KR101008825B1 - 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치및 방법 - Google Patents

다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로, 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출하는 매칭 필터링부와; 상기 매칭 필터링부의 결과에서 피크점을 찾기 위해 일정 간격의 필터 출력값에 따른 구간으로 다수개 구획되는 시작점이 다른 다중 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출하는 다중윈도우 기반 분석부;를 포함하여 구성함으로서, 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득할 수 있게 되는 것이다.
생체신호, 심전도, 압맥파, 특성 패턴, 매칭 필터링, 다중 윈도우

Description

다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법{Apparatus and method for finding characteristic parameters in bio-signal using multiple moving windows}
본 발명은 생체신호의 특성 파라미터 추출에 관한 것으로, 특히 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득하기에 적당하도록 한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 생체신호(Biosignal)는 인체에서 발생되고 측정될 수 있는 모든 정보들을 말하는 것으로, 뇌전도(electroencephalogram, EEG), 망막전도(electroretinogram, ERG), 안전도(electrooculography, EOG), 호흡(respiratory , RESP), 심전도(electrocardiogram, ECG), 위전 도(electrlgastrography, EGG), 맥파(photoplethysmogram, PPG), 근전도(electromyogram, EMG), 신경전도(electroneurogram, ENG), 피부전도도(Galvanic Skin Response, GSR) 등이 있다.
이러한 생체신호는 보통 신호대잡음비가 높지 않고, 환자의 움직임 등과 관련한 기저선 변동, 다른 생체 신호들의 간섭, 호흡이나 생리 대사 등과 관련한 변동, 환자 상태에 따른 신호의 모양과 크기 및 주기의 변동 등의 특징이 있다.
따라서 종래의 일반적인 신호 처리에서 널리 사용되고 있는 크기에 따른 문턱치 기반의 피크 추출 방법으로 생체신호를 효과적으로 안정되게 획득하기에는 한계가 있다.
또한 신호 특성에 맞춘 적응적인 문턱치 설정은 기저선 변동이나 낮은 신호대잡음비 등으로 어려움이 많다. 특히 몸이 불편하거나 병증이 있는 환자의 경우 이러한 특성 패턴 추출에 더욱 큰 어려움이 따른다.
또한 획득한 생체 신호에서 얻은 특성 파라미터는 생체 신호를 분석하거나 진단하는데 중요한 역할을 한다. 즉, 측정된 생체신호의 특성 파라미터들, 예를 들면 심전도 파형에서 최대값(R 피크)이나 최소값(Q 또는 S 피크), 또는 최대값 간의 시간 (R-R 간격) 등은 심전도 파형의 진단에 중요한 역할을 한다. 그러나 측정된 생체 신호에는 보통 외부잡음, 기저선(baseline) 변동, 다른 생체 신호들의 간섭, 생체 리듬의 변동에 따른 신호 변동 등 다양한 외부 및 내부의 요인이 있기 때문에, 종래에는 특성 파라미터의 추출이 용이하지 않은 한계가 있었다.
이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득할 수 있는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치의 블록구성도이다.
이에 도시된 바와 같이, 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출하는 매칭 필터링부(10)와; 상기 매칭 필터링부(10)의 결과에서 피크점을 찾기 위해 일정 간격의 필터 출력값에 따른 구간으로 다수개 구획되는 시작점이 다른 다중 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출하는 다중윈도우 기반 분석부(20);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
상기 매칭 필터링부(10)는, 심전도 파형, 압맥파 파형을 포함한 생체신호를 추출하는 생체신호 추출부(11)와; 상기 생체신호 추출부(11)에서 추출한 생체신호 에 대해 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 필터링을 수행하는 패턴매칭 필터링부(12);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
상기 다중윈도우 기반 분석부(20)는, 다수의 윈도우를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나누는 다중윈도우 적용부(21)와; 상기 다중윈도우 적용부(21)에서 나눈 각 윈도우 구간에서 최대값 또는 최소값을 계산하는 윈도우구간 계산부(22)와; 상기 윈도우구간 계산부(22)에서 계산한 값에서 국지 최대값 또는 국지 최소값을 계산하고, 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균을 구하는 국지값 계산부(23)와; 상기 국지값 계산부(23)의 계산 결과를 전달받고, 국지 최대값 및 국지 최소값을 상기 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균과 비교하는 비교부(24)와; 상기 비교부(24)의 비교결과를 처리하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 결과처리부(25);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
상기 결과처리부(25)는, 윈도우 구간의 국지 최대값이 국지 최대값 평균 보다 크거나 또는 윈도우 구간의 국지 최소값 평균 보다 작으면 피크라고 판정하고, 그렇지 않으면 제거하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 것을 특징으로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법을 보인 흐름도이다.
이에 도시된 바와 같이, 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출하는 제 1 단계(ST1, ST2)와; 상기 제 1 단계의 결과에서 피크점을 찾기 위해 시작점이 다른 다수의 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출하여 피크점을 찾는 제 2 단계(ST3 ~ ST9);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 1 단계는, 심전도 파형, 압맥파 파형을 포함한 생체신호를 추출하는 제 11 단계(ST1)와; 상기 생체신호를 추출하는 제11단계에서 추출한 생체신호에 대해 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 필터링을 수행하는 제 12 단계(ST2);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 2 단계는, 다수의 윈도우를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나누는 제 21 단계(ST3)와; 상기 제 21 단계에서 나눈 각 윈도우 구간에서 최대값 또는 최소값을 계산하는 제 22 단계(ST4)와; 상기 제 22 단계에서 계산한 값에서 국지 최대값 또는 국지 최소값을 계산하고, 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균을 구하는 제 23 단계(ST5, ST6)와; 제 23 단계의 계산 결과를 전달받고, 국지값을 상기 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균과 비교하는 제 24 단계(ST7)와; 상기 제 24 단계의 비교결과를 처리하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 제 25 단계(ST8, ST9);를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 25 단계는, 윈도우 구간의 국지 최대값이 국지 최대값 평균 보다 크거나 또는 윈도우 구간의 국지 최소값 평균 보다 작으면 피크라고 판정하고, 그렇지 않으면 제거하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법은 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득할 수 있는 효과가 있게 된다.
본 발명에서는 생체 신호에서 특성 패턴을 추출하기 위한 매칭 필터링을 적용하고, 필터링된 신호에서 다중 윈도우를 기반으로 특성 패턴을 추출하였다. 본 발명을 구성하는 각각의 단계는 비교적 단순하며, 기저선 변동이나 외부 노이즈, 다른 생체신호의 간섭에 강인한 효과가 있다.
또한 본 발명은 생체신호에서 특성 패턴의 위치를 잘 추출해낼 수 있다. 일 례로 본 발명을 이용하여 심전도의 R 피크와 압맥파의 S 피크를 검출하였다. 이러한 정보는 심전도의 R-R 간격, 심장주기 변동도, 맥파속도, 혈관노화도 등을 판정하는데 유용하게 사용된다.
기저선 변동, 낮은 신호대잡음비, 다른 생체 신호의 간섭 등으로 변동도가 높은 생체 신호에서 주요 특성 파라미터(패턴)를 안정적으로 추출하는 것은 검사 및 진단에서 몹시 중요한 일이다. 이에 본 발명은 각 단계의 과정이 비교적 간단하고, 잡음에 강인하여 검사 및 진단의 객관성을 높이고, 진단의 자동화를 많은 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.
이와 같이 구성된 본 발명에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있으며, 이에 따라 각 용어의 의미는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 할 것이다.
먼저 본 발명은 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득하고자 한 것이다.
본 발명에서는 생체 신호에서 특성 패턴을 추출하기 위한 매칭 필터링을 적용하고, 필터링된 신호에서 다중 윈도우를 기반으로 특성 패턴을 추출하였다. 본 발명을 구성하는 각각의 단계는 비교적 단순하며, 기저선 변동이나 외부 노이즈, 다른 생체신호의 간섭에 강인한 특성이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치의 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법을 보인 흐름도이다.
먼저 매칭 필터링부(10)는 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출한다.
이러한 매칭 필터링부(10)에서 생체신호 추출부(11)는 심전도 파형, 압맥파 파형을 포함한 생체신호를 추출한다. 이때 생체신호에는 뇌전도(electroencephalogram, EEG), 망막전도(electroretinogram, ERG), 안전도(electrooculography, EOG), 호흡(respiratory , RESP), 심전도(electrocardiogram, ECG), 위전도(electrlgastrography, EGG), 맥파(photoplethysmogram, PPG), 근전도(electromyogram, EMG), 신경전도(electroneurogram, ENG), 피부전도도(Galvanic Skin Response, GSR) 등의 각종 생체신호가 모두 포함될 수 있다.
또한 패턴매칭 필터링부(12)는 생체신호 추출부(11)에서 추출한 생체신호에 대해 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 필터링을 수행하는 패턴매칭 필터링부(12);를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
그리고 다중윈도우 기반 분석부(20)는 매칭 필터링부(10)의 결과에서 피크점을 찾기 위해 시작점이 다른 다수의 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출한다.
이러한 다중윈도우 기반 분석부(20)에서 다중윈도우 적용부(21)는 다수의 윈도우를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나눈다.
또한 윈도우구간 계산부(22)는 다중윈도우 적용부(21)에서 나눈 각 윈도우 구간에서 최대값 또는 최소값을 계산한다.
또한 국지값 계산부(23)는 윈도우구간 계산부(22)에서 계산한 값에서 국지 최대값 또는 국지 최소값을 계산하고, 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균을 구한다.
또한 비교부(24)는 국지값 계산부(23)의 계산 결과를 전달받고, 국지 최대값 또는 국지 최소값을 상기 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균과 비교과 비교한다.
또한 결과처리부(25)는 비교부(24)의 비교결과를 처리하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력한다. 즉, 윈도우 구간의 국지 최대값이 국지 최대값 평균 보다 크거나 또는 윈도우 구간의 국지 최소값 평균 보다 작으면 피크라고 판정하고, 그렇지 않으면 제거하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력한다.
도 3에서 (a)는 생체신호의 한 예인 심전도 파형이고, (b)는 압맥파 파형(b)을 보인 파형도이고, 도 4는 특성 파라미터의 추출을 위한 매칭 필터링을 보인 도면이며, 도 5에서 (a)는 매칭 필터링을 적용한 심전도 파형이고, (b)는 압맥파 파형을 보인 파형도이고, 도 6은 다중 윈도우의 구성 예를 도면이며, 도 7은 본 발명에 의해 특성파라미터를 추출한 결과를 보인 도면이다.
본 발명의 설명을 위한 생체신호(ST1)의 예로 심전도 파형과 압맥파 파형을 도 3에 보였다. 도 3에서 보듯이 심전도나 압맥파 파형에서 환자의 움직임과 관련한 기저선 변동을 볼 수 있다. 보통 기저선 변동은 신호의 크기보다 매우 클 수 있기 때문에 단순히 크기에 따른 문턱치 설정으로 특성 패턴을 (예를 들면, 심전도에 서 R-피크나 압맥파에서 S 피크) 추출하기는 어렵다.
본 발명에서 특성 패턴을 추출하기 위한 첫 번째 단계는 특성 패턴과 잘 매칭이 되는 구조의 필터링(ST2)을 적용하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 한다. 예를 들면 도 3에서 보인 심전도의 R 피크(압맥파의 S 피크)는 피크점을 중심으로 왼쪽으로는 급격한 + 기울기, 오른쪽은 기울기를 갖게 된다. 따라서 각 데이터 점에서 왼쪽 편의 2개의 기울기를 합한 후 오른편의 2개의 기울기를 빼면 R 피크점에서 큰 양의 값을, S 피크에서는 큰 음의 값을 갖게 된다. 도 4에서 보인 변수를 사용한 필터링 출력값은 다음의 수학식 1과 같이 주어진다.
Figure 112008062517441-pat00001
여기에서 w(i)는 i 점에서 측정된 생체신호, d(i)는 기울기, y(i)는 필터 출력값을 나타낸다. 따라서 (식-1)로부터 필터 커널은 다음의 수학식 2와 같이 주어진다.
Figure 112008062517441-pat00002
일반적으로 왼편의 M개의 기울기를 합한 값에 오른편의 M 개의 기울기를 뺄 경우 필터 커널은 다음의 수학식 3으로 주어진다.
Figure 112008062517441-pat00003
수학식 3의 필터 커널로 필터링을 할 경우, 기울기가 비교적 완만하거나, 한 방향의 기울기를 가지는 구간에서는 적은 출력값을 가지게 되고, 기울기가 급격하게 + 에서 - 로 바뀌는 점에서는 큰 양의 값을, 기울기가 급격하게 - 에서 + 로 바뀌는 점에서는 큰 음의 값을 가지게 된다. 도 3의 심전도 및 압맥파 파형에 수학식 2의 필터링을 적용한 결과를 도 5에 나타내었다.
도 5에서 보듯이 심전도의 R 피크점에서 큰 양의 값이, 압맥파의 S 피크점에서 큰 음의 값이 얻어짐을 알 수 있다. 심전도에서 기저선 변동이나 R 피크에 비하여 기울기가 상대적으로 완만한 T 피크는 거의 사라졌음을 알 수 있다. 환자의 상태나 심전도 전극 부착 위치에 따라 때로는 T 피크가 R 피크보다 커서 R 피크를 찾는데 어려울 때가 많다. 이러한 문제는 본 발명에서 제안한 필터링 방법으로 해결됨을 알 수 있다.
보통 생체신호, 특히 심장과 관련한 심전도나 맥파 등은 주기적인 특성을 가진다. 그러나 신호의 크기와 주기는 개인의 건강 상태나 나이 등에 따라 다르며, 동일인이 동일한 조건에서 측정하여도 교감/부교감 신경의 제어 메커니즘에 따라 변동성이 있으며, 이러한 변동성이 심장이나 신체의 건강 상태의 척도가 되기도 한다.
앞에서 제시한 매칭 필터링으로 기저선의 변동이나 유사 피크는 많이 제거되 었으나, 필터 출력값도 피크값을 포함한 주변 값의 크기에 따라 영향을 받으므로 단순히 문턱치를 이용한 검출에는 어려움이 많다.
본 발명에서는 시작점이 다른 다수의 윈도우를 사용하여 검출한다. 각각의 윈도우는 동일한 길이를 가지며, 시작점이 다른 것을 제외하고는 동일한 특성을 갖는다.
도 6에서는 2개의 윈도우(W와 Q로 표시)를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나눈 예를 보였다(ST3). 도 6에서 W 윈도우의 구간은 실선으로 나타내었고, Q 윈도우의 구간은 점선으로 나타내었다. 도 6에서 보듯이 Q 윈도우는 W 윈도우에 비하여 시작점이 L/2 만큼 오른쪽으로 전이되어 있다(L은 윈도우 길이). 각각의 윈도우로 나누어진 구간들은 서로 중복이 되거나 빠진 구간이 없다. 윈도우의 길이는 보통 신호의 주기(C)보다 짧게 하며, 다음의 수학식 4의 부등식을 이용하여 구한다.
Figure 112008062517441-pat00004
여기에서 상수 k 는 1.5에서 2 사이의 수로, 사용된 윈도우 개수(N)에 따라 다음의 수학식 5와 같이 주어진다.
Figure 112008062517441-pat00005
한 예로 심장 주기가 700~850ms 일 때 2개의 윈도우를 사용할 경우(k = 1.5), L=333 ms (L < 467ms) 로 정할 수 있다. 너무 짧은 L은 계산량을 증가시켜 바람직하지 않다.
다음으로 각 윈도우 구간에서 최대값 (또는 최소값)을 구한다(ST4). 윈도우 W 의 i-번째 구간의 최대 (또는 최소) 값의 위치 및 크기를
Figure 112008062517441-pat00006
으로 나타낼 때
Figure 112008062517441-pat00007
은 다음의 수학식 6 및 수학식 7의 조건을 만족하면 국지 최대값(
Figure 112008062517441-pat00008
) (또는 최소값(
Figure 112008062517441-pat00009
))이 된다(ST5).
Figure 112008062517441-pat00010
Figure 112008062517441-pat00011
여기에서
Figure 112008062517441-pat00012
과
Figure 112008062517441-pat00013
는
Figure 112008062517441-pat00014
구간과 중복되는 구간을 갖는 다른 윈도우이다. 도 6의 예에서 수학식 6에 의하여
Figure 112008062517441-pat00015
,
Figure 112008062517441-pat00016
,
Figure 112008062517441-pat00017
로 주어진다. 따라서
Figure 112008062517441-pat00018
을 배재하면 국지 최대값의 집합
Figure 112008062517441-pat00019
은 윈도우 최대값의 집합
Figure 112008062517441-pat00020
의 부분집합이 된다. 윈도우 구간은 주기에 비하여 충분히 작기 때문에,
Figure 112008062517441-pat00021
의 원소 개수는 찾고자 하는 특성 패턴의 집합
Figure 112008062517441-pat00022
의 원소 개수 보다 훨씬 많게 된다(앞의 예에서 약 2.5배). 수학식 6에 의하여
Figure 112008062517441-pat00023
의 원소 개수는
Figure 112008062517441-pat00024
의 원소 개수보다 는 많이 줄어들지만 여전히
Figure 112008062517441-pat00025
의 원소 개수 보다는 많다. 국지 최대값의 집합
Figure 112008062517441-pat00026
은 특성 패턴의 집합
Figure 112008062517441-pat00027
의 부분집합이 된다. 예를 들면 도 6에서
Figure 112008062517441-pat00028
은 구간의 국지 최대값이지만 R 피크는 아니고,
Figure 112008062517441-pat00029
은 찾고자하는 R 피크이며,
Figure 112008062517441-pat00030
은 알고리즘에 의하여 배재되었다(
Figure 112008062517441-pat00031
).
국지 최대값의 집합
Figure 112008062517441-pat00032
에서 R 피크만을 얻기 위하여 집합
Figure 112008062517441-pat00033
의 크기의 평균치를 문턱 값으로 설정하여 분류하였다(ST6).
R 피크는 R 피크가 아닌 국지 최대값들에 비하여 월등히 크다. 이것은 윈도우 구간 L 에서는 하나의 최대값만 선택되기 때문에 R 피크 주변의 R 피크와 비슷한 크기의 값들은 국지 최소값이 될 가능성은 희박하기 때문이다. 따라서 j 번째 구간의 국지 최대값(또는 최소값)이 평균치보다 클(작을) 경우 R (또는 S) 피크라고 판정하고, 아닐 경우는 제거한다(ST7 ~ ST9).
본 발명에서 제안한 방법으로 구한 도 3의 심전도의 R 피크와 압맥파의 S 피크를 도 7에 나타내었다. 도 7에서 보듯이 도 3의 피크 위치를 정확하게 찾아내는 것을 확인할 수 있다.
이처럼 본 발명은 측정된 생체신호의 특성 패턴 추출을 용이하게 해 주는 매칭 필터링과 필터링 결과에서 피크점을 찾기 위한 시작점이 다른 다중 윈도우 기반 분석을 수행함으로써, 생체신호의 주요 변동요소에 영향을 받지 않고 다중 윈도우를 이용하여 생체신호의 특성 파라미터를 효과적이고 안정되게 획득하게 되는 것이다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 한정하여 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. 따라서 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 응용할 수 있고, 이러한 응용도 하기 특허청구범위에 기재된 기술적 사상을 바탕으로 하는 한 본 발명의 권리범위에 속하게 됨은 당연하다 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치의 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법을 보인 흐름도이다.
도 3에서 (a)는 생체신호의 한 예인 심전도 파형이고, (b)는 압맥파 파형(b)을 보인 파형도이다.
도 4는 특성 파라미터의 추출을 위한 매칭 필터링을 보인 도면이다.
도 5에서 (a)는 매칭 필터링을 적용한 심전도 파형이고, (b)는 압맥파 파형을 보인 파형도이다.
도 6은 다중 윈도우의 구성 예를 도면이다.
도 7은 본 발명에 의해 특성파라미터를 추출한 결과를 보인 도면이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
10 : 매칭 필터링부
11 : 생체신호 추출부
12 : 패턴매칭 필터링부
20 : 다중윈도우 기반 분석부
21 : 다중윈도우 적용부
22 : 윈도우구간 계산부
23 : 국지값 계산부
24 : 비교부
25 : 결과처리부

Claims (8)

  1. 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출하는 매칭 필터링부와;
    상기 매칭 필터링부의 결과에서 피크점을 찾기 위해 일정 간격의 필터 출력값에 따른 구간으로 다수개 구획되는 시작점이 다른 다중 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출하는 다중윈도우 기반 분석부;
    를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 매칭 필터링부는,
    심전도 파형, 압맥파 파형을 포함한 생체신호를 추출하는 생체신호 추출부와;
    상기 생체신호 추출부에서 추출한 생체신호에 대해 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 필터링을 수행하는 패턴매칭 필터링부;
    를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 다중윈도우 기반 분석부는,
    상기 다수의 윈도우를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나누는 다중윈도우 적용부와;
    상기 다중윈도우 적용부에서 나눈 각 윈도우 구간에서 최대값 또는 최소값을 계산하는 윈도우구간 계산부와;
    상기 윈도우구간 계산부에서 계산한 값에서 국지 최대값 또는 국지 최소값을 계산하고, 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균을 구하는 국지값 계산부와;
    상기 국지값 계산부의 계산 결과를 전달받고, 국지 최대값 또는 국지 최소값을 상기 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균과 비교하는 비교부와;
    상기 비교부의 비교결과를 처리하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 결과처리부;
    를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 결과처리부는,
    윈도우 구간의 국지 최대값이 상기 국지 최대값 평균 보다 크거나 또는 윈도우 구간의 국지 최소값이 상기 국지 최대값 평균 보다 작으면 피크라고 판정하고, 그렇지 않으면 제거하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 장치.
  5. 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 측정된 생체신호의 특성 패턴을 추출하는 제 1 단계와;
    상기 제 1 단계의 결과에서 피크점을 찾기 위해 일정 간격의 필터 출력값에 따른 구간으로 다수개 구획되는 시작점이 다른 다중 윈도우를 사용하여 생체 신호의 특성 패턴을 추출하여 피크점을 찾는 제 2 단계;
    를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제 1 단계는,
    심전도 파형, 압맥파 파형을 포함한 생체신호를 추출하는 제 11 단계와;
    상기 생체신호를 추출하는 제11단계에서 추출한 생체신호에 대해 특성 패턴과 매칭되는 구조의 필터링을 수행하여 특성 패턴이 발생한 곳에서 피크가 나타나도록 필터링을 수행하는 제 12 단계;
    를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법.
  7. 청구항 5 또는 청구항 6에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    다수의 윈도우를 사용하여 측정된 생체신호를 구간으로 나누는 제 21 단계와;
    상기 제 21 단계에서 나눈 각 윈도우 구간에서 최대값 또는 최소값을 계산하는 제 22 단계와;
    상기 제 22 단계에서 계산한 값에서 국지 최대값 또는 국지 최소값을 계산하고, 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균을 구하는 제 23 단계와;
    제 23 단계의 계산 결과를 전달받고, 국지 최대값 또는 국지 최소값을 상기 국지 최대값 평균 또는 국지 최소값 평균과 비교하는 제 24 단계와;
    상기 제 24 단계의 비교결과를 처리하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 제 25 단계;
    를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제 25 단계는,
    윈도우 구간의 국지 최대값이 국지 최대값 평균 보다 크거나 또는 윈도우 구간의 국지 최소값 평균 보다 작으면 피크라고 판정하고, 그렇지 않으면 제거하여 측정된 생체신호의 피크 판정결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 다중 윈도우를 이용한 생체신호의 특성 파라미터 추출 방법.
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