딥 각도를 식별하는 것만으로는 정확도가 제한된다.
예시적인 방법이 본원에 개시되어 있다. 본 개시의 실시예에서, 예시적인 방법은 스마트폰 또는 웨어러블 디바이스에 연결되거나 통합된 스피커로부터 외이도로 음향 신호를 지향시키고, 스마트폰 또는 웨어러블 디바이스에 연결되거나 통합된 마이크로폰에서 음향 신호에 응답하는 반사된 파형을 수신하고, 교정된 파형을 제공하기 위해 스마트폰 또는 웨어러블 디바이스를 기반으로 반사된 파형을 조정하고, 그리고 외이도의 상태를 추정하기 위해 교정된 파형을 분류하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 스피커에서 교정 환경으로 교정 신호를 지향시키고, 그리고 마이크로폰에서 교정 신호에 응답하여 반사된 교정 파형을 수신하고, 반사된 파형을 조정하는 것은 반사된 교정 파형을 사용하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 신호는 주파수 처프(chirp)를 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 반사된 파형을 수신하는 것은 외이도의 고막으로부터 반사된 파형을 수신하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 외이도의 상태는 외이도의 고막 뒤의 유체의 양, 고막 뒤의 박테리아의 존재, 고막 뒤의 바이러스의 존재, 외이도의 귀지의 존재, 고막 이동성 또는 이들의 조합을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 분류는 교정된 파형의 형태에 기초한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 신호를 지향시키는 것은 스피커에 연결된 음향 집속 장치를 통해 음향 신호를 지향시키는 것을 포함하고, 반사된 파형을 수신하는 것은 음향 집속 장치를 통해 반사된 파형을 수신하는 것을 포함한다.
예시적인 시스템이 본 명세서에서 개시된다. 본 개시 내용의 실시예에서, 스마트폰은 스피커, 마이크로폰, 프로세서, 실행될 때 스마트폰이 동작을 수행하게하는 명령어들로 인코딩 된 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 동작은 스피커로부터, 음향 파형으로 외이도를 조사(interrogate)하는 것, 마이크로폰에서 음향 파형에 기초하여 반사된 음향 파형을 수신하는 것, 반사된 음향 파형을 기반으로 교정된 파형을 생성하는 것, 그리고 교정된 파형을 외이도의 상태로서 분류하는 것을 포함하고, 스피커에서 외이도로 음향 파형을 지향시키고 외이도에서 마이크로폰으로 반사된 음향 파형을 지향시키도록 스마트폰에 결합된 음향 집속 장치를 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치는 접을 수 있는 재료로 제조된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치는 원뿔형이다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치는 스피커와 마이크로폰을 갖는 스마트폰의 에지에 일치하게 평탄화 된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 스피커 및 마이크로폰은 이어 버드(ear bud)에 존재하고 음향 집속 장치는 음향 집속 장치의 외부 에지에서 스피커를 둘러싸고 음향 집속 장치의 내부 에지에서 마이크로폰을 둘러싸도록 구성된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치는 스마트폰에 대한 케이스에 통합된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치는 스마트폰의 에지에 클립된다.
본 개시의 다른 양태에서, 방법은 외이도 및 스마트폰을 기반으로 음향 파형을 수신하고, 음향 파형의 딥(dip)을 검출하고, 외이도의 상태의 확률을 제공하기 위해 딥 주변의 음향 파형의 일부를 분류하고, 및 스마트폰과 연관된 확률 및 임계값에 부분적으로 기초하여 외이도의 상태를 추정하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 분류하는 것은 기계 학습 기술을 사용하는 것을 포함
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 파형의 일부는 다수의 포인트를 포함하고, 기계 학습 기술은 다수의 포인트 각각에 가중치를 적용한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 다수의 포인트 각각의 가중치를 식별하기 위해 모델을 훈련시키는 것을 더 포함된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 모델을 훈련시키는 것은 음향 파형을 수신하는 데 사용된 스마트폰과 다른 스마트폰을 사용하여 모델을 훈련시키는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 수신하는 것 및 검출하는 것은 스마트폰에 결합된 음향 집속 장치를 통해 이루어진다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 파형은 교정 환경으로 스마트폰에 의해 제공되는 교정 신호에 부분적으로 기초한 교정된 음향 파형이다.
본 개시의 다른 양태에서, 방법은 음향 파형에 기초하여 외이도 상태의 확률을 제공하기 위해 제1 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하고-훈련하는 것은 훈련된 모델을 제공하도록 구성됨-, 수신된 파형을 얻기 위해 제1 컴퓨팅 디바이스와 다른 제2 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 특정 외이도를 테스트하고, 그리고 훈련된 모델, 및 제2 컴퓨팅 디바이스에 따라 선택된 임계값을 사용하여 수신된 파형을 분류하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 제2 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 알려진 외이도로부터의 테스트 결과에 기초하여 임계값을 계산하는 것을 더 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 제1 컴퓨팅 디바이스는 스마트폰의 제1 모델을 포함하고, 제2 컴퓨팅 디바이스는 스마트폰의 제2 모델을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 훈련은 제1 음향 집속 장치를 사용하는 것을 더 포함하고, 테스트는 제2 음향 집속 장치를 사용하는 것을 더 포함하고, 임계값은 제2 음향 집속 장치에 따라 더 선택된다.
본 발명의 다른 양태에서, 방법은 재료의 형태를 얻고-재료의 형태는, 스피커 또는 마이크로폰 중 적어도 하나를 둘러싸도록 선택된 크기를 갖는 베이스(base), 외이도 내로의 적어도 부분적인 삽입을 위해 선택된 크기를 갖는 팁(tip) 단부를 정의함-, 그리고 재료의 형태로 음향 집속 장치를 구성하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 재료의 형태는 원뿔을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 재료의 형태는 스피커 또는 마이크로폰 중 적어도 하나의 하우징을 수용하도록 구성된 적어도 하나의 노치를 더 정의한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 음향 집속 장치를 구성하는 것은 재료의 적어도 일부를 재료의 적어도 다른 부분에 접착하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 재료의 형태를 획득하는 것은 인쇄된 템플릿으로부터 형태를 절단하는 것을 포함한다.
본 개시의 다른 양태에서, 방법은 음향 집속 장치의 팁을 적어도 부분적으로 외이도에 위치시키고-음향 집속 장치는 컴퓨팅 디바이스의 스피커 및 마이크로폰과 음향 통신함-, 컴퓨팅 디바이스가 수평으로부터 임계 각도를 넘어 배향된다는 표시를 컴퓨팅 디바이스의 센서로부터 수신하고, 그리고 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 상에 수평으로부터 허용되지 않는 변동의 표시를 디스플레이하는 것을 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 디바이스가 누운 환자의 측정을 위해 배향된다는 표시를 디스플레이하는 것을 더 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 직립 환자에 대해 측정을 수행하라는 프롬프트를 디스플레이하는 것을 더 포함한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 스피커로부터의 음향 신호를 외이도로 지향시키고, 음향 신호가 제공되는 동안 컴퓨팅 디바이스의 움직임의 표시를 컴퓨팅 디바이스의 센서로부터 수신하고, 그리고 움직임의 표시에 응답하여 측정을 반복하기 위한 표시를 제공하는 것을 더 포함한다.
도 1은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다.
도 3은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 명세서에 설명된 예에 따른 예시적인 음향 집속 장치와 결합된 예시적인 스마트폰의 개략도이다.
도 5는 본 명세서에 설명된 예에 따른 예시적인 음향 집속 장치와 결합된 예시적인 이어 버드의 개략도이다.
도 6은 고막 뒤에 액체가 있는 경우와 없는 경우의 외이도 모두에 대해 본원에 기술된 예에 따라 예시적인 음향 신호가 환자의 외이도 내로 재생될 때 획득된 예시적인 반사된 파형의 그래프이다.
도 7은 본 명세서에 설명된 예에 따른 예시적인 교정된 음향 파형의 그래프이다.
도 8a 내지 8c는 본 명세서에 설명된 예에 따른 귀지 폐색(cerumen occlusions)의 예의 도표로 된 그래프이다.
도 9는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 음향 집속 장치를 위한 템플릿의 개략도이다.
도 10은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 스마트폰이 있는 케이스와 없는 케이스의 개략도이다.
도 11은 본 명세서에 설명된 예들에 따라 구성된, 기존의 도파관(waveguide)의 사용을 용이하게 하는 케이스의 개략도이다.
도 12는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 예시적인 방법의 개략도이다.
본 발명의 실시예에 대한 충분한 이해를 제공하기 위해 특정 세부 사항이 아래에 설명된다. 그러나, 본 발명의 실시예가 다양한 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것은 당업자에게 명백할 것이다.
본 명세서에 설명된 예는 스마트폰의 편재성(ubiquity)을 활용하여 중이액에 대한 접근 가능한 현장 진료(point-of-care) 스크리닝 도구를 제공할 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템의 예는 (i) 스마트폰 스피커를 사용하여 음향 신호(예를 들어, 부드러운 음향 처프(chirp))를 외이도로 전송하는 것, (ii) 마이크로폰을 사용하여 고막에서 반사된 파형(예를 들어, 반사된 소리)을 감지하는 것, 및 (iii) 이러한 반사를 분류(예를 들어, 로지스틱 회귀를 사용)하여 외이도의 상태(예를 들어, 중이액 상태)를 예측하는 것에 의해 동작할 수 있다. 일부 예에서, 종이, 가위 및 테이프로 구성될 수 있는 일부 예의 음향 도파관 외에(스마트폰 이외의) 추가 하드웨어가 사용되지 않는다. 구현된 예시 시스템은 여러 스마트폰 플랫폼에서 테스트하는 동안 그리고 교육을 받지 않은 성인이 사용할 때 동등한 성능을 입증했으며, 이는 그 다재다능성과 사용 편의성을 강조한다.
예를 들어, 변조된 연속파(FMCW) 처프는 스마트폰 스피커로부터 환자의 외이도로 전송될 수 있다. 마이크로폰은 처프 중에 활성 상태를 유지하여 스피커로부터의 입사파와 고막으로부터의 반사파를 모두 수집한다. 고막에서 반사된 소리는 입사 처프와 상쇄간섭하고 주파수 범위에 따라 음압의 특징(feature)(예를 들어, 딥(dip))을 유발한다. 정상적인 고막은 여러 소리 주파수에서 잘 공명하여 넓은 스펙트럼의 부드러운 에코를 생성한다; 결과적으로, 결과적인 음향 딥의 형태는 주파수 도메인에서 넓고 얕다. 대조적으로, OME 및 AOM에서 발견되는 액체 또는 고름으로 채워진 중이와 같은 특정 상태의 외이도는 고막의 진동 능력을 제한한다; 고막을 진동시킬 수 있는 소리 에너지는 대신 외이도를 따라 다시 반사되어 더 상쇄적인 간섭을 생성하고 다른 형태의 특징(예를 들어, 더 좁고 더 깊은 음향 딥)을 생성한다. 음향 딥은 일반적으로 외이도의 공진 주파수에서 발생하며, 처프의 1/4 파장이 외이도의 길이와 같다. 따라서 외이도 길이의 개인차가 주파수 도메인을 따라 딥의 위치에 영향을 주지만, 특징(예를 들어, 딥)의 형태는 주로 중이액의 존재 또는 부재에 따라 달라질 수 있다.
환자에게 중이액이 있는지 확인하기 위해, 원시(raw) 수신 파형은 고막으로부터의 반사와 관련된 특징(들)(예를 들어, 음향 딥)을 찾아 분리하기 위해 처리될 수 있다. 기계 학습(예를 들어, 로지스틱 회귀) 또는 기타 기술을 사용하여 특징(들)과 관련된 외이도의 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 딥의 모양이 정상 또는 액체로 채워진 귀를 나타내는지 여부이다.
구현된 예 및 그로부터의 데이터를 포함하는 예시 시스템, 방법 및 기술은 또한 Chan et al., Sci. Transl. Med. 11, eaav1102(2019) 2019 년 5 월 15 일, 에 기술되어 있으며, 이는 모든 목적을 위해 전체가 참조로서 본 명세서에 포함된다.
본 명세서에 설명된 예는 별도의 디바이스를 요구하기보다는 기존 스마트폰 하드웨어를 활용하는 소프트웨어 기반 솔루션을 주로서 제공할 수 있다. 본 명세서에 설명된 예는 음향 집속 장치(예를 들어, 종이 깔때기)를 검경(speculum)으로 활용하여 소리를 외이도로 향하게 할 수 있다. 일부 예에서, 디바이스는 인쇄된 종이 (또는 다른 재료) 템플릿, 가위 및 테이프를 사용하여 조립될 수 있다. 음향 집속 장치를 사용하면 소리가 귓바퀴의 다른 구조에서 반사되는 것을 제한할 수 있기 때문에 결과 파형의 신뢰성을 바람직하게 높일 수 있다. 본 명세서에 설명된 예는 분류 기술(예를 들어, 로지스틱 회귀 기계 학습 모델)을 사용하여 마이크로폰에 의해 수신된 파형을 분류한다.
도 1은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다. 도 1의 시스템은 스마트폰(118) 및 음향 집속 장치(120)를 포함한다. 스마트폰(118)은 프로세서(102), 메모리(104), 다른 컴포넌트(들)(116), 스피커(112) 및 마이크로폰(114)을 포함한다. 메모리(104)는 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들, 모델(108) 및 임계값(들)(110)을 포함한다. 도 1에 도시된 컴포넌트는 예시적이다. 추가적인, 더 적은 및/또는 상이한 컴포넌트가 다른 예에서 사용될 수 있다.
따라서 본 명세서에 설명된 예는 스마트폰(118)과 같은 스마트폰을 포함할 수 있다. 일반적으로 스마트폰은 컴퓨팅 디바이스를 의미한다. 컴퓨팅 디바이스는 핸드 헬드형일 수 있고, 셀룰러 전화 및/또는 무선 인터넷 연결과 같은 다른 용도를 가질 수 있지만, 이러한 다른 용도는 일부 예에서 활용되거나 제공되지 않을 수 있다. 스마트폰의 예로는 태블릿 또는 예를 들어, 아이폰, 삼성 갤럭시 폰, 구글 픽셀 폰과 같은 휴대폰을 포함하지만 이에 국한되지는 않는다. 스마트폰은 널리 이용되고 있으며, 본 명세서에 설명된 기술에 따라 스마트폰을 사용하여 외이도의 상태(들)를 추정하는 능력은 일반적으로 외이도에 관한 진단을 보다 널리 이용 가능하고 쉽게 사용할 수 있다는 점에서 바람직할 수 있다. 외이도 상태를 추정하는 데 사용될 수 있는 스마트폰(118)의 컴포넌트(예를 들어, 마이크로폰(114) 및/또는 스피커(112))는 특별히 그 진단 애플리케이션에서 사용하기 위해 설계되거나 구성되지 않을 수 있다. 더욱이, 서로 다른 개별 스마트폰, 스마트폰의 유형 및/또는 스마트폰의 브랜드는 서로 다른 속성 및 전자 부품 응답(예를 들어, 스피커, 마이크로폰 및/또는 프로세서(들)의 응답)을 가질 수 있다. 본 명세서에 설명된 예는 존재할 수 있는 컴포넌트 응답의 다양함에도 불구하고 외이도의 상태를 추정하는 데 사용될 수 있는 시스템 및 기술을 제공할 수 있다.
본 명세서에서는 스마트폰을 참조하여 예를 설명하지만, 본 명세서에 설명된 기술은 일반적으로 일부 예들에서 임의의 컴퓨팅 디바이스상에서 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 사용된 컴퓨팅 디바이스에는 귀의 음향 테스트를 위해 특별히 설계되고 지정된 컴포넌트를 가지지 않을 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 기술은 이과학(otologic) 진단이 주 목적이 되도록 설계되지 않은 컴퓨팅 디바이스를 이과학 진단이 가능한 디바이스로 변환하는 데 활용될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 기술은 스피커(들), 마이크로폰(들) 및 외이도 상태의 분석에 사용되는 기존 컴퓨팅 디바이스의 다른 컴포넌트를 적용시키는 데 사용될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스의 예로는 컴퓨터, 서버, 의료 디바이스가 있다. 컴퓨팅 디바이스의 예에는 시계, 반지, 목걸이, 펜던트, 팔찌, 보청기, 스마트 이어 버드, 안경 또는 안경 장착 디바이스, 헬멧 및 헤드셋과 같은 웨어러블 디바이스가 포함된다. 일반적으로, 본 명세서에 설명된 컴퓨팅 디바이스는 다른 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있는 기능을 가진 인터넷 연결 디바이스 및/또는 블루투스 연결 디바이스일 수 있다.
스마트폰(118)과 같은 본 명세서에 설명된 스마트폰의 예는 스피커(112)와 같은 하나 이상의 스피커를 포함할 수 있다. 스피커(112)는 프로세서(102)와 통신(예를 들어, 전기적으로 연결)될 수 있다. 예를 들어, 스피커(112)는 또한 프로세서(102)를 포함하는 디바이스와 통합될 수 있다. 일부 예들에서, 스피커(112)는 프로세서(102)를 포함하는 디바이스와 무선 통신할 수 있다. 스피커(112)는 하나 이상의 음향 신호를 생성하는데 사용될 수 있다. 스피커(112)는 일부 예에서 스마트폰(118)과 통합될 수 있다. 일부 예에서, 스피커(112)는 스마트폰(118)과 전자 통신할 수 있다(예를 들어, 스마트폰(118)에 연결될 수 있음). 예시는 스피커(112)가 이어 버드에 제공되는 경우를 포함한다.
스마트폰(118)과 같은 본 명세서에 설명된 스마트폰의 예는 마이크로폰(114)과 같은 하나 이상의 마이크로폰을 포함할 수 있다. 마이크로폰(114)은 프로세서(102)와 통신(예를 들어, 전기적으로 연결)될 수 있다. 예를 들어, 마이크로폰(114)은 또한 프로세서(102)를 포함하는 디바이스와 통합될 수 있다. 일부 예들에서, 마이크로폰(114)은 프로세서(102)를 포함하는 디바이스와 무선 통신할 수 있다. 마이크로폰(114)은 본 명세서에 설명된 기술에 따라 반사된 음향 파형 및/또는 반사된 교정 파형과 같은 하나 이상의 반사된 파형을 수신하는 데 사용될 수 있다. 마이크로폰(114)은 일부 예에서 스마트폰(118)과 통합될 수 있다. 일부 예에서, 마이크로폰(114)은 스마트폰(118)과 전자 통신할 수 있다. 스피커(112) 및 마이크로폰(114)이 동일한 디바이스에 통합된 것으로 도시되었지만, 일부 예에서, 스피커(112) 및 마이크로폰(114)은 별도의 디바이스에 위치할 수 있다.
다수의 예시적인 스마트폰에서, 스피커(112) 및 마이크로폰(114)은 일반적으로 공동 위치(co-located)될 수 있다(예를 들어, 스마트폰(118)의 동일한 측면 및/또는 위상 상에). 일반적으로, 스피커(112)와 마이크로폰(114)의 공동 위치는 음성 통신과 같은 스마트폰(118)의 다른 기능을 용이하게 하기 위해 제공될 수 있다. 그러나, 본 명세서에 설명된 예들에서, 스피커(112)와 마이크로폰(114)의 공동 위치는 외이도의 상태(들)의 추정을 용이하게 하기 위해 바람직하게 사용될 수 있다.
스마트폰(118)과 같은 본 명세서에 설명된 스마트폰은 프로세서(102)와 같은 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU), 임의 개수의 코어를 갖는 그래픽 처리 유닛(GPU), 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 및/또는 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC) 및/또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 맞춤형 회로를 포함하여 임의의 종류 또는 수의 프로세서가 존재할 수 있다.
스마트폰(118)과 같은 본 명세서에 설명된 스마트폰은 메모리(104)와 같은 메모리를 포함할 수 있다. 모든 유형 또는 종류의 메모리가 존재할 수 있다(예를 들어, 읽기 전용 메모리(ROM), 임의 액세스 메모리(RAM), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 보안 디지털 카드(SD 카드)). 단일 박스가 메모리(104)로 도시되어 있지만, 임의의 수의 메모리 디바이스가 존재할 수 있다. 메모리(104)는 프로세서(102)와 통신(예를 들어, 전기적으로 연결)될 수 있다.
메모리(104)는 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들과 같은, 프로세서(102)에 의한 실행을 위한 실행 가능한 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 방식으로, 외이도의 상태(들)를 추정하기 위한 기술은 소프트웨어에서 전체적으로 또는 부분적으로 구현될 수 있다.
메모리(104)는 본 명세서에 설명된 기술에 의해 사용 및/또는 생성될 수 있는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(104)는 모델(108) 및/또는 임계값(들)(110)을 저장할 수 있다. 메모리(104)는 외이도(106)의 상태를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들, 메모리(104) 및 임계값(들)(110)을 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 이러한 컴포넌트는 동일한 메모리에 포함될 수 있고/있거나 일부 예들에서 다른 메모리에 저장될 수 있다.
본 명세서에 설명된 예는 따라서 외이도의 상태를 추정하기 위한 소프트웨어를 제공할 수 있다. 외이도 내 귀지의 존재 및/또는 양, 외이도 내(예를 들어, 고막 뒤) 액의 존재 및/또는 양, 외이도 내 유기체의 존재 및/또는 양(예를 들어, 고막 뒤의 박테리아 및/또는 바이러스)를 포함하지만 이에 국한되지 않는 외이도의 모든 상태는, 본 명세서에 설명된 기술에 따라 검출 및/또는 분석될 수 있다. 외이도 상태의 예에는 외이도에서 고막의 이동성이 포함된다. 외이도 상태의 추가 예에는 질병 상태(예를 들어, 급성 중이염(AOM) 및 삼출성 중이염(OME)의 존재)가 포함된다. 단순함을 위해 외이도의 상태로 언급되지만, 본 명세서에 설명된 기술은 외이도, 고막, 중이 및 내이의 음향 임피던스를 측정할 수 있으며, 이는 임의의 수의 외이, 중이 및 내이 진단에 사용될 수 있다. 진단에는 귀지 색전(cerumen impaction), OME, AOM, 이소골 연쇄(ossicular chain) 문제, 고막 경화증 등이 포함된다. 더욱이, 본 명세서에 설명된 기술은(예를 들어, 선택된 조건을 구별하기 위해 기계 학습 모델을 훈련시킴으로써) 이러한 상태를 구별할 수 있다. 본 명세서에 설명된 예는 음향 반사 테스트, 유발 귀 전위(evoked ear potentials) 및 음향 방출에도 사용될 수 있다.
외이도 내 귀지의 존재 및/또는 양은 본 명세서에 설명된 기술에 따라 결정(예를 들어, 추정)될 수 있는 상태일 수 있지만, 일부 예에서, 외이도에 귀지의 존재는 외이도의 다른 상태를 추정할 때 본 명세서에 설명된 기술을 방해하지 않을 수 있다. 이는 본 명세서에 기재된 방법이 귀지(예를 들어, 이구(耳垢, cerumen))를 포함하는지 또는 실제로 귀지에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 폐색되는지 여부에 관계없이 외이도에서 수행되는 것을 바람직하게 허용할 수 있다.
외이도의 상태를 추정하기 위한 소프트웨어는 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들을 포함할 수 있다. 외이도(106)의 상태를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들은 스마트폰이 본 명세서에 설명된 외이도의 상태를 추정하기 위한 기술을 수행하게 하는 명령어들을 포함할 수 있다.
외이도의 상태를 추정하는 기술은 음향 파형(예를 들어, 스피커(112)에 의해 제공될 수 있음)으로 외이도를 조사(interrogate)하는 것을 포함할 수 있다. 일부 예에서, 스피커(112)는 (예를 들어, 스피커(112)를 외이도쪽으로 향하도록 스마트폰(118)을 위치시킴으로써) 외이도를 향하도록 배치될 수 있다. 음향 파형은 일반적으로 가청 파형일 수 있다. 음향 파형에는 주파수 변조 연속파(FMCW) 처프가 포함될 수 있다. FMCW 처프는 일부 예에서 1.8-4.4 kHz, 일부 예에서 2-4 kHz, 일부 예에서 1.5-3 kHz와 같은 주파수 범위를 커버할 수 있고, 또는 다른 예시적인 처프 범위가 다른 예시에서 사용될 수 있다.
외이도의 상태를 추정하기 위한 기술은 (예를 들어, 마이크로폰(114)에서) 반사된 음향 파형을 수신하는 것을 포함할 수 있다. 반사된 음향 파형은 스피커(112)에 의해 제공되는 음향 파형의 전부 또는 일부가 외이도의 고막에서 반사 및/또는 산란됨으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 음향 파형이 스피커(112)에 의해 제공되는 시간의 전부 또는 일부 동안, 마이크로폰(114)은 활성 상태를 유지할 수 있고 스피커(112)로부터의 입사 신호와 고막으로부터 반사된 신호를 모두 수신할 수 있다. 일반적으로 고막에서 반사된 음향(예를 들어, 음향 파형)은 입사 음향 파형(예를 들어, 처프)와 상쇄간섭하고 주파수 범위를 따라 음압의 딥을 야기한다. 정상적인 고막은 여러 소리 주파수에서 잘 공명하여 넓은 스펙트럼의 부드러운 에코를 생성한다; 결과적으로 결과 음향 딥의 형태는 일반적으로 주파수 도메인에서 넓고 얕다. 대조적으로, OME 및 AOM에서 발견되는 액체 또는 고름으로 채워진 중이는 고막의 진동 능력을 제한한다; 고막을 진동시킬 수 있는 소리 에너지는 대신 외이도를 따라 다시 반사되어 더 상쇄적인 간섭을 생성하고 신호의 다른 형태 변화(예를 들어, 더 좁고 더 깊은 음향 딥)를 초래한다. 변화(예를 들어, 음향 딥)는 일반적으로 처프의 1/4 파장이 외이도의 길이와 동일한 외이도의 공진 주파수에서 발생한다. 따라서 외이도 길이의 개인차가 주파수 영역을 따른 딥의 위치에 영향을 미칠 수 있지만, 딥의 형태는 주로 외이도의 상태(예를 들어, 중이액의 유무)에 따라 달라진다.
외이도의 상태를 추정하기 위한 기술은 반사된 음향 파형에 기초하여 교정된 파형을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들에 따라 동작하는 프로세서(102)는 교정된 파형을 제공하기 위해 교정 신호에 따라 수신된 반사 음향 파형을 조정할 수 있다. 이 교정 프로세스는 일반적으로 스마트폰(118)의 외기(open air) 동작을 보상하기 위해 사용될 수 있다.
외이도의 상태를 추정하기 위한 기술은 교정된 파형을 외이도의 상태로 분류하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 외이도(106)의 상태를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들 및/또는 프로세서(102)는 교정된 파형을 특정 상태로 분류할 수 있는 기계 학습 기술(예를 들어, 회귀)을 구현할 수 있다. 기계 학습 기술은 분류를 수행하기 위해 하나 이상의 모델(예를 들어, 모델(108))을 이용할 수 있다. 모델(108)은 예를 들어 스마트폰(118) 또는 다른 디바이스를 사용하여 훈련함으로써 생성될 수 있다. 예를 들어, 특정 상태를 갖는 것으로 알려진 외이도에서 생성된 파형을 사용하여 훈련이 구현될 수 있다.
일부 예에서, 모델은 본 명세서에 설명된 기계 학습 기술과 함께 사용하도록 훈련될 수 있다. 기계 학습 모델을 구현하고 환자의 파형을 분류하는 데 사용되는 테스트 디바이스는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되는 하나 이상의 디바이스와 다를 수 있다. 예를 들어, 하나의 디바이스 구성(예를 들어, 아이폰)을 사용하여 훈련을 수행할 수 있는 반면 테스트는 훈련 디바이스(들)를 사용하여 훈련된 모델을 기반으로 기계 학습 기술을 실행하는 디바이스의 다른 구성(예를 들어, 삼성 갤럭시 폰)을 사용하여 수행될 수 있다. 더욱이, 테스트는 음향 집속 장치의 한 구성을 사용하여 수행될 수 있는 반면 테스트는 다른 구성의 음향 집속 장치를 사용하여 수행될 수 있다. 하나 이상의 임계값은 훈련을 수행하는 데 사용되지 않은 컴퓨팅 디바이스 및/또는 음향 집속 장치에 대한 기계 학습 모델의 출력을 해석 및/또는 조정하는 데 사용될 수 있다.
일반적으로, 분류는 교정된 파형의 전체 또는 일부의 형태를 기반으로 할 수 있다. 일부 예들에서, 특징이 교정된 파형(예를 들어, 딥)에서 식별될 수 있다. 특징의 여러 주파수에서의 파형에 관한 데이터를 분류에 사용할 수 있다. 이러한 방식으로, 특징의 높이 및/또는 각도와 같은 단일 메트릭보다는 특징의 전체 형상(예를 들어, 딥)이 분류에 사용될 수 있다. 일부 예에서, 음향 특징(예를 들어, 음향 딥)을 따른 각 주파수에 대한 음향 강도(예를 들어, 데시벨)는 기계 학습 기술(예를 들어, 로지스틱 회귀)에 대한 입력으로서 별도의 특징으로 사용될 수 있다. 교정된 파형을 (예를 들어, 외이도의 상태를 추정하기 위해) 외이도의 하나 이상의 상태와 연관시키도록 분류가 수행될 수 있다. 분류는 교정된 파형을 다양한 외이도 상태에 대한 알려진 정보(예를 들어, 훈련 데이터에서 생성된 모델)와 비교할 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 분류를 위한 가중치 또는 기타 파라미터를 사용하여 교정된 파형을 다양한 외이도 상태 중 하나로 분류할 수 있다. 예를 들어, 급성 중이염(AOM)(예를 들어, 고름을 갖는 감염된 액체의 존재)은 삼출액(예를 들어, 감염되지 않은 액체)이 있는 중이염에 있는 것보다 AOM이 있는 외이도에서의 더 깊은 딥의 존재를 기초로 하여 검출될 수 있다. 따라서, 음향 딥의 깊이 또는 기타 특징에 따른 분류는 고막 뒤의 감염된 유체와 감염되지 않은 유체를 구별할 수 있다.
일부 예들에서, 다른 스마트폰 및/또는 디바이스 유형에 기초하여 훈련된 모델로 테스트하기 위해 다른 스마트폰 또는 디바이스 유형이 사용될 수 있다. 서로 다른 테스트 디바이스를 지원하기 위해 테스트 접근 방식을 사용할 수 있으며, 이는 본 명세서에 설명된 기술을 활용할 수 있는 모든 새로운 스마트폰 또는 디바이스에 대한 훈련 데이터(예를 들어, 임상 데이터)를 수집할 필요성을 피하고/피하거나 줄일 수 있다. 예를 들어, 훈련 데이터는 훈련된 스마트폰 또는 다른 컴퓨팅 디바이스에 대한 모델을 훈련하는 데 사용될 수 있다. 그럼에도 불구하고 이 훈련된 모델은 동일하거나 다른 유형의 미래의 디바이스를 지원하는 데 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대신, 훈련된 음향 집속 장치를 사용하여 훈련된 스마트폰의 모델을 훈련시키기 위해 훈련 데이터가 사용될 수 있다. 그럼에도 불구하고 이 훈련된 모델은 동일하거나 다른 음향 집속 장치를 사용하는 미래의 디바이스를 지원하는 데 사용될 수 있다. 하나 이상의 임계값이 측정치를 획득하는 데 사용되는 컴퓨팅 디바이스 및/또는 음향 집속 장치에 기초하여 외이도 상태의 추정치에 기계 학습 기술의 확률 또는 다른 출력을 조정 및/또는 매핑하는 데 사용되고 식별될 수 있다.
일부 예에서, 새로운 테스트 디바이스가 필요한 경우(예를 들어, 종류 또는 유형이 다르거나 훈련을 수행하는 데 사용되는 디바이스와 다른 경우), 훈련된 모델을 사용하는 분류 기술은 여러 알려진 대상(예를 들어, 음성 귀 및/또는 양성 대조군)에 대해 테스트 디바이스를 사용하여 테스트 할 수 있다. 테스트는 일부 예에서 동일한 템플릿 디자인으로 조립된 설정된 수의 도파관 인스턴스를 사용하여 각각 설정된 횟수로 수행될 수 있다. 파형은 훈련된 모델을 통과할 수 있다. 음성 귀 및 양성 대조군에서 수행된 모든 테스트에 대해 스케일링 되지 않은(unscale) 확률 값의 세트를 얻을 수 있다.
음성 귀에 대해 생성된 확률이 양성 대조군에 대해 생성된 확률과 겹치지 않는지 확인하기 위해 검사가 수행될 수 있다. 그런 다음 이러한 스케일링 되지 않은 확률로부터 주어진 테스트 디바이스에 대한 임계값 세트가 제공될 수 있다. 임계값을 선택하는 몇 가지 방법이 있다. 그러한 방법 중 하나는 음성 귀에 의해 생성되는 가장 큰 확률 값이다. 또 다른 방법은 양성 대조군에 의해 생성된 가장 낮은 확률 값이다. 또 다른 방법은 음성 귀에 의해 생성된 가장 큰 확률 값과 양성 대조군에 의해 생성된 가장 낮은 확률 값 사이의 중앙값이다. 임계값 결정의 정확한 방법은 다를 수 있다.
이 임계값 미만의 스케일링 되지 않은 확률 값은 음성 예측에 해당하고, 이 임계값 이상이면 양성 예측에 해당한다. 내부 테스트 중에 이 임계값 결정 방법은 다른 디바이스(예를 들어, 아이폰 5s)를 사용하여 교차 검증 된 데이터를 기반으로 특정 디바이스(예를 들어, 삼성 갤럭시 S6)에 대한 임계값을 찾는 데 사용될 수 있다. 이 방법을 사용하면 구현된 예에서 98 개 귀에서의 삼성 갤럭시 S6의 임상 정확도는 아이폰 5s에서 생성된 것과 비슷했다.
따라서, 일부 예들에서, 분류는 하나 이상의 임계값에 더 기초할 수 있다. 임계값은 사용된 스마트폰의 특정 브랜드, 유형 및/또는 모델 및/또는 사용된 스마트폰의 컴포넌트와 연관될 수 있다. 예를 들어, 특정 스마트폰은 특정 상태의 외이도에 대한 반응이 다를 수 있다. 임계값은 스마트폰 및/또는 스마트폰 컴포넌트 간의 차이를 보상하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 기계 학습 기술은 델 또는 다른 기계 학습 정보에 기초하여 외이도가 특정 상태를 가질 수 있는 백분율 수치 추정치를 생성할 수 있다. 임계값은 특정 스마트폰이 외이도가 특정 상태를 갖는 것으로 식별하기에 충분한 백분율을 결정하는 데 사용될 수 있다. 스마트폰에 대한 적절한 임계값을 결정하기 위해 스마트폰을 테스트 할 수 있다.
스케일링 되지 않은 확률로, 예시적인 수치 임계값은 0.01 일 수 있다. 그러나 이것이 누군가 중이액이 있을 가능성이 반드시 1 %라는 것을 의미하지는 않는다. 확률은 중이액의 확률 개념을 보다 정확하게 포착할 수 있는 지수로 확장 될 수 있다.
일부 예들에서, 분류 기술은 초기에 0과 1 사이의 스케일링 되지 않은 확률 값을 생성한다. 스마트폰별 임계값보다 낮거나 높은 값은 액체에 대해 각각 음성 또는 양성 결과이다. 이러한 스케일링 되지 않은 값은 외이도 상태(예를 들어, 중이액 상태)의 가능성을 반영하는 지수(index)로 변환될 수 있다. 이를 위해 스마트폰별 임계값은 알려진 귀에 걸쳐 기술을 교차 검증할 때 결정된 임계값에 "매핑"된다. 즉, 임계값은 모델을 처음 학습할 때 결정된다.
예를 들어, 교차 검증 임계값이 0.25이고 새로운 스마트폰 특정 임계값이 0.05라고 가정한다. [0.00, 0.05] 범위의 스케일링 되지 않은 값은 [0.00, 0.25]로 스케일링 될 수 있고 [0.06, 1.00] 범위의 스케일링되지 않은 값은 [0.26, 1.00]으로 스케일링 될 수 있다. 이 스케일링 된 값을 "중이액 지수"라고 할 수 있다.
본 명세서에 설명된 스마트폰은 도 1에 도시된 다른 컴포넌트(들)(116)와 같은 임의의 수의 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다. 다른 컴포넌트의 예로는 하나 이상의 디스플레이, 사용자 인터페이스, 네트워킹 인터페이스, 통신 인터페이스 등이 있다. 예를 들어 스마트폰의 디스플레이는 본 명세서에 설명된 기술을 수행하기 위한 지침(예를 들어, 음향 집속 장치를 조립하는 방법 및/또는 본 명세서에 설명된 교정 및/또는 테스트 신호를 얻는 방법에 관한 교육용 비디오 및/또는 교육용 그래픽 재생) 및/또는 본원에 기술된 기술을 사용하여 결정된 외이도 상태의 추정치를 디스플레이 하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 스마트폰의 통신 및/또는 네트워킹 인터페이스는 본 명세서에 설명된 모델, 임계값, 추정된 상태 및/또는 기타 데이터에 속하는 데이터를 전송하는 데 사용될 수 있다. 데이터는 예를 들어 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스로 전송될 수 있다. 일부 예에서, 본 명세서에 설명된 스마트폰은 가속도계(들), 자이로스코프(들), 지자기 센서(들), 관성 센서(들) 및/또는 GPS 디바이스(들)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 위치 센서를 포함할 수 있다.
본 명세서에 설명된 시스템의 예는 음향 집속 장치(120)와 같은 음향 집속 장치를 포함할 수 있다. 음향 집속 장치는 도파관이라고도 할 수 있다. 음향 집속 장치(120)는 스피커(112)가 제공하는 음향 파형을 스피커(112)에서 외이도로 향하게 하도록 배치될 수 있다. 음향 집속 장치(120)는 추가로 외이도에서 반사된 음향 파형을 마이크로폰(114)으로 향하게 하도록 배치될 수 있다. 음향 집속 장치(120)는 스마트폰(118)에 결합될 수 있다(예를 들어, 테이핑, 접착, 클립핑, 연결). 일부 예들에서, 음향 집속 장치(120)는 스마트폰(118)용 케이스에 통합될 수 있다. 음향 집속 장치(120)는 일반적으로 스피커(112) 및 마이크로폰(114)을 둘러싸는 크기일 수 있다.
음향 집속 장치(120)는 원뿔형일 수 있고, 일부 예에서 스마트폰(118)의 에지에 일치할 수 있는 평평한 원뿔형일 수 있다. 원통(예를 들어, 파이프), 다각형 베이스(base) 또는 팁(예를 들어, 정사각형, 직사각형, 평행 사변형, 마름모, 삼각형, 오각형, 육각형 등) 또는 기타 기하학적 형태(예를 들어, 별, 십자, 초승달, 클로버 등)를 포함한 다른 형태도 사용할 수 있다.
일부 예에서, 하나 이상의 음향 결합 디바이스(예를 들어, 튜브)가 스피커 및/또는 마이크로폰을 음향적으로 결합하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, (동일하거나 다른 디바이스의) 스피커와 마이크로폰 사이에 튜브가 제공될 수 있다. 튜브는 본 명세서에 기술된 음향 집속 디바이스로서 사용될 수 있고/있거나 본 명세서에 기술된 음향 집속 디바이스에 음향적으로 결합될 수 있다. 일부 예들에서, 하나 이상의 튜브가 스피커로부터의 소리를 외이도에 결합하고 외이도로부터의 소리를 마이크로폰으로 향하게 하는데 사용될 수 있다.
일반적으로, 본 명세서에 설명된 음향 집속 장치는 베이스, 팁, 길이 및 선택적 노치를 가질 수 있다. 베이스의 너비는 다양할 수 있으며 일반적으로 스피커, 마이크로폰 또는 둘 다를 둘러싸는 크기일 수 있다. 일부 예들에서, 베이스의 폭은 또한 스마트폰 또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 전체 베이스 또는 표면에 걸쳐 있을 수 있고, 스피커와 마이크로폰 사이의 거리를 초과할 수 있다. 음향 집속 장치의 팁은 일반적으로 외이도 내로 및/또는 귀 위에, 전체적으로 및/또는 부분적으로 삽입될 수 있는 크기일 수 있다. 일반적으로 모든 크기의 팁을 사용할 수 있다. 일부 예들에서, 도파관의 길이는 변할 수 있고, 일반적으로 임의의 길이가 사용될 수 있다. 도파관이, 사용된 스마트폰 또는 다른 컴퓨팅 디바이스에 꼭 맞도록 노치가 선택적으로 제공될 수 있다.
일부 예에서, 음향 집속 장치는 파이프(들)(또는 다른 형상)를 사용하여 전체적으로 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 고무 튜브(또는 다른 재료)는 컴퓨팅 디바이스에 연결된 마이크로폰 및/또는 스피커와 연결될 수 있다. 일부 예에서, 고무 튜브는 고무, 폼 또는 다른 재료의 부분에 삽입될 수 있다. 재료는 컴퓨팅 디바이스에 연결된 마이크로폰 및/또는 스피커 위에 놓일 수 있다. 재료는 탄성 밴드, 테이프 또는 접착제를 포함하지만 이에 국한되지 않는 다양한 재료로 디바이스에 고정될 수 있다.
원뿔의 끝은 음향 신호가 외이도로 통과할 수 있을만큼 충분히 크면서 외이도 개구부의 예상 크기에 근접하는 크기의 직경을 가질 수 있다(예를 들어, 일부 예에서 5mm, 일부 예에서 10mm, 일부 예에서 15mm, 일부 예에서 13mm, 일부 예에서 18mm, 및 다른 치수가 사용될 수 있다). 음향 집속 장치의 타단은 스마트폰의 마이크로폰과 스피커를 감싸는 크기일 수 있다. 바람직하게는 많은 스마트폰의 마이크로폰과 스피커가 같은 위치에 있을 수 있다(예를 들어, 이러한 컴포넌트를 가깝게 배치하면 음성 통신 중에 소음 제거가 용이하기 때문이다). 음향 집속 장치 원뿔의 베이스는 스피커와 마이크로폰의 근접성에 따라 크기가 다를 수 있다. 예를 들어, 삼성 갤럭시 폰의 경우 스피커와 마이크로폰이 약 5mm 떨어져있어 더 작은 원뿔형 베이스를 사용할 수 있다. 대조적으로 아이폰에서는 더 멀리 떨어져있어 약간 더 큰 원뿔형 베이스를 사용할 수 있다. 일례로, 음향 집속 장치는 삼성 Galaxy S6 및 S7의 경우 90mm, 아이폰 5s의 경우 105mm, 아이폰 6s 및 구글 픽셀의 경우 115mm의 베이스 직경을 가질 수 있다. 각 템플릿에 대해 음향 집속 장치는 외이도 입구의 크기에 가까운 직경 15mm의 구멍으로 크기가 조정되었다.
음향 집속 장치는 다양한 재료로 만들어 질 수 있다. 일부 예에서, 음향 집속 장치는 종이(예를 들어, 필러 페이퍼, 잉크젯 페이퍼, 레이저젯 페이퍼, 카드 스톡)로 제조될 수 있다. 일부 예에서, 음향 집속 장치는 실리콘, 플라스틱, 금속, 직물, 고무, 유리, 알루미늄, 목재 또는 콘크리트로 전체적으로 또는 부분적으로 만들어질 수 있다. 음향 집속 장치는 일부 예에서 일회용일 수 있다. 음향 집속 장치는 일부 예에서 일회용이 아닐 수 있다.
음향 집속 장치(120)는 일부 예에서 종이 및/또는 플라스틱과 같은 접을 수 있는 재료로 제조될 수 있다. 일부 예들에서 스피커(112) 및/또는 마이크로폰(114)은 스마트폰(118)에 연결된 이어 버드에 존재할 수 있고 음향 집속 장치(120)는 음향 집속 장치(120)의 외부 에지에 스피커(112)를 둘러싸고, 음향 집속 장치(120)의 내부 에지에 마이크로폰(114)를 둘러싸는 것과 같이 이어 버드를 둘러싸도록 배치될 수 있다. 일부 예에서, 스마트폰(202)은 핸드 헬드 통신 디바이스 또는 모바일 디바이스, 또는 유선 헤드셋 또는 무선 헤드셋과 같은 일부 보조 스피커 및 마이크로폰을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 음향 집속 장치는 일반적으로 시스템의 잠재적인 사용자에 의해 생성하기에 저렴하고 간단할 수 있다. 예를 들어, 음향 집속 장치는 인쇄된 종이 템플릿에서 절단될 수 있는 원뿔형 종이 도파관을 사용하여 구현될 수 있다.
도 9는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 음향 집속 장치를 위한 템플릿의 개략도이다. 템플릿(902)은 장치를 절단하기 위한 윤곽을 포함한다. 템플릿(902)은 일반적으로, 예를 들어 도 4의 음향 집속 장치(404)를 형성하기 위해 원뿔로 접힐 수 있는 반구형 형상을 갖는다. 템플릿(902)은 노치(904), 노치(906), 관 개구(canal opening)(908) 및 오버랩 표시자(910)를 포함한다. 일반적으로 템플릿은 종이, 플라스틱 및/또는 금속을 포함한 다양한 재료에 인쇄 및/또는 제공될 수 있다.
노치(904) 및 노치(906)는 일반적으로 음향 집속 디바이스에 의해 둘러싸 이는 마이크로폰 및/또는 스피커에 인접한 스마트폰 또는 다른 디바이스 하우징의 부분(예를 들어, 모서리)을 수용하도록 제공되고 크기가 정해질 수 있다.
일부 예에서 5 내지 10mm의 직경을 사용하는 것과 같이, 관 개구(908)는 외이도 내로 삽입하기 위한 크기일 수 있다. 오버랩 표시자(910)는 평평한 원뿔 디바이스를 조립하기 위해 템플릿의 에지를 부착할 위치의 표시자(예를 들어, 점선, 화살표 또는 다른 표시자)를 제공할 수 있다.
음향 집속 장치를 조립하기 위해, 도 9의 첫 번째 예시에 도시된 바와 같이 평평한 템플릿이 절단될 수 있다. 예를 들어 템플릿은 실선을 따라 절단된다. 절단된 템플릿은 도 9의 다음 도면에 나와 있다. 절단된 템플릿은 도 9의 다음 도면에 도시된 바와 같이 말리고 그리고/또는 원뿔 모양으로 접힐 수 있다. 절단된 템플릿의 단부는 오버랩 표시자(910)에 의해 경계가 되는 영역에서 오버랩되도록 위치될 수 있다. 절단된 템플릿의 단부는 도 9의 다음 그림에 도시된 바와 같이 서로 접착될 수 있다. 단부는 테이프, 접착제, 접합제, 스테이플러, 클립, 슬롯형 어셈블리 등을 포함하는 다양한 메커니즘으로 접착될 수 있다.
임의의 유형의 인쇄, 절단 및 접착을 포함하는 음향 집속 장치를 생성하기 위해 다양한 제조 방법 중 임의의 것이 사용될 수 있다. 일부 예에서, 본 명세서에 설명된 음향 집속 장치는 사출 성형 및/또는 3D 인쇄될 수 있다.
도 10은 본 명세서에 설명된 예들에 따라 구성된 스마트폰이 있거나 없는 케이스의 개략도이다. 케이스(1002)는 실리콘과 같은 다양한 재료로 만들어질 수 있으며, 스마트폰을 담을 수 있는 크기일 수 있다. 케이스(1002)는 음향 집속 장치(1004)와 통합될 수 있다. 음향 집속 장치(1004)는 케이스(1002)의 나머지 부분과 동일하거나 상이한 재료로 제조될 수 있으며, 일반적으로 본 명세서에 설명된 재료를 포함하는 임의의 재료로 제조될 수 있다. 음향 집속 장치(1004)는 케이스(1002)에 배치될 디바이스의 스피커 및/또는 마이크로폰을 둘러싸도록 배치될 수 있다. 도 10은 케이스(1002)에 장착된 스마트폰(1006)을 도시한 제2 도를 포함한다. 음향 집속 장치는 케이스(1002)에 탈착 가능하거나 탈착 가능하지 않을 수 있다.
도 11은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된, 기존의 도파관의 사용을 용이하게 하는 케이스의 개략도이다. 일부 예에서, 음향 집속 장치는 기존 도파관을 수용하고 스마트폰 또는 다른 컴퓨팅 디바이스에 연결된 스피커 및/또는 마이크와의 음향 통신에 기존 도파관을 배치할 수 있는 부착물을 사용하여 구현될 수 있다. 기존의 도파관은 예를 들어 튜브 및/또는 검이경 검경(otoscope specula)일 수 있다. 도 11의 예에서, 케이스(1102)는 부착물(1104)과 함께 도시된다. 부착물(1104)은 케이스(1102)에 통합될 수 있고/있거나 분리 가능할 수 있다. 부착물(1104)은 일반적으로 본 명세서에 설명된 재료를 포함하여 임의의 재료로 형성될 수 있으며, 케이스(1102)에 배치된 장치의 마이크 및/또는 스피커를 둘러싸도록 배치될 수 있다. 따라서, 부착물(1104)의 제1 단부는 스피커 및/또는 마이크로폰을 수용하도록 위치될 수있다. 부착물(1104)의 다른 단부는 기존의 도파관(예를 들어, 검이경 검경)을 수용하도록 위치 및 크기가 정해질 수 있다. 도 11에 도시된 도파관(1106)은 부착물(1104)에 위치될 수 있다. 이러한 방식으로, 도파관(1106)은 케이스(1102)에 위치된 컴퓨팅 장치의 스피커 및/또는 마이크로폰에 음향적으로 결합될 수 있다. 도 11은 케이스(1102)에 위치된 스마트 폰(1108)을 더 예시한다.
도 2는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다. 도 2의 예에서, 시스템은 외이도로부터 신호를 제공하고 수신하는데 사용되는 것으로 도시된다. 시스템(200)은 스마트폰(202), 음향 집속 장치(204) 및 외이도(206)를 포함한다. 외이도(206)는 고막(208)을 포함할 수 있고 고막(208) 뒤에 액체(214)가 존재할 수 있다. 작동 중에, 스마트폰(202)은 음향 파형(210)을 외이도(206)로 향하게 할 수 있고 고막(208)으로부터 반사된 반사된 파형(212)을 수신할 수 있다. 외이도의 상태(예를 들어, 액체(214)의 존재 및/또는 부재)는 스마트폰(202)에서 수신된 신호에서 특징적인 특징을 생성할 수 있다. 도 1의 스마트폰(118)은 도 2의 스마트폰(202)을 구현하는데 사용될 수 있다. 도 1의 음향 집속 장치(120)는 도 2의 음향 집속 장치(204)를 구현하는데 사용될 수 있다. 도 2에 도시된 컴포넌트는 예시적이다. 추가적인, 더 적은 및/또는 상이한 컴포넌트가 다른 예에서 사용될 수 있다.
작동 중에, 음향 집속 장치(204)는 스마트폰(202)에 결합될 수 있다. 예를 들어, 음향 집속 장치(204)는 스마트폰(202)의 마이크로폰 및 스피커를 감싸는 방식으로 스마트폰(202)에 클립되거나, 붙거나, 다른 방식으로 부착될 수 있다.
음향 집속 장치(204)의 팁은 환자의 외이도(206)의 입구(예를 들어, 안으로)에 위치할 수 있다. 일부 예에서, 음향 집속 장치(204)는 외이도(206) 내로 내측(medially) 및 약간 앞쪽(anteriorly)을 가리킬 수 있다. 일부 경우에, 외이도(206)는 귓바퀴를 뒤쪽으로 부드럽게 당겨서 테스트 중에 곧게 펴질 수 있다. 일부 예들에서, 스마트폰(202)상의 하나 이상의 위치 센서(들)는 음향 집속 장치(204)를 외이도(206) 내로 위치시키는 것을 돕기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 스마트폰(202)은 스마트폰이 수평에서 벗어나 있는 경우 표시를 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰(202)은 스마트폰이 수평으로부터 기울여진 각도의 수치(예를 들어, 5, 10 ° 등)를 표시할 수 있다. 디스플레이는 편차가 임계값(예를 들어, 일부 예에서는 45 °, 일부 예에서는 30 °)보다 클 때 수평에서 허용되지 않는 변동을 나타낼 수 있다. 디스플레이는 스마트폰이 직립 환자가 아닌 누워있는 환자의 귀에 삽입되도록 배향될 수 있음을 나타낼 수 있다. 디스플레이 또는 스마트폰의 다른 출력은 녹음된 음성 지침을 재생하거나 사용자에게 지침을 표시하는 것과 같이 직립 환자의 측정으로 변경하도록 사용자에게 프롬프트 할 수 있다. 따라서, 스마트폰(202)은 스피커가 수평으로 또는 일부 예들에서는 수평 45도 이내, 다른 예들에서는 30도 이내, 그리고 다른 각도들이 사용될 수 있도록 위치될 수 있다. 작동 중에, 스마트폰(202)은 하나 이상의 주파수 처프와 같은 음향 파형(210)을 스피커에서 환자의 외이도(206)로 향하게 할 수 있다. 일부 예에서, 스마트폰(202)은 음향 집속 장치(204)를 통해 음향 파형(210)을 환자의 외이도(206)로 향하게 할 수 있다. 일부 예에서, 음향 파형(210)은 2.0-2.8kHz의 가청 150ms 변조 연속파(FMCW) 처프를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 음향 파형(210)은 2.3-3.8 kHz 일 수 있다. 일부 예들에서, 음향 파형(210)은 1.8-4.4 kHz 일 수 있다. 일부 예들에서, 음향 파형(210)은 20, 50, 100, 200, 250, 300, 350, 또는 400ms 지속 시간 동안 재생될 수 있다. 다른 지속 시간도 사용할 수 있다. 동일한 주파수 범위 또는 다른 주파수 범위에서 처프를 반복하는 것을 포함하여 지속 시간 동안 여러 처프를 재생할 수 있다. 일부 예에서 10 개의 처프 시퀀스가 재생될 수 있으며, 다른 예에서는 다른 반복 횟수가 사용된다. 하나의 예에서, 각각 150ms의 기간 동안 1.8kHz ~ 4.4kHz의 주파수 범위로 10 개의 동일한 처프가 제공될 수 있다. 각각의 처프는 침묵 시간, 일 예에서 250ms의 침묵 시간으로 산재될 수 있지만, 다른 양도 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 음향 파형(210)은 환자에게 진정 효과를 생성하기 위해 새의 소리를 모방할 수 있다. 처프 주파수 내의 노이즈는 결과의 정확도에 영향을 미칠 수 있지만 주변 노이즈는 일반적으로 처프 주파수 밖에 있을 수 있다. 예를 들어, 유아의 울음은 400Hz에만 도달할 수 있다. 일부 예들에서, 울음 또는 다른 원치 않는 노이즈는 저역 통과 필터, 고역 통과 필터, 대역 통과 필터 및 최소 평균 제곱 필터와 같은 적응형 필터와 같은 컴포넌트를 사용하여 전체적으로 및/또는 부분적으로 제거될 수 있다. 따라서 울음 노이즈는 본 명세서에 설명된 기술에 영향을 미치지 않을 수 있다.
일부 예들에서, 스마트폰의 하나 이상의 센서(예를 들어, 가속도계, 자이로 스코프 및/또는 지자기 센서)로부터의 판독 값은 측정 동안 몇 번의 처프의 과정 동안 스마트폰의 상당한 움직임 또는 방향의 변화를 나타낼 수 있다(예를 들어, 환자의 머리 또는 몸이 너무 많이 움직이거나 스마트폰이 너무 많이 움직이기 때문). 일부 예에서, 스마트폰은 측정 중 움직임의 양이 임계값 이상으로 검출된 경우 측정을 반복하라는 표시를 사용자에게 제공하도록 프로그래밍 될 수 있다.
스마트폰(202)의 마이크로폰은 환자의 고막(208)에서 반사된 음향 파형(210)에 응답하는 반사된 파형(212)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰은 음향 파형의 제공과 적어도 부분적으로 동시에 일정 시간 동안(예를 들어, 일부 예에서는 10 초, 다른 시간도 사용될 수 있음) 마이크로폰으부터의 오디오를 녹음할 수 있다. 한 예에서는 48kHz의 샘플링 속도가 사용되었지만 다른 샘플링 속도도 사용할 수 있다. 일부 예들에서, 마이크로폰은 음향 집속 장치(204)를 통해(예를 들어, 외이도에 전체 및/또는 부분적으로 배치될 수 있는 디바이스의 개구를 통해) 반사된 파형(212)을 수신할 수 있다. 반사된 파형(212)은 입사 음향 신호를 상쇄적으로 간섭할 수 있고 주파수 범위를 따라 특징(예를 들어, 음압의 딥)을 유발할 수 있다. 특징(예를 들어, 음향 딥)은 음향 신호의 1/4 파장이 외이도의 길이와 동일한 외이도의 공진 주파수에서 발생할 수 있다. 따라서, 환자 간의 외이도(206)의 개인차가 주파수 도메인을 따라 딥의 위치에 영향을 미칠 수 있지만, 딥의 형태는 주로 외이도(206)의 상태를 반영한다.
반사된 파형(212)에 대해 다양한 처리가 발생할 수 있다. 예를 들어, 반사된 파형(212)에서 각 처프의 시작 샘플을 찾기 위해 반사된 파형(212)과 음향 신호 사이에 교차상관(cross-correlation)이 수행될 수 있다. 각각의 처프에 대해, 주파수 응답을 제공하기 위해 변환(예를 들어, 48,000 포인트 또는 다른 해상도 고속 푸리에 변환)이 수행될 수 있다. 하나의 예에서 주파수 응답은 0 - 24kHz에서 찾을 수 있지만 다른 주파수 범위가 사용될 수 있다. 전송된 처프 범위를 벗어난 주파수(예를 들어, 일부 예에서 1.8 - 4.4 kHz 바깥)는 폐기될 수 있다. 녹음된 모든 처프의 평균에서 2 표준 편차 이상인 처프는 추가 분석에서 제외될 수 있다. 일부 예에서는 특정 처프만 분석하고 나머지는 제외할 수 있다.
반사된 파형(212)(예를 들어, 반사된 파형(212) 및 입사 음향 파형(210)의 조합)은 교정된 파형을 제공하기 위해 교정에 기초하여 조정될 수 있다. 교정은 특정 외이도의 조사 이전에 발생할 수 있으며, 조사에 사용되는 스마트폰(202)에 특정 할 수 있다. 일반적으로, 교정은 사용된 스마트폰의 특정 구성 및/또는 환경에 의해 야기되는 수신 파형의 변화를 줄이기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 교정 환경(예를 들어, 외이도가 없는 경우)에서 스마트폰 컴포넌트의 응답을 생성하는 교정 프로세스가 사용될 수 있다. 따라서, 교정 프로세스 동안 생성된 신호 및 반사된 파형(212)의 조합은 신뢰성 있게 분류될 수 있는 교정된 파형을 제공할 수 있으며, 이는 파형에서 스마트폰별 및/또는 환경별 특징이 감소 및/또는 제거된다.
일부 예에서, 필터링은 반사된 파형(212) 및/또는 교정된 파형을 평활화하는 데 사용될 수 있다. 특징-검출 알고리즘(예를 들어, 피크 검출 알고리즘)은 고막에서 반사되는 음파와 관련된 특징(예를 들어, 음향 딥)을 식별하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 예에서는 2.3 ~ 3.8kHz 이내와 같은 주파수 범위 내에서 가장 두드러진 특징(예를 들어, 음향 딥)을 식별할 수 있다. 특징의 주파수 범위 내의 주파수(예를 들어, 일부 예들에서 특징의 500Hz 이내)는 추가 처리를 위해 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 기계 학습 기술은 외이도 상태(예를 들어, 중이 삼출 상태)를 가장 잘 예측 가능한 음향 반응의 부분과 관련된 데이터에 초점을 맞출 수 있다.
교정된 파형은 교정된 파형의 형태를 이용하여 외이도(206)의 상태를 추정하기 위해 기계 학습 기술에 기초하여 분류될 수 있다.
작동 후 스마트폰(202)을 귀에서 빼내 거의 동일한 위치에 재배치하여 검증을 위한 제2 음향 신호 세트를 생성할 수 있다. 이 프로세스는 각 작업에 대해 반복될 수 있다.
외이도의 추정된 상태는 사용자에게(예를 들어, 스마트폰(202)의 디스플레이에) 디스플레이 될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 외이도에 유체가 있음을 나타낼 수 있다. 디스플레이는 박테리아가 외이도에 존재한다는 것을 나타낼 수 있다. 디스플레이는 외이도에 바이러스 부하가 있음을 나타낼 수 있다. 외이도의 추정된 상태는 추가로 또는 대신하여(예를 들어, 스마트폰(202)에 액세스 가능한 메모리에) 저장될 수 있고/있거나 다른 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 의료 제공자가 액세스 가능한 컴퓨팅 디바이스)로 전송될 수 있다. 일부 예들에서, 예를 들어, 사용자에게 "중이액 의심" 또는 "중이액 가능성 없음"의 결과를 나타내는 텍스트 기반 메시지가 디스플레이 상에 제시될 수 있다.
도 12는 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 예시적인 방법의 개략도이다. 일부 예들에서, 환자 테스트를 준비하기 위해 초기화 단계 동안 다양한 동작이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 12의 초기화 단계(1202)에서, 스마트폰 모델이 식별될 수 있다(예를 들어, 디바이스의 브랜드, 모델 및/또는 스피커 및/또는 마이크로폰의 브랜드 및/또는 모델). 음향 집속 장치(예를 들어, 깔때기)를 위한 템플릿이 인쇄 및/또는 획득될 수 있다. 음향 집속 장치(예를 들어, 도파관)가 조립될 수 있다. 일부 예에서, 음향 집속 장치는 지침을 사용하여 조립될 수 있으며, 일부 예에서 이는 테스트에 사용되는 스마트폰에 의해 디스플레이 될 수 있다. 음향 집속 장치(예를 들어, 깔때기)는 스마트폰에 부착될 수 있다.
일부 예에서, 특정 환자를 테스트하기 위한 테스트 단계 동안 다양한 동작이 수행될 수 있다. 예를 들어, 테스트 단계(1204)에서, 교정 처프가 교정 환경(예를 들어, 외기)에서 재생될 수 있다. 외이도 입구가 탐색될 수 있고, 스마트폰에서 녹음이 시작될 수 있으며, 음향 집속 장치 팁(예를 들어, 깔때기)이 외이도 내측 및 전방으로 향할 수 있다. 일부 예에서, 귓바퀴는 외이도에 대한 음향 접근을 용이하게 하기 위해 후방으로 당겨질 수 있다. 음향 신호(예를 들어, 처프)가 외이도로 전달될 수 있다. 음향 신호를 전달하는 동안 수신된 신호는 테스트에 사용된 디바이스의 마이크로폰을 통해 녹음될 수 있다. 음향 신호 재생이 완료되면(예를 들어, 스마트폰 디스플레이의 표시자 및/또는 스마트폰에서 재생되는 사운드로 나타내질 수 있음), (스마트폰에 연결될 수 있는) 음향 집속 장치를 외이도에서 제거할 수 있다.
일부 예들에서, 테스트 동안 수신된 신호를 처리하기 위해 처리 단계 동안 다양한 동작이 수행될 수 있다. 예를 들어, 처리 단계(1206)에서, 수신된 음향 신호의 처프는 시간 도메인에서 식별되고 주파수 도메인으로 변환(예를 들어, 고속 푸리에 변환 사용)될 수 있다. 이상치 및/또는 노이즈 처프는 폐기될 수 있으며, 교정 중에 수신된 신호를 사용하여 처프가 정규화 될 수 있다(예를 들어, 교정 환경에서 교정 처프에 응답하여). 음향 특징(예를 들어, 음향 딥)이 식별될 수 있고 분류될 수 있다(예를 들어, 로지스틱 회귀 사용). 분류는 일부 예에서 특정 진단(예를 들어, 중이액)의 확률을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 분류 확률을 외이도 상태의 궁극적인 추정치에 관련시킬 수 있는 스마트폰 모델 또는 유형에 특정될 수 있는 임계값이 사용될 수 있다. 추정된 외이도 상태의 출력이 제공될 수 있다(예를 들어, "중이액 가능성 없음" 또는 "중이액 의심").
도 12의 예는 예시일 뿐이다. 다른 예들에서 다른 단계들이 사용될 수 있고, 각각의 도시된 단계 동안 더 적은, 추가적인 및/또는 상이한 동작들이 수행될 수 있다. 도 1의 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들은, 테스트 단계(1204) 동안 교정 및/또는 다른 음향 처프의 전달, 및 처리 단계(1206) 동안 발생하는 것으로 묘사된 동작을 수행하기 위한 명령들을 포함할 수 있다.
도 3은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 시스템의 개략도이다. 도 3은 교정 프로세스 동안의 스마트폰(302)을 도시한다. 스마트폰(302)은 스마트폰(302)의 마이크로폰 및 스피커를 둘러싸는 음향 집속 장치(304)에 결합될 수 있다. 스마트폰(302)은 교정 신호(306)를 제공하고 교정 환경으로부터 반사된 교정 파형(308)을 수신할 수 있다. 스마트폰(302)은 도 1의 스마트폰(118) 및/또는 도 2의 스마트폰(202)을 사용하여 구현될 수 있다. 음향 집속 장치(304)는 도 1의 음향 집속 장치(120) 및/또는 도 2의 음향 집속 장치(204)를 사용하여 구현될 수 있다. 도 3의 컴포넌트는 예시일 뿐이며, 추가적으로, 더 적거나, 다른 컴포넌트가 사용될 수 있다.
예시적인 교정 프로세스가 도 3을 참조하여 설명된다. 일부 예들에서 교정 프로세스는 외이도 상태의 추정을 위해 외이도에 음향 신호를 제공하는 데 사용될 것과 동일한 스마트폰을 사용하여 수행될 수 있다. 더욱이, 일부 예들에서 교정 프로세스는 신호가 외이도에 제공될 환경과 유사한 환경에서 수행될 수 있다(예를 들어, 동일한 방, 건물 및/또는 도시에서). 일부 예에서, 교정은 나중에 외이도 상태를 추정하기 위해 교정 결과를 사용하는 것과는 다른 스마트폰에 의해 수행될 수 있고, 교정에 관한 데이터는(예를 들어, 스마트폰이 접근 가능한 위치에 교정 데이터를 저장함으로써) 외이도 상태를 추정하는 데 사용되는 스마트폰에 제공될 수 있다. 교정은 바람직하게는 외이도 상태를 추정하는 데 사용되는 스마트폰과 동일한 브랜드, 유형 또는 모델을 가진 스마트폰에 의해 수행될 수 있다.
일반적으로, 교정은 외이도 상태를 추정하는 데 사용하기 위해 외이도에 음향 신호를 제공하기 전에 수행될 수 있다. 그러나, 일부 예들에서, 파형은 외이도로부터 수신될 수 있고, 수신된 파형에 관한 데이터가 저장될 수 있으며, 나중에 수신되는 교정 정보에 따라 교정될 수 있다. 따라서, 일부 예들에서, 음향 신호를 외이도에 제공한 후에 교정 프로세스가 수행될 수 있다.
교정 절차는 스마트폰에서 마이크로폰 및 스피커 차이뿐만 아니라 상이한 도파관으로 인한 변동성을 줄이기 위해 사용될 수 있다. 교정된 결과 파형을 나중에 분류하기 위한 기계 학습 기술의 능력을 향상시키기 위해 교정이 바람직하거나 필요할 수 있다. 예를 들어, 교정없이 수신된 파형은 특정 스마트폰에 따라 달라질 수 있으므로 훈련된 기계 학습 기술을 사용하여 분류하는 것이 어렵거나 비실용적일 수 있다.
교정 과정에서 스마트폰(302)(예를 들어, 스마트폰(302)의 스피커)은 음향 집속 장치(304)를 통해 교정 신호(예를 들어, 처프)를 교정 환경으로 향하게 할 수 있다. 교정 신호는 외이도에 제공될 음향 신호와 유사(예를 들어, 동일)할 수 있다. 예를 들어, 교정 신호는 하나 이상의 주파수 처프를 포함하는 음향 신호일 수 있다. 주파수 처프는 외이도 상태를 추정하기 위해 외이도를 조사하는 데 사용되는 주파수와 동일하거나 중복되는 주파수에서 발생할 수 있다.
교정 환경은 일반적으로 외기 환경(예를 들어, 최소 반사파를 제공하는 환경)일 수 있다. 일부 예에서, 교정 환경은 알려진 외이도, 시뮬레이션 된 외이도(예를 들어, 플라스틱 튜브) 또는 기타 재료와 같이 반사 특성이 이해되는 알려진 환경일 수 있다. 스마트폰(302)은 교정 환경으로부터 반사된 음향 집속 장치(304)를 통한 교정 신호에 응답하는 반사된 교정 파형(308)을 수신할 수 있다. 반사된 교정 파형(308)은 외이도의 조사 동안 수신된 신호를 교정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 반사된 교정 파형(308)은 베이스 라인 신호를 결정하기 위해 교정 신호(306) 및 반사된 교정 파형(308)을 결합함으로써 정규화 될 수 있다. 베이스 라인 신호는 스마트폰(302) 및 음향 집속 장치(304)의 스피커 및 마이크로폰의 단위 주파수 응답을 나타낼 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 테스트 동안 획득된 반사된 파형(212)은 분류에 사용되는 교정된 파형을 제공하기 위해 반사된 교정 파형(308) 및/또는 베이스 라인 신호에 기초하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 반사된 파형(212)은 스케일링 되고/되거나, 반사된 교정 파형(308) 및/또는 베이스 라인 교정 신호(306)와 결합될 수 있다. 일부 예들에서, 가중치 세트가 베이스 라인 신호에 기초하여 생성될 수 있고, 가중치는 환자의 외이도로부터 수신된 측정치를 정규화하는 데 사용될 수 있다.
베이스 라인에 대한 가중치 및/또는 기타 정보는 예를 들어 도 1의 메모리(104)에 저장될 수 있다. 교정을 수행하고 베이스 라인 신호 및/또는 가중치를 얻기 위한 명령어들은 일부 예들에서 도 1의 외이도(106)의 상태(들)를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들에 포함될 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 본 명세서에 설명된 예에 따른 음향 집속 장치에 연결된 스마트폰의 개략도이다. 도 4a는 하부 에지(410)를 갖는 스마트폰(402)을 도시한다. 마이크로폰(406) 및 스피커(408)는 에지(410)의 일직선 뷰를 갖는 측면도에 도시된 바와 같이 에지(410)에 함께 배치될 수 있다. 도 4b에서, 음향 집속 장치(404)는 스마트폰(402)에 부착된다. 정면도는 스마트폰(402)에 결합된 원뿔형 음향 집속 장치(404)를 도시한다. 에지(410)의 일직선 뷰를 갖는 측면도는 음향 집속 장치(404)가 에지(410)의 형상을 따르고 마이크로폰(406) 및 스피커(408)를 포함할 수 있도록 하는 음향 집속 장치(404)의 평탄화 된 특성을 도시한다. 개구는 외이도에 전체적으로 또는 부분적으로 삽입될 수 있는 크기일 수 있는 음향 집속 장치(404)의 원뿔형 형태로써 제공된다.
도 4a 및 도 4b의 스마트폰(402)은 도 1의 스마트폰(118), 도 2의 스마트폰(202) 및/또는 도 3의 스마트폰(302)을 포함하여 본 명세서에 설명된 임의의 스마트폰을 사용하여 구현될 수 있다. 음향 집속 장치(404)는 도 1의 음향 집속 장치(120) 및/또는 도 2의 음향 집속 장치(204) 또는 도 3의 음향 집속 장치(304)를 이용하여 구현될 수 있다. 도 4a 및 도 4b의 컴포넌트는 예시적이다. 추가적인, 더 적은 및/또는 상이한 컴포넌트가 다른 예에서 사용될 수 있다.
도 5는 본 명세서에 설명된 예에 따른 예시적인 음향 집속 장치와 결합된 예시적인 이어 버드의 개략도이다. 도 5의 예는 이어 버드의 마이크로폰(504) 및 스피커(506)를 예시한다. 마이크로폰(504) 및 스피커(506)는 음향 집속 장치(502)에 의해 둘러싸일 수 있다. 이어 버드는 일부 예들에서 도 1의 스피커(112) 및/또는 마이크로폰(114)을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 도 5의 이어 버드는 일부 예들에서 도 2의 스마트폰(202)의 스피커 및 마이크로폰을 구현하는데 사용될 수 있다. 도 5의 이어 버드는 일부 예들에서 도 3의 스마트폰(302)의 스피커 및 마이크로폰을 구현하는데 사용될 수 있다.
도 6은 고막 뒤에 액체가 있는 경우와 없는 경우의 외이도 모두에 대해 본 명세서에 설명된 예에 따라 예시적인 음향 신호가 환자의 외이도 내로 재생될 때 획득된 예시적인 반사된 파형의 그래프이다. 액체로 가득찬 고막의 원시 파형(604)은 더 두드러진 음향 딥을 갖는다. 도 6에서 두드러진 포인트를 사용하여 액체로 가득찬 고막의 원시 파형(604)을 따라 딥의 바닥이 표시된다. 더 얕은 음향 딥을 갖는 정상 고막의 원시 파형(602)은 사실상 더 짧은 외이도 및 대응하는 1/4 파장으로 인해 더 높은 주파수에서 발생할 수 있다. 딥의 바닥이 도 6에서 두드러진 포인트를 사용하여 정상 고막의 원시 파형(602)을 따라 표시된다. 일반적으로 딥을 구성하는 여러 데이터 포인트가 분류에 사용될 수 있다. 도 6의 파형은 외이도 상태의 차이에 의해 야기될 수 있는 반사된 파형의 변화의 종류의 예로서 제공된다. 일반적으로 본 명세서에 설명된 기술 및 시스템이 파형을 분류하기 위해 활용할 수 있는 것은 이러한 변화이다.
도 7은 본 명세서에 설명된 예에 따라 구성된 교정된 음향 파형의 그래프이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 교정된 음향 파형의 그래픽 표현은 일반적으로도 6에 도시된 원시 음향 파형과 비교하여 조정된(예를 들어, 평활화 된) 곡선이다. 교정된 음향 파형은 이동 평균 윈도우의 출력을 나타낼 수 있다. 예를 들어 윈도우 크기가 있는 이동 평균 필터이다. 일부 예에서 윈도우 크기는 300 개 샘플일 수 있다. 100, 150, 200, 250, 350, 400, 450, 500 샘플을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다른 윈도우 크기가 사용될 수 있다. 필터는 예를 들어 본 명세서에 설명된 임의의 스마트폰에 의해 구현될 수 있다.
교정된 음향 파형의 특정 주파수 범위 내에서 가장 두드러진 특징(예를 들어, 딥)이 식별되면 양쪽의 몇 개의 주파수 포인트를 수집하여 분류에 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 7의 딥(702)의 좌측 500 포인트 및 우측 500 포인트가 수집되고 분석될 수 있다. 딥 주변에서 측정되는 포인트의 수는 500으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 수는 100, 200, 400, 800, 1200, 1600 일 수 있으며 다른 수가 사용될 수 있다. 이들 포인트 값은 각 요소가 음향 특징(예를 들어, 딥(702)) 주변의 선택된 주파수 각각에 대한 진폭을 나타낼 수 있는 어레이를 형성할 수 있다. 각 음향 신호는 단일 매트릭스로 집계될 수 있다. 로지스틱 회귀 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 각 포인트에 가중치를 할당하여 외이도의 상태를 결정할 수 있다. 음향 딥의 깊이는 일부 예에서 가장 큰 가중치가 부여될 수 있다. 본 명세서에 설명된 모델은 도 1의 모델(108)과 같은 가중치를 특정할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 기계 학습 기술은 일부 예에서 음향 특징(예를 들어, 음향 딥)을 나타내는 수집된 포인트 세트에서 각 포인트(예를 들어, 주파수)와 관련된 가중치와 함께 - 가중치 세트를 개발하도록 훈련될 수 있다. 음향 파형의 상단과 하단에 있는 소리 강도는 예측 모델에 의해 가장 많은 가중치가 부여될 수 있다. 따라서, 음향 패턴은 알려진 고막의 음향 반응에 따라 중이액에 대해 독립적으로 식별될 수 있다. 모델은 각각의 스마트폰 및/또는 다른 스마트폰을 사용하여 환자 또는 기타 소스로부터 수집된 데이터로 훈련될 수 있다.
도 8a 내지 8c는 본 명세서에 설명된 예에 따른 귀지 폐색의 예의 그래프이다. 일반적으로, 본 명세서에 설명된 예는 이구(예를 들어, 귀지)의 존재를 사용자에게 경고할 수 있고/있거나 외이도 내에 귀지의 존재에도 불구하고 외이도의 상태를 정확하게 추정할 수 있다. 도 8a 내지 c의 그래프는 귀지를 모방하기 위해 퍼티(putty)를 사용하는 모델 귀에서 생성된 파형을 예시하고 귀지가 본 명세서에 설명된 파형에 대해 만들 수 있는 변화의 유형을 보여준다. 도 8a는 모델 귀에 부분적으로 폐색 귀지(60-70 %)가 있는 상황을 보여준다. 부분 폐색은 일반적으로 외이도의 상태를 나타내는 특징의 모양이나 위치에 거의 영향을 미치지 않았다. 예를 들어, 파형(802)은 모델 귀에 폐색이 없을 때 수집되었다. 파형(804)은 모델 귀의 깊이 0cm에서 측정된 60 % 폐색이 있을 때 수집되었다. 파형(806)은 1cm 깊이에서 측정된 60 % 폐색이 있을 때 수집되었다. 일반적으로, 특징(예를 들어, 음향 딥)의 형태 및 위치는 3 개의 파형 - 파형(802), 파형(804) 및 파형(806) 사이에서 비교적 유사할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 기술은 부분 폐색에 민감하지 않을 수 있다.
도 8b는 100 % 귀지 폐색(예를 들어, 색전)이 있는 상황을 예시한다. 일반적으로, 색전 부위가 외이도 입구에 더 가까워짐에 따라 관련 특징(예를 들어, 음향 딥)이 더 얕게 나타나고, 사실상 더 짧은 외이도 및 해당 1/4 파장으로 인해 더 높은 주파수에서 발생할 수 있다. 파형(808)은 폐색이 없는 귀를 나타낸다. 파형(810)은 0.5cm 깊이에서 측정된 100 % 폐색이 있는 귀를 나타낸다. 파형(812)은 1cm 깊이에서 100 % 측정된 귀를 나타낸다. 이러한 경우 처프가 귀지에 반사되어 중이의 상태를 나타내지 않을 수 있는 잘못된 특징(예를 들어, 음향 딥)을 생성할 수 있다. 예를 들어 귀지가 자연스럽게 축적되는 가장 깊은 지점인 1cm의 깊이의 경우, 파형(808)의 고막 반사로 인한 정상적인 딥과 비교하여, 약 1kHz 더 높은 위치에 있는 잘못된 음향 딥이 파형(812)에 표시된다. 더 얕은 색전 깊이에서는 파형(810)에 표시된 것처럼 잘못된 딥이 훨씬 더 오른쪽으로 이동했다. 따라서, 본 명세서에 설명된 예는 특징(예를 들어, 음향 딥)이 예상 범위를 벗어난 주파수에서 식별되는 경우 오류 또는 경고를 제공할 수 있다. 예를 들어, 중이의 상태를 나타내는 음향 딥은 일부 예에서 약 3kHz에서 예상될 수 있다(예를 들어, 2.4-3.7kHz 사이). 대신 특징(예를 들어, 음향 딥)이 범위 밖에서 식별되면 경고가 디스플레이 및/또는 제공될 수 있다.
더욱이, 얕은 귀지 폐색은 교정 신호에 응답하여 반사된 것과 유사한 반사된 파형을 생성할 수 있다(예를 들어, 외기 교정 환경과 유사함). 도 8c는 외기 교정 환경에서 교정 처프에 응답하여 생성된 데이터에 대응하는 파형(814)을 갖는 시나리오를 도시한다. 파형(816)은 0cm 깊이에서 100 % 폐색된 귀로부터 반사된 데이터에 대응한다. 따라서, 일부 예에서, 본 명세서에 설명된 시스템은 반사된 파형이 반사된 교정 파형과 유사할 때 경고를 제공할 수 있다. 도 1의 시스템은 본 명세서에 설명된 귀지 관련 경보를 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 외이도(106)의 상태를 추정하기 위한 실행 가능한 명령어들은 특징이 예상 범위를 벗어났는지 여부 및/또는 반사된 파형이 반사된 교정 파형과 유사한지 여부를 결정하고 해당 경고를 제공하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 경고는 스마트폰에 디스플레이 될 수 있고, 가청 톤 및/또는 음성 경고를 사용하여 구현될 수 있으며, 저장 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스로 전송될 수 있다.
중이염의 진단과 치료는 현재 기민한 임상적 의사 결정을 필요로 한다. 예를 들어, 급성 중이염에 항생제를 처방하는 것은 중이액의 존재와는 별도로 감염 심각도, 시간 경과 및 전신 증상과 같은 임상적 맥락을 활용할 수 있다. 재발성 감염 및 지속적인 삼출의 경우 가능한 외과적 관리를 위해 전문가에게 의뢰하는 것이 좋다. 그러나 초기 의사 상담 후에도 환자는 중이액을 모니터링하기 위해 반복적인 방문이 필요할 수 있으며, 이는 의료 시스템의 높은 활용도를 초래할 수 있다. 의사의 지도에 따라 본 명세서에 설명된 기술은 일반인(예를 들어, 부모 또는 환자)이 추가 의료 하드웨어를 구입하지 않고도 외이도를 모니터링할 수 있도록 할 수 있다.
구현 예
구현된 예시 시스템은 두 개의 서로 다른 하위 그룹: i) 만성 OME 또는 재발성 AOM(n = 48의 귀) 환자에게 시행되는 일반적인 수술인 귀 튜브 삽입을 받은 환자, 그리고 ii) 편도선 절제술(tonsillectomy)과 같은 다른 수술을 받고 AOM 또는 OME의 최근 증상이 없고 신체 검사에서 중이액의 징후가 없는 환자(n = 50의 귀)에서 추출된 18 개월에서 17 세 사이의 소아 환자를 포함하는 98 명의 환자 귀 연구에서 사용되었다. 교차 검증 단계에서 수신자 작동 특성(ROC) 곡선이 생성되었으며 곡선 아래 면적(AUC)은 0.865이다. 작동 포인트는 각각 84.6 %(95 % CI : 65.1-95.6 %) 및 80.6 %(95 % CI : 69.5-88.9 %)의 전체 민감도와 특이도를 갖도록 선택되었다. K- 폴드(K = 10) 교차 검증을 통해 0.847의 비슷한 AUC를 얻었다.
알고리즘은 더 좁고 더 깊은 음향 딥을 가진 귀가 중이액을 가질 가능성이 더 높다고 예측했다. 유사하게, 일변량(univariate) 분석에서 음향 딥의 깊이를 결정하는 파형의 상단과 하단의 소리 강도가 예측 모델에서 가장 많은 가중치를 받았다. 중이액 상태를 평가하는 음향 반사 측정법은 이전에 발표된 결과와 유사한 0.774의 AUC를 보여주었다. 따라서 스마트폰 알고리즘의 향상된 임상 성능은 음향 반사계에서 사용하는 몇 가지 수동 선택 특징에 의존하는 대신 파형에 기계 학습을 적용한 결과일 수 있다.
연구 데이터는 아이폰 5s와 삼성 갤럭시 S6를 모두 사용하여 수집되었다. 특히, 테스트를 위해 "유보된(hold out)" 환자 귀 하나를 제외하고 전체 아이폰 5s 데이터 세트가 훈련에 사용되었다. 그런 다음 훈련된 알고리즘을 유지된 귀에서 나온 갤럭시 S6 데이터에서 테스트했다. 이는 코호트의 모든 환자 귀에 대해 반복되어 AUC 0.858을 생성했다. 같은 방식으로 아이폰 6s(n = 10의 귀), 삼성 갤럭시 S7(n = 12) 및 구글 픽셀(n = 8)을 사용하여 환자 코호트의 하위 집합에 대해서도 테스트를 수행했다. 이 알고리즘은 아이폰 6s의 80 %(8/10), 갤럭시 S7의 91.7 %(11/12), 픽셀 데이터의 87.5 %(7/8)를 올바르게 분류했다.
음향 집속 장치의 유용성은 훈련을 받지 않은 10 명의 성인을 대상으로 테스트되었다. 10 명의 참가자는 짧은 교육용 비디오를 보여주고 종이 템플릿, 테이프 및 가위를 사용하여 음향 집속 장치를 만들고 장착하도록 요청받았다. 스마트폰 장착 도파관을 자르고 접고 부착하는 데 필요한 평균 시간은 2.8(± 0.89) 분이었다. 둘째, 참가자들은 중이 삼출이 없는 피험자의 귀에 도파관을 테스트했다. 결과의 일관성을 보장하기 위해 모든 참가자가 테스트에 동일한 피험자의 귀를 사용했다. 단일 피험자의 귀에서 생성된 원시 음향 파형은 교육을 받지 않은 사용자와 교육을 받은 사용자 모두에게 유사했다. 또한 알고리즘은 모든 곡선을 중이 삼출이 없는 것으로 올바르게 분류했다. 전체 시스템에 대해 참가자들은 1(사용 불가능) - 10(매우 사용 가능)의 척도로 8.9(± 1.0)의 평균 사용성 등급을 부여했다.
본 명세서에 표시된 세부 사항은 예로서 그리고 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 설명을 위한 목적일 뿐이며 본 발명의 다양한 실시예의 원리 및 개념적 측면에 대한 가장 유용하고 쉽게 이해되는 설명을 제공하는 이유에서 제시된다. 이와 관련하여, 본 발명의 근본적인 이해를 위해 필요한 것보다 본 발명의 구조적 세부 사항을 더 자세히 보여주려는 시도는 이루어지지 않으며, 도면 및/또는 예시와 함께 취해진 설명은 본 발명의 여러 형태가 실제로 구현될 수 있는 방법을 당업자에게 명백하게 한다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이 그리고 달리 표시되지 않는 한, 용어 "a" 및 "an"은 "하나", "적어도 하나" 또는 "하나 이상"을 의미하는 것으로 간주된다. 문맥 상 달리 요구되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 단수 용어는 복수를 포함하고 복수 용어는 단수를 포함해야 한다.
문맥상 명백히 달리 요구하지 않는 한, 설명 및 청구범위 전반에 걸쳐, 단어 '포함하다(comprise)', '포함하는(comprising)' 등은 배타적이거나 엄격한 의미가 아닌 포괄적인 의미로 해석되어야 한다: 즉, "포함하지만 이에 제한되지 않는(including, but not limited to)" 의미이다. 단수 또는 복수를 사용하는 단어는 각각 복수 및 단수를 포함한다. 또한, "본 명세서에서(herein)", "위(above)" 및 "아래(below)" 라는 단어와 본 출원서에서 사용되는 유사한 의미의 단어는 출원서의 특정 부분이 아닌 본 출원서 전체를 의미한다.
본 발명의 실시예에 대한 설명은 포괄적인 것이 아니거나 본 발명을 개시된 정확한 형태로 제한하려는 의도가 아니다. 본 개시의 특정 실시예 및 예가 예시의 목적을 위해 본 명세서에 설명되었지만, 관련 기술 분야의 숙련자들이 인식할 바와 같이, 본 개시의 범위 내에서 다양한 등가적인 수정이 가능하다.
임의의 전술한 실시예의 특정 요소는 다른 실시예의 요소를 조합하거나 대체 할 수 있다. 더욱이, 이들 실시예 중 적어도 일부에 특정 요소를 포함하는 것은 선택적일 수 있으며, 추가 실시예는 이러한 특정 요소 중 하나 이상을 구체적으로 배제하는 하나 이상의 실시예를 포함할 수 있다. 더욱이, 본 개시의 특정 실시예와 관련된 이점이 이들 실시예의 맥락에서 설명되었지만, 다른 실시예도 그러한 이점을 나타낼 수 있고, 모든 실시예가 본 개시의 범위 내에 속하기 위해 반드시 그러한 이점을 나타낼 필요는 없다.

Claims (34)

  1. 스마트폰 또는 웨어러블 디바이스에 연결되거나 통합된 스피커로부터 외이도로 음향 신호를 지향시키고;
    상기 스마트폰 또는 상기 웨어러블 디바이스에 연결되거나 통합된 마이크로폰에서 상기 음향 신호에 응답하는 반사된 파형을 수신하고;
    교정된 파형을 제공하기 위해 상기 스마트폰 또는 상기 웨어러블 디바이스를 기반으로 상기 반사된 파형을 조정하고; 그리고
    상기 외이도의 상태를 추정하기 위해 상기 교정된 파형을 분류하는 것을 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 스피커에서 교정 환경으로 교정 신호를 지향시키고; 그리고
    상기 마이크로폰에서 상기 교정 신호에 응답하여 반사된 교정 파형을 수신하는 것을 더 포함하고,
    상기 반사된 파형을 조정하는 것은 상기 반사된 교정 파형을 사용하는 것을 포함하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 음향 신호는 주파수 처프(chirp)를 포함하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 반사된 파형을 수신하는 것은 상기 외이도의 고막으로부터 상기 반사된 파형을 수신하는 것을 포함하는 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 외이도의 상태는 상기 외이도의 고막 뒤의 유체의 양, 상기 고막 뒤의 박테리아의 존재, 상기 고막 뒤의 바이러스의 존재, 상기 외이도의 귀지의 존재, 고막 이동성 또는 이들의 조합을 포함하는 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 분류는 상기 교정된 파형의 형태에 기초하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 음향 신호를 지향시키는 것은 상기 스피커에 연결된 음향 집속 장치를 통해 상기 음향 신호를 지향시키는 것을 포함하고, 상기 반사된 파형을 수신하는 것은 상기 음향 집속 장치를 통해 상기 반사된 파형을 수신하는 것을 포함하는 방법.
  8. 스마트폰을 포함하는 시스템으로서,
    상기 스마트폰은,
    스피커;
    마이크로폰;
    프로세서;
    실행될 때 상기 스마트폰이 동작을 수행하게 하는 명령어들로 인코딩된 적어도 하나의 컴퓨터 판독 가능 매체-상기 동작은,
    상기 스피커로부터, 음향 파형으로 외이도를 조사(interrogate)하는 것;
    상기 마이크로폰에서 상기 음향 파형에 기초하여 반사된 음향 파형을 수신하는 것;
    상기 반사된 음향 파형을 기반으로 교정된 파형을 생성하는 것; 및
    상기 교정된 파형을 상기 외이도의 상태로서 분류하는 것을 포함함-; 및
    상기 스피커에서 상기 외이도로 상기 음향 파형을 지향시키고, 상기 외이도에서 상기 마이크로폰으로 상기 반사된 음향 파형을 지향시키도록 상기 스마트폰에 결합된 음향 집속 장치를 포함하는 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 음향 집속 장치는 접을 수 있는 재료로 제조되는 시스템.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 음향 집속 장치는 원뿔형인 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 음향 집속 장치는 상기 스피커와 상기 마이크로폰을 갖는 상기 스마트폰의 에지에 일치하게 평탄화되는 시스템.
  12. 청구항 8에 있어서,
    상기 스피커 및 상기 마이크로폰은 이어 버드(ear bud)에 존재하고 상기 음향 집속 장치는 상기 음향 집속 장치의 외부 에지에서 상기 스피커를 둘러싸고 상기 음향 집속 장치의 내부 에지에서 상기 마이크로폰을 둘러싸도록 구성되는 시스템.
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 음향 집속 장치는 상기 스마트폰에 대한 케이스에 통합되어 있는 시스템.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 음향 집속 장치는 상기 스마트폰의 에지에 클립되는 시스템.
  15. 외이도 및 스마트폰을 기반으로 음향 파형을 수신하고;
    상기 음향 파형의 딥(dip)을 검출하고;
    상기 외이도의 상태의 확률을 제공하기 위해 상기 딥 주변의 상기 음향 파형의 일부를 분류하고; 그리고
    상기 스마트폰과 연관된 임계값 및 상기 확률에 부분적으로 기초하여 상기 외이도의 상태를 추정하는 것을 포함하는 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 분류하는 것은 기계 학습 기술을 사용하는 것을 포함하는 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 음향 파형의 일부는 다수의 포인트를 포함하고, 상기 기계 학습 기술은 상기 다수의 포인트 각각에 가중치를 적용하는 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 다수의 포인트 각각의 가중치를 식별하기 위해 모델을 훈련시키는 것을 더 포함하는 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 모델을 훈련시키는 것은 상기 음향 파형을 수신하는 데 사용된 스마트폰과 다른 스마트폰을 사용하여 상기 모델을 훈련시키는 것을 포함하는 방법.
  20. 청구항 15에 있어서,
    상기 수신하는 것 및 검출하는 것은 상기 스마트폰에 결합된 음향 집속 장치를 통해 이루어지는 방법.
  21. 청구항 15에 있어서,
    상기 음향 파형은 교정 환경으로 상기 스마트폰에 의해 제공되는 교정 신호에 부분적으로 기초한 교정된 음향 파형인 방법.
  22. 음향 파형에 기초하여 외이도 상태의 확률을 제공하기 위해 제1 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련하고-상기 훈련하는 것은 훈련된 모델을 제공하도록 구성됨-;
    수신된 파형을 얻기 위해 상기 제1 컴퓨팅 디바이스와 다른 제2 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 특정 외이도를 테스트하고; 그리고
    상기 훈련된 모델, 및 상기 제2 컴퓨팅 디바이스에 따라 선택된 임계값을 사용하여 상기 수신된 파형을 분류하는 것을 포함하는 방법.
  23. 청구항 22에 있어서,
    상기 제2 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 알려진 외이도로부터의 테스트 결과에 기초하여 임계값을 계산하는 것을 더 포함하는 방법.
  24. 청구항 22에 있어서,
    상기 제1 컴퓨팅 디바이스는 스마트폰의 제1 모델을 포함하고, 상기 제2 컴퓨팅 디바이스는 스마트폰의 제2 모델을 포함하는 방법.
  25. 청구항 22에 있어서,
    상기 훈련은 제1 음향 집속 장치를 사용하는 것을 더 포함하고, 상기 테스트는 제2 음향 집속 장치를 사용하는 것을 더 포함하고, 상기 임계값은 상기 제2 음향 집속 장치에 따라 더 선택되는 방법.
  26. 재료의 형태를 얻고-상기 재료의 형태는,
    스피커 또는 마이크로폰 중 적어도 하나를 둘러싸도록 선택된 크기를 갖는 베이스(base);
    외이도 내로의 적어도 부분적인 삽입을 위해 선택된 크기를 갖는 팁(tip) 단부;를 정의함-; 그리고
    상기 재료의 형태로 음향 집속 장치를 구성하는 것을 포함하는 방법.
  27. 청구항 26에 있어서,
    상기 재료의 형태는 원뿔을 포함하는 방법.
  28. 청구항 26에 있어서,
    상기 재료의 형태는 상기 스피커 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나의 하우징을 수용하도록 구성된 적어도 하나의 노치를 더 정의하는 방법.
  29. 청구항 26에 있어서,
    상기 음향 집속 장치를 구성하는 것은 상기 재료의 적어도 일부를 상기 재료의 적어도 다른 부분에 접착하는 것을 포함하는 방법.
  30. 청구항 26에 있어서,
    상기 재료의 형태를 획득하는 것은 인쇄된 템플릿으로부터 상기 형태를 절단하는 것을 포함하는 방법.
  31. 음향 집속 장치의 팁을 적어도 부분적으로 외이도에 위치시키고-상기 음향 집속 장치는 컴퓨팅 디바이스의 스피커 및 마이크로폰과 음향 통신함-;
    상기 컴퓨팅 디바이스가 수평으로부터 임계 각도를 넘어 배향된다는 표시를 상기 컴퓨팅 디바이스의 센서로부터 수신하고; 그리고
    상기 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 상에 수평으로부터 허용되지 않는 변동의 표시를 디스플레이하는 것을 포함하는 방법.
  32. 청구항 31에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스가 누운 환자의 측정을 위해 배향된다는 표시를 디스플레이하는 것을 더 포함하는 방법.
  33. 청구항 32에 있어서,
    직립 환자에 대해 측정을 수행하라는 프롬프트를 디스플레이하는 것을 더 포함하는 방법.
  34. 청구항 31에 있어서,
    상기 스피커로부터의 음향 신호를 외이도로 지향시키고;
    상기 음향 신호가 제공되는 동안 상기 컴퓨팅 디바이스의 움직임의 표시를 상기 컴퓨팅 디바이스의 센서로부터 수신하고; 그리고
    상기 움직임의 표시에 응답하여 측정을 반복하기 위한 표시를 제공하는 것을 더 포함하는 방법.
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