KR102135716B1 - 생체 정보 추정 장치 및 방법 - Google Patents
생체 정보 추정 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102135716B1 KR102135716B1 KR1020180047986A KR20180047986A KR102135716B1 KR 102135716 B1 KR102135716 B1 KR 102135716B1 KR 1020180047986 A KR1020180047986 A KR 1020180047986A KR 20180047986 A KR20180047986 A KR 20180047986A KR 102135716 B1 KR102135716 B1 KR 102135716B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- user
- pulse
- time
- pressure
- value
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000035485 pulse pressure Effects 0.000 claims abstract description 102
- 230000035487 diastolic blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 34
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000028161 membrane depolarization Effects 0.000 claims abstract description 17
- 206010043554 thrombocytopenia Diseases 0.000 claims abstract description 10
- 210000001765 aortic valve Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 claims description 27
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 claims description 21
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 claims description 20
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 14
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 8
- 238000005868 electrolysis reaction Methods 0.000 claims description 8
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000003394 haemopoietic effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000002874 hemostatic agent Substances 0.000 claims description 3
- 230000002439 hemostatic effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 claims 3
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 abstract description 12
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 22
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 8
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 4
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 3
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 238000012669 compression test Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000011132 hemopoiesis Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 2
- 208000001953 Hypotension Diseases 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000010989 Bland-Altman Methods 0.000 description 1
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 208000007502 anemia Diseases 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000001962 electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000036543 hypotension Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 208000012866 low blood pressure Diseases 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
- A61B5/02108—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
- A61B5/02125—Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics of pulse wave propagation time
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
-
- A61B5/0452—
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
- A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
- A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physiology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법은, 사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격인 구혈전기(pre-ejection period, PEP)의 값을 획득하는 제 1 단계, 상기 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)의 값을 획득하는 제 2 단계, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 이완기 혈압과 수축기 혈압의 차이인 맥압(pulse pressure, PP)을 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계의 수행 전에 복수 회 기 측정한 결과를 포함하는 데이터베이스로부터, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압 간의 함수 관계를 산출하는 제 3 단계 및 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계에서 각각 획득된 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값과 상기 함수 관계에 기초하여, 상기 사용자의 맥압을 추정하는 제 4 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은, 사용자의 맥압(pulse pressure)을 보다 편리하면서도 정확하게 추정하기 위한, 생체 정보 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
사람을 비롯한 생명체에서는 전기적, 기계적, 광학적 등의 원리를 통해 생체 신호(biosignal)라 통칭될 수 있는 다양한 전기 신호들이 생성된다. 이와 같은 생체 신호의 예로는 심전도(electrocardiogram, ECG), 심탄도(ballistocardiogram, BCG), 광용적맥파도(photoplethysmogram, PPG) 등이 있으며, 이러한 생체 신호들을 분석함으로써 생명체의 상태에 관한 다양한 정보를 얻을 수 있다.
생체 신호를 이용하여 추정할 수 있는 정보 중에는 생명체의 혈압(blood pressure, PP)이 있다. 혈압은 혈관을 따라 흐르는 혈액이 혈관의 벽에 주는 압력으로서, 중요한 생명 징후 중 하나다. 심장 박동에 혈압이 비정상적으로 높아지는 고혈압 혹은 비정상적으로 낮아지는 저혈압은 그 자체로도 관리가 필요한 질환일 뿐만 아니라 다양한 다른 질병들의 원인 혹은 위험 인자로서 작용하기 때문에, 혈압을 정확하게 관찰하는 것은 건강 유지를 위해 매우 중요하다 할 수 있다.
심장 박동이나, 혈관 순응도와 같은 신체적 파라미터에 따라, 혈압은 최고혈압인 수축기 혈압(systolic blood pressure, SBP)과 최저혈압인 이완기 혈압 (diastolic blood pressure, DBP) 사이에서 변하며, 혈압 측정에 있어서는 상기 수축기 혈압과 이완기 혈압을 모두 정확히 측정할 필요가 있다.
맥압이란 수축기 혈압과 이완기 혈압 간의 차이를 말하며, 최근 그 임상적 유용성에 의해 관심의 대상이 되고 있는 생체 정보이다. 맥파전달시간 (pulse transit time, PTT)을 이용하여 혈압을 추정할 경우, 이완기 혈압에 비해 수축기 혈압의 값의 정확도는 떨어질 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 맥파전달시간을 이용하여 이완기 혈압을 추정한 후, 맥압의 값을 상기 추정된 이완기 혈압의 값에 더함으로써 수축기 혈압을 더 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해서는 정확한 맥압의 값을 획득할 것이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 비침습적인 방법을 이용하여 편리하면서도 정확하게 맥압의 값을 획득하기 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법은, 사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격인 구혈전기(pre-ejection period, PEP)의 값을 획득하는 제 1 단계, 상기 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)의 값을 획득하는 제 2 단계, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 이완기 혈압과 수축기 혈압의 차이인 맥압(pulse pressure, PP)을 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계의 수행 전에 복수 회 기 측정한 결과를 포함하는 데이터베이스로부터, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압 간의 함수 관계를 산출하는 제 3 단계 및 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계에서 각각 획득된 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값과 상기 함수 관계에 기초하여, 상기 사용자의 맥압을 추정하는 제 4 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1 단계는, 상기 사용자의 심전도(electrocardiogram, ECG) 파형의 Q파의 시작 시점을 이용하여 상기 탈분극 시점을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 단계는, 상기 사용자의 광용적맥파도(photoplethysmogram, PPG) 및 심진도로부터 상기 맥파전달시간의 값을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 함수 관계는,
(PP, PEP, PTT는 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간, 상기 맥압을 각각 의미)
의 식에 의해 정의되며, 상기 제 3 단계는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 사용자의 좌심실 구혈기의 값을 획득하는 단계를 더 포함하며, 상기 데이터베이스는, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압과 함께, 좌심실 구혈기(left ventricular ejection time, LVET)를 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계의 수행 전에 상기 사용자에 대해 복수 회 기 측정한 결과를 더 포함하고, 상기 함수 관계는,
(PP, PEP, PTT, LVET는 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간, 상기 맥압, 상기 좌심실 구혈기를 각각 의미)
의 식에 의해 정의되며, 상기 제 3 단계는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 제 4 항 및 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값은 상기 사용자에 따라 각기 다르게 결정될 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 사용자의 이완기 혈압에 상기 추정된 맥압의 값을 더하여 상기 사용자의 수축기 혈압을 추정하는 제 5 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 장치는, 사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격인 구혈전기의 값을 획득하고, 상기 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간인 맥파전달시간의 값을 획득하는 정보 획득부, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 이완기 혈압과 수축기 혈압의 차이인 맥압을, 상기 정보 획득부가 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값을 획득하기 전에 복수 회 기 측정한 결과를 포함하는 데이터베이스로부터, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압 간의 함수 관계를 산출하는 연산부 및 상기 정보 획득부에 의해 획득된 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값과 상기 함수 관계에 기초하여, 상기 사용자의 맥압을 추정하는 생체 정보 추정부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 심전도 파형의 Q파의 시작 시점을 이용하여 상기 탈분극 시점을 획득할 수 있다.
또한, 상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 광용적맥파도 및 심진도로부터 상기 맥파전달시간의 값을 획득할 수 있다.
또한, 상기 함수 관계는,
(PP, PEP, PTT는 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간, 상기 맥압을 각각 의미)
의 식에 의해 정의되며, 상기 연산부는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정할 수 있다.
또한, 상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 좌심실 구혈기의 값을 더 획득하고, 상기 데이터베이스는, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압과 함께, 상기 좌심실 구혈기를 상기 정보 획득부가 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값을 획득하기 전에 상기 사용자에 대해 복수 회 기 측정한 결과를 더 포함하고, 상기 함수 관계는,
(PP, PEP, PTT, LVET는 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간, 상기 맥압, 상기 좌심실 구혈기를 각각 의미)
의 식에 의해 정의되며, 상기 연산부는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정할 수 있다.
또한, 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값은 상기 사용자에 따라 각기 다르게 결정될 수 있다.
또한, 상기 생체 정보 추정부는, 상기 사용자의 이완기 혈압에 상기 추정된 맥압의 값을 더하여 상기 사용자의 수축기 혈압을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 비침습적 방법으로 간편하게 사용자로부터 구혈전기(pre-ejection period, PEP)와 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)의 값을 획득하고, 상기 사용자의 구혈전기 및 맥파전달시간이 맥압과 이루는 관계를 규명한 후 이를 이용함으로써, 보다 간편하면서도 정확하게 사용자의 맥압의 값을 추정할 수 있다. 이와 같은 본 발명의 일 실시예에 의하면, 간편하면서도 정확하게 추정된 맥압의 값을 이용하여, 사용자의 건강 상태 관찰을 위한 중요한 인자인 혈압의 값을 보다 정확하게 획득할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 각 단계를 도시한 도면이다.
도 3 내지 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 수행 결과에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 각 단계를 도시한 도면이다.
도 3 내지 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 수행 결과에 대해 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 장치의 구성을 도시한 도면이다. 도 1의 생체 정보 추정 장치(100)는 정보 획득부(110), 연산부(120), 생체 정보 추정부(130), 데이터베이스(140) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 생체 정보 추정 장치(100)는 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통해 본 발명의 사상이 한정 해석되는 것은 아니다.
정보 획득부(110)는 생체 정보 추정 장치(100)의 사용자(일반적으로는 환자)로부터 다양한 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 정보 획득부(110)는 사용자로부터 침습적, 혹은 비침습적 방법을 통해 각종 생체 신호를 획득할 수 있다. 이와 같은 생체 신호로는 앞서 소개한 심전도, 심탄도 및 광용적맥파도 외에도 심진도(seismocardiogram, SCG), 임피던스 심전도(impedancecardiogram, ICG) 등이 있을 수 있으나, 반드시 이들에 한정되는 것은 아니다.
전술한 동작을 위해, 정보 획득부(110)는 생체 신호를 측정하기 위한 전극(electrode) 혹은 측정된 생체 신호의 처리를 위한 처리 장치 등을 포함할 수 있다. 경우에 따라, 정보 획득부(110)는 사용자(이 경우에는 환자 외에도 의료인 등 가능)로부터의 입력 행위를 수신할 수도 있으며, 이 경우 키보드(keyboard), 마우스(mouse) 혹은 터치 패드(touch pad) 등의 입력 장치나 유/무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
정보 획득부(110)는 생체 신호로부터 구혈전기, 맥파전달시간 및 좌심실 구혈기(left ventricular ejection time, LVET) 등의 파라미터의 값을 추출할 수 있다. 구혈전기는 사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격으로 정의될 수 있다. 상기 탈분극 시점은 사용자의 심전도 파형의 Q파의 시작 시점으로부터 획득될 수 있다. 구혈전기의 값의 추출은 전술한 심진도 및 임피던스 심전도 등의 생체 신호를 이용하여 수행될 수 있다.
맥파전달시간은 예를 들어, 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간으로 정의될 수 있다. 혹은, 대동맥 판막이 아닌 말초 혈관을 또는 동맥의 다른 지점을, 상기 맥파전달시간을 구하기 위한 맥동성 압력파의 시작점으로 둘 수도 있다. 상기 맥파전달시간의 값은, 전술한 광용적맥파도 및 심진도로부터 획득될 수 있다. 아울러, 좌심실 구혈기의 값은 심진도로부터 획득될 수 있으며, 후술할 바와 같이 맥압을 보다 정확히 추정하기 위해 이용될 수 있다.
전술한 바와 같은 구혈전기, 맥파전달시간 및 좌심실 구혈기 등의 파라미터는 모두 지속적, 비침습적으로 비교적 쉽고 편리하게 측정할 수 있는 파라미터들이므로, 이들 파라미터를 맥압의 추정에 이용하는 본 발명의 일 실시예에 따르면, 맥압의 추정을 지속적으로 쉽고 편리하면서도 정확하게 측정할 수 있게 된다.
연산부(120)는 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압 간의 함수 관계를 산출할 수 있다. 이와 같은 함수 관계 산출에는 후술할 데이터베이스(140)에 저장된 데이터가 이용될 수 있다. 연산부(120)는 후술할 생체 정보 추정부(130)와 함께 마이크로프로세서(microprocessor)와 같은 연산 장치를 이용하여 구현될 수 있다.
생체 정보 추정부(130)는 정보 획득부(110)에 의해 획득된 사용자의 구혈전기 및 맥파전달시간의 값과, 연산부(120)에 의해 산출된 함수 관계를 이용하여, 상기 사용자의 맥압을 추정할 수 있다. 보다 구체적으로, 생체 정보 추정부(130)는 획득된 구혈전기 및 맥파전달시간의 값을 연산부(120)가 산출한 함수에 대입하여 산출된 값을 상기 사용자의 맥압으로 결정할 수 있다. 이에 더하여, 생체 정보 추정부(130)는 정보 획득부(110)에 의해 획득된 사용자의 이완기 혈압의 값에 상기 맥압의 값을 더함으로써, 상기 사용자의 수축기 혈압을 추정할 수도 있다.
데이터베이스(140)는 연산부(120)가 함수 관계 산출에 이용할 데이터를 저장할 수 있다. 이와 같은 데이터는, 이전에 상기 사용자로부터 복수 회에 걸쳐 측정해 둔 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압의 값에 관한 데이터일 수 있다. 물론 데이터베이스가(140)가 저장하는 데이터는 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 생체 정보 추정 장치(100)의 동작에 이용될 수 있는 데이터라면 어떤 것이든 될 수 있다. 데이터베이스(140)는 구체적으로 컴퓨터 판독 기록 매체로서 구현될 수 있으며, 이러한 컴퓨터 판독 기록 매체의 예로는 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), 플래시 메모리(flash memory)와 같은 프로그램 명령어들을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 들 수 있다.
출력부(150)는 연산부(120)의 제어에 기초하여, 특정 정보를 사용자가 인지할 수 있는 형태로 출력할 수 있다. 이러한 특정 정보는 대표적으로는 사용자의 맥압의 값이나, 상기 맥압의 값에 기초하여 추정된 수축기 혈압의 값 등이 될 수 있다. 이러한 출력부(150)는 LCD(liquid crystal display) 혹은 OLED(organic light emitting diode) 등의 디스플레이 장치 혹은 스피커 등의 음향 출력 장치를 통해 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 각 단계를 도시한 도면이다. 도 2의 생체 정보 추정 방법은 도 1을 참조하여 설명한 생체 정보 추정 장치(100)에 의해 수행될 수 있으며, 도 1과 중복되는 부분에 대해서는 설명이 생략될 수 있다. 단, 도 2에 도시된 방법은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 2에 의해 본 발명의 사상이 한정 해석되는 것은 아니다. 또한, 도 2에 도시된 방법의 각 단계는 경우에 따라 도면에 도시된 바와 그 순서를 달리하여 수행될 수 있음은 물론이다.
상기 생체 정보 추정 방법의 각 단계를 구체적으로 설명하기 전에, 이하에서 우선 상기 방법의 근거가 되는 이론에 대해 설명하도록 한다. 사람의 신체 내부의 혈관의 순응도(compliance)는 혈관의 압력(pressure)의 변화량에 대한 혈관 부피(volume)의 변화량의 비율로 정의된다. 신체 혈관 시스템을 2-element Windkessel 모델로 단순화하면, 혈관 시스템의 전체 순응도(systemic compliance)는 다음의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다. 여기서 C, P, V는 각각 혈관 순응도, 혈관 압력, 혈관 부피를 나타낸다.
맥압을 추정하기 위해서는, 상기 혈관 순응도와 심박출량(stroke volume, SV)을 추정할 필요가 있다. 우선 혈관 순응도(Ctube)는 맥파전달시간(PTT)을 이용하여 다음의 수학식 2를 통해 추정될 수 있다. 여기서 l은 혈관의 길이, ρ는 혈액의 점성, A는 혈관의 단면적을 의미하며, 수학식 2는 이들 l, ρ 및 A가 상수라고 가정할 경우에 성립될 수 있다.
수학식 1 및 2를 참고하면, 맥압(PP)의 값은 다음의 수학식 3과 같이 맥파전달시간(PTT)과 심박출량(SV)의 함수로 표현될 수 있다.
다만, 심박출량의 추정은 오래 전부터 연구되어 왔음에도 불구하고, 아직은 높은 정확도를 보이는 비침습적 추정 방법이 개발되지 않은 상태다. 이에 본 발명의 일 실시예에서는, 앞서 설명한 심진도(seismocardiogram, SCG) 혹은 임피던스 심전도(impedancecardiogram, ICG)로부터 추출 가능한 파라미터인 구혈전기(PEP)를 이용하여, 다음의 수학식 4와 같이 심박출량(SV)의 값을 근사적으로 추정할 수 있다.
위에서 p와 q는 구혈전기와 심박출량 간의 관계를 나타내는 개인 맞춤형 파라미터이다. 즉, 상기 p와 q의 값은 사람에 따라 다를 수 있다. 다만 상기 p와 q의 값이 사용자별로 다르다고 하더라도, 구혈전기와 심박출량이 서로 선형적(linear)인 관계를 갖는다는 것은 모든 사람에 대해 공통된다고 할 수 있다. 한편, 심박출량은 다음의 수학식 4와 같이 좌심실 구혈기(LVET)를 이용하여 더욱 정확히 추정될 수 있다.
상기 수학식 4에 의해 추정된 심박출량(SV)의 값을 수학식 2에 대입하면, 다음과 같은 수학식 6이 도출될 수 있다.
상기 수학식 6을 구혈전기(PEP)와 맥파전달시간(PTT)에 대해 정리하면, 다음과 같은 수학식 7을 얻을 수 있다. 이들은 수학식 7에서는 임의의 상수인 β0, β1 및 β2로 정리될 수 있다.
즉, 수학식 7은 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압 간의 함수 관계를 나타내는 식이라 볼 수 있다. β0, β1 및 β2의 값은 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 및 방법의 적용 대상이 되는 사용자의 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압의 측정을, 상기 본 발명의 일 실시예에 따른 방법에 의해 사용자의 구혈전기 및 맥파전달시간을 획득하기 전에 수행한 결과를 이용하여 확정될 수 있다. 상기 결과는 데이터베이스(140)에 저장되어 있을 수 있다. 상기 결과로부터 수학식 7의 각 상수의 값을 도출하는 과정은 선형 회귀법(linear regression)과 같은 수치해석 기법을 이용하여 구할 수 있으며, 이와 같은 수치해석 기법 자체에 대해서는 통상의 기술자에게 용이한 것이므로 여기에서는 더 이상의 자세한 설명은 생략한다.
한편, 수학식 4 대신 수학식 5에 의해 추정된 심박출량(SV)의 값을 수학식 2에 대입하면, 다음과 같은 수학식 8이 도출될 수 있다.
즉, 수학식 8은 좌심실 구혈기(LVET)를 이용하여 수학식 7을 보완한 것으로, 수학식 8에 의하면 맥압(PP)의 값을 보다 정확히 측정할 수 있게 된다. 이 경우, 데이터베이스(140)는 본 발명의 일 실시예에 따른 장치 및 방법의 적용 대상이 되는 사용자의 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압의 측정을, 상기 본 발명의 일 실시예에 따른 방법에 의해 사용자의 구혈전기 및 맥파전달시간을 획득하기 전에 수행한 결과를 저장할 수 있으며, 연산부(120)는 상기 결과를 이용하여 β0, β1 및 β2의 값을 산출할 수 있다.
전술한 바와 같이, 수학식 4의 p 및 q의 값과, 수학식 2에서의 l, ρ 및 A의 값은 사람마다 다르므로, 수학식 7 혹은 8의 β0, β1 및 β2의 값 역시 사용자마다 다르게 정해질 수 있다. 따라서, 특정 사용자를 위한 β0, β1 및 β2의 값을 정하기 위해 데이터베이스(140)에 저장된 과거의 측정 데이터로는, 해당 사용자에 대한 과거의 측정 데이터만을 이용하는 것이 바람직하다.
전술한 바에 따른 이론에 기초한, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 각 단계에 대해 설명하면 다음과 같다. 우선, 사용자로부터 구혈전기의 값을 획득할 수 있다(S110). 다음으로, 상기 사용자로부터 맥파전달시간을 획득할 수 있다(S120). 경우에 따라, 상기 사용자로부터는 좌심실 구혈기의 값이 더 획득될 수 있음은 앞서 말한 바와 같다.
상기 파라미터들의 획득이 완료되면, 데이터베이스(140)에 저장된, 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압을 이전에 상기 사용자에 대해 측정한 결과를 이용하여, 상기 사용자의 구혈전기, 맥파전달시간 및 맥압 간의 함수 관계를 산출할 수 있다(S130). 다음으로, 획득된 구혈전기 및 맥파전달시간의 값과, 산출된 함수 관계에 기초하여 상기 사용자의 맥압의 값을 추정할 수 있다(S140). 이와 같은 함수 관계는 위에서 설명한 수학식 7에 따라 결정될 수 있다.
아울러 전술한 바와 같이, 좌심실 구혈기의 값이 획득된 경우에 있어서는 상기 함수 관계가 수학식 8에 따라 결정될 수 있으며, 획득된 구혈전기, 맥파전달시간 및 좌심실 구혈기의 값과, 수학식 8에 따라 산출된 함수 관계에 기초하여 상기 사용자의 맥압의 값을 추정할 수 있다.
추정된 맥압의 값은, 이완기 혈압의 값에 더해짐으로써 수축기 혈압을 추정하는 데 이용될 수 있다(S150). 앞서 설명한 바와 같이, 이완기 혈압은 맥파전달시간의 값으로부터 비교적 정확히 추정이 가능하나, 수축기 혈압은 이완기 혈압에 비해 정확한 추정이 상대적으로 용이하지 않기 때문에, 위에서 추정된 맥압의 값을 이완기 혈압의 값에 더함으로써 수축기 혈압의 값을 정확히 추정할 수 있다.
도 3 내지 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법의 수행 결과에 대해 설명하기 위한 도면이다.
우선 도 3은, 정적 스쿼트(static squat) 동작을 수행하는 11명의 피험자에 대해 수행된 실험 데이터에 관한 것이다. 도 3의 (a)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압(PP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값 간의 상관 관계(correlation)를, 도 3의 (b)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 종래에 알려진 방법에 따라 추정된 맥압의 값 간의 상관 관계를 각각 나타낸 것이다. 도 3의 (c)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표(Bland-Altman plot)를, 도 3의 (d)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 종래에 알려진 방법에 따라 추정된 맥압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를 각각 나타낸 것이다.
정적 스쿼트 동작에 있는 피험자의 경우, 평상시에 비해 심박출량은 올라가고 혈관 순응도는 낮아지는데, 이 때 맥파전달시간은 혈관 순응도에 따라 낮아지고, 구혈전기는 심박출량이 올라감에 따라 낮아진다. 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법은 이와 같은 심박출량 및 혈관 순응도의 변화를 맥압의 추정에 적절하게 반영할 수 있으므로, 맥압 추정에 있어서 기존의 방법에 비해 보다 높은 정확도를 가질 수 있음을 도 3의 결과를 통해 확인할 수 있다.
도 4는 냉압박 검사(cold pressor test)를 상기 11명의 피험자에 대해 수행한 실험 데이터에 관한 것이다. 도 4의 (a)는 냉압박 검사의 대상이 된 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압(PP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값 간의 상관 관계를, 도 4의 (b)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 종래에 알려진 방법에 따라 추정된 맥압의 값 간의 상관 관계를 각각 나타낸 것이다. 도 4의 (c)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를, 도 4의 (d)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 맥압의 값과, 종래에 알려진 방법에 따라 추정된 맥압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를 각각 나타낸 것이다.
냉압박 검사를 받는 피험자의 경우, 심박출량의 변화는 피험자에 따라 유동적이고 혈관 순응도는 낮아지는데, 이 때 맥파전달시간은 혈관 순응도에 따라 낮아진다. 이에 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 추정 방법은 이와 같은 심박출량 및 혈관 순응도의 변화를 맥압의 추정에 적절하게 반영할 수 있으므로, 맥압 추정에 있어서 기존의 방법에 비해 보다 높은 정확도를 가질 수 있음을 도 4의 결과를 통해 확인할 수 있다.
아래의 표 1은, 도 3의 정적 스쿼트에 관한 실험과 도 4의 냉압박 검사에 관한 실험에 있어서, 본 발명의 방법과 종래의 방법을 맥압 추정치의 오차(root-mean squared error, RMSE)를 이용하여 비교한 결과를 나타낸다. 표 1을 통해, 본 발명의 방법이 종래의 방법에 비해 정적 스쿼트에 관한 실험과 냉압박 검사에 관한 실험 모두에 있어서 월등한 효과가 있음을 통계적으로 알 수 있다.
도 5는, 정적 스쿼트 동작을 수행하는 상기 11명의 피험자에 대해 수행된 실험 데이터에 관한 것이다. 도 5의 (a)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 이완기 혈압(DBP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 이완기 혈압의 값 간의 상관 관계를, 도 5의 (b)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 수축기 혈압(SBP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값을 이용하여 산출된 수축기 혈압의 값 간의 상관 관계를 각각 나타낸 것이다. 도 5의 (c)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 이완기 혈압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 이완기 혈압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를, 도 5의 (d)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 수축기 혈압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값을 이용하여 산출된 수축기 혈압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를 각각 나타낸 것이다.
도 6은, 냉압박 검사를 상기 11명의 피험자에 대해 수행한 실험 데이터에 관한 것이다. 도 6의 (a)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 이완기 혈압(DBP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 이완기 혈압의 값 간의 상관 관계를, 도 6의 (b)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 수축기 혈압(SBP)의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값을 이용하여 산출된 수축기 혈압의 값 간의 상관 관계를 각각 나타낸 것이다. 도 6의 (c)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 이완기 혈압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 이완기 혈압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를, 도 6의 (d)는 상기 피험자들로부터 실제로 측정된 수축기 혈압의 값과, 본 발명의 일 실시예에 따라 추정된 맥압의 값을 이용하여 산출된 수축기 혈압의 값 간의 블랜드-앨트먼 도표를 각각 나타낸 것이다.
상기 도 5 및 6에 나타난 바를 통해서, 본 발명의 방법에 따르면 추정된 맥압을 이용하여 수축기 혈압을 추정하는 데 있어서도 상당한 효과를 보임을 확인할 수 있다.
본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 복수의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 생체 정보 추정 장치
110: 정보 획득부
120: 연산부
130: 생체 정보 추정부
140: 데이터베이스
150: 출력부
110: 정보 획득부
120: 연산부
130: 생체 정보 추정부
140: 데이터베이스
150: 출력부
Claims (16)
- 생체 정보 추정 장치가 수행하는 생체 정보 추정 방법으로서,
사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격인 구혈전기(pre-ejection period, PEP)의 값을 획득하는 제 1 단계;
상기 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)의 값을 획득하는 제 2 단계;
상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 이완기 혈압과 수축기 혈압의 차이인 맥압(pulse pressure, PP)을 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계의 수행 전에 복수 회 기 측정한 결과를 포함하는 데이터베이스로부터, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압 간의 함수 관계를 산출하는 제 3 단계; 및
상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계에서 각각 획득된 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값과 상기 함수 관계에 기초하여, 상기 사용자의 맥압을 추정하는 제 4 단계를 포함하고,
상기 사용자의 이완기 혈압에 상기 추정된 맥압의 값을 더하여 상기 사용자의 수축기 혈압을 추정하는 제 5 단계를 더 포함하는
생체 정보 추정 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 단계는, 상기 사용자의 심전도(electrocardiogram, ECG) 파형의 Q파의 시작 시점을 이용하여 상기 탈분극 시점을 획득하는 단계를 포함하는
생체 정보 추정 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 단계는, 상기 사용자의 광용적맥파도(photoplethysmogram, PPG) 및 심진도로부터 상기 맥파전달시간의 값을 획득하는 단계를 포함하는
생체 정보 추정 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 함수 관계는,
(PP는 상기 맥압, PEP는 상기 구혈전기, PTT는 상기 맥파전달시간을 의미)
의 식에 의해 정의되며,
상기 제 3 단계는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는 단계를 포함하는
생체 정보 추정 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 방법은, 상기 사용자의 좌심실 구혈기의 값을 획득하는 단계를 더 포함하며,
상기 데이터베이스는, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압과 함께, 좌심실 구혈기(left ventricular ejection time, LVET)를 상기 제 1 단계 및 상기 제 2 단계의 수행 전에 상기 사용자에 대해 복수 회 기 측정한 결과를 더 포함하고,
상기 함수 관계는,
(PP는 상기 맥압, PEP는 상기 구혈전기, PTT는 상기 맥파전달시간, LVET는 상기 좌심실 구혈기를 의미)
의 식에 의해 정의되며,
상기 제 3 단계는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는 단계를 포함하는
생체 정보 추정 방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값은 상기 사용자에 따라 각기 다르게 결정되는
생체 정보 추정 방법. - 삭제
- 사용자의 심실의 탈분극 시점부터, 상기 탈분극 시점 이후로 상기 사용자의 심장의 판막이 최초로 열리는 시점까지의 시간 간격인 구혈전기의 값을 획득하고, 상기 사용자의 심장에서 출발한 맥동성 압력파가 상기 사용자의 대동맥 판막으로부터 상기 사용자의 신체의 말초 부위까지 전달되는 데 걸리는 시간인 맥파전달시간의 값을 획득하는 정보 획득부;
상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 이완기 혈압과 수축기 혈압의 차이인 맥압을, 상기 정보 획득부가 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값을 획득하기 전에 복수 회 기 측정한 결과를 포함하는 데이터베이스로부터, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압 간의 함수 관계를 산출하는 연산부; 및
상기 정보 획득부에 의해 획득된 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값과 상기 함수 관계에 기초하여, 상기 사용자의 맥압을 추정하는 생체 정보 추정부를 포함하고,
상기 생체 정보 추정부는, 상기 사용자의 이완기 혈압에 상기 추정된 맥압의 값을 더하여 상기 사용자의 수축기 혈압을 추정하는
생체 정보 추정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 심전도 파형의 Q파의 시작 시점을 이용하여 상기 탈분극 시점을 획득하는
생체 정보 추정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 광용적맥파도 및 심진도로부터 상기 맥파전달시간의 값을 획득하는
생체 정보 추정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 함수 관계는,
(PP는 상기 맥압, PEP는 상기 구혈전기, PTT는 상기 맥파전달시간을 의미)
의 식에 의해 정의되며,
상기 연산부는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는
생체 정보 추정 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 정보 획득부는, 상기 사용자의 좌심실 구혈기의 값을 더 획득하고,
상기 데이터베이스는, 상기 구혈전기, 상기 맥파전달시간 및 상기 맥압과 함께, 상기 좌심실 구혈기를 상기 정보 획득부가 상기 구혈전기의 값 및 상기 맥파전달시간의 값을 획득하기 전에 상기 사용자에 대해 복수 회 기 측정한 결과를 더 포함하고,
상기 함수 관계는,
(PP는 상기 맥압, PEP는 상기 구혈전기, PTT는 상기 맥파전달시간, LVET는 상기 좌심실 구혈기를 의미)
의 식에 의해 정의되며,
상기 연산부는, 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값을 각각 결정하는
생체 정보 추정 장치. - 제 12 항에 있어서,
상기 β0, 상기 β1 및 상기 β2의 값은 상기 사용자에 따라 각기 다르게 결정되는
생체 정보 추정 장치. - 삭제
- 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는, 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 프로그램.
- 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 방법에 따른 각각의 단계를 수행하는 명령어를 포함하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180047986A KR102135716B1 (ko) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 생체 정보 추정 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180047986A KR102135716B1 (ko) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 생체 정보 추정 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190123991A KR20190123991A (ko) | 2019-11-04 |
| KR102135716B1 true KR102135716B1 (ko) | 2020-07-20 |
Family
ID=68577986
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180047986A KR102135716B1 (ko) | 2018-04-25 | 2018-04-25 | 생체 정보 추정 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102135716B1 (ko) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116098597A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-05-12 | 佳禾智能科技股份有限公司 | 一种基于pep的连续血压估计方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160345844A1 (en) * | 2014-02-06 | 2016-12-01 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for continuous, noninvasive measurement of vital signs |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101456590B1 (ko) | 2012-02-20 | 2014-10-31 | 연세대학교 원주산학협력단 | 맥압과 맥파를 이용한 혈액순환장애 측정 시스템 |
-
2018
- 2018-04-25 KR KR1020180047986A patent/KR102135716B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160345844A1 (en) * | 2014-02-06 | 2016-12-01 | Sotera Wireless, Inc. | Body-worn system for continuous, noninvasive measurement of vital signs |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 논문, Cuff-less Estimation of Blood Pressure using Pulse Transit Time and Pre-ejection Period, 2007 International Conference on Convergence Information Technology (2007.) |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20190123991A (ko) | 2019-11-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kobe et al. | Cardiac output monitoring: Technology and choice | |
| US20180228384A1 (en) | Method and apparatus for the non-invasive measurement of pulse transit times (ptt) | |
| US11622730B2 (en) | Pulse wave velocity, arterial compliance, and blood pressure | |
| van der Spoel et al. | Comparison of noninvasive continuous arterial waveform analysis (Nexfin) with transthoracic Doppler echocardiography for monitoring of cardiac output | |
| US9949696B2 (en) | Apparatus and methods for computing cardiac output of a living subject via applanation tonometry | |
| US20090048527A1 (en) | Assessment of preload dependence and fluid responsiveness | |
| US9408541B2 (en) | System and method for determining arterial compliance and stiffness | |
| EP2704623B1 (en) | Method for determining non-invasively a heart-lung interaction | |
| Marques et al. | A real time, wearable ECG and blood pressure monitoring system | |
| Bote et al. | Evaluation of blood pressure estimation models based on pulse arrival time | |
| US9345436B2 (en) | Apparatus and methods for computing cardiac output of a living subject | |
| KR102135716B1 (ko) | 생체 정보 추정 장치 및 방법 | |
| EP3019075B1 (en) | Determination of a hemodynamic parameter | |
| Liu et al. | Comparison of simultaneous invasive and non-invasive measurements of blood pressure based upon MIMIC II database | |
| US20190326017A1 (en) | Apparatus and methods for computing cardiac output of a living subject via applanation tonometry | |
| US20210219924A1 (en) | Noninvasive Diagnostics of Proximal Heart Health Biomarkers | |
| Ward et al. | A novel noninvasive impedance-based technique for central venous pressure measurement | |
| Giraud et al. | Hemodynamic Monitoring in the ICU | |
| RU172903U1 (ru) | Устройство для непрерывного измерения артериального давления и относительной интегральной растяжимости артериальных сосудов | |
| Jasińska-Gniadzik et al. | Haemodynamic monitoring in acute heart failure–what you need to know | |
| WO2017137983A1 (en) | System and method for non-invasively monitoring cardiac parameters | |
| Smirnova et al. | Applicability Assessment of Electrical Impedance Plethysmography for Vascular Diseases Diagnosis | |
| Bote Rosado et al. | Evaluation of blood pressure estimation models based on pulse arrival time | |
| Levytskii et al. | Comparative Analysis of Existing Cardiac Output Measurement Methods | |
| Pal et al. | Cross-Head Attentive Deep Neural Network for Estimating Left Ventricular Functional Parameters |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |