KR20230023859A - Patch type polysomnography apparatus and method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명의 실시예는 패치형 수면다원검사 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자에 신체에 탈부착 가능한 패치형 생체 신호 측정부를 포함하는 패치형 수면다원검사 장치 및 방법에 관한 것이다. Embodiments of the present invention relate to a patch-type polysomnography apparatus and method, and more particularly, to a patch-type polysomnography apparatus and method including a patch-type biosignal measuring unit detachable from a user's body.
수면은 몸의 생체 리듬을 유지하고 신체의 회복 기능을 높이는 중요한 활동이다. 특히, 수면시에 뇌에서 분비되는 멜라토닌은 항산화 작용과 노화 방지 효과가 있다. 또한, 수면 리듬을 조절하여 항암 작용, 혈압 및 스트레스를 줄여주고 면역력을 높이는 작용을 한다. Sleep is an important activity that maintains the body's biorhythm and enhances the body's recovery function. In particular, melatonin secreted from the brain during sleep has antioxidant and anti-aging effects. In addition, it regulates the sleep rhythm to reduce anticancer activity, blood pressure and stress, and enhances immunity.
따라서, 수면이 부족하거나 수면의 질이 좋지 않은 경우 생체 리듬이 깨지고 면역력 저하가 발생할 수 있다. 수면 장애의 예로는 불면 장애(Insomnia), 수면 과다증(Hypersomnia), 수면 무호흡증(Sleep apnea), 수면 보행증(Somnambulism)이 있다. Therefore, when sleep is insufficient or sleep quality is poor, biorhythms may be broken and immunity may be lowered. Examples of sleep disorders include insomnia, hypersomnia, sleep apnea, and somnambulism.
국민건강보험공단의 조사에 따르면 2019년 수면 장애 진료환자는 64만 1,806명으로 전년 대비 13% 증가하였다. 그뿐만 아니라 코라나 19의 영향으로 특정 지역의 봉쇄나 사회적 활동의 제약으로 불면증을 격는 환자의 수가 증가하고 있다. 중국에서는 봉쇄 기간 동안 불면증 환자의 비율이 14.6%에서 20.0%로 증가하였다. 또한, UCLA 수면장애 센터에 따르면 코로나 19 기간 동안 불면증 환자가 약 30% 증가하였다. According to a survey by the National Health Insurance Service, in 2019, 641,806 patients were treated for sleep disorders, a 13% increase from the previous year. In addition, due to the influence of Corona 19, the number of patients suffering from insomnia due to the blockade of certain areas or restrictions on social activities is increasing. In China, the proportion of patients with insomnia increased from 14.6% to 20.0% during lockdown. In addition, according to the UCLA Sleep Disorder Center, insomnia patients increased by about 30% during Corona 19.
다양한 수면 질환을 진단하고 치료 방법을 모색하기 위해 수면다원검사(Plysomnography)를 수행할 수 있다. 수면다원검사는 환자에서 수면 중 나타나는 여러 가지 생리적인 현상들, 예를 들어 뇌전도(Electroencephalography), 안전도(Electroculography), 심전도(Electrocardiography), 근전도(Electromyography), 호흡 노력(Respiratory effort signals), 맥박(Pulse) 및 산소포화도(Oxygen saturation) 등을 이용하여 수면 질환을 진단한다. Plysomnography can be performed to diagnose various sleep disorders and seek treatment methods. Polysomnography is an examination of various physiological phenomena that occur during sleep in patients, such as electroencephalography, electroculography, electrocardiography, electromyography, respiratory effort signals, and pulse (electroencephalography). Pulse) and oxygen saturation are used to diagnose sleep disorders.
2007년 미국 수면 의학회(AASM)의 발표에 따르면, 수면은 3가지 비 렘수면(Non-rapid eye movement sleep)과 렘수면(Rapid eye movement sleep)으로 구분된다. 수면다원검사에서 비 렘수면 1단계와 비 렘수면 2단계를 얕은 잠으로, 렘수면과 비 렘수면 3단계를 깊은 잠으로 구분하며, 각 단계별 수면 시간을 분석하여 수면의 질 확인할 수 있다. According to the announcement of the American Academy of Sleep Medicine (AASM) in 2007, sleep is divided into three non-rapid eye movement sleep and REM sleep. In polysomnography, non-REM
이 때, 수면다원검사를 통해 측정한 뇌전도는 수면의 단계를 나누는 기준이 된다. 사람의 심장은 낮에는 활동적이지만 밤에는 활동성이 떨어진다. 하지만 수면무호흡증과 같은 수면장애를 가지고 있는 경우, 심장박동수의 변화가 심하며 심장 부정맥이 발생한다. 따라서, 수면다원검사 중에 측정된 심전도는 이와 같은 수면무호흡증 환자의 심장 부정맥을 검출 및 분석할 수 있다. At this time, the electroencephalogram measured through polysomnography serves as a criterion for dividing sleep stages. The human heart is active during the day, but less active at night. However, if you have a sleep disorder such as sleep apnea, the change in heart rate is severe and cardiac arrhythmias occur. Accordingly, the electrocardiogram measured during the polysomnography can detect and analyze cardiac arrhythmia of the sleep apnea patient.
또한, 수면무호흡증 환자의 경우 깨어있을 때는 호흡에 문제가 없으나, 수면 중 상기도의 변화에 민감하게 반응하여 심한 호흡 장애를 겪는다. 따라서, 호흡량은 수면 중 호흡이 정상적으로 유지되는지 확인할 수 있는 생리학적 신호로 수면무호흡증 환자 진단에 필수적인 요소이다. In addition, in the case of sleep apnea patients, there is no problem with breathing when they are awake, but they react sensitively to changes in the upper respiratory tract during sleep and experience severe respiratory disorders. Therefore, respiratory volume is a physiological signal that can confirm whether breathing is normally maintained during sleep, and is an essential factor in diagnosing patients with sleep apnea.
혈중 산소량은 호흡 장애가 유발하는 저산소증을 확인하기 위한 요소이다. 저산소증은 수면 이후의 두통, 뇌졸중 또는 심근경색을 야기하거나 재발률을 높인다. 불면 장애의 약 15%는 발 또는 다리에서의 경련이 원인이다. 따라서, 근전도 분석을 이용하여 불면 장애의 원인이 되는 경련을 확인할 수 있다. Blood oxygen level is a factor to confirm hypoxia caused by respiratory failure. Hypoxia causes post-sleep headache, stroke or myocardial infarction, or increases the recurrence rate. Approximately 15% of insomnia is due to cramps in the feet or legs. Therefore, it is possible to identify convulsions that cause insomnia by using EMG analysis.
일반적으로, 뇌전도와 안전도는 환자의 이마와 머리에 전극을 부착하여 측정한다. 또한, 호흡 노력, 맥박, 심전도는 환자의 가슴 부위에 전극을 부착하여 측정한다. 한편 산소포화도는 손가락 끝에 적외선 센서를 사용하여 측정한다. 근전도는 주로 양쪽 다리의 움직임을 측정하기 위해 사용되며 다리에 전극을 부착하여 측정한다. In general, electroencephalogram and safety are measured by attaching electrodes to the patient's forehead and head. In addition, respiratory effort, pulse rate, and electrocardiogram are measured by attaching electrodes to the patient's chest. Meanwhile, oxygen saturation is measured using an infrared sensor at the fingertip. Electromyography is mainly used to measure the movement of both legs and is measured by attaching electrodes to the legs.
이와 같이, 종래에는 수면다원검사를 수행하기 위해 일반인이 사용하기 어렵고, 복잡한 수많은 장비들을 필요로 한다. 따라서, 사용자가 이러한 장치들의 설정과 부착을 위해 많은 시간이 소요된다. 더불어, 사용자에게 친숙하지 않은 장치는 사용자에게 이질감과 불편함을 발생시켜 사용자의 생체신호가 왜곡되는 결과를 유발할 수 있다는 문제점이 있다. As such, in the prior art, a number of equipments that are difficult for ordinary people to use and complicated to perform polysomnography are required. Therefore, it takes a lot of time for the user to set up and attach these devices. In addition, there is a problem in that a device unfamiliar to the user may cause a sense of difference and discomfort to the user, resulting in distortion of the user's bio-signal.
또한, 위와 같은 장치들을 이용하여 획득한 대량의 데이터를 이용하여 수면다원검사를 수행하기 위해서는 전문가의 분석이 필요하다. 하지만 대한 수면 호흡학회에 따르면 2012년부터 2020년까지 한국에서 수면 전문가 자격을 취득한 인원은 11명밖에 되지 않는다. 따라서, 일반인들의 수면다원검사를 수행하기 어렵다는 문제점이 있다. In addition, in order to perform polysomnography using a large amount of data obtained using the above devices, analysis by an expert is required. However, according to the Korean Sleep Respiration Society, only 11 people in Korea obtained sleep expert qualifications from 2012 to 2020. Therefore, there is a problem in that it is difficult to perform polysomnography of ordinary people.
본 발명의 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치 및 방법은 고액의 검사 장치 없이 간편하게 수면다원검사를 수행할 수 있는 패치형 수면다원검사 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. An apparatus and method for patch-type polysomnography according to embodiments of the present invention are intended to provide a patch-type polysomnography apparatus and method capable of conveniently performing polysomnography without an expensive test device.
또한, 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치 및 방법은 전문가의 도움 없이 자동으로 수면다원검사 결과를 분석하여 사용자에게 제공하기 위한 것이다. In addition, the patch-type polysomnography device and method according to the embodiment are intended to automatically analyze and provide the results of the polysomnography to the user without the help of an expert.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problem as described above, and other technical problems may exist.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치는, 사용자의 안면에 부착하여 사용자의 수면시 제1 생체 신호를 측정하는 안면 생체 신호 측정부, 사용자의 흉부에 부착하여 사용자의 수면시 제2 생체 신호를 측정하는 흉부 생체 신호 측정부, 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호를 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 수면다원검사 프로그램이 저장되는 메모리, 그리고 상기 수면다원검사 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 안면 생체 신호 측정부 및 상기 흉부 생체 신호 측정부는, 사용자의 인체에 탈부착 가능한 패치 형태로 구성된다. As a technical means for achieving the above-mentioned technical problem, the patch-type polysomnography apparatus according to an embodiment of the present invention includes a facial bio-signal measurement unit that is attached to the user's face and measures a first bio-signal during sleep of the user, and the user. Chest bio-signal measuring unit attached to the chest of the user to measure the second bio-signal during sleep of the user, and polysomnography that diagnoses the user's sleep disorder and classifies sleep stages using the first bio-signal and the second bio-signal. A memory for storing a test program and a processor for executing the polysomnography program are included, and the facial bio-signal measurer and the chest bio-signal measurer are configured in the form of a patch attachable to and detachable from a user's body.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 안면 생체 신호 측정부는, 하나 이상의 뇌전도 전극, 안전도(electro-oculogram) 전극 및 공기 유량 센서 및 제1 전처리부를 포함하고, 상기 흉부 생체 신호 측정부는, 하나 이상의 심전도 측정 센서, 가속도 센서 및 제2 전처리부를 포함하며, 상기 제1 전처리부, 상기 제2 전처리부는 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호의 동기화, 필터링 및 통신을 수행하고, 상기 제1 생체 신호는, 뇌에서 발생하는 전기적 신호인 뇌전도 신호, 안구의 움직임을 측정한 안전도(EOG: Electro-Oculogram) 신호 및 호흡에 의해 발생하는 공기의 흐름을 측정한 공기 유량 신호를 포함하며, 상기 제2 생체 신호는, 심장에서 발생하는 전기적 신호인 심전도 신호 및 호흡을 위한 흉부의 움직임을 측정한 가속도 신호를 포함한다. In addition, the facial bio-signal measurement unit according to an embodiment of the present invention includes one or more electro-oculogram electrodes, an air flow sensor, and a first preprocessor, and the chest bio-signal measurement unit includes one or more electro-oculogram electrodes. It includes a measurement sensor, an acceleration sensor, and a second pre-processor, wherein the first pre-processor and the second pre-processor synchronize, filter, and communicate the first bio-signal and the second bio-signal, and perform communication with the first bio-signal. includes an electroencephalogram signal that is an electrical signal generated in the brain, an electro-oculogram (EOG) signal that measures eye movements, and an air flow rate signal that measures air flow generated by breathing, and the second The biosignal includes an electrocardiogram signal, which is an electrical signal generated from the heart, and an acceleration signal obtained by measuring a movement of the chest for respiration.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 안면 생체 신호 측정부는, 상기 제1 전처리부, 상기 뇌전도 전극 및 상기 안전도 전극을 포함하는 제1 안면 패치, 그리고 상기 제1 전처리부와 전기적으로 연결되며, 상기 공기 유량 센서를 포함하는 제2 안면 패치를 포함하며, 상기 제1 안면 패치는, 중앙에 상기 제1 전처리부가 배치되어 상기 뇌전도 전극, 상기 안전도 전극 및 상기 공기 유량 센서와 전기적으로 연결되고, 사용자가 부착시 사용자의 이마에 위치하도록 상기 제1 안면 패치의 상부 중앙에 상기 뇌전도 전극이 배치되며, 상기 뇌전도 전극의 양측으로 그라운드 전극과 레퍼런스 전극이 배치되며, 사용자가 부착시 눈꺼풀에 위치하도록 상기 제1 안면 패치의 하부 양 끝단에 두 개의 상기 안전도 전극이 배치되고, 상기 제2 안면 패치는, 사용자의 코 밑에 부착하며, 사용자의 콧구멍에서 나오는 호흡량을 측정하기 위해, 일정한 간격을 가지도록 배치된 두 개의 공기 유량 센서를 포함한다. In addition, the facial biosignal measurement unit according to an embodiment of the present invention is electrically connected to the first preprocessor, a first facial patch including the electroencephalogram electrode and the safety electrode, and the first preprocessor, A second face patch including an air flow sensor, wherein the first face patch is disposed in the center of the first pre-processing unit and is electrically connected to the electroencephalogram electrode, the safety electrode, and the air flow sensor. When attached, the electroencephalogram electrode is disposed in the upper center of the first facial patch so as to be located on the user's forehead, and ground electrodes and reference electrodes are disposed on both sides of the electroencephalogram electrode, and the user attaches the first face patch to be located on the eyelid. 1 The two safety electrodes are placed at both ends of the lower part of the face patch, and the second face patch is attached under the user's nose, and arranged at regular intervals to measure the volume of respiration coming out of the user's nostrils It includes two air flow sensors.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 제1 전처리부 및 상기 제2 전처리부는, 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호 중 특정 주파수 신호를 추출하는 주파수 필터 모듈, 그리고 미리 설정된 주기로 트리거 신호를 생성하여, 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호에 트리거 신호를 합성하고, 상기 트리거 신호를 기준으로 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호의 측정 시점 동기화를 수행하는 통신 모듈을 포함한다. In addition, the first pre-processing unit and the second pre-processing unit according to an embodiment of the present invention may include a frequency filter module for extracting a specific frequency signal from among the first bio-signal and the second bio-signal, and generating a trigger signal at a preset cycle. and a communication module synthesizing a trigger signal with the first bio-signal and the second bio-signal and synchronizing measurement points of the first bio-signal and the second bio-signal based on the trigger signal.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 수면 장애 진단 모듈은, 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN), 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)을 이용하여 사용자의 수면 장애 판단에 대한 반복 학습을 수행한다. In addition, the sleep disorder diagnosis module according to an embodiment of the present invention uses a convolutional neural network (CNN) and a long short-term memory (LSTM) to repeatedly learn the user's sleep disorder determination Do it.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 수면 단계 분류 모듈은, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)를 이용하여 사용자의 수면 단계 분류에 대한 반복 학습을 수행한다.In addition, the sleep stage classification module according to an embodiment of the present invention includes a support vector machine, a random forest, an artificial neural network, a convolutional neural network, a long short term Iterative learning for the user's sleep stage classification is performed using a memory (Long Short-Term Memory).
본 발명의 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치 및 방법은 고액의 검사 장치 없이 간편하게 수면다원검사를 수행할 수 있는 패치형 수면다원검사 장치 및 방법을 제공할 수 있다. Patch-type polysomnography apparatus and method according to an embodiment of the present invention can provide a patch-type polysomnography apparatus and method capable of conveniently performing polysomnography without an expensive examination device.
또한, 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치 및 방법은 전문가의 도움 없이 자동으로 수면다원검사 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 수 있다. In addition, the patch-type polysomnography device and method according to the embodiment may automatically analyze and provide the results of the polysomnography to the user without the help of an expert.
도 1은 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치의 구성도이다.
도 2는 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치의 착용 예시도이다.
도 3은 실시예에 따른 안면 생체 신호 측정부의 분해도이다.
도 4는 실시예에 따른 흉부 생체 신호 측정부의 분해도이다.
도 5는 실시예에 따른 프로세서의 구성도이다.
도 6은 실시예에 따른 단말기의 수면다원검사 결과 표시를 나타내는 예시도이다.
도 7은 실시예에 따른 수면다원검사 방법의 흐름도이다. 1 is a configuration diagram of a patch-type polysomnography device according to an embodiment.
2 is an exemplary view of wearing a patch-type polysomnography device according to an embodiment.
3 is an exploded view of a facial vital signal measurement unit according to an embodiment.
4 is an exploded view of a chest vital signal measurement unit according to an embodiment.
5 is a configuration diagram of a processor according to an embodiment.
6 is an exemplary diagram illustrating display of a polysomnography result of a terminal according to an embodiment.
7 is a flowchart of a polysomnography method according to an embodiment.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice the present invention with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 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.Throughout the specification, when a part is said to be "connected" to another part, this includes not only the case where it is "directly connected" but also the case where it is "electrically connected" with another element interposed therebetween. . In addition, when a certain component is said to "include", this means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.In this specification, a "unit" includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized using both. Further, one unit may be realized using two or more hardware, and two or more units may be realized by one hardware. Meanwhile, '~unit' is not limited to software or hardware, and '~unit' may be configured to be in an addressable storage medium or configured to reproduce one or more processors. Therefore, as an example, '~unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and procedures. , subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays and variables. Functions provided within components and '~units' may be combined into smaller numbers of components and '~units' or further separated into additional components and '~units'. In addition, the components and '~units' may be implemented to regenerate one or more CPUs in the device.
또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in this specification, the technical idea disclosed in this specification is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and technical scope of the present invention , it should be understood to include equivalents or substitutes.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including ordinal numbers, such as first and second, may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
본 출원에서, "포함한다" 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.In this application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
이하, 도1을 참조하여 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치(1)의 구성을 설명한다. Hereinafter, a configuration of a patch-
도 1은 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치의 구성도이다. 1 is a configuration diagram of a patch-type polysomnography device according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 패치형 수면다원검사 장치(1)는 안면 및 흉부에서 발생하는 생체 신호를 측정하고, 측정된 생체 신호를 이용하여 수면다원검사 프로그램을 실행한다. 수면다원검사 프로그램은 다양한 수면다원검사 데이터 및 사용자의 수면시 생체 신호를 기초로 학습된 머신러닝 모델을 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 장치이다.Referring to FIG. 1 , the patch-
안면 생체 신호 측정부(100)는 사용자의 안면에 부착되어 안면에서 발생하는 생체 신호를 측정한다. 구체적으로 안면 생체 신호 측정부(100)는 뇌전도 전극, 안전도 전극 및 공기 유량 센서를 포함할 수 있다. 따라서, 뇌에서 발생하는 전기적 신호인 뇌전도, 안구의 움직임을 측정하는 안전도 전극 및 호흡량을 측정할 수 있다. 즉, 안면 생체 신호 측정부(100)는 뇌전도, 안전도 및 호흡량을 측정하며, 뇌전도 신호, 안전도 신호 및 호흡량 신호를 포함하는 제1 생체 신호(S1)를 데이터 베이스(300)로 전송한다. The facial
흉부 생체 신호 측정부(200)는 사용자의 흉부에 부착되어 흉부에서 발생하는 생체 신호를 측정한다. 구체적으로 흉부 생체 신호 측정부(200)는 심전도 전극 및 가속도 센서를 포함할 수 있다. 따라서, 심장에서 발생하는 전기적 신호인 심전도 및 호흡을 위한 흉부의 근육 움직임을 이용한 가속도 신호를 측정한다. The chest
수면다원검사를 위한 호흡 노력은 흉부의 움직임으로부터 도출된다. 따라서 가속도 신호는 호흡 노력에 대응될 수 있다. 흉부 생체 신호 측정부(200)는 심전도 및 가속도 신호를 측정하며, 심전도 신호 및 가속도 신호를 포함하는 제2 생체 신호(S2)를 데이터 베이스(300)로 전송한다. Respiratory effort for polysomnography is derived from chest motion. Thus, the acceleration signal may correspond to the respiratory effort. The chest
안면 생체 신호 측정부(100) 및 흉부 생체 신호 측정부(200)의 구체적인 구성은 후술하는 도 2 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명한다. Detailed configurations of the facial
데이터 베이스(300)는 후술하는 수면다원검사 프로그램을 실행하는데 필요한 데이터가 저장될 수 있다. 예를 들어, 데이터 베이스(300)는 다양한 사람들의 공개된 수면다원검사 데이터 및 생체 신호 데이터, 사용자의 생체 신호 측정 데이터 및 사용자의 누적된 생체 신호 측정 데이터 등 수면다원검사 프로그램의 학습과 관련된 모든 데이터를 저장할 수 있다. The
따라서, 데이터 베이스(300)는 수면다원검사 프로그램의 학습 및 수면 다원 검사를 수행하기 위한 입력 신호(S3)를 프로세서(500)로 전송한다. 즉, 입력 신호(S3)는 공개된 수면다원검사 데이터, 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)를 포함한다. Accordingly, the
메모리(400)는 수면다원검사 프로그램이 저장될 수 있다. 또한, 메모리(400)는 프로세서(500)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 메모리(400)는 휘발성 저장 매체(volatile storage media) 또는 비휘발성 저장 매체(non-volatile storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. The memory 400 may store a polysomnography program. Also, the memory 400 may temporarily or permanently store data processed by the
프로세서(500)는 패치형 수면다원검사 장치(1)에서 수면다원검사 프로그램이 수행하는 전체 과정을 제어할 수 있다. The
여기서, 프로세서(500)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 프로세서(processor)는 예를 들어, 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는 하드웨어에 내장된 데이터 저리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의의 일 예로서, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(CPU: central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 의미할 수 있으나, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. Here, the
또한, 프로세서(500)는 입력 신호(S3)에 포함된 공개된 수면다원검사 데이터를 이용하여 수면다원검사 프로그램의 기계학습을 수행한다. 또한, 프로세서(500)는 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(s2)를 이용하여 사용자의 수면 장애를 진단한다. 또한, 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 단계를 분류한다. 프로세서(500)의 구성 및 수행 과정의 각 단계는 후술하는 도 5 및 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.In addition, the
프로세서(500)에서 도출된 사용자의 수면 장애 진단 데이터 및 수면 단계 분류 데이터는 단말기(600)로 전송된다. 즉, 프로세서(500)의 출력 데이터(S4)는 수면 장애 진단 데이터 및 수면 단계 분류 데이터를 포함한다. The user's sleep disorder diagnosis data and sleep stage classification data derived from the
단말기(600)는 출력 데이터(S4)를 디스플레이한다. 따라서, 사용자는 단말기(600)에 디스플레이되는 정보를 이용하여 수면 장애 진단 결과 및 수면 분류 결과를 확인할 수 있다. 예를 들어, 모바일 장치를 이용하여 프로세서(500)로부터 출력 데이터(S4)를 수신하고, 수면 장애 진단 결과 및 수면 분류 결과를 디스플레이 할 수 있다. The terminal 600 displays output data S4. Therefore, the user can check the sleep disorder diagnosis result and the sleep classification result using the information displayed on the
하지만, 본 발명의 실시예에 따른 단말기가 모바일 장치로 한정되는 것은 아니며, 스마트폰, 컴퓨터, 태플릿, 노트북 등과 같이 프로세서(500)의 출력 데이터를 수신하여 디스플레이 할 수 있는 모든 장치를 의미한다. However, the terminal according to an embodiment of the present invention is not limited to a mobile device, and refers to any device capable of receiving and displaying output data of the
이하, 도2를 참조하여 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치(1)의 착용 방식을 설명한다. Hereinafter, a wearing method of the patch-
도 2는 실시예에 따른 패치형 수면다원검사 장치의 착용 예시도이다. 2 is an exemplary view of wearing a patch-type polysomnography device according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 안면 생체 신호 측정부(100)는 제1 안면 패치(110)와 제2 안면 패치(120)를 포함한다. 제1 안면 패치(110)는 사용자의 이마에 부착된다. 따라서, 제1 안면 패치(110)는 사용자의 이마에 배치된 뇌전도 전극을 이용하여 사용자의 수면시 뇌전도를 측정할 수 있다. 또한, 사용자의 눈꺼풀 위에 배치된 안전도 센서를 이용하여 사용자의 수면시 안전도를 측정한다. Referring to FIG. 2 , the facial
제2 안면 패치(120)는 사용자의 코 밑에 부착된다. 따라서, 제2 안면 패치(120)는 사용자의 코 밑에 배치된 공기 유량 센서를 이용하여 수면시 호흡량을 측정한다. 또한, 제1 안면 패치(110)와 제2 안면 패치(120)는 전선을 이용하여 전기적으로 연결된다. The second
흉부 생체 신호 측정부(200)는 사용자의 흉부에 부착된다. 따라서, 흉부 생체 신호 측정부(200)는 사용자의 흉부 중앙에 배치된 심전도 전극을 이용하여 사용자의 수면시 심전도를 측정한다. 또한, 사용자의 흉부 좌측에 배치되는 가속도 센서를 이용하여 사용자의 수면시 흉부의 움직임으로부터 가속도 신호를 측정한다.The chest vital
이하, 도3을 참조하여 실시예에 따른 안면 생체 신호 측정부(100)의 구성을 설명한다. Hereinafter, the configuration of the facial
도 3은 실시예에 따른 안면 생체 신호 측정부의 분해도이다. 3 is an exploded view of a facial vital signal measurement unit according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 안면 생체 신호 측정부(100)는 제1 안면 패치(110)와 제2 안면 패치(120)로 구성된다. Referring to FIG. 3 , the facial
제1 안면 패치(110)는 뇌전도 전극(112), 안전도 전극(115) 및 제1 전처리부(116)를 포함하는 제1 기판(111)을 포함한다. 제1 기판(111)의 상부에는 뇌전도 전극(112), 그라운드 전극(113) 및 레퍼런스(reference) 전극(114)이 배치된다. The first
뇌전도 전극(112)은 제1 기판(111)의 상부 중앙에 배치되며, 그라운드 전극(113) 및 레퍼런스 전극(114)은 뇌전도 전극(112)의 좌측 또는 우측에 각각 배치될 수 있다. 따라서, 사용자가 제1 안면 패치(110)를 이마에 부착하는 경우, 뇌전도 전극(112)이 사용자의 이마 중앙에 위치하게 된다. The
또한, 제1 기판(111)의 좌측 하부 및 우측 하부에는 두 개의 안전도 전극(115)이 각각 배치될 수 있다. 따라서, 사용자가 제1 안면 패치부(110)를 이마에 부착하는 경우, 두 개의 안전도 전극(115) 각각이 사용자의 눈꺼풀 위 또는 눈썹 주위에 위치하게 된다. In addition, two
제1 전처리부(116)는 제1 기판(111)의 중앙에 배치된다. 따라서, 제1 전처리부(116)는 뇌전도 전극(112), 그라운드 전극(113), 레퍼런스 전극(114) 및 안전도 전극(115)과 전선을 이용하여 전기적으로 연결된다. The
제1 안면 패치(110)의 후면은 제1 기판(111)을 보호하기 위한 커버(117)가 결합된다. 또한, 제1 안면 패치(110)의 전면에는 인체에 부착 가능하도록 접착 부재(118)가 결합될 수 있다. A
접착 부재(118)는, 사용자가 제1 안면 패치(110)를 부착하는 경우, 뇌전도 전극(112), 그라운드 전극(113), 레퍼런스 전극(114) 및 안전도 전극(115)이 사용자의 피부에 접촉할 수 있도록 각 전극의 크기 및 위치에 대응하는 구멍(hole)을 포함한다. The
제2 안면 패치(120)는 공기 유량 센서(122)가 배치되는 제2 기판(121)을 포함한다. 공기 유량 센서(122)는 사용자의 콧구멍으로 유입, 배출되는 공기 유량을 측정하기 위해서 두 개의 공기 유량 센서가 일정한 간격을 가지도록 배치된다. 따라서, 사용자가 제2 안면 패치(120)를 코 밑에 부착하는 경우, 두 개의 공기 유량 센서(122)는 사용자의 콧구멍 밑에 각각 위치하게 된다. The second
또한, 공기 유량 센서(122)는 제1 전처리부(116)와 전선을 이용하여 전기적으로 연결될 수 있다. 따라서, 공기 유량 센서(122)에서 측정된 호흡량 신호는 제1 전처리부(116)로 전송될 수 있다. In addition, the air
제1 전처리부(116)는 뇌전도 신호, 안전도 신호 및 호흡량 신호를 포함하는 제1 생체 신호(S1)의 전처리 작업을 수행한다. 구체적으로, 뇌전도 신호가 잡음에 취약하므로, 머리 울림과 같은 뇌전도 신호에 포함된 잡음을 제거하고, 수면과 관련된 특정 주파수 대역의 신호를 필터링하기 위한 주파수 필터링 과정을 수행한다.The
또한, 제1 전처리부(116)는 통신 모듈(미도시)을 포함할 수 있다. 제1 전처리부(116)는 통신 모듈을 이용하여 측정된 여러 생체 신호들의 동기화를 수행한다. 여러 생체 신호 각각이 어느 시점에 발생된 신호인지를 알기 위해, 통신 모듈에서 데이터를 송신할 때 미리 설정된 주기마다 트리거 신호를 생성한다. 따라서, 각각의 생체 신호에는 트리거 신호가 합성된다. 따라서, 제1 전처리부(116)는 여러 생체 신호에서 트리거 신호를 검출하고, 트리거 신호를 이용하여 여러 생체 신호의 동기화를 수행한다. In addition, the
예를 들어, 통신 모듈에서 30초마다 트리거 신호를 생성하여 뇌전도 전극(112), 안전도 전극(115) 및 공기 유량 센서(122)로 전송하고, 각각에서 측정된 뇌전도 신호, 안전도 신호 및 호흡량 신호에는 트리거 신호가 포함되게 된다. 제1 전처리부(116)는 뇌전도 신호, 안전도 신호 및 호흡량 신호에 포함된 트리거 신호를 이용하여 각각의 신호가 측정된 시점을 동기화 한다. For example, the communication module generates a trigger signal every 30 seconds and transmits it to the
이 때, 트리거 신호의 생성 주기인 30초는 예시로서, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 설정에 따라 다양한 주기로 트리거 신호를 생성할 수 있다. At this time, the trigger signal generation cycle of 30 seconds is an example, and the embodiment of the present invention is not limited thereto, and the trigger signal may be generated at various cycles according to user settings.
제2 안면 패치(120)의 후면에는 제2 기판(121)을 보호하기 위한 커버(123)가 결합된다. 또한, 제2 안면 패치(120)의 전면에는 인체에 부착 가능하도록 접착 부재(124)가 결합될 수 있다. A cover 123 for protecting the
제1 안면 패치(110)의 접착 부재(118)와 제2 안면 패치(120)의 접착 부재(124)는 접착력이 감소하는 경우 교체 가능하도록 양 면에 접착력을 가지는 소재로 구성될 수 있다. 다만, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 안면 패치(110)와 제2 안면 패치(120)를 사용자의 피부에 탈부착하기 위한 모든 소재를 포함할 수 있다. The
이하, 도4를 참조하여 실시예에 따른 흉부 생체 신호 측정부(200)의 구성을 설명한다. Hereinafter, with reference to FIG. 4 , the configuration of the chest
도 4는 실시예에 따른 흉부 생체 신호 측정부의 분해도이다. 4 is an exploded view of a chest vital signal measurement unit according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 흉부 생체 신호 측정부(200)는 심전도 전극(211), 가속도 센서(214) 및 제2 전처리부(215)가 배치되는 제3 기판(210)을 포함한다. 제3 기판(210)의 상부에는 심전도 전극(211), 그라운드 전극(212) 및 레퍼런스 전극(213)이 배치된다. Referring to FIG. 4 , the chest vital
심전도 전극(211)은 제3 기판(210)의 상부 중앙에 배치되며, 그라운드 전극(212)과 레퍼런스 전극(213)은 심전도 전극(211)의 좌측 또는 우측에 각각 배치될 수 있다. 따라서, 사용자가 흉부 생체 신호 측정부(200)를 가슴에 부착하는 경우, 심전도 전극(211)이 사용가의 가슴 중앙에 위치하게 된다. The
또한, 제3 기판(210)의 좌측에는 가속도 센서(214)가 배치된다. 따라서, 사용자가 흉부 생체 신호 측정부(200)를 가슴에 부착하는 경우, 사용자의 좌측 가슴에 가속도 센서(214)가 위치하게 된다. 하지만, 실시예에 따른 가속도 센서(214)의 위치가 제3 기판(210)의 좌측에 한정되는 것은 아니며, 우측, 상부, 하부 등과 같이 사용자의 흉부 움직임을 측정할 수 있는 모든 위치에 배치될 수 있다. In addition, an
제2 전처리부(215)는 제3 기판(210)의 중앙에 배치된다. 제2 전처리부(215)는 심전도 전극(211), 그라운드 전극(212), 레퍼런스 전극(213) 및 가속도 센서(214)와 전선을 이용하여 전기적으로 연결된다. The
제2 전처리부(215)는 제1 전처리부(116)와 같이, 심전도 신호, 가속도 신호를 포함하는 제2 생체 신호(S2)의 전처리 작업을 수행한다. 따라서, 제2 전처리부(215)는 통신 모듈(미도시)을 포함한다. 통신 모듈은 일정한 주기 마다 트리거 신호를 생성하며, 제2 전처리부(215)는 심전도 신호와 가속도 신호에 포함된 트리거 신호를 이용하여 동기화를 수행한다. 더불어, 제1 전처리부(116)와 제2 전처리부(215)는 상호 동기화가 가능하다. 따라서, 제1 생체 신호(S1)와 제2 생체 신호(S2)의 동기화 또한 이루어 진다. Like the
흉부 생체 신호 측정부(200)의 후면에는 제3 기판(210)을 보호하기 위한 커버(230)가 결합된다. 또한, 흉부 생체 신호 측정부(200)의 전면에는 인체에 부착 가능하도록 접착 부재(220)가 배치된다. 접합 부재(220)는 흉부 생체 신호 측정부(200)와 탈부착이 가능하므로 접합력이 감소하는 경우 교체가 가능하다.A
흉부 생체 신호 측정부(200)의 접착 부재(220)는, 사용자가 흉부 생체 신호 측정부(200)를 부착하는 경우, 심전도 전극(211), 그라운드 전극(212) 및 레퍼런스 전극(213)이 사용자의 피부와 접촉할 수 있도록 각 전극의 크기 및 위치에 대응하는 구멍(hole)을 포함한다.The
이하, 도5를 참조하여 실시예에 따른 프로세서(500)의 구성을 설명한다.Hereinafter, a configuration of a
도 5는 실시예에 따른 프로세서의 구성도이다. 5 is a configuration diagram of a processor according to an embodiment.
도 5를 참조하면, 프로세서(500)는 수면 장애 진단 모듈(510)과 수면 단계 측정 모듈(520)을 포함한다. Referring to FIG. 5 , the
수면 장애 진단 모듈(510)과 수면 단계 측정 모듈(520)은 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 수면다원검사 프로그램을 수행한다. The sleep disorder diagnosis module 510 and the sleep stage measuring module 520 are polysomnographic programs for diagnosing a user's sleep disorder and classifying sleep stages using the first physiological signal S1 and the second physiological signal S2. Do it.
수면 장애 진단 모듈(510)은, 입력 신호(S3)에 포함된 공개 수면다원검사 데이터를 이용하여 수면 장애 진단의 정확도를 높이기 위한 기계학습을 수행한다. 또한, 수면 장애 진단 모듈(510)은 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 장애를 진단한다.The sleep disorder diagnosis module 510 performs machine learning to increase the accuracy of sleep disorder diagnosis using open polysomnography data included in the input signal S3. In addition, the sleep disorder diagnosis module 510 diagnoses the user's sleep disorder using the first physiological signal S1 and the second physiological signal S2 included in the input signal S3.
구체적으로, 수면 장애 진단 모듈(510)은 기계 학습을 위해 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 기억 메모리(Long Short-Term Memory) 등을 포함할 수 있다. 더불어, U-Time, DeepSleepNet, SleepEEGNet과 같이 수면 장애를 진단하기 위한 수면 장애 진단 모델을 포함할 수 있다. Specifically, the sleep disorder diagnosis module 510 may include a convolutional neural network, a long short-term memory, and the like for machine learning. In addition, a sleep disorder diagnosis model for diagnosing sleep disorders such as U-Time, DeepSleepNet, and SleepEEGNet may be included.
수면 장애 진단 모듈(510)은 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애를 진단할 수 있다. 따라서, 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애를 가진 환자의 데이터와 건강한 일반 사람의 수면다원검사 데이터를 이용하여 학습을 수행한다. 또한, 전처리된 뇌전도, 안전도, 심전도, 호흡량, 맥박, 가속도 신호를 이용하여 도출된 호흡 노력, 수면 단계 등의 데이터를 이용하여 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애의 정도를 0에서 100의 값 중 어느 하나의 값으로 수치화한다. The sleep disorder diagnosis module 510 may diagnose sleep apnea, sleep gait syndrome, and insomnia disorder. Therefore, learning is performed using data of patients with sleep apnea, sleep gait, and insomnia disorders and polysomnography data of normal healthy people. In addition, the degree of sleep apnea, sleep gait syndrome, and insomnia disorder was evaluated on a scale of 0 to 100 using data such as respiratory effort and sleep stage derived using preprocessed electroencephalogram, safety, electrocardiogram, respiratory rate, pulse, and acceleration signals. It is digitized by any one of the values.
이 때, 100에 가까울 수록 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애의 확률이 높은 것으로 치료가 필요한 상태이며, 0에 가까울수록 수면 장애의 징후가 없고 치료가 필요하지 않은 상태를 의미한다. At this time, the closer to 100, the higher the probability of sleep apnea, sleep gait, and insomnia, indicating a condition that requires treatment, and the closer to 0, the more likely there is no sign of sleep disorder and no treatment is required.
수면 단계 측정 모듈(520)은 입력 신호(S3)에 포함된 공개 수면다원검사 데이터를 이용하여 수면 단계 측정의 정확도를 높이기 위한 기계학습을 수행한다. 또한, 수면 단계 측정 모듈(520)은 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 단계를 측정한다. The sleep stage measurement module 520 performs machine learning to increase the accuracy of sleep stage measurement using the open polysomnography data included in the input signal S3. In addition, the sleep stage measurement module 520 measures the user's sleep stage using the first physiological signal and the second physiological signal S2 included in the input signal S3.
구체적으로, 수면 단계 측정 모듈(520)은 기계 학습을 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등과 같은 기계 학습 알고리즘과 인공 신경망(Artificial Neural Network), 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 기억 메모리(Long Short-Term Memory) 등과 같은 신경망 구조를 포함할 수 있다. Specifically, the sleep stage measurement module 520 uses a machine learning algorithm such as a support vector machine and a random forest for machine learning, an artificial neural network, and a convolutional neural network. Neural Network), long short-term memory (Long Short-Term Memory), and the like.
수면 단계 측정 모듈(520)은 수면 중에 측정된 뇌전도 신호를 바탕으로 특정 시간에서 사용자의 수면 단계를 분류한다. 수면 단계는 각성 상태, 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면과 같이 총 5 단계로 분류한다. 수면 단계 측정 모듈(520)은 미리 설정된 기준 값을 측정된 뇌전도 신호와 비교하여 수면 단계 분류를 수행한다. 미리 설정된 기준 값은 수면 전문가들이 선정한 기준 값을 사용하거나, 공개된 수면다원검사 데이터로부터 도출할 수 있다. The sleep stage measurement module 520 classifies the user's sleep stage at a specific time based on the measured electroencephalogram signal during sleep. Sleep stages are classified into a total of 5 stages: wakefulness,
따라서, 수면 장애 진단 모듈(510)은 사용자가 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증을 가지고 있을 확률을 수치화한 수면 장애 진단 데이터(D1)를 생성한다. 수면 단계 측정 모듈(520)은 시간대별 사용자의 수면 단계 측정 데이터(D2)를 생성한다.Accordingly, the sleep disorder diagnosis module 510 generates sleep disorder diagnosis data D1 quantifying the probability that the user has insomnia, sleep apnea, and sleep gait syndrome. The sleep stage measurement module 520 generates the user's sleep stage measurement data D2 for each time period.
수면 장애 진단 데이터(D1)와 수면 단계 측정 데이터(D2)는 단말기(600)로 전송되며, 프로세서(500)에서 생성되는 출력 데이터(S4)는 수면 장애 진단 데이터(D1)와 수면 단계 측정 데이터(D2)를 포함한다. 사용자는 단말기(600)를 이용하여 수면 장애 진단 데이터(D1) 및 수면 단계 측정 데이터(D2)를 확인할 수 있다. The sleep disorder diagnosis data (D1) and the sleep stage measurement data (D2) are transmitted to the terminal 600, and the output data (S4) generated by the
이하, 도6을 참조하여 실시예에 따른 단말기(600)의 수면다원검사 결과 표시 방법을 설명한다. Hereinafter, a method of displaying a polysomnography result of the terminal 600 according to an embodiment will be described with reference to FIG. 6 .
도 6은 실시예에 따른 단말기의 수면다원검사 결과 표시를 나타내는 예시도이다. 6 is an exemplary diagram illustrating display of a polysomnography result of a terminal according to an embodiment.
도 6을 참조하면, 단말기(600)는 그래프, 차트, 문구 등의 사용자가 시각적으로 인식할 수 있는 형태로 수면다원검사 결과를 디스플레이한다. Referring to FIG. 6 , the terminal 600 displays the polysomnography results in a form that a user can visually recognize, such as a graph, chart, or text.
구체적으로, 수면 단계 측정 데이터(D2)를 이용하여 시간별 수면 단계 분류 결과(610)를 나타낸다. 시간별 수면 단계 분류(610)는 X은 시각, Y축은 각성 상태(깨어있음), 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면과 같이 총 5 단계의 값을 가진다. 따라서, 시간별 수면 단계를 선형 그래프를 이용하여 표시하며, 사용자는 직관적으로 시간대별 수면 단계를 확인할 수 있다. Specifically, the sleep
수면 단계 분류 종합 결과(620)는 전체 수면 시간 중 각성 상태(깨어있음), 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면이 차지하는 퍼센테이지를 표시한다. 따라서, 사용자는 원형 차트로부터 각 수면 단계의 비율을 직관적으로 파악할 수 있다. The sleep stage
수면 장애 진단 결과(630)는 수면 장애 진단 데이터(D1)로부터 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증의 진단 확률을 표시한다. 이 때, 확률값이 미리 설정된 기준 확률값의 범위에 있는지 여부에 따라 병원 진단 여부 또는 심각 여부를 나타내는 문구를 함께 표시할 수 있다. The sleep
또한, 본 발명의 실시예는 시간별 수면 단계 분류 결과(610), 수면 단계 분류 종합 결과(620), 수면 장애 진단 결과(630)가 하나의 창에 함께 디스플레이 되는 경우에 한정되는 것은 아니며, 각각이 개별적으로 다른 창에 디스플레이 되거나, PDF파일, 이미지 형태 등을 포함할 수 있다. In addition, the embodiment of the present invention is not limited to the case where the sleep stage classification result by
이하, 도7을 참조하여 실시예에 따른 수면다원검사 방법을 설명한다. Hereinafter, a polysomnography method according to an embodiment will be described with reference to FIG. 7 .
도 7은 실시예에 따른 수면다원검사 방법의 흐름도이다. 7 is a flowchart of a polysomnography method according to an embodiment.
도 7을 참조하면, 단계(S110)에서는 패치형 수면다원 측정 장치(1)를 이용하여 사용자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 측정한다. 구체적으로, 사용자는 안면 생체 신호 측정부(100)를 안면에 부착한다. 이 때, 사용자는 제1 안면 패치(110)를 이마에 부착하고, 제2 안면 패치(120)를 코 밑과 입술 사이 또는 인중 위에 부착한다. Referring to FIG. 7 , in step S110, bio signals generated during sleep of the user are measured using the patch-
또한, 단계(S110)에서 사용자는 흉부 생체 신호 측정부(200)를 사용자의 가슴에 부착한다. 따라서, 제1 안면 패치(110)는 사용자의 수면 중 뇌전도 신호와 안전도 신호를 측정하고, 제2 안면 패치(120)는 사용자의 수면 중 유량 신호를 측정한다. 유량 신호는 사용자의 호흡에 의해 발생하는 공기 유량을 측정한 신호 이므로 사용자의 호흡량에 대응될 수 있다. 따라서, 안면 생체 신호 측정부(100)에서 측정된 제1 생체 신호(S1)는 뇌전도 신호, 안전도 신호, 및 공기 유량 신호를 포함한다. Also, in step S110, the user attaches the chest vital
흉부 생체 신호 측정부(200)는 사용자의 수면 중 심전도 및 가속도 신호를 측정한다. 이 때, 가속도 신호란 사용자의 흉부의 움직임을 측정한 신호이므로, 사용자의 호흡 노력에 대응될 수 있다. 따라서, 흉부 생체 신호 측정부(200)에서 측정된 제2 생체 신호(S2)는 심전도 신호 및 가속도 신호를 포함한다. The chest vital
단계(S120)에서는, 단계(S110)에서 측정된 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)의 전처리 과정을 수행한다. 구체적으로, 제1 전처리부(116)를 이용하여 제1 생체 신호(S1)의 전처리를 수행하고, 제2 전처리부(125)를 이용하여 제2 생체 신호(S2)의 전처리를 수행한다. In step S120, a pre-processing process is performed on the first biosignal S1 and the second biosignal S2 measured in step S110. Specifically, the first biosignal S1 is preprocessed using the
생체 신호(S1, S2)의 전처리는, 전처리부(116, 125)에 포함된 주파수 필터 모듈을 이용하여 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2) 중 특정 주파수 대역의 신호를 추출하는 단계와 전처리부(116, 125)에 포함된 통신 모듈을 이용하여 생체 신호(S1, S2)의 측정 시점 동기화를 수행하는 단계를 수행한다.In the preprocessing of the biosignals S1 and S2, a signal of a specific frequency band is extracted from among the first biosignal S1 and the second biosignal S2 using a frequency filter module included in the
측정 시점 동기화 단계는, 통신 모듈을 이용하여 미리 설정된 주기로 트리거 신호를 생성하고, 제1 생체 신호(S1)와 제2 생체 신호(S2)에 트리거 신호를 합성한다. 따라서, 트리거 신호는 모두 동일한 시점에 발생된 신호이므로, 트리거 신호를 기준으로 제1 생체 신호(S1)와 제2 생체 신호(S2)의 측정 시점을 동기화한다.In the step of synchronizing the measurement time point, a trigger signal is generated at a preset cycle using a communication module, and the trigger signal is combined with the first physiological signal S1 and the second physiological signal S2. Therefore, since the trigger signals are all signals generated at the same time point, the measurement points of the first biosignal S1 and the second biosignal S2 are synchronized based on the trigger signal.
단계(S130)에서는, 전처리된 생체 신호(S1, S2)와 데이터 베이스(300)에 누적된 생체 신호 및 공개된 수면다원검사 데이터 및 생체 신호 데이터를 이용하여 수면 장애 진단 모듈(510)과 수면 단계 분류 모듈(520)의 기계학습을 수행한다.In step S130, the sleep disorder diagnosis module 510 and the sleep stage are performed using the preprocessed biosignals S1 and S2, the biosignals accumulated in the
수면 장애 진단 모듈(510)은 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애를 진단할 수 있다. 따라서, 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애를 가진 환자의 데이터와 건강한 일반 사람의 수면다원검사 데이터를 이용하여 학습을 수행한다.The sleep disorder diagnosis module 510 may diagnose sleep apnea, sleep gait syndrome, and insomnia disorder. Therefore, learning is performed using data of patients with sleep apnea, sleep gait, and insomnia disorders and polysomnography data of normal healthy people.
수면 장애 진단 모듈(510)은 기계학습을 위해 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 기억 메모리(Long Short-Term Memory) 등을 이용할 수 있다. 더불어, U-Time, DeepSleepNet, SleepEEGNet과 같이 수면 장애를 진단하기 위한 수면 장애 진단 모델을 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 정확도를 높이기 위한 기계학습을 수행한다. The sleep disorder diagnosis module 510 may use a convolutional neural network, long short-term memory, or the like for machine learning. In addition, machine learning is performed to improve the accuracy of the user's sleep disorder diagnosis by using sleep disorder diagnosis models such as U-Time, DeepSleepNet, and SleepEEGNet.
또한, 수면 단계 측정 모듈(520)은 기계 학습을 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등과 같은 기계 학습 알고리즘과 인공 신경망(Artificial Neural Network), 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 기억 메모리(Long Short-Term Memory) 등과 같은 신경망 구조를 이용하여 사용자의 수면 단계 측정 정확도를 높이기 위한 기계학습을 수행한다. In addition, the sleep stage measurement module 520 uses a machine learning algorithm such as a support vector machine and a random forest for machine learning, an artificial neural network, and a convolutional neural network. Network) and long short-term memory (Long Short-Term Memory), etc. are used to perform machine learning to increase the accuracy of measuring the user's sleep stages.
단계(S140)에서는, 프로세서(500)가 학습된 수면 장애 진단 모듈(510)과 수면 단계 분류 모듈(520)이 사용자의 생체 신호(S1, S2)를 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류 결과(S4)를 도출한다. In step S140, the sleep disorder diagnosis module 510 learned by the
수면 장애 진단 모듈(510) 은 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호(S1) 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 장애를 진단한다. 구체적으로 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애의 정도를 0에서 100의 값 중 어느 하나의 값으로 수치화한다. 이 때, 100에 가까울 수록 수면 무호흡, 수면 보행증, 불면 장애의 확률이 높은 것으로 치료가 필요한 상태이며, 0에 가까울수록 수면 장애의 징후가 없고 치료가 필요하지 않은 상태를 의미한다. The sleep disorder diagnosis module 510 diagnoses the user's sleep disorder using the first physiological signal S1 and the second physiological signal S2 included in the input signal S3. Specifically, the degree of sleep apnea, sleep gait, and insomnia is digitized with any one value from 0 to 100. At this time, the closer to 100, the higher the probability of sleep apnea, sleep gait, and insomnia, indicating a condition that requires treatment, and the closer to 0, the more likely there is no sign of sleep disorder and no treatment is required.
수면 단계 측정 모듈(520)은 입력 신호(S3)에 포함된 제1 생체 신호 및 제2 생체 신호(S2)를 이용하여 사용자의 수면 단계를 측정한다. 또한, 수면 중에 측정된 뇌전도 신호를 바탕으로 특정 시간에서 사용자의 수면 단계를 분류한다.The sleep stage measurement module 520 measures the user's sleep stage using the first biosignal and the second biosignal S2 included in the input signal S3. In addition, the user's sleep stage is classified at a specific time based on the electroencephalogram signal measured during sleep.
수면 단계는 각성 상태, 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면과 같이 총 5 단계로 분류한다. 수면 단계 측정 모듈(520)은 미리 설정된 기준 값을 측정된 뇌전도 신호와 비교하여 수면 단계 분류를 수행한다. 미리 설정된 기준 값은 수면 전문가들이 선정한 기준 값을 사용하거나, 공개된 수면다원검사 데이터로부터 도출할 수 있다. Sleep stages are classified into a total of 5 stages: wakefulness,
따라서, 단계(S140)에서 수면 장애 진단 모듈(510)은 사용자가 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증을 가지고 있을 확률을 수치화한 수면 장애 진단 데이터(D1)를 생성한다. 수면 단계 측정 모듈(520)은 시간대별 사용자의 수면 단계 측정 데이터(D2)를 생성한다. Accordingly, in step S140, the sleep disorder diagnosis module 510 generates sleep disorder diagnosis data D1 quantifying the probability that the user has insomnia, sleep apnea, and sleep gait. The sleep stage measurement module 520 generates the user's sleep stage measurement data D2 for each time period.
또한, 단계(S140)에서 단말기(600)는 수면 장애 진단 데이터(D1) 및 수면 단계 측정 데이터(D2)를 그래프, 차트, 문구 등의 사용자가 시각적으로 인식할 수 있는 형태로 수면다원검사 결과를 디스플레이한다. In addition, in step S140, the terminal 600 converts the sleep disorder diagnosis data D1 and the sleep stage measurement data D2 into a form visually recognizable by the user, such as a graph, chart, or phrase, and displays the polysomnography result. display
구체적으로, 수면 장애 진단 데이터(D1)로부터 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증의 진단 확률을 표시한다. 이 때, 확률값이 미리 설정된 기준 확률값의 범위에 있는지 여부에 따라 병원 진단 여부 또는 심각 여부를 나타내는 문구를 함께 표시할 수 있다. Specifically, the diagnosis probabilities of insomnia, sleep apnea, and sleep gait syndrome are displayed from the sleep disorder diagnosis data D1. At this time, depending on whether the probability value is within the range of the preset reference probability value, a phrase indicating whether the diagnosis is made at the hospital or whether it is serious may be displayed together.
또한, 수면 단계 측정 데이터(D2)를 이용하여 각성 상태(깨어있음), 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면과 같이 총 5 단계의 값을 가진다. 따라서, 시간별 수면 단계를 선형 그래프를 이용하여 표시하며, 사용자는 직관적으로 시간대별 수면 단계를 확인할 수 있다. In addition, by using the sleep stage measurement data D2, it has a total of 5 stages, such as an arousal state (awakening), 1 stage of non-REM sleep, 2 stages of non-REM sleep, 3 stages of non-REM sleep, and REM sleep. Therefore, the sleep stage by time is displayed using a linear graph, and the user can intuitively check the sleep stage by time.
더불어, 수면 단계 측정 데이터(D2)를 이용하여 전체 수면 시간 중 각성 상태(깨어있음), 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면이 차지하는 퍼센테이지를 표시한다. 따라서, 사용자는 원형 차트로부터 각 수면 단계의 비율을 직관적으로 파악할 수 있다. In addition, using the sleep stage measurement data (D2), the percentage occupied by the arousal state (awake),
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. An embodiment of the present invention may be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as program modules executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, computer readable media may include computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.Although the methods and systems of the present invention have been described with reference to specific embodiments, some or all of their components or operations may be implemented using a computer system having a general-purpose hardware architecture.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustrative purposes, and those skilled in the art can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description above, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. do.
1: 패치형 수면다원검사 장치
100: 안면 생체 신호 측정부
200: 흉부 생체 신호 측정부
300: 데이터 베이스
400: 메모리
500: 프로세서
600: 단말기
110: 제1 안면 패치
120: 제2 안면 패치
510: 수면 장애 진단 모듈
520: 수면 단계 측정 모듈1: Patch-type polysomnography device
100: facial vital signal measuring unit
200: chest vital signal measuring unit
300: database
400: memory
500: processor
600: terminal
110: first facial patch
120: second facial patch
510 Sleep disorder diagnosis module
520: sleep stage measurement module
Claims (16)
사용자의 안면에 부착하여 사용자의 수면시 제1 생체 신호를 측정하는 안면 생체 신호 측정부,
사용자의 흉부에 부착하여 사용자의 수면시 제2 생체 신호를 측정하는 흉부 생체 신호 측정부,
상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호를 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 수면다원검사 프로그램이 저장되는 메모리, 그리고
상기 수면다원검사 프로그램을 실행하는 프로세서
를 포함하며,
상기 안면 생체 신호 측정부 및 상기 흉부 생체 신호 측정부는, 사용자의 인체에 탈부착 가능한 패치 형태로 구성되는, 패치형 수면다원검사 장치.As a patch-type polysomnography device,
a facial bio-signal measurement unit attached to the user's face to measure a first bio-signal during sleep of the user;
a chest bio-signal measurement unit attached to the user's chest to measure a second bio-signal during the user's sleep;
A memory storing a polysomnography program for diagnosing a user's sleep disorder and classifying sleep stages by using the first biosignal and the second biosignal; and
A processor executing the polysomnography program
Including,
The facial biosignal measurement unit and the chest biosignal measurement unit are configured in the form of a patch attachable to and detachable from a user's body.
상기 안면 생체 신호 측정부는,
하나 이상의 뇌전도 전극, 안전도(electro-oculogram) 전극 및 공기 유량 센서 및 제1 전처리부를 포함하고,
상기 흉부 생체 신호 측정부는,
하나 이상의 심전도 측정 센서, 가속도 센서 및 제2 전처리부를 포함하며,
상기 제1 전처리부, 상기 제2 전처리부는 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호의 동기화, 필터링 및 통신을 수행하고,
상기 제1 생체 신호는, 뇌에서 발생하는 전기적 신호인 뇌전도 신호, 안구의 움직임을 측정한 안전도(EOG: Electro-Oculogram) 신호 및 호흡에 의해 발생하는 공기의 흐름을 측정한 공기 유량 신호를 포함하며,
상기 제2 생체 신호는, 심장에서 발생하는 전기적 신호인 심전도 신호 및 호흡을 위한 흉부의 움직임을 측정한 가속도 신호를 포함하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 1,
The facial vital signal measurement unit,
One or more electroencephalogram electrodes, an electro-oculogram electrode, an air flow sensor, and a first preprocessor;
The chest vital signal measurement unit,
It includes one or more electrocardiogram measurement sensors, an acceleration sensor, and a second preprocessor,
The first pre-processing unit and the second pre-processing unit perform synchronization, filtering, and communication of the first bio-signal and the second bio-signal,
The first biosignal includes an electroencephalogram signal that is an electrical signal generated in the brain, an electro-oculogram (EOG) signal that measures eye movements, and an air flow signal that measures air flow generated by respiration. and
The second biosignal includes an electrocardiogram signal, which is an electrical signal generated in the heart, and an acceleration signal obtained by measuring a movement of the chest for respiration.
상기 안면 생체 신호 측정부는,
상기 제1 전처리부, 상기 뇌전도 전극 및 상기 안전도 전극을 포함하는 제1 안면 패치, 그리고
상기 제1 전처리부와 전기적으로 연결되며, 상기 공기 유량 센서를 포함하는 제2 안면 패치를 포함하며,
상기 제1 안면 패치는,
중앙에 상기 제1 전처리부가 배치되어 상기 뇌전도 전극, 상기 안전도 전극 및 상기 공기 유량 센서와 전기적으로 연결되고,
사용자가 부착시 사용자의 이마에 위치하도록 상기 제1 안면 패치의 상부 중앙에 상기 뇌전도 전극이 배치되며, 상기 뇌전도 전극의 양측으로 그라운드 전극과 레퍼런스 전극이 배치되며,
사용자가 부착시 눈꺼풀에 위치하도록 상기 제1 안면 패치의 하부 양 끝단에 두 개의 상기 안전도 전극이 배치되고,
상기 제2 안면 패치는,
사용자의 코 밑에 부착하며, 사용자의 콧구멍에서 나오는 호흡량을 측정하기 위해, 일정한 간격을 가지도록 배치된 두 개의 공기 유량 센서를 포함하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 2,
The facial vital signal measurement unit,
A first facial patch including the first preprocessor, the electroencephalogram electrode, and the safety electrode, and
A second facial patch electrically connected to the first preprocessor and including the air flow sensor;
The first facial patch,
The first preprocessor is disposed in the center and electrically connected to the electroencephalogram electrode, the safety electrode, and the air flow sensor,
The electroencephalogram electrode is disposed at the upper center of the first facial patch so as to be located on the user's forehead when attached by the user, and ground electrodes and reference electrodes are disposed on both sides of the electroencephalogram electrode,
The two safety electrodes are disposed at both ends of the lower portion of the first facial patch so that the user can place them on the eyelid when attached,
The second facial patch,
A patch-type polysomnography device that is attached under a user's nose and includes two air flow sensors arranged at regular intervals to measure the volume of respiration coming out of the user's nostrils.
상기 흉부 생체 신호 측정부는,
중앙에 상기 제2 전처리부가 배치되어 상기 심전도 전극 및 상기 가속도 센서와 전기적으로 연결되고,
사용자가 부착시 사용자의 흉부 중앙에 위치하도록 상기 흉부 생체 신호 측정부의 상부 정중앙에 상기 심전도 전극이 배치되고, 상기 심전도 전극의 양측으로 그라운드 전극과 레퍼런스 전극이 배치되며,
사용자가 부착시 사용자의 흉부 좌측에 위치하도록 상기 흉부 생체 신호 측정부의 좌측에 배치되는 상기 가속도 센서를 포함하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 3,
The chest vital signal measurement unit,
The second pre-processing unit is disposed in the center and electrically connected to the electrocardiogram electrode and the acceleration sensor,
When attached by a user, the electrocardiogram electrode is disposed at the center of the upper part of the chest vital signal measuring unit so as to be located in the center of the user's chest, and ground electrodes and reference electrodes are disposed on both sides of the electrocardiogram electrode,
The patch-type polysomnography device comprising the acceleration sensor disposed on the left side of the chest vital signal measuring unit so as to be located on the left side of the user's chest when attached by the user.
상기 제1 전처리부 및 상기 제2 전처리부는,
상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호 중 특정 주파수 신호를 추출하는 주파수 필터 모듈, 그리고
미리 설정된 주기로 트리거 신호를 생성하여, 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호에 트리거 신호를 합성하고, 상기 트리거 신호를 기준으로 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호의 측정 시점 동기화를 수행하는 통신 모듈
을 포함하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 4,
The first pre-processing unit and the second pre-processing unit,
A frequency filter module for extracting a specific frequency signal from among the first bio-signal and the second bio-signal; and
A trigger signal is generated at a preset cycle, the trigger signal is synthesized with the first biosignal and the second biosignal, and measurement points of the first biosignal and the second biosignal are synchronized based on the trigger signal. communication module
A patch-type polysomnography device comprising a.
상기 제1 생체 신호는,
뇌전도 신호, 안전도 신호 및 호흡에 의해 발생하는 공기의 유량을 측정한 공기 유량 신호를 포함하고,
상기 제2 생체 신호는,
심전도 신호 및 흉부의 움직임을 측정한 가속도 신호를 포함하며,
상기 수면다원검사 프로그램은,
상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호와 공개된 생체 신호 데이터를 이용하여 사용자의 수면 장애를 판단하는 수면 장애 진단 모듈, 그리고
상기 뇌전도 신호 및 기준 뇌전도 신호를 이용하여 사용자의 수면 단계를 분류하는 수면 단계 분류 모듈
을 포함하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 1,
The first bio-signal,
An electroencephalogram signal, a safety level signal, and an air flow rate signal obtained by measuring the flow rate of air generated by respiration,
The second bio-signal,
It includes an electrocardiogram signal and an acceleration signal that measures the movement of the chest,
The polysomnography program,
A sleep disorder diagnosis module for determining a user's sleep disorder using the first bio-signal and the second bio-signal and the published bio-signal data; and
Sleep stage classification module for classifying the user's sleep stage using the EEG signal and the reference EEG signal
A patch-type polysomnography device comprising a.
상기 수면 장애 진단 모듈은,
컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN), 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 중 하나 이상을 이용하여 사용자의 수면 장애 판단에 대한 반복 학습을 수행하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 6,
The sleep disorder diagnosis module,
A patch-type polysomnography device that performs repetitive learning for determining a user's sleep disorder using at least one of a convolutional neural network (CNN) and a long short-term memory (LSTM).
상기 수면 단계 분류 모듈은,
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory)중 하나 이상을 이용하여 사용자의 수면 단계 분류에 대한 반복 학습을 수행하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 7,
The sleep stage classification module,
Using one or more of Support Vector Machine, Random Forest, Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, and Long Short-Term Memory A patch-type polysomnography device that performs repetitive learning on classification of sleep stages.
상기 수면 장애 진단 모듈은,
사용자가 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증을 가지고 있을 확률을 도출하여 0 내지 100 중 어느 하나의 값으로 상기 확률을 도출하고,
상기 수면 단계 분류 모듈은,
사용자의 수면 상태를, 각성 상태, 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면 단계로 분류하는, 패치형 수면다원검사 장치.According to claim 8,
The sleep disorder diagnosis module,
Deriving the probability that the user has insomnia, sleep apnea, and sleep gait syndrome, and deriving the probability as a value of any one of 0 to 100,
The sleep stage classification module,
A patch-type polysomnography device that classifies a user's sleep state into an awake state, non-REM sleep stage 1, non-REM sleep stage 2, non-REM sleep stage 3, and REM sleep stage.
안면 생체 신호 측정부를 사용자의 안면에 부착하여 사용자의 수면시 제1 생체 신호를 측정하는 단계,
흉부 생체 신호 측정부를 사용자의 흉부에 부착하여 사용자의 수면시 제2 생체 신호를 측정하는 단계, 그리고
수면 장애 진단 모듈 및 수면 단계 분류 모듈이 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호를 이용하여 사용자의 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행 단계
를 포함하며,
상기 안면 생체 신호 측정부 및 상기 흉부 생체 신호 측정부는, 사용자의 인체에 탈부착 가능한 패치 형태로 구성되는, 수면다원검사 방법.As a polysomnography method using a patch-type polysomnography device,
attaching a facial biosignal measurer to the user's face to measure a first biosignal during sleep of the user;
attaching a chest biosignal measurer to the user's chest to measure a second biosignal during sleep of the user; and
A sleep disorder diagnosis module and a sleep stage classification module diagnosing a user's sleep disorder and classifying sleep stages using the first bio-signal and the second bio-signal.
Including,
The facial bio-signal measurement unit and the chest bio-signal measurement unit are configured in the form of a patch attachable to and detachable from a user's body.
상기 제1 생체 신호를 측정하는 단계는,
뇌전도 신호, 안전도(EOG: Electro-Oculogram) 신호 및 호흡에 의해 발생하는 공기의 유량을 측정한 공기 유량 신호를 측정하는 단계를 포함하고,
상기 제2 생체 신호를 측정하는 단계는,
심전도 신호 및 흉부의 움직임을 측정한 가속도 신호를 측정하는 단계
를 포함하는, 수면다원검사 방법.According to claim 10,
The step of measuring the first bio-signal,
Measuring an electroencephalogram signal, an electro-oculogram (EOG) signal, and an air flow signal obtained by measuring the flow rate of air generated by respiration,
The step of measuring the second bio-signal,
Measuring an electrocardiogram signal and an acceleration signal obtained by measuring the movement of the chest
Including, polysomnography method.
상기 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 단계는,
주파수 필터 모듈을 이용하여 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호 중 특정 주파수 신호를 추출하는 단계, 그리고
통신 모듈을 이용하여 미리 설정된 주기로 트리거 신호를 생성하여, 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호에 트리거 신호를 합성하고, 상기 트리거 신호를 기준으로 상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호의 측정 시점 동기화를 수행하는 단계
을 포함하는, 수면다원검사 방법.According to claim 11,
The step of performing the sleep disorder diagnosis and sleep stage classification,
extracting a specific frequency signal from among the first biosignal and the second biosignal using a frequency filter module; and
A trigger signal is generated at a predetermined cycle using a communication module, the trigger signal is synthesized with the first biosignal and the second biosignal, and the first biosignal and the second biosignal are generated based on the trigger signal. Steps to Perform Measurement Point Synchronization
Including, polysomnography method.
상기 수면 장애 진단 및 수면 단계 분류를 수행하는 단계는,
상기 제1 생체 신호 및 상기 제2 생체 신호와 공개된 생체 신호 데이터를 이용하여 사용자의 수면 장애를 판단하는 단계, 그리고
상기 뇌전도 데이터 및 기준 뇌전도 데이터를 이용하여 사용자의 수면 단계를 분류하는 단계
를 더 포함하는, 수면다원검사 방법.According to claim 12,
The step of performing the sleep disorder diagnosis and sleep stage classification,
Determining a user's sleep disorder using the first bio-signal, the second bio-signal, and published bio-signal data; and
Classifying a user's sleep stage using the electroencephalogram data and reference electroencephalogram data
Further comprising, polysomnography method.
상기 수면 장애를 판단하는 단계는,
컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN), 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)을 이용하여 사용자의 수면 장애 판단에 대한 반복 학습을 수행하는 단계
를 포함하는, 수면다원검사 방법.According to claim 13,
The step of determining the sleep disorder,
Performing iterative learning on the user's sleep disorder determination using a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM)
Including, polysomnography method.
상기 수면 단계를 분류하는 단계는,
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network), 장단기 메모리(Long Short-Term Memoty)를 이용하여 사용자의 수면 단계 분류에 대한 반복 학습을 수행하는 단계
를 포함하는, 수면다원검사 방법.According to claim 14,
The step of classifying the sleep stage,
Support Vector Machine, Random Forest, Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, Long Short-Term Memory Steps to perform iterative learning for classification
Including, polysomnography method.
상기 수면 장애를 판단하는 단계는,
사용자가 불면증, 수면 무호흡증 및 수면 보행증을 가지고 있을 확률을 도출하여 0 내지 100 중 어느 하나의 값으로 상기 확률을 도출하는 단계
를 더 포함하고,
상기 수면 단계를 분류하는 단계는,
사용자의 수면 상태를, 각성 상태, 비 렘수면 1단계, 비 렘수면 2단계, 비 렘수면 3단계 및 렘수면 단계로 분류하는 단계
를 더 포함하는, 수면다원검사 방법. According to claim 15,
The step of determining the sleep disorder,
Deriving the probability that the user has insomnia, sleep apnea, and sleep gait syndrome, and deriving the probability as a value of any one of 0 to 100
Including more,
The step of classifying the sleep stage,
Categorizing the user's sleep state into awake state, non-REM sleep stage 1, non-REM sleep stage 2, non-REM sleep stage 3, and REM sleep stage
Further comprising, polysomnography method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210105359A KR102569058B1 (en) | 2021-08-10 | 2021-08-10 | Patch type polysomnography apparatus and method |
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| KR20130012903A (en) * | 2011-07-26 | 2013-02-05 | 케어 모하메드 | A leadless wireless ecg measurement system and method for measuring of bio-potential electric activity of the heart |
| KR101483065B1 (en) | 2013-07-25 | 2015-01-16 | 이화여자대학교 산학협력단 | Portable measuring apparatus of sleep data and Examination system of sleep disorders having the same |
| KR20150033197A (en) * | 2013-09-23 | 2015-04-01 | 삼성전자주식회사 | Method of estimating sleep apnea, Computer readable storage medium of recording the method and a device of estimating sleep apnea |
| KR20200075711A (en) * | 2018-12-07 | 2020-06-26 | 이화여자대학교 산학협력단 | Artificial Intelligence Sleep Enhancement Noninvasive Brain Circuit Control Therapy System |
-
2021
- 2021-08-10 KR KR1020210105359A patent/KR102569058B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
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