KR101361578B1 - Apparatus for PPG signal processing - Google Patents

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Abstract

본 발명은 PPG센서로 검출된 심장박동신호의 신호잡음을 제거하고, 동작잡음에 의한 검출오차를 수정하여 보다 정확한 혈류량 신호를 검출하여 정확한 심박 정보 및 스트레스 정보를 제공하는 심장박동신호 처리장치에 관한 것으로, 심장박동신호를 검출하는 PPG측정부; 상기 PPG측정부에서 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 저역통과필터를 사용하여 제거하는 전처리부; 상기 전처리부에서 신호잡음이 제거된 심장박동신호에서 PPI신호를 검출하는 PPI검출부; 상기 PPI검출부에서 검출된 PPI신호의 스트레스 검출오차를 수정하는 후처리부; 및 상기 후처리부에서 검출오차가 수정된 PPI신호를 처리하여 스트레스여부를 판단하되, 상기 PPI신호가 기준값보다 클 경우 이완상태로 판단하고, 상기 PPI신호가 기준값보다 작을 경우 스트레스상태로 판단하는 자극판단부를 포함한다.The present invention relates to a heartbeat signal processing apparatus that removes signal noise of a heartbeat signal detected by a PPG sensor, corrects a detection error caused by motion noise, and detects a more accurate blood flow signal to provide accurate heartbeat information and stress information. PPG measuring unit for detecting a heartbeat signal; A pre-processing unit for removing signal noise in a high frequency band mixed with the heartbeat signal detected by the PPG measuring unit using a low pass filter; A PPI detector detecting a PPI signal from the heartbeat signal from which the signal noise is removed from the preprocessor; A post processor which corrects a stress detection error of the PPI signal detected by the PPI detector; And the post-processing unit processes the PPI signal in which the detection error is corrected, and determines whether or not the stress is detected. If the PPI signal is larger than the reference value, it is determined to be in a relaxed state. Contains wealth.

Description

심장박동신호 처리장치{Apparatus for PPG signal processing}Heart rate signal processing device {Apparatus for PPG signal processing}

본 발명은 심장박동신호 처리장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 정확한 혈류량 신호를 검출하여 정확한 심박 정보 및 스트레스 정보를 제공하는 심장박동신호 처리장치에 관한 것이다.
The present invention relates to a heartbeat signal processing apparatus, and more particularly, to a heartbeat signal processing apparatus that detects an accurate blood flow signal and provides accurate heartbeat information and stress information.

임상용 의료 계측장비의 발달과 다양한 신체 부위에서 생체신호를 측정할 수 있는 센서의 성능이 개선되어감에 따라 다양하고 정확한 생체신호의 측정이 가능해지고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 질병을 발견하고 치료하기 위한 의료분야의 연구에서 특정 자극에 대한 사람의 반응이나 감성 등을 인지하고 응용하는 분야로 점점 더 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히 자폐증이나 우울증 환자의 경우, 환자의 상태를 판단하기 위하여 환자와 상담하는 방법 대신 다양한 생체신호의 측정 및 분석을 통하여 환자의 상태를 판단하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이와 유사하게 생체센서를 이용하여 특정 자극에 대하여 사람들이 얼마나 스트레스를 받는지 또는 스트레스로부터 얼마나 회복되고 있는지를 정량적으로 평가할 수 있는 알고리즘 개발에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다.As the development of clinical medical measurement equipment and the performance of sensors capable of measuring bio signals in various body parts have been improved, various and accurate bio signals can be measured. With the development of these technologies, more and more researches are being conducted in the medical field to detect and treat diseases, and to recognize and apply human response or sensitivity to specific stimuli. In particular, in the case of autism or depression patients, a lot of studies are being conducted to determine the patient's condition by measuring and analyzing various bio signals instead of consulting a patient to determine the patient's condition. Similarly, research is being actively conducted on the development of algorithms that can quantitatively evaluate how stressed or how people are recovering from a stress by using biosensors.

사람의 스트레스를 유발 또는 완화시키는 특정 자극들에 관한 연구에서는 일반적으로 사람의 스트레스를 유발시키는 자극과 이완시키는 자극을 통하여 신체의 반응을 분석하는 방법을 사용한다. 이 중에서 외부 자극에 대한 스트레스 정도를 평가할 수 있는 가장 대표적이고, 측정하기 용이한 생체신호 반응은 심장박동의 변화이다. Research on specific stimuli that induce or relieve human stress generally involves analyzing the body's response through stress-stimulating and relaxing stimuli. Of these, the most representative and easy-to-measure biosignal response that can assess the stress level on external stimuli is the change in heart rate.

뇌의 심장혈관 중추는 신체활동에 따른 변화뿐만 아니라 스트레스자극에 따라 교감신경, 부교감신경 및 호르몬을 통하여 심장박동수를 조절한다. 스트레스상태에서는 교감신경이 흥분하고, 에피네프린이 분비되어 탈분극 속도를 빠르게 함으로써 심장박동수를 증가시킨다. 반대로 이완상태에서는 부교감신경이 활성화되어 탈분극을 억제함으로써 심장박동수를 감소시킨다. 따라서, 스트레스자극에 따라 변화하는 심장박동수를 광 혈류량 측정기(Photo-PlethysmoGraphy: 이하, PPG라고 함)를 통하여 검출하고, 신호처리 알고리즘으로 심장박동신호를 분석하여 사람의 스트레스 여부를 판단하는 기술이 사용되고 있다.The cardiovascular center of the brain regulates the heart rate through sympathetic, parasympathetic, and hormones as well as changes in physical activity and stress stimulation. In a stress state, the sympathetic nerve is excited and epinephrine is secreted to increase the rate of depolarization, thereby increasing the heart rate. On the contrary, in the relaxed state, parasympathetic nerve is activated to reduce the heart rate by inhibiting depolarization. Therefore, a technology for detecting a person's stress by detecting a heart rate that changes according to a stress stimulus through an optical blood flow meter (Photo-PlethysmoGraphy: hereinafter referred to as PPG) and analyzing a heartbeat signal using a signal processing algorithm is used. have.

일반적으로, PPG는 소정 개수의 LED와 광검출기를 이용하여 심장 박동과 관련되는 혈류량 신호를 검출하는 것으로, 간단한 센서모듈을 신체의 일부분(일 예로, 손가락, 귀)에 접촉하여 접촉점을 통해 혈류량 정보를 추출하는 것이다. 이러한 PPG는 2개 이상의 전극을 부착해야만 하는 심전도(electrodiogram or ECG)를 이용한 심박 검출 방법에 비해 검사자가 용이하게 실시할 수 있기 때문에, 의료적 또는 비의료적 목적으로 검사자의 상태 파악을 위한 검사 기기에서 널리 이용되고 있다.In general, PPG detects blood flow signals related to heart rhythm by using a predetermined number of LEDs and photodetectors. A simple sensor module contacts a part of the body (for example, a finger and an ear) to provide blood flow information through a contact point. To extract. Since the PPG can be easily performed by an examiner compared to an electrocardiogram detection method using an electrodiogram or ECG, which requires attaching two or more electrodes, an inspection device for identifying an examiner's condition for medical or non-medical purposes. It is widely used in.

즉, PPG를 통해 얻어지는 혈류량 신호를 이용하여 심박 수(Heart Rate:이하, HR라 칭함) 및 심박 변이도(HeartRate Variability:이하, HRV라 칭함)를 산출하고, HR 및 HRV를 분석하여 얻어지는 검사자의 정신적 및/또는 물리적인 상태에 정보로 스트레스 정도를 측정하는 스트레스 검사 기기가 그 대표적인 예이다.That is, the heart rate (hereinafter referred to as HR) and heart rate variability (hereinafter referred to as HRV) are calculated using blood flow signals obtained through PPG, and the mentality of the inspector obtained by analyzing HR and HRV. And / or a stress test device that measures the degree of stress with information on the physical state.

반면, 이러한 PPG는 약간의 움직임에도 큰 진폭의 동잡음을 야기시킨다는 단점을 갖는데, 동잡음은 혈류량 신호를 검출하는 과정에서 검사자의 몸 떨림과 작음 움직임 등에 의해 발생되는 노이즈 신호로서 정확한 HR 및 HRV검출에 큰 장애 요인이 되는 문제점이 있었다.On the other hand, the PPG has a disadvantage of causing a large amplitude of dynamic noise even with a slight movement, which is a noise signal generated by the shaking and small movement of the examiner during the detection of blood flow signals, and accurately detects HR and HRV. There was a problem that became a big obstacle to the.

이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 앞서 제안된 바 있는 미국 특허등록 제 5,662,106호(발명의 명칭:OXIMETER WITH MOTION DETECTION FOR ALARM MODIFICATION)는 동잡음이 유도된 신호 파형을 통해 얻어지는 소정의 임계값을 설정하여 동잡음이 확인되면 검사자에게 경계시키는 것이다. In order to solve this problem, US Patent No. 5,662,106 (name of the invention: OXIMETER WITH MOTION DETECTION FOR ALARM MODIFICATION) proposed previously by setting a predetermined threshold value obtained through the noise-induced signal waveform If the noise is confirmed, the examiner is alert.

즉, 도 1에 도시한 바와 같이, 동잡음이 유도된 신호파형(DERIVATIVE SIGNAL)에서 대부분 양의 신호값대 음의 신호값 비율(A/B)이 1~1.4보다 크므로, 1~1.4를 임계값으로 설정하여 1~1.4보다 작은값은 동잡음으로 판단하는 것이다.That is, as shown in FIG. 1, since the ratio of the positive signal value to the negative signal value (A / B) is greater than 1 to 1.4 in the DERIVATIVE SIGNAL induced dynamic noise, the threshold is 1 to 1.4. The value less than 1 ~ 1.4 is set as the value to judge the noise.

이와 같은 종래 기술은, 소정의 시간동안 타이머를 작동시켜 검사자의 신체 일부분을 통해 혈류량 신호를 검출하는 중에 동잡음 신호가 판단되면, 타이머를 리셋시키고 다시 혈류량 신호를 검출해야만 하기 때문에 전체 측정 시간이 늘어나 혈류량 검출에 대한 부담감을 야기시키는 문제점이 있었다. In the prior art, if the noise signal is determined while the timer is operated for a predetermined time to detect the blood flow signal through the body part of the examiner, the total measurement time is increased because the timer must be reset and the blood flow signal must be detected again. There was a problem causing a burden on the blood flow detection.

또한, 검사자에게 동잡음을 경계시키는 과정에서 검사자의 멈칫거림 또는 떨림 동작을 유발시킬 수 있기 때문에, 동잡음이 제거된 보다 정확한 혈류량 신호 검출을 위한 효율적이지 못하는 문제점이 있었다.
In addition, since the inspector may cause a stopping or shaking operation in the process of alerting the examiner to the noise, there is a problem that the noise is not efficient for more accurate blood flow signal detection.

미국 특허등록 제5,662,106호(1997.09.02)U.S. Patent No. 5,662,106 (1997.09.02)

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, PPG센서로 검출된 심장박동신호의 신호잡음을 제거하고, 동작잡음에 의한 검출오차를 수정하여 보다 정확한 혈류량 신호를 검출하여 정확한 심박 정보 및 스트레스 정보를 제공하는 심장박동신호 처리장치를 제공하는 데에 그 목적이 있다.
The present invention is to overcome the problems of the prior art described above, by removing the signal noise of the heartbeat signal detected by the PPG sensor, correcting the detection error due to the operation noise to detect a more accurate blood flow signal and accurate heart rate information and It is an object of the present invention to provide a heartbeat signal processing apparatus for providing stress information.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 심장박동신호를 검출하는 PPG측정부; 상기 PPG측정부에서 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 저역통과필터를 사용하여 제거하는 전처리부; 상기 전처리부에서 신호잡음이 제거된 심장박동신호에서 PPI신호를 검출하는 PPI검출부; 상기 PPI검출부에서 검출된 PPI신호의 스트레스 검출오차를 수정하는 후처리부; 및 상기 후처리부에서 검출오차가 수정된 PPI신호를 처리하여 스트레스여부를 판단하되, 상기 PPI신호가 기준값보다 클 경우 이완상태로 판단하고, 상기 PPI신호가 기준값보다 작을 경우 스트레스상태로 판단하는 자극판단부를 포함하는 심장박동신호 처리장치를 제공한다.The present invention to achieve the above object, PPG measuring unit for detecting a heartbeat signal; A pre-processing unit for removing signal noise in a high frequency band mixed with the heartbeat signal detected by the PPG measuring unit using a low pass filter; A PPI detector detecting a PPI signal from the heartbeat signal from which the signal noise is removed from the preprocessor; A post processor which corrects a stress detection error of the PPI signal detected by the PPI detector; And the post-processing unit processes the PPI signal in which the detection error is corrected, and determines whether or not the stress is detected. If the PPI signal is larger than the reference value, it is determined to be in a relaxed state. It provides a heart rate signal processing apparatus comprising a portion.

상기 PPG측정부는 광학적 특성을 갖는 PPG센서를 이용하여 혈관에 흐르는 혈류량의 변화인 PPG를 측정하고, 이를 이산 전기신호로 변환하여 심장박동신호를 검출할 수 있다. The PPG measuring unit may measure a PPG, which is a change in blood flow through a blood vessel, using a PPG sensor having an optical characteristic, and convert it into a discrete electrical signal to detect a heartbeat signal.

상기 저역통과필터는 해밍 필터인 것이 바람직하다. The low pass filter is preferably a hamming filter.

상기 전처리부는 개인마다 서로다른 심장박동신호에 적응된 파라미터를 결정하기 위하여 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법을 적용하여 저역통과필터의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 포함한다.The preprocessor includes a parameter determiner which determines a parameter of the low pass filter by applying an energy density analysis method using a spectrogram to determine a parameter adapted to a different heartbeat signal for each individual.

상기 파라미터 결정부는 상기 저역통과필터의 파라미터를 결정하기 전에 활성주파수 대역 이상에 존재하는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 차단주파수를 결정하되, 상기 차단주파수는 상기 PPG센서를 통하여 심장박동신호를 검출하는 총 검출시간에 대하여 PPG신호의 에너지밀도를 스펙트로그램으로 분석하여 결정할 수 있다.The parameter determining unit determines a cutoff frequency in order to remove signal noise of a high frequency band existing above an active frequency band before determining a parameter of the low pass filter, wherein the cutoff frequency detects a heartbeat signal through the PPG sensor. The energy density of the PPG signal can be determined by spectrogram for the total detection time.

상기 파라미터 결정부는 사용자의 심장박동신호를 시간변화에 따른 주파수 스펙트럼으로 분석하고, 에너지밀도법으로 주파수 스펙트럼의 98% 미만인 구간을 차단주파수로 결정하는 것이 바람직하다.The parameter determining unit analyzes a user's heartbeat signal with a frequency spectrum over time, and determines a cutoff frequency for a section less than 98% of the frequency spectrum by an energy density method.

상기 후처리부는 상기 PPG측정부와 사용자의 신체 말단과 분리되어 기준시간더욱 짧은 시간 내에 스트레스상태와 이완상태가 반복되는 동작잡음으로 인하여 발생되는 스트레스 검출오차를 히스테리시스 알고리즘을 적용하여 수정할 수 있다.The post-processing unit may be separated from the PPG measuring unit and the user's body end to correct the stress detection error caused by the operation noise in which the stress state and the relaxation state are repeated within a shorter time of the reference time by applying a hysteresis algorithm.

상기 후처리부는 스트레스 검출오차를 보정하기 위하여 실시간으로 스트레스 여부를 판단하는 중에서 기준시간 이내에 검출오차가 발생할 경우, 상기 자극판단부의 검출결과를 상기 후처리부로 피드백시켜 스트레스를 재판단하여 검출오차를 수정하는 것이 바람직하다.When the post-processing unit detects a stress in real time to determine the stress detection error in real time, if a detection error occurs within a reference time, the detection result of the stimulus judgment unit is fed back to the post-processing unit to correct the stress and correct the detection error. It is desirable to.

상기 후처리부는 스트레스상태와 이완상태가 서로 변이되는 것을 반복하면서 스트레스를 검출하되, 스트레스 상태로 판단하고 있는 중에 이완상태가 기준시간 미만으로 유지되는 것으로 판단되는 경우에는 상기 PPG측정부의 동작잡음에 의한 오류로 판단하고, 상기 이완상태가 기준시간 이상으로 유지되는 것으로 판단되는 경우에는 스트레스에서 이완상태로 정상적으로 변이되는 것으로 판단하는 것이 더욱 바람직하다.The post-processing unit detects the stress while repeating the transition between the stress state and the relaxation state, but when it is determined that the relaxation state is maintained below the reference time while determining that the stress state is due to the operation noise of the PPG measurement unit. If it is determined that the error is, and the relaxation state is maintained for more than the reference time, it is more preferable to determine that the normal transition from the stress to the relaxation state.

상기 후처리부는 상기 스트레스상태에서 이완상태로 변이되는 기준시간과, 상기 이완상태에서 스트레스상태로 변이되는 기준시간이 동일하게 형성될 수 있다.The post-processing unit may have the same reference time of transition from the stress state to the relaxed state and the reference time of transition from the relaxed state to the stress state.

본 발명은, 상기 자극판단부를 통해 얻어지는 신체 상태에 대한 정보를 GUI 화면으로 제공하는 표시부 및 검사자의 선택에 따라 신체 상태에 대한 정보 및 스트레스 판단 결과를 저장하는 메모리부를 더 포함할 수 있다.
The present invention may further include a display unit that provides information on the physical state obtained through the stimulus judging unit on a GUI screen, and a memory unit that stores information on the physical state and the stress determination result according to the selection of the inspector.

상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 심장박동신호 처리장치에 의하면, 심장박동수의 변화에 따라 검출되는 PPI의 변화를 바탕으로 스트레스 여부를 판단하되, 저역통과필터를 사용한 전처리부를 통하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 또한 히스테리시스 알고리즘을 적용한 후처리부에서 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하는 다양한 효과가 있다.
According to the heartbeat signal processing apparatus according to the present invention configured as described above, whether or not to determine the stress based on the change in the PPI detected according to the change in the heart rate, it effectively reduced the signal noise through the preprocessing unit using a low pass filter In addition, there are various effects of improving the detection error caused by the operation noise in the post-processing unit using the hysteresis algorithm.

도 1은 종래의 동잡음 판단을 위해 유도된 신호파형을 나타낸 그래프.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 심장박동신호 처리장치를 나타낸 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 심장박동을 이산 전기신호로 표현한 그래프.
도 4는 본 발명의 동작잡음을 보정하기 위하여 후처리부에서 적용되는 히스테리시스 알고리즘을 나타낸 그래프.
도 5는 본 발명의 PPI를 시계열로 변환한 그래프.
도 6은 본 발명의 후처리 전의 검출 그래프.
도 7은 본 발명의 후처리 후의 검출 그래프.
1 is a graph showing a signal waveform induced for determining the conventional dynamic noise.
Figure 2 is a block diagram showing a heartbeat signal processing apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
3 is a graph representing a discrete electrical signal of the heartbeat of the present invention.
Figure 4 is a graph showing the hysteresis algorithm applied in the post-processing unit to correct the operation noise of the present invention.
5 is a graph of a time series of the PPI of the present invention.
Figure 6 is a detection graph before the post-treatment of the present invention.
Figure 7 is a detection graph after the post-treatment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 심장박동신호 처리장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 심장박동을 이산 전기신호로 표현한 그래프이며, 도 4는 본 발명의 동작잡음을 보정하기 위하여 후처리부에서 적용되는 히스테리시스 알고리즘을 나타낸 그래프이다.Figure 2 is a block diagram showing a heartbeat signal processing apparatus according to a preferred embodiment of the present invention, Figure 3 is a graph representing the heartbeat of the present invention as a discrete electrical signal, Figure 4 is a correction of the operation noise of the present invention This is a graph showing the hysteresis algorithm applied in the post-processing unit.

도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 심장박동신호 처리장치는, 심장박동신호를 검출하는 PPG측정부(10); 상기 PPG측정부(10)에서 검출된 심장박동신호에 섞여있는 신호잡음을 저역통과필터(21)를 사용하여 제거하는 전처리부(20); 상기 전처리부(20)에서 신호잡음이 제거된 심장박동신호에서 PPI신호를 검출하는 PPI검출부(30); 상기 PPI검출부(30)에서 검출된 PPI신호의 스트레스 검출오차를 수정하는 후처리부(40); 상기 후처리부(40)에서 오차 수정된 PPI신호를 처리하여 스트레스여부를 판단하되, 상기 PPI신호가 기준값보다 클 경우 이완상태로 판단하고, 상기 PPI신호가 기준값보다 작을 경우 스트레스상태로 판단하는 자극판단부(60)를 포함한다.As shown, the heartbeat signal processing apparatus according to an embodiment of the present invention, PPG measuring unit 10 for detecting a heartbeat signal; A preprocessing unit 20 for removing signal noise mixed in the heartbeat signal detected by the PPG measuring unit 10 using a low pass filter 21; A PPI detector (30) for detecting the PPI signal from the heartbeat signal from which the signal noise is removed from the preprocessor (20); A post processor 40 for correcting a stress detection error of the PPI signal detected by the PPI detector 30; The post-processing unit 40 processes the error-corrected PPI signal to determine whether or not stress. If the PPI signal is larger than the reference value, it is determined to be in a relaxed state. The unit 60 is included.

이와 같이 구성된 본 발명은 먼저, 심장박동수의 변화를 기반으로 하는 스트레스 검출 알고리즘을 만들기 위하여 PPG 측정부(10)의 PPG센서(11)로부터 심장박동신호를 검출한다.The present invention configured as described above first detects the heartbeat signal from the PPG sensor 11 of the PPG measuring unit 10 to create a stress detection algorithm based on the change in heart rate.

PPG센서(11)는 광학적 특성을 이용하여 신체 말단에 밀집되어 있는 혈관에 흐르는 혈류량의 변화인 PPG를 측정하고, 이를 통하여 도 3과 같은 심장박동을 이산 전기신호로 변환하여 표현할 수 있다. PPG센서(11)에서 측정한 PPG신호를 신호처리를 통하여 심장박동수의 변화를 구분할 수 있다. The PPG sensor 11 measures the PPG, which is a change in the blood flow rate in blood vessels that are concentrated at the end of the body by using optical characteristics, and converts the heartbeat as shown in FIG. 3 into discrete electric signals. The PPG signal measured by the PPG sensor 11 can be distinguished from the change in heart rate through signal processing.

본 발명에서는 이를 바탕으로 스트레스 여부를 판단하는데, 신체가 스트레스자극을 받게 되면 심장박동수가 증가한다. 즉, PPG신호에서 피크와 피크 사이의 시간(PPI : Peak to Peak Interval)이 줄어드는 반면, 이완상태가 되면 심장박동수가 감소하므로 PPI가 늘어난다. 이러한 심장박동수의 변화에 따라 검출되는 PPI의 변화를 바탕으로 스트레스 여부를 판단할 수 있다.In the present invention, it is determined whether the stress based on this, when the body is subjected to stress stimulation increases the heart rate. That is, while the time between peak and peak (PPI: PPI) in the PPG signal decreases, the PPI increases because the heart rate decreases in the relaxed state. Based on the change in the PPI detected by the change in the heart rate, it is possible to determine whether the stress.

본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, PPG신호에서 PPI분석을 통하여 심장박동수의 증가 또는 감소를 판단할 수 있으며 이때, 스트레스 여부에 따라 PPG신호의 주파수 대역별로 다른 활성화 정도를 나타낸다. 스트레스를 받을 경우, 교감신경계와 연관이 있는 0.04Hz에서 0.15Hz까지의 주파수대역(LF: Low Frequency)이 활성화된다. 이완 상태가 될 경우, 부교감신경계와 연관이 있는 0.15Hz에서 0.4Hz까지의 주파수대역(HF: High Frequency)이 활성화된다. 이러한 활성주파수(LF와 HF) 대역의 분석을 통하여 스트레스 검출이 가능하다.According to a preferred embodiment of the present invention, it is possible to determine the increase or decrease of the heart rate through the PPI analysis in the PPG signal, and at this time, it indicates the degree of activation for each frequency band of the PPG signal according to the stress. When stressed, the low frequency (LF) is activated from 0.04 Hz to 0.15 Hz, which is associated with the sympathetic nervous system. In the relaxed state, the high frequency (HF: 0.15 Hz to 0.4 Hz) associated with the parasympathetic nervous system is activated. The stress can be detected through the analysis of the active frequency (LF and HF) band.

한편, PPG 측정부(10)에서 검출된 심장박동신호에는 심장활동에 따른 고주파대역의 신호잡음이 섞여있으므로, PPG신호의 신호처리를 위하여 심장박동신호와 함께 검출되는 신호잡음의 영향을 고려해야 한다. On the other hand, since the heartbeat signal detected by the PPG measurement unit 10 is mixed with the signal noise of the high frequency band according to the heart activity, the effect of the signal noise detected with the heartbeat signal for signal processing of the PPG signal should be considered.

따라서, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 심장박동신호와 함께 검출되는 고주파대역의 신호잡음은 PPI검출에 있어서 방해요인이 되므로 저역통과필터(LowPass Filter)(21)를 사용하여 PPG신호에 섞여있는 신호잡음을 제거한다. 저역통과필터(21)를 적용할 때 심장박동의 특성을 고려해야 한다. 휴식기에 성인의 평균 심장박동은 70bpm(beats per minute)이지만 심장박동의 정상적인 범위는 광범위하다. 휴식상태에서 운동선수는 심장박동수를 50bpm 이하로 유지할 수 있다. 흥분해 있거나 근심에 쌓여 있을 때 심장박동은 125bpm 또는 그 이상으로 증가할 수 있다. 만약 저역통과필터(21)가 좁은 주엽(Mainlobe)을 갖는 경우, 활성주파수 대역에서 왜곡이 발생될 수 있고, 크기가 큰 부엽들(Sidelobes)을 갖게 되면 전처리 후의 PPG신호에 신호잡음이 포함될 수 있다. 따라서 심장박동의 특성을 고려하여 활성주파수의 왜곡을 발생시키지 않으며 신호잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 저역통과필터(21)를 결정해야 하며, 또한 필터의 파라미터를 결정해야 한다. 따라서, 아래에서는 PPI를 검출하기 전에 신호잡음을 효과적으로 제거하기 위한 적절한 저역통과필터를 선택하고, 필터의 파라미터를 결정하기 위한 방안을 설명한다. Therefore, according to an exemplary embodiment of the present invention, since the signal noise of the high frequency band detected together with the heartbeat signal is a disturbing factor in PPI detection, it is mixed with the PPG signal by using a low pass filter 21. Eliminate signal noise. When applying the low pass filter 21, the characteristics of the heartbeat should be taken into account. The average heart rate in adults at rest is 70 beats per minute, but the normal range of heart rates is wide. At rest, athletes can keep their heart rate below 50 bpm. When excited or anxious, your heart rate may increase to 125 bpm or higher. If the low pass filter 21 has a narrow main lobe, distortion may occur in an active frequency band, and if the low pass filter 21 has large sidelobes, signal noise may be included in the preprocessed PPG signal. . Therefore, in consideration of the characteristics of the heartbeat, it is necessary to determine the low pass filter 21 which does not generate distortion of the active frequency and can effectively remove the signal noise, and also determines the parameter of the filter. Therefore, the following describes a method for selecting an appropriate low pass filter for effectively eliminating signal noise and detecting a parameter of the filter before detecting the PPI.

고주파대역의 신호잡음을 효과적으로 제거하기 위하여 부엽들의 크기가 작은 필터를 선택하는 것이 바람직하다. 크기가 작은 부엽들을 갖는 필터특성 때문에 전처리에서 신호잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 필터에는 바틀렛 필터, 해닝 필터 및 해밍 필터 등이 있으며, 표 1은 각각의 필터의 특성을 나타낸다.In order to effectively remove the signal noise of the high frequency band, it is desirable to select a filter having a small size of the side lobes. Filters capable of effectively eliminating signal noise in pretreatment due to filter characteristics having small side lobes include a Bartlett filter, a Hanning filter and a Hamming filter. Table 1 shows the characteristics of each filter.

Figure 112012043223595-pat00001
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본 발명의 바람직한 일실시예에 의하면, 일반적으로 사용되는 필터 중에서 가장 큰 최소 저지대역감쇠(Stopband Attenuation)를 보이는 해밍 필터가 차단주파수(Cutoff Frequency) 이상의 신호잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 따라서 본 발명의 바람직한 일실시예에서는 심장박동신호에 섞여있는 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리부(20)의 저역통과필터(21)로 해밍 필터를 사용하고, 이 해밍 필터는 다음의 수학식 1과 같이 정의할 수 있다.According to a preferred embodiment of the present invention, the Hamming filter showing the largest stopband attenuation among the commonly used filters was able to effectively remove the signal noise of more than the cutoff frequency. Therefore, in a preferred embodiment of the present invention, a Hamming filter is used as the low pass filter 21 of the preprocessing unit 20 to remove signal noise mixed in the heartbeat signal. It can be defined together.

Figure 112012043223595-pat00002
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이와 같이, 신호잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 해밍 필터를 저역통과필터(21)로 선택함에도 불구하고 필터의 파라미터가 부적절하게 결정될 경우, 활성주파수 대역을 제거하는 일반적인 저역통과필터(21)가 적용될 수 있다. 이때, 필터의 파라미터를 결정하기 전에 활성주파수 대역 이상에 존재하는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 최적의 차단주파수를 결정해야 한다. 차단주파수는 PPG센서(11)를 통하여 심장박동신호를 검출하는 총 검출시간에 대하여 PPG신호의 에너지밀도를 스펙트로그램으로 분석하여 결정한다. 이산신호의 에너지밀도 스펙트럼은 Parseval 이론에 따라 수학식 2와 같이 정의한다.As such, even when the Hamming filter capable of effectively removing the signal noise is selected as the low pass filter 21, if the parameters of the filter are inappropriately determined, the general low pass filter 21 for removing the active frequency band may be applied. have. At this time, before determining the parameter of the filter, the optimum cutoff frequency should be determined to remove the signal noise of the high frequency band existing above the active frequency band. The cutoff frequency is determined by spectrogram analysis of the energy density of the PPG signal with respect to the total detection time for detecting the heartbeat signal through the PPG sensor 11. The energy density spectrum of the discrete signal is defined as in Equation 2 according to Parseval theory.

Figure 112012043223595-pat00003
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시간변화에 따른 에너지밀도 스펙트럼을 수학식 2를 통하여 분석하고, 에너지밀도의 98% 미만인 구간을 차단주파수로 결정할 수 있다. 저역통과필터(21)인 해밍 필터는 전처리에서 이를 통하여 검출되는 차단주파수보다 높은 고주파대역의 신호잡음을 제거한다. 파라미터 결정부(22)에서는 스펙트로그램과 에너지밀도 분석법을 통하여 검출되는 차단주파수를 이용하여 윈도우 크기를 결정한다. 윈도우 크기를 결정하는 식은 표 1에 표기되어 있는 해밍 필터의 주엽 폭에서 도출되고, 수학식 3과 같이 정의한다.The energy density spectrum according to the time change is analyzed through Equation 2, and a section less than 98% of the energy density may be determined as the cutoff frequency. The Hamming filter, which is the low pass filter 21, removes signal noise in the high frequency band higher than the cutoff frequency detected through the preprocessing. The parameter determiner 22 determines the window size using the cutoff frequency detected through the spectrogram and the energy density analysis. The equation for determining the window size is derived from the main lobe width of the Hamming filter shown in Table 1 and defined as Equation 3.

Figure 112012043223595-pat00004
Figure 112012043223595-pat00004

상기 저역통과필터(21)는 해밍 필터 외에도 스펙트로그램과 에너지밀도 분석법을 사용하는 일반적인 저역통과필터(21)가 사용될 수 있다.The low pass filter 21 may be a general low pass filter 21 using a spectrogram and an energy density analysis method in addition to the Hamming filter.

한편, PPG센서(11)의 기구적·물리적 특성으로 인하여 사용자의 손가락과 PPG센서(11)가 순간적으로 분리될 수 있다. PPG센서(11)의 접촉 불량으로 인하여 심장박동신호가 검출되지 못한 구간은 입력신호가 없으므로 PPI가 매우 크게 검출된다. 이러한 PPI는 스트레스 검출에 있어서 이완상태로 판단할 수 있지만 저역통과필터(21)로는 보완이 안되므로 자극판단에서 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 발명은 전처리부(20)에서 제거하지 못한 동작잡음으로 인한 스트레스 검출 오차를 후처리부(40)에서 교정할 수 있다.On the other hand, due to the mechanical and physical characteristics of the PPG sensor 11, the user's finger and the PPG sensor 11 can be separated instantly. In the section in which the heartbeat signal is not detected due to the poor contact of the PPG sensor 11, since there is no input signal, the PPI is detected very large. This PPI can be determined as a relaxed state in the detection of stress, but the low pass filter 21 is not supplemented, and thus an error may occur in the stimulus determination. Therefore, the present invention can correct the stress detection error due to the operation noise that can not be removed in the preprocessor 20 in the post processor 40.

즉, PPG센서(11)를 이용하여 스트레스 여부를 판단하는 알고리즘에 있어서 짧은 시간 내에 스트레스상태와 이완상태를 반복적으로 판단할 수 있으나, 교감신경계의 흥분으로 증가된 심장박동은 불가하기 때문에 심장박동률을 빠르게 감소시켜 이완상태로 안정화될 수 없다. 즉, 스트레스상태에 있는 사람에게 이완자극을 가하더라도 심장박동은 천천히 감소되어 느리게 이완상태로 변화한다. 스트레스상태로 검출되고 있는 중에 PPG센서(11)가 손가락과 분리되면 PPI가 증가하여 이완상태로 검출되고, 다시 PPG센서(11)가 손가락과 접촉되면 PPI가 감소하여 스트레스상태로 검출된다.That is, in the algorithm for determining the stress using the PPG sensor 11, it is possible to repeatedly determine the stress state and the relaxation state within a short time, but the heart rate increased quickly because the increased heart rate is not possible due to the excitability of the sympathetic nervous system. Cannot be stabilized to a relaxed state. In other words, even if you apply a relaxation stimulus to a person in a stress state, the heart rate slowly decreases and changes slowly. When the PPG sensor 11 is separated from the finger while being detected as a stress state, the PPI increases and is detected as a relaxed state. When the PPG sensor 11 is in contact with the finger, the PPI decreases to detect the stress state.

따라서, 접촉 불량과 같은 동작잡음에 의하여 짧은 시간 내에 스트레스상태와 이완상태를 수차례 반복하는 스트레스 검출오차가 발생한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서는 스트레스 검출오차를 야기하는 동작잡음을 보정하기 위하여 후처리부(40)에서 도 4와 같은 히스테리시스 알고리즘을 적용하며, 그 동작은 다음과 같다.Therefore, a stress detection error occurs that repeats the stress state and the relaxation state several times within a short time due to operation noise such as poor contact. In the preferred embodiment of the present invention, the hysteresis algorithm as shown in FIG. 4 is applied by the post-processing unit 40 to correct the operation noise causing the stress detection error. The operation is as follows.

도 4에서 a는 스트레스로 판단하고 있는 중에 5초 미만으로 유지되는 이완상태가 판단되는 경우, PPG센서(11)의 접촉 불량으로 인한 동작잡음에 의한 오류로 판단하여 스트레스를 유지하는 구간이고, b는 이완상태가 5초 이상 유지되어 스트레스에서 이완상태로 판단이 변이되는 것을 나타낸다. c와 d는 a와 b의 동작과 반대로 이완상태에서 스트레스 상태로 동작하는 것을 나타낸다. 이와 같이, PPG센서(11)의 접촉 불량과 같은 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출 오차를 본 발명에서 제시하는 후처리부(40)를 통하여 검출오차를 수정할 수 있다.In FIG. 4, a is a section for maintaining stress by judging as an error due to an operation noise due to poor contact of the PPG sensor 11 when it is determined that the relaxation state maintained for less than 5 seconds is determined as stress, b The relaxation state is maintained for more than 5 seconds, indicating that the judgment shifts from the stress to the relaxation state. c and d indicate stress-to-relaxation, as opposed to a and b. As such, the detection error may be corrected through the post-processing unit 40 proposed in the present invention for a stress detection error that may be generated due to operation noise such as poor contact of the PPG sensor 11.

따라서, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 상기 히스테리시스 알고리즘에 의하면, 스트레스 검출오차를 보정하기 위하여 실시간으로 스트레스 여부를 판단하는 중에서 기준시간 이내에 검출오차가 발생할 경우, 상기 자극판단부(60)의 검출결과를 상기 후처리부(40)로 피드백시켜 스트레스를 재판단하여 검출오차를 수정할 수 있다.Therefore, according to the hysteresis algorithm according to an embodiment of the present invention, when the detection error occurs within a reference time while determining whether the stress in real time to correct the stress detection error, the detection of the magnetic pole determination unit 60 The feedback may be fed back to the post-processing unit 40 to determine the stress to correct the detection error.

도 5는 본 발명의 PPI를 시계열로 변환한 그래프이고, 도 6은 후처리 전의 검출 그래프이고, 도 7은 후처리 후의 검출 그래프이다.5 is a graph obtained by converting the PPI of the present invention into a time series, FIG. 6 is a detection graph before post-processing, and FIG. 7 is a detection graph after post-processing.

스트레스 여부를 판단하기 위하여 전처리를 적용한 PPG신호에서 피크와 피크사이의 간격을 나타내는 PPI를 검출하고, 이를 시계열로 구현하였다. PPI를 시계열로 변환한 그래프는 도 5와 같다.In order to determine the stress, PPIs representing the peak-to-peak intervals were detected in the preprocessed PPG signal and implemented in time series. The graph of converting the PPI into a time series is shown in FIG. 5.

자극판단에 있어서 중립상태의 PPI를 기준으로 상대적으로 큰 PPI가 발생되는 구간은 이완상태로 판단하고, 중립상태의 PPI를 기준으로 상대적으로 작은 PPI가 발생되는 구간은 스트레스상태로 판단한다. 하지만, 심장박동신호 검출 중에 피실험자의 손가락에서 PPG센서(11)가 분리될 경우, 도 5에서 표시한 부분과 같이 매우 큰 변화폭을 보이는 PPI가 발생한다. 매우 큰 변화폭을 갖는 PPI는 스트레스 여부를 판단하는 알고리즘에 있어서 짧은 시간 내에 스트레스상태와 이완상태를 반복적으로 판단하게 된다. 이러한 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 전술한 바와 같이 상기 히스테리시스 알고리즘을 이용하였다.In the stimulus judgment, a section in which a relatively large PPI is generated based on the PPI in the neutral state is determined to be a relaxed state, and a section in which a relatively small PPI is generated based on the PPI in the neutral state is determined to be a stress state. However, when the PPG sensor 11 is separated from the finger of the test subject during the detection of the heartbeat signal, a PPI having a very large change range occurs as shown in FIG. 5. The PPI, which has a very large change range, repeatedly determines the stress state and the relaxation state in a short time in an algorithm for determining stress. In order to correct this detection error, the hysteresis algorithm was used as described above in the post processing.

따라서, PPG센서(11)가 손가락에서 분리되어 PPI신호에 오차를 발생시키는 동작잡음은 도 6과 같은 스트레스 검출에서 오차를 발생시킨다. 이러한 동작잡음을 보정하기 위하여 후처리부(40)의 히스테리시스 알고리즘을 이용하여 PPI를 수정하고, 스트레스 여부를 재검출하여 도 7과 같이 검출오차를 수정할 수 있다.Therefore, the operation noise in which the PPG sensor 11 is separated from the finger to generate an error in the PPI signal causes an error in the stress detection as shown in FIG. 6. In order to correct the operation noise, the PPI may be corrected using a hysteresis algorithm of the post-processing unit 40, and the detection error may be corrected as shown in FIG. 7 by redetecting the stress.

또한, 자극판단부(60)는 상기 후처리부(40)에서 오차 수정된 PPI신호를 처리하여 스트레스여부를 판단한다. 이때, 상기 자극판단부(60)는 상기 PPI신호가 기준값보다 클 경우 이완상태로 판단하고, 상기 PPI신호가 기준값보다 작을 경우 스트레스상태로 판단하는 것이 바람직하다.In addition, the stimulus determination unit 60 determines the stress by processing the error-corrected PPI signal in the post-processing unit 40. In this case, the stimulus judging unit 60 may be determined to be in a relaxed state when the PPI signal is larger than the reference value, and may be determined to be in a stress state when the PPI signal is smaller than the reference value.

이를 위하여, 상기 자극판단부(60)는 제어, 연산 및 판단 기능을 갖는 통상의 마이크로프로세서 또는 마이컴 등이 적용될 수 있다.To this end, the magnetic pole determination unit 60 may be a conventional microprocessor or a microcomputer having a control, arithmetic and judgment functions.

또한, 자극판단부(60)를 통해 얻어지는 신체 상태에 대한 정보를 GUI(Graphic User Interface)화면으로 제공하는 표시부(70)와, 검사자의 선택에 따라 신체 상태에 대한 정보 및 스트레스 판단 결과를 저장하는 메모리부(50)를 더 포함할 수 있다.In addition, the display unit 70 that provides information on the physical condition obtained through the stimulus judging unit 60 on a GUI (Graphic User Interface) screen, and stores the information on the physical condition and the stress determination result according to the selection of the examiner. The memory unit 50 may further include.

따라서, 심장박동수의 변화에 따라 검출되는 PPI의 변화를 바탕으로 스트레스 여부를 판단하되, 저역통과필터를 사용한 전처리부를 통하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 또한 전술한 바와 같은 히스테리시스 알고리즘을 적용한 후처리부에서 동작잡음에 의한 검출오차를 개선할 수 있다.Therefore, the stress is judged based on the change in the PPI detected according to the change in the heart rate, but the signal noise is effectively reduced through the preprocessing unit using the low pass filter, and the post-processing unit is applied to the hysteresis algorithm as described above. The detection error caused by noise can be improved.

본 명세서에 기재된 본 발명의 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시예에 관한 것이고, 발명의 기술적 사상을 모두 포괄하는 것은 아니므로, 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 따라서 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 권리범위 내에 있게 된다.
The embodiments of the present invention described in the present specification and the configurations shown in the drawings relate to the most preferred embodiments of the present invention and are not intended to encompass all of the technical ideas of the present invention so that various equivalents It should be understood that water and variations may be present. Therefore, it is to be understood that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. , Such changes shall be within the scope of the claims set forth in the claims.

10 : PPG측정부 11 : PPG센서
20 : 전처리부 21 : 저역통과필터
22 : 파라미터 결정부 30 : PPI검출부
40 : 후처리부 50 : 메모리부
60 : 자극판단부 70 : 표시부
10: PPG measuring unit 11: PPG sensor
20: preprocessor 21: low pass filter
22: parameter determination unit 30: PPI detection unit
40: post-processing unit 50: memory unit
60: magnetic pole determination portion 70: display portion

Claims (11)

심장박동신호를 검출하는 PPG측정부;
상기 PPG측정부에서 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 저역통과필터를 사용하여 제거하는 전처리부;
상기 전처리부에서 신호잡음이 제거된 심장박동신호에서 PPI신호를 검출하는 PPI검출부;
상기 PPI검출부에서 검출된 PPI신호의 스트레스 검출오차를 수정하되, 스트레스 상태로 판단하고 있는 중에 이완상태가 기준시간 미만으로 유지되는 것으로 판단되는 경우에는 상기 PPG측정부의 동작잡음에 의한 오류로 판단하고, 상기 이완상태가 기준시간 이상으로 유지되는 것으로 판단되는 경우에는 스트레스에서 이완상태로 정상적으로 변이되는 것으로 판단하여 스트레스상태와 이완상태가 서로 변이되는 것을 반복하면서 스트레스를 검출하는 후처리부; 및
상기 후처리부에서 상기 스트레스 검출오차가 수정된 PPI신호를 처리하여 스트레스여부를 판단하되, 상기 PPI신호가 기준값보다 클 경우 이완상태로 판단하고, 상기 PPI신호가 기준값보다 작을 경우 스트레스상태로 판단하는 자극판단부;를 포함하는 심장박동신호 처리장치.
PPG measuring unit for detecting a heartbeat signal;
A pre-processing unit for removing signal noise in a high frequency band mixed with the heartbeat signal detected by the PPG measuring unit using a low pass filter;
A PPI detector detecting a PPI signal from the heartbeat signal from which the signal noise is removed from the preprocessor;
Correct the stress detection error of the PPI signal detected by the PPI detection unit, if it is determined that the relaxation state is kept below the reference time while determining the stress state, it is determined as an error due to the operation noise of the PPG measurement unit, If it is determined that the relaxation state is maintained for more than a reference time, it is determined that the normal state transition from the stress to the relaxation state, the post-processing unit for detecting the stress while repeating the transition between the stress state and the relaxation state; And
The post-processing unit processes the PPI signal in which the stress detection error is corrected to determine whether or not the stress is detected. If the PPI signal is larger than the reference value, it is determined to be in a relaxed state, and if the PPI signal is smaller than the reference value, the stimulus is determined as a stress state. Determination unit; Heart rate signal processing apparatus comprising a.
제 1항에 있어서,
상기 PPG측정부는;
광학적 특성을 갖는 PPG센서를 이용하여 혈관에 흐르는 혈류량의 변화인 PPG를 측정하고, 이를 이산 전기신호로 변환하여 심장박동신호를 검출하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method of claim 1,
The PPG measuring unit;
Heart rate signal processing apparatus characterized in that for measuring the PPG which is a change in blood flow through the blood vessel using a PPG sensor having an optical characteristic, and converts it into a discrete electrical signal to detect the heart rate signal.
제 1항에 있어서,
상기 저역통과필터는;
해밍 필터인 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method of claim 1,
The low pass filter is;
Heartbeat signal processing device, characterized in that the Hamming filter.
제 1항 또는 제 3항에 있어서,
상기 전처리부는;
개인마다 서로다른 심장박동신호에 적응된 파라미터를 결정하기 위하여 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법을 적용하여 상기 저역통과필터의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method according to claim 1 or 3,
The preprocessing unit;
And a parameter determining unit configured to determine parameters of the low pass filter by applying an energy density analysis method using a spectrogram to determine parameters adapted to different heartbeat signals for each individual.
제 4항에 있어서,
상기 파라미터 결정부는;
상기 저역통과필터의 파라미터를 결정하기 전에 활성주파수 대역 이상에 존재하는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 차단주파수를 결정하되, 상기 차단주파수는 PPG센서를 통하여 심장박동신호를 검출하는 총 검출시간에 대하여 PPG신호의 에너지밀도를 스펙트로그램으로 분석하여 결정하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
5. The method of claim 4,
The parameter determiner;
Before determining the parameters of the low pass filter, a cutoff frequency is determined to remove signal noise of a high frequency band existing above an active frequency band, and the cutoff frequency is determined at a total detection time of detecting a heartbeat signal through a PPG sensor. Heart rate signal processing apparatus characterized in that for determining the energy density of the PPG signal by analyzing the spectrogram.
제 5항에 있어서,
상기 파라미터 결정부는;
사용자의 심장박동신호를 시간변화에 따른 주파수 스펙트럼으로 분석하고, 에너지밀도법으로 주파수 스펙트럼의 98% 미만인 구간을 차단주파수로 결정하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
6. The method of claim 5,
The parameter determiner;
A heartbeat signal processing apparatus, characterized in that the user's heartbeat signal is analyzed with a frequency spectrum over time and the energy density method determines a section below 98% of the frequency spectrum as the cutoff frequency.
제 1항에 있어서,
상기 후처리부는;
상기 PPG측정부와 사용자의 신체 말단과 분리되어 기준시간보다 짧은 시간 내에 스트레스상태와 이완상태가 반복되는 동작잡음으로 인하여 발생되는 스트레스 검출오차를 히스테리시스 알고리즘을 적용하여 수정하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method of claim 1,
The post-processing unit;
Heartbeat signal, characterized in that the stress detection error is generated by applying a hysteresis algorithm, which is separated from the PPG measuring unit and the user's body end and the stress noise and relaxation state is repeated within a shorter time than the reference time Processing unit.
제 7항에 있어서,
상기 후처리부는;
스트레스 검출오차를 보정하기 위하여 실시간으로 스트레스 여부를 판단하는 중에서 기준시간 이내에 검출오차가 발생할 경우, 상기 자극판단부의 검출결과를 상기 후처리부로 피드백시켜 스트레스를 재판단하여 검출오차를 수정하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
8. The method of claim 7,
The post-processing unit;
When the detection error occurs within the reference time during the determination of the stress in real time to correct the stress detection error, the detection result of the stimulation judgment unit is fed back to the post-processing unit to reconstruct the stress to correct the detection error, characterized in that Heart rate signal processing device.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 후처리부는;
상기 스트레스상태에서 이완상태로 변이되는 기준시간과, 상기 이완상태에서 스트레스상태로 변이되는 기준시간이 동일하게 형성되는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method of claim 1,
The post-processing unit;
Heartbeat signal processing apparatus, characterized in that the reference time transition from the stress state to the relaxed state and the reference time transition from the relaxed state to the same state are formed.
제 1항에 있어서,
상기 자극판단부를 통해 얻어지는 신체 상태에 대한 정보를 GUI 화면으로 제공하는 표시부; 및
검사자의 선택에 따라 신체 상태에 대한 정보 및 스트레스 판단 결과를 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심장박동신호 처리장치.
The method of claim 1,
A display unit which provides a GUI screen with information about the physical condition obtained through the stimulus determination unit; And
The heartbeat signal processing apparatus further comprises a memory unit for storing the information on the physical condition and the stress determination results according to the selection of the examiner.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190001965A (en) 2017-06-28 2019-01-08 금오공과대학교 산학협력단 Individual identification method
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102006962B1 (en) * 2017-11-03 2019-08-02 계명대학교 산학협력단 Wearable patch type stress tracker sensor which reduces user's mental and physical stress based on artificial intelligence and stress tracking method thereof
KR102599926B1 (en) * 2018-02-21 2023-11-09 삼성전자주식회사 An electronic device updating calibration data based on blood pressure information and control method thereof

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040067240A (en) * 2003-01-22 2004-07-30 삼성전자주식회사 Method and apparatus for evaluating human stress using PPG
KR20120040429A (en) * 2010-10-19 2012-04-27 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 System and control method for feedback of user emotion by robot

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040067240A (en) * 2003-01-22 2004-07-30 삼성전자주식회사 Method and apparatus for evaluating human stress using PPG
KR20120040429A (en) * 2010-10-19 2012-04-27 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 System and control method for feedback of user emotion by robot

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190001965A (en) 2017-06-28 2019-01-08 금오공과대학교 산학협력단 Individual identification method
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