CN110881962A - 生物信息估计设备和生物信息估计方法 - Google Patents

Abstract

公开了一种生物信息估计设备和生物信息估计方法。所述生物信息估计设备包括：传感器部，被配置为：从对象测量脉搏波信号、对象施加到传感器部的接触力以及施加到传感器部的对象的接触面积；处理器，被配置为：基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值，基于脉搏波信号来获得第二特征值，基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

Description

生物信息估计设备和生物信息估计方法

本申请要求于2018年9月11日提交到韩国知识产权局的第10-2018-0108500号韩国专利申请的优先权，所述韩国专利申请的公开通过整体引用包含于此。

技术领域

与实施例一致的设备和方法涉及生物信息估计设备和生物信息估计方法，更具体地讲，涉及用于无袖带估计血压的技术。

背景技术

作为在不损害人体的情况下以非侵入的方式测量血压的方法，存在用于使用袖带压力测量来测量血压的基于袖带的测量方法以及用于使用无袖带的脉搏波测量来估计血压的无袖带测量方法。

用于测量血压的基于袖带的测量方法的选择包括科罗特科夫音(Korotkoff-sound)法和示波(oscillometric)法，其中，科罗特科夫音法通过将袖带缠绕在上臂并在袖带的充气和放气期间经由听诊器听血管的声音来测量血压；示波法通过下面的方式来测量血压：将袖带缠绕在上臂，使用自动化的装置在对袖带充气然后逐渐放气的同时持续地测量袖带压力，并基于最大压力信号变化的点来测量血压。

用于测量血压的无袖带测量方法的选择包括通过计算脉搏传导时间(PTT)来估计血压的方法以及通过分析脉搏波形来估计血压的脉搏波分析(PWA)法。

发明内容

根据实施例，提供了一种生物信息估计设备，所述生物信息估计设备包括：传感器部，被配置为：从对象测量脉搏波信号、由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；处理器，被配置为：基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值，基于脉搏波信号来获得第二特征值，并基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

传感器部可包括：包括光源和检测器的脉搏波传感器、包括力传感器和面积传感器的接触压力传感器，其中，光源被配置为将第一光发射到对象上，检测器被配置为检测从对象反射的第二光，力传感器被配置为测量接触力，面积传感器被配置为测量接触面积。

处理器还可被配置为：通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；并使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

处理器还可被配置为：对接触面积变化曲线执行拟合；对被执行拟合的接触面积变化曲线执行差分；基于被执行差分的接触面积变化曲线，来获得第一特征值。

第一特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

处理器还可被配置为：基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力，并基于接触压力和脉搏波信号来获得第二特征值。

处理器还可被配置为：获得表示在每个测量时间点的接触压力与脉搏波信号的示波包络，并基于示波包络来获得第二特征值。

第二特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并具有第一接触压力值的预定比的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值。

传感器部还可被配置为：从对象测量多个脉搏波信号，处理器还被配置为：基于所述多个脉搏波信号和接触压力来获得多个示波包络，基于所述多个示波包络来获得多个特征值，通过对所述多个特征值进行组合来获得第二特征值。

所述生物信息估计设备还可包括：输出接口，被配置为：接收用于估计生物信息的请求，并输出对象与传感器部之间的接触压力的引导信息。

引导信息可用于诱导用户逐渐增大由对象施加到传感器部的接触压力，或者在用户利用大于或等于预定阈值的压力强度触摸传感器部时诱导用户逐渐减小接触压力。

处理器还可被配置为：基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力，并基于接触压力来确定对象与传感器部之间的接触状态。

处理器还可被配置为：确定接触状态是否正常，所述设备还可包括：输出接口，被配置为：基于接触状态被确定为不正常，输出用于诱导用户改变接触压力的引导信息。

生物信息可包括以下项中的任何一个或任何组合：血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、血管顺应性、应力指数和疲劳的程度。

根据实施例，提供了由生物信息估计设备执行的生物信息估计方法，其中，所述方法包括：从对象测量脉搏波信号、由对象施加到所述生物信息估计设备的传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值；基于脉搏波信号来获得第二特征值；基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

获得第一特征值的步骤可包括：通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

所述生物信息测量方法还可包括：对接触面积变化曲线执行拟合，并对被执行拟合的接触面积变化曲线执行差分，获得第一特征值的步骤还可包括：基于被执行差分的接触面积变化曲线，来获得第一特征值。

第一特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

获得第二特征值的步骤可包括：基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力；基于接触压力和脉搏波信号来获得第二特征值。

所述生物信息测量方法还可包括：获得表示在每个测量时间点的接触压力与脉搏波信号的示波包络；获得第二特征值的步骤还可包括：基于示波包络来获得第二特征值。

第二特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并具有第一接触压力值的预定比的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值。

所述生物信息测量方法还可包括：输出生物信息的估计结果。

根据实施例，提供了一种生物信息估计设备，所述生物信息估计设备包括：传感器部，被配置为：测量由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；处理器，被配置为：基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值，并基于第一特征值来估计第一生物信息。

处理器还可被配置为：通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；并使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

第一特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

第一生物信息可包括皮肤弹性和皮肤年龄中的一个或二者。

随着与在参考时间从用户获得的参考特征值相比第一特征值的变化趋势增大，皮肤弹性可减小，并且皮肤年龄可增大；随着与参考特征值相比第一特征值的变化趋势减小，皮肤弹性可增大，并且皮肤年龄可减小。

处理器还可被配置为：通过将预定义的生物信息估计模型应用于与从多个受试者获得的多个特征值相比的第一特征值的变化趋势，来估计皮肤弹性和皮肤年龄中的一个或二者。

传感器部还可被配置为：测量脉搏波信号，处理器还可被配置为：基于脉搏波信号来获得第二特征值，基于第一特征值和第二特征值来估计第二生物信息。

第二生物信息可包括血压，处理器还可被配置为：获得脉搏波信号的示波，并基于示波来获得第二特征值。

所述生物信息估计设备还可包括：输出接口，被配置为：输出第一生物信息的估计结果和第二生物信息的估计结果。

所述生物信息估计设备还可包括：通信接口：被配置为：将第一生物信息的估计结果和第二生物信息的估计结果发送至外部装置。

根据实施例，提供了一种可穿戴装置，其中，所述可穿戴装置包括：主体、带、传感器部、以及处理器，其中，传感器部被布置在主体中，并被配置为：从对象测量脉搏波信号、由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；处理器被配置为：获得表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线的第一特征值，基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力，获得表示接触压力与脉搏波信号的示波包络；获得示波包络的第二特征值，基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

第一特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的最大斜率、最小斜率和平均斜率；第二特征值可包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并具有第一接触压力值的预定比的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值；生物信息可包括以下中的任何一个或任何组合：血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、血管顺应性、压力指数和疲劳的程度。

附图说明

图1A和图1B是示出根据实施例的生物信息估计设备的框图。

图2是示出图1A和图1B的生物信息估计设备的处理器的示例的框图。

图3A、图3B和3C是解释根据实施例的获得第一特征值的方法的示图。

图4A和图4B是解释根据实施例的获得第二特征值的方法的示图。

图5是解释根据实施例的获得生物信息的方法的示图。

图6是示出根据实施例的生物信息估计方法的流程图。

图7是示出应用了生物信息估计设备的实施例的可穿戴装置的示图。

图8是示出应用了生物信息估计设备的实施例的智能装置的示图。

具体实施方式

其它实施例的细节包括在以下具体实施方式和附图中。从以下参照附图详细描述的实施例，将更清楚地理解实施例的优点、特征以及实现实施例的方法。贯穿附图和具体实施方式，除非另有描述，否则相同的附图参考标记将被理解为表示相同的元件、特征和结构。

将理解，虽然术语第一、第二等可在此用于描述各种元件，但是这些元件可不被这些术语限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开来。除非另有明确地陈述，否则对单数的任何引用可包括复数。此外，除非明确地相反地描述，否则诸如“包括”或“包含”的表达将被理解为表明包含陈述的元件，但不排除任何其它元件。此外，诸如“部”或“模块”等的术语可被理解为执行至少一个功能或操作并且可被实现为硬件、软件或它们的组合的单元。

在下文中，将参照附图详细地描述生物信息估计设备和生物信息估计方法的实施例。

图1A和图1B是示出根据实施例的生物信息估计设备的框图。生物信息估计设备100a和生物信息估计设备100b的各种实施例可被嵌入在诸如便携式可穿戴装置、智能装置等的各种装置中。各种装置的示例可包括，但不限于，各种类型的可穿戴装置(诸如，佩戴在手腕上的智能手表、智能带型可穿戴装置、头戴式耳机型可穿戴装置、发带型可穿戴装置等)和移动装置(诸如，智能电话、平板PC等)。可由生物信息估计设备估计的生物信息的示例可包括：心率、血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、血管顺应性、压力指数、疲劳的程度、皮肤弹性、皮肤年龄等，但不限于此。为了便于说明，将使用血压、皮肤弹性以及皮肤年龄作为示例来进行以下描述。

参照图1A，生物信息测量设备100a包括传感器部110和处理器120。

传感器部110可包括脉搏波传感器111，其中，脉搏波传感器111用于从对象测量脉搏波信号(包括光电容积描记图(PPG)信号)，以估计生物信息。脉搏波传感器111可包括：光源和检测器，其中，光源将第一光发射到对象上，检测器检测由光源发射并从生物体组织(诸如，对象的皮肤表面、血管等)散射或反射的第二光。

光源可包括发光二极管(LED)、激光二极管(LD)、荧光体等，但不限于此。此外，检测器可包括一个或多个像素，所述一个或多个像素的每个可包括光电二极管、光电晶体管(PTr)、图像传感器(例如，CMOS图像传感器)等，但不限于此。此外，脉搏波传感器111可包括用于测量两个或更多个脉搏波信号的多个光源的阵列和/或多个检测器的阵列。在这种情况下，多个光源可发射不同波长的光。多个光源的每个可被布置在距检测器不同的距离处。

此外，传感器部110可包括接触压力传感器112并可测量接触力和接触面积，其中，当对象触摸传感器部110时，由对象将接触力施加到传感器部110以测量脉搏波信号。接触压力传感器112可包括力传感器和面积传感器，其中，力传感器用于测量由对象施加到传感器部110的接触力，面积传感器用于根据由对象施加到传感器部110的接触力的变化来测量对象与传感器部110之间的接触面积。然而，传感器的示例不限于此。

处理器120可电连接到传感器部110。响应于从用户接收到用于估计生物信息的请求，或用于估计生物信息的预定标准被满足，处理器120可控制传感器部110，并可从传感器部110接收脉搏波信号和/或接触力和接触面积。

处理器120可基于接收到的脉搏波信号、接触力以及接触面积来估计生物信息。

在一个实施例中，处理器120可通过使用接收到的脉搏波信号、接触力以及接触面积来估计血压。处理器120可基于脉搏波信号来提取特征值，并可使用提取的特征值使用示波法来估计血压。例如，随着对象与传感器部110之间的接触压力改变时，脉搏波信号的幅度示出增长/下降的模式。通过使用与脉搏波信号的幅度的增长/下降相关联的特征值，处理器120可估计血压。在这种情况下，当脉搏波信号被测量到时，处理器120可另外地获得表示在预定时间段内针对由对象施加到传感器部110的接触力的第二变化的接触面积的第一变化的特征值，并可使用示波法将另外获得的特征值反映在血压的估计中，从而提高估计血压的准确性。

在另一实施例中，处理器120可基于接触力和接触面积来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。例如，处理器120可获得表示在预定时间段期间针对接触力的变化的接触面积的变化的特征值，并可基于获得的特征值来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。在实施例中，脉搏波传感器可不包括在传感器部110中。

在另一实施例中，上述实施例可被组合(即，使用脉搏波信号、接触力和接触面积的血压的估计)，上述实施例可与使用接触力和接触面积估计皮肤弹性和/或皮肤年龄一起被执行。

参照图1B，除了传感器部110和处理器120之外，根据另一实施例的生物信息估计设备100b还可包括输出接口130、存储装置140以及通信接口150。以上参照图1A描述了传感器部110和处理器120，因此将基于未与其重叠的部进行以下描述。

在接收到用于估计生物信息的请求时，处理器120可通过参考存储装置140的参考接触压力值来生成引导信息。此外，一旦在传感器部110测量实际脉搏波信号的同时接触力和接触面积被测量到，则处理器120可基于测量到的接触力和接触面积来计算由对象实际施加的接触压力值，并生成包括计算的实际接触压力值的引导信息。

在这种情况下，引导信息可包括用于以下操作的信息：在对象触摸传感器部110时诱导用户逐渐增大由对象施加到传感器部110的接触压力，或相反地，在用户利用等于或大于预定阈值的压力强度触摸传感器部110时诱导用户逐渐减小接触压力。例如，引导信息可包括示出在预定时间段期间的参考接触压力的变化和/或实际接触压力的变化的曲线图。可选地，引导信息可包括在测量周期期间的时间点的参考接触压力值和/或实际接触压力值。

输出接口130可输出传感器部110和处理器120的处理结果。例如，输出接口130可通过使用显示模块来视觉地输出估计的生物信息值和/或引导信息，或者可通过使用扬声器模块、触觉模块等经由语音、振动、触感等以非视觉的方式来输出信息。显示区域可被划分为两个或更多个区域，其中，用于估计生物信息的脉搏波信号、接触力、接触面积等可以以各种形式的曲线输出在第一区域中；估计的生物信息值可被输出在第二区域中。在这种情况下，如果估计的生物信息值落在正常范围之外，则输出接口130可以以各种方式(诸如，以红色等突出显示异常值、显示异常值以及正常范围、输出语音警告消息、调节振动强度等)输出警告信息。

存储装置140可存储传感器部110和处理器120的处理结果。此外，存储装置140可存储用于估计生物信息的各种类型的参考信息。例如，参考信息可包括用户特征信息(诸如，用户的年龄、性别、健康状况等)。此外，参考信息可包括各种类型的信息，诸如，生物信息估计模型、生物信息估计标准、参考接触压力值、参考特征值等，但不限于此。

在这种情况下，存储装置140可包括以下项中的至少一种存储介质：闪存型存储器、硬盘型存储器、多媒体卡微型存储器、卡型存储器(例如，SD存储器或XD存储器等)、随机存取存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁存储器、磁盘和光盘等，但不限于此。

通信接口150可在处理器120的控制下通过使用有线或无线通信技术与外部装置170进行通信，并可将各种数据发送至外部装置170或从外部装置170接收各种数据。例如，通信接口150可将生物信息的估计结果发送至外部装置170，或可从外部装置170接收用于估计生物信息的各种类型的参考信息。在这种情况下，外部装置170的示例可包括袖带型血压测量装置和信息处理装置(诸如，智能电话、平板PC、台式计算机、膝上型计算机等)。

在这种情况下，通信技术的示例可包括：蓝牙通信、低功耗蓝牙(BLE)通信、近场通信(NFC)、WLAN通信、Zigbee通信、红外数据协会(IrDA)通信、Wi-Fi直连(WFD)通信、超宽带(UWB)通信、Ant+通信、WIFI通信、射频识别(RFID)通信、3G通信、4G通信、5G通信等。然而，这是示例并不意在限制。

图2是示出图1A的生物信息估计设备100a和图1B的生物信息估计设备100b的处理器120的示例的框图。图3A、图3B和3C是解释根据实施例的获得第一特征值的方法的示图。图4A和图4B是解释根据实施例的获得第二特征值的方法的示图。图5是解释根据实施例的获得生物信息的方法的示图。

参照图2，根据实施例的处理器120包括第一特征值获得器210、第二特征值获得器220、估计器230以及接触状态引导部240。

图3A示出通过传感器部110从对象测量的脉搏波信号(1)、接触面积(2)以及接触力(3)。如图3A中所示，当用户在利用对象触摸传感器部110的同时逐渐增大力时，接触面积在预定时间段内非线性地增大，然后饱和。接触面积的变化趋势根据个体特性(诸如，用户的性别、年龄等)来改变。在这种情况下，随着对象与传感器部110之间的接触力和接触面积改变时，脉搏波信号的幅度也改变。

再次参照图2，第一特征值获得器210可从传感器部110接收接触力和接触面积，并且第一特征值获得器210可基于接收到的接触力和接触面积来获得用于估计血压的第一特征值。在这种情况下，第一特征值可与表示预定时间段期间的针对接触力的变化的接触面积的变化相关联的值。

例如，参照图3B，如图(1)中所示，第一特征值获得器210可通过绘制在时间轴上的每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的变化的接触面积的变化的接触面积变化曲线。此外，在如图(1)中所示绘制了针对接触力的接触面积时，第一特征值获得器210可执行如图(2)中所示的多维方程曲线拟合。此外，第一特征值获得器210可对在(1)或(2)中创建的接触面积变化曲线执行差分，并可通过使用如图(3)中所示的差分曲线来获得第一特征值。

参照图3C，第一特征值获得器210可获得接触面积变化曲线的最大斜率AMax和/或最小斜率AMin作为第一特征值。此外，第一特征值获得器210可将接触力的轴划分为预定单元部分，并可获得每个单元部分的平均斜率作为第一特征值。在一个示例中，可在差分信号的每个单元部分中，获得最大斜率与最小斜率之间的平均值作为平均斜率。然而，获得每个单元部分的平均斜率的方法不限于此。图3C示出以1000mN为单位划分的8个单元部分(即，图3C中所示的N1至N8)。如图3C中所示，第一特征值获得器210可获得第一单元部分N1的第一平均斜率AN1，并可以以这种方式持续地获得每个单元部分的平均斜率。然而，第一特征值不限于此。

再次参照图2，为了根据接触力和接触面积的变化反映脉搏波幅度的变化趋势，第二特征值获得器220可基于脉搏波信号获得第二特征值。第二特征值获得器220可通过将接收到的接触面积除以接触力来获得接触压力值，并可基于获得的接触压力值和脉搏波信号来获得第二特征值。

例如，第二特征值获得器220可在脉搏波信号的每个测量时间点提取峰-峰点，并可通过基于与每个测量时间点对应的接触压力值绘制提取的峰-峰点，来获得表示接触压力与脉搏波信号的示波包络(oscillometric envelope)。

参照图4A，当用户利用手指触摸传感器部110时通过逐渐增大接触压力，或者当用户利用等于或大于预定阈值的压力强度触摸传感器部110时通过逐渐减小接触压力，来获得脉搏波信号。第二特征值获得器220可通过在获得的脉搏波信号的每个测量时间点，从波形包络in1的正(+)点的幅度值in2减去负(-)点的幅度值in3来提取峰-峰点。参照图4B，第二特征值获得器220可通过基于在相同测量时间点的接触压力值绘制在每个测量时间点的峰-峰幅度，来获得示波包络OW。

再次参照图2，第二特征值获得器220可从获得的示波包络OW获得一个或多个第二特征值。参照图4B，第二特征值获得器220可获得最大峰值点的幅度值MA和接触压力值MP、位于最大峰值点的接触压力值MP的左边和右边并与最大峰值点的幅度值MA的预定比例(例如，0.5至0.7)对应的接触压力值SP和接触压力值DP等作为第二特征值。

再次参照图2，传感器部110可测量多个脉搏波信号。在这种情况下，第二特征值获得器220可选择多个脉搏波信号中的任何一个(例如，具有最显著的幅度变化的任何一个信号)，并可通过使用选择的脉搏波信号来获得示波包络。可选地，第二特征值获得器220可通过应用组合模型对两个或更多个脉搏波信号进行组合，并可通过使用组合的脉搏波信号来获得示波包络。此外，第二特征值获得器220可从具有相对长波长的脉搏波信号减去具有短波长的脉搏波信号，并可通过使用差分信号来获得示波包络。此外，第二特征值获得器220可获得多个脉搏波信号的每个的示波包络，并可通过对从每个示波包络获得的特征值进行组合来获得第二特征值。

在获得第一特征值和第二特征值时，估计器230可通过使用预定义的生物信息估计模型对第一特征值和第二特征值进行组合来估计生物信息。在这种情况下，生物信息估计模型可被定义为各种线性或非线性组合函数，诸如，加法、减法、除法、乘法、对数值、回归方程等，而没有特定限制。例如，以下等式1表示简单的线性等式。

[等式1]

y＝af₁+bf₂+c

这里，y表示将被获得的生物信息(例如，收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、平均动脉压(MAP)等)；f₁表示第一特征值，f₂表示第二特征值；a、b和c表示通过预处理获得的预先计算的值，并可根据将被获得的生物信息的类型和用户特性来不同地定义。这里，f₁可以是通过对第一特征值中的一个或两个或者更多个进行组合而获得的值；相似地，f₂可以是通过对第二特征值中的一个或两个或者更多个进行组合而获得的值。

估计器230可独立地获得SBP、DBP以及MAP。为此，估计器230可针对将被获得的每个血压，使用分别从第一特征值和/或第二特征值选择的适当的值，或通过对第一特征值中的两个或更多个和/或第二特征值中的两个或更多个进行适当地组合而获得的值。例如，为了获得MAP，估计器230可将图4B中示出的示波包络OW的最大峰值点的接触压力值MP替代为以上等式1的第二特征值f₂。此外，为了估计SBP和DBP，估计器230可将各自位于最大峰值点的左边的点的接触压力值DP和右边的点的接触压力值SP替代为以上等式1的第二特征值f₂。在这种情况下，图3C中获得的多个第一特征值可被适当地组合以针对每个血压值来定义，或可被定义为将用于所有血压值的一个值，并可被替代为以上等式1的第一特征值f₁。

在另一示例中，估计器230可通过使用表示针对接触力的变化的接触面积的变化的第一特征值，来估计第一生物信息(例如，皮肤弹性和/或皮肤年龄)。此外，估计器230可通过使用如上所述的第一特征值和第二特征值，与第一生物信息的估计一起来估计第二生物信息(例如，血压)。在这种情况下，可基于传感器部110是否包括脉搏波传感器和/或根据针对每个用户设置的估计标准，来确定同时还是独立地估计第一生物信息和第二生物信息。

例如，图5示出当接触力被同样地改变时针对每个年龄的接触面积的变化趋势，例如，针对所有受试者(subject)的平均变化mr、针对受试者20岁时的平均变化m20、针对受试者30岁时的平均变化m30、针对受试者40岁时的平均变化m40、针对受试者50岁时的平均变化m50。参照图5，随着年龄逐渐增大，接触面积针对相等的接触力的变化趋势逐渐增大。这是因为，随着年龄增大，皮肤弹性减小并且皮肤年龄增大。

再次参照图2，估计器230可通过考虑这些皮肤特性，来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。例如，估计器230可通过考虑与从特定用户获得的参考特征值相比第一特征值的变化趋势，来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。在这方面，将使用以下示例进行描述，但估计不限于此。

例如，估计器230可通过将预定义的生物信息估计模型应用于与从受试者的平均变化获得的参考特征值相比的第一特征值的变化趋势，来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。在这种情况下，生物信息估计模型可被定义为通过使用参考特征值与第一特征值之间的差作为输入而获得的各种线性/非线性组合函数。然而，生物信息估计模型不限于此，并可被定义为使用参考特征值和第一特征值中的每个作为输入的函数，并可以是经由预处理修改的各种函数方程。在一个示例中，当第一特征值大于在参考时间从用户获得的参考特征值时，随着第一特征值增大，估计器230可估计皮肤弹性减小并且皮肤年龄增大；当第一特征值小于参考特征值时，随着第一特征值减小，估计器230可估计皮肤弹性增大并且皮肤年龄减小。然而，示例不限于此。

在另一示例中，可针对分类为年龄组、性别组、职业组、健康状况组或它们的组合的受试者的各种组，来获得参考特征值。在获得特定用户的第一特征值时，估计器230可将获得的第一特征值与每个组的参考特征值进行比较，并可估计对应于用户的组的皮肤弹性和/或皮肤年龄作为用户的皮肤弹性和/或皮肤年龄。

在另一示例中，估计器230可估计：随着与在参考时间从同一用户获得的参考特征值相比在当前时间从用户获得的第一特征值的变化趋势增大/减小，皮肤弹性减小/增大，并且皮肤年龄增大/减小。

接触状态引导部240可生成关于将由用户经由对象施加到传感器部110的参考接触压力值的引导信息，以用于估计生物信息、对象实际施加到传感器部110的实际接触压力值以及接触状态，并可通过输出接口130输出生成的引导信息。

例如，在接收到用于估计生物信息的请求时，接触状态引导部240可通过参考存储装置140读取每个测量时间的参考接触压力值，并可生成参考接触压力曲线。此外，一旦接触力和接触面积在每个测量时间被测量到，则接触状态引导部240可获得在每个测量时间的实际接触压力值，并可生成表示获得的实际接触压力值的实际接触压力曲线。此外，接触状态引导部240可基于获得的接触压力值来确定接触状态；并在确定接触状态不正常时，接触状态引导部240可生成用于引导用户改变接触压力的信息。

图6是示出根据实施例的生物信息估计方法的流程图。

图6的生物信息估计方法可以是由上述生物信息估计设备100a和生物信息估计设备100b执行的生物信息估计方法的示例，因此，生物信息估计方法将被简要描述以避免冗余。

在操作610中，生物信息估计设备可接收用于估计生物信息的请求。可从用户或与生物信息估计设备通信的外部装置来接收用于估计生物信息的请求。然而，用于估计生物信息的请求不限于此，其可在用于估计生物信息的请求被接收到的预定间隔自动地被确定。在接收到用于估计生物信息的请求时，生物信息估计设备可向用户提供用于引导在预定时间段期间由用户通过对象施加到传感器部的接触压力的引导信息。

在操作620中，当对象触摸传感器部的同时接触压力改变时，生物信息估计设备可测量预定时间段内的脉搏波信号、接触力以及接触面积。在这种情况下，用户可在利用手指触摸传感器部时通过逐渐增大力，或可在利用手指使用等于或大于预定阈值的压力强度触摸传感器部时通过逐渐减小力，来改变接触压力。可选地，生物信息估计设备可通过使用各种其它方法(诸如，从外力触摸对象)来改变接触压力。

在操作630中，生物信息估计设备可基于测量到的接触力和接触压力来获得第一特征值。例如，生物信息估计设备可通过绘制在测量时间期间的每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的变化的接触面积的变化的接触面积变化曲线；并可通过使用创建的接触面积变化曲线来获得第一特征值。在这种情况下，生物信息估计设备可对接触面积变化曲线执行多维方程曲线拟合，并可对作为拟合的结果而获得的曲线执行差分，以获得每个单元部分的最大斜率、最小斜率、平均斜率等作为第一特征值。

在操作640中，生物信息估计设备可基于接触力和接触面积来获得接触压力。在这种情况下，在获得到接触压力时，生物信息估计设备可向用户提供关于对象与传感器部之间的实际接触压力值的引导信息，并可基于实际接触压力值来确定接触状态是否正常。在确定接触状态异常时，生物信息估计设备可提供用于引导用户确认接触状态的附加引导信息。

在操作650中，生物信息估计设备可基于脉搏波信号和接触压力来获得第二特征值。例如，为了使用示波法估计血压，生物信息估计设备可通过基于与每个测量时间点对应的接触压力值绘制脉搏波幅度，来获得表示接触压力与脉搏波信号的示波包络，并可从获得的示波包络获得第二特征值。例如，生物信息估计设备可获得示波包络中的最大幅度点的接触压力值作为用于估计MAP的第二特征值。此外，生物信息估计设备可获得各自位于对应于最大幅度点的接触压力值的左边和右边并与最大幅度点的预定比例对应的点的接触压力值，作为用于估计DBP和SBP的第二特征值。

在操作660中，生物信息估计设备可基于第一特征值和/或第二特征值来估计生物信息。例如，在获得到第一特征值和第二特征值时，生物信息估计设备可通过将生物信息估计模型应用于获得的值来估计血压。此外，生物信息估计设备可通过使用第一特征值来估计皮肤弹性和/或皮肤年龄。生物信息估计设备可同时估计血压和皮肤弹性和/或皮肤年龄，或可根据预定标准来估计这些中的任何一个。

在操作670中，生物信息估计设备可输出生物信息的估计结果。在这种情况下，生物信息估计设备可使用各种输出装置(诸如，用于视觉输出的显示模块、用于语音输出的扬声器模块、用于通过振动、触感等触觉输出的触觉模块)来输出生物信息的估计结果。

图7是示出应用了生物信息估计设备的实施例的可穿戴装置的示图。上述生物信息估计设备的各种实施例可被安装在如在此示出的佩戴在手腕上的智能手表或智能带型可穿戴装置中。然而，可穿戴装置是为了解释方便的示例，并且不可被解释为实施例的应用限于智能手表或智能带型可穿戴装置。

参照图7，可穿戴装置700包括主体710和带(strap)730。

带730可以是柔性的，并可连接到主体710的两端以围绕用户的手腕弯曲或可以以允许带730与用户的手腕分离的方式弯曲。可选地，带730可形成为不可拆卸的带。在这种情况下，空气可被注入到带730中，或者气囊可包括在带730中，使得带730可具有根据施加到手腕的压力的变化的弹性，手腕的压力的变化可被发送至主体710。

向可穿戴装置700供电的电池可被嵌入在主体710或带730中。

此外，主体710包括在一侧上的传感器部720。传感器部720可包括：面积传感器、脉搏波传感器以及力传感器，其中，面积传感器用于在手腕触摸面积传感器时测量手腕与面积传感器之间的接触面积，脉搏波传感器用于在手腕触摸面积传感器时测量来自手腕的血管组织的脉搏波信号，力传感器用于测量手腕与面积传感器之间的接触力。脉搏波传感器可包括用于将光发射到手腕上的一个或多个光源以及用于检测从血管组织反射或散射的光的检测器。在这种情况下，光源可发射不同波长的光，并可被布置在距检测器不同的距离处。

当用户在预定时间段期间改变手腕与传感器部720之间的接触压力以测量生物信息时，传感器部720可测量脉搏波信号、接触力以及接触面积。例如，用户可在佩戴主体710时，通过利用使用另一个手的手指逐渐增大的力触摸安装在主体710的一个表面(例如，传感器部720的背面)上的显示器，来改变手腕与传感器部720之间的接触压力。可选地，用户可通过使手移动(例如，在将主体710佩戴在手腕上的同时握紧拳头之后慢慢地打开手)来改变手腕的厚度。在这种情况下，手腕的厚度的变化导致围绕手腕的带的张力的变化，从而造成手腕与传感器部720之间的接触压力的变化。

此外，主体710可包括处理器，其中，处理器基于关于脉搏波信号、接触力、接触面积等的信息来估计生物信息，并控制各种功能。

在从用户接收到用于估计生物信息的请求时，处理器可生成用于控制传感器部720的控制信号。一旦接触力和接触面积被测量到，则处理器可基于测量到的接触力和接触面积来获得第一特征值。此外，处理器可基于接触力和接触面积获得接触压力值，并可通过使用获得的接触压力值和脉搏波信号来获得第二特征值。处理器可通过使用第一特征值和第二特征值来估计生物信息(例如，血压)。此外，处理器可通过使用第一特征值来估计额外的生物信息(例如，皮肤弹性和/或皮肤年龄)，这在以上被详细描述。

在从用户接收到用于估计生物信息的请求时，处理器可通过显示器将关于接触压力的引导信息提供给用户，使得用户可将压力施加到主体710，以改变传感器部720与对象之间的接触压力。

在这种情况下，显示器可被安装在主体710的前表面上，并可视觉地输出关于接触压力的引导信息和/或生物信息的估计结果。

存储装置可被安装在主体710中，并可存储由处理器处理的各种类型的信息和用于估计生物信息的各种标准。

此外，可穿戴装置700可包括接收用户的控制指令并将接收到的控制指令发送至处理器的操纵器740。操纵器740可被安装在主体710的侧表面上，并可包括用于执行输入开启/关闭可穿戴装置700的指令的功能的输入接口(例如，物理硬件按钮)。

此外，可穿戴装置700可包括：用于将各种数据发送至外部装置并从外部装置接收各种数据的通信接口以及用于执行由可穿戴装置700提供的附加功能的各种其它模块。

图8是示出应用了生物信息估计设备的实施例的智能装置的示图。在这种情况下，智能装置可以是智能电话、平板PC等。

参照图8，智能装置800包括安装在主体810的一个表面上的传感器部830。在这种情况下，传感器部830可包括包含至少一个或多个光源831和检测器832的脉搏波传感器、力传感器以及面积传感器。如图8中所示，传感器部830可被安装在主体810的后表面上，但不限于此。此外，传感器部830可被配置为与安装在前表面的指纹传感器或触摸板组合。在这种情况下，指纹传感器或触摸板可起到面积传感器的作用，脉搏波传感器或力传感器可被安装在指纹传感器或触摸板的下部。

此外，显示器可被安装在主体810的前表面上。显示器可视觉地显示生物信息的估计结果等。显示器可包括触摸板，并可接收通过触摸板输入的各种类型的信息并将接收到的信息发送至处理器。

此外，图像传感器820可被安装在主体810中。当用户的手指靠近传感器部830以测量脉搏波信号时，图像传感器820可捕获手指的图像并可将捕获的图像发送至处理器。在这种情况下，基于手指的图像，处理器可识别手指相对于传感器部830的实际位置的相对位置，并可通过显示器向用户提供手指的相对位置，使得脉搏波信号以提高的准确度被测量。

用于执行上述生物信息估计设备的许多实施例的各种其它模块可被安装在智能装置800中，其详细的描述将被省略。

实施例可实现为写在计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质可以是以计算机可读方式存储数据的任何类型的记录装置。

计算机可读记录介质的示例包括ROM、RAM、CD-ROM、磁盘、软盘、光学数据存储装置和载波(例如，通过互联网的数据传输)。计算机可读记录介质可分布在联网的多个计算机系统上，使得计算机可读代码被写入其中，并以分散的方式从那里被执行。本领域的普通技术人员可容易地推导出实现实施例所需的功能程序、代码和代码段。

在此已经针对实施例描述了本发明构思。然而，对本领域的技术人员将显而易见的是，在不改变技术构思和特征的情况下，可进行各种改变和修改。因此，清楚的是，上述实施例在所有方面都是说明性的且不意在限制本公开。

Claims (34)

1.一种生物信息估计设备，包括：

传感器部，被配置为：从对象测量脉搏波信号、由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；以及

处理器，被配置为：

基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值；

基于脉搏波信号来获得第二特征值；以及

基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

2.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，其中，传感器部包括：

脉搏波传感器，包括：光源和检测器，其中，光源被配置为将第一光发射到对象上，检测器被配置为检测从对象反射的第二光；以及

接触压力传感器，包括：力传感器和面积传感器，其中，力传感器被配置为测量接触力，面积传感器被配置为测量接触面积。

3.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；并使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

4.根据权利要求3所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：

对接触面积变化曲线执行拟合；

对被执行拟合的接触面积变化曲线执行差分；以及

基于被执行差分的接触面积变化曲线，来获得第一特征值。

5.根据权利要求3所述的生物信息估计设备，其中，第一特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

6.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力，并基于接触压力和脉搏波信号来获得第二特征值。

7.根据权利要求6所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：获得表示在每个测量时间点的接触压力与脉搏波信号的示波包络，并基于示波包络来获得第二特征值。

8.根据权利要求7所述的生物信息估计设备，其中，第二特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并与最大幅度值的预定比例对应的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值。

9.根据权利要求6所述的生物信息估计设备，其中，传感器部还被配置为：从对象测量多个脉搏波信号，

其中，处理器还被配置为：

基于所述多个脉搏波信号和接触压力来获得多个示波包络；

基于所述多个示波包络来获得多个特征值；以及

通过对所述多个特征值进行组合来获得第二特征值。

10.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，还包括：输出接口，被配置为：接收用于估计生物信息的请求，并输出对象与传感器部之间的接触压力的引导信息。

11.根据权利要求10所述的生物信息估计设备，其中，引导信息用于诱导用户逐渐增大由对象施加到传感器部的接触压力，或者在用户利用大于或等于预定阈值的压力强度触摸传感器部时诱导用户逐渐减小接触压力。

12.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力，并基于接触压力来确定对象与传感器部之间的接触状态。

13.根据权利要求12所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：确定接触状态是否正常，

其中，所述设备还包括：输出接口，被配置为：基于接触状态被确定为不正常，输出用于诱导用户改变接触压力的引导信息。

14.根据权利要求1所述的生物信息估计设备，其中，生物信息包括以下项中的任何一个或任何组合：血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、血管顺应性、压力指数和疲劳的程度。

15.一种由生物信息估计设备执行的生物信息估计方法，所述方法包括：

从对象测量脉搏波信号、由对象施加到所述生物信息估计设备的传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；

基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值；

基于脉搏波信号来获得第二特征值；以及

基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

16.根据权利要求15所述的生物信息估计方法，其中，获得第一特征值的步骤包括：

通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；以及

使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

17.根据权利要求16所述的生物信息估计方法，还包括：对接触面积变化曲线执行拟合，并对被执行拟合的接触面积变化曲线执行差分，

其中，获得第一特征值的步骤还包括：基于被执行差分的接触面积变化曲线，来获得第一特征值。

18.根据权利要求16所述的生物信息估计方法，其中，第一特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

19.根据权利要求15所述的生物信息估计方法，其中，获得第二特征值的步骤包括：

基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力；以及

基于接触压力和脉搏波信号来获得第二特征值。

20.根据权利要求19所述的生物信息估计方法，还包括：获得表示在每个测量时间点的接触压力与脉搏波信号的示波包络，

其中，获得第二特征值的步骤还包括：基于示波包络来获得第二特征值。

21.根据权利要求20所述的生物信息估计方法，其中，第二特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并与最大幅度值的预定比例对应的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值。

22.根据权利要求15所述的生物信息估计方法，还包括：输出生物信息的估计结果。

23.一种生物信息估计设备，包括：

传感器部，被配置为：测量由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；以及

处理器，被配置为：基于针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化来获得第一特征值，并基于第一特征值来估计第一生物信息。

24.根据权利要求23所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：通过绘制在每个测量时间点的针对接触力的接触面积，来创建表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线；并使用接触面积变化曲线来获得第一特征值。

25.根据权利要求24所述的生物信息估计设备，其中，第一特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的每个预定单元部分的最大斜率、最小斜率和平均斜率。

26.根据权利要求23所述的生物信息估计设备，其中，第一生物信息包括皮肤弹性和皮肤年龄中的一个或二者。

27.根据权利要求26所述的生物信息估计设备，其中，当第一特征值大于在参考时间从用户获得的参考特征值时，随着第一特征值增大，处理器估计皮肤弹性减小并且皮肤年龄增大，

其中，当第一特征值小于参考特征值时，随着第一特征值减小，处理器估计皮肤弹性增大并且皮肤年龄减小。

28.根据权利要求26所述的生物信息估计设备，其中，处理器还被配置为：通过将预定义的生物信息估计模型应用于与从多个受试者获得的多个特征值相比的第一特征值的变化趋势，来估计皮肤弹性和皮肤年龄中的一个或二者。

29.根据权利要求23所述的生物信息估计设备，其中，传感器部还被配置为：测量脉搏波信号，

其中，处理器还被配置为：基于脉搏波信号来获得第二特征值；并基于第一特征值和第二特征值来估计第二生物信息。

30.根据权利要求29所述的生物信息估计设备，其中，第二生物信息包括血压，

处理器还被配置为：获得脉搏波信号的示波包络，并基于示波包络来获得第二特征值。

31.根据权利要求29所述的生物信息估计设备，还包括：输出接口，被配置为：输出第一生物信息的估计结果和第二生物信息的估计结果。

32.根据权利要求29所述的生物信息估计设备，还包括：通信接口：被配置为：将第一生物信息的估计结果和第二生物信息的估计结果发送至外部装置。

33.一种可穿戴装置，包括：

主体；

带；

传感器部，被布置在主体中，并被配置为：从对象测量脉搏波信号、由对象施加到传感器部的接触力以及对象的施加到传感器部的接触面积；以及

处理器，被配置为：

获得表示针对接触力的第二变化的接触面积的第一变化的接触面积变化曲线的第一特征值；

基于接触力和接触面积来获得对象与传感器部之间的接触压力；

获得表示接触压力与脉搏波信号的示波包络；

获得示波包络的第二特征值；以及

基于第一特征值和第二特征值来估计生物信息。

34.根据权利要求33所述的可穿戴装置，其中，第一特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：接触面积变化曲线的最大斜率、最小斜率和平均斜率，

其中，第二特征值包括以下项中的任何一个或任何组合：示波包络的最大幅度值、对应于最大幅度值的第一接触压力值、位于第一接触压力值的左边和右边并与最大幅度值的预定比例对应的多个接触压力值、以及示波包络的对应于所述多个接触压力值的多个幅度值，

其中，生物信息包括以下项中的任何一个或任何组合：血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、血管顺应性、压力指数和疲劳的程度。

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