KR20200088700A - 생체정보 추정 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

맥파형 분석을 통해 비침습적으로 생체정보를 추정하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치는 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파 센서와, 그 맥파신호 파형의 최대점, 평균점 및 기저점 중의 적어도 둘 이상의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터를 조합한 결과를 맥파 분석 결과로 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}

맥파신호의 파형 분석을 통해 비침습적으로 생체정보를 추정하는 기술과 관련된다.

최근 고령화된 인구구조, 급증하는 의료비, 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히, 인체의 건강상태에 대한 모니터링 행위는 병원에서만 국한되지 않고 가정과 사무실 등의 일상생활 속에서 움직이는 사용자의 건강상태를 언제 어디서나 모니터링해 주는 모바일 헬스케어 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내주는 생체신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, Electrocardiography), PPG(광전용적맥파, Photoplethysmogram), EMG(근전도, Electromyography) 신호 등이 있으며, 일상생활에서 이를 측정하기 위해서 다양한 생체신호 센서가 개발되고 있다. 특히 PPG 센서의 경우는, 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하여 인체의 혈압 추정이 가능하다.

맥파신호의 파형 분석을 통해 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파 센서 및, 맥파신호 파형의 최대점, 평균점 및 기저점 중의 적어도 둘 이상의 파라미터를 획득하고, 획득된 둘 이상의 파라미터를 조합한 결과를 맥파 분석 결과로 제공하는 프로세서를 포함할 수 있다.

이때, 맥파신호는 PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram) 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서는 맥파신호 파형의 최대점과 임의의 지점 사이의 면적과, 상기 임의의 지점과 상기 기저점 사이의 면적 간의 소정 비율이 되도록 하는 임의의 지점을 평균점으로 획득할 수 있다.

프로세서는 맥파신호를 대표하는 대표 파형을 획득하고, 획득된 대표 파형으로부터 둘 이상의 파라미터를 획득할 수 있다.

프로세서는 맥파신호로부터 복수의 한 주기 신호를 추출하고, 추출된 복수의 한 주기 신호 중의 어느 하나를 대표 파형으로 획득하거나, 둘 이상의 한 주기 신호의 중첩을 통해 대표 파형을 획득할 수 있다.

프로세서는 맥파신호가 측정되면, 측정된 맥파신호에서 노이즈 제거를 포함한 전처리를 수행할 수 있다.

이때, 파라미터를 조합한 결과는 최대점 파라미터, 평균점 파라미터 및 기준점 파라미터 중에서, 두 개의 파라미터 사이의 비율, 두 개의 파라미터를 결합한 값과 나머지 하나의 파라미터 사이의 비율 및, 두 개의 파라미터들의 선택적 결합을 통해 생성된 값들 사이의 비율 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서는 둘 이상의 파라미터가 획득되면, 캘리브레이션 시점에 획득된 기준 파라미터를 기초로 파라미터 변화 정도를 맥파 분석 결과로서 더 생성할 수 있다.

프로세서는 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.

생체정보는 혈압, 혈관 탄성도, 심박출량, 총말초혈관저항 및 혈관 나이 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 장치는 맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 장치는 기준 파라미터, 맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 방법은 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 단계, 맥파신호 파형의 최대점, 평균점 및 기저점 중의 적어도 둘 이상의 파라미터를 획득하는 단계 및, 획득된 둘 이상의 파라미터를 조합하여 맥파 분석 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

파라미터를 획득하는 단계는 맥파신호 파형의 최대점과 임의의 지점 사이의 면적과, 임의의 지점과 기저점 사이의 면적 간의 소정 비율이 되도록 하는 임의의 지점을 평균점으로 획득할 수 있다.

파라미터를 획득하는 단계는 맥파신호를 대표하는 대표 파형을 획득하고, 획득된 대표 파형으로부터 둘 이상의 파라미터를 획득할 수 있다.

파라미터를 획득하는 단계는 맥파신호로부터 복수의 한 주기 신호를 추출하고, 추출된 복수의 한 주기 신호 중의 어느 하나를 대표 파형으로 획득하거나, 둘 이상의 한 주기 신호의 중첩을 통해 대표 파형을 획득할 수 있다.

파라미터를 획득하는 단계는 맥파신호가 측정되면 측정된 맥파신호에서 노이즈 제거를 포함한 전처리를 수행할 수 있다.

맥파 분석 결과를 생성하는 단계는 캘리브레이션 시점에 획득된 기준 파라미터를 기초로 둘 이상의 파라미터의 변화 정도를 맥파 분석 결과로 더 생성할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 방법은 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 생체정보 추정 방법은 맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

맥파신호 측정 방법 및 피부 특성 등에 강인한 맥파신호 파형 분석 방법을 제시하고, 이를 통해 생체정보를 추정할 수 있다.

도 1 및 도 2는 생체정보 추정 장치의 실시예들을 도시한 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 도 1 및 도 2의 프로세서(120)의 실시예들을 도시한 블록도이다.
도 4a 및 도 4b는 생체정보 추정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 웨어러블 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, 생체정보 추정 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.

도 1 및 도 2는 생체정보 추정 장치의 실시예들을 도시한 블록도이다. 생체정보 추정 장치(100)는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 단말 등에 탑재되거나 독립적인 하드웨어 기기로 제작될 수 있다. 이때, 독립적인 하드웨어 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 또는 헤어밴드형 등 피검체에 착용 가능한 웨어러블 기기일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 1을 참조하면, 생체정보 추정 장치(100)는 맥파 센서(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

맥파 센서(110)는 피검체로부터 맥파 신호를 측정할 수 있다. 이때, 맥파 센서는 PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram) 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, PPG 신호를 측정하는 맥파 센서는 피검체에 광을 조사하는 광원과 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다. 이때, 광원은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 등을 포함할 수 있다. 또한, 디텍터는 포토다이오드(photodiode), 이미지 센서 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다. 광원 및/또는 디텍터는 둘 이상의 어레이로 형성될 수 있으며, 각 광원은 서로 다른 파장의 광을 조사할 수 있다.

프로세서(120)는 생체정보 추정 장치(100)의 각종 기능을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 맥파 센서(110)와 전기적으로 연결될 수 있으며, 사용자의 생체정보 추정 요청 또는 미리 설정된 기준에 따라 생체정보 추정 이벤트가 발생하는 경우 맥파 센서(110)를 제어할 수 있다.

프로세서(120)는 맥파 센서(110)로부터 맥파신호가 수신되면 맥파신호의 파형을 분석하여 맥파 분석 결과를 생성할 수 있다. 또한, 맥파 분석 결과를 사용자 또는 외부 기기에 제공할 수 있다.

프로세서(120)는 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정하고 생체정보 추정 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압, 혈관 탄성도, 심박출량, 총말초혈관저항 및 혈관 나이 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

도 2를 참조하면, 생체정보 추정 장치(200)는 맥파 센서(110) 및 프로세서(120) 외에, 통신부(210), 출력부(220) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다.

맥파 센서(110)는 전술한 바와 같이 PPG, IPG, VPG 등의 맥파신호를 측정하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 맥파 센서(110)는 프로세서(120)와 전기적으로 연결될 수 있으며 프로세서(120)의 제어에 따라 사용자로부터 맥파신호를 측정할 수 있다.

프로세서(120)는 생체정보 추정 요청에 따라 맥파 센서(110)를 제어하며, 필요한 경우 통신부(210), 출력부(220) 및 저장부(230) 등을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 통신부(210)를 제어하여 외부 기기로부터 필요한 정보가 수신되면, 수신된 정보를 저장부(230)에 저장하거나 출력부(220)를 통해 출력할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 저장부(230)를 참조하여 생체정보 추정을 위해 필요한 정보를 획득하고, 획득된 정보를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.

통신부(210)는 외부 기기(250)와 통신하여 생체정보 추정과 관련된 각종 정보를 송수신할 수 있다. 이때, 외부 기기(250)는 커프 혈압기와 같은 혈압 측정 장치, 맥압 측정 장치 및 그 밖의 생체정보 측정과 관련된 의료 기기 등과, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.

예를 들어, 커프 혈압기와 같은 외부 기기(250)로부터 생체정보 추정에 필요한 기준 정보(예: 커프 혈압, 생체정보 추정 모델)를 수신할 수 있다. 또는, 맥파 센서(110)에 의해 측정된 맥파 신호나 프로세서(120)에 의한 맥파 분석 결과, 생체정보 추정 결과 등을 사용자의 스마트폰, 태블릿 PC 등의 외부 기기(250)에 전송할 수 있다.

통신부(210)는 블루투스(Bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기(250)와 통신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.

출력부(220)는 맥파 센서(110)에 의해 측정된 맥파신호, 프로세서(120)의 처리 결과인 맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 등을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력부(220)는 디스플레이 등의 시각적 출력 모듈, 스피커 등의 음성 출력 모듈 또는, 진동이나 촉감 등의 햅틱 모듈 등을 이용하여 시각적/비시각적인 다양한 방법으로 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.

저장부(230)는 생체정보 추정에 필요한 각종 기준 정보, 맥파센서(110)에 의해 측정된 맥파신호, 프로세서(120)에 의해 생성된 맥파 분석 결과나 생체정보 추정 결과를 저장할 수 있다. 이때, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보, 캘리브레이션 시점에 획득된 기준 생체정보 및, 생체정보 추정 모델 등의 정보를 포함할 수 있다.

저장부(230)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.

도 3a 및 도 3b는 도 1 및 도 2의 프로세서(120)의 실시예들을 도시한 블록도이다. 도 4a 및 도 4b는 생체정보 추정을 설명하기 위한 도면이다.

도 3a를 참조하면, 프로세서(300a)는 맥파 분석부(310) 및 생체정보 추정부(320)를 포함할 수 있다.

맥파 분석부(310)는 맥파 센서(110)로부터 맥파신호를 수신하고, 수신된 맥파신호에서 노이즈 제거를 포함하는 전처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 맥파 분석부(310)는 0.5~15Hz의 밴드 패스 필터링, 스무딩, 연속 측정 신호들의 비트 평균화 등을 수행할 수 있다.

또한, 맥파 분석부(310)는 수신된 맥파신호의 파형을 분석하여 강인한 생체정보 추정을 위한 맥파 분석 결과를 생성할 수 있다.

도 4a를 참조하면, 일반적으로 맥파신호(40)는 심장에서 출발하여 신체 말단부나 혈관 분기점들로 향하는 진행파(41)와 말단부나 혈관 분기점들에서 다시 되돌아오는 반사파(42,43,44,45)의 중첩으로 구성될 수 있다. 이와 같이 진행파(41)는 심장 특성과 관련되며, 반사파(42,43,44,45)는 혈관 특성과 관련이 있다고 할 수 있다. 이와 같은 진행파(41)와 반사파(42,43,44,45)의 특성을 이용하여 혈압과 같은 생체정보 추정을 할 수 있다.

도 4b는 반사파 크기나 도달 시간의 변화에 따라 맥파의 평균점 등이 변화하는 것을 예시한 것이다. 제2 맥파신호(41b)는 제1 맥파신호(41a)에 비해 반사파의 크기가 더 크고 더 늦게 도달한 경우로서, 양 신호(41a,41b)의 기저점(fo)이 동일하더라도 제2 맥파신호(41b)의 최대점(fp2)과 평균점(fm2)은 제1 맥파신호(41a)의 최대점(fp1) 및 평균점(fm1)에 비해 증가한 것을 나타내고 있다.

맥파 분석부(310)는 이와 같이 사용자의 혈관 특성에 따라 반사파의 크기나 도달 시간이 변화하여 맥파 특징점이 명확하게 관찰되지 않는 경우에도 맥파 분석을 통한 강인한 생체정보 추정이 가능하도록 맥파의 변화를 정량화할 수 있다.

일 예로, 도 4b의 제1 맥파신호(41a)를 참조하여 설명하면, 맥파 분석부(310)는 맥파신호(41a)의 파형을 분석하여 기저점(fo), 평균점(fm1) 및 최대점(fp1)의 진폭을 파라미터로 획득할 수 있다. 이때, 기저점(fo)은 맥파신호(41a) 파형의 분석 구간 내에서 진폭의 최저점일 수 있다. 또는 그 분석 구간의 시작시점과 종료시점을 연결한 직선상의 지점들로서 예컨대 시점(t)에 대한 기저점은 그 직선 상에서 시점(t)에 대응하는 지점을 나타낼 수 있다. 또한, 최대점(fp1)은 분석 구간 내의 진폭의 피크 지점일 수 있다. 또한, 평균점(fm1)은 기저점(fo)과 최대점(fp1) 사이의 중간 지점일 수 있다. 또는, 평균점(fm1)은 최대점(fp1)과 평균점(fm1) 사이의 면적과, 평균점(fm1)과 기저점(fo) 사이의 면적 간의 비율이 미리 설정된 비율 예컨대, 1:2가 되도록 하는 지점을 의미할 수 있다.

다른 예로, 도 4b의 제2 맥파신호(41b)를 참조하여 설명하면, 맥파 분석부(310)는 맥파신호(41b) 파형으로부터 기저점(fo), 평균점(fm2) 및 최대점(fp2)를 파라미터로 획득할 수 있다.

맥파 분석부(310)는 이와 같이 맥파신호 파형으로부터 기저점, 평균점 및 최대점 등의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 조합하여 조합 결과 및/또는 획득된 파라미터를 생체정보 추정을 위한 맥파 분석 결과로 생성할 수 있다.

예를 들어, 맥파 분석부(310)는 최대점 파라미터, 평균점 파라미터 및 기준점 파라미터 중에서, 두 개의 파라미터 사이의 비율, 두 개의 파라미터를 결합한 값과 나머지 하나의 파라미터 사이의 비율 및, 두 개의 파라미터들의 선택적 결합을 통해 생성된 값들 사이의 비율 등을 맥파 분석 결과로 생성할 수 있다. 여기서, 두 개의 파라미터를 결합한 값과 두 개의 파라미터들의 선택적 결합을 통해 생성된 값은 두 개의 파라미터들 사이의 합, 차, 곱, 중간값, 평균값 등을 포함하나 이에 제한되는 것은 아니다.

도 4b의 제1 맥파신호(41a)를 참조하면, 맥파 분석부(310)는 (fp1-fm1)/(fm1-fo), (fp1-fm1)/(fp1-fo), (fm1-fo)/(fp1-fo), (fo-fm1)/(fp1-fm1) 또는 (fp1-fm1)/(fp1-fm1)(fm1-fo) 등을 조합 결과로서 생성할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 도 4b의 제2 맥파신호(41b)를 참조하면, 맥파 분석부(310)는 (fp2-fm2)/(fm2-fo), (fp2-fm2)/(fp2-fo), (fm2-fo)/(fp2-fo), (fo-fm2)/(fp2-fm2) 또는 (fp2-fm2)/(fp2-fm2)(fm2-fo) 등을 조합 결과로서 생성할 수 있다.

이와 같이, 실시예들에 따르면 진행파, 반사파 등에 영향을 받는 맥파신호 파형의 형태에 상관없이 각 맥파신호로부터 획득된 기저점, 평균점 및 최대점 등의 파라미터를 이용하여 각 맥파신호 파형의 변화를 정량화함으로써 강인한 맥파 파형 분석이 가능하다.

한편, 맥파 분석부(310)는 맥파 센서(110)로부터 맥파신호가 수신되면, 맥파신호의 분석 구간을 주기 단위로 분할하여 복수의 한 주기 신호를 획득하고, 복수의 한 주기 신호들 중의 어느 하나 또는 둘 이상의 한 주기 신호를 중첩하여 대표 파형을 획득할 수 있다.

일 예로, 복수의 한 주기 신호 중에서 최대점의 진폭이 가장 큰 한 주기 신호를 대표 파형으로 결정할 수 있다. 또는, 최대점의 진폭이 임계치 이상인 한 주기 신호들의 중첩을 대표 파형으로 결정할 수도 있다. 또는, 최대점, 평균점 및 기저점 중의 둘 이상의 파라미터를 결합한 값, 예컨대, 최대점과 기저점 사이의 차이, 최대점과 평균점 사이의 차이, 평균점과 기저점 사이의 차이가 가장 큰 어느 하나 또는 임계치를 초과하는 둘 이상의 한 주기 신호들의 중첩을 대표 파형으로 결정할 수 있다.

다른 예로, 복수의 한 주기 신호 상호간의 유사도를 기반으로 대표 파형을 추출할 수 있다. 예컨대, 복수의 한 주기 신호 중에서 다른 한 주기 신호들과의 유사도의 평균값이 가장 높은 어느 하나의 한 주기 신호를 대표 파형으로 결정할 수 있다. 또는, 복수의 한 주기 신호 중 다른 한 주기 신호들과의 유사도의 평균값이 높은 소정 개수의 한 주기 신호들의 앙상블 평균(ensemble average)을 대표 파형으로 결정하거나, 복수의 한 주기 신호 중 타 한 주기 신호들과의 유사도의 평균값이 소정 임계값 이상이 되는 둘 이상의 한 주기 신호의 앙상블 평균(ensemble average)을 대표 파형으로 결정할 수 있다.

이때, 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) 등과 같은 다양한 유사도 산출 알고리즘을 이용할 수 있다.

생체정보 추정부(320)는 맥파 분석부(310)에 의해 생성된 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.

예를 들어, 생체정보 추정부(320)는 미리 정의된 생체정보 추정 모델을 적용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 이때, 생체정보 추정 모델은 선형/비선형 회귀분석(linear/nonlinear regression analysis), 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 등의 다양한 방법을 활용하여 미리 정의될 수 있다.

도 3b를 참조하면, 프로세서(300b)는 도 3a의 프로세서(300a)에 비해 캘리브레이션부(330)를 더 포함할 수 있다.

캘리브레이션부(330)는 미리 설정된 주기, 생체정보 추정 결과 분석 또는 사용자의 요청에 따라 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 캘리브레이션부(330)는 캘리브레이션 수행을 결정한 경우 캘리브레이션용 맥파신호 획득을 위해 맥파 센서(110)를 제어할 수 있다.

또한, 캘리브레이션부(330)는 도 2의 통신부(210)를 제어하여 외부 기기(250)로부터 측정된 캘리브레이션 시점의 기준 생체정보 예컨대, 커프 혈압을 수신하도록 할 수 있다.

이때, 캘리브레이션부(330)는 사용자가 피검체를 맥파 센서(110)에 접촉하도록 가이드하거나, 통신부(210)를 통한 외부 기기(250) 연결에 대한 가이드 또는 외부 기기(250)를 통해 기준 생체정보를 측정하도록 가이드할 수 있다.

캘리브레이션부(330)는 통신부(210)를 통한 외부 기기(250)의 연결이 이루어지지 않는 경우, 출력부(220)를 통해 인터페이스를 사용자에게 제공하고 그 인터페이스를 통해 사용자로부터 기준 생체정보를 수신할 수 있다.

캘리브레이션부(330)는 맥파 센서(110)를 통해 맥파신호가 측정되면, 측정된 맥파신호를 분석하여 전술한 바와 같이 기준점, 평균점 및 최대점 등의 파라미터를 획득할 수 있으며, 획득된 파라미터를 조합하여 맥파 분석 결과를 저장부(230)에 기준 정보로서 저장할 수 있다.

맥파 분석부(310)는 도 3a를 통해 설명한 바와 같이 생체정보 추정을 위한 맥파신호로부터 파라미터 또는 파라미터 조합 결과 등의 맥파 분석 결과를 생성하면, 저장부(230)에 저장된 기준 정보를 이용하여 각 파라미터 또는 파라미터 조합 결과의 변화 정도를 획득할 수 있다. 맥파 분석부(310)는 이와 같이 획득된 변화 정도를 맥파 분석 결과로서 더 생성할 수 있다. 예를 들어, 맥파 분석부(310)는 생체정보 추정 시점의 각 파라미터 또는 파라미터 조합 결과를 캘리브레이션 시점의 기준 파라미터 또는 기준 파라미터 조합 결과로 나누어 정규화한 결과를 변화 정도로 획득할 수 있다.

생체정보 추정부(320)는 맥파 분석부(310)에 의해 획득된 맥파 분석 결과를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 생체정보 추정부(320)는 맥파 분석 결과 예컨대 맥파 분석 결과의 변화량 및 미리 정의된 혈압 변화량 추정 모델을 이용하여 혈압 변화량을 추정할 수 있다. 또한, 혈압 변화량이 추정되면 캘리브레션 시점에 획득된 기준 혈압을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.

도 5는 도 1 또는 도 2의 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다.

먼저, 생체정보 추정 장치는 생체정보 추정 요청에 따라 맥파 센서를 구동하여 맥파신호를 측정할 수 있다(510). 이때, 생체정보 추정 요청은 사용자의 입력 또는 연결된 외부 기기로부터 수신될 수 있다. 또는, 연속 생체정보 추정의 경우 미리 설정된 주기 또는 미리 설정된 외부 환경 변화 등의 요인에 따라 생체정보 추정 장치 내에서 자동으로 발생할 수 있다. 이때, 맥파신호는 PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram) 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다

그 다음, 맥파신호 파형을 분석하여 복수의 파라미터를 획득할 수 있다(520). 예를 들어, 맥파신호 파형의 기저점, 평균점 및 최대점을 파라미터로 획득할 수 있다. 한편, 생체정보 추정 장치는 먼저 맥파신호로부터 노이즈 제거를 비롯한 전처리 과정을 수행할 수 있다.

또한, 분석 구간 내의 맥파신호를 주기 단위로 분할하여 복수의 한 주기 신호들을 획득하고, 획득된 신호들 중에서 대표 파형을 결정할 수 있다. 이와 같이 결정된 대표 파형에서 기저점, 평균점 및 최대점 등의 파라미터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 한 주기 신호들의 최대점의 진폭을 기초로 대표 파형을 결정하거나, 기저점, 평균점 및 최대점을 조합한 결과를 기초로 대표 파형을 결정할 수 있다. 또는, 한 주기 신호들 사이의 유사도를 기초로 대표 파형을 결정하는 것도 가능하다.

그 다음, 획득된 복수의 파라미터를 조합하여 맥파 분석 결과를 생성할 수 있다(530). 예를 들어, 최대점 파라미터, 평균점 파라미터 및 기준점 파라미터 중에서, 두 개의 파라미터 사이의 비율, 두 개의 파라미터를 결합한 값(예: 합, 차, 곱, 중간값, 평균값 등)과 나머지 하나의 파라미터 사이의 비율 및, 두 개의 파라미터들의 선택적 결합을 통해 생성된 값(예: 합, 차, 곱, 중간값, 평균값 등)들 사이의 비율 등을 맥파 분석 결과로 생성할 수 있다.

또한, 획득된 각 파라미터 또는, 파라미터의 조합 결과를 캘리브레이션 시점에 획득된 대응되는 기준 파라미터 또는 기준 파라미터 조합 결과를 기초로 변화 정도를 획득하여 획득된 변화 정도를 맥파 분석 결과로 더 생성할 수도 있다. 다만, 여기 예시된 바에 제한되는 것은 아니며, 강인한 맥파의 파형 분석을 위해 맥파신호를 정량화할 수 있는 다양한 정보들을 맥파 분석 결과로 생성할 수 있다.

그 다음, 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정할 수 있다(540). 이때, 생체정보는 혈압, 혈관 탄성도, 심박출량, 총말초혈관저항 및 혈관 나이 등을 포함할 수 있다. 생체정보 추정을 위한 모델이 미리 정의될 수 있다. 예를 들어, 혈압 추정의 경우 맥파 분석 결과를 기초로 바로 혈압을 추정하는 모델일 수 있다. 또는 캘리브레이션 시점 대비 혈압 변화량을 추정하는 모델일 수 있으며, 혈압 변화량이 추정되면 캘리브레이션 시점의 혈압을 오프셋으로 활용하여 혈압을 추정하는 것도 가능하다.

그 다음, 맥파 분석 결과 및/또는 생체정보 추정 결과를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다(550). 예를 들어, 디스플레이 등을 통한 시각적 또는, 스피커, 햅틱 장치 등을 통한 음성, 진동, 촉감 등의 비시각적으로 정보를 출력할 수 있다.

도 6은 손목형 웨어러블 기기를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 손목형 웨어러블 기기(600)는 스트랩(610) 및 본체(620)를 포함할 수 있다.

스트랩(610)은 본체(620)의 양측에 연결되어 서로 체결될 수 있도록 분리 형성되거나, 스마트 밴드 형태로 일체로 형성될 수 있다. 스트랩(610)은 본체(620)가 사용자의 손목에 착용되도록 손목을 감쌀 수 있도록 플렉서블(flexible)한 부재로 형성될 수 있다.

본체(620)는 내부에 전술한 생체정보 추정 장치(100, 200)를 탑재할 수 있다. 예를 들어, 본체(620)에는 사용자의 손목에서 맥파신호를 측정하기 위한 맥파 센서를 탑재할 수 있다. 이때, 맥파 센서는 사용자의 손목에 광을 조사하고, 사용자의 손목 피부로부터 돌아오는 광을 검출하여 맥파신호를 측정하는 PPG(photoplethysmogram) 센서일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 IPG(impedance plethysmogram), VPG(video plethysmogram) 센서 등을 포함할 수 있다.

또한, 본체(620) 내부에 맥파 센서와 전기적으로 연결되어, 전술한 바와 같이 생체정보를 추정하는 프로세서를 탑재할 수 있다. 또한, 본체(620) 내부에는 외부 기기와 통신하기 위한 통신부 및, 생체정보 추정과 관련된 정보 및, 그 밖의 웨어러블 기기의 기능을 수행하는데 필요한 정보를 저장하는 저장부가 탑재될 수 있다.

본체(620) 내부에는 손목형 웨어러블 기기(600)에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.

손목형 웨어러블 기기(1200)는 본체(620)에 장착되는 표시부(621)와 조작부(622)를 더 포함할 수 있다. 표시부(621)는 손목형 웨어러블 기기(600)에서 처리된 데이터 및 처리 결과 데이터 등을 표시할 수 있다. 표시부(621)는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서로 전달할 수 있다.

조작부(622)는 사용자로부터 다양한 제어 신호를 입력받을 수 있다. 조작부(622)는 웨어러블 디바이스(600)의 전원을 온/오프하기 위한 전원 버튼을 포함할 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 해당 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: 생체정보 추정 장치110: 맥파 센서
120, 300a, 300b: 프로세서210: 통신부
220: 출력부230: 저장부
310: 맥파 분석부320: 생체정보 추정부
330: 캘리브레이션부600: 웨어러블 기기
610: 스트랩620: 본체
621: 표시부622: 조작부

Claims (20)

1. 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파 센서; 및
   상기 맥파신호 파형의 최대점, 평균점 및 기저점 중의 적어도 둘 이상의 파라미터를 획득하고, 획득된 둘 이상의 파라미터를 조합한 결과를 맥파 분석 결과를 생성하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 맥파신호는
   PPG(photoplethysmogram), IPG(impedance plethysmogram) 및 VPG(video plethysmogram) 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 맥파신호 파형의 최대점과 임의의 지점 사이의 면적과, 상기 임의의 지점과 상기 기저점 사이의 면적 간의 소정 비율이 되도록 하는 상기 임의의 지점을 상기 평균점으로 획득하는 생체정보 추정 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 맥파신호를 대표하는 대표 파형을 획득하고, 획득된 대표 파형으로부터 상기 둘 이상의 파라미터를 획득하는 생체정보 추정 장치.
5. 제4항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 맥파신호로부터 복수의 한 주기 신호를 추출하고, 추출된 복수의 한 주기 신호 중의 어느 하나를 대표 파형으로 획득하거나, 둘 이상의 한 주기 신호의 중첩을 통해 대표 파형을 획득하는 생체정보 추정 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 맥파신호가 측정되면, 측정된 맥파신호에서 노이즈 제거를 포함한 전처리를 수행하는 생체정보 추정 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 파라미터를 조합한 결과는
   상기 최대점 파라미터, 평균점 파라미터 및 기준점 파라미터 중에서, 두 개의 파라미터 사이의 비율, 두 개의 파라미터를 결합한 값과 나머지 하나의 파라미터 사이의 비율 및, 두 개의 파라미터들의 선택적 결합을 통해 생성된 값들 사이의 비율 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 둘 이상의 파라미터가 획득되면, 캘리브레이션 시점에 획득된 기준 파라미터를 기초로 파라미터 변화 정도를 상기 맥파 분석 결과로 더 생성하는 생체정보 추정 장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는
   상기 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 생체정보는 혈압, 혈관 탄성도, 심박출량, 총말초혈관저항 및 혈관 나이 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
11. 제1항에 있어서,
    맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 출력하는 출력부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
12. 제1항에 있어서,
    기준 파라미터, 맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 저장하는 저장부를 더 포함하는 생체정보 추정 장치.
13. 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 단계;
    상기 맥파신호 파형의 최대점, 평균점 및 기저점 중의 적어도 둘 이상의 파라미터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 둘 이상의 파라미터를 조합하여 맥파 분석 결과를 생성하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 파라미터를 획득하는 단계는
    상기 맥파신호 파형의 최대점과 임의의 지점 사이의 면적과, 상기 임의의 지점과 상기 기저점 사이의 면적 간의 소정 비율이 되도록 하는 상기 임의의 지점을 상기 평균점으로 획득하는 생체정보 추정 방법.
15. 제13항에 있어서,
    상기 파라미터를 획득하는 단계는
    상기 맥파신호를 대표하는 대표 파형을 획득하고, 획득된 대표 파형으로부터 상기 둘 이상의 파라미터를 획득하는 생체정보 추정 방법.
16. 제15항에 있어서,
    상기 파라미터를 획득하는 단계는
    상기 맥파신호로부터 복수의 한 주기 신호를 추출하고, 추출된 복수의 한 주기 신호 중의 어느 하나를 대표 파형으로 획득하거나, 둘 이상의 한 주기 신호의 중첩을 통해 대표 파형을 획득하는 생체정보 추정 방법.
17. 제13항에 있어서,
    상기 파라미터를 획득하는 단계는
    상기 맥파신호가 측정되면 측정된 맥파신호에서 노이즈 제거를 포함한 전처리를 수행하는 생체정보 추정 방법.
18. 제13항에 있어서,
    상기 맥파 분석 결과를 생성하는 단계는
    캘리브레이션 시점에 획득된 기준 파라미터를 기초로 상기 둘 이상의 파라미터의 변화 정도를 상기 맥파 분석 결과로 더 생성하는 생체정보 추정 방법.
19. 제13항에 있어서,
    상기 맥파 분석 결과를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.
20. 제13항에 있어서,
    맥파 분석 결과 및 생체정보 추정 결과 중의 적어도 하나를 출력하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.

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