JP2020018837A - 生体情報測定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】血圧のような生体情報測定装置及び方法を提供する。【解決手段】本発明の生体情報測定装置は、被検体から脈波信号を測定する脈波センサーと、被検体の指紋情報を獲得する指紋センサーと、指紋センサーから獲得された指紋情報に基づいて被検体の接触面積を推定し、脈波信号及び接触面積に基づいて生体情報を測定するプロセッサと、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報測定装置及び方法に関し、より詳細には、カフレス血圧測定に関する。

一般的に、人体に苦痛や不便をかけず、非侵襲的（ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ）に血圧を測定する方法として、カフ基盤の圧力自体を測定して血圧を測定する方式と、カフなしに脈波測定を通じて血圧を推定する方式と、がある。

カフ基盤の血圧を測定する方式としては、上腕（ｕｐｐｅｒ ａｒｍ）にカフ（ｃｕｆｆ）を巻き、カフ内圧力を増加させてから減少させながら、聴診器を通じて血管で発生する聴音を聞き、血圧を測定するコロトコフ音法（Ｋｏｒｏｔｋｏｆｆ−ｓｏｕｎｄ ｍｅｔｈｏｄ）と、自動化された機械を用いる方式で上腕にカフに巻き、カフ圧力を増加させた後、次第にカフ圧力を減少させながら、カフ内圧力を持続的に測定した後、圧力信号の変化が大きな地点を基準に血圧を測定するオシロメトリック法（Ｏｓｃｉｌｌｏｍｅｔｒｉｃ ｍｅｔｈｏｄ）と、がある。

カフレス血圧測定方法は、一般的に脈波伝播時間（ＰＴＴ、ｐｕｌｓｅ ｔｒａｎｓｉｔ ｔｉｍｅ）を計算して血圧を推定する方式と、脈波の形状を分析して血圧を推定するＰＷＡ（Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）方式と、がある。

特開２０１７−７０７３９号公報

本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、生体情報測定装置及び方法を提供することにある。

上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による生体情報測定装置は、被検体から脈波信号を測定する脈波センサーと、被検体の指紋情報を獲得する指紋センサーと、前記指紋情報に基づいて被検体と前記指紋センサーとの接触面積を推定し、前記脈波信号及び前記接触面積に基づいて生体情報を測定するプロセッサと、を備える。

前記脈波センサーは、被検体に光を照射する光源と、被検体に光が照射された後、被検体からの反射光を検出するディテクターと、を含み得る。
前記指紋センサーは、静電容量指紋センサーであり得る。
前記プロセッサは、前記指紋情報のうちのピクセル強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）に対する統計値を算出し、接触面積変換関数を適用して前記統計値から前記接触面積を推定し得る。
前記プロセッサは、前記接触面積に基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触圧力を決定し得る。
前記プロセッサは、前記脈波センサーに対して被検体から加えられた力（ｆｏｒｃｅ）を決定し、前記力及び前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定し得る。
前記生体情報測定装置は、脈波センサーに加えられた力を測定する力センサーを更に含み得る。
前記脈波センサーは、前記脈波信号を含む多波長の複数の脈波信号を測定し、前記プロセッサは、前記多波長の複数の脈波信号に基づいて前記力を決定し得る。
前記脈波センサーは、第１波長を有する前記脈波信号と異なる２つ以上の波長を有する複数の脈波信号を測定し、前記プロセッサは、前記第１波長の脈波信号及び前記第１波長と異なる２つ以上の波長を有する複数の脈波信号のそれぞれの間の差分信号を獲得し、該獲得された差分信号及び前記接触面積に基づいて被検体が前記脈波センサーに加えた力を決定し得る。
前記プロセッサは、接触圧力変換関数を適用し、前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定し得る。
前記プロセッサは、前記複数の脈波信号及び前記接触圧力に基づいてオシロメトリック波形を獲得し、該獲得されたオシロメトリック波形に基づいて生体情報を測定し得る。
前記プロセッサは、ユーザに被検体の基準接触位置及び基準接触強度のうちの少なくとも１つを含むガイド情報を提供し得る。
前記プロセッサは、前記脈波信号が測定される間に、前記指紋情報のうちの指紋イメージに基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触状態を判断し得る。
前記プロセッサは、前記指紋イメージから指紋特徴点を抽出し、該抽出された指紋特徴点と前記指紋センサーの中心位置との距離に基づいて前記接触状態を判断し得る。
前記プロセッサは、前記接触状態が非正常である場合、ユーザに被検体の接触位置を変更させるガイド情報を提供し得る。
前記生体情報は、血圧、血管年齢、動脈硬化度、大動脈圧波形、血管弾性度、ストレス指数、及び疲労度のうちの１つ以上を含み得る。
前記プロセッサは、前記脈波信号が測定される間に、被検体と前記脈波センサーとの接触面積の変化を決定し、前記脈波信号及び前記接触面積の変化に基づいて生体情報を測定し得る。
前記指紋情報は、ピクセル強度（ｐｉｘｅｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を含み、前記プロセッサは、ピクセル強度が臨界値以上であるピクセルを決定し、前記決定されたピクセルのピクセル強度を線形結合して前記接触面積を推定し得る。

上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による生体情報測定方法は、脈波センサー、指紋センサー、及びプロセッサを含む生体情報測定装置の生体情報測定方法であって、前記プロセッサにより、前記脈波センサーを用いて被検体から脈波信号を測定する段階と、前記指紋センサーを用いて被検体の指紋情報を獲得する段階と、前記指紋情報に基づいて被検体と前記指紋センサーとの接触面積を推定する段階と、前記脈波信号及び前記接触面積に基づいて生体情報を測定する段階と、を有する。

前記接触面積を推定する段階は、前記指紋情報のうちの各ピクセル強度に対する統計値を算出する段階と、接触面積変換関数を適用して前記統計値から前記接触面積を推定する段階と、を含み得る。
前記生体情報測定方法は、前記接触面積に基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触圧力を決定する段階を更に含み得る。
前記生体情報測定方法は、前記脈波センサーに対して被検体から加えられた力を決定する段階を更に含み、前記接触圧力を決定する段階は、前記力及び前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定し得る。
前記接触圧力を決定する段階は、接触圧力変換関数を適用し、前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定し得る。
前記生体情報を測定する段階は、前記脈波信号及び前記接触圧力に基づいてオシロメトリック波形を獲得する段階と、前記獲得されたオシロメトリック波形に基づいて生体情報を測定する段階と、を更に含み得る。
前記生体情報測定方法は、生体情報測定要請が受信された場合、ユーザに被検体の基準接触位置及び基準接触強度のうちの少なくとも１つを含むガイド情報を提供する段階を更に含み得る。
前記生体情報測定方法は、前記脈波信号が測定される間に、前記指紋情報のうちの指紋イメージに基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触状態を判断する段階を更に含み得る。
前記生体情報測定方法は、前記接触状態が非正常である場合、ユーザに被検体の接触位置を変更させるガイド情報を提供する段階を更に含み得る。
前記生体情報測定方法は、前記脈波信号が獲得される間に、被検体と前記脈波センサーとの接触面積の変化を決定する段階と、前記脈波信号及び前記接触面積の変化に基づいて生体情報を測定する段階と、を更に含み得る。
前記指紋情報は、ピクセル強度を含み、前記接触面積を推定する段階は、ピクセル強度が臨界値以上であるピクセルを決定する段階と、前記決定されたピクセルのピクセル強度を線形結合して前記接触面積を推定する段階と、を含み得る。

一実施形態による生体情報測定装置のブロック図である。 一実施形態によるセンサー部の構成図である。 センサー部の第１例による構成図である。 センサー部の第２例による構成図である。 図１のプロセッサの一実施形態による構成図である。 生体情報測定を説明する図である。 生体情報測定を説明するグラフである。 生体情報測定を説明するグラフである。 生体情報測定を説明するグラフである。 一実施形態による生体情報測定方法の一例のフローチャートである。 図１のプロセッサの他の実施形態による構成図である。 図６の実施形態による接触面積推定過程を説明する図である。 図６の実施形態による接触面積推定過程を説明する図である。 一実施形態による生体情報測定方法の他の例のフローチャートである。 他の実施形態による生体情報測定装置のブロック図である。 図９のプロセッサの一実施形態による構成図である。 他の実施形態による生体情報測定方法のフローチャートである。 一実施形態による生体情報測定装置の更に他の例のブロック図である。 図１２のプロセッサの一実施形態による構成図である。 接触状態を判断する方法を説明する図である。 一実施形態による生体情報測定方法の更に他の例のフローチャートである。

その他の実施形態の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれる。記載の技術の利点及び特徴、そしてそれらを果たす方法は、図面と共に詳細に後述する実施形態を参照することで明確になる。明細書の全般に亘って同じ参照符号は同じ構成要素を指称する。

第１、第２などの用語が多様な構成要素の説明に使われるが、構成要素は用語によって限定されるものではない。用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使われる。単数の表現は、文脈上取り立てて明示しない限り、複数の表現を含む。また、ある部分がある構成要素を「含む」とする場合、これは特に取り立てて言及しない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素を更に含み得ることを意味する。また、明細書に記載の「…部」、「モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェア又はソフトウェアとして具現されるか、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで具現可能である。

以下、本発明の生体情報測定装置及び方法を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。

後述する生体情報測定装置の多様な実施形態は、携帯用ウェアラブル機器やスマート機器などの多様な機器に搭載される。例えば、多様な機器は、手首に着用するスマートウォッチ、スマートバンド型、ヘッドホン型、ヘアバンド型などの多様な形態で製作されるウェアラブル機器や、スマートフォン、タブレットＰＣのようなモバイル機器を含むが、これらに制限されるものではない。

図１は、一実施形態による生体情報測定装置のブロック図である。図２Ａ〜図２Ｃは、生体情報測定装置のセンサー部の構成の実施形態である。

図１を参照すると、生体情報測定装置１００は、センサー部１１０及びプロセッサ１２０を含む。

センサー部１１０は、脈波センサー１１１と指紋センサー１１２とを含む。脈波センサー１１１は、被検体から光電容積脈波（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ：ＰＰＧ）信号を含む脈波信号を測定する。脈波センサー１１１は、被検体に光を照射する光源と、光源によって照射された光が被検体の皮膚表面や血管などの生体組織で散乱又は反射して出る光を検出するディテクターと、を含む。

光源は、発光ダイオード（ｌｉｇｈｔ ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ：ＬＥＤ）、レーザダイオード（ｌａｓｅｒ ｄｉｏｄｅ：ＬＤ）、蛍光体などで形成されるが、これらに制限されるものではない。ディテクターは、フォトダイオード（ｐｈｏｔｏ ｄｉｏｄｅ）、フォトトランジスタ（ｐｈｏｔｏ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ：ＰＴｒ）、イメージセンサー（例：ＣＭＯＳイメージセンサー）などで形成されるが、これらに制限されるものではない。脈波センサー１１１は、必要に応じて光源及び／又はディテクターが複数のアレイで形成される。この場合、複数の光源は、それぞれ異なる波長の光を照射するように形成される。複数の光源は、ディテクターからそれぞれ異なる距離上に配置される。

指紋センサー１１２は、ユーザから指紋センサー情報（又は、単に「指紋情報」という）を獲得する。この際、指紋センサー情報は、ユーザが指又は他の身体の一部を指紋センサー１１２に接触させることで獲得され、測定された指紋センサー１１２の各ピクセル強度に関する情報を含む。一例によると、指紋センサー１１２は、静電容量型指紋センサーである。但し、これに制限されるものではない。以下、説明の便宜上、静電容量型指紋センサーに限定して説明する。

指紋センサー１１２が静電容量型指紋センサーである場合、各ピクセル強度は、各ピクセルに蓄積される静電容量を意味する。例えば、ユーザが生体情報測定のためにセンサー部１１０に指を接触させると、指紋センサー１１２の各ピクセルには、静電容量が蓄積される。一般的に、各ピクセルに蓄積される静電容量は、被検体が指紋センサー１１２に接触する時間や面積の変化によって変化する傾向を示す。

図２Ａは、本実施形態の生体情報測定装置１００を含むスマート機器２０の裏面を図示したものである。生体情報測定装置１００は、スマート機器２０の裏面に配されたイメージセンサー２１とセンサー部１１０とを含む。イメージセンサー２１はユーザのイメージを獲得し、センサー部１１０は指紋センサー１１２を含む。図２Ａにおいて、イメージセンサー２１と指紋センサー１１２とを含むセンサー部１１０は、スマート機器２０の裏面に装着される。但し、これは、一例を図示したものであって、これに制限されるものではない。即ち、ここに図示していないが、一般的に、スマート機器２０の前面、例えば前面下端に指紋センサー１１２が装着される。この場合、前面下端に装着された指紋センサー１１２の周囲に脈波センサー１１１を配置することにより、センサー部１１０を構成することも可能である。

図２Ｂ及び図２Ｃは、センサー部１１０の構造の多様な実施形態を図示したものである。一例として、図２Ｂに示したように、脈波センサー１１１の光源は指紋センサー１１２の一側に配置し、ディテクターは指紋センサー１１２の他側に配置する。他の例として、図２Ｃに示したように、脈波センサー１１１の光源及びディテクターが指紋センサー１１２の両側に互いに交互に配置される。指紋センサー１１２は、円状、三角状などの多様な形状に形成される。脈波センサー１１１は、指紋センサー１１２のあらゆる側面に均一に配置される。或いは、指紋センサー１１２が透光素材で形成される場合、指紋センサー１１２の下端に配されることも可能であり、指紋センサー１１２の中心にディテクターが配され、その周りに複数の光源が配されることも可能である。

プロセッサ１２０は、生体情報測定要請に応じてセンサー部１１０を制御し、センサー部１１０に電気的に連結される。プロセッサ１２０は、センサー部１１０から脈波信号及び指紋センサー情報を受信し、受信された脈波信号及び指紋センサー情報に基づいて生体情報を測定する。

例えば、プロセッサ１２０は、指紋センサー情報が受信されると、指紋センサー情報のうちの各ピクセル強度情報を用いて、センサー部１１０と被検体との接触面積を推定する。プロセッサ１２０は、接触面積が推定されると、脈波信号と接触面積とに基づいて生体情報を測定する。この際、生体情報は、心拍数、血圧、血管年齢、動脈硬化度、大動脈圧波形、血管弾性度、ストレス指数、疲労度などを含むが、これらに限定されるものではない。

図３は、図１のプロセッサの一実施形態による構成図である。図４Ａ〜図４Ｄは、生体情報測定を説明する図及びグラフである。

図３を参照すると、本実施形態によるプロセッサ３００は、接触面積推定部３１０、接触圧力獲得部３２０、及び測定部３３０を含む。

図４Ａに示したように、指がセンサー部１１０に接触すると、指紋センサー１１２は指紋センサー情報を獲得して接触面積推定部３１０に伝達し、接触面積推定部３１０は、指紋センサー１１２から指紋センサー情報が受信されると、指紋センサー情報を用いて被検体の接触面積を推定する。

図４Ｂは、ピクセル強度の増加と接触面積の増加との関係を示したものである。接触面積推定部３１０は、このように指紋センサー情報のうちのピクセル強度値に基づいて接触面積を推定する。例えば、接触面積推定部３１０は、各ピクセル強度の統計値を算出する。この際、統計値は、各ピクセル強度の単純合算値、加重合算値、平均値、及び中間値などの多様な値である。但し、これらに制限されるものではない。また、接触面積推定部３１０は、統計値が算出されると、既定の接触面積変換関数を適用して統計値から接触面積を算出する。この際、接触面積変換関数は、線形／非線形結合関数など多様に定義される。

接触圧力獲得部３２０は、接触面積が推定されると、推定された接触面積から被検体と脈波センサー１１１との接触圧力を獲得する。例えば、ユーザが指で指紋センサー１１２を次第に強く押して指紋センサー１１２との接触圧力を増加させると、接触面積が広くなるため、接触面積と接触圧力との間には一定の相関関係があることが分かる。従って、接触圧力獲得部３２０は、このように接触面積と接触圧力との相関関係を示す接触圧力変換関数を適用して接触面積から接触圧力を獲得する。接触圧力変換関数は、線形／非線形結合関数として予め定義される。

また、ユーザが生体情報測定のために指をセンサー部１１０に接触させると、脈波センサー１１１は、被検体から脈波信号を測定する。この際、ユーザは、生体情報の測定中に指でセンサー部１１０を次第に強く押すことにより指とセンサー部１１０との接触圧力を次第に増加させるか、又は生体情報測定開始時点に指でセンサー部１１０を所定臨界値以上の強度で押した状態から次第に押す強度を弱くして接触圧力を減少させる。

測定部３３０は、このように接触圧力が獲得されると、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する。例えば、測定部３３０は、オシロメトリック法に基づいて血圧を測定する。測定部３３０は、脈波信号と接触圧力とを用いてオシロメトリック波形を獲得し、獲得されたオシロメトリック波形を用いて生体情報を測定する。

例えば、測定部３３０は、脈波信号の各測定時点におけるピークツーピーク（ｐｅａｋ−ｔｏ−ｐｅａｋ）地点を抽出し、抽出されたピークツーピーク地点を各測定時点に対応する接触圧力値を基準にプロット（ｐｌｏｔ）することにより、接触圧力対脈波信号のオシロメトリック波形を獲得する。図４Ｃは、ユーザが、指でセンサー部１１０との間の接触圧力を次第に増加させ、センサー部１１０を所定臨界値以上の強度で押した状態から次第に接触圧力を減少させて獲得した脈波信号を図示する。測定部３３０は、このように獲得された脈波信号の各測定時点における波形エンベロープ（ｉｎ１）のプラス（＋）地点の振幅値（ｉｎ２）からマイナス（−）地点の振幅値（ｉｎ３）を差し引いてピークツーピーク地点を抽出する。次いで、測定部３３０は、図４Ｄに示したように、各測定時点におけるピークツーピーク地点の振幅を、接触圧力値を基準にプロットしてオシロメトリック波形（ＯＷ）を獲得する。

測定部３３０は、オシロメトリック波形が獲得されると、獲得されたオシロメトリック波形から１つ以上の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）を抽出する。図４Ｄを参照すると、測定部３３０は、オシロメトリック波形（ＯＷ）における最大ピーク地点の振幅値（ＭＡ）及び／又は最大ピーク地点の接触圧力値（ＭＰ）を特徴として抽出する。また、最大ピーク地点の接触圧力値（ＭＰ）を基準に既定の比率（例：０．５〜０．７）を有する左右地点の接触圧力値（ＳＰ、ＤＰ）を特徴として更に抽出する。

測定部３３０は、このように抽出された特徴を用いて生体情報を測定する。一例として、血圧測定の場合、測定部３３０は、オシロメトリック波形（ＯＷ）から抽出された最大ピーク地点の接触圧力値（ＭＰ）を平均血圧（ＭＡＰ）として決定する。また、測定部３３０は、最大ピーク地点の接触圧力値（ＭＰ）を基準に既定の所定比率範囲内の右側地点の接触圧力値（ＳＰ）を収縮期血圧（ＳＢＰ）、左側地点の接触圧力値（ＤＰ）を拡張期血圧（ＤＢＰ）として決定する。

他の例として、測定部３３０は、オシロメトリック波形から１つ以上の特徴が抽出されると、下記の数式１のように、既定の測定モデルを用いて生体情報を測定する。
〔数１〕
ｙ＝ａｘ＋ｂ

ここで、ｙは、求めようとする生体情報、例えば拡張期血圧、収縮期血圧、平均血圧などを意味し、ｘは抽出された特徴値を意味する。また、ａ及びｂは、前処理過程を通じて予め算出される値であり、生体情報の種類、例えば拡張期血圧、収縮期血圧、平均血圧などによって異なって定義されるが、これに限定されるものではなく、特徴値に対して血圧値をマッピングしたテーブル形式で予め構築され得る。

図５は、一実施形態による生体情報測定方法の一例のフローチャートである。

図１の生体情報測定装置１００によって行われる生体情報測定方法の一実施形態である。上述したため、重複説明を最小化するために簡略に説明する。

先ず、生体情報測定装置１００は、生体情報測定要請を受信する（段階５１０）。生体情報測定要請は、ユーザから入力されるか又は通信連結された外部機器から受信される。但し、これに制限されず、既定の周期になると、自動で生体情報測定要請が受信されたと判断することもできる。

次いで、脈波センサー１１１を通じて被検体から所定時間の間に脈波信号を測定し、同時に指紋センサー１１２を通じて指紋センサー情報を獲得する（段階５２０）。脈波センサーは、１つ以上の光源及び１つ以上のディテクターを含む。指紋センサー１１２は、静電容量型指紋センサーである。ユーザは、測定時間の間に被検体とセンサーとの接触圧力を漸進的に増加させるか又は次第に減少させる。

次いで、指紋センサー情報に基づいて被検体とセンサーとの接触面積を推定する（段階５３０）。例えば、指紋センサーの各ピクセルの強度に基づいて接触面積を推定する。この際、各ピクセル強度の統計値を算出し、算出された統計値を既定の接触面積変換関数に代入して接触面積を算出する。この際、接触面積変換関数は、線形／非線形結合関数などの多様な形式で定義される。

次いで、推定された接触面積から被検体と脈波センサーとの接触圧力を獲得する（段階５４０）。上述したように、接触面積と接触圧力との間には一定の相関関係があり、接触面積と接触圧力との相関関係を示す接触圧力変換関数が予め定義される。生体情報測定装置１００は、接触面積が推定されると、接触圧力変換関数に接触面積を入力して接触圧力を算出する。

次いで、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する（段階５５０）。例えば、生体情報測定装置１００は、上述したように、オシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。

次いで、生体情報測定結果を多様な出力手段を通じてユーザに提供する（段階５６０）。この際、出力手段は、視覚的に出力するためのディスプレイモジュール、音声出力が可能なスピーカーモジュール、振動や触感などの出力のためのハプティックモジュールなどを含む。

図６は、図１のプロセッサの他の実施形態による構成図である。図７Ａ及び図７Ｂは、図６の実施形態による接触面積推定過程を説明する図である。

図６を参照すると、本実施形態のプロセッサ６００は、第１接触面積推定部６１０、第２接触面積推定部６２０、接触圧力獲得部６３０、及び測定部６４０を含む。

第１接触面積推定部６１０は、指紋センサー情報に基づいて２つ以上の時点で被検体が指紋センサー１１２に接触した第１接触面積を算出する。第１接触面積推定部６１０は、第１時点でピクセル強度が既定の臨界値以上であるピクセルのピクセル強度を線形結合し、その結果を第１時点に対する第１接触面積として決定する。また、第１接触面積推定部６１０は、第２時点でピクセル強度が既定の臨界値以上であるピクセルのピクセル強度を線形結合し、その結果を第２時点に対する第１接触面積として決定する。

例えば、図７Ａ及び図７Ｂは、ユーザが被検体を指紋センサー１１２に接触し、所定時間の間に接触圧力を次第に増加させた時に第１時点及び第２時点で獲得した指紋センサー１１２のピクセル強度を図示する。説明の便宜上、指紋センサー１１２の一部領域に対するピクセル強度は省略した。

図７Ａを参照すると、第１接触面積推定部６１０は、第１時点で既定の臨界値（例：値８）以上であるピクセルの領域（Ａ１）を決定し、決定された領域（Ａ１）に対する第１接触面積を推定する。図７Ｂを参照すると、第１接触面積推定部６１０は、第２時点で既定の臨界値（例：値８）以上であるピクセルの領域（Ａ２）を決定し、決定された領域（Ａ２）に対する第１接触面積を推定する。例えば、ピクセル強度の和を接触面積として定義した場合、第１時点で接触面積は２１５になり、第２時点で接触面積は８１８になる。

一方、第１接触面積推定部６１０は、基準時点から測定されて獲得された指紋センサー１１２の全体ピクセル強度に対する統計値を臨界値として予め設定する。例えば、全体ピクセル強度の平均値を臨界値として設定する。但し、統計値の例は、特に平均値で制限されるものではない。第１接触面積推定部６１０は、第１時点が基準時点である場合、先に第１時点の全体ピクセル強度の平均値を算出して、算出された平均値を臨界値として設定し、設定された臨界値を用いて再び第１時点に対する第１接触面積を算出する。

第２接触面積推定部６２０は、第１接触面積推定部６１０によって２つ以上の時点から算出された第１接触面積の間の変化に基づいて第２接触面積を推定する。この際、第２接触面積は、被検体がセンサー部１１０に接触している実際の接触面積である。例えば、第２接触面積推定部６２０は、第１接触面積の変化、例えば第１時点の第１接触面積と第２時点の第１接触面積との差値又は増加／減少率などを既定の接触面積変換関数に入力して第２接触面積を推定する。第２接触面積は、脈波センサー１１１が脈波信号を測定する間の脈波センサー１１１と被検体との接触面積の変化を示す。

接触圧力獲得部６３０は、第２接触面積が推定されると、第２接触面積から接触圧力を獲得する。上述したように、既定の接触圧力変換関数を用いて第２接触面積から接触圧力を獲得する。

測定部６４０は、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する。測定部６４０は、上述したように、脈波信号及び接触圧力を用いてオシロメトリック波形を獲得し、オシロメトリック波形から特徴を抽出してオシロメトリック法に基づいて血圧のような生体情報を測定する。

図８は、一実施形態による生体情報測定方法の他の例のフローチャートである。

図８は、図１の生体情報測定装置１００によって行われる生体情報測定方法の他の例である。図１及び図６を参照して上述したため、詳しい説明を省略する。

先ず、生体情報測定装置１００は、生体情報測定要請を受信すると（段階８１０）、所定時間の間に脈波センサー１１１及び指紋センサー１１２を通じて、それぞれ脈波信号及び指紋センサー情報を獲得する（段階８２０）。

次いで、基準時点の全体ピクセル強度に基づいて臨界値を設定する（段階８３０）。基準時点における全体ピクセル強度に対する統計値、例えば平均値を臨界値として設定する。但し、既定の臨界値が存在する場合、段階８３０は省略される。

次いで、指紋センサー情報に基づいて２つ以上の時点で被検体が指紋センサーに接触した領域を決定する（段階８４０）。図７Ａ及び図７Ｂに示したように、生体情報測定装置１００は、各時点に対してピクセル強度が既定の臨界値以上であるピクセルの領域（Ａ１、Ａ２）を決定する。

次いで、各時点に対して決定された領域内のピクセル強度に基づいて各時点の第１接触面積を算出する（段階８５０）。例えば、第１時点でピクセル強度が既定の臨界値以上であるピクセルのピクセル強度を合算した結果を第１時点に対する第１接触面積として決定する。同様に、第２時点でピクセル強度が既定の臨界値以上であるピクセルのピクセル強度を合算した結果を第２時点に対する第１接触面積として決定する。

次いで、各時点に対して算出された第１接触面積の変化に基づいて第２接触面積を推定する（段階８６０）。例えば、既定の接触面積変換関数を適用して２つ以上の時点から算出された第１接触面積の変化から第２接触面積を推定する。

次いで、第２接触面積から接触圧力を獲得する（段階８７０）。例えば、接触面積と接触圧力との相関関係を示す接触圧力変換関数が予め定義され、予め定義された接触圧力変換関数を適用して接触圧力を獲得する。

次いで、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する（段階８８０）。この際、オシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。

次いで、生体情報測定結果を出力してユーザに提供する（段階８９０）。ユーザに効果的に測定結果を提供するために、多様な出力手段が活用される。

図９は、他の実施形態による生体情報測定装置のブロック図である。図１０は、図９のプロセッサの一実施形態による構成図である。

図９を参照すると、本実施形態による生体情報測定装置９００は、センサー部９１０及びプロセッサ９２０を含む。

本実施形態によると、センサー部９１０は、脈波センサー９１１及び指紋センサー９１２の外に力センサー９１３を更に含む。脈波センサー９１１及び指紋センサー９１２は、図１を参照して詳しく説明した。

力センサー９１３は、脈波センサー９１１及び／又は指紋センサー９１２の裏面、即ち被検体が接触する面の反対面に装着される。力センサー９１３は、被検体が脈波センサー９１１及び指紋センサー９１２に接触して力を加えると、その力の強度のような力情報を測定する。

プロセッサ９２０は、脈波信号、指紋センサー情報、及び力情報に基づいて生体情報を測定する。

図１０を参照すると、プロセッサ１０００は、接触面積推定部１０１０、接触圧力獲得部１０２０、測定部１０３０、及び力情報獲得部１０４０を含む。上述した生体情報測定装置１００の構成と同じ名称を有する構成は、同じ機能を行うため、以下、詳しい説明を省略する。

力情報獲得部１０４０は、脈波を測定する時間の間に被検体がセンサー部９１０に加える力情報を獲得する。一例として、本実施形態のように、センサー部９１０に力センサー９１３が搭載される場合、力センサー９１３によって測定された力情報を受信する。

他の例として、力情報獲得部１０４０は、脈波センサー９１１によって多波長の脈波信号が測定される場合、多波長の脈波信号を用いて力情報を獲得する。従って、力情報獲得部１０４０は、上述した生体情報測定装置１００のようにセンサー部１１０に力センサーが搭載されていない装置の一構成になる。

この場合、力情報獲得部１０４０は、何れか１つの波長の脈波信号と異なる２つ以上の脈波信号との差分信号を獲得し、獲得された２つ以上の差分信号に基づいて力情報を獲得する。例えば、多波長の脈波信号が緑色波長、赤色波長、及び青色波長である場合、力情報獲得部１０４０は、各波長の脈波信号をローパスフィルター（ＬＰＦ）に通過させて各波長の脈波ＤＣ信号を生成する。また、緑色波長の脈波ＤＣ信号で青色波長の脈波ＤＣ信号を差分した第１差分信号と、赤色波長の脈波ＤＣ信号で青色波長の脈波ＤＣを差分した第２差分信号との比率を算出し、算出された各時点の比率を各時点の力の強度として決定する。

接触圧力獲得部１０２０は、獲得された力情報及び接触面積に基づいて接触圧力を獲得する。例えば、各時点の力の強度を接触面積で割った値を各時点の接触圧力として算出する。

測定部１０３０は、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する。上述したように、オシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。一方、脈波センサーによって多波長の脈波信号が測定される場合、多様な基準によって何れか１つの脈波信号を選択するか、又は既定の統合モデルを通じて多波長の脈波信号を統合して１つの脈波信号を獲得する。或いは、それぞれの脈波信号及び接触圧力を用いてそれぞれのオシロメトリック波形を獲得し、獲得されたオシロメトリック波形を既定の統合モデルを用いて１つのオシロメトリック波形を獲得する。

図１１は、他の実施形態による生体情報測定方法のフローチャートである。

図１１は、図９の生体情報測定装置９００によって行われる生体情報測定方法の一実施形態である。

生体情報測定装置９００は、生体情報測定要請を受信すると（段階１１１０）、所定時間の間に脈波センサー及び指紋センサーを通じて、それぞれ脈波信号及び指紋センサー情報を獲得する（段階１１２０）。

次いで、被検体がセンサーに加える力の強度のような力情報を獲得する（段階１１３０）。この際、生体情報測定装置９００に搭載された力センサー９１３を通じて力情報を獲得する。この場合、段階１１３０は、段階１１２０と同時に行われる。力センサーを搭載していない場合は、段階１１２０で多波長の脈波信号が測定された後、多波長の脈波信号を用いて力情報を獲得する。

次いで、指紋センサー情報に基づいて被検体の接触面積を推定する（段階１１４０）。例えば、上述したように、各時点の指紋センサー９１２のピクセル強度を合算した結果を各時点の接触面積として決定する。

次いで、接触面積及び力情報に基づいて接触圧力を獲得する（段階１１５０）。例えば、各時点の力の強度を接触面積で割った値を各時点の接触圧力として算出する。

次いで、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する（段階１１６０）。この際、オシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。

次いで、生体情報測定結果を出力してユーザに提供する（段階１１７０）。ユーザに効果的に測定結果を提供するために、多様な出力手段が活用される。

図１２は、一実施形態による生体情報測定装置の更に他の例のブロック図である。図１３は、図１２のプロセッサの一実施形態による構成図である。図１４は、接触状態を判断する方法を説明する図である。

図１２を参照すると、本実施形態による生体情報測定装置１２００は、センサー部１２１０、プロセッサ１２２０、出力部１２３０、保存部１２４０、及び通信部１２５０を含む。上述した同じ名称の構成については、詳細な説明を省略する。

センサー部１２１０は、脈波センサー１２１１及び指紋センサー１２１２を含む。また、センサー部１２１０は、力センサーを更に含むこともある。

プロセッサ１２２０は、センサー部１２０１から受信された脈波信号及び指紋センサー情報に基づいて生体情報を測定する。

図１３は、図１２のプロセッサ１２２０の一実施形態である。図１３を参照すると、プロセッサ１３００は、接触面積推定部１３１０、接触圧力獲得部１３２０、測定部１３３０、ガイド部１３４０、及び接触状態判断部１３５０を含む。

接触面積推定部１３１０は、指紋センサー情報に基づいて被検体の接触面積を推定し、接触圧力獲得部１３２０は、推定された接触面積に関する情報に基づいて接触面積に相応する接触圧力を獲得する。この際、接触圧力獲得部１３２０は、接触面積から直ちに接触圧力を獲得する。或いは、多波長脈波信号を用いて獲得するか又は力センサーから受信された力情報を接触面積と共に用いて接触圧力を獲得する。

測定部１３３０は、脈波信号及び接触圧力を用いてオシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。

ガイド部１３４０は、生体情報測定要請が受信されると、ユーザが被検体をセンサー部１２１０に正しく接触させるようにガイドする情報を生成し、出力部１２３０を通じてガイド情報を出力する。この際、ガイド情報は、センサー部１２１０上の被検体の接触位置、及び測定時間の間に被検体がセンサー部１２１０に加えなければならない圧力の強度に関する情報を含む。

ガイド部１３４０は、保存部１２４０に保存された各種の情報を参照してユーザに適切なガイド情報を生成する。例えば、保存部１２４０に保存されたユーザの性別、年齢、健康状態情報、生体情報測定履歴、被検体（例：指、手首など）別の適切な接触位置や圧力、測定時間帯別の適切な接触強度のような多様な情報を活用して、現在のユーザに最適の接触位置や接触圧力のようなガイド情報を生成する。

ユーザがガイド情報を参照して被検体をセンサー部１２１０に接触させると、接触状態判断部１３５０は、被検体とセンサー部１２１０との接触状態を判断する。例えば、図１４は、脈波信号を測定するために接触した指の指紋イメージを図示したものである。接触状態判断部１３５０は、指紋イメージから指紋特徴点を抽出し、抽出された指紋特徴点と指紋センサーの特定位置とに基づいて接触状態を判断する。この際、指紋特徴点は被検体の中心位置であり、指紋センサーの特定位置は指紋センサーの中心位置である。

図１４を参照すると、（１）は、指紋イメージ中心位置（ＦＰ１）と指紋センサー１２１２の中心位置（ＣＰ１）との距離が相対的に遠い場合（例えば、距離が所定臨界値以上である場合）を図示したものである。（２）は、指紋イメージ中心位置（ＦＰ２）と指紋センサーの中心位置（ＣＰ２）との距離が相対的に近い場合（例えば、距離が所定臨界値未満である場合）を図示したものである。接触状態判断部１３５０は、指紋イメージ上の被検体中心位置と指紋センサー１２１２の中心位置との距離及び／又は方向を算出し、算出された距離が既定の臨界値を外れる場合、又は方向が既定の方向ではない場合、接触状態が正常ではないと判断する。但し、このような例示に制限されるものではない。

ガイド部１３４０は、判断の結果、接触状態が正常でない場合、ユーザに接触位置や接触強度を変更するようにガイドする情報を生成し、出力部１２３０を通じてユーザに出力する。接触状態判断部１３５０は、脈波信号を測定する間に持続的に接触状態を判断する。

再び図１２を参照すると、出力部１２３０は、センサー部１２１０から獲得された脈波信号、指紋センサー情報、及び／又はプロセッサ１２２０の処理結果を出力する。この際、出力部１２３０は、ディスプレイを通じて各種の情報を視覚的に提供する。或いは、スピーカーモジュール又はハプティックモジュールなどを通じて音声や振動、触感などの非視覚的な方式で各種の情報をユーザに提供する。

保存部１２４０は、各種の基準情報を保存する。この際、基準情報は、ユーザの年齢、性別、健康状態などのユーザ情報を含む。また、基準情報は、接触状態に関するガイド情報、接触面積変換関数、接触圧力変換関数、測定モデル、キャリブレーション基準情報のような生体情報測定に必要な情報を含む。但し、これに限定されるものではない。また、保存部１２４０は、プロセッサ１２２０を通じて処理した多様な結果を保存する。

保存部１２４０は、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤ又はＸＤメモリなど）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどの記録媒体を含むが、これらに制限されるものではない。

一方、プロセッサ１２２０は、生体情報が測定されると、既定のキャリブレーション判断基準に基づいて生体情報測定値のキャリブレーションの有無を判断する。この際、判断基準は、生体情報測定値の正常範囲、連続した正常範囲を外れた回数、所定時間の間に正常範囲を外れた総回数、被検体の状態変化、及びユーザの健康状態のうちの１つ又は２つ以上の組み合わせによって設定される。

プロセッサ１２２０は、キャリブレーションすると判断されると、保存部１２４０に保存されたキャリブレーション用の基準情報を用いて生体情報測定値をキャリブレーションして、生体情報をキャリブレーションする。この際、キャリブレーション用の基準情報は、実際の生体情報測定値（例：カフ血圧）、オフセット値などを含む。

通信部１２５０は、多様な外部機器１２６０と有線又は無線で通信する。外部機器１２６０は、スマートフォン、タブレットＰＣ、デスクトップＰＣなどの情報処理装置、カフ血圧測定機器のような生体情報を測定する機能を搭載した各種の装置を含む。通信部１２５０は、ブルートゥース（登録商標）（ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））通信、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）通信、近距離無線通信（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＮＦＣ）、ＷＬＡＮ通信、ジグビー（登録商標）（Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標））通信、赤外線（Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ＩｒＤＡ）通信、ＷＦＤ（Ｗｉ−Ｆｉ Ｄｉｒｅｃｔ）通信、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ−ｗｉｄｅｂａｎｄ）通信、Ａｎｔ＋通信、Ｗｉ−Ｆｉ通信、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）通信、３Ｇ通信、４Ｇ通信、５Ｇ通信などを用いて外部機器と通信する。しかし、これは、一例に過ぎず、これらに限定されるものではない。

図１５は、一実施形態による生体情報測定方法の更に他の例のフローチャートである。

図１５は、図１２の生体情報測定装置１２００によって行われる一実施形態である。

先ず、生体情報測定装置１２００は、生体情報測定要請を受信する（段階１５１０）。

次いで、生体情報測定装置１２００は、被検体の接触強度及び／又は接触圧力のような測定ガイド情報を出力する（段階１５２０）。

次いで、脈波センサー及び指紋センサーを通じて、所定時間の間にそれぞれ脈波信号及び指紋センサー情報を獲得する（段階１５３０）。

次いで、指紋センサー情報に基づいて接触状態が正常であるか否かを判断する（段階１５４０）。例えば、指紋イメージから指紋特徴点を抽出し、抽出された指紋特徴点と指紋センサーの特定位置とに基づいて接触状態を判断する。この際、指紋特徴点は被検体の中心位置であり、指紋センサーの特定位置は指紋センサーの中心位置である。指紋イメージ上の被検体中心位置と指紋センサーの中心位置との距離を算出し、算出された距離が既定の臨界値を外れる場合、接触状態が正常ではないと判断する。

段階１５４０で判断の結果、接触状態が正常でないと判断した場合、段階１５２０に移動して、ユーザが接触位置や接触強度を変更するようにガイドする。例えば、被検体の中心位置と指紋センサーの中心位置との距離及び方向情報に基づいて指紋センサーの中心位置に移動するようにガイドする。

段階１５４０で判断の結果、接触状態が正常であると判断した場合、指紋センサー情報に基づいて被検体の接触面積を推定する（段階１５５０）。例えば、指紋センサーの各ピクセルの強度の統計値を既定の接触面積変換関数に代入して接触面積を算出する。

次いで、推定された接触面積から被検体と脈波センサーとの接触圧力を獲得する（段階１５６０）。例えば、接触面積と接触圧力との相関関係を示す接触圧力変換関数を適用して、接触面積から直接接触圧力を獲得する。或いは、センサー部１２１０に力センサーが搭載された場合、力センサーによって測定された力情報と接触面積とに基づいて接触圧力を獲得する。或いは、脈波センサーによって獲得された多波長の脈波信号を通じて力情報を獲得し、獲得された力情報と接触面積とに基づいて接触圧力を獲得する。

次いで、脈波信号及び接触圧力に基づいて生体情報を測定する（段階１５７０）。例えば、オシロメトリック法に基づいて生体情報を測定する。

次いで、生体情報測定結果を多様な出力手段を通じてユーザに提供する（段階１５８０）。

一方、上述した本発明の実施形態は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体にコンピュータ読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取られるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。

コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置などがあり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを介した伝送）の形態で具現されるものを含む。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードとして保存されて実行可能である。そして、本発明の実施形態を具現するための機能的な（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）プログラム、コード、及びコードセグメントは、当該技術分野のプログラマーによって容易に推論され得る。

以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。

本発明は、生体情報測定装置及び方法関連の技術分野に適用可能である。

２０ スマート機器
２１ イメージセンサー
１００、９００、１２００ 生体情報測定装置
１１０、９１０、１２１０ センサー部
１１１、９１１、１２１１ 脈波センサー
１１２、９１２ 指紋センサー
１２０、３００、６００、９２０、１０００、１２２０、１３００ プロセッサ
３１０、１０１０、１３１０ 接触面積推定部
３２０、６３０、１０２０、１３２０ 接触圧力獲得部
３３０、６４０、１０３０、１３３０ 測定部
６１０、６２０ 第１、第２接触面積推定部
９１３ 力センサー
１０４０ 力情報獲得部
１２３０ 出力部
１２４０ 保存部
１２５０ 通信部
１２６０ 外部機器
１３４０ ガイド部
１３５０ 接触状態判断部

Claims (29)

1. 被検体から脈波信号を測定する脈波センサーと、
   被検体の指紋情報を獲得する指紋センサーと、
   前記指紋情報に基づいて被検体と前記指紋センサーとの接触面積を推定し、前記脈波信号及び前記接触面積に基づいて生体情報を測定するプロセッサと、を備えることを特徴とする生体情報測定装置。
2. 前記脈波センサーは、
   被検体に光を照射する光源と、
   被検体に光が照射された後、被検体からの反射光を検出するディテクターと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
3. 前記指紋センサーは、静電容量指紋センサーであることを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
4. 前記プロセッサは、前記指紋情報のうちのピクセル強度に対する統計値を算出し、接触面積変換関数を適用して前記統計値から前記接触面積を推定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
5. 前記プロセッサは、前記接触面積に基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触圧力を決定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
6. 前記プロセッサは、前記脈波センサーに対して被検体から加えられた力を決定し、前記力及び前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定することを特徴とする請求項５に記載の生体情報測定装置。
7. 脈波センサーに加えられた力を測定する力センサーを更に含むことを特徴とする請求項６に記載の生体情報測定装置。
8. 前記脈波センサーは、前記脈波信号を含む多波長の複数の脈波信号を測定し、
   前記プロセッサは、前記多波長の複数の脈波信号に基づいて前記力を決定することを特徴とする請求項６に記載の生体情報測定装置。
9. 前記脈波センサーは、第１波長を有する前記脈波信号と異なる２つ以上の波長を有する複数の脈波信号を測定し、
   前記プロセッサは、前記第１波長の脈波信号及び前記第１波長と異なる２つ以上の波長を有する複数の脈波信号のそれぞれの間の差分信号を獲得し、該獲得された差分信号及び前記接触面積に基づいて被検体が前記脈波センサーに加えた力を決定することを特徴とする請求項５に記載の生体情報測定装置。
10. 前記プロセッサは、接触圧力変換関数を適用し、前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定することを特徴とする請求項５に記載の生体情報測定装置。
11. 前記プロセッサは、前記複数の脈波信号及び前記接触圧力に基づいてオシロメトリック波形を獲得し、該獲得されたオシロメトリック波形に基づいて生体情報を測定することを特徴とする請求項９に記載の生体情報測定装置。
12. 前記プロセッサは、ユーザに被検体の基準接触位置及び基準接触強度のうちの少なくとも１つを含むガイド情報を提供することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
13. 前記プロセッサは、前記脈波信号が測定される間に、前記指紋情報のうちの指紋イメージに基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触状態を判断することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
14. 前記プロセッサは、前記指紋イメージから指紋特徴点を抽出し、該抽出された指紋特徴点と前記指紋センサーの中心位置との距離に基づいて前記接触状態を判断することを特徴とする請求項１３に記載の生体情報測定装置。
15. 前記プロセッサは、前記接触状態が非正常である場合、ユーザに被検体の接触位置を変更させるガイド情報を提供することを特徴とする請求項１４に記載の生体情報測定装置。
16. 前記生体情報は、血圧、血管年齢、動脈硬化度、大動脈圧波形、血管弾性度、ストレス指数、及び疲労度のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
17. 前記プロセッサは、前記脈波信号が測定される間に、被検体と前記脈波センサーとの接触面積の変化を決定し、前記脈波信号及び前記接触面積の変化に基づいて生体情報を測定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
18. 前記指紋情報は、ピクセル強度を含み、
    前記プロセッサは、ピクセル強度が臨界値以上であるピクセルを決定し、前記決定されたピクセルのピクセル強度を線形結合して前記接触面積を推定することを特徴とする請求項１７に記載の生体情報測定装置。
19. 脈波センサー、指紋センサー、及びプロセッサを含む生体情報測定装置の生体情報測定方法であって、
    前記プロセッサにより、
    前記脈波センサーを用いて被検体から脈波信号を測定する段階と、
    前記指紋センサーを用いて被検体の指紋情報を獲得する段階と、
    前記指紋情報に基づいて被検体と前記指紋センサーとの接触面積を推定する段階と、
    前記脈波信号及び前記接触面積に基づいて生体情報を測定する段階と、を有することを特徴とする生体情報測定方法。
20. 前記接触面積を推定する段階は、
    前記指紋情報のうちの各ピクセル強度に対する統計値を算出する段階と、
    接触面積変換関数を適用して前記統計値から前記接触面積を推定する段階と、を含むことを特徴とする請求項１９に記載の生体情報測定方法。
21. 前記接触面積に基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触圧力を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の生体情報測定方法。
22. 前記脈波センサーに対して被検体から加えられた力を決定する段階を更に含み、
    前記接触圧力を決定する段階は、前記力及び前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定することを特徴とする請求項２１に記載の生体情報測定方法。
23. 前記接触圧力を決定する段階は、接触圧力変換関数を適用し、前記接触面積に基づいて前記接触圧力を決定することを特徴とする請求項２１に記載の生体情報測定方法。
24. 前記生体情報を測定する段階は、
    前記脈波信号及び前記接触圧力に基づいてオシロメトリック波形を獲得する段階と、
    前記獲得されたオシロメトリック波形に基づいて生体情報を測定する段階と、を更に含むことを特徴とする請求項２１に記載の生体情報測定方法。
25. 生体情報測定要請が受信された場合、ユーザに被検体の基準接触位置及び基準接触強度のうちの少なくとも１つを含むガイド情報を提供する段階を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の生体情報測定方法。
26. 前記脈波信号が測定される間に、前記指紋情報のうちの指紋イメージに基づいて被検体と前記脈波センサーとの接触状態を判断する段階を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の生体情報測定方法。
27. 前記接触状態が非正常である場合、ユーザに被検体の接触位置を変更させるガイド情報を提供する段階を更に含むことを特徴とする請求項２６に記載の生体情報測定方法。
28. 前記脈波信号が獲得される間に、被検体と前記脈波センサーとの接触面積の変化を決定する段階と、
    前記脈波信号及び前記接触面積の変化に基づいて生体情報を測定する段階と、を更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の生体情報測定方法。
29. 前記指紋情報は、ピクセル強度を含み、
    前記接触面積を推定する段階は、
    ピクセル強度が臨界値以上であるピクセルを決定する段階と、
    前記決定されたピクセルのピクセル強度を線形結合して前記接触面積を推定する段階と、を含むことを特徴とする請求項２８に記載の生体情報測定方法。
    
    

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