KR101627941B1 - 콜－콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜－모델 재현 장치 및 방법 - Google Patents

콜－콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜－모델 재현 장치 및 방법 Download PDF

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김재욱
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한국 한의학 연구원
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Abstract

본 발명은 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치에 관한 것으로서, 프로세서를 포함하고, 프로세서는 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하고, 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하며, 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현할 수 있다.

Description

콜－콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜－모델 재현 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF REPRODUCING BODY COLE－MODEL USING ESTIMATION OF COLE－COLE PLOT FACTOR}
본 발명은 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치에 관한 것으로서, 생체 임피던스 특성을 나타내는 전자회로를 모사할 때 필요한 소자 값을 추정하는 기술적 사상에 관한 것이다.
생체 임피던스 측정분야에서는, 여러 주파수 별로 측정된 많은 임피던스 값으로부터 특정 파라미터를 추출하여 진단이나 분석에 활용하여 많은 데이터로부터 효과적인 특징점 추출을 통해 진단의 효과성이나 분석의 정확성을 높여 문제를 해결하고자 하였다.
그러나 종래의 획득된 데이터로부터 파라미터 추출은 가능하지만 피검자사 생명체이다 보니 반복 실험을 통한 재현성 확인을 하고자 할 때 신호원 자체의 변화로 인해 재현성 확인이 어렵다는 문제점과 민감도를 객관적으로 증명하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 종래의 전자회로로 콜-콜 플롯(cole-cole plot)의 인자를 추정할 경우 실제 인체는 alpha값이 1보다 작음에도 불구하고 회로에서는 alpha값이 1이므로 이로 인한 오차가 발생하는 문제점을 해결하는 것이다.
본 발명은 콜-콜 플롯(cole-cole plot) 데이터를 변곡점 전까지의 데이터로 원형으로 피팅(fitting) 연산하고, 리액턴스(reactance) 축 방향으로의 이동을 통하여 콜-콜 모델에 필요한 R, C, tau, alpha 값을 추정하고 이 값으로 전자회로를 구성하는 것이다.
본 발명은 전자회로로 구현된 모델을 통해서 얻어진 임피던스 데이터를 다시 역 방향의 리액턴스 축으로 이동하여 최대한 생체 임피던스 모사 결과와 유사한 값으로 환산하는 것이다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치로서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현되는 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 연산부, 및 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 추정부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 연산부는, 상기 생체 임피던스 데이터를 전처리 하여 연속적인 커브를 획득하고, 저주파수 영역에서 고주파수 영역으로 상기 커브를 따라서 2차 미분하여 미분 값이 양에서 음으로 변하기 시작하는 점을 변곡점으로 식별할 수 있다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치는 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 생성부를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 추정부는, 상기 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터를 리액턴스 축 방향으로 이동하여 R, C, tau, 및 alpha 값 중에서 적어도 하나를 포함하는 콜-콜 플롯 인자를 추정할 수 있다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치는 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 리액턴스 축 방향으로 역이동하여 기 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인할 수 있다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치는 검체의 특정 신체부위로부터 LCR 미터의 상기 생체 임피던스 데이터를 수집하는 센서를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 연산부는, 상기 수집된 생체 임피던스 데이터로 콜-콜 플롯을 생성하고, 상기 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지의 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하며, 상기 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다. 여기서 말하는 원형 모델은 일정한 반경을 갖는 원 모양의 모델 뿐만 아니라, 타원형 모델 등을 모두 포함하는 의미로 사용된다. 이하 본 명세서 전반에 걸쳐서 별다른 언급이 없더라도 원형 모델은 타원형 모델을 포함하는 개념으로 해석된다.
일실시예에 따른 상기 추정부는 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터로부터 Rinf, Ro를 추정하고, 리액턴스의 최대값과 상기 원형 모델에 대한 원의 반경과의 관계에 기초하여 alpha를 추정하며, 상기 추정된 alpha와 기존의 데이터의 임의의 값을 이용하여 tau를 추정하고, 상기 생성부는, 추정된 Rinf, Ro, alpha, 및 tau를 포함하는 상기 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 인체 콜-콜 모델을 재현할 수 있다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치의 동작 방법으로서, 상기 방법은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 단계, 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 단계, 및 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계는, 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 상기 리액턴스 축 방향으로 역이동하는 단계, 및 상기 역이동된 임피던스 데이터와 상기 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 원형 모델로 피팅 연산하는 단계는, 상기 수집된 생체 임피던스 데이터로 콜-콜 플롯을 생성하는 단계, 상기 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하는 단계, 및 상기 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 상기 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 단계는, 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터로부터 Rinf, Ro를 추정하는 단계, 리액턴스의 최대값과 상기 원형 모델에 대한 원의 반경과의 관계에 기초하여 alpha를 추정하는 단계, 및 상기 추정된 alpha와 기존의 데이터의 임의의 값을 이용하여 tau를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 콜-콜 모델을 재현하는 단계는, 상기 추정된 Rinf, Ro, alpha, 및 tau를 포함하는 상기 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 임피던스를 활용하여 검사하는 다양한 기계의 phantom으로 활용할 경우 검체의 변화가 없으므로 안정적인 재현성과 반복성 실험을 할 수 있다.
본 발명에 따르면 기 획득된 정보나 원하는 성격에 맞추어 측정기나 측정 방법에 대한 신뢰성 평가 시 측정 대상의 생체 임피던스 특성을 전자회로를 통하여 모사할 때 필요한 소자 값을 추정하여 해결할 수 있다.
본 발명에 따르면 종래의 전자회로로 콜-콜 플롯(cole-cole plot)의 인자를 추정할 경우 실제 인체는 alpha값이 1보다 작음에도 불구하고 회로에서는 alpha값이 1이므로 이로 인한 오차가 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.
본 발명에 따르면 콜-콜 플롯(cole-cole plot) 데이터를 변곡점 전까지의 데이터로 원형으로 피팅(fitting) 연산하고, 리액턴스(reactance) 축 방향으로의 이동을 통하여 콜-콜 모델에 필요한 R, C, tau, alpha 값을 추정하고 이 값으로 전자회로를 구현할 수 있다.
본 발명에 따르면 구현된 모델을 통해서 얻어진 임피던스 데이터를 다시 역 방향의 리액턴스 축으로 이동하여 최대한 생체 임피던스 모사 결과와 유사한 값으로 환산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치를 설명하는 블록도이다.
도 2는 신체를 임피던스 모델로 모사한 회로를 설명하는 도면이다.
도 3 및 4는 원형 피팅을 설명하는 도면이다.
도 5는 원형 피팅 연산된 결과를 설명하는 도면이다.
도 6은 원형 피팅 연산된 결과로부터 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 도면이다.
도 7은 추정된 콜-콜 플롯 인자를 이용해서 시뮬레이션하는 도면이다.
도 8은 회로를 구성하기 위해 참고하는 데이터를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 10은 원형 피팅을 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치(100)를 설명하는 블록도이다.
본 발명은 생체 임피던스 특성을 나타내는 전자회로를 모사할 때 필요한 소자 값을 추정할 수 있다.
이를 위해, 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치(100)는 프로세서에 의해서 구현되는 연산부(110), 추정부(120), 및 생성부(130)를 포함한다.
일실시예에 따른 센서는 검체의 특정 신체부위로부터 LCR 미터의 생체 임피던스 데이터를 수집할 수 있다.
일실시예에 따른 연산부(110)는 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터만을 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다. 예를 들어, 연산부(110)는 생체 임피던스 데이터를 전처리 하여 연속적인 커브를 획득하고, 저주파수 영역에서 고주파수 영역으로 상기 커브를 따라서 2차 미분하여 미분 값이 양에서 음으로 변하기 시작하는 점을 변곡점으로 식별할 수 있다. 일례로, 연산부(110)는 측정된 인체 임피던스 데이터에, qubic spline interpolation 등의 보간법과 smoothing 기법을 적용하여 데이터의 연속적인 커브를 획득할 수 있다.
또한, 추정부(120)는 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정할 수 있다. 또한, 생성부(130)는 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 생체 임피던스 특성을 전자회로를 통하여 모사할 때 필요한 소자 값을 결정함으로써, 인체 콜-콜 모델을 재현(reproducing)할 수 있다.
도 2는 신체를 임피던스 모델로 모사한 회로(200)를 설명하는 도면이다.
신체를 임피던스 모델로 모사한 회로(200)는 왼쪽 머리 부분 회로(201), 오른쪽 머리 부분 회로(202), 왼쪽 손 부분 회로(203), 오른쪽 손 부분 회로(204), 왼쪽 다리 부분 회로(205), 오른쪽 다리 부분 회로(206), 및 몸통 부분 회로(207)를 포함할 수 있다.
각 부분 회로들은 Body 모델로 알려진 R//C+R 회로를 포함하면서 몸의 팔, 다리, 몸통, 목 등과 같은 세그먼트를 나타내며, 각 신체 특성에 따라 다른 생체 임피던스 데이터를 출력할 수 있다.
일례로, 도 1의 센서(110)는 각 부분 회로들로부터 검체의 특정 신체부위에 해당하는 LCR 미터로서, 5kHz~2.5MHz까지 LCR 미터 임피던스 값을 LCR 미터의 생체 임피던스 데이터로 수집할 수 있다.
도 3 및 4는 원형 피팅을 설명하는 도면이다.
도 3은 검체의 특정 신체부위로부터 수집된 생체 임피던스 데이터를 콜-콜 플롯의 형태로 나타낸다.
생체 임피던스 임피던스 데이터를 주파수에 따른 저항와 위상 정보를 통해 나타내면 체지방 분석이나 세포 특성을 관찰하는데 이용된다.
그러나, 이러한 정보들을 효과적으로 분류하기 위해서는 원데이터를 그대로 사용하는 것보다 임피던스 특성을 실수부와 허수부로 나누어 콜-콜 플롯을 통해 표현하는 것이 바람직하다.
콜-콜 플롯은 전자회로 모델로 구현될 수 있고, Rinf, R1등의 정보와 tau, alpha의 인자가 반영된 방정식으로 나타낼 수 있고, 이러한 방정식을 통해 cole-cole plot에 대한 정량적인 분류가 가능하다.
다만, 실제에서는 차수가 많아지면 콜-콜 플롯 인자의 추정이 어렵기 때문에 하나의 tau와 alpha값을 구하여 콜-콜 플롯을 산출할 수 있다.
산출된 콜-콜 플롯은 EBI 데이터로서 도면부호 301과 같이 표현될 수 있다. 이 중에서도, 일실시예에 따른 연산부(110)는 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터만(302)을 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다.
도 4의 도면부호 401을 통해서 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점을 표현하고 있다. 또한, 도면부호 401은 마지막 데이터가 기록될 때의 주파수를 나타낸다.
도 5는 원형 피팅 연산된 결과를 설명하는 도면이다.
일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 장치의 연산부는 수집된 생체 임피던스 데이터, 즉 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 이용하여 콜-콜 플롯을 생성하고, 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지의 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하며, 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다.
구체적으로, 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터는 도면부호 510에 해당하는 그래프와 같이 중심점을 확인할 수 있다. 이에, 도면부호 520에 해당하는 그래프와 같이 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터를 y축(리액턴스 축) 방향으로 이동시켜 R, C, tau, alpha 값 등을 포함하는 콜-콜 플롯 인자를 추정할 수 있다.
구체적으로, 인체 콜-콜 모델 재현 장치의 추정부는 피팅 연산된 그래프(520)에서 리액턴스가 0일 때를 고려하여 Rinf, Ro를 추정하고, 리액턴스의 최대값과 원의 반경과의 관계를 통해서 alpha를 추정할 수 있다. 또한, 인체 콜-콜 모델 재현 장치는 추정 후 기존의 데이터의 임의의 값을 이용하여 tau를 추정할 수 있고, 결국 추정부는 R, alpha, 및 tau로부터 C를 추정할 수 있다.
보다 구체적으로, 사람의 상지의 임피던스를 5kH~2.5kHz까지 표현한 것으로 가정하고, 콜-콜 플롯을 위한 위 인자를 추정하는 경우를 고려할 수 있다.
이 경우, 도면부호 510의 그래프와 같이 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 이용하여 원형 피팅이 가능하고, 이 때 대 부분의 데이터는 피팅 연산된 원형상에 존재한다. 하지만 원의 중점은 y=0축에 존재하지 않는다. 만약 회로 모델로 시뮬레이션을 하였다면 y=0의 축에 존재할 것인데, 이것은 alpha가 1이 아님을 의미한다.
따라서, 원의 중점이 y=0축에 위치할 수 있도록 생체 임피던스 데이터를 임피던스 축 방향으로 이동하고, 추정된 원(타원)의 반경을 통해서 alpha을 추정할 수 있다.
구체적으로 alpha(
Figure 112014118578740-pat00001
)는 아래 [수학식 1]을 통해서 추정할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112014118578740-pat00002

위 [수학식 1]에서 alpha는 생체 임피던스 데이터의 위상을 나타내고,
Figure 112014118578740-pat00003
및
Figure 112014118578740-pat00004
은 생체 임피던스 데이터 중 서로 다른 저항 값에서의 변위 값으로 해석될 수 있다.
또한, alpha가 구해지면 alpha를 이용하여 tau를 산출할 수 있다.
구체적으로는 아래 [수학식 2]를 이용하여 tau(
Figure 112014118578740-pat00005
)를 계산할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112014118578740-pat00006

[수학식 2]에서
Figure 112014118578740-pat00007
는 저항의 최대값으로 해석될 수 있다.
즉, tau는 C와 관련이 있고, 이것은 변곡점에 영향을 준다. 그러므로 변곡점의 위치를 알면 tau를 구할 수 있다.
Alpha를 얻은 이후 원 데이터에서 임의의 하나의 값을 아래 [수학식 3]에 대입하여 T를 구할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112014118578740-pat00008

[수학식 3]에서
Figure 112014118578740-pat00009
는 생체 임피던스 값으로 해석될 수 있고,
Figure 112014118578740-pat00010
는 초기 저항값에 반대되는 것으로 R이 무한대 일 때의 저항 값으로 해석될 수 있으며,
Figure 112014118578740-pat00011
는 초기 저항 값으로 해석될 수 있다.
T를 산출하면, C또한 수학식 4를 통해 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112014118578740-pat00012

Figure 112014118578740-pat00013
는 초기 저항값에 반대되는 것으로 R이 무한대 일 때의 저항 값으로 해석될 수 있으며,
Figure 112014118578740-pat00014
는 초기 저항 값으로 해석될 수 있다.
이렇게 산출된 콜-콜 플롯을 위한 인자들을 이용하여 도 6의 그래프를 표현할 수 있다.
도 7은 추정된 콜-콜 플롯 인자를 이용해서 시뮬레이션하는 도면(700)이다.
도 7은 추정된 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 시뮬레이션한 결과를 나타낸다. 시뮬레이션 결과에 따라서 추정된 콜-콜 플롯 인자의 신뢰도가 측정될 수 있다. 만약, 선정된 기준 값 이상으로 신뢰도가 측정되는 경우 추정된 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 전자회로를 구현할 수 있다.
도 8은 회로를 구성하기 위해 참고하는 데이터를 설명하는 도면이다.
도 8은 상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 상기 리액턴스 축 방향으로 역이동하여 상기 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인할 수 있다.
즉, 도 7은 도 5에서 설명한 추정 방법으로 R, C, tau, alpha 값을 기반으로 실제 회로를 구성하여 다시 LCR meter로 임피던스 값을 얻은 결과를 보여준다. 도 7의 그래프는 전자회로를 이용하였기 때문에 alpha가 1에 대한 결과로 얻어지지만 이렇게 얻은 데이터를 앞의 리액턴스 축만큼 이동하면 실제 얻어진 데이터와 유사한 결과를 얻을 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법을 설명하는 흐름도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 신체부위별로 LCR 미터의 생체 임피던스 데이터를 수집할 수 있다(단계 901).
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다(단계 902). 이는 도 10을 통해서 상세히 설명한다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하고, 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현할 수 있다(단계 904).
일례로, 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 인체 콜-콜 모델을 재현하기 위해, 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 리액턴스 축 방향으로 역이동하고, 역이동된 임피던스 데이터와 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인할 수 있다. 만약 대응되는 경우 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 인체 콜-콜 모델을 구현할 수 있다. 만약, 대응되지 않는 다면 콜-콜 플롯 인자를 조절하여 상기 전자회로를 수정할 수 있다.
다른 일례로, 본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 인체 콜-콜 모델을 재현할 수 있도록 추정된 콜-콜 플롯 인자를 제공할 수 있다.
이렇게 추정된 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 생성된 전자 회로는 임피던스를 활용하여 검사하는 다양한 기계의 phantom으로 활용할 수 있고, 일반적인 신체와 달리 검체의 변화가 없으므로 안정적인 재현성과 반복성 실험을 할 수 있다.
도 10은 원형 피팅을 보다 구체적으로 설명하는 흐름도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 인체 콜-콜 모델 재현 방법은 원형 피팅을 위해, 수집된 생체 임피던스 데이터로 콜-콜 플롯을 생성하고(단계 1001), 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하며(단계 1002), 상기 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산할 수 있다(단계 1003).
본 발명의 인체 콜-콜 모델 재현 장치 및 방법을 이용하면, 임피던스를 활용하여 검사하는 다양한 기계의 phantom으로 활용할 경우 검체의 변화가 없으므로 안정적인 재현성과 반복성 실험을 할 수 있다. 뿐만 아니라, 기 획득된 정보나 원하는 성격에 맞추어 측정기나 측정 방법에 대한 신뢰성 평가 시 측정 대상의 생체 임피던스 특성을 전자회로를 통하여 모사할 때 필요한 소자 값을 추정하여 해결할 수 있다. 또한, 종래의 전자회로로 콜-콜 플롯(cole-cole plot)의 인자를 추정할 경우 실제 인체는 alpha값이 1보다 작음에도 불구하고 회로에서는 alpha값이 1이므로 이로 인한 오차가 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. 또한, 콜-콜 플롯(cole-cole plot) 데이터를 변곡점 전까지의 데이터로 원형으로 피팅(fitting) 연산하고, 리액턴스(reactance) 축 방향으로의 이동을 통하여 콜-콜 모델에 필요한 R, C, tau, alpha 값을 추정하고 이 값으로 전자회로를 할 수 있다. 또한, 구현된 모델을 통해서 얻어진 임피던스 데이터를 다시 역 방향의 리액턴스 축으로 이동하여 최대한 생체 임피던스 모사 결과와 유사한 값으로 환산할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

  1. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치로서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현되는:
    수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 연산부; 및
    상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 추정부
    를 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연산부는, 상기 생체 임피던스 데이터를 전처리 하여 연속적인 커브를 획득하고, 저주파수 영역에서 고주파수 영역으로 상기 커브를 따라서 2차 미분하여 미분 값이 양에서 음으로 변하기 시작하는 점을 변곡점으로 식별하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 생성부
    를 더 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는,
    상기 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터를 리액턴스 축 방향으로 이동하여 R, C, 및 tau 값 중에서 적어도 하나를 포함하는 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 상기 리액턴스 축 방향으로 역이동하여 상기 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    검체의 특정 신체부위로부터 LCR 미터의 상기 생체 임피던스 데이터를 수집하는 센서
    를 더 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 수집된 생체 임피던스 데이터로 콜-콜 플롯을 생성하고, 상기 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지의 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하며, 상기 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터로부터 Rinf, Ro를 추정하고, 리액턴스의 최대값과 상기 원형 모델에 대한 원의 반경과의 관계에 기초하여 alpha를 추정하며, 상기 추정된 alpha와 기존의 데이터의 임의의 값을 이용하여 tau를 추정하고,
    상기 생성부는, 추정된 Rinf, Ro, alpha, 및 tau를 포함하는 상기 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치.
  9. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 인체 콜-콜 모델 재현 장치의 동작 방법으로서, 상기 방법은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는:
    수집된 생체 임피던스 데이터 중에서 변곡점 발생 이전까지의 생체 임피던스 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 단계;
    상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터에 기초하여 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기초하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계
    를 포함하는 인체 콜-콜 모델을 재현 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계는,
    상기 추정된 콜-콜 플롯 인자에 기반하는 전자회로를 통해 획득한 임피던스 데이터를 리액턴스 축 방향으로 역이동하는 단계; 및
    상기 역이동된 임피던스 데이터와 상기 생체 임피던스 데이터와의 대응 여부를 확인하는 단계
    를 포함하는 인체 콜-콜 모델을 재현 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 원형 모델로 피팅 연산하는 단계는,
    상기 수집된 생체 임피던스 데이터로 콜-콜 플롯을 생성하는 단계;
    상기 생성된 콜-콜 플롯 중에서 변곡점 발생 이전까지 원에 해당하는 부분의 데이터만을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 데이터를 원형 모델로 피팅 연산하는 단계
    를 포함하는 인체 콜-콜 모델을 재현 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 콜-콜 플롯 인자를 추정하는 단계는,
    상기 원형 모델로 피팅 연산된 생체 임피던스 데이터로부터 Rinf, Ro를 추정하는 단계;
    리액턴스의 최대값과 상기 원형 모델에 대한 원의 반경과의 관계에 기초하여 alpha를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 alpha와 기존의 데이터의 임의의 값을 이용하여 tau를 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 콜-콜 모델을 재현하는 단계는,
    상기 추정된 Rinf, Ro, alpha, 및 tau를 포함하는 상기 콜-콜 플롯 인자를 이용하여 인체 콜-콜 모델을 재현하는 단계
    를 포함하는 인체 콜-콜 모델을 재현 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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RU2752594C1 (ru) * 2020-05-15 2021-07-29 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ классификации биологических объектов на основе многомерного биоимпедансного анализа и устройство для его реализации

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040077558A (ko) * 2003-02-28 2004-09-04 가부시키가이샤 타니타 신체 조성 측정장치
JP2012061057A (ja) * 2010-09-14 2012-03-29 Kitasato Institute 生体の電気的インピーダンス断層像測定装置
KR20130014434A (ko) * 2011-07-28 2013-02-07 요코가와 덴키 가부시키가이샤 전지 셀의 임피던스를 연산하기 위한 디바이스 및 전지 임피던스 측정 시스템

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040077558A (ko) * 2003-02-28 2004-09-04 가부시키가이샤 타니타 신체 조성 측정장치
JP2012061057A (ja) * 2010-09-14 2012-03-29 Kitasato Institute 生体の電気的インピーダンス断層像測定装置
KR20130014434A (ko) * 2011-07-28 2013-02-07 요코가와 덴키 가부시키가이샤 전지 셀의 임피던스를 연산하기 위한 디바이스 및 전지 임피던스 측정 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2752594C1 (ru) * 2020-05-15 2021-07-29 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) Способ классификации биологических объектов на основе многомерного биоимпедансного анализа и устройство для его реализации

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