KR102034038B1 - 수면 장애 감지 장치 및 방법 - Google Patents

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박정환
조성필
송미혜
신재연
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주식회사 메쥬
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Abstract

수면 장애 감지 장치에 관한 것으로, 피검자의 목 부위에 부착 가능한 패치부, 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출하는 센서부, 검출된 상기 생체 신호로부터 수면 신호를 생성하고, 상기 수면 신호에 기초하여 수면 장애를 추정하는 판단부 및 상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송하는 통신부를 포함하되, 상기 센서부, 판단부 및 통신부는 상기 패치부에 일체형으로 구비될 수 있다.

Description

수면 장애 감지 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR SLEEP DISORDER DETECTION}
본원은 수면 장애 감지 장치 및 방법에 관한 것이다.
수면무호흡증(sleep apnea, OSA)은, 수면 중 호흡이 멈추는 수면호흡장애로, 다양한 심혈관계 질환의 발생율을 높이기 때문에 더욱 깊은 주의가 필요하다. 일반적으로 한국인 남성 20명 중 한명 꼴로 수면무호흡증을 앓고 있는 것으로 알려져 있으나, 대다수가 수면무호흡증임을 인지하지 못한 실정이다.
수면무호흡증을 진단 하는 방법으로는 수면다원검사가 있으나, 고가이고, 여러 개의 센서 부착에서 오는 불편함, 전문가의 도움과 환경 제한을 많이 받는다는 단점이 있다. 최근에는 고성능 마이크로폰을 이용하여, 마이크로폰 출력신호에서 코골이를 분리하여, 수면무호흡증을 추정하는 방법이 제안되었으나, 주변 잡음에 의한 성능 저하, 고가의 마이크로폰을 사용해야 하는 단점이 있었다. 또한, 종래의 방법으로 심박변이(heart rate variability, HRV) 분석을 통해 수면무호흡증을 검출하는 방법은 심전도 신호만 이용하는 것으로, 다수의 전극을 몸에 부착해야 한계점이 있었다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제2015-0033197호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 수면무호흡증을 검사하기 위한 센싱 장치를 최소화할 수 있는 수면 장애 감지 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 단일 센서로 코골이 및 무호흡을 검출할 수 있는 수면 장애 감지 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 장치는, 피검자의 목 부위에 부착 가능한 패치부, 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출하는 센서부, 검출된 상기 생체 신호로부터 수면 신호를 생성하고, 상기 수면 신호에 기초하여 수면 장애를 추정하는 판단부 및 상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송하는 통신부 및 상기 센서부, 상기 판단부 및 상기 통신부에 전원을 공급하는 전원부를 포함하되, 상기 센서부, 판단부, 통신부 및 전원부는 상기 패치부에 일체형으로 구비될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 장애는 코골이 및 무호흡을 포함하고, 상기 센서부는, 압전 센서를 포함하되, 상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동과 호흡에 따른 움직임, 심장박동에 따른 움직임, 수면 중 뒤척임에 따른 움직임 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 신호는 코골이 신호, 심박 신호, 호흡 신호 및 움직임 신호를 포함하고, 상기 판단부는, 고역통과 필터링된 상기 생체 신호의 에너지 신호로부터 상기 코골이 신호를 생성하고, 저역통과 필터링된 상기 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 상기 심박 신호를 생성하고, 상기 코골이 신호 및 상기 심박 신호에 기초하여 수면무호흡증수면무호흡증(sleep apnea, OSA)을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 피에조 센서로 측정되는 진동 신호의 이벤트(코골이)의 길이와 세기에 대한 분포도를 산출하고, 상기 코골이 신호는 이벤트의 길이와 세기에 기초한 코골이 지수를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 모션센서로 측정되는 움직임 신호의 고역통과필터 출력의 자기상관성 연산에 의한 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복하고, 상기 심박 신호는 검출된 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 판단부는, 상기 코골이 지수가 0인 구간을 상기 수면무호흡증 후보 구간으로 설정하고, 상기 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출하되, 상기 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법은, 피검자의 목부위에서 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출하는 단계, 검출된 상기 생체 신호로부터 수면 신호를 생성하고, 상기 수면 신호에 기초하여 수면 장애를 추정하는 단계 및 상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 장애는 코골이 및 무호흡을 포함하고, 상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동 호흡에 따른 움직임, 심장박동에 따른 움직임, 수면 중 뒤척임에 따른 움직임 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 신호는 코골이 신호 및 심박 신호를 포함하고, 상기 수면 장애를 추정하는 단계는, 고역통과 필터링된 상기 생체 신호의 에너지 신호로부터 상기 코골이 신호를 생성하고, 저역통과 필터링된 상기 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 상기 심박 신호를 생성하고, 상기 코골이 신호 및 상기 심박 신호에 기초하여 수면무호흡증수면무호흡증(sleep apnea, OSA)을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 장애를 추정하는 단계는, 피에조 센서로 측정되는 상기 에너지 신호의 이벤트(코골이)의 길이와 세기에 대한 분포도를 산출하고, 상기 코콜이 신호는 상기 이벤트의 길이와 세기에 기초한 코골이 지수를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 장애를 추정하는 단계는, 상기 자기상관성 연산에 의한 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복하고, 상기 심박 신호는 검출된 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 수면 장애를 추정하는 단계는, 상기 코골이 지수가 0인 구간을 상기 수면무호흡증 후보 구간으로 설정하고, 상기 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출하되, 상기 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 센싱, 처리, 통신의 모듈을 일체화하여, 수면무호흡증을 검사하기 위한 센싱 장치를 최소화할 수 있는 수면 장애 감지 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 압전 센서와 모션센서를 통해 감지된 생체 신호에 기초하여 코골이 및 무호흡을 검출할 수 있는 수면 장애 감지 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 장치의 구현예를 도시한 도면이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법의 수면 장애 추정의 흐름을 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 장치의 구현예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 수면 장애 감지 장치(100)는 목 부위에서 생체 신호를 검출하고, 이를 통해 수면 장애를 판단할 수 있다. 수면 장애는 코골이 및 무호흡을 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 종래의 수면다원검사는 근전도, 뇌전도, 심전도, 안전도, 혈압, 구비성 기류(oronasal airflow), 호흡, 산소포화도, 사지 운동, 기관지음(tracheal sound), 코골음 등을 측정하기 위해 다양한 센서를 피검자의 신체에 부착하여 진행된다. 따라서, 전문 시설이나 인력, 장비 등이 필요하며 피검자의 입장에서도 검사실에서 밤 시간동안 진행하는 수면다원검사에 의해 시간적, 공간적 제약이 따르게 된다. 또한, 검사실의 낯선 환경과 많은 센서의 부착으로 인해 피검자가 불편함과 거부감을 느낄 수 있고, 높은 검사 비용 및 긴 대기시간 등의 단점이 존재한다. 반면, 수면 장애 감지 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이, 목 부위에만 장착하여 피검자의 수면 장애를 판단할 수 있으므로, 피검자에게 공간적 시간적 제한을 받지 않고 수면 상태를 모니터링 할 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 수면 장애 감지 장치(100)는 패치부(110), 센서부(120), 판단부(130), 통신부(140) 및 전원부(150)을 포함할 수 있다. 패치부(110)는 피검자의 목 부위에 부착 가능한 형태로 마련될 수 있다. 목 부위는 기도, 성대, 경동맥이 위치하기 때문에 피검자의 코골이, 무호흡, 심박수 등을 포함하는 수면 장애를 검출하기에 이점이 있는 위치이다. 패치부(110)는 다양한 형태로 피검자의 목 부위에 부착될 수 있으며, 부착의 형태는 공지된 사항이므로 구체적인 설명은 생략한다. 또한 패치부의 부착 위치는 상기 목 부위에 한정하지 않고 다양한 신체 부위가 될 수 있음은 자명하다. 본원의 일 실시예에 따르면, 상기 센서부(120), 판단부(130), 통신부(140), 및 전원부(150)는 패치부(110)에 일체형으로 구비될 수 있다.
센서부(120)는 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출할 수 있다. 예시적으로 센서부(120)는 압전 센서(piezo sensor)와 모션 센서(motion sensor)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동과 호흡에 따른 움직임, 심장박동에 따른 움직임, 수면 중 뒤척임에 따른 움직임을 포함할 수 있다. 압전 센서는 소정의 압력을 받으면 가해진 압력에 따라 전압의 크기를 다르게 하여 전기적인 반응이 일어나는 센서를 의미하며, 모션 센서는 움직임의 크기와 방향에 따라 전압의 크기를 다르게 하여 전기적인 반응이 일어나는 센서를 의미한다. 센서부(1201)는 패치부(110)와 일체형으로 구비될 수 있으므로, 피검자의 목 부위에 접촉되어 피검자의 호흡 또는 코골이시 성대의 떨림에 의한 진동을 감지할 수 있다. 수면 장애 감지 장치(100)는 압전 센서와 모션 센서에서 검출된 정보만으로 수면 장애를 판단할 수 있으므로, 피검자의 신체에 부착되는 센서를 최소화할 수 있으며, 이를 통해, 피검자에게 가해지는 이물감을 최소화 할 수 있다.
판단부(130)는 검출된 상기 생체 신호로부터 수면 신호를 생성하고, 수면 신호에 기초하여 수면 장애를 추정할 수 있다. 예시적으로, 수면 신호는 코골이 신호, 호흡 신호, 움직임 신호 및 심박 신호를 포함할 수 있다. 판단부(130)는 피에조 센서로부터 검출된 신호를 고역통과 필터링할 수 있고, 고역통과 필터링된 피에조 센서 신호로부터 에너지 신호를 계산하여 그 결과를 상기 코골이 신호로 생성할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 모션 센서로부터 검출된 신호를 고역통과 필터링 할 수 있고, 고역통과 필터링된 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 그 결과를 상기 심박 신호로 생성할 수 있다. 또한, 모션 센서로부터 검출된 신호를 저역통과 필터링할 수 있고, 저역통과 필터링된 상기 신호를 평활화(smooting)하여 호흡 신호를 생성할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 모션 센서를 통해 검출된 신호를 대역통과 필터링 할 수 있고, 대역통과 필터링된 신호의 면적(signal magnitude area, SMA)을 통해 움직임 신호를 생성할 수 있다. 예시적으로, 피에조 센서 신호로부터 코골이 신호를 생성하기 위한 상기 고역통과 필터링은 20Hz이상의 성분을 갖는 생체 신호를 의미한다. 또한, 모션 센서 신호로부터 호흡 신호를 생성하기 위한 저역통과 필터링은 1Hz 미만의 신호를 의미하며, 심박 신호를 생성하기 위한 고역통과 필터링은 1~30Hz의 신호를 의미한다. 또한, 움직임 신호를 생성하기 위한 대역통과 필터링은 0.5~20Hz의 신호를 의미한다.
판단부(130)는 생체 신호로부터 수면 신호를 생성함으로써, 수면중 코골이 또는 무호흡, 움직임, 심박신호를 검출하기 위한 정보로 활용할 수 있다. 즉, 수면 중에는 코골이, 무호흡 외에도 잠꼬대, 뒤척임 등에 의해 진동이 발생하여 압전 센서와 모션 센서가 이를 감지할 수 있으나, 코골이 또는 무호흡을 검출하기 위해 설정된 저역 및 고역 주파수로 저역통과 필터링 및 고역통과 필터링을 수행함으로써, 잠꼬대 또는 뒤척임을 코골이 또는 무호흡으로 오인하지 않을 수 있다.
판단부(130)는 생성된 코골이 신호 및 심박 신호에 기초하여 수면무호흡증수면무호흡증(sleep apnea, OSA)을 추정할 수 있다. 구체적으로, 상기 코골이 신호의 에너지 신호는 데시벨로 측정될 수 있다. 판단부(130)는 데시벨로 측정되는 상기 에너지 신호의 이벤트 즉, 코골이의 길이와 세기에 대한 분포도를 연산할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 연산된 분포도를 이용하여, 코골이 지수(snoring index)를 산출할 수 있다. 따라서, 상기 코골이 신호는 상기 소리이벤트의 길이와 세기에 기초한 코골이 지수를 포함할 수 있다. 판단부(130)는 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하면 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있고, 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하지 않는 경우 호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 이때, 코골이 지수에 따라 코골이의 강도가 결정될 수 있다. 예시적으로, 코골이 지수가 0인 경우, 피검자가 코를 골지 않고 수면 중인 상태일 수 있다. 또한, 코골이 지수가 증가할수록 코골이의 강도가 강해진다고 해석할 수 있다.
코골이 지수가 0인 경우 즉, 코를 골지 않는 상태는 무호흡 상태일 수도 있기 때문에, 판단부(130)는 호흡 신호와 심박 신호, 움직임 신호를 이용하여 코를 골지 않는 상태인지 무호흡 상태인지 판단할 수 있다. 구체적으로, 판단부(130)는 상기 자기상관성 연산에 의한 상기 심박 신호의 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 검출된 피크값 중 미리 설정된 임계값 이상의 피크값만을 검출할 수 있다. 이를 통해, 피검자의 호흡과 움직임 신호에 기초하여 생성된 심박 신호인지, 기타 움직임 또는 외력에 의해 발생된 심박 신호인지를 구분하여 활용할 수 있다. 예시적으로, 상기 미리 설정된 시간은 1분일 수 있다. 피검자의 호흡에 의한 몸의 움직임에 의해 발생한 심박 신호와 전술한 바와 같이 호흡이 아닌 다른 움직임(잠꼬대, 뒤척임) 또는 외력에 의해 발생한 심박 신호는 그 주파수가 상이할 수 있다. 그리고 움직임에 의해 발생하는 움직임 신호가 일정 크기를 초과한다면 호흡이나 코골이가 아닌 피검자의 수면 중 움직임으로 볼 수 있다. 따라서, 반복적으로 피크값을 검출하고 이를 무호흡 판단의 자료로 사용함으로써, 무호흡 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 판단부(130)는 검출된 모든 피크값을 1차 미분하여 펄스 간격을 연산할 수 있고, 펄스 간격을 통해 박동변이율(pulse tate)을 산출할 수 있다. 즉, 상기 심박 신호는 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함할 수 있다. 본원의 일 실시예에 따르면, 센서부(120)는 복수개의 압전 센서를 포함할 수 있다. 판단부(130)는 복수개의 압전 센서에서 검출된 생체 신호 각각에 기초하여 복수의 심박 신호를 생성할 수 있다. 예시적으로, 제1압전 센서, 제2압전 센서 및 제3압전 센서가 구비되는 경우, 판단부(130)는 제1심박 신호, 제2심박 신호 및 제3심박 신호에 의한 피크값을 검출할 수 있다. 이때, 판단부(130)는 제1심박 신호, 제2심박 신호 및 제3심박 신호에서 공통적으로 검출되는 피크값을 이용하여 박동변이율(pulse tate)을 산출할 수 있으므로, 무호흡 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
판단부(130)는 코골이 지수가 0인 구간을 수면무호흡 후보 구간으로 설정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 코골이지수가 0인 구간은 코를 골지 않고 수면 중인 상태일 수도 있고 무호흡 상태일 수도 있기 때문에, 해당 구간을 수면무호흡 후보 구간으로 설정할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출할 수 있다. 코를 골지 않고 수면 중인 상태인 경우, 정상적으로 호흡이 이루어지기 때문에, 심박의 변화가 발생하지 않을 수 있다. 반면, 무호흡 상태인 경우, 무호흡이 지속될수록 심박이 빨라지는 등의 심박의 변화가 발생할 수 있다. 판단부(130)는 이러한 심박 파라미터를 검출하여 무호흡 상태를 검출할 수 있다. 예시적으로, 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 심박 파라미터는 무호흡시 변화(증가)하는 파라미터일 수 있다. 따라서 판단부(130)는 상기 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단할 수 있고, 심박 파라미터값이 증가하지 않는 경우, 호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 판단부(130)는 호흡 신호의 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복할 수 있다. 예시적으로, 판단부(130)는 검출된 피크값에 기초하여 호흡 구간을 검출할 수 있다. 호흡 구간은 단위 시간마다 누적된 피크값을 포함하는 구간을 의미하며, 피검자의 수면 중 호흡에 따라 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 변화될 수 있다. 판단부(130)는 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이면, 코골이 수면 상태 또는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하는 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 상기 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 심박 파라미터가 증가하는 경우에는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
또한, 판단부(130)는 보다 정확한 코골이를 판단하기 위해, 움직임 신호를 더 고려하여 코골이 수면 상태를 판단할 수 있다. 예시적으로, 판단부(130)는 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 이상이면, 피검자가 수면 중 움직인 것으로 판단할 수 있다. 구체적으로, 수면 중 움직임이 있을 경우, 부정확한 코골이 판단을 도출할 수도 있으므로, 코골이, 무호흡, 심장박동의 판단은 보류하고, 움직임만을 판단할 수 있다. 한편, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우에는 움직임으로 판단될 정도로 큰 움직임이 아니기 때문에 코골이일 가능성이 높다 따라서, 판단부(130)는 상기 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
통신부(140)는 상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송할 수 있다. 구체적으로 코골이 지수 및 수면무호흡증 구간을 외부 모니터링 장치 또는 사용자 단말로 전송할 수 있다. 통신부(140)는 주기적으로 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송할 수 있다. 이를 통해, 피검자의 수면 중 수면 장애가 발생하는 구간이 보다 정밀하게 파악될 수 있다. 예시적으로 통신부(140)는 네트워크를 통해 수면 장애의 추정 결과를 전송할 수 있으며, 이러한 네트워크의 일 예에는 , 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법의 흐름을 도시한 도면이고, 도 4는 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법의 수면 장애 추정의 흐름을 도시한 도면이다.
도 3 내지 도 4에 도시된 본원의 일 실시예에 따른 수면 장애 감지 방법은 앞선 도 1 내지 도 2를 통해 설명된 수면 장애 감지 장치에 의하여 수행될 수 있다. 따라서 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 2를 통해 수면 장애 감지 장치에 대하여 설명된 내용은 도 3내지 도 4에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 S310에서 센서부(120)는 피검자의 목부위에서 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출할 수 있다. 상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동을 포함할 수 있다.
단계 S320에서 판단부(130)는 검출된 상기 생체 신호로부터 수면 신호를 생성하고, 수면 신호에 기초하여 수면 장애를 추정할 수 있다. 예시적으로, 수면 장애는 코골이 및 무호흡을 포함할 수 있다. 또한, 수면 신호는 코골이 신호 및 심박 신호를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 단계 S3201에서 판단부(130)는 생체 신호를 고역통과 필터링할 수 있고, 단계 S3202에서 고역통과 필터링된 생체 신호로부터 에너지 신호를 계산하여 검출할 수 있고, 그 결과를 상기 코골이 신호로 생성할 수 있다. 단계 S3203에서 판단부(130)는 데시벨로 측정되는 상기 에너지 신호의 소리 이벤트 즉, 코골이의 길이와 세기에 대한 분포도를 연산할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 연산된 분포도를 이용하여, 코골이 지수(snoring index)를 산출할 수 있다. 단계 S3204에서 판단부(130)는 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하는지에 대한 여부를 판단할 수 있다. 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하는 경우, 판단부(130)는 현재 피검자가 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있고, 단계 S3206에서 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하지 않는 경우 호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 이때, 코골이 지수에 따라 코골이의 강도가 결정될 수 있다.
단계 S3207에서 판단부(130)는 생체 신호를 저역통과 필터링 할 수 있고, 저역통과 필터링된 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 그 결과를 상기 심박 신호로 생성할 수 있다. 단계 S3208에서 자기상관성 연산에 의한 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복할 수 있다. 단계 S3209에서 판단부(130)는 검출된 모든 피크값을 1차 미분하여 펄스 간격을 연산할 수 있고, 펄스 간격을 통해 박동변이율(pulse tate)을 산출할 수 있다. 즉, 상기 심박 신호는 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함할 수 있다. 판단부(130)는 코골이 지수가 0인 구간을 수면무호흡 후보 구간으로 설정할 수 있다. 또한, 판단부(130)는 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출할 수 있다. 예시적으로, 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 심박 파라미터는 무호흡시 변화하는 파라미터일 수 있다. 단계 S3210에서 판단부(130)는 상기 심박 파라미터가 변화하는지 판단할 수 있다. 단계 S3211에서 판단부(130)는 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단할 수 있다. 예시적으로, 심박 파라미터가 변화하지 않는 경우, 판단부(130)는 호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
단계 S3212에서 판단부(130)는 모션 센서로부터 검출된 신호를 저역통과 필터링할 수 있고, 단계 S3213에서 저역통과 필터링된 상기 신호를 평활화(smooting)하여 호흡 신호를 생성할 수 있다, 단계 S3214에서 판단부(130)는 호흡 신호의 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복할 수 있다. 단계 S3215에서 판단부(130)는 검출된 피크값에 기초하여 호흡 구간을 검출할 수 있다. 예시적으로, 판단부(130)는 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이면, 코골이 수면 상태 또는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 코골이 분포도가 임계 범위를 초과하는 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 상기 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 심박 파라미터가 증가하는 경우에는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
단계 S3216에서 판단부(130)는 모션 센서를 통해 검출된 신호를 대역통과 필터링 할 수 있고, 단계 S3217에서 대역통과 필터링된 신호의 면적(signal magnitude area, SMA)을 통해 움직임 신호를 생성할 수 있다. 단계 S3218에서 판단부(130)는 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 이상인지 판단하고, 단계 S3219에서 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 이상이면, 피검자가 수면 중 움직인 것으로 판단할 수 있다. 한편, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우에는 움직임으로 판단될 정도로 큰 움직임이 아니기 때문에 코골이일 가능성이 높다 따라서, 판단부(130)는 상기 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.
본원의 일 실시 예에 따른, 수면 장애 감지 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 본 발명을 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 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 수면 장애 감지 장치
110: 패치부
120: 센서부
130: 판단부
140: 통신부

Claims (15)

  1. 수면 장애 감지 장치에 있어서,
    피검자의 목 부위에 부착 가능한 패치부;
    압전 센서 및 모션 센서를 포함하고, 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출하는 센서부;
    검출된 상기 생체 신호로부터 코골이 신호, 심박 신호, 호흡 신호 및 움직임 신호를 포함하는 수면 신호를 생성하고, 상기 수면 신호에 기초하여 코골이 및 무호흡을 포함하는 수면 장애를 추정하는 판단부; 및
    상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송하는 통신부,
    를 포함하되,
    상기 센서부, 판단부 및 통신부는 상기 패치부에 일체형으로 구비되고,
    상기 판단부는,
    상기 코골이 신호 및 상기 심박 신호에 기초하여 수면무호흡증을 추정하고, 데시벨로 측정되는 생체 신호의 에너지 신호의 소리 이벤트의 길이와 세기에 대한 분포도를 산출하되,
    상기 코골이 신호는 상기 소리 이벤트의 길이와 세기에 기초한 코골이 지수를 포함하고,
    상기 판단부는
    상기 호흡 신호의 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하고, 미리 설정된 시간마다 피크값의 검출을 반복하고, 검출된 피크값에 기초하여 호흡 구간을 검출하고,
    호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이면, 코골이 수면 상태 또는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단하되, 상기 분포도가 미리 설정된 임계 범위를 초과하는 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단하고, 상기 피크값이 미리 설정된 수 미만이고, 심박 파라미터가 증가하는 경우, 무호흡 수면 상태인 것으로 판단하고,
    상기 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 이상이면 수면 중 움직인 것으로 판단하여 상기 코골이, 상기 무호흡 및 심장 박동의 판단을 보류하고,
    상기 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단하는 것인, 수면 장애 감지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동을 포함하는 것인, 수면 장애 감지 장치
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수면 신호는 코골이 신호, 심박 신호, 호흡신호 및 움직임 신호를 포함하고,
    상기 판단부는,
    고역통과 필터링된 상기 생체 신호의 에너지 신호로부터 상기 코골이 신호를 생성하고, 저역통과 필터링된 상기 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 상기 심박 신호를 생성하는 것인, 수면 장애 감지 장치.
  4. 삭제
  5. 제3항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 자기상관성 연산에 의한 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복하고,
    상기 심박 신호는 검출된 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함하는 것인, 수면 장애 감지 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 코골이 지수가 0인 구간을 상기 수면무호흡증 후보 구간으로 설정하고, 상기 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출하되,
    상기 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단하는 것인, 수면 장애 감지 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 수면 장애 감지 장치.
  8. 수면 장애 감지 방법에 있어서,
    압전 센서 및 모션 센서를 포함하는 센서부가 피검자의 목부위에서 상기 피검자의 수면 중 발생하는 생체 신호를 검출하는 단계;
    판단부가 검출된 상기 생체 신호로부터 코골이 신호, 심박 신호, 호흡 신호 및 움직임 신호를 포함하는 수면 신호를 생성하고, 상기 수면 신호에 기초하여 코골이 및 무호흡을 포함하는 수면 장애를 추정하는 단계; 및
    상기 수면 장애의 추정 결과를 외부로 전송하는 단계,
    를 포함하되,
    상기 판단부는,
    상기 코골이 신호 및 상기 심박 신호에 기초하여 수면무호흡증을 추정하고, 데시벨로 측정되는 생체 신호의 에너지 신호의 소리 이벤트의 길이와 세기에 대한 분포도를 산출하되,
    상기 코골이 신호는 상기 소리 이벤트의 길이와 세기에 기초한 코골이 지수를 포함하고,
    상기 판단부는
    상기 호흡 신호의 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하고, 미리 설정된 시간마다 피크값의 검출을 반복하고, 검출된 피크값에 기초하여 호흡 구간을 검출하고,
    호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이면, 코골이 수면 상태 또는 무호흡 수면 상태인 것으로 판단하되, 상기 분포도가 미리 설정된 임계 범위를 초과하는 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단하고, 상기 피크값이 미리 설정된 수 미만이고, 심박 파라미터가 증가하는 경우, 무호흡 수면 상태인 것으로 판단하고,
    상기 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 이상이면 수면 중 움직인 것으로 판단하여 상기 코골이, 상기 무호흡 및 심장 박동의 판단을 보류하고,
    상기 호흡 구간에 포함된 피크값의 수가 미리 설정된 수 미만이고, 움직임 신호의 면적이 미리 설정된 크기 미만인 경우, 코골이 수면 상태인 것으로 판단하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 생체 신호는 성대의 떨림에 의한 진동을 포함하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 수면 신호는 코골이 신호 및 심박 신호를 포함하고,
    상기 수면 장애를 추정하는 단계는,
    고역통과 필터링된 상기 생체 신호의 에너지 신호로부터 상기 코골이 신호를 생성하고, 저역통과 필터링된 상기 생체 신호에서 자기상관성을 연산하여 상기 심박 신호를 생성하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 수면 장애를 추정하는 단계는,
    상기 자기상관성 연산에 의한 주기 내에서 적어도 하나의 피크값을 검출하되, 미리 설정된 시간마다 상기 피크값의 검출을 반복하고,
    상기 심박 신호는 검출된 복수의 피크값을 미분하여 산출된 펄스 간격의 박동변이율을 포함하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 수면 장애를 추정하는 단계는,
    상기 코골이 지수가 0인 구간을 상기 수면무호흡증 후보 구간으로 설정하고, 상기 수면무호흡증 후보 구간으로부터 펄스 간격을 포함하는 심박 파라미터를 검출하되,
    상기 심박 파라미터가 변화하는 경우, 상기 수면무호흡증 후보 구간을 수면무호흡증 구간으로 판단하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 심박 파라미터는 펄스간격표준편차(SDPP), 상기 펄스 간격의 차이에 대한 제곱의 합을 평균한 결과의 제곱근(RMSSD), 저 주파수 대역(LH), 고 주파수 대역(HF) 및 저주파수 대역과 고주파수 대역의 비율(low and high frequency ratio, LF/HF) 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 수면 장애 감지 방법.
  15. 제8항 내지 제10항 및 제12항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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