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KR102655669B1 - 생체신호의 특징 추출 장치 및 방법과, 생체정보 검출 장치 - Google Patents

생체신호의 특징 추출 장치 및 방법과, 생체정보 검출 장치 Download PDF

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Abstract

혈압과 같은 생체 정보의 검출을 위하여 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 장치가 개시된다. 일 양상에 따르면 생체 신호의 특징 추출 장치는 피검체로부터 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부와 획득된 생체 신호 파형을 일정 구간 단위로 오목성 및 볼록성을 분석함으로써 생체 신호로부터 생체 정보 검출을 위한 특징을 추출하는 처리부를 포함할 수 있다.

Description

생체신호의 특징 추출 장치 및 방법과, 생체정보 검출 장치{APPARATUS AND METHOD FOR EXTRACTING BIO-SIGNAL FEATURE, APPARATUS FOR DETECTING BIO-INFORMATION}
생체정보 검출을 위하여 생체신호로부터 특징을 추출하는 장치 및 방법과, 그 특징 추출 기술을 이용하여 생체 정보를 검출하는 장치에 관한 것이다.
최근 고령화된 인구구조와 급증하는 의료비 및 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 인체의 건강상태에 대한 모니터링은 병원과 같은 고정된 장소에서만 수행되는 것으로 국한되지 않고, 가정과 사무실 등 일상생활 속에서 언제 어디서나 사용자의 건강 상태를 모니터링해 주는 모바일 헬스케어(mobile healthcare) 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내 주는 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.
PPG 생체신호 관련 연구결과에 의하면 전체 PPG 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부로 향하는 진행파(propagation wave)와 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(reflection wave)들로 중첩되어 구성된다. 그리고 진행파 혹은 반사파들과 관련된 다양한 특징(feature)들을 추출하면 혈압을 추정할 수 있는 정보를 얻을 수 있음이 알려져 있다.
미국 특허출원공개공보 US 2010/0286495 (2010.11.11.)
생체신호 파형 형태의 오목성 및 볼록성을 고려하여 생체신호로부터 생체정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출하는 장치 및 방법과, 이를 이용하여 혈압과 같은 생체 정보를 검출하는 장치가 제시된다.
일 양상에 따르면 생체 신호의 특징 추출 장치는 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 생체신호 획득부 및 일정 구간 단위로 생체 신호 파형의 오목성과 볼록성을 분석하여, 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 처리부를 포함할 수 있다.
처리부는 각 구간에서 생체 신호 파형의 오목성과 볼록성을 기초로 CCD(Convex-to-Concave Difference) 값을 산출하는 CCD 산출부 및 산출된 CCD 값을 기초로 생체 신호로부터 특징을 추출하는 특징 추출부를 포함할 수 있다.
CCD 산출부는 각 구간의 특정 시점과 이전 시점에서의 위로 볼록한 정도의 차이 또는, 각 구간의 특정 시점과 이후 시점에서의 아래로 볼록한 정도의 차이를 해당 구간의 CCD 값으로 산출할 수 있다.
특징 추출부는 산출된 CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 개수의 구간을 선택하고, 선택된 각 구간에서 특징을 추출할 수 있다.
또한, 처리부는 생체 신호를 미리 설정된 개수 이상의 구간으로 분할하는 구간 분할부를 더 포함할 수 있다.
구간 분할부는 장치의 복잡도, 장치의 성능 및 생체 정보의 정확도 중의 하나 이상을 고려하여 분할될 구간의 개수를 결정할 수 있다.
구간 분할부는 생체 신호의 파형 형태에 따라 분할될 구간의 개수를 적응적으로 조절할 수 있다.
이때, 생체 신호는 심전도(Electorcardiography, ECG), 광전용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 및 근전도(Electormygraphy, EMG) 신호 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체 신호의 특징 추출 방법은 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 단계, 일정 구간 단위로 생체 신호 파형의 오목성과 볼록성을 분석하는 단계 및 분석 결과를 기초로 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
분석하는 단계는 각 구간에서 생체 신호 파형의 오목성과 볼록성을 기초로 CCD(Convex-to-Concave Difference) 값을 산출하고, 특징을 추출하는 단계는 산출된 CCD 값을 기초로 생체 신호로부터 특징(characteristic point)을 추출할 수 있다.
특징을 추출하는 단계는 산출된 CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 개수의 구간을 선택하고, 선택된 각 구간에서 특징을 추출할 수 있다.
또한, 생체 신호의 특징 추출 방법은 생체 신호를 미리 설정된 개수 이상의 구간으로 분할하는 단계를 더 포함할 수 있다.
분할하는 단계는 생체 신호의 파형 형태에 따라 분할될 구간의 개수를 적응적으로 조절할 수 있다.
다른 양상에 따르면 생체 신호의 특징 추출 장치는 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부 및 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하고, 일정 구간 단위로 2차 미분 신호 파형의 오목성과 볼록성을 분석하여 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 처리부를 포함할 수 있다.
처리부는 각 구간에서 로컬 최대값(local maximum value) 및 로컬 최소값(local mimimum value)의 차이를 CCD 값으로 산출하는 CCD 산출부 및 산출된 CCD 값을 기초로 생체 신호로부터 특징을 추출하는 특징 추출부를 포함할 수 있다.
특징 추출부는 산출된 CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 개수의 구간을 선택하고, 선택된 각 구간의 로컬 최소 지점을 기초로 특징을 추출할 수 있다.
이때, 특징은 로컬 최소 지점의 시간 정보 및 시간 정보에 대응하는 생체 신호 위치의 진폭 정보 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
처리부는 도출된 2차 미분 신호를 미리 설정된 개수 이상의 구간으로 분할하는 구간 분할부를 더 포함할 수 있다.
구간 분할부는 2차 미분 신호의 로컬 최대 지점(local maximum point)에서 다음 로컬 최소 지점(local minimum point)까지를 하나의 구간으로 분할할 수 있다.
구간 분할부는 2차 미분 신호에서 로컬 최소값과 다음 로컬 최대값의 차이를 기초로 분할된 둘 이상의 구간을 병합할 수 있다.
다른 양상에 따른 생체 신호의 특징 추출 방법은 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 단계, 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하는 단계, 일정 구간 단위로 2차 미분 신호 파형의 오목성과 볼록성을 분석하는 단계 및 분석 결과를 기초로 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
분석하는 단계는 각 구간에서 로컬 최대값(local maximum value) 및 로컬 최소값(local mimimum value)의 차이를 CCD 값으로 산출하고, 특징을 추출하는 단계는 산출된 CCD 값을 기초로 생체 신호로부터 특징을 추출할 수 있다.
특징을 추출하는 단계는 산출된 CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 개수의 구간을 선택하고, 선택된 각 구간의 로컬 최소 지점을 기초로 특징을 추출할 수 있다.
또한, 생체 신호의 특징 추출 방법은 도출된 2차 미분 신호를 미리 설정된 개수 이상의 구간으로 분할하는 단계를 더 포함할 수 있다.
분할하는 단계는 2차 미분 신호의 로컬 최대 지점(local maximum point)에서 다음 로컬 최소 지점(local minimum point)까지를 하나의 구간으로 분할할 수 있다.
또한, 생체 신호의 특징 추출 방법은 2차 미분 신호의 로컬 최소값과 다음 로컬 최대값의 차이를 기초로 분할된 둘 이상의 구간을 병합하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체 정보 검출 장치는 피검체에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 생체 신호를 측정하는 센서 및 생체 신호가 측정되면 일정 구간 단위로 생체 신호 파형의 오목성과 볼록성에 기초하여 생체 신호로부터 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 기초로 생체 정보를 검출하는 처리부를 포함할 수 있다.
처리부는 생체 신호가 측정되면, 측정된 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하고 도출된 2차 미분 신호의 로컬 최대 지점 및 로컬 최소 지점을 기초로 일정 구간 단위로 분할할 수 있다.
처리부는 분할된 각 구간에서 미리 설정된 개수의 구간을 선택하고, 선택된 구간의 로컬 최소 지점의 시간 정보 및 시간 위치에 대응하는 생체 신호 위치의 진폭 정보를 추출하고, 추출된 진폭 정보의 둘 이상을 조합하여 생체 정보를 검출할 수 있다.
처리부는 생체 정보를 기초로 사용자의 건강 상태를 모니터링하고, 건강 상태에 따른 추가 정보를 생성할 수 있다.
이때, 생체 정보는 혈압 정보를 포함하고, 추가 정보는 경고 정보를 포함할 수 있다.
또한, 생체 정보 검출 장치는 검출된 생체 정보 및 추가 정보를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.
생체신호의 파형 형태의 오목성과 볼록성을 고려함으로써 생체 정보 검출을 위한 생체신호의 특징을 정확하게 추출할 수 있고, 이로 인해 생체정보를 정확하게 검출할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 장치의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 생체 신호로부터 특징을 추출하는 일반적인 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 도 1의 실시예에 따른 생체신호의 특징 추출 장치의 처리부 구성의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 도 3의 실시예에 따라 처리부가 수행하는 생체 신호 파형 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1의 실시예에 따른 생체신호의 특징 추출 장치의 처리부 구성의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 6은 도 5의 실시예에 따라 처리부가 수행하는 생체 신호 파형 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 5의 실시예에 따라 처리부가 수행하는 생체 신호 파형의 구간을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 방법의 흐름도이다.
도 9는 다른 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 장치의 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 장치의 처리부의 상세 블록도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 방법의 흐름도이다.
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, 생체 신호의 특징 추출 장치 및 방법과, 생체 정보 검출 장치의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다. 설명의 편의 및 이해를 돕기 위해 오목성(convity), 볼록성(convexity), "아래로 볼록하다", "위로 볼록하다", "아래로 오목하다", "위로 오목하다" 등의 용어 및 표현 등이 혼재되어 사용될 것이다. 하지만, 이러한 용어 및 표현들은 생체신호의 파형에서 아래로 볼록한 경우를 기준으로 하여 정의될 것이다. 따라서, 볼록성(convexity)은 파형이 아래로 볼록한 특성이라고 할 수 있으며, 오목성(concavity)은 파형이 위로 볼록한 특성이라 할 수 있다. 또한, "아래로 볼록하다"라고 함은 파형이 위로 오목하다는 것과 동일하며, "위로 볼록하다"라고 함은 파형이 아래로 오목하다는 것과 동일한 의미라고 할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 장치의 블록도이다. 본 실시예의 특징 추출 장치(100)는 착용 가능한 웨어러블 기기나 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 단말, 혈압 측정 기기와 같은 의료기기 등에 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈의 형태로 탑재될 수 있다. 또는, 특징 추출 장치(100)는 독립적인 하드웨어 장치로 구현될 수 있으며, 이 경우, 다양한 생체신호 예컨대, 복수의 구성 펄스들의 합으로 이루어진 생체신호들의 파형 분석을 위한 연구 목적 등으로 활용될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 본 기술의 활용 목적 등에 따라 다양하게 변형 실시될 수 있다.
도 1을 참조하면, 특징 추출 장치(100)는 생체신호 획득부(110) 및 처리부(120)를 포함한다. 생체신호 획득부(110) 및 처리부(120)는 하나 이상의 회로, 프로세서, 메모리 또는 그것들의 조합에 의해 구현될 수 있다.
생체신호 획득부(110)는 피검체의 생체정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출하기 위해 피검체의 생체신호를 획득하고, 획득된 생체신호를 처리부(120)에 전달할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압일 수 있으며, 생체신호는 심전도(Electorcardiography, ECG), 광전용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 및 근전도(Electormygraphy, EMG) 신호 등일 수 있다.
이하 설명의 편의를 위해 필요한 경우 생체신호로서 광전용적맥파 신호(이하, '맥파 신호'라고 함)를, 생체정보로서 혈압을 예로 들어 설명하기로 한다. 하지만, 생체신호와 생체정보가 광전용적맥파 신호와 혈압으로 제한 해석되어서는 아니된다.
일 예로, 생체신호 획득부(110)는 소정의 제어신호에 따라 센서를 제어하고, 센서로부터 피검체의 맥파 신호를 수신할 수 있다. 이때, 제어신호는 특징 추출 장치(100)에 구현된 제어 모듈에 의해 생성될 수 있다. 제어 모듈은 처리부(120)의 일 기능으로 구현될 수 있으며 사용자의 입력을 기초로 제어신호를 생성할 수 있다. 센서는 제어신호가 수신되면 광원을 구동하여 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 산란되거나 반사되어 돌아오는 광을 검출하여 맥파 신호를 획득할 수 있다. 센서는 맥파 신호가 획득되면 생체신호 획득부(110)에 전송할 수 있다.
센서는 특징 추출 장치(100)에 장착되거나, 별도의 다른 하드웨어 장치에 장착될 수 있다. 센서가 다른 하드웨어 장치에 장착되는 경우, 센서 및 특징 추출 장치(100)는 유무선 통신이 가능한 통신 모듈을 탑재하고 통신 모듈을 통해 서로 연결하여 제어신호 및 맥파 신호 등을 송수신할 수 있다.
다른 예로, 생체신호 획득부(110)는 다른 외부 장치들로부터 생체신호를 수신할 수 있다. 다른 외부 장치들은 의료 기관 등에 설치되어 생체 정보 검출을 위한 다양한 생체신호를 측정하고, 측정된 생체신호를 저장하는 장치일 수 있다. 다만 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 외부 장치들은 측정된 생체신호로부터 특징을추출할 필요가 있는 경우 생체신호 획득부(110)에 생체신호를 전송할 수 있다.
처리부(120)는 생체신호 획득부(110)로부터 생체신호를 수신한다. 이때, 처리부(120)는 수신된 생체신호로부터 노이즈를 제거하기 위한 필터링 등의 전처리를 수행할 수 있다.
처리부(120)는 생체신호의 파형을 분석하여 생체 정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 처리부(120)는 생체신호의 파형을 일정 구간 단위로 분석하여 특징을 추출할 수 있다. 이를 위해 처리부(120)는 생체신호 파형을 일정 구간으로 분할할 수 있으며, 분할된 각 구간별로 오목성(concavity) 및 볼록성(convexity)을 함께 고려하여 특징(feature)을 추출할 수 있다. 이때, 특징(feature)은 시간, 진폭 및 이들을 조합한 정보일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 생체신호의 종류나 특성에 따라 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
이하, 도 2a 내지 도 7을 참조하여 생체신호로부터 특징을 추출하는 처리부(120)의 다양한 실시예들을 설명한다.
도 2a 내지 도 2c는 생체 신호로부터 특징을 추출하는 일반적인 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2a는 맥파 신호(실선)와 이를 구성하는 구성 펄스(점선)를 예시한 것이다. 도시된 바와 같이, 1개의 맥파 신호의 파형은 5개의 구성 펄스들이 중첩되어 형성됨을 알 수 있다. 여기서, 구성 펄스들에 해당하는 시간이나 진폭 정보 등을 적절히 조합함으로써 혈압과 상관도가 높은 특징을 추출할 수 있다. 일반적으로 혈압 추정에 이용되는 구성 펄스들은 세 번째까지의 펄스들이 주로 사용된다. 그 이후의 펄스들은 사람에 따라 관측되지 않는 경우도 있고, 노이즈(noise) 때문에 찾아내기 어렵거나 혈압 추정과의 상관도도 낮은 경우가 보통이다.
도 2b는 생체신호를 이용하여 특징을 추출하는 일반적인 절차를 도시한 것이다. 일반적으로 생체신호로부터 특징을 추출하는 장치는 생체신호의 2차 미분신호에서 로컬 최소 지점(local minimum point)을 탐색한다. 그리고, 로컬 최소 지점에 해당하는 시간 정보(T1,T2,T3)와, 그 시간 정보(T1,T2,T3)에 대응하는 생체신호의 진폭 정보(P1,P2,P3)를 특징점(characteristic point)으로 획득하고, 획득된 특징점들을 이용하여 생체정보 검출을 위한 특징을 추출할 수 있다. 이때, 로컬 최소 지점은 2차 미분신호의 일부 구간을 관찰했을 때 신호가 감소하다가 특정 지점을 중심으로 다시 증가하는 형태, 즉, 아래로 볼록한 형태를 가지는 지점을 의미한다.
도 2c는 맥파 신호(위)와 그 맥파 신호를 2차 미분한 신호(아래)를 도시한 것이다. 여기서, 맥파 신호는 250Hz의 샘플링 주파수로 획득되었으며 가로축은 시간에 따라 비례하여 증가하는 샘플 인덱스에 해당한다.
특징 추출에 필요한 특징점의 개수가 3이라고 할 때, 이러한 맥파 신호에서 일반적인 특징 추출 방법을 이용하면 2차 미분신호의 로컬 최소 지점에 해당하는 3개의 시간 위치 T1, T2 및 T3와 그 시간 위치 T1, T2 및 T3에 해당하는 맥파 신호의 진폭 위치 P1, P2 및 P3가 획득된다. 하지만, 이 맥파 신호에서 실제로 획득되어야 하는 진폭 위치는 P1, P3 및 P4이다. 이와 같이 진폭 위치를 잘못 획득하게 된 원인은 P2 위치에서 이상적이지 않은 미세한 파형 변화로 인해 아주 근소하게 위로 볼록한 형태가 발생함으로써 2차 미분신호의 파형에서 T2 위치가 로컬 최소 지점이 되었기 때문이다.
즉, 일반적으로 생체신호를 심장의 수축기에 해당하는 앞부분과 이완기에 해당하는 뒤부분으로 구분할 때 일반적으로 세 번째 진폭은 이완기 부분에서 가장 위로 볼록하게 튀어나오는 부분에 해당한다. 이때, 세 번째 진폭 위치의 바로 이전 시간에서 생리학적으로 중복절흔(dicrotic notch)이라고 불리는 아래로 볼록한 지점(DN)이 존재하게 되고, 그 중복절흔이 나타나는 지점(DN)의 다음 시점에서 가장 위로 볼록한 위치(P4)가 실제로 획득되어야 하는 세 번째의 진폭 위치라고 할 수 있다. 또한, 두 번째 진폭의 실제 위치는 중복절흔 앞의 P3가 되어야 한다.
도 3은 도 1의 실시예에 따른 특징 추출 장치(100)의 처리부(120) 구성의 일 실시예이다. 도 4는 도 3의 실시예에 따라 처리부(300)가 수행하는 생체 신호 파형 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 처리부(300)는 구간 분할부(310), CCD 산출부(320) 및 특징 추출부(330)를 포함할 수 있다.
구간 분할부(310)는 획득된 생체신호의 파형을 일정 구간으로 분할한다. 이때, 구간 분할부(310)는 생체신호의 파형을 미리 설정된 개수 이상으로 분할할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 개수는 생체신호로부터 획득할 특징점(characteristic point)의 개수로서, 맥파 신호로부터 혈압을 측정하는 경우 3으로 설정될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 검출할 생체정보 및 생체신호의 종류, 생체신호 파형의 특성, 장치(100) 또는 그 장치(100)가 적용된 기기의 성능 등에 따라 조절이 가능하다. 또한, 분할될 구간의 개수는 장치의 복잡도, 성능 및 검출할 생체정보의 정확도 등을 고려하여 설정될 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면 미리 설정된 특징점의 개수가 3, 분할될 구간의 개수가 4라고 할 때, 구간 분할부(310)는 맥파 신호의 오목성 및 볼록성, 즉 파형이 아래로 볼록해지다가 위로 볼록해지는 특성을 분석하여, 파형에서 아래로 볼록한 지점에서 이후 위로 볼록한 지점까지를 하나의 구간으로 분할함으로써 도시된 바와 같이 맥파 신호에서 4개의 구간(I1, I2, I3, I4)을 획득할 수 있다.
한편, 구간 분할부(310)는 획득된 생체신호의 파형 형태에 따라 미리 설정된 분할 구간의 개수를 적응적으로 조절할 수 있다. 예를 들어, 각 구성 펄스들의 생리학적 특징을 기초로 분할할 마지막 구간에 대한 조건이 미리 설정될 수 있으며, 분할된 마지막 구간이 해당 조건을 만족하지 않으면 그 조건을 만족할 때까지 계속해서 분할할 수 있다.
또한, 구간 분할부(310)는 파형이 아래로 볼록해지다가 위로 볼록해지는 정도가 작은 구간의 경우 이전 구간에 병합할 수 있다.
CCD 산출부(320)는 생체신호 파형이 일정 구간으로 분할되면 각 구간별로 파형이 아래로 볼록해지다가 위로 볼록해지는 정도를 분석하여 CCD(Convex-to-Concave Difference) 값을 산출할 수 있다.
일 예로, CCD 산출부(320)는 생체신호 파형에서 아래로 볼록한 경우를 양(+)으로 정의하고, 각 구간의 특정 시점과 그 이후 시점에서 아래로 볼록한 정도의 차이를 해당 구간의 CCD 값으로 산출할 수 있다. 예컨대, 각 구간의 시작 시점에서 전체 생체신호가 아래로 볼록한 정도(C1)와 마지막 시점에서의 아래로 볼록한 정도(C2)를 계산하고, C1에서 C2를 뺀 값을 CCD 값으로 산출할 수 있다. 이때, 각 시점에서의 아래로 볼록한 정도는 각 시점에서의 곡률(curvature)일 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 시작 시점에서 아래로 볼록할수록 C1 값은 양(+)이 되고, 마지막 시점에서 위로 볼록할수록 C2 값은 음(-)이 되어 전체적으로 CCD 값은 커지게 된다.
다른 예로, CCD 산출부(320)는 생체신호 파형에서 위로 볼록한 경우를 양(+)으로 정의하고, 각 구간의 특정 시점과 그 이전 시점에서 위로 볼록한 정도의 차이를 CCD 값으로 산출할 수 있다. 예컨대, 각 구간의 마지막 시점에서의 위로 볼록한 정도(C3)와 시작 시점에서의 위로 볼록한 정도(C4)를 계산하고, C3에서 C4를 뺀 값을 CCD 값으로 산출할 수 있다. 이때, 각 시점에서의 위로 볼록한 정도는 각 시점에서의 곡률(curvature)일 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 이때, 마지막 시점에서 위로 볼록할수록 C3 값은 양(+)이 되고, 시작 시점에서 아래로 볼록할수록 C4 값은 음(-)이 되어 전체적으로 CCD 값은 커지게 된다. 다만, 전술한 예들은 CCD 값을 산출하는 기준을 예시한 것일 뿐 이에 제한되지 않는다.
특징 추출부(330)는 각 구간의 CCD 값을 기초로 생체신호로부터 특징(feature)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 특징 추출부(330)는 산출된 CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 특징점(characteristic point)의 개수에 해당하는 구간을 선택할 수 있다. 또한, 특징 추출부(330)는 선택된 각 구간의 특정 지점, 예컨대 선택된 각 구간의 마지막 지점에서의 시간과, 그 시간에 대응하는 생체신호의 진폭을 특징점으로 추출할 수 있다. 또한, 특징 추출부(330)는 추출된 특징점을 이용하여 생체 정보 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다.
도 4를 참조하면, 아래로 볼록한 경우를 양(+)으로 정의하여 CCD를 산출하는 경우 CCD 값의 크기는 구간 I1, I4, I3 및 I2의 순으로 산출된다. 즉, 첫 번째 구간(I1)은 시작 시점에서 아래로 볼록한 정도(C1)가 매우 크고 마지막 시점에서 아래로 볼록한 정도(C2)가 매우 작으므로 CCD 값은 가장 크게 산출된다. 두 번째 구간(I2)은 시작 시점에서 아래로 볼록한 정도와 마지막 시점에서 위로 볼록한 정도가 매우 작으므로 CCD 값은 다른 구간(I1, I3, I4)에 비하여 가장 작게 산출된다. 세 번째 구간(I3)은 시작 시점에서 아래로 볼록한 정도는 작으나 마지막 시점에서 위로 볼록한 정도가 크므로 CCD 값은 두 번째 구간(I2)에 비하여 크게 산출되고, 네 번째 구간(I4)의 CCD 값은 첫 번째 구간(I1)에 비하여는 상대적으로 작으나 다른 구간(I2, I3)에 비하여는 상대적으로 크게 산출된다.
이와 같이 CCD 값은 구간 I1, I4, I3 및 I2 순으로 산출되므로, 미리 설정된 특징점의 개수가 3이라고 가정하면 특징 추출부(330)는 크기 순에 따라 두 번째 구간(I2)을 제외하고 나머지 3개의 구간(I1,I3,I4)을 선택할 수 있다. 특징 추출부(330)는, 선택된 구간(I1,I3,I4)에서 진폭(P1,P2,P3)을 특징점으로 획득하고 아래의 수학식 1과 같이 진폭(P1,P2,P3)을 조합하여 혈압 추정을 위한 특징(F)으로 활용할 수 있다.
Figure 112016070609159-pat00001
도 5는 도 1의 실시예에 따른 특징 추출 장치(100)의 처리부(120) 구성의 다른 실시예이다. 도 6은 도 5의 실시예에 따라 처리부(500)가 수행하는 생체 신호 파형 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 도 5의 실시예에 따라 처리부(500)가 수행하는 생체 신호 파형의 구간을 분할하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 처리부(500)는 구간 분할부(510), CCD 산출부(520), 특징 추출부(530) 및 2차 미분신호 도출부(540)를 포함할 수 있다.
2차 미분신호 도출부(540)는 생체신호가 획득되면 생체신호를 2차 미분하여 2차 미분신호를 도출한다. 예를 들어, 생체신호 파형 g(t) 함수에서 시간 t 값이 1씩 증가하는 디지털 샘플 인덱스라 가정하면, 2차 미분신호 도출부(540)는 아래의 수학식 2 및 3을 이용하여 1차 미분신호 g'(t) 및 2차 미분 신호 g"(t)를 구할 수 있다.
Figure 112016070609159-pat00002
Figure 112016070609159-pat00003
구간 분할부(510)는 2차 미분신호의 파형에서 로컬 최대 지점(local maximum point)과 로컬 최소 지점(local minimum point)을 기초로 일정 구간으로 분할할 수 있다. 이때, 분할될 구간의 개수는 획득하고자 하는 특징점의 개수보다 크거나 같은 수로 설정될 수 있다. 특징점의 개수는 검출할 생체정보 및 생체신호의 종류 등을 기초로 미리 설정될 수 있다. 분할될 구간의 개수 및 획득하고자 하는 특징점의 개수는 장치의 복잡도, 성능, 검출할 생체정보의 종류 및 정확도, 획득된 생체신호의 종류 등을 고려하여 적절한 수로 미리 설정될 수 있다. 여기서, 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점은 2차 미분신호 파형을 아래로 볼록한 정도를 기준으로 정의할 때 각각 2차 미분신호 파형의 국부적인 구간에서 오목성이 가장 큰 지점(즉, 가장 위로 볼록한 지점)과 볼록성이 가장 큰 지점(즉, 가장 아래로 볼록한 지점)이라고 할 수 있다.
CCD 산출부(520)는 분할된 2차 미분신호의 각 구간에서 CCD 값을 산출한다. 예를 들어, CCD 산출부(520)는 아래의 수학식 4를 통해 분할된 구간(i)에서 로컬 최대값(
Figure 112016070609159-pat00004
)과 로컬 최소값(
Figure 112016070609159-pat00005
)의 차이를 구하여 그 결과(CCDi)를 구간(i)의 CCD 값으로 산출할 수 있다. 여기서, 로컬 최대값은 로컬 최대 지점의 2차 미분값일 수 있으며, 로컬 최소값은 로컬 최소 지점의 2차 미분값일 수 있다.
Figure 112016070609159-pat00006
특징 추출부(530)는 CCD 산출부(520)에 의해 산출된 CCD 값을 기초로 생체신호로부터 특징을 추출한다. 특징 추출부(530)는 각 구간에 대하여 CCD 값이 산출되면, CCD 값을 크기 순으로 정렬하며, CCD 값의 크기 순에 따라 미리 설정된 특징점의 개수에 해당하는 구간을 선택하여 선택된 각 구간에서 특징점을 추출할 수 있다. 또한, 특징 추출부(530)는 추출된 특징점을 활용하여 생체 정보 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다.
예를 들어, 특징 추출부(530)는 특징점으로서, 선택된 각 구간에서 하나의 시간 정보와, 그 시간 정보에 대응하는 생체신호의 진폭 정보를 획득할 수 있다. 이때, 선택된 각 구간의 로컬 최소 지점의 시간을 시간 정보로서 획득하고, 그 시간에 대응하는 생체 신호의 진폭을 진폭 정보로서 획득할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 로컬 최대 지점의 정보들을 함께 고려하여 특징점을 획득할 수 있다. 예컨대, 로컬 최대 지점의 시간과 로컬 최소 지점의 시간의 평균, 중간값 등을 시간 정보로서 획득할 수 있다. 특징 추출부(530)는 위의 수학식 1과 같이 획득된 진폭 정보를 조합하여 특징을 추출할 수 있다.
도 6을 참조하여 처리부(500)가 수행하는 특징 추출 절차를 예를 들어 설명한다. 이때, 획득하고자 하는 특징점의 개수가 3이고 분할할 구간의 개수가 4라고 가정한다. 먼저, (a)는 획득된 생체신호를 도시한 것이다. 2차 미분신호 도출부(540)는 생체신호가 획득되면 생체신호를 미분하여 2차 미분 신호를 도출할 수 있다. (b), (c) 및 (d)는 2차 미분신호를 도시한 것으로, 구간 분할부(510)는 2차 미분신호를 탐색하여 로컬 최대 지점(A1,A2,A3,A4) 및 로컬 최소 지점(B1,B2,B3,B4)을 획득할 수 있다. 또한, 구간 분할부(510)는 로컬 최대 지점(A1,A2,A3,A4) 및 로컬 최소 지점(B1,B2,B3,B4)이 획득되면, 첫 번째 로컬 최대 지점(A1)에서 바로 다음 로컬 최소 지점(B1)까지를 첫 번째 구간(A1-B1)으로 분할하고, 이러한 방식으로 두 번째 구간(A2-B2), 세 번째 구간(A3-B3), 네 번째 구간(A4-B4)을 차례로 분할할 수 있다.
CCD 산출부(520)는 분할된 각 구간에 대하여 CCD를 산출한다. CCD 산출부(520)는 각 구간의 로컬 최대 지점의 2차 미분값에서 로컬 최소 지점의 2차 미분값을 뺀 값을 해당 구간의 CCD 값으로 산출할 수 있다.
특징 추출부(530)는 (d)에 도시된 바와 같이 산출된 각 구간의 CCD 값을 기초로 획득할 특징점의 개수에 해당하는 3개의 구간을 선택할 수 있다. 이때, CCD 값이 큰 순서로 예컨대, 로컬 최대값과 로컬 최소값의 차이가 큰 순서로 첫 번째, 네 번째 및 두 번째 구간을 선택할 수 있다. 또한, 특징 추출부(530)는 선택된 3개의 구간에서 로컬 최소 지점에 해당하는 시간 정보(T1,T2,T3)와, (e)에 도시된 바와 같이 생체 신호에서 그 시간 정보(T1,T2,T3)에 대응하는 위치의 진폭 정보(P1,P2,P3)를 획득할 수 있다.
한편, 구간 분할부(510)는 생체신호 파형 형태 즉, 각 구성 펄스의 생리학적 특징을 고려하여 분할할 구간의 개수를 적응적으로 조절할 수 있다. 예를 들어, 구간 분할부(510)는 초기에 미리 설정된 분할 구간의 개수가 4인 경우, 마지막 네 번째 구간이 미리 설정된 조건을 만족하지 않으면 그 조건을 만족할 때까지 계속해서 분할할 수 있다. 이때, 미리 설정된 조건은 CCD 값의 계산에 활용되는 로컬 최대값과 로컬 최소값이 각각 양수와 음수의 형태를 갖는 것일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 구간 분할부(510)는 2차 미분신호 파형을 일정 구간으로 분할할 때 파형의 특성 등을 고려하여 둘 이상의 구간을 하나로 병합할 수 있다. 획득된 생체신호에 비이상적 원인으로 인해 불규칙적으로 흔들리는 고주파수 성분이 포함될 경우 2차 미분신호가 불안정하게 흔들릴 수 있다. 이러한 경우, 구간 분할부(510)는 2차 미분신호에서 분할된 구간의 둘 이상의 지점에서의 파형의 변동폭을 기초로 분할된 둘 이상의 구간을 병합할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 원래의 생체신호 또는 2차 미분신호를 좀 더 부드럽게 해 주기 위해 필터링 효과를 적용하는 것도 가능하다.
예를 들어, 도 7을 참조하면 (a)는 불안정한 파형으로 인하여 2차 미분신호에 심한 변동(fluctuation) 구간(F1, F2 및 F3)이 존재하는 것을 예시한 것이다. 이와 같이 2차 미분신호가 심하게 변동하는 구간(F1, F2 및 F3)이 존재하는 경우, 구간 분할부(510)는 소정 기준에 따라 심하게 변동하는 구간(F1,F2 및 F3)을 하나의 구간으로 병합할 수 있다.
(b)는 2차 미분신호에서 변동하는 구간을 병합시키는 방법을 설명하기 위한 일 예이다. 구간 분할부(510)는 차례대로 첫 번째 로컬 최대 지점(A1)과 로컬 최소 지점(B1)을 제1 구간, 두 번째 로컬 최대 지점(A2)과 로컬 최소 지점(B2)을 제2 구간 및, 세 번째 로컬 최대 지점(A3)과 로컬 최소 지점(B3)을 제3 구간으로 분할할 때, 현재 분할할 구간을 이전 구간에 병합할지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 구간 분할부(510)는 제1 구간을 분할한 후 제2 구간을 분할할 때, 제2 구간의 로컬 최대 지점(A2)의 2차 미분값과 제1 구간의 로컬 최소 지점(B1)의 2차 미분값의 차이를 제2 구간의 변동폭(D1)으로 계산할 수 있다. 그 다음, 계산된 제2 구간의 변동폭(D1)과 미리 설정된 기준값을 비교하여 계산된 제2 구간의 변동폭(D1)이 기준값보다 작으면 제2 구간을 제1 구간에 병합하는 것으로 판단하고, 제2 구간을 제1 구간에 병합할 수 있다.
마찬가지로, 구간 분할부(510)는 제3 구간을 분할할 때 제3 구간의 로컬 최대 지점(A3)의 2차 미분값과 제2 구간의 로컬 최소 지점(B2)의 2차 미분값의 차이를 제3 구간의 변동폭(D2)으로 계산할 수 있다. 그 다음, 제3 구간의 변동폭(D2)이 기준값보다 작으면 제3 구간을 제2 구간으로 병합하는 것으로 판단하고, 제3 구간을 제2 구간에 병합할 수 있다.
만약, 제2 구간의 변동폭(D1)과 제3 구간의 변동폭(D2)이 모두 임계치보다 작은 경우 제1 구간, 제2 구간 및 제3 구간은 하나로 병합되며, 병합된 구간의 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점은 각각 병합 전 첫 번째 구간의 로컬 최대 지점(A1)과 마지막 구간의 로컬 최소 지점(B3)가 된다.
여기서, 병합 여부를 판단하는 기준값은 생체신호의 측정 상황 및 장치의 성능 등을 고려하여 적절히 설정될 수 있다. 예를 들어, 기준값은 생체신호 측정 상황에 따라 다르게 측정될 수 있는 경우를 고려해 주기 위한 제1 값과, 장치의 성능 등을 고려하여 미리 설정된 제2 값을 곱한 값일 수 있다. 이때, 제1 값은 상대적으로 안정적으로 획득되는 첫 번째 구성 펄스에 대하여 계산된 CCD 값일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
개시된 실시예에 따르면, 생체신호 또는 2차 미분신호의 파형을 일정 구간 단위로 분석하여 오목성 및 볼록성을 고려하되, 파형의 변동폭을 고려하여 구간을 분할 및 병합함으로써, 도 2a 내지 도 2c를 참조하여 설명한 바와 같이 비이상적으로 변하는 생체신호에서 로컬 최소 지점만을 고려하여 특징점을 추출할 때 발생하는 오류를 줄일 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 방법의 흐름도이다.
도 8은 특징 추출 장치(100)가 수행하는 방법의 일 실시예로서, 도 1 내지 도 4를 참조하여 자세히 설명하였으므로 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 간단하게 설명하기로 한다.
먼저, 특징 추출 장치(100)는 생체 신호를 획득한다(810). 특징 추출 장치(100)는 소정의 제어신호에 따라 장치(100)에 탑재되거나 유무선으로 연결된 생체신호 측정 센서, 예컨대 PPG 센서를 제어하여 맥파 신호를 획득할 수 있다. 또는, 특징 추출 장치(100)는 생체신호를 저장하고 있는 다른 장치로부터 생체정보 검출을 위한 생체신호를 수신할 수 있다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 획득된 생체신호를 일정 구간으로 분할할 수 있다(820). 이때, 분할할 구간의 개수는 미리 설정된 특징점 개수보다 크거나 같은 수로 설정될 수 있다. 또한, 분할할 구간의 개수는 생체신호의 종류, 검출할 생체정보의 종류 및 정확도, 장치의 성능 등에 따라 설정될 수 있으며, 생체신호의 파형 형태에 따라 적응적으로 조절될 수 있다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 분할된 일부 구간의 병합이 필요한지를 판단하고(830), 병합되어야 하는 구간을 이전 구간에 병합할 수 있다(840). 특징 추출 장치(100)는 각 구간의 파형의 변동폭을 기초로 특정 구간이 이전 구간에 병합되어야 하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 특징 추출 장치(100)는 먼저 특정 구간의 파형의 변동폭을 계산하고, 계산된 변동폭을 소정 기준값과 비교하여 변동폭이 소정 기준값보다 작으면 그 특정 구간을 이전 구간에 병합하는 것으로 판단할 수 있다.
한편, 단계(820) 내지 단계(840)는 순차적 또는 병행적으로 진행될 수 있다. 즉, 단계(820)에서 모든 구간이 분할된 이후에 단계(830) 및 단계(840)가 수행되어야만 하는 것은 아니고, 단계(820)에서 하나의 구간이 분할될 때마다 단계(830) 및 단계(840)를 진행하는 과정이 진행될 수 있다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 분할된 구간에서 생체신호의 파형의 오목성 및 볼록성을 분석할 수 있다(850). 예를 들어, 특징 추출 장치(100)는 각 구간에서 생체신호의 파형이 아래로 볼록해지다가 위로 볼록해지는 정도를 나타내는 CCD 값을 산출할 수 있다. 이때, 생체신호 파형에서 아래로 볼록한 경우를 양(+)으로 정의하는 경우 각 구간의 시작 시점과 마지막 시점에서 아래로 볼록한 정도의 차이를 해당 구간의 CCD 값으로 산출할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 분석 결과를 기초로 생체신호로부터 특징을 추출할 수 있다(860). 예를 들어, 특징 추출 장치(100)는 산출된 CCD 값이 큰 순으로 추출할 특징점의 개수에 해당하는 구간을 선택하고, 선택된 각 구간에서 특징점을 추출할 수 있다. 그 다음, 추출된 특징점을 이용하여 생체정보 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다. 이때, 특징점은 시간 정보와 진폭 정보를 포함하며, 생체 정보 검출에 필요한 특징은 특징점 예컨대, 진폭 정보를 둘 이상 조합하여 추출할 수 있다.
도 9는 다른 실시예에 따른 생체 신호의 특징 추출 방법의 흐름도이다.
도 9는 특징 추출 장치(100)가 수행하는 방법의 다른 실시예로서, 도 1 및, 도 5 내지 도 7을 참조하여 자세히 설명하였으므로, 이하 중복되는 설명을 피하기 위해 간단하게 설명한다.
먼저, 특징 추출 장치(100)는 혈압 등과 같은 생체정보를 검출하기 위하여 생체신호를 획득할 수 있다(910). 이때, 생체신호는 맥파 신호일 수 있으나 전술한 바와 같이 그외의 다양한 생체신호를 포함할 수 있다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 획득된 생체신호를 2차 미분하여 2차 미분신호를 도출한다(920). 이때, 2차 미분신호는 전술한 수학식 2와 3의 과정을 거쳐 도출할 수 있다.
그 다음, 도출된 2차 미분신호를 일정 구간으로 분할한다(930). 이때, 특징 추출 장치(100)는 2차 미분신호의 파형에서 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점을 기초로 일정 구간으로 분할할 수 있다. 또한, 특징 추출 장치(100)는 미리 설정된 분할될 구간의 개수를 생체신호 파형 형태 즉, 각 구성 펄스의 생리학적 특징을 고려하여 적응적으로 조절할 수 있다.
그 다음, 분할된 일정 구간 중의 일부 구간을 병합할지 여부를 판단할 수 있다(940). 예를 들어, 비정상적인 원인으로 인해 불규칙적으로 흔들리는 고주파수 성분이 획득된 생체신호에 포함된 경우 2차 미분신호가 불안정하게 흔들릴 수 있다. 이와 같이 획득된 생체신호에서 일반적인 방법을 이용하여 특징을 추출하는 경우 정확하지 않은 지점에서 특징점이 추출되는 것과 같은 탐색 오류가 발생할 수 있다. 이를 위해 특징 추출 장치(100)는 분할된 구간의 로컬 최대값과 이전 구간의 로컬 최소값의 차이를 변동폭으로 계산하고, 계산된 변동폭을 기초로 분할된 둘 이상의 구간을 병합 여부를 판단할 수 있다. 즉, 특정 구간에 대하여 계산된 변동폭을 미리 설정된 기준값과 비교하고, 변동폭이 기준값보다 작으면 그 특정 구간을 이전 구간에 병합하는 것으로 판단할 수 있다.
그 다음, 병합하는 것으로 판단된 일부 구간을 이전 구간에 병합할 수 있다(950). 이러한 과정을 통해 둘 이상의 연속적인 구간이 병합되는 경우 병합된 구간의 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점은 각각 병합되기 전의 첫 번째 구간의 로컬 최대 지점과 마지막 구간의 로컬 최소 지점이 된다.
한편, 단계(930) 내지 단계(950)은 순차적 또는 병행적으로 진행될 수 있다. 예를 들어, 단계(930)에서 모든 구간을 분할한 후에 단계(940) 및 단계(950)가 차례로 진행될 수 있다. 또는 단계(930)에서 하나의 구간이 분할되면 바로 단계(940) 및 단계(950)가 진행되고, 분할될 구간의 개수에 도달할 때까지 단계(930)에서 단계(950)를 반복할 수 있다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 분할된 각 구간별로 CCD 값을 산출한다(960). 이때, CCD 값은 각 구간의 로컬 최대값과 로컬 최소값의 차이일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
그 다음, 특징 추출 장치(100)는 CCD 값이 산출되면 CCD 값을 크기 순으로 정렬하고, CCD 값의 크기 순에 따라 획득할 특징점의 개수만큼의 구간을 선택할 수 있다(970).
그 다음, 선택된 구간에서 특징점을 추출하고(980), 추출된 특징점을 이용하여 생체정보 검출을 위한 특징을 추출할 수 있다(990). 예를 들어, 특징 추출 장치(100)는 선택된 각 구간에서 로컬 최소 지점에 해당하는 시간 위치를 특징점 중의 시간 정보로 획득하고, 생체신호에서 그 시간 정보에 대응하는 위치의 진폭을 특징점 중의 진폭 정보로 획득할 수 있다. 시간 정보 및 진폭 정보 등의 특징점이 획득되면, 획득된 특징점 또는 그 특징점들을 조합하여 생체정보 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 장치의 블록도이다. 도 11은 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 장치의 처리부의 상세 블록도이다.
생체정보 검출 장치(1000)는 전술한 생체신호의 특징 추출 장치(100)의 다양한 실시예들이 탑재된 장치로서, 혈압과 같은 피검체의 생체 정보를 측정하는 장치일 수 있다. 예를 들어 생체정보 검출 장치(1000)는 커프리스(cuffless) 형의 간접 방식의 혈압 측정 장치일 수 있다. 생체정보 검출 장치(1000)는 피검체에 착용 가능한 웨어러블 기기(wearable device)의 형태로 구현될 수 있다. 예컨대 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형으로 구현될 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 반지형, 안경형, 또는 헤어밴드형 등으로 구현되는 것도 가능하다.
이하, 설명의 편의를 위해 검출할 생체정보는 혈압이고, 측정할 생체신호는 맥파 신호로 한정하여 설명한다. 다만, 이는 하나의 예시일 뿐으로 이에 한정되는 것은 아니다.
도 10을 참조하면, 생체정보 검출 장치(1000)는 센서(1010), 처리부(1020), 표시부(1030) 및 통신부(1040)를 포함할 수 있다.
센서(1010)는 소정의 제어신호가 수신되면 광원을 구동하여 피검체에 광을 조사하고, 피검체로부터 반사 또는 산란되는 광을 검출하여 맥파 신호를 측정할 수 있다. 이때, 피검체는 생체정보 검출 대상으로서 센서(1010)와 접촉 또는 인접할 수 있는 생체 영역일 수 있으며, PPG(photoplethysmography)를 통한 맥파 측정이 용이한 인체의 부위일 수 있다. 예를 들어, 요골 동맥과 인접한 손목 표면의 영역일 수 있다. 요골 동맥이 지나가는 손목의 피부 표면에서 맥파가 측정될 경우, 손목 내부의 피부 조직의 두께 등과 같은 측정의 오차를 발생시키는 외부적 요인들의 영향을 비교적 적게 받을 수 있다. 요골 동맥은 손목 내의 다른 종류의 혈관들보다 정확한 혈압을 측정할 수 있는 혈관에 해당되는 것으로 알려져 있다. 다만, 피검체(150)는 이에 제한되지 않으며, 기타 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락, 발가락 등 인체의 말초 부위일 수 있다.
처리부(1020)는 생체정보 검출 장치(1000)에 장착된 인터페이스 모듈을 통해 사용자로부터 수신된 제어 명령을 수신하고, 제어 명령에 해당하는 동작을 처리할 수 있다. 이때, 인터페이스 모듈은 생체정보 검출 장치(1000)에 장착된 디스플레이, 마이크로폰, 스피커 및 햅틱 장치 등이 될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 처리부(1020)는 인터페이스 모듈을 통해 사용자와 인터랙션을 수행하기 위한 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일 예로, 사용자가 디스플레이를 터치하여 제어명령을 입력할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예로, 사용자가 마이크로폰 및 스피커 등을 통해 음성으로 제어명령 입력과 같은 인터랙션을 수행할 수 있도록 대화 에이전트 기능 및 음성 인식 기능을 탑재할 수 있다.
처리부(1020)는 사용자가 생체정보 검출을 요청하는 제어명령을 입력하면, 센서(1010)를 제어하는 신호를 생성하여 센서(1010)에 전송할 수 있다.
처리부(1020)는 센서(1010)에 의해 맥파 신호가 측정되면, 맥파 신호를 일정 구간 단위로 분석하여 혈압 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 처리부(1020)는 일정 구간 단위로 맥파 신호의 오목성과 볼록성을 함께 분석하여 맥파신호로부터 시간, 진폭 정보 등의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 이용하여 특징을 추출할 수 있다.
도 11을 참조하여 처리부(1100)를 설명하면, 도시된 바와 같이 처리부(1100)는 생체신호 분석부(1110) 및 생체정보 검출부(1120)를 포함할 수 있다.
생체신호 분석부(1110)는 센서(1010)에 의해 측정된 맥파 신호를 2차 미분하여 2차 미분신호를 획득할 수 있다. 또한, 2차 미분신호가 획득되면 2차 미분신호를 일정 구간 단위로 분할하여, 분할된 구간 단위로 파형의 오목성과 볼록성을 분석할 수 있다. 이때, 분할되는 구간의 개수는 혈압 검출을 위해 추출하고자 하는 특징점의 개수보다 크거나 같도록 미리 설정될 수 있다. 또한, 생체신호 분석부(1110)는 파형의 형태에 따라 분할되는 구간의 개수를 적응적으로 조절할 수 있다.
예를 들어, 생체신호 분석부(1110)는 2차 미분신호에서 국부적으로 볼록(위로 볼록)한 형태를 갖는 로컬 최대 지점과, 오목(아래로 볼록)한 형태를 갖는 로컬 최소 지점을 기초로 일정 구간으로 분할할 수 있다. 생체신호 분석부(1110)는 2차 미분신호 파형의 변동폭을 고려하여 분할된 둘 이상의 구간을 병합할 수 있다. 생체신호 분석부(1110)는 현재 구간의 로컬 최대 지점의 2차 미분값과 이전 구간의 로컬 최소 지점의 2차 미분값의 차이를 변동폭으로 계산하고, 변동폭이 미리 설정된 기준값보다 작으면 현재 구간을 이전 구간에 병합할 수 있다.
생체신호 분석부(1110)는 각 구간의 로컬 최대 지점의 2차 미분값에서 로컬 최소 지점의 2차 미분값의 차이에 해당하는 CCD 값을 계산하고, CCD 값의 크기 순에 따라 특징점을 추출할 구간을 선택할 수 있다. 생체신호분석부(1110)는 선택된 구간에서 로컬 최소 지점에 해당하는 구간의 시간 정보를 구하고, 맥파 신호에서 시간 정보에 대응하는 위치의 진폭 정보를 특징점으로 획득할 수 있다.
생체정보 검출부(1120)는 시간 정보 및 진폭 정보와 같은 특징점이 하나 이상 획득되면, 획득된 특징점 또는 그 특징점을 조합하여 혈압 검출에 필요한 특징을 추출하고, 추출된 특징을 이용하여 혈압을 검출할 수 있다. 또한, 생체정보 검출부(1120)는 검출된 혈압 정보를 기초로 사용자의 건강 상태를 모니터링할 수 있다. 모니터링 결과 건강 상태에 이상이 있다고 판단되는 경우 사용자에게 경고를 하기 위한 위험도 등의 추가 정보를 생성할 수 있다.
다시 도 10을 참조하면, 인터페이스부(1030)는 처리부(1020)에 의해 검출된 혈압 정보나 위험도 등의 추가 정보, 경고 정보 등을 장치(1000)에 장착되거나 유무선 통신을 통해 연결된 인터페이스 모듈을 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 인터페이스부(1030)는 혈압 정보나 건강 상태의 위험도 정보를 디스플레이에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 이때, 아래 표 1과 같이 위험도에 따라 미리 정의된 색상을 이용하여 표시함으로써 사용자가 건강 상태를 쉽게 인식하도록 할 수 있다. 또한, 인터페이스부(1030)는 위험도에 따라 미리 정의된 경고 메시지 등을 디스플레이에 표시할 수 있다.
또한, 인터페이스부(1030)는 스피커를 이용하여 청각적인 방법으로 혈압, 위험도 및 경고 정보 등을 출력할 수 있다. 또한, 장치(1000)에 햅틱 장치가 장착되거나 연결되어 있는 경우 촉감이나 진동을 통해 사용자에게 위험도나 경고 정보를 제공할 수 있다. 다만, 이러한 예시들에 제한되는 것은 아니며 인터페이스 모듈의 종류, 장치(1000)의 성능, 정보 제공의 목적 등에 따라 둘 이상의 시각적, 비시각적 방식을 조합하여 사용자에게 제공할 수 있다.
위험도 색깔 진동/압력 강도
상 빨강 강함
중 노랑 보통
하 초록 약함
통신부(1040)는 무선 통신을 통해 다른 외부 장치와 통신하여 각종 정보를 송수신할 수 있다. 이때, 무선 통신은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra wideband) 통신, Ant+ 통신 WIFI 통신 및 이동통신 방식을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
통신부(1040)는 상대적으로 뛰어난 성능을 가진 다른 외부 장치에 처리부(1020)가 처리한 결과를 전송하여, 다른 외부 장치가 필요한 동작을 수행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 보다 큰 디스플레이 화면에서 처리 결과를 확인할 수 있도록, 스마트폰이나 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등에 검출한 혈압 정보 등을 전송할 수 있다.
또한, 통신부(1040)는 사용자가 스마트폰 등의 외부 기기를 통해 혈압 검출 등의 제어 명령을 입력하는 경우 외부 기기로부터 제어 명령을 수신하여 처리부(1020)에 전달할 수 있다.
한편, 처리부(1020)는 처리 결과 예컨대, 검출된 혈압 정보, 생성된 추가 정보, 혈압 이력 정보, 건강 상태 모니터링 정보 및 각종 통계 정보 등을 생체정보 검출 장치(1000)에 장착되거나 연결된 외부의 저장 장치에 저장하여 관리할 수 있다. 이때, 저장 장치는 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(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있으나, 예시된 바에 한정되는 것은 아니다.
한편, 생체정보 검출 장치(1000)는 기기 본체를 포함하며, 기기 본체에는 상술한 구성들(1010,1020,1030,1040)이 장착될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 생체 정보 검출 방법의 흐름도이다.
도 12는 도 11의 생체정보 검출 장치(1000)가 수행하는 생체정보 검출 방법의 일 실시예이다.
먼저, 생체정보 검출 장치(1000)는 사용자로부터 생체정보 검출 요청을 입력받는다(1210). 예를 들어, 사용자는 생체정보 검출 장치(1000)에 장착된 조작부를 조작함으로써 생체정보 검출을 요청하는 제어 명령을 입력할 수 있다. 또는, 생체정보 검출 장치(1000)는 다른 외부 기기로부터 생체정보 검출을 요청하는 제어 명령을 수신할 수 있다.
그 다음, 생체정보 검출장치(1000)는 생체정보 검출 요청 제어명령에 따라 센서를 제어하여 생체신호를 측정할 수 있다(1220). 이때, 센서는 제어신호에 따라 광원을 구동하여 피검체에 광을 조사하고, 피검체로부터 반사 또는 산란되는 광을 검출하여 생체신호, 예컨대 맥파를 측정할 수 있다.
그 다음, 획득된 생체신호를 2차 미분하여 2차 미분신호를 도출하고(1230), 도출된 2차 미분 신호의 파형을 고려하여 일정 구간으로 분할할 수 있다(1240). 이때, 생체정보 검출장치(1000)는 2차 미분신호의 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점을 기초로 구간을 분할하되, 분할되는 구간의 개수를 2차 미분신호 파형의 특성을 고려하여 적응적으로 조절할 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이 파형의 변동폭을 고려하여 분할되는 구간을 병합할 수 있다.
그 다음, 분할된 구간에 대하여 오목성과 볼록성을 나타내는 CCD 값을 계산할 수 있다(1250). 이때, CCD 값은 각 구간의 로컬 최대 지점과 로컬 최소 지점의 2차 미분값의 차이를 계산함으로써 구할 수 있다.
그 다음, CCD 값을 기초로 특징점의 개수에 해당하는 구간을 선택하고(1260), 선택된 구간에서 생체신호의 특징을 추출할 수 있다(1270). 이때, 선택된 구간의 로컬 최소 지점에 대응하는 시간 정보와 그 시간 정보에 대응하는 생체신호의 진폭 정보를 특징점으로 추출하고, 추출된 특징점 또는 그 특징점들의 조합을 통해 생체정보 검출에 필요한 특징을 추출할 수 있다.
그 다음, 추출된 특징을 활용하여 생체정보를 검출할 수 있다(1280). 이때, 검출된 생체정보, 예컨대, 혈압 정보를 분석하여 사용자의 건강 상태의 위험도 등을 생성할 수 있다.
그 다음, 검출된 생체 정보나 위험도 등과 관련된 추가 정보를 사용자에게 제공할 수 있다(1290). 이때, 전술한 바와 같이 시각적 또는 비시각적 방식을 활용한 다양한 방식으로 사용자에게 필요한 정보를 제공할 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: 생체신호의 특징 추출 장치 110: 생체신호 획득부
120, 300, 500: 처리부 310, 510: 구간 분할부
320, 520: CCD 산출부 330, 530: 특징 추출부
540: 2차 미분신호 도출부
1000: 생체정보 검출 장치 1010: 센서
1020: 처리부 1030: 표시부
1040: 통신부

Claims (32)

  1. 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 생체신호 획득부; 및
    상기 생체 신호의 파형에서, 특정 시점과 이전 시점에서의 위로 볼록한 정도의 차이 또는, 특정 시점과 이후 시점에서의 아래로 볼록한 정도의 차이를 CCD(Convex-to-Concave Difference) 값으로 산출하고, 산출된 CCD 값을 기초로 시간 정보 및 상기 시간 정보에 대응하는 진폭 정보를 포함하는 특징점을 획득하고, 획득된 특징점을 이용하여 생체 정보 검출을 위한 특징을 추출하는 처리부를 포함하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 산출된 CCD 값의 크기를 기초로 상기 특징점을 획득할 구간을 결정하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 생체 신호의 파형을 하나 이상의 구간으로 분할하고, 분할된 각 구간에서 상기 CCD 값을 산출하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 처리부는
    장치의 복잡도, 장치의 성능 및 생체 정보의 정확도 중의 하나 이상을 고려하여 분할될 구간의 개수를 결정하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 처리부는
    생체 신호의 파형 형태에 따라 분할될 구간의 개수를 적응적으로 조절하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호는 심전도(Electorcardiography, ECG), 광전용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 및 근전도(Electormygraphy, EMG) 신호 중의 적어도 하나를 포함하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  9. 생체 신호의 특징 추출 장치가,
    생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 단계;
    상기 생체신호의 파형에서, 특정 시점과 이전 시점에서의 위로 볼록한 정도의 차이 또는, 특정 시점과 이후 시점에서의 아래로 볼록한 정도의 차이를 각 구간의 CCD(Convex-to-Concave Difference) 값으로 산출하는 단계;
    상기 산출된 CCD 값을 기초로 시간 정보 및 상기 시간 정보에 대응하는 진폭 정보를 포함하는 특징점을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 특징점을 이용하여 생체 정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출하는 단계를 포함하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서,
    상기 특징점을 획득하는 단계는
    상기 산출된 CCD 값의 크기에 기초하여 상기 특징점을 획득할 구간을 결정하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    생체 신호의 파형을 하나 이상의 구간으로 분할하는 단계를 더 포함하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 분할하는 단계는
    생체 신호의 파형 형태에 따라 분할될 구간의 개수를 적응적으로 조절하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  14. 생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부; 및
    상기 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하고, 2차 미분 신호 파형의 로컬 최대값(local maximum value) 및 로컬 최소값(local minimum value)의 차이를 CCD 값으로 산출하고, 산출된 CCD 값을 기초로 상기 생체 신호로부터 특징점을 획득하며, 획득된 특징점을 이용하여 상기 생체 정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출하는 처리부를 포함하고,
    상기 특징점은
    상기 로컬 최소값에 대응하는 시간 정보 및 상기 시간 정보에 대응하는 상기 생체 신호의 진폭 정보를 포함하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  15. 삭제
  16. 제14항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 산출된 CCD 값의 크기에 기초하여 상기 특징점을 획득할 구간을 결정하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  17. 삭제
  18. 제14항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 도출된 2차 미분 신호를 하나 이상의 구간으로 분할하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 2차 미분 신호의 로컬 최대 지점(local maximum point)에서 다음 로컬 최소 지점(local minimum point)까지를 하나의 구간으로 분할하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 2차 미분 신호에서 로컬 최소값과 다음 로컬 최대값의 차이를 기초로 상기 분할된 둘 이상의 구간을 병합하는 생체 신호의 특징 추출 장치.
  21. 생체 신호의 특징 추출 장치가,
    생체 정보 검출을 위한 생체 신호를 획득하는 단계;
    상기 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하는 단계;
    2차 미분 신호 파형에서 로컬 최대값(local maximum value) 및 로컬 최소값(local mimimum value)의 차이를 CCD 값으로 산출하는 단계;
    상기 산출된 CCD 값을 기초로 특징점을 획득하는 단계; 및
    상기 기초로획득된 특징점을 이용하여 상기 생체 신호로부터 상기 생체 정보 검출을 위한 특징(feature)을 추출하는 단계를 포함하고,
    상기 특징점은
    상기 로컬 최소값에 대응하는 시간 정보 및 상기 시간 정보에 대응하는 상기 생체 신호의 진폭 정보를 포함하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  22. 삭제
  23. 제21항에 있어서,
    상기 특징점을 획득하는 단계는
    상기 산출된 CCD 값의 크기에 기초하여 상기 특징점을 획득할 구간을 결정하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 도출된 2차 미분 신호를 하나 이상의 구간으로 분할하는 단계를 더 포함하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 분할하는 단계는
    2차 미분 신호의 로컬 최대 지점(local maximum point)에서 다음 로컬 최소 지점(local minimum point)까지를 하나의 구간으로 분할하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  26. 제24항에 있어서,
    2차 미분 신호의 로컬 최소값과 다음 로컬 최대값의 차이를 기초로 상기 분할된 둘 이상의 구간을 병합하는 단계를 더 포함하는 생체 신호의 특징 추출 방법.
  27. 피검체에 광을 조사하고 반사되는 광을 검출하여 생체 신호를 측정하는 센서; 및
    상기 생체 신호의 2차 미분 신호를 도출하고, 2차 미분 신호 파형의 로컬 최대값(local maximum value) 및 로컬 최소값(local minimum value)의 차이를 CCD 값으로 산출하고, 산출된 CCD 값을 기초로 상기 생체 신호로부터 특징점을 획득하며, 획득된 특징점을 이용하여 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 이용하여 생체 정보를 검출하는 처리부를 포함하고,
    상기 특징점은
    상기 로컬 최소값에 대응하는 하나 이상의 시간 정보 및 상기 시간 정보에 대응하는 상기 생체 신호의 진폭 정보를 포함하는 생체 정보 검출 장치.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 처리부는
    상기 2차 미분 신호의 로컬 최대 지점 및 로컬 최소 지점을 기초로 하나 이상의 구간으로 분할하는 생체 정보 검출 장치.
  29. 삭제
  30. 삭제
  31. 제27항에 있어서,
    상기 생체 정보는 혈압 정보를 포함하는 생체 정보 검출 장치.
  32. 삭제
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