KR102195189B1 - Photoplethysmography apparatus and arrhythmia detection system using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명의 실시예들은, 광용적맥파 측정장치 및 그를 이용한 부정맥 검출 시스템에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to an optical volume pulse wave measuring device and an arrhythmia detection system using the same.
심장 내에서는 자발적으로 규칙적인 전기를 발생시키고 심장 전체로 전기 신호를 전기전달체계가 존재한다. 이러한 체계의 변화나 기능부전 등에 의해 초래되는 불규칙한 심박동을 부정맥이라고 한다. In the heart, there is an electrical transmission system that generates regular electricity spontaneously and transmits electrical signals to the entire heart. Irregular heartbeat caused by such systemic changes or dysfunction is called arrhythmia.
일반적으로 부정맥을 검출하기 위해서는, 심근의 활동에 의해 생기는 전위 변화를 체표면에서 측정하는 심전도 측정을 이용한다. 예를 들면, 병원의 심전도 검사실에서 실시하는 심전도 검사나, 일상생활에서 활동 중의 심전도를 측정하는 홀터 검사가 사용된다. In general, in order to detect arrhythmia, electrocardiogram measurement is used to measure a change in electric potential caused by the activity of the myocardium on the body surface. For example, an electrocardiogram test performed in an electrocardiogram laboratory in a hospital, or a Holter test that measures an electrocardiogram during activities in daily life are used.
심장의 수축에 관하여는 심장박동의 원동력인 전류는, 동방결절에서 방실결절로 전도가 일어나, 히스다발을 거쳐 푸리키니에 섬유로 전달된다. 이러한 전기 전도의 관측 결과로 P, Q, R, S, T의 심전도 파형이 관측된다. 만약 전기신호에 이상이 발생할 경우 심장박동에 이상이 발생하는데, 상기 심전도 파형을 이용하여 어떤 심장질환인지 계측할 수 있다.Regarding the contraction of the heart, the electric current, which is the driving force of the heartbeat, conducts from the sinus node to the atrioventricular node, and is transmitted to the Purikine fibers through the hiss bundle. As a result of this observation of electrical conduction, the ECG waveforms of P, Q, R, S, and T are observed. If an abnormality occurs in an electrical signal, an abnormality occurs in the heartbeat, and any heart disease can be measured using the ECG waveform.
그러나 심장질환은 간헐적으로 발생하기 때문에 병원에 내원하여 실시하는 심전도 검사로는 부정맥을 검출하기 어렵다. 또한 홀터 검사의 경우, 피검사자가 착용해야 하는 심전도 측정장치가 거추장스러우며, 피검사자가 씻기 어려운 등 일상 생활에 불편함을 초래한다.However, since heart disease occurs intermittently, it is difficult to detect arrhythmia with an electrocardiogram performed by visiting a hospital. In addition, in the case of the Holter test, the electrocardiogram measuring device that the test subject must wear is cumbersome and causes inconvenience in daily life such as difficulty for the test subject to wash.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 개선하기 위해 안출된 것으로, 피검사자가 간편하고 용이하게 사용할 수 있는 광용적맥파 측정장치 및 그를 이용한 부정맥 검출 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. The present invention has been conceived to improve the above problems, and an object of the present invention is to provide an optical volume pulse wave measuring device that can be used simply and easily by a subject, and an arrhythmia detection system using the same.
그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. However, these problems are exemplary, and the scope of the present invention is not limited thereby.
본 발명의 일 실시예에 따른 광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템은, 손가락에 착용되어 광 센서를 통해 로우(raw) 맥파를 측정하고, 상기 로우 맥파로부터 움직임에 관한 노이즈를 제거하고, 상기 노이즈가 제거된 맥파로부터 피크 데이터를 추출하는 맥파 측정장치; 및 상기 맥파 측정장치로부터 수신된 상기 피크 데이터를 이용하여 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출하고, 상기 복수의 특징값들을 입력으로 하는 인공지능 분류기를 이용하여 부정맥을 검출하는 전자 장치;를 포함할 수 있다. The arrhythmia detection system using the optical volume pulse wave according to an embodiment of the present invention is worn on a finger and measures a raw pulse wave through an optical sensor, and removes motion noise from the low pulse wave, and the noise is A pulse wave measuring device for extracting peak data from the removed pulse wave; And an electronic device for extracting a plurality of feature values related to an arrhythmia by using the peak data received from the pulse wave measuring device and detecting an arrhythmia using an artificial intelligence classifier that receives the plurality of feature values as inputs. I can.
일 실시예에 따르면, 상기 시스템은, 상기 전자 장치로부터 부정맥의 검출에 관한 정보를 수신하고, 상기 전자 장치의 식별자 정보, 상기 검출된 부정맥의 종류, 및 상기 부정맥이 검출된 동안의 피크 데이터를 함께 연동하여 저장하는 서버;를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment, the system receives information about the detection of arrhythmia from the electronic device, and includes identification information of the electronic device, the type of the detected arrhythmia, and peak data during the detection of the arrhythmia. It may further include a server for interlocking and storing.
일 실시예에 따르면, 상기 광 센서는 제1 광원 및 상기 제1 광원과 중심 파장을 달리하는 제2 광원을 포함하고, 상기 맥파 측정장치는, 상기 제1 광원에 대한 제1 로우 맥파 및 상기 제2 광원에 대한 제2 로우 맥파를 측정할 수 있다. According to an embodiment, the optical sensor includes a first light source and a second light source having a center wavelength different from that of the first light source, and the pulse wave measuring device includes a first low pulse wave and the first low pulse wave for the first light source. 2 It is possible to measure the second low pulse wave of the light source.
일 실시예에 따르면, 상기 맥파 측정장치는 상기 광 센서의 광원이 오프된 동안 주변광 신호를 측정하고, 가속도 센서를 이용하여 상기 맥파 측정장치의 움직임 신호를 측정하고, 상기 움직임 신호 및 주변광 신호를 이용하여 상기 노이즈를 제거할 수 있다. According to an embodiment, the pulse wave measuring device measures an ambient light signal while the light source of the optical sensor is turned off, measures a motion signal of the pulse wave measuring device using an acceleration sensor, and measures the motion signal and the ambient light signal. The noise can be removed by using.
일 실시예에 따르면, 상기 복수의 특징값들은, 단위시간 동안 맥동의 평균 횟수, 단위시간 동안 맥동의 표준편차, 단위시간 동안 맥동-간-시간간격의 평균, 단위시간 동안 상기 맥동-간-시간간격의 표준편차, 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격 간의 차이의 제곱평균제곱근(rms), 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격 간의 차이가 지정된 시간 이상을 만족하는 횟수, 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격 간의 차이가 상기 지정된 시간 이상을 만족하는 비율, 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격 간의 차이의 표준편차, 단위시간 동안 저주파 성분의 크기, 단위시간 동안 고주파 성분의 크기, 단위시간 동안 상기 저주파 성분의 크기 대비 상기 고주파 성분의 크기의 비율, 단위시간 동안 표준화된 샤논엔트로피 중에서 선택될 수 있다. According to an embodiment, the plurality of feature values are the average number of pulsations during unit time, standard deviation of pulsation during unit time, average of pulsation-inter-time interval for unit time, and the pulsation-inter-time for unit time The standard deviation of the interval, the root mean square (rms) of the difference between the adjacent pulsation-inter-time intervals during the unit time, the number of times that the difference between the adjacent pulsation-inter-time intervals during unit time satisfies a specified time or more, unit time The ratio in which the difference between the adjacent pulsation-inter-time intervals during the period satisfies the specified time or more, the standard deviation of the difference between the adjacent pulsation-inter-time intervals during unit time, the size of the low-frequency component during unit time, and high frequency during unit time It may be selected from the size of the component, the ratio of the size of the high frequency component to the size of the low frequency component during a unit time, and Shannon entropy standardized during the unit time.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다. Other aspects, features, and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.
상술한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존의 홀터 검사 장비의 불편함을 해소하여 간편하고 용이하게 부정맥을 검출할 수 있다. According to an embodiment of the present invention made as described above, it is possible to conveniently and easily detect arrhythmia by solving the inconvenience of the existing Holter test equipment.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 부정맥 검출 시스템을 통해, 일상 생활 중에서 맥파를 모니터하여 실시간으로 부정맥을 검출할 수 있다. Specifically, through the arrhythmia detection system according to an embodiment of the present invention, it is possible to detect arrhythmia in real time by monitoring a pulse wave in daily life.
또한 본 발명의 일 실시예에 따른 부정맥 검출 시스템을 통해, 부정맥이 발생할 경우 즉각적으로 사용자에게 부정맥 발생에 관한 알림을 제공할 수 있다. In addition, through the arrhythmia detection system according to an embodiment of the present invention, when an arrhythmia occurs, a notification about the occurrence of an arrhythmia may be immediately provided to a user.
물론 이러한 효과들에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. Of course, the scope of the present invention is not limited by these effects.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템(100)의 기능적 구성의 예를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템(100)의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥파 측정장치(10), 전자 장치(20), 서버(30) 사이의 신호흐름의 예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거 동작의 예를 나타낸다. 1 shows an example of a functional configuration of an arrhythmia detection system 100 using a volumetric pulse wave according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of an arrhythmia detection system 100 using a volumetric pulse wave according to an embodiment of the present invention.
3 is an example of a signal flow between the pulse
4 shows an example of a noise removal operation according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. Since the present invention can apply various transformations and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. Effects and features of the present invention, and a method of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described later in detail together with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and when describing with reference to the drawings, the same or corresponding constituent elements are assigned the same reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. .
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. In the following embodiments, terms such as first and second are not used in a limiting meaning, but are used for the purpose of distinguishing one component from another component.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.In the following examples, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly indicates otherwise.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. In the following embodiments, terms such as include or have means that the features or elements described in the specification are present, and do not preclude the possibility of adding one or more other features or elements in advance.
이하의 실시예에서, 구성 요소, 부, 블록, 모듈 등이 연결되었다고 할 때, 구성 요소, 부, 블록, 모듈들이 직접적으로 연결된 경우뿐만 아니라 구성요소, 부, 블록, 모듈들 중간에 다른 구성 요소, 부, 블록, 모듈들이 개재되어 간접적으로 연결된 경우도 포함한다.In the following embodiments, when it is assumed that a component, a section, a block, a module, etc. are connected, not only the components, sections, blocks, and modules are directly connected, but also other components between components, sections, blocks, and modules. , Sub, blocks, modules are interposed and indirectly connected.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템(100)의 기능적 구성의 예를 도시한다. 1 shows an example of a functional configuration of an arrhythmia detection system 100 using a volumetric pulse wave according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 부정맥 검출 시스템(100)은, 맥파 측정장치(10), 전자 장치(20) 및/또는 서버(30)를 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 시스템(100)은 다른 구성요소를 더 포함할 수도 있고 일부 구성요소가 생략될 수도 있다. 시스템(100)의 일부 구성요소들은 복수의 장치로 분리될 수도 있고, 하나의 장치에 병합될 수도 있다.Referring to FIG. 1, the arrhythmia detection system 100 may include a pulse
맥파 측정장치(10)는 웨어러블(wearable) 장치로써, 예를 들면 손가락에 착용될 수 있는 반지 형태일 수 있다. 맥파 측정장치(10)는 손가락 내 가락동맥의 혈류 변화, 즉 맥파를 측정할 수 있다. 맥파 측정장치(10)는 맥파에 관한 데이터를 전자 장치(20)에게 송신할 수 있다. The pulse
전자 장치(20)는 맥파 측정장치(10)로부터 수신된 데이터를 이용하여, 부정맥을 검출할 수 있다. 전자 장치(20)는 휴대용 통신 장치 또는 사용자 단말일 수 있다. 전자 장치(20)는 예를 들면 스마트폰, 태블릿 PC, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 또는 웨어러블 장치(예: 스마트시계)를 포함할 수 있다. The
서버(30)는 사용자별 부정맥에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. The
맥파 측정장치(10)는, 통신모듈(11), 프로세서(12), 센서모듈(15)을 포함할 수 있고, 센서모듈(15)은 광 센서(16) 및 가속도 센서(17)를 포함할 수 있다. 하지만 이에 한정되지 않으며, 맥파 측정장치(10)에는 다른 구성요소가 추가되거나 일부 구성요소가 생략될 수 있다. The pulse
맥파 측정장치(10)의 통신모듈(11)은, 맥파 측정장치(10)와 전자 장치(20) 간의 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다.The
맥파 측정장치(10)의 통신모듈(11)은, 무선 통신 모듈로, 예를 들면 근거리 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 통신모듈(11)은 예를 들면 블루투스(BT; bluetooth), 블루투스 저전력(BLE; bluetooth low energy), NFC(near field communication) 네트워크, WiFi-direct 같은 근거리 통신 네트워크를 통하여 전자 장치(20)(예: 통신모듈(21))와 통신할 수 있다. 통신모듈(11)은 칩으로 구현될 수 있다.The
맥파 측정장치(10)의 센서모듈(15)은 광 센서(16) 및 가속도 센서(17)를 포함할 수 있다. The
광 센서(16)는 발광부를 통해 광을 조사하고, 수광부를 통해 반사광 또는 투과광을 센싱함으로써, 손가락 내 가락동맥의 혈류 변화, 즉 맥파를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면 광 센서(16)는 발광부로써 제1 광원 및 제2 광원을 포함할 수 있고, 수광부로써 포토 다이오드를 포함할 수 있다. 제1 광원 및 제2 광원은, 중심 파장을 달리 하는 광원일 수 있다. 일 실시예에 따르면 제1 광원은 적색 광원이고, 제2 광원은 적외선 광원일 수 있다. The
일 실시예에 따르면, 광 센서(16)는, 제1 광원(예: 적색 광원)을 투과하여 포토 다이오드를 통해 수광된, 제1 광원에 대한 제1 로우(raw) 맥파를 측정할 수 있고, 제2 광원(예: 적외선 광원)을 투과하여 포토 다이오드를 통해 수광된, 제2 광원에 대한 제2 로우 맥파를 측정할 수 있다. According to an embodiment, the
또한 일 실시예에 따르면, 광 센서(16)는, 광원(예: 제1 광원 및 제2 광원)이 오프된 상태에서 포토 다이오드를 통해 주변광 신호를 측정할 수 있다. 상기 주변광 신호는, 로우(raw) 맥파(예: 제1 로우 맥파 및 제2 로우 맥파)로부터 노이즈를 제거하는 데 사용될 수 있다. In addition, according to an embodiment, the
일 실시예에 따르면 광 센서(16)의 광원은 온 상태와 오프 상태를 번갈아 갖도록 구동될 수 있다. 광원의 온/오프 구동은 소정의 주기로 반복될 수 있으며, 소정의 주기는 수백 us 내지 수십 ms일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 센서모듈(15)(또는 프로세서(12))은, 상기 온 상태에서 수광된 신호를 로우 맥파로 수집 또는 추출하고, 상기 오프 상태에서 측정된 신호를 주변광 신호로 수집 또는 추출할 수 있다. According to an embodiment, the light source of the
일 실시예에 따르면, 광 센서(16)는, 제1 광원만 켜진 제1 상태, 제2 광원만 켜진 제2 상태, 두 광원 모두 오프된 제3 상태를 반복하도록 구동될 수 있다. 상기 제1, 2, 3 상태는 소정의 주기(예: 수백 us 내지 수십 ms)로 반복될 수 있다. According to an embodiment, the
센서모듈(15)(또는 프로세서(12))은, 제1 광원만 켜진 제1 상태에서 수광된 신호를 제1 로우 맥파로 수집 또는 추출하고, 제2 광원만 켜진 제2 상태에서 수광된 신호를 제2 로우 맥파로 수집 또는 추출하고, 두 광원 모두 오프된 제3 상태에서 측정된 신호를 주변광 신호로 수집 또는 추출할 수 있다. The sensor module 15 (or processor 12) collects or extracts a signal received in a first state in which only the first light source is turned on, as a first low pulse wave, and receives a signal received in a second state in which only the second light source is turned on. The signal may be collected or extracted as a second low pulse wave, and a signal measured in a third state in which both light sources are turned off may be collected or extracted as an ambient light signal.
가속도 센서(17)는, 맥파 측정장치(10)를 착용한 손가락 또는 피검사자의 움직임에 따른 움직임 신호를 측정할 수 있다. The
움직임 신호는 예를 들면 x, y, z 축 방향의 변위를 나타낼 수 있다. 움직임 신호는, 로우(raw) 맥파(예: 제1 로우 맥파 및 제2 로우 맥파)로부터 노이즈를 제거하는 데 사용될 수 있다. The motion signal may represent, for example, displacement in the x, y, and z axis directions. The motion signal may be used to remove noise from a raw pulse wave (eg, a first low pulse wave and a second low pulse wave).
센서모듈(15)은 예를 들면, 상술한 바와 같은 센싱에 대응하는 아날로그 신호(예: 전기 신호) 또는 데이터 값(예: 전기 신호로부터 변환된 디지털 신호)을 생성할 수 있다. The
맥파 측정장치(10)의 프로세서(12)는, 저전력을 기반으로 동작할 수 있다. 예를 들면 프로세서(12)는 지정된 기능에 특화되도록 설계될 수 있다. 예를 들면 프로세서(12)는 소정의 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. The
프로세서(12)는, 예를 들면, 맥파 측정장치(10)의 구성요소(예: 통신모듈(11), 센서모듈(15))와 관련된 기능을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(12)는 광 센서(16)를 통해 측정된 로우(raw) 맥파(즉, 로우 맥파에 관한 데이터 값 또는 디지털 신호)로부터 노이즈를 제거할 수 있다. 상기 노이즈는, 피검사자나 손가락의 움직임 및/또는 주변광에 의한 노이즈일 수 있다. The
예를 들면 프로세서(12)는, 움직임 신호 및 주변광 신호를 이용하여 노이즈의 기준값을 생성할 수 있고, 상기 기준값을 이용하여 로우 맥파에서 노이즈를 제거할 수 있다. For example, the
프로세서(12)는 노이즈가 제거된 맥파에서, 피크 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 피크란, 맥동 성분 또는 R 피크를 의미할 수 있다. 피크 데이터는 예를 들면, 피크의 발생 시점을 나타내는 데이터, 또는 피크 간의 시간 간격을 나타내는 데이터일 수 있다. The
일 실시예에 따르면 프로세서(12)는, 맥파로부터 추출된 피크 데이터로써, 피크 간의 시간 간격을 나타내는 데이터를 추출하여 통신모듈(11)을 통해 전자 장치(20)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment, the
전자 장치(20)는 통신모듈(21), 프로세서(22), 표시 장치(23), 메모리(25)를 포함할 수 있다. 메모리(25)는 피크 데이터를 이용하여 부정맥에 관한 복수의 특징값을 추출하고, 복수의 특징값으부터 부정맥을 검출하는 프로그램(26)을 저장할 수 있다. The
하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 전자 장치(20)에는 다른 구성요소(예: 입력 장치)가 추가될 수 있음은 물론이다. However, the present invention is not limited thereto, and of course, other components (eg, input devices) may be added to the
전자 장치(20)의 통신모듈(21)은, 맥파 측정장치(10)와 전자 장치(20) 간의 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다.The
전자 장치(20)의 통신모듈(21)은 무선 통신 모듈로, 예를 들면 근거리 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 통신모듈(21)은 예를 들면 블루투스(BT; bluetooth), 블루투스 저전력(BLE; bluetooth low energy), NFC(near field communication) 네트워크, WiFi-direct 같은 근거리 통신 네트워크를 통하여 맥파 측정장치(10)(예: 통신모듈(11))와 통신할 수 있다. The
전자 장치(20)의 통신모듈(21)은 맥파 측정장치(10)와 통신 링크를 수립하고, 상기 통신 링크를 통해, 피크 데이터(예: 맥파 신호에서 피크 간의 시간 간격을 나타내는 데이터)를 수신할 수 있다. 상기 통신 링크는, 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 및 WiFi-direct 중 적어도 하나에 기반할 수 있다. The
일 실시예에 따르면 전자 장치(20)의 통신모듈(21)은 원거리 무선 통신 모듈을 더 포함하여, 셀룰러 네트워크나 인터넷과 같은 원거리 통신 네트워크를 통하여 서버(30)와 통신할 수 있다. According to an embodiment, the
통신모듈(21)은 하나 이상의 칩으로 구현될 수 있다. The
프로세서(22)는 예를 들면, 소프트웨어 또는 프로그램(26)을 실행하여 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 상기 데이터 처리 또는 연산은, 맥파의 피크 데이터로부터 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출하고 상기 복수의 특징값들을 이용하여 부정맥을 검출하기 위한 데이터 처리 또는 연산을 포함할 수 있다. 프로세서(22)는 명령 또는 데이터를 메모리(25)(예: 휘발성 메모리)에 로드하고, 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 메모리(25)(예: 비휘발성 메모리)에 저장할 수 있다. The
프로세서(22)가 맥파의 피크 데이터로부터 상기 복수의 특징값들을 추출하는 동작에 관한 상세한 설명은, 도 3의 설명에서 후술하기로 한다. A detailed description of the operation of the
메모리(25)는, 전자 장치(20)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(22))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 상기 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(26)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. The
일 실시예에 따르면, 메모리(25)는 맥파의 피크 데이터로부터 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출하고 상기 복수의 특징값들을 이용하여 부정맥을 검출하는 프로그램(26)을 저장할 수 있다. 프로그램(26)은 하나 이상의 프로그램들을 포함할 수 있다. According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 프로그램(26)은 맥파의 피크 데이터로부터 상기 복수의 특징값을 추출하는 알고리즘과, 상기 복수의 특징값들을 입력으로 하여 부정맥 여부 또는 검출된 부정맥의 종류를 출력하는 인공지능 알고리즘을 포함할 수 있다. 상기 인공지능 알고리즘은, 예를 들면, 심방세동, 심장 무수축, 서맥, 빈맥의 발생 여부를 출력할 수 있다. According to an embodiment, the
표시 장치(23)는 전자 장치(20)의 외부(예: 사용자, 피검사자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(23)는 예를 들면 디스플레이를 포함할 수 있다. 예를 들면, 표시 장치(23)는, 프로세서(22)가 프로그램(26)의 실행을 통해 부정맥을 검출하면, 부정맥이 검출됨을 나타내는 정보를 표시할 수 있다. 표시 장치(23)는 부정맥이 검출됨을 나타내는 메시지 또는 알림을 표시할 수 있다. The
예를 들면, 표시 장치(23)는, 심방세동, 심장 무수축, 서맥, 빈맥 중 적어도 하나의 발생 여부를 표시할 수 있다. 예를 들면 표시 장치(23)는 부정맥이 검출된 시점에 관한 정보, 또는 부정맥의 검출 이력에 관한 정보를 표시할 수 있다. For example, the
한편, 프로세서(22)는 부정맥이 검출되면, 통신모듈(21)을 통해 부정맥 검출에 관한 정보를 서버(30)에게 송신할 수 있다. Meanwhile, when the arrhythmia is detected, the
서버(30)는 사용자별 부정맥에 관한 정보를 저장 및 관리할 수 있다. The
서버(30)는 전자 장치(20)로부터 부정맥 검출에 관한 정보를 수신하면, 전자 장치(20)의 식별자 정보와 함께, 부정맥의 종류, 부정맥의 검출 시점에 관한 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 서버(30)는 전자 장치(20)의 식별자 정보와 함께, 부정맥이 검출된 동안의 피크 데이터를 연동하여 저장할 수도 있다. 예를 들면 서버(30)는 부정맥이 검출된 시점을 포함하여 전후 소정의 시간 동안의 피크 데이터를 저장할 수 있다. 상기 피크 데이터는 맥동 성분 데이터로써, 예를 들면 피크의 발생 시점을 나타내는 데이터, 또는 피크 간의 시간 간격을 나타내는 데이터일 수 있다. When the
서버(30)에 저장된 사용자별 부정맥에 관한 정보를 이용하여, 의료진은 환자의 부정맥 발생의 추이를 모니터할 수 있다. By using the information on the arrhythmia for each user stored in the
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템(100)의 흐름도이다. 2 is a flowchart of an arrhythmia detection system 100 using a volumetric pulse wave according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, S101에서 맥파 측정장치(10)는 로우(raw) 맥파를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 맥파 측정장치(10)는, 제1 광원(예: 적색 광원)만 켜진 제1 상태, 제2 광원(예: 적외선 광원)만 켜진 제2 상태, 두 광원 모두 오프된 제3 상태를 반복하도록 광 센서(16)를 구동할 수 있다. 상기 제1, 2, 3 상태는 소정의 주기(예: 수백 us 내지 수십 ms)로 반복될 수 있다. Referring to FIG. 2, in S101, the pulse
맥파 측정장치(10)는 제1 상태에서 수광된 신호를 제1 로우 맥파로 추출하고, 제2 상태에서 수광된 신호를 제2 로우 맥파로 추출하고, 제3 상태에서 측정된 신호를 주변광 신호로 추출함으로써, 제1 로우 맥파 신호, 제2 로우 맥파 신호, 및 주변광 신호를 측정할 수 있다. The pulse
S102에서 맥파 측정장치(10)(예: 프로세서(12))는, 측정된 로우 맥파로부터 움직임에 관한 노이즈를 제거할 수 있다. In S102, the pulse wave measuring apparatus 10 (eg, the processor 12) may remove noise related to motion from the measured low pulse wave.
일 실시예에 따르면 맥파 측정장치(10)는, 상기 로우 맥파 및 주변광 신호를 측정하는 동안 병렬적으로, 가속도 센서(17)를 통해 맥파 측정장치(10)의 움직임 신호를 함께 측정할 수 있다. According to an embodiment, the pulse
맥파 측정장치(10)는 상기 움직임 신호 및 상기 주변광 신호를 표준화하여 움직임 신호의 기준값을 생성할 수 있고, 상기 기준값을 이용하여 로우 맥파로부터 움직임 신호가 제거된 맥파를 출력할 수 있다. The pulse
일 실시예에 따르면, 제1 로우 맥파로부터 움직임 신호가 제거된 제1 맥파(예: 적색 광원 맥파)를 산출하고, 제2 로우 맥파로부터 움직임 신호가 제거된 제2 맥파(예: 적외선 광원 맥파)를 산출할 수 있다. According to an embodiment, a first pulse wave from which a motion signal is removed from the first low pulse wave (eg, a red light source pulse wave) is calculated, and a second pulse wave from which the motion signal is removed from the second low pulse wave (eg, an infrared light source pulse wave) Can be calculated.
S103에서 맥파 측정장치(10)(예: 프로세서(12))는, 노이가 제거된 맥파(예: 제1 맥파, 제2 맥파)로부터 피크 데이터를 추출할 수 있다. In S103, the pulse wave measuring apparatus 10 (eg, the processor 12) may extract peak data from a pulse wave (eg, a first pulse wave and a second pulse wave) from which noise is removed.
피크 데이터는 예를 들면, 맥동성분(또는 R 피크)의 발생 시점을 나타내는 데이터, 또는 맥동성분 간의 시간 간격을 나타내는 데이터일 수 있다. 일 예를 들면, 피크 데이터는, 임의의 제1 피크로부터 그 다음 제2 피크까지의 시간, 상기 제2 피크로부터 그 다음 제3 피크까지의 시간을 계속적으로 및 순차적으로 기록한 데이터일 수 있다. The peak data may be, for example, data indicating a time point of occurrence of a pulsating component (or R peak), or data indicating a time interval between pulsating components. For example, the peak data may be data obtained by continuously and sequentially recording a time from an arbitrary first peak to a next second peak and a time from the second peak to a next third peak.
맥파 측정장치(10)는 추출된 피크 데이터를, 통신모듈(11)을 통해, 전자 장치(20)에게 송신할 수 있다. The pulse
S201에서 전자 장치(20)(예: 프로세서(22))는, 맥파 측정장치(10)로부터 수신된 피크 데이터를 이용하여, 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출할 수 있다. In S201, the electronic device 20 (eg, the processor 22) may extract a plurality of feature values related to an arrhythmia by using the peak data received from the pulse
부정맥에 관한 복수의 특징값들은, 맥박 변위도에 관련된 특징값들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 특징값들은 12가지 특징값들을 포함할 수 있다. 이하에서 맥동은 피크를 나타낼 수 있다. The plurality of feature values related to the arrhythmia may include feature values related to the pulse displacement degree. According to an embodiment, the plurality of feature values may include 12 feature values. Hereinafter, the pulsation may represent a peak.
일 실시예에 따르면, 복수의 특징값들은, 단위시간 동안 맥동(즉, 피크)의 평균 횟수(제1 특징값), 단위시간 동안 맥동의 표준편차(제2 특징값), 단위시간 동안 맥동-간-시간간격(time interval, TI)의 평균(제3 특징값), 단위시간 동안 맥동-간-시간간격(TI)의 표준편차(제4 특징값), 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)의 제곱평균제곱근(rms)(제5 특징값), 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)가 지정된 시간 이상을 만족하는 횟수(제6 특징값), 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)가 상기 지정된 시간 이상을 만족하는 비율(제7 특징값), 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)의 표준편차(제8 특징값), 단위시간 동안 저주파 성분의 크기(제9 특징값), 단위시간 동안 고주파 성분의 크기(제10 특징값), 단위시간 동안 상기 저주파 성분의 크기 대비 고주파 성분의 크기의 비율(제11 특징값), 단위시간 동안 표준화된 샤논엔트로피(제12 특징값)을 포함할 수 있다. 상기 지정된 시간은 예를 들면 50ms일 수 있다. 상기 단위시간은 임의로 설정될 수 있다. According to an embodiment, the plurality of feature values are the average number of pulsations (ie, peaks) during a unit time (first feature value), a standard deviation of pulsations during unit time (second feature values), and pulsation during unit time- The mean (third characteristic value) of the inter-time interval (TI), the standard deviation of the pulsation-inter-time interval (TI) during the unit time (the fourth characteristic value), the adjacent pulsation-inter- The root mean square (rms) of the difference (△TI) between time intervals (TI) (the fifth feature value), and the difference (△TI) between the adjacent pulsation-inter-time intervals (TI) for a unit time is not less than a specified time. The number of times satisfied (the sixth feature value), the ratio (△TI) between the adjacent pulsation-inter-time interval (TI) during a unit time satisfies the specified time or more (the seventh feature value), adjacent to the unit time The standard deviation (the eighth feature value) of the difference (△TI) between the pulsation-inter-time intervals (TI), the size of the low-frequency component during the unit time (the ninth feature value), the size of the high-frequency component during the unit time (the tenth Feature value), a ratio of a size of a high frequency component to a size of the low frequency component during a unit time (11th feature value), and a Shannon entropy (12th feature value) standardized during a unit time. The designated time may be, for example, 50 ms. The unit time can be arbitrarily set.
예를 들면, 상기 제3, 4 특징값에서 맥동-간-시간간격(TI)은, 제1, 2, 3 맥동이 순차적으로 일어났을 때, 제1 맥동과 제2 맥동 사이의 시간간격(TI1), 및 제2 맥동과 제3 맥동 사이의 시간간격(TI2)과 같이 나타나는 값이다. For example, in the third and fourth feature values, the pulsation-inter-time interval TI is a time interval TI1 between the first pulsation and the second pulsation when the first, second, and third pulsations occur sequentially. ), and a time interval (TI2) between the second pulsation and the third pulsation.
또한 상기 제5, 6, 7, 8 특징값에서, 인접한 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)는, 제1, 2, 3 맥동이 순차적으로 일어난 경우 제1 맥동과 제2 맥동 사이의 시간간격을 TI1이라 하고, 제2 맥동과 제3 맥동 사이의 시간간격을 TI2라 할 때, △TI1 = |TI1-TI2|와 같이 나타나는 값이다. In addition, in the 5th, 6th, 7, 8th feature values, the difference (ΔTI) between adjacent pulsations-inter-time intervals (TI) is, when the first, second, and third pulsations occur sequentially, When the time interval between the pulsations is TI1 and the time interval between the second pulsation and the third pulsation is TI2, it is a value expressed as ΔTI1 = |TI1-TI2|.
따라서 제3 특징값은 단위시간 동안 TI의 평균이고, 제4 특징값은 단위시간 동안 TI의 표준편차이고, 제5 특징값은 단위시간 동안 △TI의 제곱평균제곱근(rms)이고, 제6 특징값은 단위시간 동안 △TI가 지정된 시간(예: 50ms) 이상을 만족하는 횟수이고, 제7 특징값은 단위시간 동안 △TI가 상기 지정된 시간(예: 50ms) 이상을 만족하는 비율이고, 제8 특징값은 단위시간 동안 △TI의 표준편차일 수 있다. Therefore, the third feature value is the average of TI during the unit time, the fourth feature value is the standard deviation of TI during the unit time, the fifth feature value is the root mean square (rms) of ΔTI during the unit time, and the sixth feature The value is the number of times that ΔTI satisfies the specified time (eg, 50 ms) or more during the unit time, and the seventh characteristic value is the ratio in which ΔTI satisfies the specified time (eg 50 ms) or more during the unit time, and the eighth The feature value may be the standard deviation of ΔTI during unit time.
S203에서 전자 장치(20)(예: 프로세서(22))는, 복수의 특징값들을 인공지능 분류기(예: 프로그램(26))에 입력하여 부정맥을 검출할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(20)는 상기 인공지능 분류기에, 전술한 12개의 특징값들을 모두 입력하거나 또는 12개의 특징값들 중에 선택된 값들을 입력할 수 있다. In S203, the electronic device 20 (eg, the processor 22) may detect an arrhythmia by inputting a plurality of feature values to an artificial intelligence classifier (eg, the program 26). For example, the
예를 들면, 인공지능 분류기는 12개의 특징값들을 입력으로 하여, 부정맥 여부 또는 부정맥의 종류를 출력할 수 있다. 예를 들면 부정맥이 검출된 경우, 인공지능 분류기는, 상기 12개의 특징값들을 이용하여, 부정맥의 종류를 심방세동, 심장무수축, 서맥, 빈맥 중 하나로 분류 또는 식별할 수 있다. For example, the artificial intelligence classifier may input 12 feature values and output the arrhythmia status or the type of arrhythmia. For example, when an arrhythmia is detected, the artificial intelligence classifier may classify or identify the type of arrhythmia as one of atrial fibrillation, cardiac atrophy, bradycardia, and tachycardia using the 12 feature values.
본 발명의 일 실시예에 따르면, S101, S102, S103은 맥파 측정장치(10)에서 수행되고, S201, S202는 전자 장치(20)에서 수행될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, S101, S102, and S103 may be performed by the pulse
본 발명의 일 실시예에 따르면, 맥파로부터 추출된 피크 데이터, 예를 들면 맥동 간의 시간간격(TI)을 나타내는 데이터만을 송수신 및 사용함으로써 저전력 기반으로 수행될 수 있으며, 상기 피크 데이터로부터 산출된 맥박 변위도에 관한 복수의 특징값만을 이용하여 다양한 종류의 부정맥을 검출할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it can be performed on a low power basis by transmitting/receiving and using only peak data extracted from a pulse wave, for example, data representing a time interval (TI) between pulses, and the pulse displacement calculated from the peak data Various types of arrhythmia may be detected using only a plurality of feature values related to the degree.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 맥파 측정장치(10), 전자 장치(20), 서버(30) 사이의 신호흐름의 예이다. 3 is an example of a signal flow between the pulse
도 3에 도시된 동작들 중에서 도 2의 동작에 상응하는 것은, 동일한 식별번호를 사용하였다. Among the operations shown in FIG. 3, those corresponding to the operation of FIG. 2 used the same identification number.
도 3을 참조하면, S100에서 맥파 측정장치(10) 및 전자 장치(20)는 통신 링크를 수립할 수 있다. 통신 링크는, 근거리 무선 통신 링크일 수 있으며, 예를 들면, 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 및 WiFi-direct 중 적어도 하나에 기초할 수 있다. Referring to FIG. 3, in S100, the pulse
S101에서 맥파 측정장치(10)는, 로우(raw) 맥파를 측정할 수 있다. 로우 맥파란, 움직임 신호 또는 노이즈가 섞인 맥파를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 맥파 측정장치(10)는 제1 광원(예: 적색 광원)에 대한 반사광(또는 투과광) 신호인 제1 로우 맥파와, 제2 광원(예: 적외선 광원)에 대한 반사광(또는 투과광) 신호인 제2 로우 맥파를 각각 획득할 수 있다. In S101, the pulse
S102에서 맥파 측정장치(10)는, 노이즈를 제거할 수 있다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거 동작의 예를 나타낸다. In S102, the pulse
도 4를 참조하면, 맥파 측정장치(10)는 로우 맥파를 측정함에 있어서(S101), 광원의 온/오프를 반복하며, 광원이 켜진 동안 센싱된 신호를 로우 맥파로써 측정하고, 광원이 꺼진 동안 센싱된 신호를 주변광 신호로써 측정할 수 있다(S301). 일 실시에에 따르면, 맥파 측정장치(10)는, 제1 광원을 켠 동안 센싱된 신호를 제1 로우 맥파로 측정하고, 제2 광원을 켠 동안 센싱된 신호를 제2 로우 맥파로 측정하고, 광원이 모두 꺼진 동안 센싱된 신호를 주변광 신호로 측정할 수 있다. Referring to FIG. 4, in measuring the low pulse wave (S101), the pulse
한편 맥파 측정장치(10)는, 상기 로우 맥파 및 주변광 신호를 측정하는 동안(S101, S301) 병렬적으로 또는 독립적으로, 가속도 센서(17)를 이용하여 맥파 측정장치(10)의 움직임 신호를 측정할 수 있다(S302)On the other hand, the pulse
이후 S102에서 맥파 측정장치(10)는 로우 맥파(예: 제1 로우 맥파 및 제2 로우 맥파)에서 움직임에 관한 노이즈를 제거할 수 있다. 노이즈 제거는 예를 들면 프로세서(12)에 의해, 적응잡음제거(adaptive noise cancelling) 필터(300)를 통해 수행될 수 있다. Thereafter, in S102, the pulse
S303에서 맥파 측정장치(10)의 프로세서(12)는 주변광 신호와 움직임 신호를 각각 표준화할 수 있다. 표준화는 예를 들면 정규화를 포함할 수 있다. In S303, the
S304에서 프로세서(12)(예: 적응잡음제거 필터(300))는 표준화된 움직임 신호 및 표준화된 주변광 신호를 이용하여, 로우 맥파에서 노이즈를 제거할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(12)는, 표준화된 움직임 신호 및 표준화된 주변광 신호의 평균을 이용하여 움직임에 대한 기준값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면 프로세서(12)는 로우 맥파에서 상기 기준값을 제거함으로써, 움직임에 관한 노이즈가 제거된 맥파를 산출할 수 있다(S305). In S304, the processor 12 (eg, the adaptive noise reduction filter 300) may remove noise from the low pulse wave by using a standardized motion signal and a standardized ambient light signal. According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 프로세서(12)는 제1 로우 맥파로부터 움직임에 관한 노이즈가 제거된 제1 맥파를 산출하고, 제2 로우 맥파로부터 움직임에 관한 노이즈가 제거된 제2 맥파를 산출할 수 있다. According to an embodiment, the
S103에서 맥파 측정장치(10)는, 맥파(예: 제1 맥파 및 제2 맥파)에서 피크 데이터를 추출할 수 있다. 피크 데이터는 예를 들면 맥동(즉 피크) 간의 시간간격(time interval, TI)을 계속적 및 순차적으로 나타낼 수 있다. In S103, the pulse
다시 도 3을 참조하면, S104에서 맥파 측정장치(10)는, 통신 링크를 통해 피크 데이터를 전자 장치(20)에게 송신할 수 있다. Referring back to FIG. 3, in S104, the pulse
본 발명의 일 실시예에 따르면, 맥파 측정장치(10)는 S101 내지 S103을 계속적으로 반복 수행할 수 있으며, 반복 수행시마다 갱신되는 피크 데이터(S104)를 실시간으로 전자 장치(20)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the pulse
전자 장치(20)는 실시간으로 갱신되는 피크 데이터(즉, 맥동의 간격을 나타내는 데이터)를 계속적으로 수신할 수 있다. The
S201에서 전자 장치(20)는 수신된 피크 데이터를 이용하여 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출할 수 있다. 복수의 특징값들은 상술한 제1 내지 제12 특징값을 포함할 수 잇다. In S201, the
S202에서 전자 장치(20)는 복수의 특징값을 입력으로 하는 인공지능 분류기를 이용하여 부정맥의 발생 여부를 실시간으로 검출할 수 있다. 일 실시예에 따르면 상기 인공지능 분류기는 부정맥이 발생한 경우, 부정맥의 종류를 심방세동, 심장무수축, 서맥, 빈맥 중 하나로 분류 또는 식별할 수 있다In S202, the
S203에서 전자 장치(20)는 부정맥이 검출되었는지 여부를 판별하고, 부정맥이 검출된 경우 S204에서 부정맥 검출에 관한 데이터를 서버(30)에게 송신할 수 있다. 부정맥 검출에 관한 데이터는 예를 들면, 부정맥의 종류, 부정맥의 검출 시점, 부정맥이 검출된 동안의 피크 데이터를 포함할 수 있다. 서버(30)는 전자 장치(20)에서 부정맥이 검출된 경우에, 부정맥 검출에 관한 데이터를 수신할 수 있다. In S203, the
S205에서 서버(30)는 상기 수신에 기초하여, 전자 장치(20)의 식별자 정보와 함께, 예를 들면 부정맥의 종류, 부정맥의 검출 시점, 부정맥이 검출된 동안의 피크 데이터를 연동하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. In S205, the
또한 S206에서 전자 장치(20)는 부정맥이 검출된 경우 부정맥에 관한 알림을 제공할 수 있다. 예를 들면 전자 장치(20)는 표시 장치(23)를 통해 부정맥의 발생을 나타내는 메시지 또는 알림을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면 전자 장치(20)는 표시 장치(23)를 통해, 발생된 부정맥의 종류를 표시할 수 있고, 예를 들면 심방세동, 심장 무수축, 서맥, 빈맥 중 하나가 검출됨을 표시할 수 있다. In addition, in S206, when the arrhythmia is detected, the
한편 S203에서 전자 장치(20)는 부정맥이 검출되었는지 여부를 판별하고, 부정맥이 검출되지 않은 경우, S204, S205, S206의 동작들을 생략할 수 있다.Meanwhile, in S203, the
전자 장치는 S201 내지 S203의 동작을 계속적으로 반복 수행할 수 있으며, 반복 수행시마다 갱신되는 특징값들을 이용하여 실시간으로 부정맥의 발생 여부를 검출할 수 있다. The electronic device may continuously repeatedly perform the operations of S201 to S203, and may detect whether an arrhythmia occurs in real time using feature values that are updated each time it is repeatedly performed.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to an embodiment shown in the drawings, this is only exemplary, and those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and variations of the embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.
Claims (5)
상기 맥파 측정장치로부터 수신된 상기 피크 데이터를 이용하여 부정맥에 관한 복수의 특징값들을 추출하고, 상기 복수의 특징값들을 입력으로 하는 인공지능 분류기를 이용하여 부정맥을 검출하는 전자 장치;를 포함하며,
상기 복수의 특징값들은, 단위시간 동안 인접한 맥동-간-시간간격(time interval, TI) 간의 차이(△TI)의 제곱평균제곱근(rms)과, 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격(TI) 간의 차이(△TI)가 지정된 시간 이상을 만족하는 횟수 및 비율과, 단위시간 동안 인접한 상기 맥동-간-시간간격 간의 차이의 표준편차를 포함하는,
광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템. An optical sensor worn on a finger and measuring a raw pulse wave while the light source is on and an ambient light signal while the light source is off, and an acceleration sensor that measures a motion signal while measuring the raw pulse wave and the ambient light signal And, by standardizing the ambient light signal and the motion signal, respectively, generating a reference value for motion using the standardized motion signal and the standardized ambient light signal, and removing the reference value from the low pulse wave, noise related to motion is reduced. A pulse wave measuring apparatus including a processor for calculating the removed pulse wave and extracting peak data from the pulse wave from which the noise has been removed; And
And an electronic device that extracts a plurality of feature values related to an arrhythmia using the peak data received from the pulse wave measuring device, and detects the arrhythmia using an artificial intelligence classifier that receives the plurality of feature values as inputs, and
The plurality of feature values are the root mean square (rms) of the difference (ΔTI) between adjacent pulsation-inter-time intervals (TI) during a unit time, and the pulsation-inter-time interval ( TI) including the number and ratio of the number and ratio of the difference (ΔTI) satisfying the specified time or more, and the standard deviation of the difference between adjacent pulsation-inter-time intervals during a unit time
Arrhythmia detection system using optical volume pulse waves.
상기 전자 장치로부터 부정맥의 검출에 관한 정보를 수신하고, 상기 전자 장치의 식별자 정보, 상기 검출된 부정맥의 종류, 및 상기 부정맥이 검출된 동안의 피크 데이터를 함께 연동하여 저장하는 서버;를 더 포함하는,
광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템. The method of claim 1,
A server for receiving information on the detection of arrhythmia from the electronic device, and storing the identifier information of the electronic device, the type of the detected arrhythmia, and peak data during the detection of the arrhythmia in conjunction with each other; ,
Arrhythmia detection system using optical volume pulse waves.
상기 광 센서는 제1 광원 및 상기 제1 광원과 중심 파장을 달리하는 제2 광원을 포함하고,
상기 맥파 측정장치는, 상기 제1 광원에 대한 제1 로우 맥파 및 상기 제2 광원에 대한 제2 로우 맥파를 측정하는,
광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템. The method of claim 1,
The optical sensor includes a first light source and a second light source having a center wavelength different from that of the first light source,
The pulse wave measuring device measures a first low pulse wave for the first light source and a second low pulse wave for the second light source,
Arrhythmia detection system using optical volume pulse waves.
상기 맥파 측정장치는 상기 광 센서의 광원이 오프된 동안 주변광 신호를 측정하고, 가속도 센서를 이용하여 상기 맥파 측정장치의 움직임 신호를 측정하고, 상기 움직임 신호 및 주변광 신호를 이용하여 상기 노이즈를 제거하는,
광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템. The method of claim 1,
The pulse wave measuring device measures an ambient light signal while the light source of the optical sensor is off, measures a motion signal of the pulse wave measuring device using an acceleration sensor, and measures the noise using the motion signal and the ambient light signal. Removed,
Arrhythmia detection system using optical volume pulse waves.
상기 복수의 특징값들은, 단위시간 동안 맥동의 평균 횟수, 단위시간 동안 맥동의 표준편차, 단위시간 동안 맥동-간-시간간격의 평균, 단위시간 동안 상기 맥동-간-시간간격의 표준편차, 단위시간 동안 저주파 성분의 크기, 단위시간 동안 고주파 성분의 크기, 단위시간 동안 상기 저주파 성분의 크기 대비 상기 고주파 성분의 크기의 비율, 단위시간 동안 표준화된 샤논엔트로피 중에서 적어도 하나를 더 포함하는,
광용적맥파를 이용한 부정맥 검출 시스템. The method of claim 1,
The plurality of characteristic values are the average number of pulsations during unit time, standard deviation of pulsation during unit time, average of pulsation-inter-time interval during unit time, standard deviation of the pulsation-inter-time interval during unit time, unit Further comprising at least one of the size of the low frequency component during time, the size of the high frequency component during unit time, the ratio of the size of the high frequency component to the size of the low frequency component during unit time, and Shannon entropy standardized during unit time,
Arrhythmia detection system using optical volume pulse waves.
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---|---|---|---|---|
KR20160149911A (en) * | 2015-06-19 | 2016-12-28 | 삼성전자주식회사 | Method for measuring biological information, and electronic device performing thereof |
KR20190043464A (en) * | 2017-10-18 | 2019-04-26 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for estimating cardiovascular information |
KR20200004725A (en) * | 2018-07-04 | 2020-01-14 | 김영애 | Method and apparatus for realtime detecting type of arrhythmia |
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