KR101303354B1 - 스트레스를 완화시키기 위한 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
스트레스 및 스트레스에 의해 야기되거나 악화된 질병들을 평가하고 치료하기 위한, 사용하기 쉽고 비용-효율적인 방법들 및 장치들이 제공된다. 특히, 호흡하는 동안 실시간 RSA 파동 정보를 피험자에게 제공하는 RSA 파동들을 식별하기 위한 장치들 및 방법들이 제공된다. 이러한 방법들 및 장치들은 또한 RSA 파동에서 강하점들을 식별하기 위하여 사용될 수 있다. 그러한 방법들 및 장치들은 부교감 신경 유출을 유지시키고 이에 따라 스트레스 레벨을 방지하고/방지하거나 감소시키는 능력을 피험자에게 제공한다.
Description
본 출원은 2005년 3월 18일에 출원된 미국 출원 제11/084,456호에 대한 연속 부분 출원이며, 상기 미국 출원에 대한 우선권을 청구하고 상기 미국 출원으로부터 이익을 얻는다. 본 출원은 또한 2005년 4월 20일에 출원된 미국 가출원 제60/673,148호, 2005년 4월 21일에 출원된 미국 가출원 제60/673,627호, 2005년 8월 4일에 출원된 미국 가출원 제60/705,883호에 대하여 우선권을 청구하고 그로부터 이익을 얻는다. 상기 각각의 참조된 출원들의 모든 내용은 본 명세서에서 참조로서 통합된다.
본 발명은 스트레스 및 스트레스와 관련된 질병을 평가하고 치료하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 호흡기 동성(sinus) 부정맥 패턴들상에 정보를 제공함으로써 부교감 신경 활동을 증가시키기 위한 생체 자기 제어(biofeedback) 장치 및 방법에 관한 것이다.
다수의 스트레스 감소 제품들 및 서비스들이 존재함에도 불구하고, 스트레스 및 스트레스-관련 질병들은 여전히 비경제적인 비용 및 경제적 불안을 초래한다. 미국에서는 직업적 스트레스가 생산성, 장기 결근 및 이직률에 관하여 해마다 거의 3000억 달러에 달하는 손실을 야기하는 것으로 추정되었다. 일과 관련된 직접적인 비용에 덧붙여, 스트레스 및 스트레스 관련 질병들을 치료하기 위한 시도들이 2002년에 항우울 및 항불안 약품들에 170억 달러 이상을 차지하였다. 앞으로 그러한 약리학적 치료에 대한 비용은 해마다 점점 증가하고 있는 추세이다.
또한, 스트레스는 잠재적인 스트레스 질병들로부터 직접적으로 또는 간접적으로 유래되는 부수적인 건강 문제들로 인하여 계산할 수 없을 만큼 커다란 비용을 초래한다. 예를 들어, 스트레스를 받고 있는 사람들은 바이러스성 및 비바이러스성 질병들에 보다 감염되기 쉽다는 것을 연구결과들이 말해주고 있다. 이것의 일반적인 공지된 예들은 스트레스와 호흡기 감염 사이의 관계이다. 또한, 스트레스를 받는 사람들은 질병을 앓는 경우 회복하는데 더 오랜 시간이 걸린다.
만성적인 스트레스는 자율 신경계 시스템(ANS) 및 ANS의 효능의 균형 모두에 악영향을 미칠 수 있으며, 이는 무수한 스트레스 관련 질병들을 초래한다. ANS의 장애는 퇴행성 질병 및 조기 사망을 초래한다. 예를 들어, 임상 연구가 45 내지 64세 사이의 건강한 14,025명의 남녀의 단일한 2분간의 측정치들을 조사하였다. 8년이 지난 후, 더 낮은 부교감 신경 측정치들을 갖는 집단은 질병 및 사망률이 더 높았다. 3개의 상이한 연구들(미국, 덴마크 및 핀란드)에 의하여 또한 ANS 기능이 "모든 원인에 의한 사망률(all cause mortality)"와 관련되는 것으로 조사되었다. 각각의 연구에서, 낮은 부교감 신경 ANS 기능이 질병 및 사망보다 앞서며 예측하였다. 문자 그대로, 수백 개의 연구들에 의하여 ANS 기능은 심장병, 당뇨병 및 뇌졸증과 같은 개별적 질병들과 관련되는 것으로 조사되었다. 예를 들어, 영국 정보를 ANS 기능과 심장병에 대한 연구를 의뢰하였다. 가장 낮은 부교감 신경 ANS 기능을 갖는 집단은 심장 발작으로 인한 사망률에 1,000%의 증가를 보였다. 스트레스의 비경제적 비용은 또한 매우 크며, 가족, 친구, 이웃 및 동료들과의 관계에 악영향을 미친다.
스트레스 반응은 자동 신경계 시스템 및 내분비 시스템의 두 개 기본 시스템에 영향을 미친다. ANS는 일반적으로 내부 기관들의 부드러운 근육을 자극하며, 교감 신경 및 부교감 신경 부분으로 구성된다. 간단히 말해, 교감 신경 부분은 응급 상황(플라이트 또는 플라이트(flight or flight))에 반응하고, 감정을 표현하거나 또는 격렬한 반응을 수행하기 위해 에너지를 동원할 책임이 있는 반면, 부교감 신경 부분은 진정 작용을 발휘하도록 동작하여 교감 신경 시스템의 균형을 맞춘다. 교감 신경이 점점 활성화 됨에 따라, 심박수, 혈압, 호흡수, 정신 활동(이에 따라 뇌를 흥분시킴) 및 다른 신체적 기능들을 증가시킨다. 따라서, 스트레스는 교감 신경의 높은 활동에 의해 유지된다.
내분비 시스템은 또한 스트레스-관련 프로세스에 관련된다. 특히, 시상 하부-뇌하수체 부신(HPA: hypothalamic-pituitary adrenal) 축은 내분비 시스템의 스트레스 반응에 있어 주요한 역할을 한다. 시상 하부는 다른 내분비샘을 자극하기 위한 자신의 호르몬을 차례로 분비하는 뇌하수체를 자극하도록 펩티드 호르몬들을 분비한다. 부신은 신진대사 및 에너지 생성을 조절하고, 자율 신경 시스템의 교감 신경 및 부교감 신경 브랜치들에 대한 반응을 조절하는 코티솔을 분비한다. 코티 솔 레벨은 개인의 스트레스 반응의 정도에 직접적으로 관련된다.
1970년대 초반에 허버트 벤슨 박사는 "스트레스 반응"에 반대하는 신경학 및 생리학적 상태의 존재를 상세히 보도하였다. 소위 "이완 반응"이라 불리는 이러한 상태는 다른 임상 연구자들에 의해 증명되었다. 자율 신경 시스템으로부터, 스트레스 반응은 교감 신경 브랜치의 높은 활동으로 특징화되는 반면, 이완 반응은 부교감 신경 브랜치의 높은 활동에 의해 특징화된다. 이완 반응의 유발은 정의에 의하면 활성화된 스트레스 반응을 차단한다. 따라서, 이완 반응의 잦은 활성화는 스트레스 요인들이 진행중인(즉, 만성적인) 스트레스를 생성하는 것을 방지할 수 있다. 또한, 이완 반응의 잦은 활성화는 이전에 경험한 만성적인 스트레스에 의해 야기되는, 고혈압을 포함하는 다수의 손상을 역전시키는 것으로 나타났다.
자유 신경 시스템(교감 신경 및 부교감 신경)은 각각의 연속적 심장 박동들 사이에서 발생하는 시간의 작은 변화를 조사함으로써 특징화될 수 있다. 한 개인이 휴식을 취할 때, 박동 대 박동(beat to beat) 시간의 변화는 부교감 신경 브랜치에 의해 야기된다. 이러한 변화는 개인의 호흡 패턴에 따라 증가되고 감소될 것이다. 숨을 들이마시는 동안, 부교감 신경 브랜치는 억제되고, 심박수는 상승하기 시작할 것이다. 숨을 내쉬는 동안, 부교감 신경 브랜치는 심박수에 관여하여 심박수를 낮춘다. 심박수 변화와 호흡 사이의 이러한 관계는 호흡 동성 부정맥(RSA: respiratory sinus arrhythmia)로 불린다. RSA 측정값들은 심박수가 상승하고 하강하는 정도의 수학적 계산값이다. 상승 및 하강이 큰 경우, 그 후 부교감 신경 시스템의 활동은 커진다. 다시 말해, RSA가 커진다는 것은 부교감 신경 활동이 커 진다는 것을 나타낸다. 이전에 개시한 바와 같이, 부교감 신경 활동에 있어서의 충분한 증가는 신체를 이완 반응 상태로 변화시켜, 임의의 이미 존재하는 스트레스 반응을 중단시킨다.
침해적 및 비침해적 기술들 및 공정들을 포함하여, 스트레스를 처리하고 제어하도록 이완 반응을 활성화하기 위한 많은 시도들이 이루어졌다. 예를 들어, 침술, 처방 및 비처방적 약리학 치료들 및 정신치료(psychlotherapy)가 모두 스트레스를 완화시키고 제어하기 위한 시도에 사용되어 왔다. 그러나, 각각의 이러한 요법들은 엄청난 시간과 비용을 수반한다. 또한, 이러한 치료들의 효과는 종종 완벽하지 않고 거의 실제적이지 않다. 효과는 평가하는 것이 어려우며 많은 경우 일시적이다. 또한, 약리학적 치료들은 종종 바람직하지 못한 부작용들을 가지며, 몇몇은 중독 위험을 갖기도 한다. 또한, 모든 가능한 대안들로도, 스트레스는 여전히 (직접적으로 또는 간접적으로) 의사를 방문하는 80% 이상의 경우의 원인이다.
따라서, 스트레스를 평가하고 치료하기 위한 방법들 및 장치들이 명백히 요구되며, 그러한 방법들 및 장치들은 효과적이고, 비침해적이고, 사용하기에 간단하며, 저렴하다. 또한, 원치 않는 부작용들을 갖지 않고 중독 위험이 없는 방법들 및 장치들이 명백히 요구된다. 특히, 고 레벨의 중단되지 않은 부교감 신경 활동을 제공함으로써 스트레스의 감소를 촉진시키고 스트레스 반응을 즉시 정지시킬 수 있는 방법들 및 장치들이 명백히 요구된다.
본 발명은 스트레스 및 스트레스에 의해 야기되거나 악화된 질병들을 평가하고 치료하기 위한, 사용하기 쉽고 비용-효율적인 방법들 및 장치들을 제공한다. 특히, 본 발명은 개인의 RSA 파동을 식별하고 피험자에게 RSA 파동 정보를 제공하기 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 이러한 정보는 예를 들어, 스트레스 레벨을 감소시키고 규칙적인 호흡을 달성하도록 피험자를 돕기 위한 생체 자기 제어 설정에 사용될 수 있다.
본 발명은 또한 스트레스 반응이 신체와 정신에 해를 입히는 것을 방지하는 생리학적 스트레스 반응의 즉각적인 중단을 허용하는 방법들 및 장치들을 제공한다. 본 발명에 따른 방법들 및 장치들의 주기적인 사용은 만성적 스트레스의 축적된 효과를 포함하여, 이전의 스트레스에 노출되는 것에 의하여 야기된 생리학적 손상의 역전을 허용한다.
따라서, 본 발명의 예시적인 일실시예는 피험자의 스트레스를 방지하고, 감소시키거나 또는 제거하기 위한 소형의 휴대용 생체 자기 제어 장치들을 제공한다.
본 발명의 또 다른 예시적인 실시예는 지속된 시간 주기 동안 실질적으로 계속되는 높은 부교감 신경 활동을 유지시키기 위한 방법들 및 장치들을 제공한다.
본 발명의 또 다른 예시적인 실시예는 광혈류측정기(PPG: photoplethysmograph) 센서를 포함하며 그것의 RSA 파동상의 정보를 피험자에게 제공하기 위하여 스크린에 디스플레이하는 소형의 휴대용 생체 자기 제어 장치들을 제공한다.
본 발명의 추가적인 예시적 실시예는 분당 6회 호흡에 가까운 주기의 호흡을 달성함으로써 스트레스 레벨을 감소시키도록 피험자를 트레이닝하기 위한 방법들 및 장치들을 제공한다.
본 발명의 다른 예시적인 실시예는 중단되지 않은 부교감 신경 활동에 그것의 활동에 따른 실시간 피드백을 제공함으로써 스트레스의 감소를 촉진시키는 방법들 및 장치들을 제공한다.
본 발명의 추가적인 예시적 실시예는 상승점들로부터 하강점들로의 RSA의 천이에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 방법들 및 장치들을 제공하며, 그러한 정보는 사용자의 호흡을 가이딩(guide)하기 위하여 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 예시적 실시예는 RSA 파동에 관련된 잘못된 데이터를 검출하고 보정하기 위한 방법들 및 그러한 방법들을 이용하는 장치들을 제공한다.
본 발명의 다른 예시적 실시예는 휴대용 생체 자기 제어 장치들의 디스플레이 스크린상에 스케일링(scaling)을 조정하기 위한 방법들 및 그러한 방법들을 이용하는 장치들을 제공한다.
본 발명의 또 다른 실시예는 RSA를 분석함으로써 깊이, 레이트(rate) 및 크기를 포함하는 호흡 패턴을 식별하며, 이를 디스플레이한다.
도 1은 호흡 동성 부정맥(RSA)에 의해 야기된 전형적인 심박수 변이(HRV: heart rate variability)를 도시한다.
도 2는 일련의 예시적인 RSA 파동들을 도시하며, 다수의 맥박 피크들을 식별한다.
도 3은 일련의 예시적인 RSA 파동들을 도시하고, 연속적인 맥박 피크들 사이 의 박동간 간격(IBI: interbeat interval) 시간을 계산한다.
도 4a 내지 4b는 각각 전형적인 최고점, 최하점, 상승 천이점 및 하강 천이점을 밝힌다.
도 5는 전형적인 연속하는 상승 천이점 및 하강 천이점을 도시한다.
도 6은 최고점을 식별하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 7은 최하점을 식별하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 8a 및 8b는 본 발명의 예시적인 일실시예에 따른 데이터 세트내에 RSA 파동을 찾아내기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 9는 데이터 세트 내에서 RSA 파동들을 식별하기 위한 예시적인 절차를 도시한다.
도 10은 예시적인 이중 최상 파동을 도시한다.
도 11은 전형적인 이중 최상 파동으로부터 데이터를 보정하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 12는 스트레스 계량기(meter)의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 13은 RSA 파동들의 장기간 방향을 판단하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 14는 파동 위상을 판단하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 15는 파동 측면을 판단하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 16a 및 16b는 파동 완성을 판단하기 위한 예시적인 방법들을 도시한다.
도 17은 파동 경계선들을 묘사하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 18은 연속 부교감 신경 활동을 평가하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 19는 부교감 신경 활동의 연속성을 평가하기 위한 예시적인 방법을 도시한다.
도 20은 본 발명에 따른 장치의 일실시예를 도시하며, 전력 스위치를 위한 잠재적 위치를 식별한다.
도 21은 피험자의 손가락으로부터 데이터를 수집할 수 있는 PPG 센서에 대한 전형적인 위치를 도시한다.
도 22a 및 22b는 피험자의 손가락이 PPG 센서에 있는 동안 피험자가 예시적인 장치를 쥐는 대안적 방법들을 도시한다.
도 23은 카운트다운 계량기의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 24는 시간에 따른 맥박 및 전형적인 평균 맥박의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 25는 예시적인 에러 메시지 디스플레이를 도시한다.
도 26은 카운트다운 타이머의 예시적인 실시예를 도시한다.
도 27은 피험자의 호흡이 시간에 따라 느려지는 RSA 파동의 전형적인 도면을 제공한다.
도 28은 피험자가 시간에 따라 호흡을 깊게 하는 RSA 파동의 전형적인 도면을 제공한다.
도 29는 규칙적으로 호흡하는 전형적인 RSA 패턴을 도시한다.
도 30은 피험자의 전형적인 디스플레이에 6의 파동 주파수를 제공한다.
도 31은 피험자의 다른 전형적인 디스플레이에 6의 파동 주파수를 제공한다.
도 32는 피험자의 RSA 파동 히스토리의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 33은 호흡의 깊이가 증가되고, 각각 약 10초의 기간을 갖는 상대적으로 큰 파동들이 생성되는 피험자의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 34는 본 발명의 예시적인 장치들에서 가이딩된 호흡 기능을 활성화시키기 위한 가이딩된 호흡 스위치에 대한 전형적인 위치를 도시한다.
도 35a 및 도 35b는 들숨(inhalation)을 가이딩하기 위하여 증가하고 날숨(exhalation)을 가이딩하기 위하여 감소하는 호흡 바(bar)를 갖는 가이딩된 호흡에 대한 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 36은 세션 요약 스크린의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 37은 본 발명에 따른 전형적인 장치들에 의해 나타날 수 있는 다양한 타입의 RSA 정보의 예시적인 디스플레이를 도시한다.
도 38는 본 발명의 예시적인 장치들에 대한 팩터(factor)를 형성하는 대안을 도시한다.
도 39a 및 39b는 각각 정확한 데이터와 잘못된 데이터 모두를 나타내기에 충분한 크기를 갖는 디스플레이와, 잘못된 데이터만을 인식할 수 있는 소형의 휴대용 장치의 디스플레이를 도시한다.
도 40은 일련의 전형적인 맥박 피크들을 도시한다.
도 41a 및 41b는 각각 전형적인 잘못된(false) 포지티브(positive) 맥박 피크 및 전형적인 잘못된 네거티브(negative) 맥박 피크를 도시한다.
도 42는 전형적인 에러 보정 모드 동안 이용되는 예시적인 에러 보정 방법에 대한 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 43은 피험자가 규칙적인 호흡을 달성할 때를 판단하기 위하여 사용될 수 있는 전형적인 파동 피쳐(feature)들을 도시한다.
도 44는 소프트웨어 프로세스가 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 실행될 수 있는 예시적인 시스템을 도시한다.
도 45 및 46은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 사용자와 상호작용하기 위한 예시적인 최상 레벨 절차에 대한 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 47 및 51은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 검출된 맥박을 처리하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 52 내지 54는 본 발명에 따른 예시적인 실시예에 따라 검출된 맥박들의 시퀀스에 대한 에러 보정을 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 55 및 56은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 검출된 맥박들의 시퀀스에 대한 에러 검출을 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 57은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 검출된 맥박에 대한 범위를 초기화하기 위한 예시적인 실시예에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 58 및 59는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 검출된 맥박들의 시퀀스내에 RSA 파동들을 처리하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 60 내지 62는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 사용자에 대한 스트레스 레벨을 판단하기 위하여 검출된 맥박들의 시퀀스내에 RSA 파장들을 처리하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 63은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 RSA 파동들에 파장들을 할당하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 64 내지 74는 실시간으로 RSA 파동들의 위상을 판단하고, 하강점을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하고, 파동의 완성을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하며, 새로이 형성된 파동의 부교감 신경 강도를 판단하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다.
도 75 내지 83은 파동 위상을 판단하고 맥박마다(pulse-by pulse) 파동을 묘사하기 위한 예시적인 절차에 대한 또 다른 예시적 프로세스 흐름을 도시한다.
도 84 내지 87은 실시간으로 파동의 완성 및 하강점을 판단하기 위한 예시적인 절차에 대한 예시적인 공정 프로세스를 도시한다.
연구결과들이 호흡의 제어가 교감 신경과 부교감 신경 브랜치들 사이에 밸런스(balance)를 이동시킬 수 있다는 것을 밝혀냈다. 3개의 특정 호흡기 구성들은 다수의 부교감 신경 감응을 쌍방향으로 판단한다. 이러한 3개 구성들은 주파수, 시간에 따라 변하는 체적 및 들숨/날숨 비율을 포함한다. 일반적으로, 부교감 신 경 활동은 호흡 주파수의 감소, 시간에 따라 변하는 체적의 증가 및/또는 들숨/날숨 비율의 증가에 의해 증가될 수 있다. 따라서, 이러한 3개 변수들을 변화시키는 것은 부정적인 부작용 없이 비침해적이고, 간단하며, 저렴한 이완 반응을 효과적으로 도출해내기에 충분하도록 부교감 신경 활동을 증가시킬 수 있는 잠재력을 갖는다.
일반적으로 말해, 생체 자기 제어 방법들 및 장치들은 하나 이상의 생리학적 기능들을 개선하거나 유지시키기 위하여 피험자의 행동 또는 활동 변화를 용이하게 하는 트레이닝 프로세스들을 수반한다. 시간이 흐르면서, 피험자는 이러한 기능들에 대한 보다 나은 제어를 연습하도록 생체 자기 제어 방법들 및 장치들로 트레이닝될 수 있다. 피험자에게 치료가 가중되는 다른 형태의 요법과 대조적으로, 생체 자기 제어 방법들 및 장치들은 피험자가 거의 자동적인 반응들로 트레이닝 프로세스를 점진적으로 통합하도록 허용한다.
본 발명은 생체 자기 제어 정보 및 스트레스와 스트레스 관련 질병들을 겪는 피험자들을 위한 트레이닝을 제공할 수 있는 방법들 및 장치들에 관한 것이다. 그러한 생체 자기 제어 정보 및 트레이닝은 호흡 동성 부정맥 패턴들의 분석 및 그러한 패턴들에 영향을 미칠 수 있는 호흡에 기초할 수 있다.
RSA 데이터 세트만을 사용하여 자연적 호흡 동안 개별 RSA파동들을 식별하기 위한 방법들은 공지되어 있지 않다. RSA 파동들과 호흡을 상호 관련시키기 위하여, 일반적으로 심박수 및 호흡수 정보가 수집되어 개별적으로 맵핑(map)된다. 본 발명의 일 양상은 RSA 데이터 세트내에 개별 파동들의 식별을 포함한다. 본 발명의 추가적인 양상들은 심박수 데이터에 기초한 실시간 호흡 피드백 정보를 피험자에게 제공하기 위한 RSA파동 패턴들의 사용을 포함한다. 파동 패턴 분석 및 호흡 피드백에 기초하여 스트레스 레벨을 감소시키거나 적절히 제어하기 위한 수단이 또한 제공된다.
또한, RSA 데이터 세트만을 사용하여 자연적 호흡 동안 실시간으로 개별 RSA파동들을 식별하기 위한 방법들이 공지되어 있지 않다. 본 발명의 추가적인 측면은 그러한 실시간 식별에 대해 허용되며, 중단되지 않은 높은 레벨의 부교감 신경 활동의 생성을 촉진시키기 위하여 이러한 정보를 사용한다.
파동 패턴 식별의 예시적인 방법
본 발명의 예시적인 실시예에서, 호흡 동성 부정맥 파동 패턴들의 식별 및 분석은 박동 대 박동(beat to beat)으로 피험자의 맥박수를 측정함으로서 시작된다. 사람의 심박수 및 맥박수는 파동 형식으로 위 아래로 계속적으로 변동한다는 것이의학 서적들에 잘 공지되어 있다(도 1). 이러한 파동들은 심박수 변동(HRV) 파동들로서 공지된다. 사람이 물리적으로 정지되어 있고 휴식을 취할 때, HRV파동들은 사람의 호흡과 관련된다. 이러한 휴식 HRV 파동들은 의학적으로 호흡 동성 부정맥 또는 RSA 파동들로 공지되며, 이러한 파동들의 크기 및 형태는 레이트, 리듬 및 사람의 호흡의 깊이와 관련된다. 사람이 분당 4 내지 15번 사이로 호흡하는 한, 파동들의 주파수는 호흡의 주파수와 실질적으로 매칭될 것이다. 대부분의 사람들은 이러한 범위 내에서 호흡하나, 이러한 범위를 벗어나도록 호흡하는 경우라 할지라도, 파동 주파수는 여전히 호흡 주파수에 가까운 근사치를 가질 것이다.
파동과 호흡 사이의 상호 관계가 시각적인 분석에 의해 의학 문헌에서 잘 개시되었으나, 심박 데이터 세트 내의 개별 파동들을 식별하기 위한 자동화된 방법은 존재하지 않는다. 본 발명의 예시적인 실시예는 심박 데이터 세트를 위한 각각의 개별 파동을 식별하기 위한 신규한 방법을 포함한다.
예를 들어, 두 개의 연속적인 맥박 피크들(피크-투-피크 시간) 사이의 시간의 양(밀리초 단위)은 소위 pp 간격이라고 불린다(도 2). 본 발명의 예시적인 실시예에서, 장치는 연속적인 pp 간격들을 기록한다. pp 간격점들의 묘사는 또한 rr 간격들(심전도 기록 또는 ECG의 연속적인 R 파동들 사이의 간격), 맥박점들과 같은 pp 간격들의 임의의 파생물, 심박수와 같은 rr 간격들의 임의의 파생물들에 인가된다. 총괄하여, 이러한 간격들은 "심박 관련 간격들"로서 지칭될 수 있다. 또한, pp 간격들로부터 RSA 파동들을 얻어내는 동일한 방법은 이러한 다른 점들에도 직접 적용될 수 있다. 본 발명의 바람직한 특정 실시예들은 그러나 pp 간격 데이터 세트들내의 파동들을 분석한다(parse).
각각의 기록된 pp 간격의 맥박수(60,000/pp)은 새로운 맥박 피크가 발생되는 각각의 시간에 스크린상에 디스플레이될 수 있다. 연속적인 pp 간격들 사이의 절대 시간차(절대값(pp[n]-pp[n-1]))는 비트간 간격(IBI) 시간으로 불린다(도 3). 본 발명의 일 측면은 개별 RSA파동들을 식별하기 위하여 pp 간격 시간들을 사용한다. 본 명세서에 개시된 방법들은 자연적이며 가이딩된 호흡을 위해 사용될 수 있다.
각각의 p-p는 바로 이전의 p-p(이전 pp) 및 바로 이후의 p-p(다음 p-p)에 대한 그것의 관계를 검토함으로써 카테고리화될 수 있다. p-p는 이전 p-p가 자신과 동일하거나 미만이고, 마찬가지로, 다음 p-p가 자신과 동일하거나 미만이라면 최고점(tp)으로 간주될 수 있다(도 4a). p-p는 이전 p-p가 자신과 동일하거나 크고, 마찬가지로, 다음 p-p가 자신과 동일하거나 크다면 최하점(bp)으로 간주될 수 있다(도 4b). p-p는 이전 p-p가 자신보다 작고, 다음 p-p가 자신보다 크다면 상승 천이점(at)으로 간주될 수 있다(도 4c). p-p는 이전 p-p가 자신보다 크고 다음 p-p가 자신보다 작다면 하강 천이점(dt)으로 간주될 수 있다(도 4d). 따라서, p-p는 최고점(tp), 최하점(bp), 상승 천이점(at) 또는 하강 천이점(dt) 중 하나로서 카테고리화될 수 있다. "천이점"이라는 용어는 "상승" 또는 "하강"이라는 용어로 한정되지 않는 경우, 상승 천이점과 하강 천이점 모두를 지칭하도록 사용될 수 있다. 연속적인 천이점들은 일련의 연속적인 상승 천이점들 또는 연속적인 하강 천이점들로 지칭된다(도 5).
"최상 레벨"이라는 용어는 최고점의 상대적인 높이로 지칭되도록 사용될 수 있다. 최고점의 레벨은 다음과 같이 계산될 수 있다. L = 최고점 이하인 최고점의 바로 왼쪽에 있는 연속적인 점들의 개수. R = 최고점 이하인 최고점의 바로 오른쪽에 있는 연속적인 점들의 개수. L<R이라면, 최상 레벨은 L과 동일하고, 그렇지 않다면, 최상 레벨은 R과 동일하다. 도 6은 3개의 실시예들을 이용하여, 최고점 레벨이 어떻게 카테고리화되는지를 도시한다.
"최하 레벨"이라는 용어는 최하점의 상대적인 높이로 지칭되도록 사용될 수 있다. 최하점의 레벨은 다음과 같이 계산될 수 있다. L = 최하점 이상인 최하점의 바로 왼쪽에 있는 연속적인 점들의 개수. R = 최하점 이상인 최하점의 바로 오른쪽에 있는 연속적인 점들의 개수. L<R이라면, 최하 레벨은 L과 동일하고, 그렇지 않다면, 최하 레벨은 R과 동일하다. 도 7은 3개의 실시예들을 이용하여, 최하점 레벨이 어떻게 카테고리화되는지를 도시한다.
도 8a 및 8b는 데이터 세트 내에 RSA 파동들을 발견하기 위한 예시적인 절차를 도시하는 예시적인 흐름도를 제공하는 반면, 도 9는 이러한 절차가 어떻게 적용될 수 있는지를 도시한다. 본 발명의 예시적인 실시예에서, 제1 단계는 데이터 세트에서 가장 높은 개수의 연속적인 천이점들(ctp)을 위치시키는 것이다. 도 9에서, 연속적인 천이점들의 가장 높은 개수는 점(1)에서 시작된다. 2개의 연속적인 천이점들이 존재한다. 파동 깊이는 이러한 천이점들의 개수와 동일하다. 따라서, 본 실시예의 파동 깊이는 2이다. 바람직한 실시예들에서, 파동 깊이가 4보다 크다면, 파동 깊이 값은 4로 하향 조정된다.
다음 단계는 최하 라벨이 파동 깊이 이상인 연속적인 천이점들의 오른쪽에 최하점을 위치시키는 것이다. 이것은 RSA 파동의 우측 계곡점(valley point)(v2)이다. 도 9의 실시예에서, 최하점 제8번은 3의 레벨을 가지며, 파동 깊이보다 크다. 다음 단계는 최하 레벨이 파동 깊이 이상인 연속적인 천이점들의 우측에 최하점을 위치시키는 것이다. 이것은 RSA 파동의 좌측 계곡점(valley point)(v1)이다. 도 9에 제공된 실시예에서, 최하점(0)은 레벨 4를 가지며, 파동 길이보다 크다. 다음 단계는 좌측 계곡점과 우측 계곡점 사이에 가장 높은 점을 찾아내는 것이다. 이것은 RSA파동의 피크(p)이다. 도 9의 실시예에서, 점(6)은 두 개의 계곡점들 사이의 가장 높은 점이다. 좌측 계곡점(v1)으로부터 우측 계곡점(v2)까지의 모든 데이터는 처리된 데이터로 간주된다. 동일한 절차가 모든 가능한 파동들이 식별될 때까지 남아있는 미처리된 데이터상에 반복된다.
본 발명의 범위 내에서 고려되어야만 하는 상기 개시된 방법에는 여러가지 변동이 존재한다. 예를 들어, 유사한 방법이 천이점 시리즈의 각각의 측면상에 피크들을 발견하기 위하여 사용될 수 있다. 두 개의 피크점들 사이의 계곡은 따라서 두 개의 피크들 사이의 가장 낮은 점일 것이다. 또한, 파장 깊이는 천이점의 절대 개수(absolute number) 또는 천이점들의 개수에 기초하여 도출된 개수(예를 들어, 천이점의 개수 × 75%)에 기초할 수 있다. 또한, v1은 v2 점 이전에 식별될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 상기 논의된 파동 분석 방법은 새로운 최하 레벨의 4개 점이 식별되는 각각의 시간에 사용된다. 따라서, 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 장치들은 최하 레벨 4개 점들 사이에서 RSA 파동들을 "찾는다". 다른 예시적인 실시예들에서, 장치들은 각각의 점들 후에, 또는 특정 시간 기간이 경과한 후에 RSA 파동들을 "찾도록" 구성될 수 있다. 최하 레벨 4개 점들이 RSA 파동들의 윤곽을 그릴 매우 높은 가능성을 갖기 때문에 예시적인 실시예들은 최하 레벨 4 점들을 사용한다. 즉, 그것들은 RSA 파동들의 계곡 점들(v1, v2)일 수 있는 높은 가능성을 갖는다.
상기 개시된 기본 RSA 파동 분석 방법들이 RSA 파동을 정확하게 기술할 수 있는 두 개의 예들이 존재한다. 하나의 방법은 이중 최상 파동이 발생될 때 나타날 수 있다. 이중 최상 파동들은 한 개인이 숨을 이미 내쉰 후 들이쉬기까지 긴 시간을 기다릴 때 형성될 수 있다. 또 다른 방법은 이중 최하 파동들이 형성될 때 나타날 수 있다. 이중 최하 파동들은 숨을 들이쉰 후에 긴 시간 동안 숨을 멈추고 있을 때 형성될 수 있다. 이중 최상 파동들은 두 개의 파동들의 길이의 비율을 검사함으로써 쉽게 식별된다(도 10). (p1-v2)가 (p1-v1)보다 매우 작고, (p2-v2)가 (p2-v3)보다 매우 작으며, (p1-v2)가 (p2-v3)에 매우 가까울 때, 이중 최상 파동이 발생한다. 바람직한 실시예들에서, 이중 최상 파동들은 다음과 같은 상황으로 한정될 수 있다: ((p1-v2)/(p1-v2))<0.50 및 ((p2-v2)/(p2-v3))<0.50 및 ((p1-v1)(p2-v3))>0.75. 이중 최하 파동들은 상기 이중 최상 파동들의 역으로 한정될 수 있다.
이중 최상 파동들 또는 이중 최하 파동들이 기본 분석 방법으로부터 생성될 때는 언제나, 패턴을 형성하는 두 개의 파동들이 하나의 파동으로 함께 합쳐질 수 있다. 점(v1)은 새로운 파동의 v1이다. 점(v3)은 새로운 파동의 v2가 된다. v1과 v3 사이의 가장 높은 값이 새로운 파동의 피크점이다. 이것은 도 11에 의해 도시된다.
본 발명의 예시적인 실시예들은 사용자의 정신적 스트레스 레벨을 산출하기 위하여 상기 개시된 RSA 파동 정보를 사용할 수 있다. 이러한 정신적 스트레스 측정은 스트레스 계량기로서 장치들에 나타낼 수 있다(도 12(5)). 예를 들어, 개인이 스트레스를 받는 경우, 일반적으로 스트레스를 받지 않는 상태에 비하여 호흡이 빨라지고 불규칙적이 된다. 이러한 빠르고 불규칙적인 호흡은 짧고 고르지 못한 RSA 파동들의 형성을 야기할 수 있다. 본 발명에 따른 방법들 및 장치들은 이완된 상태를 나타내는 레벨로부터 일탈된 사용자의 평균 파장과 얼마나 멀리있는지를 판단함으로써 사용자의 스트레스 레벨을 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 그러한 방법들 및 장치들은 또한 (불규칙적인) 사용자의 파동들이 얼마나 불규칙적인지를 계산할 수 있다. 이러한 두 개의 추정값들은 개별적으로 사용될 수 있으며, 또는 전체 스트레스 레벨을 나타내기 위하여 단일 값으로 혼합될 수 있다.
연구 결과들은 사람들이 매우 편안할 때(깊은 명상 상태일 때와 같이) 분당 대략 6회 호흡의 규칙적인 리듬으로 호흡하는 경향이 있음을 증명하였다. 그러한 규칙적인 호흡은 RSA 파장들이 호흡 주파수의 사이클이 바뀌도록 한다. 따라서, 분당 6회의 규칙적인 호흡은 10초의 파장을 갖는 일련의 RSA 파장들을 초래한다. 따라서, 본 발명의 예시적인 실시예들은 사용자의 스트레스 레벨을 평가할 때 이완 임계치(threshold)로서 10초의 파장들을 사용한다. 예시적인 실시예들은 또한 평균치가 10초로부터 비례하여 얼마나 멀리있는지를 판단하기 위하여 마지막 5개 파동들의 평균 파장을 계산하는 방법들 및 장치들을 포함한다. 이것은 "파장 스코어"의 일예이다.
불규칙적인 파동들은 다수의 표준 가변 방정식(standard variance formula)들을 사용하여 수량화될(quantified) 수 있다. 본 발명의 예시적인 실시예들은 "가변 스코어(variance score)"를 계산하기 위하여 마지막 5개 파동들에서의 각각의 연속적인 파장 차의 합산을 사용한다. 예시적인 실시예들은 또한 연속하는 파장들 사이의 차의 합을 사용할 수 있으며, 랭크 순위 가중 평균화(rank order weighted averaging)을 사용할 수 있어, 가장 최근의 파동들의 가변이 더 계산된다. 본 발명의 예시적인 실시예에서의 스트레스 레벨은 "파장 스코어"의 70%" + "가변 스코어"의 30%를 사용한다. 사용자의 스트레스 레벨은 새로운 RSA 파동이 식별될 때마다 재계산될 수 있다.
스트레스는 다음의 다양한 RSA 파동 작용을 야기할 수 있다: 감소된 피크 투 피크(peak to peak) 시간, 증가된 피크 투 피크 주파수, 감소된 파장, 증가된 파동 주파수, 감소된 진폭, 불규칙한 파장, 불규칙한 파동 주파수, 불규칙한 진폭, 불규칙한 피크 투 피크 시간, 불규칙한 피크 투 피크 주파수, 불규칙한 피크 배치 또는 감소된 변동. 전술한 변수들 중 임의의 하나 또는 상기 변수들의 임의의 조합들은 RSA 파동들에 인가되고 스트레스 레벨의 지표로서 사용될 수 있다. 스트레스를 평가하기 위하여 서로 협력하여 및/또는 다른 변수들과 협력하여 개별적인 RSA 파동들을 식별하는 것과 오로지 선행하는 변수들 중 임의의 변수를 사용하는 것은 본 발명의 범위 내에서 이루어져야 하며 본 기술 분야에 개시되지 않았다.
스트레스 레벨을 판단하기 위하여 식별된 RSA 파동들을 사용하는 것 외에도, 본 발명의 예시적 실시예들에 따른 장치들 및 방법들이 또한 평균 심박수 및 파동 주파수 모두를 판단하고 디스플레이하기 위하여 RSA 파동 정보를 사용할 수 있다. 마지막 파동에서 모든 맥박수의 평균은 평균 심박수를 평가하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 RSA 파동이 식별될 때마다, 맥박수의 평균이 계산될 수 있고 심박수가 업데이트될 수 있다. 파동 주파수 디스플레이는 또한 새로운 RSA 파동이 식별될 때마다 업데이트될 수 있다. 예시적인 실시예들은 분당 파동들(호흡들)에 관하여 주파수를 나타낼 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 파동 주파수 및 심박수는 가장 가까운 정수로 반올림될 수 있다.
실시간 파동 패턴 식별의 예시적 방법들
본 발명은 또한 실시간 RSA 파동 패턴 식별 방법을 제공한다. 특정 실시예들에서, 그러한 방법들은 두 개의 주요 인터럽트 구동 프로세스들을 수반한다.
제1 프로세스는 PPG 센서에 의해 새로운 맥박이 검출될 때마다 트리거링될 수 있다. 이러한 프로세스는, (1) 맥박수 값들(prv)로 수신된 맥박들을 변환하는 단계; (2) 새로운 prv로 파동 디스플레이를 업데이트하는 단계; (3) 새로운 prv가 (이전 파동이 막 완성되었음을 나타내는)새로운 파동의 시작을 표시하는지를 확인하는 단계; (4) (계곡-피크-계곡 점들을 식별하는) 마지막 파동의 경계의 윤곽을 그리는 단계; (5) 파동의 부교감 신경 활동을 평가하는 단계; (6) 파동하에서 적절한 심볼을 디스플레이하는 단계; (7) 파동 히스토리를 업데이트하는 단계; 및 (8) 스코어를 업데이트하는 단계를 제공할 수 있다.
제2 프로세스는 실시간으로 강하점을 검출하고 표시할 수 있다. 이러한 프로세스는 클럭 인터럽트에 의해 구동될 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 이러한 프로세스는 예를 들어, 매 250 밀리초 마다 발생할 수 있다. 프로세스가 강하점의 발생을 검출할 때, 그것은 예컨대 삼각형과 같은 강하점 지시자로 표시될 수 있다.
이러한 프로세스들 중 어느 하나는 표준 폴링(polling) 방법들을 사용하여 실행될 수 있다. 대안적으로, 제2 프로세스는 맥박이 검출될 때마다 발생할 수 있다. 예시적인 실시예들은 클럭 인터럽트들을 사용하여 강하점이 보다 빨리 검출된다. 그러나, 수신된 맥박 비트들에 기초하여 강하점을 표시함으로써 합당한 결과 값들이 제공될 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예들은 또한 RSA 파동 패턴들의 실시간의 정확한 특징화를 위한 다양한 방법들을 제공한다. 그러한 방법들은 "파동 위상" 방법들 및 "파동 측면" 방법들로 편리하게 지칭될 수 있는 것들을 포함한다.
파동 위상 판단 방법들
본 발명은 또한 파동 위상 판단 방법들 및 그러한 방법들을 이용하는 장치들을 제공한다. 본 발명의 예시적 실시예들에서, 새로운 맥박들이 발생할 때마다, 장기간 파동 방향이 평가될 수 있다. 이러한 프로세스는 도 13에 도시된다. 예를 들어, 마지막 여섯개(6) 맥박점들의 경사가 사용될 수 있다. 결과 값들은 예를 들어, "긴 경사"라고 불릴 수 있다. 대안적으로, 예를 들어, 점들의 시간 기반 슬라이딩 윈도우(sliding window)의 경사가 사용될 수 있으며(예컨대 마지막 12초, 마지막 5초 등), 또는 방향의 다른 일반적 지시자가 사용될 수도 있다.
다음으로, 예를 들어, 절대 양의 장기간 변화가 그 후 계산될 수 있다. 이것은 변화값의 정도를 제공한다. 본 발명의 예시적인 실시예들에서, 긴 경사의 절대값이 사용될 수 있고, 이는 예를 들어, "절대(absolute) 긴 경사"로 불릴 수 있다. 대안적으로, 예를 들어, 임의의 장기간 파동 평가의 절대값 또는 유사한 변환이 사용될 수 있다.
다음으로, 예를 들어, 파동의 단기간 방향이 판단될 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 예를 들어, 마지막 세개(3) 맥박점들의 경사가 사용될 수 있다. 이것은 예를 들어, "짧은 경사"라고 불릴 수 있다. 대안적으로, 예를 들어, 장기간 방 향 평가를 위해 선택된 점들보다 더 작은 점들의 서브세트상에 임의의 방향 지시자가 사용될 수 있다.
그리고나서, 예를 들어, 단기간 방향 지시가 및 절대 장기간 지시자가 파동의 실제 방향을 평가하기 위하여 사용될 수 있다. 본 발명의 예시적인 실시예에서, 짧은 경사는 예를 들어, 절대 긴 경사와 비교될 수 있다. 짧은 경사가 예컨대 절대 긴 경사의 30%보다 크다면, 그 후, 파동 방향은 예컨대 상향(UP)으로서 간주될 수 있다. 짧은 경사가 절대 긴 경사의 (-1)*30% 미만이라면, 예컨대 방향은 하향(DOWN)으로 간주될 수 있다. 두 가지 테스트 모두 실패한다면, 그 후 방향은 평평한(FLAT) 것으로 간주될 수 있다.
본 발명의 대안적인 예시적 실시예들에서, 상이한 퍼센트가 이러한 판단을 위해 선택될 수 있다. 퍼센트는 원하는 부교감 신경 민감도의 정도에 기초할 수 있다. 더 높은 퍼센트는 부교감 신경 인터럽트에 덜 민감할 수 있으나, 낮은 퍼센트는 더 민감할 수 있다. 30% 정도는 일반적으로 주요 인터럽트들을 검출하기에 충분히 민감하나, 작용을 사용자의 제어하에 놓기에 충분하도록 눈감아준다.
또한, 본 발명의 예시적인 실시예에서, UP 방향을 판단하는 퍼센트는 DOWN 방향을 판단하는 퍼센트와 상이할 수 있다. 대안적으로, 절대 긴 경사에 대한 짧은 경사의 다른 수학적 비교는 예를 들어, 상기 긴 경사와 짧은 경사 사이의 상대적인 관계를 판단하고 이에 따라 파동 방향을 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 대안적으로, 다른 수학 함수가 단기간 방향 및 장기간 변화 정도를 평가하기 위하여 절대 긴 경사와 짧은 경사 대신에 사용될 수 있다.
다음으로, 파동 방향 및 장기간 방향이 예를 들어, 파동의 위상을 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 본 발명의 예시적인 실시예들에서, 파동 방향 및 긴 경사는 예를 들어, 도 14의 예시적인 프로세스 흐름도에서 도시된 바와 이러한 평가를 하기 위하여 검사될 수 있다. 프로세스 흐름은 "긴 경사는 포지티브한가?"라는 질의가 평가되는 301에서 시작된다. 예를 들어, 301에서 긴 경사가 포지티브하다면, 프로세스 흐름은 "방향이 UP 인가?"라는 질의를 평가하는 310으로 이동한다. 310에서 방향이 UP라면, 프로세스 흐름은 311로 진행되고, 위상은 RISING인 것으로 판단된다. 예를 들어, 301에서 긴 경사가 포지티브하지만, 310에서 방향이 UP이 아니라면, 그 후 프로세스 흐름은 312로 진행하고, 위상은 CRESTING으로서 판단된다. 예를 들어, 301에서 긴 경사가 네거티브하다면(즉, "No"는 301에서 "긴 경사는 포지티브한가?"라는 질의로 리턴된다)면, 이것은 프로세스 흐름을 320로 이동시키고, 그 후 320에서 "Yes"는 "방향은 Up인가?"라는 질의로 리턴되며, 프로세스 흐름은 330으로 진행된다. 330에서 방향이 DOWN이라면, 그 후 프로세스 흐름은 331로 이동하고, 위상은 FALLLING으로 판단된다. 대안적으로, 320에서 긴 경사가 네거티브하다면, 330에서 방향은 DOWN이 아니며, 프로세스 흐름은 332로 이동하며 위상은 TROUGHING일 수 있다. 312, 311, 332 및 331 각각에서 결과값은 350으로 넘겨지고, 판단된 위상은 추가의 공정 또는 출력을 위한 다른 프로세스로 리턴될 수 있다.
파동 측면을 판단하기 위한 방법들
본 발명은 또한 파동 측면을 판단하는 방법 및 그러한 방법을 이용하는 장치를 제공한다. 따라서, 본 발명의 예시적인 실시예들에서, 파동의 모든 4개의 위상들을 판단하기 위한 대안이 실행될 수 있다. 이러한 대안적 방법은 예를 들어, 범위 및 방향의 혼합을 사용하여 파동의 RISING 및 FALING 위상을 단지 검출할 수 있다. 이러한 방법을 위한 예시적인 프로세스 흐름이 도 15에 도시된다. 프로세스 흐름은 401에서 시작되며, 예를 들어, "High"-주어진 간격에서 가장 높은 prv, "LOW"-주어진 간격에서 가장 낮은 prv, 및 "Range"-High 내지 Low 값들이 획득될 수 있다. "High", "Low" 및 "Range"는 슬라이딩 윈도우(예를 들어, 마지막 12 점들, 마지막 12초 등과 같은)의 prv 값들을 평가하는데 참조된다. 본 발명의 예시적인 실시예들에서 마지막 12초의 prv 범위가 사용될 수 있다. 410에서 상기 개시된 바와 같이 방향이 평가될 수 있다.
일단 범위 및 방향이 계산되면, 위상이 평가될 수 있다. 이것은 범위와 관련하여 현재 prv 및 파동 방향을 살핌으로써 수행될 수 있다. 파동 방향이 범위의 하부에서 상향이라면, 그 후 파동 위상이 상승(rising)하도록 이동된다. 대안적으로, 범위의 상부에서 파동 방향이 하향이라면, 그 후 파동 위상은 하강(falling)하도록 이동된다. 파동이 그것의 범위의 상부 및 하부에 있는지가 예를 들어, 도 15에 도시된 바와 같은 전체 범위의 퍼센트 또는 분수를 선택함으로써 판단될 수 있으며, 범위의 상부의 25% 내에 있는 것이 거의 상부로서 고려되고, 범위의 하부의 25%를 넘지 않는 것이 거의 하부로서 고려된다. 대안적인 예시적 실시예에서, 다른 임계치 값들이 사용될 수 있다.
도 15를 참조하여, 예를 들어, 420에서 현재 prv가 Range의 상부 25%에 있는지 테스트될 수 있다. 420에서 마지막 점이 범위의 상부 근처에 있다면, 즉 420에서 "Yes"라면, 프로세스 흐름은 파동 방향이 분석되는 430으로 진행할 수 있다. 430에서 파동 방향이 DOWN이라면, 프로세스 흐름은 431로 이동하며, 파동 위상은 FALLING으로 이동하는 것으로 판단되며, 공정은 460에서 빠져나간다.
그러나, 420에서 현재 prv가 범위의 상부 25% 내에 있다면, 프로세스 흐름은 440으로 이동한다. 440에서 파동은 범위의 하부 25%에 있는지 테스트된다. Yes라면, 프로세스 흐름은 450으로 이동하고, 예를 들어, 파동 방향이 평가될 수 있다. 예를 들어, 450에서 파동 방향이 UP라면, 프로세스 흐름은 파동 위상이 RISING으로 이동하는지 판단되는 451로 이동하고, 프로세스는 460에서 빠져나간다.
420에서 파동이 범위의 상부 25%에 존재하지 않고, 440에서 파동이 그것의 범위의 하부 25%에 있지 않다면, 프로세스 흐름은 460으로 이동하여 프로세스가 빠져나간다. 프로세스는 450에서 파동 방향이 UP가 아니거나 430에서 파동 방향이 DOWN이 아니라면, 프로세스는 또한 빠져나간다.
따라서, 본 발명의 예시적인 실시예들에서, 방법 Wave Phase(도 15) 또는 Wave Side(도 14) 중 하나는 현재 위상을 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 많은 경우, 예를 들어, 범위의 사용이 정확성을 부가하므로 Wave Side가 사용될 수 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 모든 4개 위상들을 추적하는 것이 바람직한 다른 실시예들에서, 예를 들어 Wave Phase가 TROUGHING 및 CRESTING을 식별하므로, Wave Phase가 사용될 수 있다.
파동 완성을 판단하는 방법
본 발명은 또한 파동 완성을 판단하는 방법 및 그러한 방법을 이용하는 장치 를 제공한다. 본 발명의 예시적인 실시예들에서, 새로운 파동이 완성되는 때를 판단하기 위하여, 현재 위상은 비트-투-비트(beat-to-beat)에 기초하여 예컨대 상기 개시된 바와 같은 위상 판단 방법을 사용하여 추적될 수 있다. 현재 위상이 RISING으로 이동할 때, 예를 들어, 도 16a에 도시된 바와 같이 파동이 최근에 완성된 것으로 공지된다. 대안적으로, 예를 들어, 파동 측면은 비트-투-비트에 기초하여 추적될 수 있다. 파동 측면이 LEFT로 이동할 때, 예를 들어, 도 16b에 도시된 바와 같이 새로운 파동이 완성된 것으로 공지된다.
파동 경계선의 윤곽을 그리는 방법
본 발명은 또한 파동 경계선의 윤곽을 그리는 방법 및 그러한 방법을 이용하는 장치를 제공한다. 따라서, 일단 새로운 파동이 완료된 것으로 판단되면, 도 17에 도시된 것과 같이, 이전 파동 골(trough)의 시작점과 새로운 파동이 상승하는 점 사이의 점들이 획득된다. 이전 파동 골의 가장 낮은 점은 왼쪽-계곡점으로서 참조될 수 있다. 왼쪽-계곡점과 새로운 상승점 사이의 가장 낮은점은 오른쪽-계곡점으로서 참조될 수 있다. 왼쪽-계곡점과 오른쪽-계곡점 사이의 가장 높은 점은 피크로 참조될 수 있다.
대안적으로, 파동 측면 분석은 예를 들어, 이전 파동의 왼쪽 측면으로부터 새롭게 형성된 파동의 오른쪽 측면의 끝까지의 점들을 사용하여 수행될 수 있다. 이전 파동의 오른쪽 측면의 가장 낮은 점은 왼쪽-계곡점으로서 참조될 수 있다. 왼쪽-계곡점과 새로운 파동의 오른쪽 측면 사이의 가장 낮은 점은 오른쪽-계곡점으로서 참조될 수 있다. 왼쪽-계곡점과 오른쪽-계곡점 사이의 가장 높은 점은 피크 로서 참조될 수 있다.
부교감 신경 활동을 평가하는 방법
본 발명은 또한 부교감 신경 활동을 평가하는 방법 및 그러한 방법을 이용하는 장치를 제공한다. 예시적인 실시예들에서 파동 경계선들은 부교감 신경 활동의 평가에 사용될 수 있다. 본 발명의 특정 실시예들에서, 두 개의 부교감 신경 파라미터들은 다음의 결과적 파동에 대해 측정될 수 있다: 부교감 신경 반응 강도 및 부교감 신경 활동 연속성.
일실시예에서, 부교감 신경 반응의 강도는 예를 들어, 파장(오른쪽-계곡점의 타임스탬프(timestamp) 빼기 왼쪽-계곡점의 타임스탬프)에 의해 판단될 수 있다. 파장이 예를 들어, 6초 미만이라면, 강도는 LOW로 판단될 수 있다. 파장이 예를 들어, 6초보다 크고 9.5초보다 작다면, 강도는 MEDIUM으로 판단될 수 있다. 파장이 9.5초 이상이라면, 파장은 HIGH로 판단될 수 있다.
대안적인 실시예들에서 부교감 신경 활동 레벨은 예를 들어, 연속적 심박 주기, 표준 편차, 평균 편차 등과 같은 종래의 RSA 측정을 이용하여 평가될 수 있다.
부교감 신경 반응의 연속성은 두 부분으로 평가될 수 있다. 먼저, 3개의 모든 연속적인 점들의 경사가 예컨대 왼쪽-계곡점으로부터 피크로 시작함으로써 계산될 수 있다. 임의의 경사가 0에 접근하거나 네거티브가 되는 경우, 예를 들어, 파동의 상승 동안에 부교감 신경 유출이 중단된다(도 18). 유사하게, 3개의 모든 연속적인 점들의 경사는 예컨대 피크로부터 오른쪽-계곡점으로 시작함으로써 계산될 수 있다. 임의의 경사가 0에 접근하거나 포지티브가 된다면, 부교감 신경 유출은 파동의 하강 동안에 중단된다. 파동의 왼쪽 측면상의 단기간 경사가 하이 및 포지티브로 남아있는다면, 예를 들어, 파동의 오른쪽 측면상의 단기간 경사는 하이 및 네거티브로 남아있고, 예를 들어, 부교감 신경 유출이 중단되지 않고 계속되는 것으로 여겨진다(도 19).
예시적인 실시예들에서, 단기간 경사에 대한 임계값은 변경될 수 있다. 예시적인 장치들은 예를 들어, 마지막 5초에 걸쳐 가장 높은 포지티브 경사를 계속해서 추적할 수 있다. 그러한 장치들은 예를 들어, 마지막 5초의 가장 높은 네거티브 경사의 절대값을 계속해서 추적할 수 있다. 가장 높은 네거티브 경사의 절대값이 가장 높은 포지티브 경사보다 크다면, 예를 들어, 상기 값은 "가장 빠른 변화"를 나타내기 위하여 사용될 수 있다. 그렇지 않다면, 가장 높은 포지티브 경사가 "가장 빠른 변화"를 나타내기 위해 사용될 수 있다.
특정 실시예들에서, 파동의 상승을 검사할 때, 3개 점 경사들 중 임의의 경사가 예를 들어, 가장 빠른 변화의 30% 미만이라면, 부교감 신경 중단이 예상된다. 유사하게, 파동의 하강 동안에, 3개 점 경사들 중 임의의 경사가 예를 들어, (-1)x(가장 빠른 변화)의 30%보다 크다면, 부교감 신경 중단이 예상된다.
파동의 상승 또는 하강 동안에 단기간 경사가 중단되는지를 평가하기 위하여 본 발명에 따른 다른 알고리즘들이 사용될 수 있음을 이해해야 할 것이다.
강하점의
검출 방법
본 발명은 또한 강하점을 검출하는 방법 및 그러한 방법을 이용하는 장치를 제공한다. 예시적인 실시예들에서, 강하점 검출 루틴은 예를 들어, 매 250ms마다 구동할 수 있다. 예를 들어, 250ms 클럭 인터럽트가 트리거링될 때마다, 장치는 수신된 맥박 비트들의 세트로 허상 값(phantom value)을 삽입할 수 있다. 예시적인 장치들에서, 허상 값은 예를 들어, 인터럽트가 트리거링되는 순간에, 새롭게 수신된 맥박로서 인지된다. 그 후 상기 루틴은 데이터 세트에 이러한 허상 값을 갖는 위상 판단 방법을 적용할 수 있다. 그러한 위상 판단 방법이 위상이 상기 허상 값을 갖는 FALLING으로 이동하는 것으로 평가한다면, 다음의 실제 맥박이 강하점 이후에 발생할 것이기 때문에, 강하점이 검출된다. 강하점이 심볼에서 검출될 때, 삼각형과 같은 기호가 인터럽트 루틴에 의해 즉시 디스플레이될 수 있다. 테스트가 잘못됨(false)이라면, 기호가 디스플레이되지 않는다. 그러한 인터럽트 루틴을 이용하는 방법들은 강하점의 검출 및 실시간 표시를 허용한다.
예시적인 장치들
하기의 설명은 인간의 스트레스를 평가하고 치료하기 위하여 사용될 수 있는 장치 형태의 본 발명의 예시적인 실시예들에 관한 것이다. 이러한 실시예들에서, RSA는 상기 개시된 방식들 중 임의의 방식으로 식별되고 특징화될 수 있으며, 사용자에게 생체 자기 제어를 제공하기 위하여 사용될 수 있다. 그러한 예시적인 장치들은 실질적인 시간 기간에 걸쳐 인터럽트되지 않은 높은 부교감 신경 출력의 발생을 촉진시키기 위하여 실시간으로 사용자에게 정보를 제공하는 장치를 포함한다. 하기에 개시되는 특정 실시예들 외에도, 다른 장치들 및 방법들이 본 발명의 범위 내에서 고안될 수 있음을 이해해야 할 것이다. 여기서 대안적인 실시예들이 명확하게 개시되지는 않으며, 본 명세서에서 제공되는 정확한 설명은 본 발명을 제한하기 위함이 아니다. 특히, 하기에 개시된 다양한 특징들의 조합들이 단일 장치에 종합될 수 있으며, 그러한 장치는 본 명세서에 개시된 발명의 범위 내에 포함될 것이다. 본 발명의 전체 범위는 총괄적으로 본 명세서의 개시에 기초한다.
본 발명은 예를 들어, PPG 센서, 디스플레이 스크린, 제어 버튼 및 전원 버튼을 포함할 수 있는 배터리 전력 공급형 휴대용 소형 장치들을 제공한다(도 20). 사용자는 전력 버튼을 누름으로써 그러한 장치들을 턴온(turn on) 시킬 수 있다. 장치들이 어두운 방에서 사용된다면, 사용자는 두번째로 전력 버튼을 누르고 그것을 수 초간 눌러진 상태로 유지시킴으로써 백라이트를 턴온 시킬 수 있다. 장치가 전력 공급된 후 곧, 사용자가 손가락 센서로 손가락을 삽입하도록 한다(도 21). 사용자는 그 후 전체 세션(session)을 통해 센서의 상부상에 손가락을 놓은 채로 장치를 부드럽게 움켜쥔다. 장치는 엄지손가락에 수직하게 놓이거나(도 22a), 또는 그것을 쥐는 손의 구부린 손가락들상에 한 각도로 놓이도록(도 22b) 편안하게 쥐어질 수 있다.
일단 손가락이 손가락 센서로 삽입되면, 장치는 그 후 PPG 센서의 눈금을 정하기(calibrate) 시작할 것이다. 카운트다운 계량기는 눈금을 정하는데 요구되는 시간의 양을 표시할 것이다. PPG 센서가 눈금이 정해진 후, 장치는 손가락에서 혈액의 각각의 맥박을 검출하기 위하여 PPG 센서를 사용하 수 있다. 결과 맥박(60,000/두 개의 연속적 맥박 피크들 사이의 밀리초의 개수)는 그 후 맥박당(pulse by pulse) 방식에 기초하여 스크린상에 기록될 수 있다(도 24(2)). 디스플레이는 또한 사용자에게 그 사람의 평균 맥박을 보여준다(도 24(1)).
PPG 센서는 손가락 압력에 매우 민감할 수 있다. 즉, 사용자가 장치를 꽉 쥔다면, 결과적인 손가락 압력은 장치가 정확한 맥박 정보를 수집하는 것을 방해할 수 있다. 언제든 사용자가 너무 과도한 압력을 가하는 경우에, 장치는 사용자에게 장치를 꽉 쥐는 것을 중단하고 손가락을 이완시키라고 알리는 에러 메시지를 디스플레이할 수 있다(도 25). 사용자는 자신의 손가락을 이완시키자마자, 맥박 디스플레이 스크린에 다시 주의를 기울일 수 있다.
장치가 새로운 RSA 파동을 식별할 때, 다음 중 하나 이상을 판단하여 디스플레이하기 위하여 파동 정보를 사용할 수 있다: 마지막 파동의 주파수, 파동에서 모든 맥박점들의 평균 맥박, 세션 스코어, 남아있는 세션 시간 및 스트레스 인덱스-사용자가 현재 얼마나 심한 정신적 스트레스를 겪고 있는지.
장치는 모든 RSA 파동이 식별된 후에 세션 카운트다운 클럭을 업데이트할 수 있다. 장치들은 주기적으로(예를 들어, 초당 한번, 15초당 한번 등) 감소를 나타내는 세션 카운트다운 클럭을 포함할 수 있다. 그러한 실시예들에서, 장치는 클럭과 원하는 작용 사이에 이루어지는 무의식적인 연합을 방지하기 위하여 각각의 RSA 파동 뒤에 업데이트될 수 있다. 다시 말해, 클럭이 매초 카운트다운한다면, 사용자는 의식적으로 또는 무의식적으로 분당 6회 호흡수로 호흡하기 위한 가이드로서 초를 사용할 수 있다. 그러한 연합은 사용자가 스트레스를 받을 때 무의식적으로 분당 6회 호흡하는 방법을 배우는 것을 방해할 수 있다. 사용자가 의식적으로(또는 심지어 무의식적으로) 클럭을 사용한다면, 항상 장치에 의존하게 될 것이다. 그러나, 매 파동마다 클럭을 업데이트함으로써, 그러한 잠재적 상황이 피해질 수 있을 뿐 아니라, 블럭은 이러한 배움을 강화시킬 수 있다. 사용자는 클럭이 감소를 나타내는 양만큼 각각의 호흡의 정확한 초를 볼 수 있다. 클럭이 보다 느리게 감소를 보인다면(예를 들어, 매 30초마다), 시간과 원치 않는 작용 사이의 무의식적인 연합 가능성은 방지될 것이다. 그러나, 그러한 대안적인 실행에 있어서, 클럭은 상기 배움을 강화시키지 않을 것이다.
예시적인 실시예들에서, 일단 제1 파동이 식별되고 데이터가 디스플레이되면, 세션 카운트다운 타이머는 감소를 보이기 시작할 것이다(도 26). 그러나, 다른 실시예들은 사용자가 규칙적으로 호흡하기 시작할 때, 또는 우수한 파동(예를 들어, 6 미만의 주파수를 갖는 파동들)이 달성될 때, 또는 사용자가 규칙적인 호흡을 연습하고 있는 동안 카운터의 감소를 시작할 수 있다. 다른 대안은 호흡 버튼이 사용되고 있고 안내(guidance)가 제공될 때 카운터가 감소를 보이지 않는 것이다.
사용자들은 호흡 패턴을 변경함으로써 파동의 작용 및 이에 따라 계산된 스트레스 레벨을 변경할 수 있다. 사용자가 자신의 호흡수를 낮춤에 따라, 파장들은 증가하고, 파장의 진폭들 역시 증가한다(도 27). 사용자가 보다 깊게 호흡하면, 파동의 진폭은 한층 더 커진다(도 28). 사용자가 일정한 레이트로 규칙적으로 호흡하면, 파장은 호흡수의 사이클을 바꾼다(entrain on)(도 29).
완화를 시작하기 위하여, 사용자는 숨을 깊이 느리게 내쉬는 것을 시작하여 공기를 배출하고 숨을 들이쉬는 것을 연장할 수 있다. 이것은 파장이 더 길어져 파동 주파수가 감소되게 할 것이다. 사용자는 약 6으로 파동 주파수가 강하할 때 까지 계속해서 더욱 깊이 숨을 들이마시고 더욱 느리게 숨을 내쉴 것이다(도 30). 파동 주파수가 6 아래로 강하한다면, 사용자는 조금 더 빠르게 호흡할 수 있다-즉, 다음 번에는 길게 숨을 내쉬지 않는다.
특정 실시예들에서, 일단 사용자가 약 6으로 파동 주파수를 감소시키면, 사용자는 약 6의 주파수를 생성하는 동일한 레이트 및 리듬으로 계속해서 호흡할 것이다. 사용자의 호흡수가 증가한다면, 주파수는 증가할 것이며, 이는 다음 호흡이 더 긴 날숨(exhalation)을 가져야 한다는 것을 나타낸다. 사용자의 호흡수가 과도하게 느리게 되면, 주파수는 약 6 아래로 강하할 것이며, 이는 다음 호흡의 날숨이 약간 더 빨라져야 한다는 것을 나타낸다. 파동 주파수 개수에 대해 주의를 기울임으로써, 사용자는 분당 약 6개의 호흡 사이클의 주파수에 대응하는 길이로 약 10초인 규치적인 파동들로 스크린을 빠르게 채울 것이다(도 31).
세션 스코어는 각각의 RSA 파동이 식별된 후 계산되고 디스플레이될 것이다. 스코어는 사용자가 원하는 작용의 달성에 얼마나 가까운가에 기초할 수 있다. 사용자는 스코어 점들을 축적할 수 있으며, 세션을 스코어링하기 위한 다양한 방법들이 사용될 수 있다. 특정 실시예들에서, 파동이 6 미만의 주파수를 갖는다면, 사용자는 예를 들어, 3개 점들을 수용할 수 있다. 사용자는 7 또는 8의 파동 주파수들을 위한 두 개 점들, 9 또는 10의 파동 주파수를 위한 하나의 점을 수용할 수 있으며, 10보다 큰 주파수를 위한 점은 수용하지 않는다. 축적된 세션 스코어는 숫자로 디스플레이될 수 있다. 대안적으로, 각각의 개별적인 스코어가 디스플레이될 수 있다. 또 다른 대안은 이전 스코어들의 세트의 일면을 따라 현재 스코어를 표 시하는 것이다(숫자로 또는 그래픽으로). 특정한 바람직한 실시예들은 현재 스코어와 이전 스코어들의 세트를 그래픽으로 디스플레이하는 것이다(도 32). 이러한 방식으로, 사용자는 사용자가 규칙적으로 호흡하고 있을 때를 알려줄 수 있다. 스코어 디스플레이가 일정할 때, 사용자는 규칙적으로 호흡하고 있는 것이다.
사용자가 규칙적인 파동으로 스크린을 채우면, 사용자는 보다 깊은 들숨과 보다 완전한 날숨에 집중할 수 있다. 즉, 사용자는 보다 많은 양의 공기("1회 호흡량(tidal volume)"으로 불리는)를 들이쉬고 내쉬는 것을 시도할 수 있다. 사용자가 호흡의 깊이를 서서히 증가시킴에 따라, 파동의 크기는 증가할 것이다(도 33). 사용자는 세션 타이머가 다 될 때까지(run out) 각각 약 10초의 파장을 갖는 큰 파동들로 계속해서 스크린을 채울 수 있다. 사용자는 그 후 매우 깊은 이완 상태를 달성하였다는 것을 알 수 있을 것이다.
특정 실시예들에서, 사용자가 분당 약 6회 호흡수로 깊고 규칙적으로 호흡하는데 어려움이 있다면, 사용자는 호흡 유도(guide) 기능을 활성화시킴으로써 안내를 받을 수 있다(도 34). 그러한 실시예들에서, 사용자가 호흡 버튼을 누르자마자, 호흡 가이드가 디스플레이 상에 표시될 수 있다. 사용자는 호흡 바(bar)가 상승하도록 들이쉬고(도 35a), 호흡 바가 하강하도록 들이쉬도록(35b) 지시받을 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 호흡 가이드는 예를 들어, 1:2 들숨 대 날숨 비율을 갖는 분당 6회 호흡으로 사용자의 호흡을 맞춘다. 대안적인 실시예들에서, 호흡 가이드는 분당 약 6회 호흡수로(예를 들어, 4-8/minute) 다른 비율(예를 들어, 1:3)을 제공하도록 프로그래밍될 수 있다. 호흡 가이드는 예를 들어, 약 1분 동안 활성화 상태로 남아있을 수 있으며, 그 후 자동적으로 닫힌다. 일정하기보다는 일시적인 호흡 가이드로, 사용자는 분당 약 6회 호흡의 호흡 패턴을 달성하기 위하여 생체 자기 제어 프로토콜을 사용하도록 장려된다. 사용자가 호흡 가이드에만 의존하였다면, 사용자 자신의 패턴을 달성하는 방법을 배우는 것이 더욱 어려울 수 있다. 따라서, 호흡 가이드에서 사용자를 떼어놓음으로써, 사용자는 무의식적인 배움을 위해 생체 자기 제어를 사용할 수 있다. 하나의 시간 기간이 발생한 후에 대안적인 실시예들은 사용자들이 호흡 패턴을 턴 오프시키도록 한다. 다른 호흡수 및 리듬이 또한 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 장치들은 호흡 가이드가 완성된 후에 사용자에게 정규 디스플레이를 보여줄 수 있다. 사용자는 그 후 약 6으로 파동 주파수를 감소시키고, 규칙적인 호흡을 유지하고, 보다 깊게 호흡함으로써 파동의 크기를 증가시키기 위하여 이전에 개시된 방식으로 호흡을 조절할 수 있다. 사용자는 세션 요약 스크린이 디스플레이될 수 있는(도 36) 세션 타이머가 0:00에 도달하는 때까지 이러한 프로세스를 계속할 수 있다.
예시적인 실시예들은 또한 사용자가 세션 동안 처리하고자 하는 큰 파동들의 개수를 선택하기 위하여 업/다운 화살표를 사용하도록 허용하는 장치들을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 세션 동안에 10개의 큰 파동들을 생성할 것을 선택할 수 있다. 크레디트 영역(credit area)은 선택된 개수의 세션 파동을 수용하기 위하여 증가 또는 감소할 수 있다.
본 발명에 따른 장치들은 한번에 하나씩 계속해서 개별적인 RSA 파동들을 식 별할 수 있다. 새로운 파동이 식별되면, 파동은 예를 들어, "소", "중" 또는 "대"로 카테고리화될 수 있다. 파동이 작다면, 단일 도트(dot)는 예를 들어 그것을 작은 파동으로 표시하도록 디스플레이될 수 있다. 파동이 중간 크기라면, 두 개의 도트들은 예를 들어 그것을 중간 크기 파동으로 표시하도록 디스플레이될 수 있다. 파동이 크다면, 3개 도트들은 예를 들어 그것을 큰 파동으로 표시하도록 디스플레이될 수 있다. 사용자에게는 큰 파동이 식별될 때마다 크레디트 영역에서 하나의 크레디트가 주어질 수 있으며, 중간 크기 파동이 식별될 때마다 크레디트 영역에서 절반(half) 크레디트가 주어질 수 있다. 물론, 사용자가 생성하는 파동들의 성질에 관한 정보가 제공되는 한, 다른 값들이 상이한 크기의 파동들에 대해 할당될 수 있다.
특정한 예시적 실시예들에 있어서, 각각의 파동의 융기(피크)의 시작시, 음향 경보(beep)가 이전 파동들의 크기를 나타낼 수 있다. 이전 파동이 작았다면, 예를 들어, 높은 피치(pitch)의 경보가 생성될 수 있다. 이전 파동이 중간 크기였다면, 예를 들어, 중간-레벨 피치의 음조(tone)가 생성될 수 있다. 그렇지 않으면, 예컨대 낮은 피치의 음조가 생성될 수 있다. 음향은 "(O)" 버튼과 같은 스위치에 의해 제어될 수 있다. 그러한 버튼은 예를 들어, 작은 소리, 큰 소리 및 무음으로부터 음향을 전환할 수 있다. 호흡 피쳐(feature)는 사용자가 큰 파동을 생성하기 위하여 호흡할 수 있는 방식을 사용자에게 보여주기 위하여 호흡 메트로놈(metronome)을 임시적으로 활성화시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 사용자가 충분한 크레디트 점들을 축적하면, 세션이 완 성된 것으로 간주되고, 세션 요약 스크린이 디스플레이될 수 있다. 또한, 새로운 추적 엔트리가 추적 시스템에 부가될 수 있다.
하기에 개시되는 본 발명의 특정 실시예들에서, 생체 자기 제어 크레디트는 두 개의 동일하게 중요한 목적을 달성하는 것이 기초한다: 높은 레벨의 부교감 신경 강도 및 일관적인 부교감 신경 유출. 본 발명은 실시간으로 부교감 신경 활동의 각각의 파동을 검출할 수 있다. 새로운 파동이 완성될 때, 장치는 상기 파동을 생성한 부교감 신경 출력의 연속성 및 강도 모두를 평가할 수 있다. 도 37에 도시된 바와 같이, 파동이 적당히 강한 부교감 신경 활동의 연속적 레벨에 의해 생성되었다면, 예를 들어, 두 개의 도트 기호(도 37a)가 파동의 아래에 위치될 수 있다. 파동이 연속적인 매우 강한 레벨의 부교감 신경 활동에 의해 생성되었다면, 예를 들어, 3개의 도트 기호(도 37b)가 파동의 아래에 위치될 수 있다. 파동이 인터럽트되고/인터럽트되거나 약하다면, 예를 들어, 하나의 도트 기호(도 37c)가 파동의 아래에 위치될 수 있다. 두 개의 나란한 스퀘어(square)들이 고르지 못한 파동을 나타낼 수 있다(도 37d). 이러한 기호들은 파동이 매우 활동적(긴 파장), 활동적(중간 파장), 비활동적(짧은 파장) 및 인터럽트될(고르지 못한 파장) 때 인간의 부교감 신경 시스템(스트레스 회복 시스템)의 활동을 반영할 수 있다. 이러한 표시들은 실시간으로 디스플레이될 수 있으며, 마지막 다수의 바로 앞의 파장들(도 37e)상에 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이는 마지막 20개 파동들 또는 그보다 매우 크거나 매우 적은 개수의 표시를 보여줄 수 있다. 예시적인 실시예들은 또한 매우 이른 호흡 세션에서 매우 이전의 것으로부터의, 또는 이전 세 션들로부터의 파동을 소환하여 표시할 수 있다.
디스플레이는 또한 특정 시간 동안(예를 들어, 24시간)의 누적된 전체 스코어를 보여줄 수 있다(도 37f). 누적된 전체 스코어는 예를 들어, 긴 파장에 대해 단일 점을 할당하고, 중간 파장에 대해 절반 점을 할당하고, 짧은 파장에 대해 아무 점도 할당하지 않음으로써 생성될 수 있다. 디스플레이는 예를 들어, 미리 정해진 지점에 도달하였을 때까지, 미리 설정된 시간 기간이 경과했을 때, 또는 누적된 전체 스코어가 재설정될 때까지 누적된 전체 스코어를 계속해서 업데이트할 수 있다. 피험자는 예를 들어, 하루에 100개의 점들에 도달하는 목표를 달성하도록 시도할 수 있다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들은 또한 고유의 호흡 연습을 통해 원하는 생리학적 상태를 유도하기 위하여 사용될 수 있는 생체 자기 제어 정보의 신규한 형태를 제공할 수 있다. 그러한 실시예들은 한번의 호흡마다 부교감 신경 브랜치의 하나 이상의 인터럽트들을 생성하는 기술의 단점을 방지한다. 예를 들어, 그러한 호흡 기술들은 매우 긴 시간 동안 날숨을 연장하는 단계를 수반한다. 일반적으로, 날숨은 길수록 유리하나, 그것이 긴 시간 기간 동안 연장될 때, 긴 날숨은 파동의 골 후에 즉시 부교감 신경 반응을 인터럽트시킬 수 있다. 과도하게 긴 시간 동안 날숨을 기다리는 것은 파동의 융기 바로 이전에 인터럽트를 야기할 수 있다. 유사하게, 너무 오랫동안 숨을 참는 것 또는 너무 길거나 너무 짧은 날숨은 예를 들어, 부교감 신경 유출의 일시적인 흡입을 야기하는 부교감 신경 시스템을 각각 긴장시킬 수 있다.
본 발명의 실시예들은 예를 들어, 사용자가 집중된 레벨의 일관적인 부교감 신경 유출을 생성하는 리듬 및 호흡수를 발견하도록 가이딩함으로써 상기 개시된 단점들을 극복한다. 본 발명에 따른 방법들 및 장치들에 의해 제공되는 피드백은 사용자가 부교감 신경 유출의 실질적으로 지속적인 상태를 유지시키도록 허용하여 부교감 신경 활동을 억제한다.
본 발명의 바람직한 실시예들은 또한 RSA 파동이 융기로부터 하강으로의 천이하는 점을 사용자에게 알려줄 수 있다. 그러한 강하점들은 예를 들어, 사용자에게 용이하게 보여지는 마커(marker)로 그러한 점을 표시함으로써 식별될 수 있다. 그러한 시각적인 지시자들은 예를 들어, 삼각형 형태일 수 있다(도 37a). 시각적 지시자들은 또한 다른 형태일 수도 있다. 강하점은 연장된 날숨을 시작하기에 이상적인 시간이다. 지시자들은 대안적으로 청각적일 수 있다.
강하점의 피드백과 합성 부교감 신경 측정의 혼합에 의하여, 사용자는 가장 높은 스코어링 파동들(예를 들어 3개 도트 파동)을 생성하기에 적절한 길이로 날숨을 연장하는 것을 빠르게 배울 수 있다. 사용자는 또한 날숨이 너무 길게 연장될 때를 나타내기 위하여 안내(guidance)를 수신할 수 있으며, 파동은 낮은 스코어링 파동(예를 들어, 하나의 도트 파동)의 초래를 방해할 것이다. 따라서, 본 발명의 특정 실시예들에 따른 방법들 및 장치들은 사용자가 집중 부교감 신경 활동의 지속적인 유출을 생성하는 날숨 길이의 고유 윈도우를 발견하는 것을 가능하게 한다. 사용시, 사용자는 시각적으로 표시된 삼각형과 같은 새로운 지시자가 나타날 때마다 간단히 숨을 내쉬고, 다음 지시자가 나타날 때까지 숨을 들이쉰다. 날숨의 길이를 조정함으로써, 사용자는 지속적인 집중 부교감 신경 활동의 생리학적 상태 동안에 나타나는 완벽한 파동들을 발생시키는 것을 배운다.
다른 예시적인 실시예에서, 디스플레이는 사용자가 날숨 동안 카운트할 수 있는 숫자에 대응하는 Exhale Numbers를 제공할 수 있다. 호흡 세션이 시작되면, 피험자는 예를 들어, 강하점이 나타날 때까지 숨을 들이쉴 수 있으며, Exhale Number까지 카운팅하는 동안(바람직하게는 조용하게) 숨을 내쉴 수 있다. 타이머 바(timer bar)는 고정된 시간 동안(예를 들어, 30초, 60초 등) Exhale Number 칼럼(column)에서 하강할 수 있다. Exhale Number 칼럼은 예를 들어, 고정된 길이의 시간 동안 Exhale Number에서 피험자의 호흡의 유효성에 대응하는 1 내지 9의 스코어를 디스플레이할 수 있다. 더 긴 파동은 더 짧은 파동보다 유효한 호흡을 나타내어, 더 높은 스코어를 수용할 수 있다. 스코어는 모든 파동으로부터의 단일 파동, 또는 파동들의 서브세트에 기초할 수 있다. 디스플레이는 또한 최상의 스코어를 제공하는 하나 이상을 발견하기 위하여 피험자가 상이한 Exhale Numbers를 가지고 실험하도록 허용하는 대안적인 Exhale Numbers의 선택을 허용할 수 있다. 상기 논의된 바와 같이, 예시적인 실시예에서, 최상의 스코어들은 가장 긴 파동에 의해 생성된다.
특징 실시예들에서, 본 발명에 따른 소형의 휴대용 장치들은 다음과 같이 사용될 수 있다: 피험자가 전력 버튼을 누름으로써 장치를 턴온시킨다; 피험자가 예를 들어, 자신의 집게 손가락을 장치의 맥박 검출부로 삽입하도록 독려될 때; 피험자가 안정을 취하는(예를 들어, 피험자가 발을 바닥에 평행하게 두고 바르게 앉아 있는) 동안 센서는 사용자의 맥박수로 맞춰진다; 피험자는 큰 파동들의 파동 개수를 선택한다(예를 들어, 피험자에 의해 인지된 스트레스 레벨에 따라 5 내지 100); 피험자가 자연적이며 힘들지 않은 레이트로 호흡함에 따라 장치의 디스플레이상에 맥박수 파동을 관찰한다; 바람직하게는 코로 느리고 깊게 호흡하는 동안, 피험자는 호흡 깊이 및 파동 패턴상의 주파수의 정동(affect)을 관찰할 수 있다; 피험자는 들숨의 약 2배의 기간 동안 매우 느린 날숨에 의하여 긴 파동들을 생성한다; 긴 파동들은 장치의 디스플레이상에 기록되고, 길지 않은 파동들은 기록되지 않는다; 시작하는 사람들은 긴 파동들을 생성하도록 피험자의 페이스를 맞추는 것을 돕기 위하여 장치상에 호흡 버튼을 누를 수 있다(예를 들어, 페이서(pacer)는 기록되는 또는 기록되지 않는 특정 개수의 호흡에 대해 나타날 수 있다); 중간 사용자는 모니터에서 강하점 지시자를 보고, 강하점에서 숨을 내쉬고, 다음 파동의 상승 동안 숨을 들이마실 수 있다; 진보한 사용자는 음향 버튼을 누르고, 눈을 감을 채로 장치를 사용하고, 강하점에서 장치가 특정 음향을 만들어낼 때마다 숨을 내쉴 수 있으며, 음향의 피치는 이전 파동이 크레디트되어 기록에 부가되는지를 더 나타낼 수 있다.
본 발명의 다수의 양상들은 다수의 대안적인 예시적 실시예들을 생성하기 위하여 조합될 수 있다. 예를 들어, 장치는 스트레스 계량기보다는 진폭 피드백 계량기로서 사용될 수 있는 계량기를 특징으로 할 수 있다. 계량기는 타겟 바를 더 가질 수 있다. 따라서, 장치는 사용자가 얼마나 깊게 호흡하는지를 그래픽적으로 디스플레이할 수 있어, 사용자는 더 깊은 호흡을 하는 것을 배울 수 있다. 타겟 바가 사용된다면, 사용자들은 계량기가 타겟 바 이상으로 상승하도록 하기 위하여 각각의 호흡으로 충분히 깊게 호흡하도록 시도할 수 있다. 진폭의 임의의 숫자적 또는 그래픽적 피드백(시각적 또는 다른 방식의)은 본 대안적 실시예의 범위내에 있을 수 있다.
다른 대안적인 실시예들은 사용자가 규정된 호흡 프로토콜(예를 들어, 1:3의 들숨:날숨 비율의 분당 6회 호흡)을 따르는 정도를 판단하고 이에 관한 피드백을 제공하기 위하여 파동 정보(예를 들어, 파장, 진폭 및 피크 배치)를 사용할 수 있다. 대안적으로, 사용자는 가이딩된 호흡 패턴에 얼마나 가깝게 따르는지에 대한 동시적인 청각적 또는 시각적 피드백이 제공되는 호흡 가이드를 제공받을 수 있다. 또한, 타겟 레벨이 디스플레이되어 사용자가 타겟 레벨 이상이라면 사용자가 순응적인 것으로 간주되고, 사용자가 레벨 미만이라면 호흡 프로토콜에 따르지 않는 것으로 간주될 수 있다.
대안적인 실시예들은 또한 규칙적인 호흡을 검출하기 위하여 하나 이상의 파동 파라미터들의 변화를 사용할 수 있다. 규칙적인 호흡의 정도는 숫자로, 그래픽으로, 또는 다른 방식으로 시각적으로 디스플레이될 수 있다. 선택적으로, 청각적인 피드백이 제공될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 실시예에서, 호흡이 불규칙적이 됨에 따라 음조가 높아질 수 있고, 호흡이 규칙적이 됨에 따라 음조가 낮아질 수 있다. 대안적으로, 단일 경보는 규칙적인 호흡을 나타낼 수 있고, 이중 경보는 규칙적 호흡에 가까운 것을 나타낼 수 있으며, 3중 경보는 불규칙적인 호흡을 나타낼 수 있다. 본래, 이전에 언급된 피드백 기술들 중 임의의 기술 또는 이러한 기술들의 파생물은 서로 조합되어, 다른 기술과 조합되어, 또는 서로 및 다른 기술과 조합되어 독립적으로 사용될 수 있다. 그러한 실행은 예를 들어, 요가 스타일의 규칙적 호흡 패턴들을 연습하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 요가를 배우는 사람이 1:1:1의 들숨:숨멈춤:날숨 비율로 규칙적인 호흡을 연습한다면, 사용자는 확실히 규칙적 호흡이 유지되도록 하기 위하여 장치를 사용할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예들에서, 미리 프로그래밍된 호흡 가이드가 장치상에 제공될 수 있어, 사용자는 자신의 호흡의 규칙성에 대한 시각적 및/또는 청각적 피드백을 수신하면서 호흡 가이드를 따를 수 있다. 또한, 호흡 가이드는 프로그래밍가능할 수 있다. 선택적으로, 피드백은 호흡의 규칙성뿐만 아니라 호흡수에도 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 분당 5회 호흡으로 1:1:1 비율로 호흡하는 것을 연습하고자 한다면, 시각적 및/또는 청각적 피드백은 사용자가 분당 5회로 규칙적으로 호흡하고 있는 정도를 나타낼 수 있다. 다른 주파수에서의 호흡 및/또는 불규칙적인 호흡은 스코어를 감소시킬 것이다.
다른 예시적인 실시예는 호흡의 깊이에 피드백을 제공한다. 규칙적인 호흡 동안, 전술한 방법들을 이용하여 측정가능한 현상인 파동 진폭에서의 주요한 1회 호흡량(호흡의 깊이)이다. 따라서, 진폭 측정은 사용자의 호흡의 깊이를 나타내기 위하여 시각적 및/또는 청각적 피드백을 위해 사용될 수 있다. 상기 전술한 바와 같이, 깊은 호흡은 스트레스를 완화시키는 유용한 방법이다. 예시적인 실시예들은 사용자에게 깊게 호흡하고 스트레스를 완화시키는 방법을 가르치는 것을 돕도록 사용자의 호흡의 깊이에 대한 피드백을 제공할 수 있다.
요컨대, 본 발명의 예시적인 실시예들은 다음을 위한 청각적 및/또는 시각적 피드백을 제공할 수 있다: 호흡수, 호흡의 규칙성, 호흡의 깊이, 규정된 레이트/리듬에 대한 호흡의 일치, 융기로부터 강하(예를 들어, 강하점)로의 천이점들 등. 평가는 단독으로 또는 임의의 조합으로 이러한 것들 각각에 대해 이루어질 수 있다. 피드백은 그러한 하나 이상의 평가에 제공될 수 있다. 두 개 이상의 RSA 파동들을 식별하고, 레이트, 리듬, 깊이 및/또는 일치를 도출하는 임의의 실행은 본 발명의 범위 내에서 이루어진다.
예시적 형태의
팩터들
본 발명의 예시적 실시예들은 상기 개시된 것에 더하여 다수의 피쳐들을 통합한다. 그러한 한 피쳐는 장치 형태 설계 팩터이다. 본 발명 이전에, 생체 자기 제어 프로그램은 손가락 PPG 센서들, 귀 PPG 센서들 및/또는 와이어를 통해 컴퓨터에 부착되는 심박 ECG 센서들을 사용하였다. PPG 센서들이 움직임 및 손가락 압력에 민감함에도 불구하고, 종래의 장치들은 종종 테이블 또는 책상 위에 위치되는 손가락 PPG 센서들을 사용하였기 때문에 이동 또는 과도한 압력에 의해 생성되는 많은 인위적 결과를 다룰 필요가 없었다. 이러한 상황에서, 사용자들은 손 및 손가락을 고정시키는 책상 위의 손 및 손가락을 놓을 수 있어, 과도한 이동 및 손가락 압력을 방지할 수 있었다.
일반적으로 외부 와이어들은 사회적으로(그리고 다른 방식으로) 승인되지 않기 때문에, 본 발명의 예시적인 실시예들은 PPG 센서를 이동가능한 장치들로 직접 통합하어 외부 와이어들을 제거하였다. 결과적으로, 본 발명의 예시적 실시예들에 따른 장치들은 공공 환경에서 편안하게 사용될 수 있다. 그러나, 휴대용 장치에 PPG 센서를 통합시키는 것은 혁신적인 형태 팩텨를 요구한다. 예를 들어, 세션 시간이 5 내지 15 분 범위일 수 있기 때문에, 장치 사용자들은 연장된 기간 동안 책상과 같은 안정화 구조물 없이도, 장치를 고정시킬 것이다. 따라서, 본 발명은 편안하게 움켜쥘 수 있는 장치를 제공함과 동시에, 사용자가 손가락 센서상에 손가락을 편안하게 놓도록 허용한다.
본 발명은 또한 연장된 시간 기간(예를 들어, 10-15분) 동안 이동 및 압력에 의해 야기된 인공적 결과를 최소화하는 동안 위안을 제공하는 형성 팩터들을 제공한다. 두 개의 예시적인 형태 팩터들은 이러한 목적을 달성한다. 첫째로, 손가락 센서는 에지들 중 하나의 근처에 장치의 상부상에 존재할 수 있다. 인간 환경 공학적으로, 장치의 하부로부터 상부까지의 높이는 약 1.5 인치와 약 3.5 인치 사이일 수 있으며, 바람직하게는 약 2.5 인치이다. 이것은 장치가 수직으로 고정될 때 엄지 손가락에 의해 지지되거나, 또는 비스듬할 때 구부러진 손가락에 의해 지지되도록 허용한다. 둘째로, 손가락 센서는 전면에 디스플레이를 갖는 장치의 둥근 후면상에 위치되어 장치가 예를 들어 사용중에 손바닥에 놓이도록 허용한다(도 38). 특히 바람직한 형태 팩터는 과학적이며 의학적인 외관 및 느낌으로 제품의 설계를 허용하는, 상기에서 첫번째로 개시된 형태 팩터이다.
에러 검출 및 보정 방법
본 발명은 또한 상기 개시된 장치들에서 에러를 검출 및 보정하는 방법 및 그러한 방법들을 이용하는 장치들을 제공한다. 상기 개시된 형태 팩터들 중 어떤 팩터가 인공적인 결과를 최소화하는 동안, 하드웨어 형태 팩터는 모든 가능한 인공적 결과를 제거하지 못할 수 있다. 테이블 또는 책상과 같은 지지 구조물이 존재 하지 않기 때문에, 손 및 손가락은 세션을 통한 상이한 시간에 움직일 것이다. 남아있는 인공적 결과는 에러가 발생할 때 그것을 검출할 뿐만 아니라 그것을 보정하는 본 발명의 예시적 실시예들의 소프트웨어에 의해 처리될 수 있다.
일반적으로, 작은 휴대용 장치들상의 디스플레이들은 예를 들어 데스크탑 컴퓨터의 디스플레이와 비교하여 매우 작기 때문에 에러에 더욱 민감하다. 데스크탑 컴퓨터상에서 에러가 발생할 때, 디스플레이는 정확한 데이터와 에러를 나타내기에 충분한 해상도를 갖는다(도 39a). 그러나, 작은 휴대용 장치상에서, 하나의 에러는 그것의 낮은 해상도로 인하여 모든 정확한 데이터를 식별하는 것을 어렵게 할 수 있다(도 39b).
데이터 스트림에서 에러를 검출하기 위한 다수의 통계적 방법들이 본 기술분야에 이미 존재한다. 그러나, 이러한 방법들은 높은 정확도를 제공하기 이전에 큰 데이터 샘플링을 요구한다. 상기 언급된 바와 같이, 작은 디스플레이를 갖는 장치들은 심지어 단일 에러에 의해서도 악영향을 받을 수 있다. 따라서, 에러들은 빠르고 정확하게 검출되어 보정되어야만 한다. 본 발명의 예시적 실시예에 따른 장치들은 매우 정확해지기 전에 적은 양의 데이터(대략 10초)만을 요구하는 신규한 에러 검출 및 보정 방법을 실행한다.
본 발명의 에러 검출 및 보정 방법의 보다 나은 이해를 용이하게 하기 위하여, PPG 센서들이 이상적인 에러가 없는 상태로 맥박 정보를 획득하기 위하여 사용되는 방법에 대한 간략한 설명이 제공된다. PPG 센서들은 계속적으로 손가락의 혈압의 양을 검출한다. 심장이 뛸 때마다, 대응하는 혈액의 맥박은 손가락에서 혈압의 빠른 증가를 초래하고, 그 후, 빠르게 진정된다. PPG 센서는 계속해서 혈압이 정점에 도달할 때를 식별하기 위하여 탐색한다(도 40). 이것은 맥박 피크이다. 이전에 논의된 바와 같이, 두 개의 연속적인 맥박 피크들 사이의 시간량(밀리초 단위)은 pp 간격(pp)이라 불린다. 본 발명에 따른 장치들은 각각의 연속적 pp 간격을 기록할 수 있다. 각각의 기록된 pp 간격의 맥박수(60,000/pp)는 새로운 맥박 피크가 발생될 때마다 스크린상에 디스플레이될 수 있다. 연속적인 pp 간격들 사이의 절대 시간차(절대값(pp[n]-pp[n-1]))는 박동간 간격 시간 또는 IBI로 불린다.
PPG 센서가 다음 맥박 피크를 정확하게 식별하도록 시도할 때 두 가지 타입의 에러들이 발생한다(도 41). 하나의 타입의 에러는 PPG 센서가 인공적 결과를 맥박 피크로서 부정확하게 식별할 때 발생할 수 있다. 즉, PPG 센서는 실제로 존재하지 않는 곳에서 맥박 피크가 발생하는 것으로 판단한다(도 41a). 이러한 타입의 에러는 잘못된 포지티브 에러로 불린다. 두번째 타입의 에러는 PPG 센서가 존재하는 맥박 피크를 식별하지 않을 때 발생한다(도 41b). 이것은 잘못된 네거티브 에러로 불린다. 잘못된 네거티브 및 잘못된 포지티브는 큰 IBI들을 초래한다. 에러 프리 데이터는 큰 IBI들을 초래할 수도, 초래하지 않을 수도 있다. 그러나, 잘못된 데이터는 항상 큰 IBI를 생성한다. 따라서, 큰 IBI를 포함하지 않는 확장된 양의 연속성 데이터가 존재하며, 사용자는 이러한 데이터가 에러가 없음을 안전하게 평가할 수 있다. 큰 IBI들이 발생하는 경우, 그것은 에러로 인한 것일 수 있으며, 또는 IBI들은 양호한 데이터일 수 있다; 장치는 어떤 경우인지를 판단할 필요가 있다.
본 발명의 바람직한 예시적 실시예들에 따라, 에러 검출 정책의 제1 단계는 모든 IBI 시간이 200nm 미만인 특정 개수의 심박수 관련 간격들(예를 들어, 10 pp 간격들)을 기다리는 것이다. 이러한 데이터 점들은 에러가 없는 것으로 간주된다. 연속적 간격들의 개수는 10 미만일 수 있으나, 적어도 2, 바람직하게는 적어도 3, 보다 바람직하게는 적어도 5일 필요가 있다. 또 다른 대안은 연속적 데이터 세트에서 모든 IBI 시간이 pp 간격과 같은 가장 낮은 심박 관련 간격의 1/3 미만인(예를 들어, 5개 연속적 pp 간격들) 연속적 데이터 점들의 세트를 기다리는 것이다. 이러한 데이터 점들의 범위는 계산될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "범위"는 절대 범위(즉, 최소 pp 내지 최대 pp), 파생 범위(예를 들어, (최소 pp-10%)-(최대 pp+10%)), 또는 계산된 변화(예를 들어, 평균 편차, 표준 편차 등)로 참조될 수 있다. 범위에 대한 임의의 적절한 수학적 기술이 사용될 수 있다. 본 발명에 따른 바람직한 실시예들은 범위의 하부로서 최소 pp-((최대 pp-최소 pp)×25%)를 사용한다. 바람직한 실시예는 범위의 상부로서 최대 pp+((최대 pp-최소 pp)×25%)를 사용한다. 범위는 전체 데이터 세트 또는 데이터 세트의 서브세트로부터 유도될 수 있다.
범위가 정해지고 나면, 각각의 새로운 p-p는 그것이 "범위 내에" 있는지 판단하기 위하여 테스트된다. 예시적인 실시예들에서, 새로운 pp 값은 하부 값보다 크고, 상부 값보다 작다면, "범위 내에" 있는 것으로 간주된다. 그러나, "범위 내"라는 것은 또한 선택된 범위 계산에 의해 판단되는 바와 같은 범위에 대한 현재 p-p의 가까운 근접성의 임의의 수학적 판단을 참조할 수 있다. 예를 들어, 파동이 표준 편차를 사용하여 계산된다면, "범위 내"는 현재 p-p가 계산된 편차 내에 있을 80% 이상의 가능성을 갖는지의 통계적 판단을 참조할 수 있다.
새로운 pp 간격이 도래함에 따라, 새로운 IBI가 또한 계산될 수 있다(절대 새로운 pp-이전 pp). 새로운 IBI는 그것이 "큰지" 여부를 판단하기 위하여 테스트될 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 장치는 IBI가 범위의 하부 값의 절반보다 큰지를 테스트한다. 만약 더 크다면, IBI는 큰 것으로 간주된다. 다른 예시적 실시예들에서, 새로운 pp 간격의 IBI 시간 빼기 이전 간격이 계산될 수 있다. 마지막 n개의 pp 간격들의 평균 p-p와 비교하여 새로운 p-p의 IBI와 같은 다른 IBI 시간이 대신 사용될 수 있다. 또한, 상이한 실행들이 크지 않은 IBI들로부터 큰 IBI들을 구별하기 위하여 상이한 임계치를 사용할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따라, 에러를 검출하기 위하여 pp 간격들의 편차의 차(평균과 같은) 또는 pp 간격들의 차를 사용하는 임의의 실행이 사용될 수 있다.
상기 개시를 요약하기 위하여, 본 발명의 예시적 실시예들에 따른 장치가 시작할 때, 10개의 연속적 pp 간격들이 모든 IBI 시간들이 200nm 미만인 곳에 위치될 때까지 장치가 에러 검출 모드로 진입하지 않을 수 있다. 그 후, 장치는 이러한 pp 간격들의 범위를 계산할 수 있으며, 에러 검출 모드를 시작한다. 에러 검출 모드에서, 장치는 "범위 내에" 있는지를 판단하기 위하여 각각의 새로운 pp를 테스트할 수 있으며, "범위 내에" 있는지를 판단하기 위하여 각각의 새로운 IBI를 테스트한다. 에러 검출에 사용하기 위하여 이러한 두 개 특성들 중 하나 또는 둘 모두를 판단하는 다른 임의의 적절한 방법이 본 발명의 범위 내에 존재한다.
다음 p-p가 "범위 내에" 있고, IBI가 "크지" 않다면, 새로운 p-p는 에러가 없는 것으로 간주될 수 있다. p-p가 "범위 내에" 있지 않고, IBI가 "크지" 않다면, 새로운 p-p는 에러가 없는 것으로 간주될 수 있고, 범위는 새롭게 발견된 pp 값을 포함하도록 재계산된다. 새로운 p-p는 "범위 내에" 있으나, IBI가 "크다면", 새로운 p-p는 에러가 없는 것으로 간주될 수 있다. 그러나, 새로운 p-p가 "범위 외에" 있고 IBI가 "큰" 경우, 새로운 p-p는 에러의 결과인 것으로 간주될 수 있다. 에러가 검출되면, 에러는 보정되어야만 한다. 따라서, 에러가 에러 검출 모드에서 검출될 때마다, 장치는 에러 보정 모드로 변화한다. 장치는 잘못된 상태가 해결될 때까지 에러 보정 모드로 남아있을 수 있다.
도 42는 에러 보정 모드 동안에 이용된 예시적인 에러 보정 방법론을 보여주는 흐름도를 제공한다. 에러 보정은 pp 간격의 합이 "범위 내에" 있거나 합이 정수로 나뉘어질 때까지 식별됨에 따라 각각의 연속적인 pp 간격을 함께 합하는 단계를 포함하여, 분할의 결과가 "범위 내에" 존재한다. 합이 "범위 내에" 있을 때, 합을 형성하는 모든 pp 간격들은 합과 동일한 단일 값으로 함께 조합될 수 있다. 정수로 나눠진 합이 범위 내에 있을 때, 잘못된 값들은 분할 결과와 동일한 값들의 개수 n(n=정수 분모)와 교체될 수 있다.
다음의 논의는 본 발명의 예시적 실시예에 따라 에러가 보정될 수 있는 방법의 예들을 제공한다. 예를 들어, 범위가 600ms-1,000ms라면, 잘못된 pp 간격 시간은 200ms이다. 다음 pp 간격은 100ms이다. 합은 이제 300ms이다. 그것은 "범위 내에" 있지 않다. 다음 pp 간격은 400ms이다. 따라서 합은 이제 700ms이다. 그 것은 "범위 내에" 있으며, 이에 따라 700ms는 보정된 값이다. 3개 pp 간격들(200ms, 100ms 및 400ms)은 700ms의 하나의 값으로 조합될 것이다. 장치는 그 후 에러 검출 모드로 리턴된다.
다른 실시예로서, 범위가 700ms-1,000ms라면, 잘못된 pp 간격은 1,300ms이다. "범위 내의" 값을 초래할 값으로 1,300ms를 분할할 수 있는 정수는 존재하지 않는다. 따라서, 다음 pp 간격(300ms)은 1,600ms를 생성하기 위하여 함께 더해진다. 그 때, "범위 내의" 값을 생성하기 위하여 분할에 사용될 수 있는 정수가 존재한다. 정수 2는 "범위 내에" 있는 값을 초래한다(1600/2=800ms). 따라서, 두 개의 잘못된 값들(1,300ms 및 300ms)은 800ms(분할의 결과)의 2개(정수) 값들로 교체될 것이다.
예시적인 실시예들에서, 본 발명에 따른 장치들은 하나 또는 두개의 부가적인 pp 간격들내에 보정된 값들을 생성할 수 있을 것이다. 그러나, 장치가 무기한으로 에러 보정 모드로 진입하는 것이 가능하다. 따라서, 본 발명은 이러한 상황에 발생해야만 한다면 이를 해결하기 위하여 보안 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치가 너무 길게 에러 보정 모드로 남아있다면, 장치는 발생된 모든 원래 데이터 점들에 통계적인 방법을 적용함으로써 범위를 재계산한다. 즉, PPG 센서로부터 수신된 모든 미처리된 pp 간격이 사용된다. 범위는 통계 기반 범위 계산, 예를 들어, 표준 편차 공식으로 계산될 수 있다. 예시적 실시예들에서, 중앙값(median) pp 간격은 발생된 모든 미처리된 pp 간격들(인증된 또는 잘못된)로부터 판단된다. 범위는 중앙값 미만의 분당 15 비트부터 중앙값 이상의 분당 15 비트에 이르도록 한정된다. 에러 큐(queue)의 pp 간격들은 새로운 범위에 따라 재처리된다. 범위는 또한 미처리된 데이터 점들(예를 들어, 마지막 50 데이터 점들)의 서브세트로 계산될 수 있다는 점에 유념하라. 본 발명은 또한 연장된 에러 상태를 해결하기 위하여 임의의 범위 재계산 방법을 포함할 수 있다.
이전에 개시된 바와 같이, PPG 센서들은 손가락 압력 및 이동에 민감하다. PPG 센서들은 또한 밝은 빛과 손가락이 차가운 것에 민감하다. 따라서, 다수의 에러를 야기할 수 있는 많은 팩터들이 존재한다. 본 발명의 특정 실시예들에서, 언제든 10초에 대한 신호 대 잡음비가 25% 아래로 강하할 때, 장치가 에러 보정 모드에서 빠져나갈 때까지 장치는 에러 메시지들(도 18에 도시된 것과 같은)의 디스플레이를 순환시킬 수 있다. 따라서, 사용자는 정보를 제공받을 것이며, 정확한 맥박 정보를 수집하도록 장치를 돕기 위한 변화가 이루어질 수 있다.
본 발명은 또한 심박 간격 데이터 세트에서 에러들을 검출하고 보정하기 위한 대안적인 방법들을 제공한다. 예를 들어, 새로운 심박 간격 값들이 검출됨에 따라 범위 및/또는 IBI 임계치들이 역동적으로 변화하도록 허용할 수 있는 다수의 실행이 존재한다. 그러한 실행들은 특정 환경에서 정확성의 미미한 증가(marginal increase)를 제공할 수 있다.
예를 들어, 범위는 롤링 윈도우(rolling window)를 사용하여 계속적으로 평가될 수 있다. 범위는 각각의 연속적 IBI가 200ms 미만이도록, pp 간격들의 첫번째 10초를 수신한 후 시작될 수 있다. 이러한 점 후에, 범위는 신뢰성 있는 데이터의 마지막 10초의 롤링 윈도우를 사용하여 계속적으로 재평가될 수 있다. 신뢰 성 있는 데이터의 마지막 10초는 연속적이거나 비연속적일 수 있다. 예를 들어, 범위의 상부(r_top)는 신뢰성 있는 데이터의 마지막 10초에서 가장 높은 p-p일 수 있으며, 범위의 하부(r_bottom)는 신뢰성 있는 데이터의 마지막 10초에서 가장 낮은 p-p일 수 있다.
또 다른 대안은 범위가 역동적으로 팽창하고 수축할 수 있는 레이트를 낮추는 것이다. 예를 들어, 새로운 pp 값이 검출될 때마다, 범위는 3개 단계에 업데이트될 수 있다. 먼저, 데이터 세트 상부(ds_top) 및 데이터 세트 하부(ds_bottom)는 신뢰성 있는 데이터의 마지막 10초로부터 식별된다. 두번째로, ds_top 및 ds_bottom은 이전 ds_top(p_ds_top) 및 이전 ds_bottom(p_ds_bottom)로부터 현저히 변하지 않는 방식으로 조정된다. 예를 들어, p_ds_top이 ds_top보다 크다면, ds_top은 p_ds_top - ((p_ds_top - ds_top)/25 + 1))로 리셋될 수 있다. p_ds_top이 ds_top보다 작다면, ds_top은 p_ds_top + ((ds_top - p_ds_top)/4 + 1)로 리셋될 수 있다. p_ds_bottom이 ds_bottom보다 크다면, ds_bottom은 p_ds_bottom - (p_ds_bottom - ds_bottom)/2 + 1)로 리셋될 수 있다. p_ds_bottom이 ds_bottom보다 작다면, ds_bottom은 ((ds_bottom - p_ds_bottom)/25 + 1)로 리셋될 수 있다. 따라서, r_top은 조정된 ds_top과 동일할 것이며, r_bottom은 조정된 ds_bottom과 동일할 것이다. p-p는 r_bottom 및 r_top 사이에 있다면, "범위 내에" 있는 것으로 간주될 것이다.
상기 개시된 방법론은 3가지 목적을 달성할 수 있다. 첫째, 범위가 역동적으로 증가하고 감소하도록 한다. 둘째, 범위는 그것이 수축하는 레이트보다 빠르게 팽창할 수 있다. 셋째, 범위의 하부는 범위의 상부보다 빠르게 팽창할 수 있다. 이러한 방법들을 실행하기 위한 다수의 방법들이 존재하며, 이러한 3개 목적들 중 임의의 목적을 달성하는 임의의 실행은 본 발명의 범위 내에서 고안될 수 있다.
또 다른 대안은 계산된 pp 범위를 맥박수 값의 범위로 변환하는 단계 및 맥박수 범위와 각각의 새롭게 검출된 prv(60,000/pp)를 비교하는 단계를 포함한다. "범위 내"는 새로운 prv가 최대 prv(max_prv)보다 작고 최소 prv(min_prv)보다 큰지 여부에 의해 판단될 수 있다. 또는 "범위 내"는 새로운 prv가 prv 값들의 범위에 충분히 가까운지 여부를 참조할 수 있다. 예를 들어, 범위 상부 및 범위 하부는 미리 정해진 비트의 개수에 의해 확장될 수 있다(예를 들어, max_prv=max_prv + 9 및 min_prv=min_prv - 9). 따라서, 데이터 세트 범위의 9 bpm 내에 있는 임의의 새로운 prv는 "범위 내에" 있는 것으로 간주될 수 있다.
pp 범위로 인하여, prv 범위 계산은 또한 동적일 수 있다. 즉, 새로운 prv가 도달하면, 새로운 prv가 신뢰성이 있는 것으로 간주되는 경우 범위는 재계산된다(즉, IBI는 과도하게 크지 않다).
에러 검출 능력을 증가시키기 위한 다른 방법은 새로운 IBI가 이전 IBI로부터 얼마나 가까이에 있는지를 판단하기 위한 두 개의 임계치 값들을 사용하는 것이다. 예를 들어, 새로운 IBI가 낮은 임계치 미만이라면, "작은 점프"로 간주될 수 있다. 새로운 IBI가 두 개의 임계치들 사이에 있다면, 그것은 "현저한(significant) 점프"로 간주될 수 있다. 그리고 새로운 IBI가 두번째 임계치보다 높다면, 그것은 "큰 점프"로 간주될 수 있다. 따라서, 새로운 값이 들어옴에 따라, 그것들은 새로운 값이 "범위 내에" 있는지 또는 "범위 밖에" 있는지, 그리고 새로운 IBI가 작은 점프, 현저한 점프 또는 큰 점프인지에 대해 평가될 수 있다. 값을 디스플레이할지, 범위를 업데이트하기 위해 상기 값을 사용할지, 및/또는 상기 값을 보정할지 여부에 대한 판단은 그러한 평가에 기초할 수 있다.
IBI 레벨들의 중요성을 판단하기 위하여 임의의 심박 관련 간격이 사용될 수 있다. 예를 들어, 두 개 prv들(prv IBI)의 박동간 간격차는 새로운 맥박값의 이전 맥박 값에 대한 근접성을 평가할 때 사용될 수 있다. 따라서, IBI들은 pp 간격들, prv 값들, rr 간격들, hr 값들 등에 대해 계산되고 평가될 수 있다.
또 다른 대안은 점프가 작은지, 현저한지 또는 큰지를 판단하기 위하여 IBI 변화의 방향을 사용하는 단계를 포함한다. 사용자가 물리적으로 정지해 있을 때, 맥박수는 상이한 레이트로 상승 또는 하강할 수 있다. 따라서, 상이한 임계치들은 변화의 방향에 따라 사용될 수 있다. 예를 들어, 이전 prv IBI보다 큰 prv IBI는 8 bpm 미만이라면 작은 점프로 간주될 수 있고, 8 내지 15 bpm 사이라면 현저한 점프로 간주될 수 있고, 15 bpm보다 크다면 큰 점프로 간주될 수 있다. 이전 prv IBI보다 작은 prv IBI는 8 bpm 미만이라면 작은 점프로 간주될 수 있고, 8 내지 12 bpm 사이라면 현저한 점프로 간주될 수 있고, 12 bpm보다 크다면 큰 점프로 간주될 수 있다.
또 다른 예시적 실시예는 prv IBI가 범위에서 이전 prv의 위치에 기초하는 단계를 포함한다. 이전 prv가 이미 범위의 상부를 향한다면, 이론상으로 사용자가 다음 prv가 범위에서 너무 멀리 점프하는 것을 원하지 않을 것이기 때문에 임계치는 더 작게 설정될 수 있다. 유사하게, 이전 prv가 이미 범위의 하부를 향한다면, 점프 다운(jump down)을 위한 prv 임계치는 감소될 수 있다. 따라서, 범위에서 이전 prv의 위치에 기초한 prv IBI 임계치의 예들은 다음을 포함할 수 있다:작은 점프 업(jump up)에 대한 ((r_top - prev_prv)(1/3) + 10, 큰 점프 업에 대한 ((r_top - prev_pr)(2/3)) + 15, 작은 점프 다운을 위한 ((prev_prv - r_bottom)(1/2) + 10, 큰 점프 다운에 대한 ((prev_prv - r_bottom) × (2/3) + 15.
또 다른 예시적 실시예는 새로운 심박 간격 점이 보정될 필요가 있는지를 판단할 때의 방향과 같은 제3 테스트를 부가하는 것이다. 예를 들어, 점이 IBI 및 범위 테스트에 실패하지만, 이전 심박 간격 점보다 범위에 가깝다면, 여전히 수용가능한 것으로 간주될 수 있다.
특정한 환경 및 실행에 있어서, 동적 범위 방법, 방향에 기초한 상이한 임계치들을 이용하는 이중 IBI 임계치 방법 및 심박 간격 방향 방법을 조합함으로써 한계의 개선이 달성될 수 있다. 그러한 조합의 예는 다음과 같다. 각각의 새로운 prv가 계산됨에 따라(60,000/pp), 첫번째로, 새로운 prv가 '즉시 디스플레이가능한지" 여부가 평가될 수 있다. prv가 작은 점프 업 또는 작은 점프 다운이라면(적절한 임계치들을 사용하는), prv는 즉시 디스플레이 가능하여, 즉시 디스플레이된다. 상기 prv가 현저한 점프이지만 "범위 내에" 있다면, 그것은 즉시 디스플레이가능하며, 즉히 디스플레이된다. 만약 그렇지 않으면, 그것이 디스플레이가능한지를 알기 위하여 방향에 의해 재평가될 수 있다. 현재 prv가 이전 prv보다 범위에 더 가깝다면, 현재 prv는 여전히 디스플레이된다. 만약 그렇지 않으면, 현재 prv는 디스플레이되지 않고, 보정되어야만 한다.
상기 개시된 방법들의 조합들은 또한 값이 '신뢰성이 높은' 경우 또는 그렇지 않은 경우를 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 즉, 이러한 방법들은 새로운 prv가 동적 범위를 재계산하는데 사용되어야 하는지를 판단하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 prv가 작은 점프라면, 그것은 '신뢰성이 높은' 것으로 간주될 수 있다. 새로운 prv가 현저한 점프이나 '범위 내에' 있다면, 새로운 prv는 '신뢰성이 높은' 것으로 간주될 수 있다. 새로운 prv가 현저한 점프이고 '범위 밖에' 있으나, 이전 prv에 비하여 범위에 근접하다면, 새로운 prv는 '신뢰성이 높은' 것으로 간주될 수 있다.
데이터 세트에서 에러들을 검출하고 보정하는데 어떤 방법을 이용할지를 판단하는데 있어, 사용자는 복합적인 조합 방법들의 잠재적인 통계적 장점의 정도가 기본 IBI/범위 방법론에 대한 더 나은 실제적 이용을 제공하는지를 판단하기 위하여 하드웨어 안정성, 사용 환경 및 다른 팩터들을 고려해야만 한다. 대부분의 경우, 기본 IBI/범위 정책은 꽤 만족스럽다. 그러나, 현저한 움직임, 햇빛, 압력 및 유사한 팩터들이 존재할 것으로 예상된다면, 데이터 세트에서 에러들의 검출 및 보정의 더 나은 정확성을 제공하기 위하여 상기 개시된 부가적인 통계적 방법론이 실행될 수 있다.
스케일링(scaling) 문제의 해결 및 규칙적 호흡의 식별
상기 개시된 방법들 및 장치들은 또한 파동이 보여지는 디스플레이의 영역을 혁신적으로 스케일링하기 위하여 RSA 파동 정보를 사용할 수 있다.
RSA 파동들의 진폭은 개인별로 현저히 다를 수 있다. 앞서 개시한 바와 같이, RSA 진폭은 개인의 나이, 성별, 체력 레벨, 호흡 패턴 등에 좌우된다. 큰 디스플레이 스크린들이 큰 파동들 또는 작은 파동들을 수용할 수 있는 반면, 휴대용 장치들상의 작은 디스플레이 스크린들은 매우 복잡한 스케일링을 요구한다. 따라서, 작은 디스플레이상의 스케일(scale)이 과도하게 작다면, 큰 파동들은 디스플레이상에 맞춰지지 않을 것이다. 스케일이 너무 크다면, 작은 파동들의 형태 및 크기가 분간하기 어려워질 것이다. 스케일이 과도하게 동적이고 너무 자주 조정된다면, 큰 파동들 및 작은 파동들은 동일한 크기로 나타날 것이며, 사용자는 자신의 호흡 패턴이 바뀌는지 여부 또는 바뀌는 때를 분간할 수 없을 것이다.
본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 장치들은 두 단계 동안 상이하게 디스플레이 스케일링을 조정함으로써 스케일링 문제를 해결할 수 있다. 제1 단계는 장치에 전원이 공급되는 시점부터 사용자가 규칙적으로 호흡하기 시작할 때까지 지속된다. 제2 단계는 장치가 규칙적 호흡을 검출하는 시점부터 장치가 턴 오프될 때까지 지속된다. 단계 1 동안, 매우 기본적인 스케일링 기술이 실행될 수 있다. 단계 2 동안, 혁신적인 접근법이 이용될 수 있어, 사용자는 자신의 호흡이 보다 얕야지는(덜 깊은) 때를 정확하게 평가할 수 있다.
예를 들어, 먼저 장치가 턴 온될 때, 스케일링은 미리 설정된 작은 값으로 줌 인(zoom in)되는 것이 바람직하다. 그 후, 장치는 언제든 맥박 점이 현재 줌 레벨을 사용하여 기입될 수 있는 가장 낮은 값보다 낮고 가장 높은 값보다 큰 경우 에는 줌아웃한다. 스케일은 새로운 맥박 점이 장치 디스플레이 영역의 에지에 기입되도록 줌아웃된다. 사용자에게 스케일링의 아이디어를 제공하도록, 장치는 시작시에 줌인이 아니라, 줌아웃한다. 디스플레이는 또한 큰 파동들이 스크린상에 존재한 후에 다시 줌인하여, 디스플레이의 전체 길이가 상부로부터 하부로 사용된다. 디스플레이는 보여지는 데이터 점들이 사용자가 규칙적 호흡을 시작할 때까지 항상 디스플레이의 전체 영역을 소비하도록 계속적으로 줌인 및 줌아웃한다.
일단 사용자가 규칙적으로 호흡하기 시작하면, 장치는 사용자가 깊게 호흡하도록 독려하도록 시도한다. 작은 파동들이 나타날 때 장치가 계속해서 자동적으로 줌인한다면, 얕은 호흡에 의해 생성된 작은 파동들은 깊은 호흡에 의해 생성된 큰 파동들과 동일한 크기를 보일 것이다. 이것은 사용자가 파동의 크기로부터 자신의 호흡 깊이를 시각적으로 식별하도록 허용하지 않을 것이다.
본 발명의 예시적 실시예들에 따른 장치들은 규칙적 호흡을 검출하기 위하여 파동 정보를 사용한다. 규칙적 호흡들은 균일한 파장들, 주파수들, 진폭들, 피크 투 피크 시간들 및 피크 배치 시간들(도 43)을 갖는 파동들을 생성한다. 하나 이상의 이러한 파동 피쳐 파라미터들의 변화를 측정함으로써 규칙적 호흡이 식별될 수 있다. 예시적인 실시예들은 마지막 3개 파동들의 진폭 및 파장들의 변화를 계산한다. 이러한 변화들 모두가 낮다면, 규칙적 호흡은 시작된 것으로 간주된다.
변화를 판단하고 변화가 작은 때를 확립하는 하나의 방법은 퍼센트 관련 편차에 기초할 수 있다. 본 발명은 두 개 이상의 값들(예를 들어, 피크-투-피크 시간들, 파장들, 주파수들 등)의 변화를 비교할 때 유용하다. 이것은 하기에 개시되는 바와 같이 이루어질 수 있다. 첫째로, 값들의 중간(평균)이 판단될 수 있다. 그 후, 평균으로부터의 각각의 값의 차의 합(sum_dif)이 계산될 수 있다. 합은 평균 × 값들의 개수에 의해 분할될 수 있다. 예를 들어, 10, 8, 10, 8초의 4개 파장들을 고려하라. 평균은 9이다. 평균으로부터의 차의 합은 4이다(10은 1만큼 차이가 나고, 8은 1만큼 차이가 나고, 10은 1만큼 차이가 나고, 8은 1만큼 차이가 남). 따라서, 4는 평균 × 값들의 개수에 의해 나누어진다(4/(9 × 4)). 퍼센트 관련 평균 편차는 11.1%이다. 30, 28, 30, 28의 4개 진폭들을 고려하라. 편차는 이전 실시예에서와 같이 4이지만, 퍼센트 관련 평균 편차는 단지 3.4%이다. 따라서, 퍼센트 관련 평균 편차는 분석된 값들의 범위로 자신을 자동적으로 스케일링한다.
파동 피쳐들 중 임의의 것의 변화는 다수의 방법들을 사용하여 단독으로 또는 조합하여 분석될 수 있다. 바람직한 실시예는 퍼센트 관련 평균 편차를 이용한다. 결과적인 퍼센트가 더 클수록, 변화도 더 커진다. 변화 임계치는 규칙적 호흡이 시작되었는지를 판단하기 위하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 3개 이상의 파동들이 20% 미만의 파동 피쳐에서의 변화를 갖는다면, 사용자는 규칙적 호흡이 시작된 것으로 결론내릴 수 있다. 바람직한 실시예에서, 규칙적 호흡은 마지막 3개 파동들의 진폭 및 파장의 변화가 각각 10% 미만일 때 시작되는 것으로 간주된다.
일단 규칙적 호흡이 시작되면, 장치는 결과적인 규칙적 파동들에 의해 형성된 가장 큰 진폭(최대 진폭)을 계속해서 추적할 수 있다. 장치는 계속해서 예를 들어, 사용자가 여전히 모든 각각의 파동으로 규칙적으로 호흡하고 있는지 판단한다. 사용자가 계속해서 규칙적으로 호흡하는 한, 장치는 가장 큰 진폭(최대 진폭) 을 계속해서 찾을 것이다. 새롭게 형성된 규칙적 파동이 현재 최대 진폭보다 더 높은 진폭을 갖는다면, 최대 진폭은 새로운 진폭과 동일하도록 재조정될 수 있다. 일반적으로, 디스플레이는 최대 진폭보다 더 줌인하지 않는다. 즉, 디스플레이 스케일은 최대 진폭과 동일한 진폭을 갖는 파동이 상부로부터 하부로 스크린을 완전히 소비하도록 설정될 수 있다. 줌 레벨은 이러한 설정 점을 초과하지 않도록 설정될 수 있다. 결과적으로, 장치는 줌아웃할 수 있으나, 최대 진폭에 의해 미리 정해진 설정 점 너머로 줌인할 수 없다. 이러한 방식으로, 스크린상의 상대적으로 작은 파동들(최대 진폭에 대항)을 볼 것이기 때문에, 사용자는 얕게 호흡할 때를 알아차릴 것이다.
때때로 잘못된 파동(잘못 재건된 보정된 에러들을 갖는 파동)이 가장 큰 진폭을 가질 수 있다. 이러한 큰 진폭은 정도를 벗어날 정도로 높을 수 있다. 또한, 사용자의 가장 큰 가능한 진폭은 그들의 폐가 규칙적 호흡에 사용될 때까지 시간이 흐름에 따라 저하될 수 있다. 즉, 그들의 폐가 지쳐감에 따라, 사용자는 최대 진폭과 동일한 진폭들로 파동들을 재생할 수 있을 것이다. 장치는 사용자를 좌절시켜서는 안 되고, 사용자가 편안하게 할 수 있는 한 가장 큰 파동을 생성하도록 독려해야만 하기 때문에, 연속적인 일련의 파동들이 최대 진폭에 충분히 가깝게 다가가지 않는다면, 장치는 최대 진폭 값을 시간이 감에 따라 감소시킬 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 3개의 연속성 규칙적 파동들이 최대 진폭의 80% 미만의 진폭을 갖는다면, 최대 진폭은 다음의 공식을 사용하여 재조정될 수 있다: (마지막 3개 파동들의 가장 큰 진폭) × (100/85). 또 다른 대안은 파동들이 상부로부터 하부 로 디스플레이를 점유하기에 충분히 근접할 때까지 최대 진폭을 계속해서 감소시키는 것이다. 예를 들어, 최대 진폭은 새롭게 형성된 규칙적 파동이 현재 최대 진폭의 80% 미만의 진폭을 가질 때마다 최대 진폭은 5%씩 감소를 나타낼 수 있다. 진폭을 사용하는 또 다른 방법은 가장 높은 평균 진폭을 취하는 것일 수 있다. 예를 들어, 마지막 3개 파동들의 평균 진폭은 새로운 파동이 발생될 때마다 계산될 수 있다. 가장 높은 평균 진폭은 최소 설정 점으로서 사용될 수 있다.
설정 점들을 확립하기 위하여 규칙적 호흡에서 발생하는 높은 진폭들의 사용은 개시된 발명의 신규하고 유용한 구성 요소이다. 진폭, 범위, 변화 또는 편차에 기초한 임의의 스케일링은 본 발명의 범위 내에서 고안된다. 예를 들어, 데이터 세트 또는 데이터의 서브세트의 표준 편차가 판단될 수 있다. 최대 줌 레벨은 편차에 대한 특정 가능성을 갖는 값들이 스크린을 소비하도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 표준 편차 내에 있을 80%의 가능성을 갖는 모든 값들은 상부로부터 하부로 스크린을 채울 것이다.
부가적인 예시적 시스템 및 소프트웨어 프로세스들
상기 개시된 방법들 및 장치들은 예를 들어, 컴퓨터와 같은 데이터 처리 장치의 메모리에 저장된 프로세스로서 실행될 수 있다. 그러한 프로세스는 예를 들어, 소프트웨어 형태일 수 있으며, 예를 들어, 데이터 프로세서 또는 CPU 및 예를 들어, CTR, 플라즈마 또는 본 기술 분야에 공지된 다른 컴퓨터 디스플레이와 같은 디스플레이상에 디스플레이된 결과값들에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 그러한 소프트웨어는 하나 이상의 버스들 또는 데이터 경로에 의해 접속되는 CPU, 메모리 및 디스플레이를 포함하는 시스템상에서 실행될 수 있다. 도 44는 그러한 예시적인 시스템을 도시한다.
이와 관련하여, I/O 또는 입력/출력 인터페이스(5501), CPU(5505) 및 메모리(5510)가 제공된다. 예시적 시스템의 상기 3개 구성 요소들은 시스템 버스(5520)를 통해 통신가능하게 접속된다. 기록된 바와 같이, 시스템 버스(5520)는 논리적 구성요소이며, 주어진 임의의 실시예에서, 시스템 엘리먼트들 사이의 복수의 상호 접속부를 포함할 수 있다. 그러한 예시적 시스템들에서, 소프트웨어 프로세스는 메모리(5510)에 로딩되고, CPU(5505)에서 실행될 수 있다. 또한, 사용자는 I/O(5501)를 통해 프로세스로 입력을 제공할 수 있으며, 시각적, 청각적, 촉각 또는 I/O를 사용하여 또한 사용자에게 제공될 수 있는 다른 수단에 의해 사용자에게 출력을 제공할 수 있다. 그러한 I/O는 하나 이상의 센서들을 포함하는 물리적 인터페이스 장치를 포함하고, 또는 예를 들어, 하나 이상의 마이크로폰 및 하나 이상의 스피커, 키보드, 마우스 및 시각적 디스플레이 및 촉각적 입력 및 출력 메커니즘을 포함할 수 있다.
또한, 그러한 소프트웨어 프로세스는 예를 들어, 공지된 기술들을 사용하여 임의의 적절한 컴퓨터 언어 또는 언어들의 조합을 사용하여 표현될 수 있으며, 예를 들어, 내장 시스템으로서 또는 공지된 기술들을 사용하는 종래에 저장된 지시들의 프로그램으로서 실행될 수 있다. 그러한 소프트웨어 프로세스는 상기 개시된 바와 같이, 예를 들어, 인간의 스트레스를 평가하기 위하여 사용될 수 있는 장치상에서 실행될 수 있다.
그러한 예시적인 소프트웨어 프로세스는 예컨대 사용자에게 메시지를 디스플레이함으로써, 그리고 호흡 안내 버튼을 누르는 것 또는 사용자의 손가락으로부터의 맥박 방출과 같은 다양한 사용자 동작을 계속적으로 탐색하고 그에 응답함으로써 사용자와 상호작용하는 상부 레벨 프로세스를 가질 수 있다. 그러한 예시적인 소프트웨어 프로세스는 다음에 개시되는 바와 같이 도 45 내지 63에 도시된다. 상기 개시된 도 8(a)-(b)는 이러한 예시적인 소프트웨어 프로세스와 통합되며, 따라서 도 58과 관련하여 아래에서 개시되는 "process_waves" 서브루틴은 도 8(a)-(b)에 도시된 서브루틴 "get_waves"를 호출한다.
도 45-46은 사용자에게 디스플레이되고, 예를 들어, 사용자 동작에 대응할 수 있는 것을 제어할 수 있는 예시적인 상부 레벨 프로세스를 도시한다. 이러한 상부 레벨 프로세스는 본질적으로 변수를 초기화하고, 그 후, 그것이 응답하는 인터럽트들을 기다린다. 도 45를 참조로, 3601에서 변수들은 초기화될 수 있다. 이러한 초기화는, 예를 들어, 장치 모드를 "자연적(spontaneous)"으로 설정하는 단계, 원(raw) 타임스텝(timestep)들의 개수, 타임스텝들의 개수, pp 간격들의 개수, 박동간 간격들의 개수, error_sum, 파동들의 개수, pp 간격들의 개수 및 pp 간격 타임스텝들의 개수 등의 변수들에 대한 값들을 0으로 설정하는 단계 및 변수 상태를 RAW로 설정하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 초기화는, 예를 들어, 다음의 의사 코드(pseudo code)에 따라 실행될 수 있다: nrt=0; n_ts=0; n_pp=0; n_ibi=0; 상태=RAW; err_sum=0; n_waves=0; n_val4=0; n_ppts=0.
계속해서 도 45를 참조로 하여, 3602에서, 예를 들어, "손가락을 삽입하시 오"라는 메시지가 사용자에게 디스플레이될 수 있다. 3603에서, 프로세스는 인터럽트를 기다리며, 인터럽트가 발생할 때까지 추가의 동작을 취하지 않는다. 3604에서, 사용자에 의해 손가락이 삽입되면, 3610에서, 예를 들어, 장치는 눈금 측정(calibration)을 시작하고, 디스플레이 메시지는 업데이트되며, 인터럽트는 클리어되어 3602로 리턴한다.
도 37에 도시된 바와 같이 이러한 예시적인 상부 레벨 프로세스에 대한 프로세스 흐름은 계속된다. 도 46을 참조로 하여, 3710에서, 사용자가 호흡 버튼을 누르면, 상기 개시된 바와 같이, 이것은 호흡 버튼 눌림 인터럽트를 트리거링할 수 있다. 프로세스 흐름은 그 후, 예를 들어, 장치 모드가 "가이딩"으로 설정되는 3720으로 이동하며, 변수는 현재 시간 및 클리어된 인터럽트인 것으로 설정된다. 프로세스 흐름은 그 후 클럭 인터럽트가 예를 들어, 100 밀리초로 설정될 수 있는 3721로 이동할 수 있다. 프로세스 흐름은 그 후 가이딩 모드 디스플레이가 사용자에게 보여질 수 있는 3730으로 이동할 수 있다. 프로세스 흐름은 그 후 도 37에서 중단점(2)을 통해 다시 상부 레벨 프로세스가 또 다른 인터럽트가 발생하길 기다리는 도 45의 3603으로 리턴한다. 이것은 프로세스 흐름을 중단점(1)을 통해 도 46으로 되돌리며, 3711에서, 예를 들어, 클럭 인터럽트가 발생하면, 프로세스 흐름은 3703으로 이동하여, 사용자가 3710에서 호흡 버튼을 눌러 가이딩 모드로 진입하는 시간으로부터 2분 미만의 시간이 경과하였는지를 테스트한다. 만약 여전히 2분 미만이라면, 프로세스 흐름은 3731을 통해 가이딩 모드 디스플레이가 예컨대 업데이트될 수 있는 3730으로 이동할 수 있다. 3703에서, 사용자가 호흡 버튼을 누르고 나서 2분보다 긴 시간이 지났다면, 프로세스 흐름은 3702로 이동할 수 있어, 가변적인 모드는 "자연적" 모드로 리셋되고, 프로세스 흐름은 예를 들어, 자연적 모드 디스플레이가 복구되는 3701로 이동한다.
마지막으로, 도 46을 참조하여, 3712에서, 맥박이 검출되었다면, 맥박 검출 인터럽트가 발생하고, 프로세스 흐름은 예를 들어, 프로세스 맥박 서브루틴이 호출되는 3713으로 이동한다. 이것은 도 45 및 46에 도시된 예시적인 상부-레벨 프로세스을 종결한다. 도 47-51은 Process Pulse라는 이름의, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 예시적 주 루틴의 프로세스 흐름을 도시한다. Process Pulse는 서브루틴들 erroe_correction(도 52-54), error_detection(도 55-56), initialize_range(도 57) 및 process_waves(도 58-59)를 호출한다. 차례로, process_waves는 서브루틴get_waves(도 8(a)-(b)) 및 determine_stress(도 60-62)를 호출한다. 따라서, 모든 서브루틴들은 직접적으로 또는 간접적으로 Process Pulse에 의해 호출된다.
도 47을 참조하여, 3802에서, rt[0]이고 도 45의 3601에서 초기화가 주어지는 미처리된 타임스텝 rt[n_rt]는 밀리초 단위로 현재 시간으로 설정되며, n_rt 또는 미처리된 타임스텝들의 개수는 미리 증분된다. 그 후, 예를 들어, 3803, 3804 및 3805에서, 변수 상태는 데이터가 에러가 없는, 에러가 의심되는 또는 잘못된 것으로 추정되는지, 그리고 따라서 어느 통로를 따라 프로세스 흐름이 계속될지를 판단하기 위하여 미처리, 검출 또는 보정인지에 대해 테스트될 수 있다. 상태=보정이라면, 3805에서 시작하는 데이터 통로가 취해져, 3805에서 에러_보정 서브루틴을 호출할 것이다. 상태=검출이라면, 3804에서 시작하는 데이터 통로가 취해져, 마침내 도 48의 3910에서 에러_검출 서브루틴을 호출할 것이다. 이러한 두 개 데이터 통로들은 궁극적으로 도 49의 4011에 도달한다. 상태=미처리라면, 프로세스 흐름은 타이밍 변수들이 초기화되고, 미리 증분된 n_ts, 타임스텝들의 개수를 추적하는 변수를 포함하는 도 48의 3901로 n_ts가 1보다 큰 것으로 검증되는 3902를 통해 바로 계속될 수 있다. 이러한 경우라면, 3903에서, 예를 들어, n_val, 할당될 pp 간격들의 개수는 1과 동일하게 설정될 수 있으며, 프로세스 흐름은 중단점(9)을 통해 도 49의 4010으로, 그리고 4011로 계속될 수 있다. 프로세스 흐름이 4011에 도달할 때, 하나 이상의 pp 값들이 할당될 필요가 있다. 따라서, 4011에서, 각각의 pp 값은 하나의 값이 할당되며, 하나 이상의 pp 값들이 존재한다면(즉, n_val>1), 실제 타임스텝들이 발생되고, 순간적인 맥박수가 디스플레이되며, 이는 (60000/pp[n_pp - 1])에 의해 판단된 현재pp 간격의 주파수이다. 4011로부터 프로세스 흐름은 4110으로 계속되며, 여기서 하나 이상의 pp 값들이 존재한다면, 박동간 간격들(IBI들)의 계산이 가능하다. 이러한 4110에서, 프로세스는 상태를 테스트하며, yes라면, IBI 값들은 예를 들어, 4111에서 계산될 수 있다. 그렇지 않다면, 프로세스 흐름은 4010으로 다시 되풀이할 수 있다. 4111에서, IBI 값들이 계산되면, 프로세스 흐름은 얼마나 많은 pp 값들이 존재하는지를 테스트하기 위하여 4201로 이동한다. 8개 이상, 즉, 적어도 9개가 존재한다면, 레벨 4 계곡을 식별하기에 충분한 데이터가 존재한다. 적어도 2개 레벨의 4 계곡점들이 존재한다면, 즉, num_val4>1라면, 4212에서 예시적인 프로세스는 상기 개시된 바와 같이 RSA파동들을 탐색할 수 있다. 따라서, 4212에서 yes는 예를 들어, 4213에서 프로세스 흐름이 공정_파동 서브루틴을 호출하도록 할 수 있다.
도 52-54는 에러 보정 서브루틴을 위한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다. 예시적인 공정 맥박 루틴과 공동으로 상기 개시된 바와 같이, 도 38의 3805에서, 에러 보정 서브루틴이 호출된다. 도 52를 참조로 하여, 프로세스 흐름은 서브루틴이 시작하는 4301에서 시작한다. 4302에서, 예를 들어, 현재 pp 간격 시간들을 축적하는 변수 err_sum는 거기 부가된 가장 최근의 pp 간격을 갖는다. 또한, 변수 n_val는 0으로 설정된다. 프로세스 흐름은 err_sum에 대한 새로운 값이 범위 내에 있는지 여부에 관해 테스트되는 4303에서 계속된다. 그것이 범위 내에 있다면, 프로세스 흐름은 예를 들어, 변수 n_val이 정확한 pp 간격이 식별되었음을 나타내는 1로 설정되는 4310으로 이동할 수 있고, pp 간격의 값은 err_sum의 밀리초 단위 수와 동일하게 설정되며, 프로세스 흐름은 4320에서 Process Pulse로 리턴한다. 다른 한편으로, 4303에서 시험적인 pp 간격 시간이 범위 내에 있지 않다면, 프로세스 흐름은 예를 들어, 서브루틴이 현재 pp 간격 시간이 범위 아래에 있는지를 테스트하는 4304로 이동할 수 있다. yes라면, 프로세스 흐름은 4302로 리턴하고, 부가적인 pp 간격 시간은 변수 err_sum에 부가된다. no라면, 현재 합은 과도하게 높은 것으로 간주되며, 두 개 이상의 "범위 내의" pp 간격들을 생성하기 위하여 적절한 정수로 그것을 분할하는 것으로 밝혀져야만 한다. 프로세스 흐름은 그 후 4304로부터 도 53의 4401로 중단점(20)을 통해 계속된다. 여기서, test_integer=2는 테스트 약수(divisor)로서 설정되고, 프로세스 흐름은 예를 들어, 임시적인 변수 tmp_val이 가능한 실제 보정된 pp 간격을 나타내는 err_sum/test_integer의 몫(quotient)를 고정시키도록 설정되는 4402로 이동할 수 있다. 고정 흐름은 그 후, 예를 들어, tmp_val이 범위 위에 있는지 테스트되는 4403으로 이동될 수 있다. yes라면, 그 후 4410에서, 예를 들어, text_integer 변수가 증가를 보이고 제안된 분할이 한번더 4402에서 발생한다. 다른 한편으로, 4403에서 tmp_val이 범위 위에 있지 않다면, 그 후, 4404에서, tmp_val은 범위내에 있는지 다시 테스트될 수 있으며, yes라면, 프로세스 흐름은 (중단점(21)을 통해) 도 54의 4501으로 이동할 수 있다.
도 54의 4501에서, 카운트 변수는 1로 설정될 수 있으며, 4502에서, 예를 들어, 서브루틴은 카운트가 test_integer의 현재 값 미만인지 질문할 수 있다. no라면, 프로세스 흐름은 예를 들어 4501로 이동할 수 있고, 변수 n_val은 test_integer과 동일하게 설정될 수 있고, 4520에서, 예를 들어, 도 47의 중단점(6)에서 Process Pulse로 리턴한다. 다른 한편으로, 4502에서 카운트가 test_integer 미만이라면, 프로세스 흐름은, 예를 들어, 프로세스 흐름이 Process Pulse로 리턴하는 시간에, 카운트가 test_integer와 동일할 때까지 각각의 루프를 카운트한 값을 증분하는, 4503, 4504 및 4502를 통해 반복할 수 있다. 다음으로, 도 55-56을 참조로 하여 예씨적인 에러 검출 서브루틴이 개시된다.
도 55를 참조로 하여, 프로세스 흐름은 4601에서 시작하며, 현재 pp 간격이 임시적(임시적으로 정확하다는 의미에서) pp 간격 tmp_pp으로 로딩되는 4602로 진행된다. 4603에서, tmp_pp는 범위 내에서 테스트된다. yes라면, n_val은 1로 설정되고, val[0]는 4610에서 tmp_pp와 동일하게 설정되고, 4620에서 프로세스 흐름은 호출 프로그램, Process Pulse, 특히 도 48의 3911로 리턴한다. 그러나, 4603에서, tmp_pp가 범위 밖에 있는 것으로 밝혀지면, 4604에서, 상기 개시된 바와 같은 임의의 에러들을 검출하는데 사용하기 위하여 임시적 박동간 간격 변수 tmp_ibi가 생성된다. 프로세스 흐름은 그 후 (중단점(22)을 통해) tmp_ibi가 범위의 절반부의 더 낮은 단부보다 큰지 테스트되는 도 56의 4701로 계속될 수 있으며, 이것은 상기 개시된 바와 같이 과도하게 큰지에 대한 테스트이다. yes라면, 에러가 있는 것으로 추정되고, 프로세스는 변수 err_sum가 tmp_pp와 동일하게 설정되는 4702로 계속되고(err_sum은 상기 개시된 에러 보정 서브루틴에 대한 입력임), "상태"는 보정으로 설정되고, 프로세스 흐름은 예를 들어, n_val이 0으로 설정되는 4703으로 이동할 수 있고, 프로세스 흐름은 Process Pulse로 리턴하고, n_val=0 및 상태=보정에 기초하여, 도 48의 3911에서 도 47의 3820으로 리턴할 수 있으며, 궁극적으로 3805에서 에러_보정 서브루틴으로 흐름이 진행된다.
4701 tmp_ibi가 범위의 절반의 낮은 단부보다 크지 않다면, 이러한 경우 그것은 큰 것으로 간주되지 않고, pp 간격 데이터에서 에러가 나타나지 않으며, 프로세스 흐름은 4710으로 계속되고, 예를 들어, tmp_pp가 범위의 상부보다 큰지 여부가 테스트할 수 있다. tmp_ibi가 4801에서 큰 것으로 밝혀지지 않았기 때문에, 4710에서 tmp_pp 간격이 여전히 범위의 현재 상부보다 크다면, 에러가 나타나지 않는 것으로 추정되고, 범위는 새로운 pp 간격을 max_pp로서 사용하여 재계산될 필요가 있고, 이것은 데이터에서 에러의 결과가 아닌 최대의 가능한 pp 간격에 대한 값을 고정시킨다. 4711에서, 예를 들어, max_pp는 이러한 새로운 값을 사용하여 tmp_pp와 동일하게 설정될 수 있고, 4712에서, 예를 들어, 범위의 상부 및 하부 단부들이 재계산된다. 그 후, 흐름은 n_val이 1과 동일하게 설정되고 val[0]이현재 pp 간격, tmp_pp와 동일하게 설정되는 4713으로 계속될 수 있다. 4714에서, 예를 들어, 프로세스 흐름은 호출 루틴 Process Pulse를 리턴할 수 있다. 4710에서, 현재 pp 간격이 범위의 현재 상부 단부보다 크지 않다면, 예를 들어, 4720에서, 최소의 가능한 pp 간격은 현재 pp 간격과 동일하게 설정된다. 그리고나서, 4712, 4713 및 4714을 통해 상기 개시된 바와 같이 계속되며, 여기서 프로세스 흐름은 호출 프로그램으로 되돌아간다.
도 57을 참조로 하여, 서브루틴 initialize_range을 위한 프로세스 흐름이 다음에 개시된다. 이러한 서브루틴은 에러 검출 및 보정 루틴에 사용하기 위하여 데이터가 에러가 없는 것으로 추정되는 pp 간격들에 대한 범위를 계산하기 위하여 본 발명의 예시적 실시예들에 사용될 수 있다. 서브루틴 호출에서 4801에서 시작하여, 프로세스 흐름은, 예를 들어, 변수 min_pp 및 max_pp가 다음의 의사 코드를 사용하여 설정되는 4902로 이동한다: min_pp=데이터 세트에서 가장 낮은 pp; max_pp=데이터 세트에서 가장 높은 pp. 그 후, 예를 들어, 4803에서 데이터 점들의 범위의 상부 및 하부 단부들이 상기 개시된 바와 같이 에러 검출 및 보정에 사용된다. 이것은, 예를 들어, 다음의 의사 코드를 사용하여 실행될 수 있다: range_high=max_pp+((max_pp-min_pp)*0.25; range_low=min_pp-((max_pp-min_pp)*0.25). 이러한 예시적인 값들을 사용하여, 범위가 이제 설정되고, 4804에서 프로세스 흐름은 호출 루틴, 즉 Process Pulse로 리턴한다. 특히, 프로세스 흐름은 도 50에서 4102로 리턴한다.
도 58-59는 파동 처리 서브루틴에 대한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다. 본 발명의 예시적인 실시예에서, 그러한 상기 개시된 바와 같이, Process Pulse와 같은 맥박 획득 처리 루틴에 의해 서브루틴이 호출될 수 있다. 4901에서 서브루틴이 호출된 후, 예를 들어, 프로세스 흐름은 상기 개시된 get_waves 서브루틴이 맥박 데이터로부터 식별된 파동을 입력하기 위하여 호출될 수 있는 4902로 계속될 수 있다. 프로세스 흐름은, 예를 들어, 획득된 파동들이 주어지면, 식별된 파동들에서 반영된 사용자의 스트레스 레벨을 나타내는 스코어가 예시적인 determine_stress 서브루틴을 사용하여 할당될 수 있다. 흐름은 그 후, 파동들이 분류되고, 순간 주파수가 주파수=60000/(ppts[v2[nwaves-1]]-ppt[v][n_waves-1]])의 식을 사용하여 현재 pp 간격에 기초하여 계산되는 4904로 계속되며, 여기서 ppts[v]는 데이터 점(v)에서 맥박 점 타임스탬프이다. 그로부터, 예를 들어, 프로세스 흐름은 도 59상의 5001로 계속될 수 있으며, 여기서 0-3 사이의 스코어가 현재 파동의 주파수에 기초하여 사용자에게 할당될 수 있으며, 더 높은 스코어는 더 낮은 스트레스 레벨을 나타낸다. 5002에서, 예를 들어, 서브루틴은 예를 들어, 사용자에게 그들의 각각의 (ⅰ) 스트레스 레벨(4903에서 호출로부터 determine_stress까지 획득된); (ⅱ) 주파수(4904로부터의); 및 (ⅲ) 스코어(5001로부터의)를 디스플레이할 수 있으며, 예를 들어, 5003에서 프로세스 흐름은 호출 루틴, Process Pulse로 리턴할 수 있다.
도 60-62는 스트레스 스코어를 판단하기 위한 예시적인 서브루틴을 도시한다. 사용자의 RSA 파동들의 파장들에 동작함으로써 해당 사용자가 얼마나 긴장하고 있는지가 측정된다. 도 60을 참조하여, 5104에서 determine_stress 서브루틴은 assigned_wavelengths를 호출하고, 이것은 각각의 파동에 wl_lo 및 wl_high(5102에서 설정되는) 사이의 파장을 할당한다. 이러한 파장들 및 얼마나 많은 파동들이 존재하는지(즉, n_waves의 값)를 사용하여, 도 60-61은 1 내지 4 사이의 n_waves의 각각의 값에 대한 프로세스 흐름을 도시한다. 스코어1는 5110, 201, 5202 및 5203 각각에서 판단되고, 이는 각각의 파동들의 파장과 w_lo 사이의 차들의 가중 합이며, 이것은 특정 파동인 기준선으로부터 얼마나 먼지를 측정한다. 따라서, 완벽한 완화 스코어는 모든 n에 대해 w[n]=w_lo를 갖고, 각각의 스코어1은 0과 같을 것이다. 본 발명의 대안적인 예시적 실시예들에서 스코어1은 차들의 합들을 가중하지 않고 계산될 수 있으며, 이것은 상기 개시된 방법이다. 스코어1은 "파장" 스코어로서 개시된 것이다. 5110, 5201, 5202 및 5203 각각에서 보여지는 바와 같이, "편차" 스코어인 스코어2가 또한 계산된다. 스코어1 및 스코어2는 스코어3을 획득하기 위하여 70/30의 상대적 기여 팩터를 사용하여 5302에서 조합될 수 있다. 유용한 다른 상대적 가중이 본 발명에 따른 대안적 실시예들에 사용될 수 있다. 스코어3은 예를 들어, 방정식 stress_level=(score3-21)*(100/(100-21))를 사용하여 stress_level을 계산하는데 사용될 수 있다. stress_level은 4903에서 process_waves로 리턴된다.
도 63을 참조로 하여, 할당된 파장들에 대한 예시적인 서브루틴이 도시된다. 이러한 서브루틴은 예를 들어, 상기 개시된 바와 같은 도 60-62에 도시된 예시적인 determine_stress 루틴에 사용될 수 있으며, 이는 파장들을 입력으로서 취한다. 본 발명의 예시적 실시예에서, 프로세스 흐름은 서브루틴에 대한 호출로 5401에서 시작할 수 있다. 5402에서 카운터 변수 n은 0과 동일하게 설정되고, 5403에서, 예를 들어, 현재 파장 w1은 w1=ts[v2[n]]-ts[v1[n]]라는 식을 사용하여 현재 v1의 타임스탬프로부터 현재 v2의 타임스탬프를 차감함으로써 계산된다. 5404 및 5405에서, 예를 들어, w1의 값은 w1_lo 및 w1_high의 값과 비교되고, 이는 도 60의 502에서 보여지는 바와 같은 호출 서브루틴에서 설정될 수 있다(예를 들어, 각각 3 및 10으로 설정된다). w1이 w1_lo 미만이거나 w1_high보다 크다면, a_w[n]는 w1_lo 또는 w1_high 중 하나에서 종결되고, 흐름은 n의 값이 미리 증분되는 5497에서 계속된다. 그러나, w1이 w1_lo 와 w1_high 사이의 값을 갖는다면, 예를 들어, 5406에서 a_w[n]는 w1로 설정되고, 프로세스 흐름은 5407로 계속된다. 5408에서, n의 값은 각각의 획득된 파동이 파장이 할당되는 것을 보장하기 위하여 n_waves의 값과 비교된다. 5410에서 그것들이 동일하다면, 예를 들어, 프로세스 흐름은 이러한 서브루틴을 위하여 종결하고, 도 60의 5105n으로 리턴한다. 그것들이 동일하지 않다면, 그 후, 흐름은 모든 획득된 파동들이 파들들이 할당될 때까지 각각의 획득된 파장에 대해 5403을 통해 반복한다.
본 발명의 예시적 실시예들은 또한 예를 들어, 강하점을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하고, 파동의 완성을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하고, 새롭게 형성된 파동의 부교감 신경적 강도를 판단하는, 실시간으로 RSA 파동들의 위상을 판단할 수 있는 방법들 및 장치들을 제공한다.
도 64 내지 74는 강하점을 검출하기 위해 위상 변화를 사용하고, 파동의 완성을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하며, 새롭게 형성된 파동의 부교감 신경적 강도를 판단하는, 맥박당 방식에 기초하여 RSA 파동들의 위상을 판단하기 위한 예시적 공정에 대한 예시적 흐름 공정들을 도시한다. 이러한 예시적 실시예는 새로운 맥박이 수신될 때마다 실행하는 단일 인터럽트 구동 프로세스를 개시한다.
도 64 내지 74에 도시된 예시적 공정들 및 프로세스 흐름과 그러한 프로세스를 실행하는 임의의 예시적 기능들은, 그러한 예시적 흐름 공정들에 의해 호출되거나 이용되는 임의의 보조 기능들 및/또는 공정들을 포함하며, 설명을 목적으로 개시된다. 본 기술 분야의 당업자들은, 호출된 기능 또는 공정 레벨에서, 또는 전체 상부 레벨 프로세스를 위한 전체 레벨에서, 각각의 예시적 공정 또는 기능이 다양한 기능적으로 동등한 방식으로 실행될 수 있으며, 도 64 내지 74의 개시가 실제 시스템들 또는 장치들에서의 광범위한 가능한 실행들을 제한하거나 또는 도식적인 예시적 프로세스 흐름이 글자 그대로 따르도록 구성하게 하기 위한 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다.
표현의 간편함 및 도시의 간결함을 위하여, 도 64 내지 74의 프로세스 흐름은 프로세스 흐름의 각각의 국면 또는 단계의 예시적 특징을 계속적으로 참조하지 않고 개시될 것이며, 본 발명의 예시적 실시예들에서 기능적으로 동등한 실행들이 예를 들어, 동등한 기능성을 달성하기 위하여 도 64 내지 74에 도시되는 것들과 상이한 공정들, 그리고 프로세스 흐름의 구성 및 공정들의 상이한 시퀀스들을 사용할 수 있다는 것을 유념하라. 그러한 모든 대안적 실시예들 및 동등한 기능적 실행들은 본 발명의 기술들 및 방법들 내에 있는 것으로 이해될 수 있다.
이러한 예시적 프로세스는 6000에서 시작한다(도 64). 상기 프로세스에서 제1 단계(6001)는 모든 카운터들을 클리어하는 것이다: num_points(수신된 맥박들의 개수를 추적), num_valley(식별된 파동 계곡들의 개수를 추적), num_peaks(식별된 파동 피크들의 개수를 추적), prev_phase(이전 파동 위상을 추적), prev_direction(이전 파동 방향을 추적), prev_side(이전 파동 측면을 추적) 및 wave_size(마지막 파동의 길이를 추적).
그리고나서, 프로세스는 다음 맥박 비트가 도달할 때까지 대기하는 6002로 이동한다. 새로운 맥박이 검출되면, 프로세스는 맥박이 처리되는 6003으로 이동한다. 맥박이 처리된 후, 프로세스는 다른 맥박이 도달할 때까지 기다리는 6002로 리턴한다.
도 65는 맥박을 처리하기 위한 예시적 프로세스를 개시한다. 이러한 프로세스는 6004에서 시작한다. 공정에서 제1 단계(6005)는 point[num_points].ts로서 저장되는 새로운 맥박 비트의 ms로 타임스탬프를 얻고 기록하는 것이다. 그 후, 프로세스는 적어도 2개 점들이 기록에 존재하는지를 평가하는 6006으로 이동한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 num-point 카운터가 증분되는 6007로 이동한다. 프로세스는 또한 6012로 진행하여 리턴한다. 그러나, 기록에 적어도 2개의 점들이 존재한다면, 프로세스는 6008로 이동한다.
6008에서, 마지막 2개 점들의 피크-투-피크(pp) 시간이 계산되고, point[num_points].pp로서 기록된다. 또한, pp 시간으로 표시되는 맥박수 값이 계산되어 point[num_points].prv로서 기록된다. 그 후, 프로세스는 6010으로 진행한다.
6010에서, 프로세스는 기록에 적어도 8개 점들이 존재하는지를 평가한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6011로 진행하고, num_point 카운터는 증분된다. 프로세스는 또한 6012로 진행하여 리턴한다. 그러나, 기록에 적어도 8개 점들이 존재한다면, 프로세스는 Process Wave 프로세스를 호출하는 6009로 이동한다. Process Wave 프로세스가 리턴한 후, 도 65의 프로세스는 6012로 이동하여 리턴한다.
도 66은 파동 정보를 처리하기 위한 프로세스를 도시한다. 프로세스는 6013에서 시작한다. 제1 단계(6014)는 long_slope, abs_long_slope 및 short_slope를 계산하고 저장하는 단계로 구성된다. 프로세스는 그 후 방향이 Get Direction 프로세스에 의해 판단되는 6015로 진행한다. Get Direction 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 Get Phase 프로세스에 의해 파동의 위상이 판단되는 6016으로 진행한다. Get Phase 프로세스가 리턴된 후, 프로세스는 파동의 측면이 Get Side 프로세스에 의해 판단되는 6017로 진행한다. Get Side 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6018로 진행한다.
6018에서 프로세스는 측면들에 변화가 존재하는지 여부를 판단한다. 파동이 측면을 변화시키지 않았다면, 프로세스는 6020으로 이동한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 피크 및 계곡이 Get Peaks and Valleys 공정에 의해 평가되는 6019로 이동한다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6020으로 진행한다.
6020에서, 프로세스는 파동이 완성되었는지를 체크하는 프로세스를 통해 파동이 막 완성되었는지 여부를 나타내는 플래그(flag)를 설정한다. 이러한 공정들이 리턴한 후, 프로세스는 파동 완성 플래그가 체크되는 6021로 진행한다. 파동이 막 완성되었다면, 프로세스는 6023으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6022로 진행한다. 6022에서 파동이 부교감 신경 강도 표시 프로세스는 새롭게 형성된 파동을 묘사하고, 그것의 부교감 신경 활동을 평가하며, 시각적 기호를 사용하여 파동하의 활동을 표시한다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6023으로 진행한다.
6023에서, 플래그는 강하점이 발생하였는지 여부를 나타내도록 설정된다. 강하점이 발생하였는지를 알기 위한 체크 프로세스는 이러한 판단을 수행하고 이에 따라 플래그를 설정한다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 플래그가 분석되는 6024로 진행한다. 강하점 플래그가 설정되지 않았다면, 프로세스는 6026으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6025로 진행한다. 6025에서, 강하점 표시 프로세스는 강하점에서 파도위에 시각적 기호를 위치시키고, 강하점의 청각적 큐(cue)를 제공한다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6026으로 진행한다.
6026에서, prev_phase, prev_side 및 prev_direction 표시자가 할당된다. 그 후, 프로세스는 Process Wave 기능이 리턴하는 6027로 진행한다.
도 67은 Get Direction 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6029)는 단기간 경사가 절대 긴 경사의 30%보다 큰지 여부를 알기 위하여 체크한다. 단기간 경사가 더 크다면, 프로세스는 6030으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6032로 진행한다.
6030에서 방향은 UP으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6034로 진행한다.
6032에서 프로세스는 짧은 경사가 -1×절대 긴 경사의 30% 보다 작은지 여부를 알기 위하여 체크한다. 짧은 경사가 더 작다면, 프로세스는 6033으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6031로 진행한다.
6033에서 방향은 DOWN으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6034로 진행한다.
6031에서 방향은 FLAT으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6034로 진행한다.
6034에서 프로세스는 prev_direction이 아직 설정되지 않았는지를 알기 위하여 체크한다. 만약 설정되지 않았다면, 프로세스는 6035로 진행한다. 설정되었다면, 프로세스는 프로세스가 리턴하는 6036으로 진행한다.
6035에서, prev_direction은 현재 방향(방향)으로 기록된다. 프로세스는 프로세스가 리턴하는 6036으로 진행한다.
도 68은 예시적인 Get Phase 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6038)는 긴 경사가 포지티브인지 여부를 알기 위하여 체크한다. 긴 경사가 포지티브라면, 프로세스는 6040으로 진행한다. 긴 경사가 포지티브가 아니라면, 프로세스는 6044로 진행한다.
6040에서 프로세스는 방향이 UP인지를 체크한다. 방향이 UP라면, 프로세스는 6039로 진행한다. 방향이 UP가 아니라면, 프로세스는 6041로 진행한다.
6039에서 위상은 RISING으로 기록된다. 프로세스는 그 후 6045로 진행한다.
6041에서 위상은 CRESTING으로 기록된다. 프로세스는 그 후 6045로 진행한다.
6044에서 프로세스는 방향이 DOWN인지를 체크한다. 방향이 DOWN이라면, 프로세스는 6042로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6043으로 진행한다.
6042에서 위상은 FALLING으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6045로 진행한다.
6043에서 위상은 TROUGHING으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6045로 진행한다.
6045에서 프로세스는 prev_phase가 아직 기록되지 않았는지를 체크한다. 아직 기록되지 않았다면, 프로세스는 6046으로 진행한다. 기록되었다면, 프로세스는 6047로 진행한다.
6046에서 prev_phase는 현재 위상(위상)으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6047로 진행한다.
6047에서 Get Phase 프로세스는 리턴한다.
도 69는 Get Side 프로세스를 개시한다. 6049에서, 프로세스는 위상이 FALLING인지를 체크한다. 위상이 FALLING이라면, 프로세스는 6050으로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후, 프로세스는 6052로 진행한다.
6050에서 측면은 RIGHT로 기록된다. 프로세스는 6053으로 진행한다.
6052에서 프로세스는 위상이 RISING인지를 체크한다. 위상이 RISING이라면, 프로세스는 6051로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6053으로 진행한다.
6051에서 측면은 LEFT로 기록된다. 프로세스는 6053으로 진행한다.
6053에서 프로세스는 prev_side가 아직 기록되지 않았는지를 체크한다. 아직 기록되지 않았다면, 프로세스는 6054로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6055로 진행한다.
6054에서 prev_side는 현재 측면(측면)으로서 기록된다. 프로세스는 그 후 6055로 진행한다. 6055에서 Get Side 프로세스는 리턴한다.
도 70은 예시적인 Get Peaks 및 Valleys 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6058)에서, 프로세스는 파동이 현재 RIGHT 측면을 형성하고 있는지를 체크한다. yes라면, 프로세스는 6059로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6057로 진행한다.
6057에서 피크는 이전 RISING 및 CRESTING 위상들 동안에 가장 높은 prv 값으로 식별된다. 이러한 값은 peak[num_peaks]로서 기록된다. 그 후, 프로세스는 6060으로 진행한다. 6060에서, nm_peaks 카운터는 증분된다. 그 후, 프로세스는 6062로 진행한다.
6059에서 계곡은 이전 FALLIGN 및 TROUGHING 위상 동안에 가장 낮은 prv 값으로서 식별된다. 이러한 값은 valley[num_valleys]로서 기록된다. 그 후, 프로세스는 6061로 진행한다. 6061에서 num_valleys 카운터는 증분된다. 그 후, 프로세스는 6062로 진행한다. 6062에서 Get Peaks 및 Valleys 프로세스는 리턴한다.
도 71은 파동이 완성되었는지를 보기 위한 체크 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6064)에서, 프로세스는 현재 위상이 RISING인지를 체크한다. 현재 위상이 RISING이라면, 그 후 프로세스는 6066으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6065로 진행한다.
6065에서 파동 완성 플래그는 잘못됨(false)으로 설정된다. 프로세스는 그 후 6069로 진행한다.
6066에서 프로세스는 previous_phase가 TROUGHING인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6067로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6068로 진행한다.
6067에서 파동 완성 플래그는 참(true)으로 설정된다. 프로세스는 그 후 6069로 진행한다.
6068에서 프로세스는 이전 위상이 FALLING인지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6067로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6069로 진행한다. 6069에서 파동이 완성되었는지 보기 위한 체크 프로세스가 리턴한다.
도 72는 예시적인 파동의 부교감 신경 강도 표시 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6071)에서 프로세스는 기록에 적어도 2개 계곡들이 존재하는지를 체크한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6077로 진행한다. 그렇다면, 프로세스는 6072로 진행한다.
6072에서, 파동 길이가 계산되어 wave_length로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6074로 진행한다. 6074에서 프로세스는 파동 길이가 6초 미만인지를 체크한다. 6초 미만이라면, 프로세스는 6073으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 8000으로 진행한다.
6073에서 파동 크기는 SMALL인 것으로 판단된다. 이것은 파동이 형성될 때의 매우 적은 부교감 신경 활동을 나타낸다. 프로세스는 그 후 부교감 신경 활도을 나타내는 적절한 기호로 파동을 시각적으로 표시할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 하나의 도트 기호가 파동의 아래에 표시된다. 프로세스는 그 후 6077로 진행한다.
8000에서 파동 길이는 9초 미만인지 체크된다. 9초 미만이라면, 프로세스는 6075로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6076으로 진행한다.
6075에서 파동 크기는 MEDIUM으로 표시된다. 부교감 신경 활동의 중간 레벨은 파동을 형성할 수 있다. 프로세스는 그 후 부교감 신경 활등을 나타내는 적절한 기호로 파동을 시각적으로 표시할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 두 개의 도트 기호가 파동의 아래에 위치된다. 프로세스는 6077로 진행한다.
6076에서 파동 크기는 LARGE로 표시된다. 많은 부교감 신경 활동이 그러한 파동에 의해 표시된다. 프로세스는 그 후 부교감 신경 활동을 나타내는 적절한 기호로 파동을 시각적으로 표시할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 3개의 도트 기호는 파동 아래에 위치된다. 프로세스는 6077로 진행한다.
6077에서 파동의 부교감 신경 강도 표시 프로세스가 리턴한다.
도 73은 강하점이 발생하였는지를 체크하는 예시적인 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6080)에서, 프로세스는 현재 위상이 CRESTING인지를 체크한다. 현재 위상이 CRESTING이라면, 프로세스는 6082로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6079로 진행한다.
6079에서 강하점 플래그는 잘못됨으로 설정된다. 그 후 프로세스는 6083으로 진행한다.
6082에서 프로세스는 이전 위상이 RISING인지를 체크한다. 이전 위상이 RISING이라면, 프로세스는 6081로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6079로 진행한다.
6081에서 강하점 플래그는 참으로 설정된다. 그 후 프로세스는 7083으로 진행한다. 6083에서 강하점이 발생하는지 체크하는 프로세스가 리턴한다.
도 74는 예시적인 강하점 표시 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6085)에서 삼각형이 파동 아래에 위치된다. 그 후, 프로세스는 음향이 ON 되었는지를 체크하는 6086으로 진행한다. 음향이 ON 되었다면, 프로세스는 6087로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6092로 진행한다.
6078에서 프로세스는 파동 크기가 SMALL인지를 체크한다. 파동 크기가 SMALL이라면, 프로세스는 6088로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6090으로 진행한다.
6088에서 장치는 하이 피치 경적(high pitch beep)을 발생시킨다. 이것은 강하점이 발생하였음을 청각적으로 알려줌과 동시에, 이전 파동이 낮은 레벨의 부교감 신경 활동에 의해 형성되었음을 청각적으로 알려준다. 프로세스는 그 후 6092로 진행한다.
6090은 파동 크기가 MEDIUM인지를 체크한다. 파동 크기가 MEDIUM이라면, 프로세스는 6089로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6091로 진행한다.
6089에서 장치는 미들 피치 경적을 발생시킨다. 이것은 강하점이 발생하였으며, 이전 파동이 중간 레벨의 부교감 신경 활동에 의해 형성되었음을 청각적으로 알려준다. 프로세스는 그 후 6092로 진행한다.
6091에서 장치는 로우 피치 경적을 발생시킨다. 이것은 강하점이 발생하였으며, 이전 파동이 높은 레벨의 부교감 신경 활동에 의해 형성되었음을 청각적으로 알려준다. 프로세스는 그 후 6092로 진행한다. 6092에서 강하점 표시 프로세스는 리턴한다.
예를 들어, 강하점을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하고, 파동의 완성을 검출하기 위하여 위상 변화를 사용하고, 새롭게 형성된 파동의 부교감 신경 강도를 판단하는, 실시간으로 RSA 파동들의 위상을 판단하기 위한 예시적인 공정들은 또한 도 64-74에 도시된 공정에 실질적으로 대응하는 다음의 의사 코드를 사용하여 실행될 수 있다.
또한 먼저 TD4 세그먼트들을 식별하지 않고 실시간으로 피크들 및 계곡들을 식별하기 위한 본 발명의 예시적 실시예들이 제공된다. 따라서, 값들은 연속적으로(예를 들어, 하나씩) 처리될 수 있다.
도 75-83은 파동 위상을 판단하고 맥박당 방식으로 파동들을 묘사하기 위한 예시적 프로세스를 위한 예시적인 프로세스 흐름을 도시한다. 이러한 예시적 실시예들은 예를 들어, 위상 판단 및 파동 묘사에 있어서 보다 나은 정확성을 제공하기 위하여 범위 내의 점들의 위치 및 포괄적인 방향 지시자를 사용한다.
도 75 내지 83에 도시된 예시적인 공정들 및 프로세스 흐름들 및 그러한 공정들을 실행하는 임의의 예시적 기능들은, 그러한 예시적 흐름 공정들에 의해 호출되거나 이용되는 임의의 보조 기능들 및/또는 공정들을 포함하며, 설명을 목적으로 표시된다. 본 기술 분야의 당업자들은 각각의 예시적 공정 또는 기능이 호출된 기능 또는 공정 레벨에서 또는 전체 상부 레벨 공정에 대한 전체 레벨에서 다양한 기능적으로 동등한 방식으로 실행될 수 있는지 간에 다양한 기능적으로 동등한 방식으로 실행될 수 있으며, 후속하는 도 75 내지 83의 개시는 실제 시스템 또는 장치에서의 광범위한 가능한 실행들을 제한하거나 도식적인 예시적 프로세스 흐름이 글로서 개시되도록 요구하지 않는다.
설명의 간결함을 위하여, 도 75 내지 83의 각각의 도면에서 프로세스 흐름은 프로세스 흐름의 각각의 단계의 전형적인 성질을 계속해서 참조하지 않고 개시될 것이며, 본 발명의 예시적 실시예에서 기능적으로 동등한 실행들은 동등한 기능을 달성하기 위하여 예를 들어, 도 75 내지 83에 개시되는 상이한 공정들, 공정들 및 프로세스 흐름 구성의 상이한 시퀀스들을 사용할 수 있다는 것에 유념하라. 그러한 모든 대안적 실시예들 및 동등한 기능적 실행은 본 발명의 기술 및 방법 내에서 이해된다.
도 75에 도시되는 바와 같이, 프로세스는 6093에서 시작한다. 제1 단계는 6094이다. 6094에서, 프로세스는 UP PERCENT를 30으로 설정하고, DOWN PERCENT를 15로 설정한다. 그 후, 프로세스는 카운터 및 표시자가 개시되는 6095로 진행한다. 그 후, 프로세스는 프로세스가 15초 맥박 정보의 가치가 도달하기를 기다리는 6096으로 진행한다. 프로세스는 프로세스가 다음 맥박 비트를 기다리는 6097로 진행한다. 다음 맥박 비트가 수신된 후, 프로세스는 Get Fast Information 공정에 의해 포괄적인 방향 지시자가 판단되는 6098로 진행한다.
프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 현재 경사가 계산되고 기록되는 6099로 진행한다. 그 후, 프로세스는 마지막 12초의 가장 낮은 prv 및 마지막 20초의 가장 높은 prv가 계산되고 기록되는 6100으로 진행한다. 이것은 마지막 12초 동안 prv 값들의 범위를 제공한다.
프로세스는 그 후 6101으로 진행한다. 6101에서 Determine Direction 프로세스는 파동의 방향을 판단한다. 이러한 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 현재 점 피크-투-피크(pp) 값, 맥박수 값(prv), 타임스탬프(ts), 방향 및 점 인덱스가 계산되고 기록되는 6102로 진행한다.
그 후 흐름이 Get Point Position 프로세스가 현재 점이 범위의 어느 부분 내에 있는지를 판단하는 6103으로 진행한다. 100의 위치는 점이 극상부에 있거나 범위 위에 있음을 뜻한다. 1의 위치는 점이 극하부에 있거나 범위 아래에 있음을 뜻한다. 1 과 100 사이의 값은 범위 내의 점의 퍼센트 높이를 나타낸다.
Get Point Position 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 6104로 진행한다. 6104에서 파동 기입은 디스플레이상에서 업데이트된다. 즉, 최근에 수신된 prv 값은 디스플레이상에 기입된다. 그 후 프로세스는 6105로 진행한다.
6105에서 프로세스는 마지막 prv가 수신되었을 때 방향이 변화하였는지를 체크한다. 방향이 변화하지 않았다면, 프로세스는 프로세스가 다음 맥박을 기다리는 6097로 진행한다. 방향이 변화하였다면, 프로세스는 Process Direction Change 공정에 의해 방향의 변화가 처리되는 6106으로 진행한다. 이러한 프로세스가 리턴하였을 때, 프로세스는 프로세스가 다음 맥박이 도달하기를 기다리는 6097로 진행한다.
도 76은 예시적인 Get Fast Information 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6108)에서, 마지막 5초 동안 가장 높은 포지티브 경사는 fast_rise로 기록된다. 그 후 프로세스는 6109로 진행한다. 6109에서 마지막 5초 동안 가장 높은 네거티브 경사는 fast_drop으로 기록된다. 그 후 프로세스는 6111로 진행한다.
6111에서 프로세스는 fast_rise가 fast_drop의 절대값보다 큰지 여부를 체크한다. fast_rise가 더 크다면, 프로세스는 6110으로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6112로 진행한다.
6110에서, fast_rise는 fastest_change로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6113으로 진행한다.
6112에서, fast_drop의 절대값은 fastest_change로서 기록된다. 그 후, 프로세스는 6113으로 진행한다. 6113에서 Get Fast Information 프로세스는 리턴한다.
도 77은 예시적인 Determine Direction 프로세스를 개시한다. 공정의 제1 단계(6115)에서, 프로세스는 현재 경사가 가장 빠른 변화의 UP PERCENT%보다 큰지를 체크한다. 더 크다면, 프로세스는 6116으로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6117로 진행한다.
6116에서 현재 방향은 UP으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6123으로 진행한다.
6117에서 프로세스는 현재 경사가 -1×가장 빠른 변화의 DOWN PERCENT% 미만인지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6119로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6118로 진행한다.
6118에서 현재 방향은 DOWN으로 기록된다. 그 후 프로세스는 6123으로 진행한다.
6119에서 프로세스는 현재 방향이 UP인지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6120으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6121로 진행한다.
6120에서 현재 방향은 또한 CREST로 공지된 PEAK_PLATEAU로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6123으로 진행한다.
6121에서 프로세스는 현재 방향이 DOWN인지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6122로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6123으로 진행한다.
6122에서 현재 방향은 또한 TROUGH로 공지된 VALLEY_PLATEAU로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6123으로 진행한다. 6123에서 Determine Direction 프로세스가 리턴한다.
도 78은 예시적인 Determine Point Position 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6125)에서, 프로세스는 현재 점의 prv가 범위 내의 가장 낮은 prv 미만인지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6126으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6127로 진행한다.
6126에서 점 위치는 0으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6130으로 진행한다.
6127에서 프로세스는 현재 점의 prv가 범위 내의 가장 높은 prv보다 큰지를 체크한다. 그렇다면, 프로세스는 6128로 진행한다. 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6129로 진행한다.
6128에서 점 위치는 100으로 기록된다. 그 후, 프로세스는 6130으로 진행한다.
6129에서 범위 내에서 점의 상대적 위치가 계산되어 기록된다. 그 후 프로세스는 6130으로 진행한다. 6130에서 Determine Point Position 프로세스가 리턴한다.
도 79는 예시적인 Process Direction Change 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6134)에서, 프로세스는 현재 방향이 UP인지를 체크한다. 그렇다면, 그 후 프로세스는 6135로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6138로 진행한다.
6135에서 프로세스는 현재 방향이 DOWN인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6136으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 7132로 진행한다.
6132에서 프로세스는 현재 방향이 기록된 적이 없는지를 체크한다. 만약 기록된 적이 없다면, 프로세스는 6133으로 진행한다. 만약 기록된 적이 있다면, 프로세스는 6144로 진행한다.
6133에서 파동의 업 스윙(up swing)은 Process Null Up Swing 공정에 의해 처리된다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6144로 진행한다.
6136에서 프로세스는 현재 점 위치가 범위의 하부 25% 내에 있는지 여부를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6137로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6144로 진행한다.
6137에서 파동의 업 스윙은 Process Regular Up Swing 공정에 의해 처리된다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6144로 진행한다.
6138에서 프로세스는 현재 방향이 DOWN인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6139로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 그 후 프로세스는 6144로 진행한다.
6139에서 프로세스는 현재 방향이 UP인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 그 후 프로세스는 6140으로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6143으로 진행한다.
6140에서 프로세스는 현재 점의 위치가 범위의 상부 75%에 있는지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6141로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6144로 진행한다.
6141에서 파동의 다운 스윙(down swing)은 Process Regular Down Swing 공정에 의해 처리된다. 이러한 프로세스가 리턴한 후, 프로세스는 6144로 진행한다.
6143에서 프로세스는 이전 방향이 기록된 적이 없는지를 체크한다. 기록된 적이 없다면 프로세스는 6142로 진행한다. 기록된 적이 있다면, 프로세스는 6144로 진행한다.
6142에서 파동의 다운 스윙은 Process Null Down Swing 공정에 의해 처리된다. 이러한 프로세스가 리턴할 때 프로세스는 6144로 진행한다. 6144에서 Process Change Direction 프로세스를 리턴한다.
도 80은 예시적인 Process Regular Up Swing 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6146)에서 이전 방향이 시작된 후 가장 낮은 prv가 가장 최근의 계곡점으로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6147로 진행한다.
6147에서 프로세스는 기록상에 적어도 두 개의 계곡점이 존재하는지를 체크한다. 존재한다면, 프로세스는 6148로 진행한다. 존재하지 않는다면, 프로세스는 6150으로 진행한다.
6148에서 마지막 파동의 파장이 계산되어 기록된다. 그 후 프로세스는 6149로 진행한다. 6149에서 스트레스 인덱스가 계산되고, 스코어가 계산된다. 또한, 스트레스 인덱스, 파장, 히스토리, 스코어 및 다른 파동 기반 메트릭(metric)들이 스크린상에 디스플레이된다. 그 후 프로세스는 6150으로 진행한다.
6150에서 이전 방향은 UP인 것으로 기록된다. 그 후 프로세스는 6151로 진행한다. 6151에서 이전 방향 인덱스는 이전에 두 개 점들이 발생한 것으로 기록된다. 그 후 프로세스는 Process Regular Up Swing 프로세스가 리턴하는 6152로 진행한다.
도 81은 예시적인 Process Regular Up Wsing 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6154)에서 마지막 방향 변화가 시작한 이후로 가장 높은 prv가 다음 피크점으로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6155로 진행한다.
6155에서 프로세스는 기록된 적어도 두 개의 피크들이 존재하는지를 체크한다. 존재한다면, 프로세스는 6156으로 진행한다. 존재하지 않는다면, 프로세스는 6157로 진행한다.
6156에서 마지막 두 개 피크들의 타임스탬프들이 마지막 피크 투 피크 시간을 계산하고 기록하기 위하여 차감된다. 그 후 프로세스는 6157로 진행한다.
6157에서 이전 방향 지시자는 DOWN으로 설정된다. 그 후 프로세스는 이전 방향 인덱스가 이전 두 개 점들로 설정되는 6158로 진행한다. 그 후 프로세스는 Process Regular Up Swing 프로세스가 리턴하는 6159로 진행한다.
도 82는 예시적인 Process Null Up Swing 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6161)에서 이전 방향 지시자는 UP으로 설정된다. 그 후 프로세스는 이전 방향 인덱스가 이전 두 개 점으로 설정되는 6162로 진행한다. 그 후 프로세스는 Process Null Up Swing 프로세스가 리턴하는 6163으로 진행한다.
도 83은 예시적인 Process Null Down Swing 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6164)에서 이전 방향 지시자는 DOWN으로 설정된다. 그 후 프로세스는 이전 방향 인덱스가 이전 두 개 점으로 설정되는 6165로 진행한다. 그리고나서, 프로세스는 Process Null Up Swing 프로세스가 리턴하는 6167로 진행한다.
예를 들어, 파동 위상을 판단하고, 파동들을 맥박 별로 묘사하기 위한 예시적 공정들은 또한 도 75-83에 도시된 흐름 공정들에 실질적으로 대응하는 다음의 의사 코드를 사용하여 실행될 수 있다.
본 발명은 또한 맥박당 방식보다는 실시간으로 RSA파동들의 완성 및 강하점을 판단하기 위한 공정들을 제공한다. 도 84-87는 동시에 구동하는 두 개의 예시적 공정들을 개시한다. 제1 공정, Realtime Process 1(6168에서)은 맥박당 방식으로 실행된다. 제2 공정, Realtime Process 2(6171에서)는 매 250ms마다 실행된다. 두 개 프로세스는 강하점의 실시간 검출 및 현재 파동 제거의 실시간 검출을 허용하기 위하여 함께 작동한다.
도 84 내지 87에 개시된 예시적 공정들 및 프로세스 흐름들과 그러한 공정들을 실행하는 임의의 예시적 기능들은, 그러한 예시적 흐름 공정들에 의해 호출되거나 이용되는 임의의 보조 기능들 및/또는 공정들을 포함하며, 설명을 목적으로 표시된다. 본 기술 분야의 당업자들은 각각의 예시적 공정 또는 기능이, 호출된 기능 또는 공정 레벨에서 또는 전체 상부 레벨 공정에 대한 전체 레벨에서 다양한 기능적으로 동등한 방식으로 실행될 수 있는지 간에, 다양한 기능적으로 동등한 방식으로 실행될 수 있으며, 후속하는 도 84 내지 87의 개시는 실제 시스템 또는 장치에서의 광범위한 가능한 실행들을 제한하거나 도식적인 예시적 프로세스 흐름이 글로서 개시되도록 요구하지 않는다.
설명의 간결함을 위하여, 도 84 내지 87의 각각의 도면에서 프로세스 흐름은 프로세스 흐름의 각각의 단계의 전형적인 성질을 계속해서 참조하지 않고 개시될 것이며, 본 발명의 예시적 실시예에서 기능적으로 동등한 실행들은 동등한 기능을 달성하기 위하여 예를 들어, 도 84 내지 87에 개시되는 상이한 공정들, 공정들 및 프로세스 흐름 구성의 상이한 시퀀스들을 사용할 수 있다는 것에 유념하라. 그러한 모든 대안적 실시예들 및 동등한 기능적 실행은 본 발명의 기술 및 방법 내에서 이해될 수 있다.
도 84는 두 개의 예시적 공정들의 인터럽트 성질을 개시한다. Realtime Process 1은 6168에서 시작한다. 제1 단계(6169)에서, 프로세스는 다음 맥박이 수신되길 기다린다. 맥박이 수신될 때, 프로세스는 맥박이 Handle Pulse Peak 공정에 의해 처리되는 6170으로 진행한다. 이러한 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 프로세스가 다음 맥박을 기다리는 6169로 다시 돌아간다.
그동안에, 6171에서 시작하는 Realtime Process 2는 동시에 동작한다. 이러한 공정의 제1 단계(6172)는 이러한 프로세스가 250ms마다 호출되도록 클럭 인터럽트를 250ms로 설정한다. 그 후 프로세스는 프로세스가 클럭 인터럽트가 발생할 때까지 정지(sleep)하는 6173으로 진행한다. 클럭 인터럽트가 발생할 때, 인터럽트는 Handle Clock Interrupt 공정에 의해 처리된다. 이러한 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 클럭 인터럽트가 다시 설정되는 6172로 진행한다.
도 85는 예시적인 Handle Pulse Peak 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6176)에서, 방향은 Get Direction 공정에 의해 판단된다. (Get Direction 공정 및 관련 공정들은 위에서 상세히 개시되었으며, 따라서 여기서 반복되지 않는다.) 이러한 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 6177로 진행한다.
6177에서 프로세스는 방향이 UP인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6181로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6178로 진행한다.
6178에서 프로세스는 방향이 PEAK_PLATEAU 인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6182로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6179로 진행한다.
6179에서 프로세스는 방향이 DOWN인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6183으로 진행한다. 그렇지 않다면 프로세스는 6180으로 진행한다.
6180에서 Handle VALLEY PLATEAU 프로세스는 파동이 현재 TROUGHING인 경우를 처리한다. 이러한 프로세스가 리턴할 때, 프로세스는 6187로 진행한다.
6182에서 계곡 평탄역 플래그는 잘못됨으로 설정된다. 그 후 프로세스는 업 플래그가 참으로 설정되는 6184로 진행한다. 그 후 프로세스는 6187로 진행한다.
6182에서 계곡 평탄역 플래그는 잘못됨으로 설정된다. 그 후 프로세스는 업 플래그가 참으로 설정되는 6185로 진행한다. 그 후 프로세스는 6187로 진행한다.
6183에서 계곡 평탄역 플래그는 잘못됨으로 설정된다. 그 후 프로세스는 업 플래그가 잘못됨으로 설정되는 6186으로 진행한다. 그 후 프로세스는 6187로 진행한다. 6187에서 Handle Pulse Peak 프로세스를 리턴한다.
도 86은 예시적인 Handle Clock Interrupt 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6190)에서 프로세스는 계곡 평탄역 플래그가 참인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6191으로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6189로 진행한다.
6189에서 프로세스는 업 플래그가 참인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6193으로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6199로 진행한다.
6191에서 프로세스는 현재 시간이 계산된 평탄역 단부를 지났는지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6192로 진행한다. 그렇지 않다면, 프로세스는 6189로 진행한다.
6192에서 현재 방향은 UP인 것으로 기록된다. UP 스윙은 따라서 실시간으로 검출된다. 따라서, 이전 파동의 완성이 실시간으로 검출된다. 파동 묘사, 스트레스 메트릭들, 부교감 신경 메트릭들 등이 필요에 따라 계산되고, 기록되고, 디스플레이되는 등 처리될 수 있다.
프로세스는 그 후 6189로 진행한다. 6189에서 프로세스는 업 플래그가 참으로 설정되었는지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6193으로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6199로 진행한다.
6193에서 허상(phantom) prv 값은 계산되어 tmp_prv를 호출한다. 그 후 프로세스는 현재 경사가 이전의 두 개의 실시간 prv들 및 허상 prv에 기초하여 계산되는 6194로 진행한다. 그 후 프로세스는 6195로 진행한다.
6195에서 프로세스는 현재 경사가 -1×가장 빠른 변화의 DOWN PERCENT% 미만인지를 체크한다. 가장 빠른 변화의 계산은 이전 실시예들에서 개시된다. 만약 미만이라면, 프로세스는 6196으로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6199로 진행한다.
6196에서 현재 방향은 DOWN으로 기록된다. 다시 말해, DOWN으로의 천이가 실시간으로 검출된다. 프로세스는 다음 맥박 비트를 기다릴 필요가 없다. 다음 맥박 비트는 강하점 이후에 발생할 것이다.
프로세스는 업 플래그가 잘못됨으로 설정되는 6197로 진행한다. 그 후 프로세스는 강하점이 처리될 수 있는 6198로 진행한다. 강하점은 시각적, 청각적 또는 두 가지 모두로 지시될 수 있다. 강하점 정보가 사용된 후, 프로세스는 6199로 진행한다. 6199에서 Handle Clock Interrupt 프로세스는 리턴한다.
도 87은 예시적인 Handle VALLEY PLATEAU 프로세스를 개시한다. 제1 단계(6201)에서, 업 플래그는 잘못됨으로 설정된다. 그 후 프로세스는 6202로 진행한다.
6202에서 프로세스는 계곡 평탄역 플래그가 잘못됨(false)인지를 체크한다. 그것이 잘못됨(false)라면, 그 후 프로세스는 6203으로 진행한다. 만약 잘못됨이 아니라면, 그 후 프로세스는 6212로 진행한다.
6203에서 프로세스는 이전 점이 하부 점인지를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6204로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6206으로 진행한다.
6204에서 이전 점의 타임스탬프는 평탄역 단부로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6208로 진행한다.
6206에서 프로세스는 이전 점이 상승 천이점인지 여부를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6205로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6207로 진행한다.
6205에서 지나간 두 개 점들의 타임스탬프는 평탄역 단부로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6208로 진행한다.
6207에서 현재 점들의 타임스탬프는 평탄역 단부로서 기록된다. 그 후 프로세스는 6208로 진행한다.
6208에서 프로세스는 마지막으로 공지된 계곡의 타임스탬프가 마지막으로 공지된 피크의 타임스탬프 미만인지 여부를 체크한다. 만약 그렇다면, 프로세스는 6209로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세스는 6210으로 진행한다.
6209에서 마지막 피크와 마지막 계곡 사이의 시간의 1/3이 평탄역 단부에 부가된다. 그 후 프로세스는 6211로 진행한다.
6210에서 마지막 피크와 마지막 계곡에 대한 초 사이의 시간의 1/3이 평탄역 단부에 부가된다. 그 후 프로세스는 6211로 진행한다.
6211에서 계곡 평탄역 플래그는 참으로 설정된다. 그 후 프로세스는 6212로 진행한다. 6212에서 Handle VALLEY PLATEAU 프로세스는 리턴한다.
실시간으로 RSA 파동들의 완성 및 강하점 모두를 판단하기 위한 예시적인 공 정들은 또한 도 84-87에 개시된 흐름 공정들에 실질적으로 대응하는 다음의 의사 코드를 사용하여 실행될 수 있다.
본 발명은 특정 실시예들을 참조로 하여 개시된다. 그러나, 본 발명의 범위 및 정신을 벗어나지 않는 범위에서 변형 및 변경이 이루어질 수 있음을 유념해야 한다. 특히, 본 명세서에 개시된 다양한 프로세스 흐름들은 실질적으로 동등한 기능적 실행을 제공하기 위하여 변형될 수 있다는 것에 유념하고, 이러한 것들은 본 발명의 정신 및 범위 내에서 이루어질 것이다.
Claims (28)
- 피험자(human subject)의 스트레스를 완화시키기 위한 소형의(handheld) 휴대용 생체 자기 제어(biofeedback) 디바이스로서,하우징;상기 피험자로부터의 데이터를 생성하는 PPG 센서;상기 PPG 센서에 연결된 제어 시스템; 및디스플레이 스크린을 포함하고,상기 제어 시스템은 상기 디스플레이 스크린에 출력하기 위해 상기 피험자로부터의 데이터를 처리하도록 구성되고, 상기 출력 데이터는 강하점을 검출하도록 RSA 파동의 위상 변화들을 이용하여 적어도 하나의 RSA 파동의 강하점(drop point)과 관련된 정보를 상기 피험자에게 제공하고,강하점은 상승에서 하강으로 상기 RSA 파동이 천이하는 지점인,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 정보는 시각적 정보인,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 정보는 청각적 정보인,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 정보는 상기 피험자가 날숨(exhalation)을 시작하도록 촉구(prompt)하도록 사용되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 정보는 상기 피험자에게 실질적으로 실시간으로 제공되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 디바이스는 피험자에 의해 활성화될 수 있는 호흡 메트로놈(metronome)을 더 포함하며, 상기 호흡 메트로놈은 미리 정해진 시간 기간 이후에 비활성화되도록 프로그래밍되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 디바이스는 피험자의 호흡과 관련된 정보를 추출하도록 구성되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제7항에 있어서,상기 호흡과 관련된 정보는 레이트(rate), 리듬(rhythm) 및 호흡량(volume)을 포함하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,상기 하우징은 전력원을 포함하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제1항에 있어서,A/C 소스에 의해 전력이 제공되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 피험자의 부교감 신경 유출(parasympathetic outflow)을 생성하는 방법으로서,강하점을 검출하도록 RSA 파동의 위상 변화들을 이용하여 피험자에게 적어도 하나의 RSA 파동의 강하점에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하고,강하점은 상승에서 하강으로 상기 RSA 파동이 천이하는 지점인,피험자의 부교감 신경 유출을 생성하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 정보는 시각적 정보인,피험자의 부교감 신경 유출을 생성하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 정보는 청각적 정보인,피험자의 부교감 신경 유출을 생성하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 정보는 상기 피험자가 날숨을 시작하도록 촉구하도록 사용되는,피험자의 부교감 신경 유출을 생성하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 정보는 상기 피험자에게 실질적으로 실시간으로 제공되는,피험자의 부교감 신경 유출을 생성하는 방법.
- 피험자의 스트레스를 감소시키기 위한 소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스로서,(a) 하우징;(b) 상기 피험자로부터의 데이터를 생성하는 PPG 센서;(c) 상기 PPG 센서에 연결된 제어 시스템; 및(d) 디스플레이 스크린을 포함하며,상기 디바이스는 상기 피험자의 엄지손가락과 집게손가락 사이에서 붙잡혀지는 동안에 기능하고,상기 제어 시스템은, 상기 엄지손가락에 의해 상기 디바이스 상에 적용되는 압력이 미리 예정된 값을 초과하는 경우, 상기 피험자에게 상기 디바이스를 움켜쥐는(squeeze) 것을 중지하고 상기 엄지손가락을 이완시키는 것을 시작하도록 경고하는 에러 메시지를 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하도록 구성되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제16항에 있어서,상기 PPG 센서는 상기 피험자의 집게손가락에 접촉하도록 구성되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제17항에 있어서,상기 제어 시스템은 상기 디스플레이 스크린에 출력하기 위하여 상기 피험자로부터의 데이터를 처리하도록 구성되며, 상기 출력 데이터는 상기 피험자에게 상기 피험자의 스트레스 레벨과 관련된 정보를 제공하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제17항에 있어서,상기 제어 시스템은 상기 디스플레이 스크린에 출력하기 위하여 상기 피험자로부터의 데이터를 처리하도록 구성되며, 상기 출력 데이터는 상기 피험자에게 적어도 하나의 RSA 파동의 강하점과 관련된 정보를 제공하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 정보는 시각적 정보인,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 정보는 청각적 정보인,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 정보는 피험자가 날숨을 시작하도록 촉구하도록 사용되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 정보는 실질적으로 실시간으로 상기 피험자에게 제공되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 디바이스는 피험자에 의해 활성화될 수 있는 호흡 메트로놈을 더 포함하고, 상기 호흡 메트로놈은 미리 정해진 시간 기간 이후에 비활성화되도록 프로그래밍되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 디바이스는 피험자의 호흡과 관련된 정보를 추출하도록 구성되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제25항에 있어서,상기 호흡과 관련된 정보는 레이트, 리듬 및 호흡량을 포함하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,상기 하우징은 전력원을 포함하는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
- 제19항에 있어서,A/C 소스에 의해 전력이 제공되는,소형의 휴대용 생체 자기 제어 디바이스.
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