KR20230009202A - 혈당 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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장호준
박윤상
장형석
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Abstract

일 양상에 따른 혈당 추정 장치는 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부, 및 상기 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하고, 상기 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하며, 상기 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하여, 상기 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

혈당 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BLOOD GLUCOSE}
비침습 방법으로 혈당을 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 이용한 스펙트럼 분석을 통해 비침습적으로 혈당과 같은 체내 성분을 추정하는 방법이 연구되고 있다.
스펙트럼 분석을 통한 혈당 추정 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따른 혈당 추정장치는, 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부, 및 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하고, 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하며, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하여, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.
스펙트럼 측정부는, 피검체로 광을 조사하는 광원, 및 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
다른 양상에 따른 혈당 추정장치는, 힘 센서, 임피던스 센서, 모션 센서, 및 자이로 센서 중 적어도 하나의 센서를 더 포함할 수 있고, 이때 프로세서는 센서의 측정 데이터를 기초로 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링할 수 있다.
프로세서는, 안정상태에서의 기준 스펙트럼과, 스펙트럼 측정부에 의해 측정된 스펙트럼을 비교하여 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링 할 수 있다.
프로세서는, 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다.
프로세서는, 캘리브레이션 요청이 수신되거나, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 시간 내, 또는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
프로세서는, 스펙트럼 측정부의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
일 양상에 따른 혈당 추정장치는, 프로세서의 제어에 따라 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
프로세서는, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼을 기초로, 차분, 주성분 분석(principal component analysis), 독립성분 분석(independent component analysis), 비부정 행렬 인수분해(non-negative matrix factorization) 및 오토 인코딩(auto-encoding) 중의 적어도 하나를 이용하여 배경 신호를 추출할 수 있다.
프로세서는, 추출된 배경 신호를, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 유사도, 또는 상관도를 산출하고, 산출된 유사도, 또는 상관도에 따라 추출된 배경 신호의 유효여부를 검증할 수 있다.
이때, 프로세서는 검증 결과 추출된 배경 신호가 유효하지 않다고 판단되는 경우, 측정된 스펙트럼에서 캘리브레이션 구간을 다시 결정하거나, 결정된 캘리브레이션 구간에서 배경신호를 다시 추출하거나, 또는 사용자에게 스펙트럼의 재측정을 가이드할 수 있다.
프로세서는, 추출된 배경신호에 대하여 기준선 보정(baseline correction), 산란 보정(scattering correction), 정규화(normalization), 및 필터링(filtering) 중 적어도 하나를 포함하는 전처리를 수행할 수 있다. 스펙트럼 측정부는, 혈당 추정시점에서 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있고, 이때 프로세서는, 측정된 혈당 추정시점에서의 스펙트럼과 생성된 개인화된 혈당 추정모델을 기초로 혈당을 추정할 수 있다.
혈당 추정장치는, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스를 포함하는 저장부를 더 포함할 수 있고, 저장부는 추출된 배경신호를 개인화된 배경 신호 데이터베이스에 저장할 수 있다.
배경 신호는, 물 신호, 케라틴 신호, 엘라스틴 신호, 콜라겐 신호, 지방 신호 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
일 양상에 따른 혈당 추정방법은, 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계, 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하는 단계, 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하는 단계, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하는 단계, 및 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
캘리브레이션 구간을 결정하는 단계는, 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다.
다른 양상에 따른 혈당 추정방법은, 캘리브레이션 요청이 수신되거나, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 시간 내, 또는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 접촉상태의 변화를 유도하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 접촉상태의 변화를 유도하는 단계는 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
일 양상에 따른 혈당 추정방법은 추출된 배경 신호를, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 유사도, 또는 상관도를 산출하고, 산출된 유사도, 또는 상관도에 따라 추출된 배경 신호의 유효여부를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
스펙트럼 분석을 통한 혈당 추정시, 추출된 배경신호를 이용함으로써 혈당 추정의 정확도가 향상될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 체내성분 추정장치의 블록도이다.
도 2는 다른 실시예에 따른 혈당 추정장치의 블록도이다.
도 3은 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체의 일 예를 도시한 것이다.
도 4는 일 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다.
도 5a 내지 5c는 다른 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다.
도 6은 또 다른 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다.
도 8은 일 실시예에 따른 스마트 기기를 도시한 것이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 체내성분 추정 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 체내 성분 추정 장치의 블록도이다. 체내 성분 추정 장치(100)는 사용자가 착용할 수 있는 웨어러블 기기(wearable device)에 탑재될 수 있다. 이때, 웨어러블 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 헤어밴드형 등 다양하며 그 형태나 사이즈 등에 있어서 특별히 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 체내 성분 추정 장치(100)는 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
이때, 체내성분은 혈당, 항산화, 젖산, 알콜, 콜레스테롤, 중성지방 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 이하 설명의 편의를 위해 체내성분은 혈당으로 서술한다.
스펙트럼 측정부(110)는 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때 스펙트럼 측정부(110)는 적외선 분광법(Infrared spectroscopy)이나 라만 분광법(Raman spectroscopy)을 이용할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 다양한 분광 기법을 활용하여 스펙트럼을 측정할 수 있다. 피검체는 사용자의 피부, 예컨대 정맥혈이나 모세혈이 위치하는 손목 상부 영역이거나 손목 표면의 요골 동맥부에 인접한 영역, 또는 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락, 발가락, 귓볼 등 인체의 말초 부위일 수 있다. 다만 이에 제한되지 않는다.
스펙트럼 측정부(110)는 하나 이상의 광원(111), 및 디텍터(112)를 포함할 수 있다. 광원(111)은 사용자의 피검체로 광을 조사할 수 있고, 디텍터(112)는 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출할 수 있다.
광원(111)은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 등으로 형성될 수 있으며, 근적외선(Near Infrared Ray, NIR)이나 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR) 대역의 광을 조사할 수 있다. 이때, 광원(111)은 정확한 스펙트럼 데이터의 획득을 위하여 다양한 파장대의 광을 조사하는 복수의 광원 어레이로 형성될 수도 있다. 광원(111)이 프로세서(120)의 제어신호에 따라 피검체인 사용자의 피부에 광을 조사하면, 조사된 광은 사용자의 피부를 거쳐 체내조직에 도달하게 되며, 체내조직에 도달한 광은 사용자의 체내조직에 의해 산란되거나 반사되어 사용자의 피부를 거쳐 되돌아 오게 된다.
디텍터(112)는 사용자의 피부를 거쳐 되돌아오는 광을 검출하여 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 디텍터(112)는 포토다이오드(photodiode), 포토 트랜지스터(photo transistor) 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서, CCD(charge-coupled device) 이미지 센서, 등을 포함할 수 있다.
이때 복수의 광원(111)은 모두 동일한 파장의 광을 조사하거나 서로 다른 파장의 광을 조사하도록 형성될 수 있다. 예컨대, 광원은 녹색, 청색, 적색, 적외 파장 등의 광을 조사할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 복수의 디텍터(112)는 광원(111)으로부터 서로 다른 거리 상에 배치될 수 있다. 이때, 복수의 광원(210) 및 디텍터(220)의 개수, 배열 형태 등은 자유로이 변형될 수 있다.
또한, 스펙트럼 측정부(110)는 분광 필터, 예컨대 리니어 가변필터(Linear Variable Filter, LVF)를 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 리니어 가변 필터는 전체 길이에 걸쳐 선형으로 변화하는 스펙트럼 특성을 갖는다. 따라서, 리니어 가변 필터는 입사되는 광을 파장 순으로 분산시킬 수 있다. 리니어 가변 필터는 콤팩트한 크기이지만 우수한 분광능력을 갖는다.
한편, 스펙트럼 측정부(110)는 캘리브레이션 시점의 캘리브레이션용 스펙트럼을 측정할 수 있다. 캘리브레이션용 스펙트럼은 기준 스펙트럼, 및 배경신호 추출용 스펙트럼을 포함할 수 있고, 캘리브레이션 시점이란, 사용자의 공복구간을 의미할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 예컨대, 스펙트럼 측정부(110)는 안정상태에서의 기준 스펙트럼, 및/또는 안정상태를 제외한 상태에서의 배경신호 추출용 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때 안정상태란 사용자의 움직임이 검출되지 않는 휴식상태를 의미할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 요청에 따라 스펙트럼 측정부(110)를 제어하고, 스펙트럼 측정부(110)로부터 측정된 스펙트럼을 수신할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)를 제어하여 캘리브레이션 시점에서 캘리브레이션용 스펙트럼을 측정하도록 할 수 있다. 이때 캘리브레이션 시점이란 전술한 바와 같이 혈당의 변화가 크지 않은 사용자의 공복구간을 의미할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어 프로세서(120)는 사용자의 캘리브레이션 요청, 또는 미리 설정된 주기에 따라 스펙트럼 측정부(110)를 제어하여 안정상태에서의 기준 스펙트럼을 측정하도록 하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부(110)를 제어하여 일정 시간 동안, 일정 시간간격으로 배경신호 추출용 스펙트럼을 측정하도록 할 수 있다.
프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)로부터 수신 받은 스펙트럼을 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 측정된 스펙트럼에서 캘리브레이션 구간을 결정하고, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다.
프로세서(120)는 측정된 스펙트럼에서, 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다.
프로세서(120)는 피검체와 스펙트럼 측정부(110)사이의 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 피검체와 스펙트럼 측정부(110)사이의 접촉상태의 변화가 소정기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 안정상태에서의 기준 스펙트럼과, 안정상태를 제외한 상태에서의 배경신호 추출용 스펙트럼을 비교하여 접촉상태의 변화를 모니터링하고 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다. 이때 안정상태란 사용자의 움직임이 검출되지 않는 휴식상태를 의미할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 이때, 프로세서(120)는 기준 스펙트럼과 배경신호 추출용 스펙트럼을 비교하고, 비교결과 측정된 스펙트럼의 차이가 소정 기준 이상인 구간을 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간으로 판단하여, 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다. 다만 이에 제한되지 않는다.
프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)와 피검체 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 접촉상태 변화의 모니터링 결과를 기초로, 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다. 예를 들어, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 소정 시간 내, 또는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(120)는 캘리브레이션 요청이 수신되는 경우, 또는 미리 정해진 캘리브레이션 주기에 따라 스펙트럼 측정부(110)를 제어하여 캘리브레이션용 스펙트럼을 측정하기 전, 또는 동시에 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
프로세서(120)는 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부(110)의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)의 움직임을 제어하여 스펙트럼 측정부(110)와 피검체 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
일 예로, 스펙트럼 측정부(110)는 피검체와 접촉하여 피검체를 소정 방향으로 움직이도록 가압하는 가압부(미도시)를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)의 가압부(미도시)를 제어하여 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 할 수 있으며, 이때 가압부(미도시)는 탄성부재 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
다른 예로, 스펙트럼 측정부(110)는 스펙트럼 측정부(110)의 위치를 이동시키는 액츄에이터(미도시)를 더 포함할 수 있고, 이때 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)의 액츄에이터(미도시)를 제어하여 스펙트럼 측정부(110)가 예컨데 좌우방향으로 움직이도록 할 수 있다.
프로세서(120)는 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경신호를 추출할 수 있다. 이때 배경신호는 물 신호, 케라틴 신호, 엘라스틴 신호, 콜라겐 신호, 및 지방 신호 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 프로세서(120)는 결정된 캘리브레이션 구간의 배경신호 추출용 스펙트럼에 대하여 차분, 주성분 분석(principal component analysis), 독립성분 분석(independent component analysis), 비부정 행렬 인수분해(non-negative matrix factorization) 및 오토 인코딩(auto-encoding) 중의 적어도 하나를 이용하여 상기 배경 신호를 추출할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니고, 프로세서(120)는 다양한 배경 신호 추출방식을 이용하여 배경신호를 추출할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 추출된 배경신호의 유효여부를 검증할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 추출된 배경신호를 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 비교결과를 기초로 추출된 배경신호의 유효여부를 검증할 수 있다. 이때 레퍼런스 신호는 추출된 배경신호에 상응하는 물질의 순수 스펙트럼을 의미할 수 있다. 예를 들어, 추출된 배경신호가 물 신호인 경우, 레퍼런스 신호는 물 스펙트럼을 의미할 수 있다. 사용자의 기존 배경신호는 해당 사용자의 복수의 캘리브레이션 결과로 추출된 복수의 배경신호를 의미할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 추출된 배경신호와 레퍼런스 신호 사이의 유사도, 및/또는 상관도를 산출하고, 산출된 유사도, 및/또는 상관도를 기초로 추출된 배경신호의 유효여부를 검증할 수 있다. 프로세서(120)는 산출된 유사도, 및/또는 상관도의 통계값(예: 평균, 최대, 최소값, 분산, 표준편차 등)이 소정 기준치보다 낮은 경우 추출된 배경신호가 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 산출된 유사도, 및/또는 상관도의 변화량을 기초로, 측정 시간의 경과에 따라 추출된 배경신호가 급격하게 변화하는지를 판단하고, 추출된 배경신호의 변화 양상이 급격하게 변하는 것으로 판단되는 경우 추출된 배경신호를 유효하지 않은 것으로 판단할 수도 있다. 이때, 유사도는 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있다.
다른 예로, 프로세서(120)는 추출된 배경신호의 노이즈 분석 또는 변화 양상 분석 기법 등을 이용하여 추출된 배경신호의 유효여부를 검증할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 추출된 배경신호의 노이즈를 계산하고, 노이즈가 소정 기준치를 초과하는 경우 추출된 배경신호를 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 또는 프로세서(120)는 추출된 배경신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 수행하여 주파수 영역으로 변환하고 주파수 영역으로 변환된 신호에서 저주파의 랜덤 노이즈(random noise)가 감지되면 추출된 배경신호를 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
프로세서(120)는 추출된 배경신호의 유효여부 검증결과, 추출된 배경신호가 유효하지 않다고 판단되는 경우, 측정된 배경신호 추출용 스펙트럼에서 캘리브레이션 구간을 다시 결정하거나, 결정된 캘리브레이션 구간에서 배경신호를 다시 추출할 수 있다.
또는 이와 달리, 프로세서(120)는 추출된 배경신호의 유효여부 검증결과, 추출된 배경신호가 유효하지 않다고 판단되는 경우, 사용자에게 스펙트럼의 재측정을 가이드 할 수 있다. 이때 프로세서(120)는 피검체와 스펙트럼 측정부(110) 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드하거나, 스펙트럼 측정부(110)의 움직임을 제어하여 스펙트럼 측정부(110)와 피검체 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
프로세서(120)는 추출된 배경신호에 대하여 전처리를 수행할 수 있다. 이때 전처리는 기준선 보정(baseline correction), 산란 보정(scattering correction), 정규화(normalization), 및 필터링(filtering) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정 모델을 생성할 수 있다. 이때 프로세서(120)는 아래의 수학식 1과 같은 램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)을 이용하여 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
Figure pat00001
이때 S는 실제 혈당 추정 시점에서 측정된 혈당 추정용 스펙트럼을 의미하고, εb1, εb2, εb3, εb4는 각 배경신호(b1, b2, b3, b4)의 고유한 광 흡수도를 의미하며, εg는 혈당의 고유한 광 흡수도를 의미한다. L은 광경로를 의미하며, Cb1, Cb2, Cb3, Cb4, 는 각 배경신호(b1, b2, b3, b4)의 농도를 의미하며, Cg는 혈당 농도를 의미한다.
프로세서(120)는 생성된 개인화된 혈당 추정모델과, 혈당 추정시점에서 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 혈당 추정용 스펙트럼을 기초로 사용자의 혈당을 추정할 수 있다.
도 2는 다른 실시예에 따른 혈당 추정장치(200)의 블록도이다. 도 2를 참조하면, 혈당 추정장치(200)는 스펙트럼 측정부(110), 프로세서(120), 보조 센서(210), 저장부(220), 출력부(230), 및 통신부(240)를 포함할 수 있다. 스펙트럼 측정부(110), 및 스펙트럼 측정부(110)가 포함하는 광원(111), 및 디텍터(112)에 관하여는 도 1에서 자세히 설명한 바 있으므로, 이하 프로세서(120), 보조 센서(210), 저장부(220), 출력부(230), 및 통신부(240)에 대하여 자세히 설명한다.
프로세서(120)는 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하고, 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 프로세서(120)는 보조 센서(210)의 측정 데이터를 기초로 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하여 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다. 이때 보조 센서(210)는 힘 센서(211), 임피던스 센서(212), 모션 센서(213), 및 자이로 센서(214)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 프로세서(120)는 힘 센서(211)에 의해 측정된 피검체와 스펙트럼 측정부(110)사이의 힘을 접촉상태로 판단하고, 측정되는 힘의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다. 이때 힘 센서(211)는 힘 센서 어레이를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 힘 센서 어레이를 통해 측정되는 각 위치별 힘의 분포가 소정 기준 이상으로 변화하는 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수도 있다. 다만 이에 제한되지 않고, 프로세서(120)는 임피던스 센서(212), 모션 센서(213), 및/또는 자이로 센서(214)에 의해 측정되는 사용자의 움직임이 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수도 있다.
다른 예로, 도 1에서 전술한 바와 같이 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 안정상태에서의 기준 스펙트럼과, 안정상태를 제외한 상태에서의 배경신호 추출용 스펙트럼을 비교하여 접촉상태의 변화를 모니터링하고 캘리브레이션 구간을 결정할 수도 있다. 자세한 내용은 생략한다.
또 다른 예로, 프로세서(120)는 보조 센서(210)의 측정 데이터와 함께, 기준 스펙트럼과 배경신호 추출용 스펙트럼의 비교결과에 기초하여 캘리브레이션 구간을 결정할 수도 있다.
프로세서(120)는 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부(110)의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시하도록 출력부(230)를 제어하여, 스펙트럼 측정부(110)와 피검체 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다. 프로세서(120)의 제어에 따라 출력부(230)가 디스플레이 모듈을 통해 표시하는 그래픽 객체의 일 예를 도 3을 통해 설명한다.
도 3은 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체의 일 예를 도시한 것이다. 도 3을 참조하면 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체는, 피검체의 형상을 나타내는 그래픽 객체(310), "상하좌우로 반복하여 움직이세요"와 같은 텍스트 그래픽 객체(320), 및 피검체(310)가 움직일 방향을 나타내는 화살표와 같은 도형 그래픽 객체(330, 331, 332, 333)를 포함할 수 있다. 이때, 각 도형 그래픽 객체(330, 331, 332, 333)는 피검체(310)가 움직일 방향의 순서에 따라, 순차적으로 표시될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 도 3에는 피검체(310)가 손가락인 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않고 전술한 바와 같이 피검체는 손목 상부영역 등 인체의 다른 부위 일 수 있다. 또한 도 3의 경우, 디스플레이 모듈을 통해 피검체의 움직임을 시각적으로 가이드 하는 과정이 도시되어 있으나, 이에 제한되지 않고 출력부(230)는 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 피검체의 움직임을 가이드 할 수도 있다.
다른 예로, 도 1에서 전술한 바와 같이 프로세서(120)는 스펙트럼 측정부(110)의 움직임을 제어하여 스펙트럼 측정부(110)와 피검체 사이의 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다. 자세한 설명은 생략한다.
저장부(220)는, 스펙트럼 측정부(110) 및/또는 프로세서(120)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(220)는 레퍼런스 신호, 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스, 추출된 배경신호를 저장할 수 있다. 저장부(220)는 이외에도 혈당 추정에 필요한 다양한 기준 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보를 포함할 수 있다. 또한, 기준 정보는 혈당 추정모델, 혈당 추정기준, 캘리브레이션 주기, 사용자별 설정된 기준 힘, 및 또는 힘의 기준 분포 등의 정보를 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
이때, 저장부(220)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, 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 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.
출력부(230)는 전술한 바와 같이 프로세서(120)에 의해 생성된 접촉상태 변화의 가이드 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(230)는 도 3에 도시된 바와 같이 디스플레이 모듈을 통해 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 시각적으로 출력하거나, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 출력할 수 있다.
출력부(230)는 추출된 배경신호의 유효여부 검증결과, 추출된 배경신호가 유효하지 않다고 판단된 경우, 프로세서(120)의 제어에 따라 사용자에게 시각적, 또는 비시각적인 방식으로 스펙트럼의 재측정을 가이드 할 수 있다. 이때, 출력부(230)는 프로세서(120)에 의해 생성된 접촉상태 변화의 가이드 정보를 함께 출력할 수 있다.
출력부(230)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 스펙트럼, 프로세서(120)에 의해 추정된 혈당 값, 및/또는 추정된 혈당 값에 대한 가이드 정보를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 출력부(230)는 스펙트럼 측정부(110) 또는 프로세서(120)에 의해 처리된 데이터를 디스플레이 모듈을 통해 시각적으로 출력하거나, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 이때, 디스플레이의 영역은 둘 이상으로 분리될 수 있으며, 제1 영역에 측정된 스펙트럼, 접촉 힘의 분포 등을 다양한 형태의 그래프로 출력할 수 있다. 이와 함께 제2 영역에 혈당 추정값을 출력할 수 있다. 이때, 혈당 추정 값이 정상 범위를 벗어나는 경우, 빨간 색 등을 사용하여 강조, 정상 범위를 함께 표시, 음성 경고 메시지 출력, 진동 강도 조절 등의 다양한 방식으로 경고 정보를 함께 출력할 수 있다.
통신부(240)는 프로세서(120)의 제어에 따라 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신 연결하고 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부는 혈당 추정결과를 외부 기기에 전송할 수 있으며, 외부 기기로부터 혈당 추정에 필요한 각종 기준 정보, 예컨대 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보, 레퍼런스 신호 등을 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 침습형 혈당 측정 기기, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC 및 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.
이때, 통신 기술은 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 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 일 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다. 도 4는 도 1, 및 2의 혈당 추정 장치에 의해 수행되는 일 실시예이다. 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 간략하게 설명한다.
먼저, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(410). 이때, 사용자의 공복구간으로부터 스펙트럼을 측정할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
다음, 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링 할 수 있다(420). 이때, 보조센서의 측정 데이터를 기초로 접촉상태의 변화를 모니터링 하거나, 또는 안정상태에서 측정된 기준 스펙트럼과, 안정상태를 제외한 상태에서의 배경신호 추출용 스펙트럼을 비교하여 접촉상태의 변화를 모니터링할 수 있다.
다음, 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다(430). 이때, 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다. 일 예로, 힘 센서에 의해 측정된 힘을 접촉상태로 판단하고, 측정되는 힘의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다. 다른 예로, 기준 스펙트럼과 배경신호 추출용 스펙트럼을 비교하고, 비교결과 측정된 스펙트럼의 차이가 소정 기준 이상인 구간을 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간으로 판단하여, 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다.
이때, 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
다음, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출할 수 있다(440). 이때 배경신호는 물 신호, 케라틴 신호, 엘라스틴 신호, 콜라겐 신호, 및 지방 신호 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 결정된 캘리브레이션 구간의 배경신호 추출용 스펙트럼에 대하여 차분, 주성분 분석(principal component analysis), 독립성분 분석(independent component analysis), 비부정 행렬 인수분해(non-negative matrix factorization) 및 오토 인코딩(auto-encoding) 중의 적어도 하나를 이용하여 배경 신호를 추출할 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니다.
다음, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다(450). 이때 램버트-비어 법칙(Lambert-Beer's law)이 이용될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 추출된 배경신호에 대하여 기준선 보정(baseline correction), 산란 보정(scattering correction), 정규화(normalization), 및 필터링(filtering) 중 적어도 하나를 포함하는 전처리를 수행할 수도 있다.
도 5a 내지 5c는 다른 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다. 도 5a 내지 5c는 도 1, 및 2의 혈당 추정 장치에 의해 수행되는 일 실시예이다. 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 간략하게 설명한다.
도 5a는 스펙트럼 측정 전에 접촉상태의 변화를 유도하여 캘리브레이션을 수행하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5a를 참조하면, 먼저 사용자로부터 캘리브레이션 요청을 수신받을 수 있다(510). 다만, 단계(510)은 생략될 수 있고, 대신 미리 설정된 주기에 따라 이하의 단계 (511) 내지 (514)가 수행될 수도 있다.
다음, 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다(511). 이때, 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
다음, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(512).
다음, 측정된 스펙트럼으로부터 배경신호를 추출할 수 있다(513).
다음, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다(514).
도 5b는 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 소정 시간 내 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우 접촉상태의 변화를 유도하여 캘리브레이션을 수행하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5b를 참조하면, 먼저, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(520).
다음, 피검체와 스펙트럼 측정부 사이의 접촉상태의 변화를 모니터링 할 수 있다(521).
다음, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 시간 내에 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(522).
판단결과, 존재하지 않는 경우 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다(523). 이때, 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
판단결과, 존재하는 경우 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다(524).
다음, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경신호를 추출할 수 있다(525).
다음, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다(526).
도 5c는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우 접촉상태의 변화를 유도하여 캘리브레이션을 수행하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5c를 참조하면, 먼저, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(530).
다음, 피검체와 스펙트럼 측정부 사이의 접촉상태의 변화를 모니터링 할 수 있다(531).
다음, 스펙트럼 측정의 전체시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(532).
판단결과, 존재하지 않는 경우 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다(533). 이때, 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드하거나, 및/또는 스펙트럼 측정부의 움직임을 제어하여 접촉상태의 변화를 유도할 수 있다.
판단결과, 존재하는 경우 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정할 수 있다(534).
다음, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경신호를 추출할 수 있다(535).
다음, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다(536).
도 6은 또 다른 실시예에 따른 혈당 추정방법의 흐름도이다. 도 6는 도 1, 및 2의 혈당 추정 장치에 의해 수행되는 일 실시예이다. 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 간략하게 설명한다.
먼저, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다(610). 이때, 스펙트럼은 배경신호 추출용 스펙트럼을 포함할 수 있다.
다음, 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링할 수 있다(620).
다음, 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정할 수 있다(630).
다음, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출(640).
다음, 추출된 배경신호가 유효한지 여부를 판단할 수 있다(650)
일 예로, 추출된 배경 신호를, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 유사도, 또는 상관도를 산출할 수 있다. 다음, 산출된 유사도, 또는 상관도가 소정 기준치 이상인지 여부를 판단할 수 있다
이때, 산출된 유사도, 및/또는 상관도의 통계값(예: 평균, 최대, 최소값, 분산, 표준편차 등)이 소정 기준치 보다 낮은 경우 추출된 배경신호가 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다. 이때, 산출된 유사도, 및/또는 상관도의 변화량을 기초로, 측정 시간의 경과에 따라 추출된 배경신호가 급격하게 변화하는지를 판단하고, 추출된 배경신호의 변화 양상이 급격하게 변하는 것으로 판단되는 경우 추출된 배경신호를 유효하지 않은 것으로 판단할 수도 있다. 이때, 유사도는 유클리드 거리(Euclidean distance), 맨하탄 거리(Manhattan Distance), 코사인 거리(Cosine Distance), 마할라노비스 거리 (Mahalanobis Distance), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 확장 자카드 계수(Extended Jaccard Coefficient), 피어슨 상관관계 계수(Pearson's Correlation Coefficient), 스피어만 상관관계 계수(Spearman's Correlation Coefficient)를 포함하는 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있다.
다른 예로, 추출된 배경신호의 노이즈 분석 또는 변화 양상 분석 기법 등을 이용하여 추출된 배경신호의 유효여부를 검증할 수 있다. 자세한 설명은 생략한다.
판단결과, 추출된 배경신호가 유효하지 않다고 판단되는 경우 측정된 스펙트럼에서 캘리브레이션 구간을 다시 결정하거나, 결정된 캘리브레이션 구간에서 배경신호를 다시 추출하거나, 또는 사용자에게 스펙트럼의 재측정을 가이드 할 수 있다(660).
판단결과, 추출된 배경신호가 유효하다고 판단되는 경우, 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다(670).
도 7은 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다. 웨어러블 기기(700)는 전술한 혈당 추정장치(100,200)의 다양한 실시예들을 포함할 수 있다.
도 7을 참조하면, 웨어러블 기기(700)는 본체(710)와 스트랩(720)을 포함할 수 있다.
스트랩(720)은 본체(700)의 양단에 연결되어 사용자의 손목에 감싸는 형태로 구부려지도록 플렉시블하게 형성될 수 있다. 스트랩(720)은 서로 분리된 제1 스트랩과 제2 스트랩으로 구성될 수 있다. 제1 스트랩과 제2 스트랩은 일단이 본체(710)에 연결되고 타단이 체결수단을 통해 서로 체결될 수 있다. 이때, 체결수단은 자석 체결, 벨크로(velcro) 체결, 핀 체결 등의 방식으로 형성될 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 스트랩(720)은 이에 제한되지 않으며 밴드 형태와 같이 서로 분리되지 않는 일체로 형성될 수도 있다.
이때, 스트랩(720)은 손목에 가해지는 압력의 변화에 따라 탄성을 갖도록 내부에 공기가 주입되거나 공기 주머니를 포함하도록 형성될 수도 있으며, 본체(710)로 손목의 압력 변화를 전달할 수 있다.
본체(710) 또는 스트랩(720)의 내부에는 웨어러블 기기(700)에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
또한, 본체(710)의 일측에는 센서부(730)가 장착될 수 있다. 센서부(730)는 스펙트럼 측정부, 및 힘 센서, 임피던스 센서, 모션 센서, 자이로 센서 등을 포함하는 보조센서를 포함할 수 있다. 이때 스펙트럼 측정부는 광원과 CIS 기반 이미지 센서를 포함할 수 있다.
프로세서는 본체(710) 내부에 실장된다. 프로세서는 센서부(730)에 의해 측정된 스펙트럼을 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 센서부(730)에 포함된 스펙트럼 측정부와 피검체의 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하고, 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하여, 상기 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다. 자세한 설명은 생략한다.
프로세서는 사용자로부터 캘리브레이션 요청이 수신되면 출력부를 통해 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시할 수 있고, 혈당이 추정되면 추정 결과를 출력부를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 출력부는 본체(710)의 전면에 장착될 수 있으며 가이드 정보 및/또는 혈당 추정 결과를 출력할 수 있다.
저장부가 본체(710) 내부에 탑재될 수 있으며 프로세서에 의해 처리된 정보 및 혈당 추정을 위한 기준 정보, 예컨대 레퍼런스 신호, 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 등을 저장할 수 있다.
또한, 웨어러블 기기(700)는 사용자의 제어 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(740)를 포함할 수 있다. 조작부(740)는 본체(710)의 측면에 장착될 수 있으며, 웨어러블 기기(700)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 기능을 포함할 수 있다.
그 밖에 웨어러블 기기(700)에는 외부 기기와 각종 데이터를 송수신하는 통신부 및 그 밖의 웨어러블 기기(700)에서 제공하는 부가 기능을 수행하기 위한 각종 모듈들이 탑재될 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 스마트 기기를 도시한 것이다. 스마트 기기(800)는 전술한 혈당 추정장치(100,200)의 다양한 실시예들을 포함할 수 있다. 이때, 스마트 기기는 스마트폰 및 태블릿 PC등을 포함할 수 있다.
도 8을 참조하면, 스마트 기기(800)는 본체(810)의 일면에 센서부(830)가 장착될 수 있다. 센서부(830)는 하나 이상의 광원(831)과 디텍터(832)를 포함할 수 있고, 피검체로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 디텍터(832)는 CIS 기반 이미지 센서(832)를 포함할 수 있다. 센서부(830)는 도시된 바와 같이 본체(810)의 후면에 장착될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한 센서부(830)는 힘 센서, 임피던스 센서, 모션 센서, 자이로 센서 등의 보조센서를 포함할 수도 있다.
프로세서는 본체(810)에 실장되며, 센서부(830)에 의해 측정된 스펙트럼을 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성할 수 있다.
한편, 본체(810)에는 도시된 바와 같이 이미지 센서(820)가 장착될 수 있으며, 이미지 센서(820)는 사용자가 스펙트럼을 측정하기 위해 피검체, 예컨대 손가락을 센서부(830)에 접근시킬 때 손가락 이미지를 촬영하여 프로세서에 전달할 수 있다. 이때, 프로세서는 손가락의 이미지로부터 센서부(830)의 실제 위치 대비 손가락의 상대 위치를 파악하고, 출력부를 통해 손가락의 상대 위치 정보, 및 접촉상태의 변화를 유도하기 위해 피검체가 소정방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 저장부, 통신부 등이 본체(810)에 장착되며, 프로세서(810)에 의해 추정된 혈당을 저장하거나, 다른 외부 기기에 전송할 수 있다. 그 밖의 본체(810)에 다양한 기능을 수행하는 각종 모듈이 실장될 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100, 200: 체내성분 추정장치 110: 스펙트럼 측정부
111: 광원 112: 디텍터
120: 프로세서 210: 보조센서
211: 힘센서 212: 임피던스센서
213: 모션센서 214: 자이로 센서
220: 저장부 230: 출력부
240: 통신부 700: 웨어러블 기기
800: 스마트 기기

Claims (20)

  1. 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부; 및
    상기 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하고, 상기 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하며, 상기 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하여, 상기 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성하는 프로세서를 포함하는 혈당 추정장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 스펙트럼 측정부는,
    상기 피검체로 광을 조사하는 광원, 및 상기 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 수신하여 광 신호를 검출하는 디텍터를 포함하는 혈당 추정장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 혈당 추정장치는,
    힘 센서, 임피던스 센서, 모션 센서, 및 자이로 센서 중 적어도 하나의 센서를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 센서의 측정 데이터를 기초로 상기 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하는 혈당 추정장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    안정상태에서의 기준 스펙트럼과, 상기 스펙트럼 측정부에 의해 측정된 스펙트럼을 비교하여 상기 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링 하는 혈당 추정장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정하는 혈당 추정장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    캘리브레이션 요청이 수신되거나, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 시간 내, 또는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 상기 접촉상태의 변화를 유도하는 혈당 추정장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 스펙트럼 측정부의 움직임을 제어하여 상기 접촉상태의 변화를 유도하는 혈당 추정장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 프로세서의 제어에 따라, 피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시하는 출력부를 더 포함하는 혈당 추정장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼을 기초로, 차분, 주성분 분석(principal component analysis), 독립성분 분석(independent component analysis), 비부정 행렬 인수분해(non-negative matrix factorization) 및 오토 인코딩(auto-encoding) 중의 적어도 하나를 이용하여 상기 배경 신호를 추출하는 혈당 추정장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 추출된 배경 신호를, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 유사도, 또는 상관도를 산출하고, 산출된 유사도, 또는 상관도에 따라 상기 추출된 배경 신호의 유효여부를 검증하는 혈당 추정장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검증 결과 상기 추출된 배경 신호가 유효하지 않다고 판단되는 경우, 상기 측정된 스펙트럼에서 캘리브레이션 구간을 다시 결정하거나, 결정된 캘리브레이션 구간에서 배경신호를 다시 추출하거나, 또는 사용자에게 스펙트럼의 재측정을 가이드 하는 혈당 추정장치.
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 추출된 배경신호에 대하여 기준선 보정(baseline correction), 산란 보정(scattering correction), 정규화(normalization), 및 필터링(filtering) 중 적어도 하나를 포함하는 전처리를 수행하는 혈당 추정장치.
  13. 제 1항에 있어서,
    상기 스펙트럼 측정부는,
    혈당 추정시점에서 피검체로부터 스펙트럼을 측정하고
    상기 프로세서는,
    상기 측정된 혈당 추정시점에서의 스펙트럼과 상기 생성된 개인화된 혈당 추정모델을 기초로 혈당을 추정하는 혈당 추정장치.
  14. 제 1항에 있어서,
    상기 혈당 추정장치는,
    레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스를 포함하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 저장부는,
    상기 추출된 배경신호를 상기 개인화된 배경 신호 데이터베이스에 저장하는 혈당 추정장치.
  15. 제 1항에 있어서,
    상기 배경 신호는,
    물 신호, 케라틴 신호, 엘라스틴 신호, 콜라겐 신호, 지방 신호 중 적어도 하나 또는 이들의 조합을 포함하는 혈당 추정장치.
  16. 피검체로부터 스펙트럼을 측정하는 단계;
    상기 피검체와 스펙트럼 측정부의 접촉상태의 변화를 모니터링하는 단계;
    상기 모니터링된 접촉상태의 변화를 기초로 캘리브레이션 구간을 결정하는 단계;
    상기 결정된 캘리브레이션 구간의 스펙트럼으로부터 배경 신호를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 배경신호를 기초로 개인화된 혈당 추정모델을 생성하는 단계를 포함하는 혈당 추정방법.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 구간을 결정하는 단계는,
    상기 모니터링된 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간을 캘리브레이션 구간으로 결정하는 혈당 추정방법.
  18. 제 16항에 있어서,
    캘리브레이션 요청이 수신되거나, 스펙트럼 측정의 시작시점부터 미리 정해진 시간 내, 또는 스펙트럼 측정의 전체 시간에서 접촉상태의 변화가 소정 기준 이상인 구간이 존재하지 않는 경우, 상기 접촉상태의 변화를 유도하는 단계를 더 포함하는 혈당 추정방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 접촉상태의 변화를 유도하는 단계는,
    피검체가 소정 방향으로 움직이도록 가이드 하는 그래픽 객체를 표시하는 단계를 포함하는 혈당 추정방법.
  20. 제 16항에 있어서,
    상기 추출된 배경 신호를, 레퍼런스 신호, 및 사용자별 개인화된 배경 신호 데이터베이스 내의 사용자의 기존 배경신호 중 적어도 하나와 비교하여 유사도, 또는 상관도를 산출하고, 상기 산출된 유사도, 또는 상관도에 따라 상기 추출된 배경 신호의 유효여부를 검증하는 단계를 더 포함하는 혈당 추정방법.
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