KR102376904B1 - 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법 - Google Patents

가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 IMU 센서를 이용하여 가속도 및 각속도 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하여 데이터를 수집하고, 상기 데이터를 통해 파킨슨병의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능하고, 체계적인 재활 모니터링을 가능하게 하는 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용한 파킨슨병 서동증 결정 방법에 관한 것이다.

Description

가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법 {Evaluation of Parkinson's disease index using acceleration and angular velocity signals and method for evaluation thereof}
본 발명은 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 IMU 센서를 이용하여 가속도 및 각속도 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하여 데이터를 수집하고, 상기 데이터를 통해 파킨슨병의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능하고, 체계적인 재활 모니터링을 가능하게 하는 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용한 파킨슨병 서동증 결정 방법에 관한 것이다.
파킨슨병(Parkinson’s disease)은 도파민 신경세포의 소실로 인해 발생하는 대표적인 신경퇴행성 질환 중의 하나이다. 신경퇴행성 질환이란 신경 세포들이 어떤 원인에 의해 소멸하게 되어 이로 인해 뇌 기능의 이상을 일으키는 질병을 지칭하는데, 대표적인 신경퇴행성 질환으로는 흔하게 알츠하이머병이나 파킨슨병, 드물게는 루게릭병 등이 있다.
파킨슨병은 주로 노년층에서 발생하는 질환으로 연령이 증가할수록 이 병에 걸릴 위험은 점점 증가하게 된다. 발생빈도는 인구 1,000 명 당 1명 내지 2명 정도로 알려져 있으며 60세 이상의 노령층에서 약 1%, 65세 이상에서는 약 2%정도가 파킨슨병을 앓고 있는 것으로 보고되고 있다.
파킨슨병의 주 증상은 서동증(운동 느림), 안정 시 떨림, 근육 강직 등의 운동장애이다. 파킨슨병은 적절한 치료를 받지 않으면, 운동장애가 점점 진행하여 걸음을 걷기가 어렵게 되고 일상생활을 전혀 수행할 수 없게 된다.
파킨슨병의 가장 대표적인 증상인 서동증(운동느림, bradykinesia)은 움직임이 느린 상태를 의미하며, 걸음이나 손동작이 느려지는 외에도 말이 느려지고 얼굴 표정이 없어지며 세수, 화장, 목욕, 식사, 옷 입기 등 일상생활의 여러 동작이 느려지게 된다. 파킨슨병은 왼쪽 또는 오른쪽 어느 한쪽에서 먼저 시작되는 경우가 많아 환자들이 보행 시 한쪽 팔을 덜 흔드는 것이 관찰되는 경우가 많으며, 안정 시 떨림(resting tremor)은 힘을 빼고 있는 팔에서 규칙적인 떨림으로 나타나며 초기에는 본인은 손떨림을 인지하지 못하는 경우도 있다.
파킨슨병을 검사함에 있어 의사가 환자의 동작을 보고 평가하는 임상척도 평가 방법이 종래부터 일반적으로 이용되고 있다. 그러나 이러한 검사 방법은 의사의 주관적인 평가에 의해 이루어지기 때문에, 평가자 개인 간 그리고 숙련도 등의 차이로 인한 객관성 저하와 미세한 변화가 반영이 안 된다는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 극복하고 평가의 객관성을 확보하기 위한 기술들이 개발되어 파킨슨병의 평가 장치가 공개되어 있다. 하지만, 상기 평가 장치는 상당한 기간의 연속적인 생체 정보를 검출해 파킨슨병의 중증도 또는 상태 변화를 평가하고 있기 때문에, 초기 진단용으로는 적합하지 않았다.
따라서, 전술한 문제점을 보완하기 위해 본 발명가들은 파킨슨병의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치의 개발이 시급하다 인식하여, 본 발명을 완성하였다.
일본공개특허 제2009-291379호
본 발명의 목적은 IMU 센서를 이용하여 가속도 및 각속도 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하여 데이터를 수집하고, 상기 데이터를 통해 파킨슨병 서동증의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능하고 체계적인 재활 모니터링을 가능하게 하는 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 파킨슨병 서동증의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용한 평가 방법을 제공한다.
이하, 본 명세서에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
본 발명은 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 IMU 센서부; 상기 IMU 센서부에 의해 전송된 신호를 이용하여 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 각도를 이용하여 파킨슨병 서동증 진단 지표를 추출하는 지표 추출부; 및 상기 진단 지표를 이용하여 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하는 계산부;를 포함하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 IMU 센서부는 피검자의 손의 움직임에 따른 가속도 신호를 출력하는 가속도 센서부; 피검자의 손의 움직임에 따른 각속도 신호를 출력하는 각속도 센서부; 및 상기 가속도 센서부 및 각속도 센서부에 의해 출력된 신호를 무선 통신 신호로 변환하고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 전송하는 통신부;로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 진단 지표는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표; 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 하기의 단계를 포함하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 방법을 제공한다.
(S1) IMU 센서부에 의해 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 단계;
(S2) 상기 전송된 데이터에 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 지표 추출부에 의해 파킨슨병 서동증 진단 지표를 추출하는 단계; 및
(S3) 상기 진단 지표는 계산부를 통해 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하여 파킨슨병 서동증을 진단하는 단계.
본 발명에 있어서, 상기 (S2) 단계에서 추출된 진단 지표는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 움직임 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표; 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 (S3) 단계에서 추출된 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수는 하기 [식 1]을 통해 추출되는 것을 특징으로 한다.
[식 1]
Figure 112019035436038-pat00001
Deg. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도
Freq. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기
CoV(Angle) : 각도의 변동 계수
CoV(Freq.) : 움직임 주기의 변동 계수
Amp. : 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 크기
본 발명에 있어서, 상기 (S3)에서 파킨슨병 서동증의 진단은 하기 [표 1]의 진단 점수에 의해 수행되는 것을 특징으로 한다.
[표 1]
Figure 112019035436038-pat00002
상기 장치 및 방법에서 언급된 모든 사항은 서로 모순되지 않는 한 동일하게 적용된다.
본 발명의 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이의 진단 평가 방법은 IMU 센서를 이용하여 가속도 및 각속도 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하여 데이터를 수집하고, 상기 데이터를 통해 파킨슨병 서동증의 중증도를 객관화된 수치로 정량화하여 초기 진단이 가능하고 체계적인 재활 모니터링을 가능하다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 대략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 방법을 대략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 착용하여 파킨슨병 서동증 진단 움직임을 수행 중인 사진이다.
도 4는 본 발명의 파킨슨병 서동증 진단 평가 방법의 (S1) 단계에서 전송된 데이터에 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 가속도 및 각속도 신호에서 임펙트(impact) 지점을 추정한 것을 나타낸 그래프이다.
도 5는 (A) 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)의 진단 지표 값 및 (B) 상기 각도의 변동 계수, 상기 각도의 감소율, 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율의 진단 지표 값을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 이용하여 파킨슨병 서동증 환자를 진단한 결과를 나타낸 그래프이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결 수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시 예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.
파킨슨병 서동증 진단 평가 장치
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 대략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 IMU 센서부(100); 상기 IMU 센서부(100)에 의해 전송된 신호를 이용하여 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 각도를 이용하여 파킨슨병 서동증 진단 지표 값을 추출하는 지표 추출부(200); 및 상기 진단 지표를 이용하여 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하는 계산부(300);를 포함하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치를 제공한다.
상기 IMU 센서부(100)는 피검자의 손의 움직임에 따른 가속도 신호를 출력하는 가속도 센서부(110); 상기 피검자의 손의 움직임에 따른 각속도 신호를 출력하는 각속도 센서부(120); 및 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 무선 통신 신호로 변환하고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 전송하는 통신부(130);로 구성될 수 있다.
상기 IMU 센서부(100)는 피검자의 엄지와 검지에 부착되는 부착성을 갖는 패치, 밴드 또는 골무 형태로 제작될 수 있으며, 상기 피검자의 엄지와 검지에 부착되어 상기 피검자의 엄지와 검지에서 무작위(random)로 분리되지 않는 형태라면 이에 제한되는 것은 아니다.
상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환할 수 있다. 특히, 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 주파수 영역으로 변환할 때는 푸리에 변환(Fourier transform) 또는 웨이브릿 변환(wavelet transform)에 의해 수행될 수 있으며, 바람직하게는 푸리에 변환에 의해 수행될 수 있다.
상기 푸리에 변환이란, 함수의 근삿값을 계산하는 알고리즘으로 신호(signal)를 진동수(frequency)의 성분으로 분해(decomposition)하는 수학적 변환법을 의미한다.
상기 웨이브릿 변환이란, 시간적으로 주파수 성분이 변하는 신호에 대하여 시간과 주파수 성분을 나타내는 변환 방법을 의미한다.
상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)는 상기 시간 영역 및 주파수 영역에서 가속도 및 각속도 신호를 가속도 및 각속도의 크기로 데이터 변환될 수 있으며, 상기 가속도 및 각속도 크기는 제곱평균제곱근 속도(Root-mean square velocity, rms)의 백터 값 또는 중앙 주파수(Median Frequency) 값으로 나타낼 수 있다.
상기 “제곱평균제곱근 속도”는 입자들의 속도 크기의 제곱을 평균한 값을 의미한다.
상기 통신부(130)는 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 무선 통신 신호로 변환하고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 전송할 수 있다.
상기 무선 통신 신호는 RFID(Radio Frequency Identification), NFC(Near Field Communication), MST(Magnetic Secure Transmission), 블루투스(Bluetooth), 와이파이(Wifi) 또는 NFMI(Near Field Magnetic Induction)일 수 있다.
상기 외부 장치는 컴퓨터, 노트북, 모바일 또는 테블릿 PC(tablet PC)일 수 있으나, 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 시각화하여 확인할 수 있는 디스플레이가 구비된 장치라면 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 있어서, 상기 지표 추출부(200)는 상기 IMU 센서부(100)에 의해 전송된 신호를 이용하여 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 각도를 이용하여 파킨슨병 서동증 진단 지표 값을 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 지표 추출부(200)는 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 추출된 가속도 및 각속도 신호를 이용하여 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 추산할 수 있다. 또한, 상기 지표 추출부(200)는 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 파킨슨병 서동증 진단 지표를 추출할 수 있다.
상기 진단 지표는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표; 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;이다.
본 발명에 있어서, 상기 계산부(300)는 상기 지표 추출부(200)에 의해 추출된 진단 지표를 이용하여 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 계산부(300)는 하기 [식 1]을 통해 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출할 수 있다.
[식 1]
Figure 112019035436038-pat00003
Deg. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도
Freq. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기
CoV(Angle) : 각도의 변동 계수
CoV(Freq.) : 움직임 주기의 변동 계수
Amp. : 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 크기
파킨슨병 서동증 진단 평가 방법
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 파킨슨병 서동증 진단 평가 방법을 대략적으로 나타낸 블록도이다.
본 발명은 하기의 단계를 포함하는 파킨슨병 서동증 진단 방법을 제공한다.
(S1) IMU 센서부(100)에 의해 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 단계;
(S2) 상기 전송된 데이터에 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 지표 추출부(200)에 의해 파킨슨병 서동증 진단 지표 값을 추출하는 단계; 및
(S3) 상기 진단 지표를 계산부(300)를 통해 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하여 파킨슨병 서동증을 진단하는 단계.
본 발명에 있어서, 상기 (S1) 단계는 IMU 센서부(100)에 의해 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 단계;이다.
보다 구체적으로, 상기 (S1) 단계는 상기 IMU 센서부(100)를 피검자의 엄지와 검지에 부착시키고, 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력한다. 그리고, 상기 출력된 가속도 및 각속도 신호는 통신부를 통해 무선 통신 신호로 변환되고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 디지털화하여 전송시킨다.
상기 IMU 센서부(100)는 피검자의 엄지와 검지에 부착되는 부착성을 갖는 패치, 밴드 또는 골무 형태로 제작될 수 있으며, 상기 피검자의 엄지와 검지에 부착되어 상기 피검자의 엄지와 검지에서 무작위(random)로 분리되지 않는 형태라면 이에 제한되는 것은 아니다.
상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환할 수 있다. 특히, 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 주파수 영역으로 변환할 때는 푸리에 변환(Fourier transform) 또는 웨이브릿 변환(wavelet transform)에 의해 수행될 수 있으며, 바람직하게는 푸리에 변환에 의해 수행될 수 있다.상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)는 상기 시간 영역 및 주파수 영역에서 가속도 및 각속도 신호를 가속도 및 각속도의 크기로 데이터 변환될 수 있으며, 상기 가속도 및 각속도 크기는 제곱평균제곱근 속도(Root-mean square velocity, rms)의 백터 값 또는 중앙 주파수(Median Frequency) 값으로 나타낼 수 있다.
상기 통신부(130)는 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 무선 통신 신호로 변환하고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 전송할 수 있다.
상기 무선 통신 신호는 RFID(Radio Frequency Identification), NFC(Near Field Communication), MST(Magnetic Secure Transmission), 블루투스(Bluetooth), 와이파이(Wifi) 또는 NFMI(Near Field Magnetic Induction)일 수 있다.
상기 외부 장치는 컴퓨터, 노트북, 모바일 또는 테블릿 PC(tablet PC)일 수 있으나, 상기 가속도 센서부(110) 및 각속도 센서부(120)에 의해 출력된 신호를 시각화하여 확인할 수 있는 디스플레이가 구비된 장치라면 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명에 있어서, 상기 (S2) 단계는 상기 (S1) 단계에서 전송된 데이터에 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 지표 추출부(200)에 의해 파킨슨병 서동증 진단 지표 값을 추출하는 단계;이다.
상기 진단 지표는 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표; 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;이다.
먼저, 상기 (S2) 단계는 상기 (S1) 단계에서 전송된 데이터에 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 움직임 각도를 추산할 수 있다.
도 4를 참조하면, 상기 (S1) 단계에서 전송된 데이터는 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 가속도 및 각속도 신호에서 임펙트(impact) 지점을 찾는다. 상기 임펙트(impact) 지점에서의 값을 “0”으로 리셋(reset)하여 상기 가속도 및 각속도의 움직임 각도를 추정한다.
이때, 상기 임펙트 지점이란 반복되는 동작이 새롭게 시작되는 지점을 의미한다.
다음으로, 상기 (S2) 단계는 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 지표 추출부(200)에 의해 파킨슨병 서동증에 대한 상기 진단 지표를 추출할 수 있다.
도 5A를 참조하면, 상기 진단 지표에서 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)의 경우 대조군(정상인)이 실험군(파킨슨병 서동증 환자) 보다 높은 값으로 추출된다. 또한, 도 5B를 참조하면, 상기 진단 지표에서 상기 각도의 변동 계수, 상기 각도의 감소율, 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율의 경우 대조군(정상인)이 실험군(파킨슨병 서동증 환자) 보다 현저히 낮은 값으로 추출된다.
본 발명에 있어서, 상기 (S3) 단계는 상기 (S2) 단계에서 지표 추출부(200)에 의해 추출된 진단 지표는 계산부(300)를 통해 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하여 파킨슨병 서동증을 진단하는 단계;이다.
보다 구체적으로, 상기 (S3) 단계는 상기 (S2) 단계에서 지표 추출부(200)에 의해 추출된 진단 지표를 특정 정규화 인자(Normalizing factor)와 가중치 결합을 하기 [식 1]을 통하여 최종 파킨슨병의 중증도를 정량화한 진단 점수를 추출할 수 있다.
[식 1]
Figure 112019035436038-pat00004
Deg. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도
Freq. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기
CoV(Angle) : 각도의 변동 계수
CoV(Freq.) : 움직임 주기의 변동 계수
Amp. : 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 크기
상기 [식 1]에서 특정 정규화 인자(Normalizing factor)는 Deg.에 대한 180, Freq.에 대한 2, CoV(Angle)에 대한 100, CoV(Freq.)에 대한 100, Amp.에 대한 500×π/180 및 2000이다.
상기 특정 정규화 인자에서 Deg.는 각도의 최대 각인 180°를 기준으로 하였으며, Freq.는 시험에 의해 설정된 최대 주기인 2초(sec)를 기준으로 하였다. 또한, 상기 특정 정규환 인자 CoV(Angle)는 백분율에 따랐으며, CoV(Freq.)는 최대 각속도 범위인 500 deg/sec를 기준으로 하여 rad 값으로 환산하였고, Amp. 최대 가속도 범위인 2000 mg을 기준으로 하여 상기 특정 정규화된 인자로 이용되었다.
이하, 하기 실시예 및 실험예를 통하여 본 발명을 보다 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 하기 실시예 및 실험예는 본 발명을 예시하기 위한 것으로 이들 실시예 및 실험예에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
실시예 1. 파킨슨병 서동증 진단
1. 대상자 선정
실험군(파킨슨병 서동증 의심환자) 16명 및 대조군(정상인) 10명으로 구성된 총 26명을 실험 최종 대상자로 하여 파킨슨병 서동증을 진단하기 위해 임상시험을 수행하였다.
2. 실험 방법
상기 대상자 26명의 엄지와 검지에 본 발명의 파킨슨병 서동증 진단 장치를 착용(부착)시키고, 가능한 최대의 속도와 각도로 상기 엄지와 검지를 15초 동안 반복적으로 진단 움직임을 수행하였으며, 파킨슨병 서동증의 중증도에 대한 정량화된 진단 점수를 추출하였다. 그 결과를 하기 [표 2] 및 도 6에 나타내었다.
3. 시험 결과
[표 2]
Figure 112019035436038-pat00005
상기 [표 2] 및 도 6에서 확인할 수 있는 바와 같이, 대조군(정상인)의 경우 파킨슨병 서동증의 중증도에 대한 정량화된 진단 점수가 80점 이상임을 확인할 수 있다. 반면, 실험군(파킨슨병 서동증 의심환자)의 경우 16명 모두 80점 이하의 진단 점수를 받음을 확인할 수 있다.
상기 결과로부터, 본 발명의 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용한 진단 평가 방법은 파킨슨병 서동증 환자의 초기 진단이 가능하며 현저히 높은 진단 정확성을 나타냄을 확인할 수 있다.
이상 설명으로부터, 본 발명에 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 이와 관련하여, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.
파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 : 1
IMU 센서부 : 100
각속도 센서부 : 110
가속도 센서부 : 120
통신부 : 130
지표 추출부 : 200
계산부 : 300

Claims (7)

  1. 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 IMU 센서부;
    상기 IMU 센서부에 의해 전송된 신호를 이용하여 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 각도를 이용하여 파킨슨병 서동증 진단 지표를 추출하는 지표 추출부; 및
    상기 진단 지표를 이용하여 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하는 계산부;를 포함하고,
    상기 파킨슨병 서동증의 중증도를 정량화된 진단 점수는 하기 [식 1]을 통해 추출되는 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치.
    [식 1]
    Figure 112021115162801-pat00014

    Deg. : 피검자의 엄지와 검 지의 움직임 각도
    Freq. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기
    CoV(Angle) : 각도의 변동 계수
    CoV(Freq.) : 움직임 주기의 변동 계수
    Amp. : 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 크기
  2. 제1항에 있어서,
    상기 IMU 센서부는,
    상기 IMU 센서부는 피검자의 손의 움직임에 따른 가속도 신호를 출력하는 가속도 센서부;
    피검자의 손의 움직임에 따른 각속도 신호를 출력하는 각속도 센서부; 및
    상기 가속도 센서부 및 각속도 센서부에 의해 출력된 신호를 무선 통신 신호로 변환하고, 상기 무선 통신 신호를 외부 장치로 전송하는 통신부;로 구성되는 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 진단 지표는,
    상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표;
    상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및
    상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;인 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치.
  4. (S1) IMU 센서부에 의해 피검자의 엄지와 검지의 움직임에 따른 가속도 및 각속도 신호를 출력하고, 상기 신호를 시간 영역 및 주파수 영역으로 데이터 변환하여 외부 장치로 전송하는 단계;
    (S2) 상기 전송된 데이터에 상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 4 Hz를 적용하여 움직임 각도를 추산하고, 상기 추산된 움직임 각도를 이용하여 지표 추출부에 의해 파킨슨병 서동증 진단 지표를 추출하는 단계;
    (S3) 계산부는 상기 진단 지표를 이용하여 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수로 추출하여 파킨슨병 서동증의 상태를 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 (S3) 단계에서 추출된 파킨슨병의 중증도를 정량화된 진단 점수는 하기 [식 1]을 통해 추출되는 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 결정 방법.
    [식 1]
    Figure 112021115162801-pat00015

    Deg. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도
    Freq. : 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기
    CoV(Angle) : 각도의 변동 계수
    CoV(Freq.) : 움직임 주기의 변동 계수
    Amp. : 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 크기
  5. 제4항에 있어서,
    상기 (S2) 단계에서 추출된 진단 지표는,
    상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 각도, 상기 각도의 변동 계수 및 상기 각도의 감소율로 이루어지는 각도 진단 지표;
    상기 피검자의 엄지와 검지의 움직임 주기, 상기 움직임 주기의 변동 계수 및 상기 움직임 주기의 증가율로 이루어지는 움직임 진단 지표; 및
    상기 시간 영역으로 데이터 변환된 시간 영역의 각속도 및 가속도의 크기; 및 상기 주파수 영역으로 데이터 변환된 중앙 주파수(Median Frequency)로 이루어지는 원신호 진단 지표;인 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 결정 방법.
  6. 삭제
  7. 제4항에 있어서,
    상기 (S3)에서 파킨슨병 서동증의 진단은 하기 [표 1]의 진단 점수에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 파킨슨병 서동증 결정 방법.
    [표 1]
    Figure 112021022554544-pat00007

KR1020190040515A 2019-04-08 2019-04-08 가속도 및 각속도 신호를 이용한 파킨슨병 서동증 진단 평가 장치 및 이를 이용 파킨슨병 서동증 결정 방법 KR102376904B1 (ko)

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