KR101470439B1 - 룩업테이블을 이용한 ｒｒｉ획득방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법에 관한 것으로, 인종, 연령, 성별, 체지방 등의 다양한 조건에 맞는 평균 RRI를 룩업테이블로 생성하고, 피검자의 심전도가 실시간으로 측정되었을 때, 최소 수십개의 RRI만으로 피검자의 조건에 맞는 룩업테이블에 적용하므로, 수십초 만에 스트레스등의 감정상태 분석을 위한 유효데이터를 산출하며, 지속적으로 업데이트하여 자신만의 룩업테이블을 생성하도록 하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적은 심박에 따른 정규화된 128개의 RRI가 내장된 룩업테이블을 데이터베이스에 저장하고, 피검자의 실시간 심전도신호를 입력받아 RRI를 산출하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법에 있어서, 피검자로부터 입력된 피검자의 신상정보를 데이터베이스에 저장 등록하는 과정; 피검자의 측정된 심전도신호에서 실시간 RRI를 산출하는 과정; 산출된 RRI로부터 평균 심박을 산출하고, 데이터베이스에서 피검자와 동일 조건의 룩업테이블 데이터를 불러온 후, 심박에 해당하는 영역에 저장되어 있는 RRI 128개를 호출하는 과정; 호출한 128개의 RRI를 이용하여 HRV를 산출하는 과정; 및 각 과정을 진행하는 동안 실시간으로 산출된 RRI에서 평균 심박수를 산출하여 산출된 심박수에 해당하는 룩업테이블의 해당 영역에 RRI값을 업데이트하는 과정;을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

Description

룩업테이블을 이용한 ＲＲＩ획득방법 {Method for RRI dectecting using Lookup-table}

본 발명은 피검자의 심전도데이터에서 심박동 사이의 간격인(R-R interval: R-peak와 R-peak 사이의 간격으로, 이하 "RRI"라 약칭함)를 추출하는 방법에 관한 것으로, 기저장된 다수의 룩업테이블(Lookup-table)을 이용하여 보다 빠르고 정확하게 RRI를 산출하도록 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법에 관한 것이다.

일반적으로 피검자의 신체에서 측정된 심전도(ECG)는 심장 내에 발생한 미세한 전류를 기록하는 기구로, 다양한 유형의 심장 질환을 진단하는 데 사용된다.

사람은 심장근육이 수축 이완할 때 활동전위가 발생되는데, 심장으로부터 온 몸으로 퍼지는 전류를 일으키며, 이 전류는 몸의 위치에 따라 전위차를 발생시키는데 이 전위차는 인체의 피부에 부착된 표면전극(surface electrode)을 통해 검출하여 기록할 수 있다.

이와 같은 심전도는 심장의 이상 유무 확인에 이용되며, 협심증, 심근경색, 부정맥 등 심장질환계의 질환을 측정하는 데에는 기본적인 방법으로 이용되고 있어 매우 중요한 의료기기 중 하나이다.

또한, 측정된 심전도신호를 다양한 형태로 분석하여 심장 질환뿐만 아니라, 다양한 건강정보, 스트레스 정도 또는 감성상태 정보 등을 분석하는 요소로 매우 유용하게 활용되고 있다.

특히 심전도로부터 획득되는 RRI는 안정을 취하고 있을 때에도 항상 변화하는데 이것을 심박변이도(Heart rate variability, 이하 "HRV") 라고 한다. 일반적으로 이러한 심장 박동 간의 변화 안정 상태일수록 더 크고 복잡한 형태를 나타내며 운동을 하거니 스트레스 상태일 때에는 규칙적이고 일정한 형태를 나타낸다.

상기 HRV가 발생하는 원인은 외부 환경의 변화나 여러 요인에 의해 체내에 균형이 깨어지면 자율신경계는 이것을 회복시키기 위하여 작용을 하게 된다. 이 과정에서 심장박동의 변화가 발생하게 되는데 일반적으로 다양한 변화에 잘 적응할 수 있는 사람일수록 HRV는 커지게 된다.

HRV는 심전도 레코더에 나타나는 최대/최소 분당 심박수의 변화를 말하는 것이 아니라 하나의 심장 주기로부터 다음 심장 주기 사이의 변화를 측정하는 것이다. 즉, HRV는 끊임없이 변화하는 심혈관계 제어 메커니즘에 있어 R-R간격의 변동 특징을 관찰하고 심장박동의 변화 추이를 정량화한 것이라고 정의할 수 있다.

이와 같이 심전도에서 획득된 RRI는 매우 중요한 의미를 갖는다.

그러나, 종래의 유효한 RRI 획득방법은 RRI를 이용하여 스트레스와 감성상태를 분석하기 위해서는 최소한 128개 이상의 RRI 데이터가 필요한데, 이와 같이 분석가능한 128개의 RRI를 획득하기 위해서는 최소한 10~20분 정도의 장시간이 소요되는 문제점이 있었다.

따라서, 본 발명은 종래기술의 문제점을 개선하기 위하여 RRI에 영향을 줄 수 있는 인종, 연령, 성별, 체지방(BMI) 등의 다양한 조건에 맞는 평균 RRI를 룩업테이블로 데이터베이스화하고, 피검자의 심전도가 실시간으로 측정되었을 때, 최소 수십개의 RRI만으로 상기 피검자의 조건에 맞는 룩업테이블에 적용하므로 수 십초 만에 스트레스 등의 감정상태를 분석하기 위한 유효 데이터를 산출하도록 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 최초 생성된 룩업테이블을 실시간으로 지속적으로 업데이트하여 자신만의 고유의 룩업테이블을 생성하므로, 스트레스 또는 감성상태를 분석할 때 정확한 파라미터들을 빠른시간 내에 산출이 가능하도록 하는데 있다.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 룩업테이블을 이용하 RRI획득과정은 심박에 따른 정규화된 128개의 RRI가 내장된 룩업테이블을 데이터베이스에 저장하고, 심전도센서로부터 피검자의 실시간 심전도신호를 입력받은 마이크로콘트롤러에 의해 RRI를 산출하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법에 있어서, 상기 피검자로부터 입력된 피검자의 신상정보를 데이터베이스에 저장 등록하는 제1과정; 상기 등록된 피검자의 측정된 심전도신호에서 실시간 RRI를 산출하는 제2과정; 상기 제2과정에서 산출된 RRI로부터 평균 심박(HR)을 산출하고, 상기 데이터베이스에서 피검자와 동일 조건의 룩업테이블 데이터를 불러온 후, 상기 심박에 해당하는 영역에 저장되어 있는 RRI 128개를 호출하는 제3과정; 상기 데이터베이스에서 호출한 128개의 RRI를 이용하여 심박변이도를 산출하는 제4과정; 및 상기 각 과정을 진행하는 동안 실시간으로 산출된 RRI에서 평균 심박수를 산출하여 산출된 심박수에 해당하는 룩업테이블의 해당 영역에 RRI값을 업데이트하는 제5과정;을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법은 다양한 신상정보에 따라 심박별로 정규화된 RRI 룩업테이블이 데이터베이스화되어, 피검자의 초기 RRI를 산출할 때 피검자에 맞는 심박별 룩업테이블을 데이터베이스에서 엑세스하여 사용하므로, 초기 RRI를 산출하는데 시간을 최소 20~30초로 단축할 수 있어, 이를 이용한 스트레스 또는 감성분석 등의 파라미터를 산출하는데 10~20분씩 오래 기다리지 않아도 되는 효과가 있다.

또한, 데이터베이스에서 피검자의 신상정보에 해당하는 정규화된 룩업테이블에 피검자의 실시간 측정 RRI를 지속적으로 업데이트하여 피검자 고유의 RRI 룩업테이블을 만들어가므로, 보다 안정적이고 정확하며 빠르게 피검자의 RRI를 산출할 수 있어, 스트레스 등의 감정상태를 분석하는데 매우 유효한 데이터로 활용할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명을 구현하기 위한 심전도 측정 및 RRI획득장치의 구성도이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 신상정보에 따른 룩업테이블의 구성도의 일실시예를 보인 도이고,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 룩업테이블을 이용한 RRI획득과정의 흐름도이다.

본 발명의 실시예에 따른 룩업테이블을 이용한 RRI산출방법을 첨부된 도 1 내지 도 3을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명을 구현하기 위한 룩업테이블을 이용한 RRI산출방법을 구현하기 위한 심전도측정장치의 블록구성도로서, 피검자로부터 심전도를 측정하기 위한 전극과 전극에서 입력된 신호를 증폭하는 증폭기로 구성된 심전도센서(101)와, 심전도센서(101)로부터 입력된 아날로그 심전도신호(ECG)를 디지털신호로 변환하는 A/D변환부(111)와, 상기 A/D변환부(111)로부터 입력된 디지털 ECG신호에서 R-peak, RRI, HR값 등의 건강정보 분석을 위한 파라미터를 산출하는 마이크로콘트롤러(112)와, 피검자의 입력 신상정보를 저장하고, 상기 마이크로콘트롤러(112)에서 산출된 파라미터를 입력받아 저장하고, 정규화된 성별, 인종별, 체지방별, 연령별 HR 룩업테이블을 데이터베이스화하고, 피검자의 신상에 맞는 HR 룩업테이블을 제공하는 데이터베이스(113)으로 구성된다.

여기서, 도 2는 상기 데이터베이스(113)에 저장된 정규화된 성별, 인종별, 체지방(BMI)별, 연령별로 분류된 HR별 룩업테이블의 구성도로서, 성별(남,여), 인종별(황인, 백인, 흑인), 체지방별(20미만, 20~24, 25~30, 30이상), 연령별(10대, 20대, ..., 90대)로 HR별로 정규화한 룩업테이블을 제공한다.

상기 룩업테이블은 신상정보 이외에 RRI에 영향을 줄 수 있는 요소들을 포함하여 분류가 가능하다.

이와 같이 구성된 심전도측정장치를 이용하여 RRI 획득방법을 첨부된 도 2, 도 3을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

먼저, 본 발명은 도 2에 도시된 바와 같이 데이터베이스에는 신상정보별로 분류된 룩업테이블이 저장되어 있어야 한다.

이를 위해 각 성별, 인종, 체지방(BMI), 연령 등의 분류에 따른 많은 사람들의 심전도를 측정하여 심박에 따른 정규화된 128개의 RRI를 산출하여 분류별로 룩업테이블을 데이터베이스화 한다.

도 3에 도시된 바와 같이, 심전도를 이용하여 스트레스나 감성상태 등을 체크하기 위한 RRI를 산출하고자 할 때, 피검자는 사용자 등록과 함께 성별, 인종, 키, 몸무게, 연령 등의 기본적인 신상정보를 입력한다.(S101)

상기 마이크로콘트롤러(112)는 상기 데이터베이스(113)에서터 상기 피검자의 신상정보 분류에 해당하는 룩업테이블을 추출한다.(S102)

예를 들어, 피검자의 성별이 남성이고, 인종이 황인종이며, 키와 몸무게로 인해 산출된 체지방(20미만)이고, 연령이 10이면 해당 룩업테이블(120)을 추출하여 불러온다.

상기 피검자에 부착된 심전도센서(101)로부터 심전도신호(ECG)가 입력되기 시작하면, 상기 마이크로콘트롤러(112)는 설치된 알고리즘에 의해 상기 A/D변환부(111)를 통해 입력된 심전도신호에서 R-피크를 산출하고, R-피크에서 신호처리를 통해 RRI 및 HR값을 산출한다.(S103)

즉, 심전도신호 입력 후 약 25~35초 동안 측정한 심전도 데이터에서 RRI를 추출하는데, 일반적으로 약 20개 정도의 RRI와, 그에 따른 평균 심박(HR)을 산출하게 된다.(S104)

상기 산출된 평균심박(HR)에 해당되는 RRI를 상기 룩업테이블(120)에서 불러와 초기 데이터로 선택하게 된다.

상기 마이크로콘트롤러(112)는 계속해서, 약 30~40초 주기로 심전도데이터를 입력받아 RRI(약 32개)를 추출하여 평균심박을 산출하고, 산출된 평균심박은 처음호출한 평균심박 영역에 지속적으로 업데이트 시킨다.(S105)(S106) 피검자에 대한 검사가 완료되면 최근 RRI데이터부터 128개를 록업테이블의 불러온 영역에 저장한다.

상기 마이크로콘트롤러(112)는 상기 추출된 룩업테이블(120)을 참조하여 산출된 평균심박(HR) 영역에 저장되어 있는 RRI 128개를 호출하게 된다.(S111)

상기 룩업테이블(120)에서 호출된 128개의 RRI를 이용하여 시계열(HR, SDNN, HRV-index), 주파수계열(VLF, LF, HF)의 파라미터들을 산출하고, 이를 이용하여 피검자의 스트레스 또는 감성상태 등을 판단하게 된다.(S112)(S113)

이와 같이 상기 룩업테이블(120)을 업데이트하는 시간이 지날수록 피검자 고유의 정규화된 룩업테이블로 자동 변환되어, 점차 정확성이 향상된 자신만의 룩업테이블을 갖게 되어, 심전도를 이용하여 자신의 현재 스트레스 또는 감성상태를 분석하고자 할 때, 저장된 자신의 룩업테이블을 참조하므로, 심전도 측정시작 20~30초 이내면, 정확한 분석이 가능하게 된다.

그리고, 상기에서 본 발명의 특정한 실시 예가 설명 및 도시되었지만 본 발명의 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법은 룩업테이블을 데이터베이스하기 위한 RRI에 영향을 주는 다양한 조건에 맞는 룩업테이블이 가능하며, RRI를 산출하기 위한 최소 개수는 128,256개 등 다양하게 변형되어 실시될 수 있음은 자명한 일이다.

그러나, 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상이나 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며, 이와 같은 변형된 실시 예들은 본 발명의 첨부된 특허청구범위 내에 포함된다 해야 할 것이다.

101 : 심전도센서 111 : A/D변환부
112 : 마이크로콘트롤러 113 : 데이터베이스

Claims (4)

1. 심박에 따른 정규화된 128개의 RRI가 내장된 룩업테이블을 데이터베이스에 저장하고, 심전도센서로부터 피검자의 실시간 심전도신호를 입력받은 마이크로콘트롤러에 의해 RRI를 산출하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법에 있어서,
   상기 피검자로부터 입력된 피검자의 신상정보를 데이터베이스에 저장 등록하는 제1과정;
   상기 등록된 피검자의 측정된 심전도신호에서 실시간 RRI를 산출하는 제2과정;
   상기 제2과정에서 산출된 RRI로부터 평균 심박(HR)을 산출하고, 상기 데이터베이스에서 피검자와 동일 조건의 룩업테이블 데이터를 불러온 후, 상기 심박에 해당하는 영역에 저장되어 있는 RRI 128개를 호출하는 제3과정;
   상기 데이터베이스에서 호출한 128개의 RRI를 이용하여 심박변이도를 산출하는 제4과정; 및
   상기 각 과정을 진행하는 동안 실시간으로 산출된 RRI에서 평균 심박수를 산출하여 산출된 심박수에 해당하는 룩업테이블의 해당 영역에 RRI값을 업데이트하는 제5과정;을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 데이터베이스에 저장된 룩업테이블은 성별, 인종, 체지방 및 연령에 따라 별도로 생성되며, 상기 각 룩업테이블은 심박수별로 각각 최소 128개의 정규화된 RRI가 저장되며;
   상기 피검자의 성별, 인종, 체지방 및 연령에 따라 해당 룩업테이블을 불러와 적용하는 것을 특징으로 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제5과정의 룩업테이블은 피검자로부터 획득된 RRI를 실시간으로 업데이트를 지속하여 피검자 고유의 룩업테이블로 변환시키는 것을 특징으로 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 제4과정 또는 제5과정에서 획득된 RRI는 스트레스 또는 감성분석에 필요한 시계열(HR, SDNN, HRV-index), 주파수계열(VLF, LF, HF)의 파라미터들을 산출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업테이블을 이용한 RRI획득방법.

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