KR102408951B1 - 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 - Google Patents
글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102408951B1 KR102408951B1 KR1020170119277A KR20170119277A KR102408951B1 KR 102408951 B1 KR102408951 B1 KR 102408951B1 KR 1020170119277 A KR1020170119277 A KR 1020170119277A KR 20170119277 A KR20170119277 A KR 20170119277A KR 102408951 B1 KR102408951 B1 KR 102408951B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- glucose exposure
- raman
- information
- estimating
- peak value
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0075—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/15—Devices for taking samples of blood
- A61B5/157—Devices characterised by integrated means for measuring characteristics of blood
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0062—Arrangements for scanning
- A61B5/0064—Body surface scanning
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/681—Wristwatch-type devices
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6898—Portable consumer electronic devices, e.g. music players, telephones, tablet computers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/65—Raman scattering
Abstract
일 양상에 따른 글루코스 노출량 추정 장치는, 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부와, 상기 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 깊이별 단백질 정보를 기반으로 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
Description
비침습 방식으로 글루코스 노출량을 추정하는 기술에 대한 것으로, 특히, 라만 스펙트럼에 기반한 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정하는 장치 및 방법과, 이를 위한 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 장치 및 방법과 관련된다.
인체 내에서 혈당 반응은 식품에 따라 다르게 나타난다. 또한 같은 양의 식품을 섭취하더라도 식품에 따라 서로 다른 속도로 소화 흡수된다. 다양한 탄수화물의 흡수 속도를 반영하기 위해 당지수(Glycemic Index: GI)가 고안되었다. 당지수는 식후 당질의 흡수속도를 반영하여 탄수화물의 질을 나타내는 수치로서, 각 식품의 탄수화물 50g을 섭취한 후 2시간 동안의 혈당 변화를 기준 식품이나 포도당 50g을 섭취한 경우를 100으로 하여 비교한 상대 수치이다.
그러나, 이러한 당지수는 각 개인의 특성(예컨대, 인슐린에 대한 반응 정도, 스트레스 정도)을 반영하거나, 주로 단일 식품이 아닌 복합식으로 섭취하는 실제 식생활을 반영하는 데에 한계가 있다.
라만 스펙트럼에 기반한 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정하는 장치 및 방법과, 이를 위한 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 양상에 따른 글루코스 노출량 추정 장치는, 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부와, 상기 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 깊이별 단백질 정보를 기반으로 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 스펙트럼 측정부는, 상기 피검체에 광을 조사하는 광원부와, 상기 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수신하여 라만 스펙트럼을 획득하는 광 검출부를 포함할 수 있다.
상기 스펙트럼 측정부는, 설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출하고, 상기 대표 라만 스펙트럼으로부터 상기 깊이별 단백질 정보를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보는, 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 라만 스펙트럼의 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고, 제1 라만 피크값, 제2 라만 피크값 및 글루코스 노출량 추정 모델을 이용하여 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다.
상기 글루코스 노출량 추정 모델은, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 피검체의 글루코스 노출량을 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다.
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보는, 상기 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적절한지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하고, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위 내에 있는지를 판단하고, 판단 결과를 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다.
다른 양상에 따른 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치는, 라만 스펙트럼 및 상기 라만 스펙트럼에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 깊이별 단백질 정보와 상기 글루코스 노출량 정보를 기반으로 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보는, 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량 정보를 이용하여 회귀분석 또는 기계학습을 통해 상기 글루코스 노출량 추정 모델을 생성할 수 있다.
또 다른 양상에 따른 글루코스 노출량 추정 방법은, 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 단계와, 상기 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계와, 깊이별 단백질 정보를 기반으로 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 단계는, 설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계와, 상기 대표 라만 스펙트럼으로부터 상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다.
상기 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계는, 상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는, 상기 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보는, 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다.
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는, 상기 복수의 라만 스펙트럼의 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고, 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 단계는, 제1 라만 피크값, 제2 라만 피크값 및 글루코스 노출량 추정 모델을 이용하여 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다.
상기 글루코스 노출량 추정 모델은, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의할 수 있다.
글루코스 노출량 추정 방법은, 상기 피검체의 글루코스 노출량을 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보는, 상기 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적절한지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계는, 상기 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하는 단계와, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위 내에 있는지를 판단하는 단계와, 상기 판단 결과를 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
라만 스펙트럼에 기반한 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정함으로써 비침습 방법으로 개인별 글루코스 노출량 또는 개인별 당지수에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 글루코스 노출량 추정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 2는 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 진피 내 콜라겐에 대응하는 라만 피크 변화와 글루코스 노출량의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 5는 탄수화물 섭취 가이드 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 글루코스 노출량 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 글루코스 노출량 추정 모델 생성 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 글루코스 노출량 추정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 10은 깊이별 단백질 정보 추출 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 글루코스 노출량 추정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 손목형 웨어러블 디바이스의 사시도이다.
도 2는 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 진피 내 콜라겐에 대응하는 라만 피크 변화와 글루코스 노출량의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 5는 탄수화물 섭취 가이드 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 6은 글루코스 노출량 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 7는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 8은 글루코스 노출량 추정 모델 생성 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 글루코스 노출량 추정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 10은 깊이별 단백질 정보 추출 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 글루코스 노출량 추정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 손목형 웨어러블 디바이스의 사시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
후술되는 용어들은 본 발명에서의 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.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하고, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주 기능별로 구분한 것에 불과하다. 즉, 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있다. 각 구성부는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 글루코스 노출량 추정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 1의 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 라만 스펙트럼에 기반한 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정하는 장치로서, 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 1을 참조하면, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
스펙트럼 측정부(110)는 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 스펙트럼 측정부(110)는 설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 복수의 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다. 예컨대, 스펙트럼 측정부(110)는 피검체의 음식물 섭취 시작 시점부터 2시간 동안 5분 간격으로 피검체의 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이를 위해 스펙트럼 측정부(110)는 광원부(111) 및 광 검출부(112)를 포함할 수 있다.
광원부(111)는 피검체에 광을 조사할 수 있다. 예를 들어, 광원부(111)는 소정 파장의 광, 예컨대, 근적외선(Near Infrared Ray, NIR) 또는 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR)을 피검체에 조사할 수 있다. 그러나, 측정 목적이나 측정하고자 하는 구성 성분의 종류에 따라서 광원부(111)으로부터 조사되는 광의 파장은 달라질 수 있다. 그리고 광원부(111)은 반드시 단일의 발광체로 구성될 필요는 없으며, 다수의 발광체의 집합으로 구성될 수도 있다. 광원부(111)가 다수의 발광체의 집합으로 구성되는 경우, 다수의 발광체는 측정 목적에 적합하도록 서로 다른 파장의 광을 방출할 수도 있고 모두 동일한 파장의 광을 방출할 수도 있다. 일 실시예에 따르면 광원부(111)는 발광 다이오드(light emitting diode, LED) 또는 레이저 다이오드(laser diode) 등을 포함할 수 있으나 이는 일 실시예에 불과할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 광원부(111)는 조사된 광이 피검체의 원하는 위치를 향하도록 하는 적어도 하나의 광학 요소를 더 포함할 수 있다.
광 검출부(112)는 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수신하여 피검체의 라만 스펙트럼을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 광 검출부(112)는 포토 다이오드(photo diode), 포토 트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 전자 결합 소자(charge-coupled device, CCD)등을 포함할 수 있다. 광 검출부(112)는 반드시 하나의 소자로 구성될 필요는 없으며, 다수의 소자들이 모여 어레이 형태로 구성될 수도 있다.
프로세서(120)는 측정된 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 추출된 깊이별 단백질 정보를 기반으로 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다. 이때, 깊이별 단백질 정보는 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있고, 클루코스 노출량은 시간에 대한 체내 글루코스 농도 그래프의 AUC(Area Under Curve)로 표현할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 프로세서(120)를 더욱 상세하게 설명한다.
도 2는 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 2의 프로세서(200)는 도 1의 프로세서(120)의 일 실시예일 수 있다.
도 2를 참조하면, 프로세서(200)는 대표 라만 스펙트럼 추출부(210), 배경 제거부(220), 깊이별 단백질 정보 추출부(230) 및 글루코스 노출량 추정부(240)를 포함할 수 있다.
대표 라만 스펙트럼 추출부(210)는 복수의 라만 스펙트럼 중에서 그들을 대표하는 대표 라만 스펙트럼을 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 대표 라만 스펙트럼 추출부(210)는 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하거나, 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
잡음 제거부(220)는 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 잡음을 제거할 수 있다.
일반적으로 생체 조직 또는 세포에서 측정한 라만 스펙트럼은 일반적으로 많은 잡음을 포함하며, 라만 스펙트럼에 포함된 잡음은 외부 환경에 의한 단순 가산 잡음과 자가 형광(autofluorescence)의 의한 배경 잡음으로 구분될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 잡음 제거부(220)는 저역통과 필터(예컨대, 이동 평균 필터 등)을 이용하여 대표 라만 스펙트럼의 단순 가산 잡음을 제거할 수 있다. 또한, 잡음 제거부(220)는 대표 라만 스펙트럼의 기준선(baseline)을 추정하고, 추정된 기준선을 대표 라만 스펙트럼에서 차감하여 배경 잡음을 제거할 수 있다. 이때, 기준선은 일차 미분 방법, rolling ball 방법 등을 이용하여 추정할 수 있다. 여기서, 일차 미분 방법은 전체 영역에서 완만한 변화를 보이는 배경 잡음의 특성을 이용한 것으로, 스펙트럼을 미분하여 중요한 피크를 찾아 그에 상응하는 피크 영역을 잘라 낸 후 보간하여 기준선을 추정하는 방법이다. 또한, rolling ball 방법은 스펙트럼의 아래쪽에 커다란 공을 굴려 만들어진 공의 최상위 지점의 흔적을 기준선으로 간주하는 방법이다.
깊이별 단백질 정보 추출부(230)는 대표 라만 스펙트럼에서 깊이별 단백질 정보를 추출할 수 있다. 이때, 깊이별 단백질 정보는 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 깊이별 단백질 정보 추출부(230)는 대표 라만 스펙트럼에서 제1 파수(예, 1246 cm-1)의 라만 피크값(이하, 제1 라만 피크값)을 진피 내 콜라겐 정보로서 추출하고, 제2 파수(예, 1650 cm-1)의 라만 피크값(이하, 제2 라만 피크값)을 표피 내 케라틴 정보로서 추출할 수 있다. 이때, 제1 파수는 진피 내 콜라겐과 관련되고, 제2 파수는 표피 내 케라틴과 관련되며, 제1 파수 및 제2 파수에 대한 정보는 실험적으로 미리 도출되어 내부 또는 외부 데이터베이스에 저장될 수 있다.
글루코스 노출량 추정부(240)는 깊이별 단백질 정보를 이용하여 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다.
예컨대, 글루코스 노출량 추정부(240)는 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비를 산출하고, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와, 글루코스 노출량 추정 모델(250)을 이용하여 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다. 이때, 글루코스 노출량 추정 모델(250)은 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의한 것으로, 프로세서(200)의 내부 또는 외부 데이터베이스에 저장될 수 있다.
도 3은 진피 내 콜라겐에 대응하는 라만 피크 변화와 글루코스 노출량의 관계를 설명하기 위한 도면이다. 더욱 상세하게는, 도 3은 쥐에게 일정량의 글루코스를 지속적으로 섭취 시켰을 때, 진피 내 콜라겐에 대응하는 라만 피크 변화를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 쥐에게 일정량의 글루코스를 지속적으로 섭취 시켰을 때, 시간이 흐를수록(start -> 4 weeks -> 8 weeks -> 12 weeks) 특정 파수(예컨대, 도 3의 박스 부분)의 라만 피크값이 증가함을 알 수 있다. 이것은 글루코스 노출량이 증가할수록 진피 내 콜라겐에 대응하는 특정 파수의 라만 피크가 증가한다는 것을 의미한다.
따라서, 이러한 특성을 이용하여 일 실시예에 따른 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 추출된 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정할 수 있다.
도 4는 프로세서의 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 4의 프로세서(400)는 도 1의 프로세서(120)의 다른 실시예일 수 있다.
도 4를 참조하면, 프로세서(400)는 대표 라만 스펙트럼 추출부(210), 배경 제거부(220), 깊이별 단백질 정보 추출부(230), 글루코스 노출량 추정부(240) 및 가이드 정보 생성부(410)를 포함할 수 있다.
여기서, 대표 라만 스펙트럼 추출부(210), 배경 제거부(220), 깊이별 단백질 정보 추출부(230), 글루코스 노출량 추정부(240)는 도 2를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
가이드 정보 생성부(410)는 피검체의 글루코스 노출량을 이용하여 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적정한지를 나타내는 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다.
예컨대, 가이드 정보 생성부(410)는 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하고, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위내에 있는지 판단할 수 있다. 또한, 가이드 정보 생성부(410)는 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위내에 있으면 탄수화물 섭취량이 적정이라고 판단하고, 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위보다 작으면 탄수화물 섭취량이 부족하다고 판단하고, 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위보다 크면 탄수화물 섭취량이 과하다고 판단할 수 있다. 가이드 정보 생성부(410)는 이러한 판단 결과를 기반으로 피검체의 일별 탄수화물 섭취량의 적정 여부를 나타내는 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다.
이때, 소정의 임계 범위는 다음과 같은 과정을 통해 미리 도출되어 프로세서(400)의 내부 또는 외부 데이터베이스에 저장될 수 있다.
Step 1: 기준 음식(reference food)을 피검체가 섭취하고 글루코스 노출량을 측정한다. 예컨대, 기준 음식 K(단위: g)을 피검체가 섭취하고 글루코스 노출량 X(단위: mgㅇmin/dL)을 측정한다.
Step 2: 하루 탄수화물 섭취 권장량에 해당하는 글루코스 노출량을 산출한다. 예컨대, 하루 탄수화물 섭취 권장 칼로리가 A(단위: kcal)인 경우, 하루 탄수화물 섭취 권장량에 해당하는 글루코스 노출량은 (A*X)/(75*4)=R(단위: mgㅇmin/dL)로 산출된다.
Step 3: 하루 섭취 권장 칼로리를 모두 탄수화물로 섭취하였을 때의 글루코스 노출량을 산출한다. 예컨대, 하루 섭취 권장 칼로리가 B(단위: kcal)인 경우, 하루 섭취 권장 칼로리를 모두 탄수화물로 섭취하였을 때의 글루코스 노출량은 (B*X)/(75*4)=T(단위: mgㅇmin/dL)로 산출된다.
Step 4: 하루 섭취 권장 칼로리를 모두 탄수화물로 섭취하였을 때의 글루코스 노출량을 탄수화물의 최대 섭취량으로 하여, 하루 탄수화물 섭취 권장량에 해당하는 글루코스 노출량을 기준으로 일정 범위를 소정의 임계 범위로 결정한다. 예컨대, 상기의 예에서 최대 섭취량은 T(단위: mgㅇmin/dL)이 되며, 소정의 임계 범위는 R-α ~ R+β 가 될 수 있다. 이때, α는 R보다 작은 양수로서 다양하게 설정될 수 있고, β는 T-R보다 작은 양수로서 다양하게 설정될 수 있다.
도 5는 탄수화물 섭취 가이드 정보의 예를 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 가이드 정보 생성부(410)는 아침, 점심, 저녁에 추정된 글루코스 노출량을 기반으로 일별 글루코스 노출량을 산출하고, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위(520) 내에 있는지 판단하고 이를 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보(510)를 생성할 수 있다.
도 5의 경우, 첫 번째 날 및 일곱 번째 날의 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위(520)를 벗어난 경우로, 가이드 정보 생성부(410)는 첫 번째 날 및 일곱 번째 날의 탄수화물의 섭취가 과하다고 판단하여 다양한 경고 메시지를 생성할 수 있다.
도 6은 글루코스 노출량 추정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 6의 글루코스 노출량 추정 장치(600)는 라만 스펙트럼에 기반한 깊이별 단백질 정보를 이용하여 글루코스의 노출량을 추정하는 장치로서, 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 6을 참조하면, 글루코스 노출량 추정 장치(600)는 스펙트럼 측정부(110), 프로세서(120), 입력부(610), 저장부(620), 통신부(630) 및 출력부(640)를 포함할 수 있다. 여기서 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)는 도 1 내지 도 4를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
입력부(610)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(610)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(touch pad)(정압/정전), 조그 휠(Jog wheel), 조그 스위치(Jog switch), H/W 버튼 등을 포함할 수 있다. 특히, 터치 패드가 디스플레이와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.
저장부(620)는 글루코스 노출량 추정 장치(600)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 글루코스 노출량 추정 장치(600)에 입력되는 데이터 및 글루코스 노출량 추정 장치(600)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(620)는 스펙트럼 측정부(110)를 통해 측정한 복수의 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 대표 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 깊이별 단백질 정보, 프로세서(120)에서 추정된 글루코스 노출량 데이터, 프로세서(120)에서 생성된 탄수화물 섭취 가이드 정보, 및 글루코스 노출량 추정 모델 등을 저장할 수 있다.
저장부(620)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 글루코스 노출량 추정 장치(600)는 인터넷 상에서 저장부(620)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다.
통신부(630)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 통신부(630)는 입력부(610)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 스펙트럼 측정부(110)를 통해 측정한 복수의 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 대표 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 깊이별 단백질 정보, 프로세서(120)에서 추정된 글루코스 노출량 데이터, 프로세서(120)에서 생성된 탄수화물 섭취 가이드 정보, 및 글루코스 노출량 추정 모델 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 글루코스 노출량 추정 또는 탄수화물 섭취 가이드 정보 생성에 도움이 되는 다양한 데이터를 수신할 수 있다.
이때, 외부 장치는 스펙트럼 측정부(110)를 통해 측정한 복수의 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 대표 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 깊이별 단백질 정보, 프로세서(120)에서 추정된 글루코스 노출량 데이터, 프로세서(120)에서 생성된 탄수화물 섭취 가이드 정보, 및 글루코스 노출량 추정 모델 등을 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트 또는 디스플레이 장치일 수 있다. 이외에도 외부 장치는 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 휴대폰, 스마트 폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등 일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
통신부(630)는 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 이용하여 외부 장치와 통신할 수 있다. 그러나, 이는 일 예에 불과할 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(640)는 스펙트럼 측정부(110)를 통해 측정한 복수의 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 대표 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 깊이별 단백질 정보, 프로세서(120)에서 추정된 글루코스 노출량 데이터, 프로세서(120)에서 생성된 탄수화물 섭취 가이드 정보, 및 글루코스 노출량 추정 모델 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(640)는 스펙트럼 측정부(110)를 통해 측정한 복수의 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 대표 라만 스펙트럼 데이터, 프로세서(120)에서 추출된 깊이별 단백질 정보, 프로세서(120)에서 추정된 글루코스 노출량 데이터, 프로세서(120)에서 생성된 탄수화물 섭취 가이드 정보, 및 글루코스 노출량 추정 모델 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(640)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.
도 7는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 7의 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 도 1의 글루코스 노출량 추정 장치(100) 및/또는 도 6의 글루코스 노출량 추정 장치(600)에서 사용되는 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 장치로서, 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때, 전자 장치는 휴대폰, 스파트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 손목시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.
도 7을 참조하면, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 학습 데이터 수집부(710) 및 프로세서(720)를 포함할 수 있다.
학습 데이터 수집부(710)는 라만 스펙트럼 및 라만 스펙트럼에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 학습 데이터로 수집할 수 있다. 이때, 학습 데이터로서 수집되는 라만 스펙트럼은, 소정의 시간 동안 소정의 시간 간격으로 측정된 복수의 라만 스펙트럼일 수도 있으며, 이들 복수의 라만 스펙트럼 중에서 추출된 대표 라만 스펙트럼일 수도 있다. 또한, 학습 데이터로서 수집되는 라만 스펙트럼은, 잡음이 제거되지 않은 로우 데이터(raw data)일 수도 있으며, 잡음이 제거된 데이터일 수도 있다.
프로세서(720)는 수집된 라만 스펙트럼로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 추출된 깊이별 단백질 정보와 해당 라만 스펙트럼에 대응하는 글루코스 노출량 데이터를 기반으로 글루코스 노출량 추정 모델을 생성할 수 있다. 이때, 깊이별 단백질 정보는 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다.
예컨대, 프로세서(720)는 라만 스펙트럼에서 제1 라만 피크값을 진피 내 콜라겐 정보로서 추출하고, 제2 라만 피크값을 표피 내 케라틴 정보로서 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(720)는 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비를 산출하고, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와, 이에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 이용하여 회귀분석 또는 기계학습을 통해 글루코스 노출량 추정 모델을 생성할 수 있다. 이때, 회귀분석 알고리즘은 단순선형 회귀분석(simple linear regression), 다중선형 회귀분석(multi linear regression), 로지스틱 회귀분석(logistic regression), Cox 비례회귀분석(proportional Cox regression) 등을 포함할 수 있으며, 기계학습 알고리즘은 인공 신경망(Artificial Neural Network), 결정 트리(Decision Tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 방사 기저 함수 네트워크(Radial Basis Function Network), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 및 딥러닝(deep-learning) 등을 포함할 수 있다.
한편, 프로세서(720)는 학습 데이터 수집부(710)에서 수집된 라만 스펙트럼에 따라 다양한 전처리 과정을 수행할 수 있다. 예컨대, 수집된 라만 스펙트럼이 로우 데이터인 경우, 프로세서(720)는 수집된 라만 스펙트럼에서 단순 가산 잡음 및/또는 배경 잡음을 제거할 수 있다. 또한, 프로세서(720)는 수집된 라만 스펙트럼 데이터가 소정의 시간 동안 소정의 시간 간격으로 측정된 복수의 라만 스펙트럼인 경우, 이들 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출할 수 있다.
이때, 잡음 제거 방법 및 대표 라만 스펙트럼 추출 방법은 도 2를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 8은 글루코스 노출량 추정 모델 생성 과정을 설명하기 위한 예시도이다. 이때, 학습 데이터로서 수집된 라만 스펙트럼은 소정의 시간 동안 소정의 시간 간격으로 측정된 복수의 라만 스펙트럼 중에서 추출된 대표 라만 스펙트럼으로서, 잡음이 모두 제거된 스펙트럼이라고 가정한다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 프로세서(720)는 라만 스펙트럼(810)에서 제1 라만 피크값(1246 cm-1의 라만 피크값)을 진피 내 콜라겐 정보로서 추출하고, 제2 라만 피크값(1650 cm-1의 라만 피크값)을 표피 내 케라틴 정보로서 추출한다. 프로세서(720)는 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비를 산출하고, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와, 이때의 글루코스 노출량(820)을 회귀분석하여 글루코스 노출량 추정 모델 y (830)를 생성한다.
도 9는 글루코스 노출량 추정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 9의 글루코스 노출량 추정 방법은 도 1의 글루코스 노출량 추정 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 1 및 도 9를 참조하면, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다(910). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 피검체에 광을 조사하고 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수신하여, 복수의 라만 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 피검체로 조사되는 광은 근적외선(Near Infrared Ray, NIR) 또는 중적외선(Mid Infrared Ray, MIR)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
글루코스 노출량 추정 장치(100)는 측정된 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출할 수 있다(920). 이때, 깊이별 단백질 정보는 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 복수의 라만 스펙트럼의 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보와 관련된 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보와 관련된 제2 라만 피크값을 추출할 수 있다.
글루코스 노출량 추정 장치(100)는 추출된 깊이별 단백질 정보를 이용하여 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다(930). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 제1 라만 피크값, 제2 라만 피크값, 및 글루코스 노출량 추정 모델을 이용하여 피검체의 글루코스 노출량을 추정할 수 있다. 이때, 글루코스 노출량 추정 모델은 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의할 수 있다.
도 10은 깊이별 단백질 정보 추출 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 10의 깊이별 단백질 정보 추출 방법은 도 9의 깊이별 단백질 정보 추출 과정(920)의 일 실시예일 수 있다.
도 1 및 도 10을 참조하면, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 복수의 라만 스펙트럼 중에서 그들을 대표하는 대표 라만 스펙트럼을 추출할 수 있다(1010). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하거나, 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출할 수 있다.
글루코스 노출량 추정 장치(100)는 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 잡음을 제거할 수 있다(1020). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 저역통과 필터를 이용하여 대표 라만 스펙트럼에서 단순 가산 잡음을 제거하거나, 대표 라만 스펙트럼의 기준선을 추정하고 추정된 기준선을 대표 라만 스펙트럼에서 차감하여 배경 잡음을 제거할 수 있다.
글루코스 노출량 추정 장치(100)는 대표 라만 스펙트럼에서 깊이별 단백질 정보를 추출할 수 있다(1030). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보와 관련된 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보와 관련된 제2 라만 피크값을 추출할 수 있다.
도 11은 글루코스 노출량 추정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 11의 글루코스 노출량 추정 방법은 도 1의 글루코스 노출량 추정 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 여기서, 단계 1110, 단계 1120 및 단계 1140은 도 9의 단계 910, 던계 920 및 단계 930과 동일하므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
단계 1140에서, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 단계 1130에서 추정된 글루코스 노출량을 기반으로 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적정한지를 나타내는 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다(1140). 예컨대, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하고, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위내에 있는지 판단할 수 있다. 또한, 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위내에 있으면 탄수화물 섭취량이 적정이라고 판단하고, 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위보다 작으면 탄수화물 섭취량이 부족하다고 판단하고, 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위보다 크면 탄수화물 섭취량이 과하다고 판단할 수 있다. 글루코스 노출량 추정 장치(100)는 이러한 판단 결과를 기반으로 피검체의 일별 탄수화물 섭취량의 적정 여부를 나타내는 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성할 수 있다.
도 12는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 12의 글루코스 노출량 추정 모델 생성 방법은 도 7의 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)에 의해 수행될 수 있다.
도 7 및 도 12를 참조하면, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 라만 스펙트럼 및 라만 스펙트럼에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 학습 데이터로 수집할 수 있다(1210). 이때, 학습 데이터로서 수집되는 라만 스펙트럼은, 소정의 시간 동안 소정의 시간 간격으로 측정된 복수의 라만 스펙트럼일 수도 있으며, 이들 복수의 라만 스펙트럼 중에서 추출된 대표 라만 스펙트럼일 수도 있다. 또한, 학습 데이터로서 수집되는 라만 스펙트럼은, 잡음이 제거되지 않은 로우 데이터(raw data)일 수도 있으며, 잡음이 제거된 데이터일 수도 있다.
글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 수집된 라만 스펙트럼로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 추출된 깊이별 단백질 정보와 라만 스펙트럼 데이터에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 기반으로 글루코스 노출량 추정 모델을 생성할 수 있다. 이때, 깊이별 단백질 정보는 진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 라만 스펙트럼에서 제1 라만 피크값을 진피 내 콜라겐 정보로서 추출하고, 제2 라만 피크값을 표피 내 케라틴 정보로서 추출할 수 있다. 또한, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와, 이에 대응하는 글루코스 노출량 데이터을 이용하여 회귀분석 또는 기계학습을 통해 글루코스 노출량 추정 모델을 생성할 수 있다.
한편, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 수집된 라만 스펙트럼에 따라 다양한 전처리 과정을 수행할 수 있다. 예컨대, 수집된 라만 스펙트럼이 로우 데이터인 경우, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)는 라만 스펙트럼 데이터에서 단순 가산 잡음 및/또는 배경 잡음을 제거할 수 있다. 또한, 수집된 라만 스펙트럼이 소정의 시간 동안 소정의 시간 간격으로 측정된 복수의 라만 스펙트럼인 경우, 이들 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출할 수 있다.
도 13은 손목형 웨어러블 디바이스의 사시도이다.
도 13을 참조하면, 손목형 웨어러블 디바이스(1300)는 스트랩(1310) 및 본체(1320)를 포함할 수 있다.
스트랩(1310)은 플렉시블하게 밴드의 형태로 구성될 수 있다. 다만 이는 일 실시예에 불과할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 스트랩(1310)은 각 스트랩 부재가 사용자의 손목에 감싸는 형태로 구부려지도록 구성된 다수의 스트랩 부재로 구성될 수도 있다.
본체(1320)는 본체 내부에 전술한 글루코스 노출량 추정 장치(100, 600) 및/또는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)를 탑재할 수 있다. 또한, 본체(1320) 내부에는 손목형 웨어러블 디바이스(1300), 글루코스 노출량 추정 장치(100, 600) 및 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
손목형 웨어러블 디바이스(1300)는 본체(1320)에 장착되는 입력부(1321)와 디스플레이(1322)를 더 포함할 수 있다. 입력부(1321)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 디스플레이(1322)는 손목형 웨어러블 디바이스(1300), 글루코스 노출량 추정 장치(100, 600) 및 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치(700)에서 처리된 데이터 및 처리 결과 데이터 등을 표시할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100: 글루코스 노출량 추정 장치
110: 스펙트럼 측정부
111: 광원부
112: 광 검출부
120: 프로세서
110: 스펙트럼 측정부
111: 광원부
112: 광 검출부
120: 프로세서
Claims (28)
- 피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부; 및
상기 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 깊이별 단백질 정보를 기반으로 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 프로세서; 를 포함하고,
상기 깊이별 단백질 정보는
진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함하고,
상기 복수의 라만 스펙트럼의 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고, 제1 라만 피크값, 제2 라만 피크값 및 글루코스 노출량 추정 모델을 이용하여 상기 피검체의 글루코스 노출랑을 추정하고,
상기 글루코스 노출량 추정 모델은
제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의하는 글루코스 노출량 추정 장치. - 제1항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정부는,
상기 피검체에 광을 조사하는 광원부; 및
상기 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수신하여 라만 스펙트럼을 획득하는 광 검출부; 를 포함하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제1항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정부는,
설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 라만 스펙트럼을 측정하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출하고, 상기 대표 라만 스펙트럼으로부터 상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제4항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제4항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제4항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 피검체의 글루코스 노출량을 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제11항에 있어서,
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보는,
상기 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적절한지에 대한 정보를 포함하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 제11항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하고, 산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위 내에 있는지를 판단하고, 판단 결과를 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는,
글루코스 노출량 추정 장치. - 라만 스펙트럼 및 상기 라만 스펙트럼에 대응하는 글루코스 노출량 정보를 수집하는 데이터 수집부; 및
상기 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하고, 깊이별 단백질 정보와 상기 글루코스 노출량 정보를 기반으로 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 프로세서; 를 포함하고,
상기 깊이별 단백질 정보는
진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고, 제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량 정보를 이용하여 회귀분석 또는 기계학습을 통해 상기 글루코스 노출량 추정 모델을 생성하는 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치. - 삭제
- 삭제
- 글루코스 노출량 추정 장치가,
피검체로부터 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 단계;
상기 복수의 라만 스펙트럼으로부터 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계; 및
깊이별 단백질 정보를 기반으로 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 단계; 를 포함하고,
상기 깊이별 단백질 정보는
진피 내 콜라겐 정보 및 표피 내 케라틴 정보를 포함하고,
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는
상기 복수의 라만 스펙트럼의 대표 라만 스펙트럼으로부터 진피 내 콜라겐 정보에 대응하는 제1 라만 피크값 및 표피 내 케라틴 정보에 대응하는 제2 라만 피크값을 추출하고,
상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하는 단계는
제1 라만 피크값, 제2 라만 피크값 및 글루코스 노출량 추정 모델을 이용하여 상기 피검체의 글루코스 노출량을 추정하고,
상기 글루코스 노출량 추정 모델은
제1 라만 피크값과 제2 라만 피크값의 비와 글루코스 노출량의 관계를 정의하는 글루코스 노출량 추정 방법. - 제17항에 있어서,
상기 복수의 라만 스펙트럼을 측정하는 단계는,
설정된 시간 동안 설정된 시간 간격으로 라만 스펙트럼을 측정하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제17항에 있어서,
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계; 및
상기 대표 라만 스펙트럼으로부터 상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계; 를 포함하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제19항에 있어서,
상기 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 중간(median) 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제19항에 있어서,
상기 대표 라만 스펙트럼을 추출하는 단계는,
상기 복수의 라만 스펙트럼 중에서 설정된 샘플 번호의 라만 스펙트럼을 대표 라만 스펙트럼으로 추출하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제19항에 있어서,
상기 깊이별 단백질 정보를 추출하는 단계는,
상기 추출된 대표 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하는 단계; 를 더 포함하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제17항에 있어서,
상기 피검체의 글루코스 노출량을 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계; 를 더 포함하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제26항에 있어서,
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보는,
상기 피검체의 일별 탄수화물 섭취량이 적절한지에 대한 정보를 포함하는,
글루코스 노출량 추정 방법. - 제26항에 있어서,
상기 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계는,
상기 피검체의 글루코스 노출량을 모니터링하여 일별 글루코스 노출량을 산출하는 단계;
산출된 일별 글루코스 노출량이 소정의 임계 범위 내에 있는지를 판단하는 단계; 및
상기 판단하는 단계의 결과를 기반으로 탄수화물 섭취 가이드 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는,
글루코스 노출량 추정 방법.
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170119277A KR102408951B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 |
| US16/133,183 US11020027B2 (en) | 2017-09-18 | 2018-09-17 | Apparatus and method for estimating glucose exposure and generating glucose exposure estimation model |
| CN201811084445.7A CN109520989A (zh) | 2017-09-18 | 2018-09-17 | 估计葡萄糖暴露以及产生葡萄糖暴露估计模型的装置和方法 |
| JP2018173985A JP7165542B2 (ja) | 2017-09-18 | 2018-09-18 | グルコース露出量推定装置、方法及びプログラム、グルコース露出量推定モデル生成装置、並びに糖指数測定装置 |
| EP18194967.8A EP3456247B1 (en) | 2017-09-18 | 2018-09-18 | Apparatus and method for estimating glucose exposure and generating glucose exposure estimation model |
| US17/243,063 US11642050B2 (en) | 2017-09-18 | 2021-04-28 | Apparatus and method for estimating glucose exposure and generating glucose exposure estimation model |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170119277A KR102408951B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190031621A KR20190031621A (ko) | 2019-03-27 |
| KR102408951B1 true KR102408951B1 (ko) | 2022-06-13 |
Family
ID=63762196
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170119277A KR102408951B1 (ko) | 2017-09-18 | 2017-09-18 | 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US11020027B2 (ko) |
| EP (1) | EP3456247B1 (ko) |
| JP (1) | JP7165542B2 (ko) |
| KR (1) | KR102408951B1 (ko) |
| CN (1) | CN109520989A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102590718B1 (ko) | 2023-05-30 | 2023-10-19 | 주식회사 아폴론 | 라만 신호 기반 연속 혈당 측정 장치 |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7053946B2 (ja) * | 2018-04-06 | 2022-04-12 | ブラスケム アメリカ インコーポレイテッド | ラマン分光法、および品質管理のための機械学習 |
| EP4021287A4 (en) * | 2019-08-30 | 2023-10-04 | TT1 Products, Inc. | BIOMARKER MONITORING FITNESS SYSTEM |
| US11284818B2 (en) | 2020-08-31 | 2022-03-29 | TT1 Products, Inc. | Glucose exposure diagnostics and therapeutics related thereto |
| KR102532757B1 (ko) * | 2020-09-24 | 2023-05-12 | 서강대학교산학협력단 | 라만 분광 신호를 기초로 수용액의 용존 가스 농도를 예측하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
| CN112754479A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-05-07 | 四川大学华西医院 | 一种血糖浓度的检测方法及设备 |
| CN113317782B (zh) * | 2021-04-20 | 2022-03-22 | 港湾之星健康生物(深圳)有限公司 | 多模个性化监测的方法 |
| USD1004777S1 (en) | 2021-09-01 | 2023-11-14 | TT1 Products, Inc. | Wrist reader |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070049809A1 (en) * | 2005-07-22 | 2007-03-01 | Kate Bechtel | Intrinsic Raman spectroscopy |
| JP2013516256A (ja) * | 2010-01-07 | 2013-05-13 | アールエスピー システムズ アクティーゼルスカブ | ラマン分光法による非侵襲性の生体内の測定装置 |
| WO2016034448A1 (en) * | 2014-09-04 | 2016-03-10 | Rsp Systems A/S | Method and apparatus for transdermal in vivo measurement by raman spectroscopy |
Family Cites Families (39)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7066884B2 (en) | 1998-01-08 | 2006-06-27 | Sontra Medical, Inc. | System, method, and device for non-invasive body fluid sampling and analysis |
| US6064897A (en) | 1998-06-01 | 2000-05-16 | Abbott Laboratories | Sensor utilizing Raman spectroscopy for non-invasive monitoring of analytes in biological fluid and method of use |
| AU4970499A (en) | 1998-07-07 | 2000-01-24 | Lightouch Medical, Inc. | Tissue modulation process for quantitative noninvasive in vivo spectroscopic analysis of tissues |
| US6487429B2 (en) | 2000-05-30 | 2002-11-26 | Sensys Medical, Inc. | Use of targeted glycemic profiles in the calibration of a noninvasive blood glucose monitor |
| US20020132279A1 (en) | 2000-05-30 | 2002-09-19 | Linda Hockersmith | Formula to manipulate blood glucose via the calculated ingestion of carbohydrate |
| US7395158B2 (en) | 2000-05-30 | 2008-07-01 | Sensys Medical, Inc. | Method of screening for disorders of glucose metabolism |
| AU2001273412A1 (en) | 2000-07-11 | 2002-01-21 | Lightouch Medical, Inc. | Method of tissue modulation for noninvasive measurement of an analyte |
| US20040197846A1 (en) | 2001-01-18 | 2004-10-07 | Linda Hockersmith | Determination of glucose sensitivity and a method to manipulate blood glucose concentration |
| US20040142403A1 (en) | 2001-08-13 | 2004-07-22 | Donald Hetzel | Method of screening for disorders of glucose metabolism |
| AU2002332915A1 (en) | 2001-09-07 | 2003-03-24 | Argose, Inc. | Portable non-invasive glucose monitor |
| US6998247B2 (en) | 2002-03-08 | 2006-02-14 | Sensys Medical, Inc. | Method and apparatus using alternative site glucose determinations to calibrate and maintain noninvasive and implantable analyzers |
| US7725144B2 (en) | 2002-04-04 | 2010-05-25 | Veralight, Inc. | Determination of disease state using raman spectroscopy of tissue |
| JP2004321325A (ja) | 2003-04-22 | 2004-11-18 | Matsushita Electric Works Ltd | 血糖値の定量方法 |
| EP1620002B1 (en) | 2003-04-24 | 2012-01-04 | The Board Of Regents, The University Of Texas System | Noninvasive blood analysis by optical probing of the veins under the tongue |
| US7664605B2 (en) | 2003-11-12 | 2010-02-16 | Lightouch Medical, Inc. | Absolute calibration process and device for a tissue modulated Raman spectrometer |
| US20060060019A1 (en) | 2004-08-23 | 2006-03-23 | Calsonic Kansei Corporation | Vehicular automatic transmission and automatic selector thereof |
| US8355767B2 (en) | 2005-04-27 | 2013-01-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Raman spectroscopy for non-invasive glucose measurements |
| JP2007175242A (ja) | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Sharp Corp | 測定装置、測定プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| WO2007088705A1 (ja) * | 2006-01-31 | 2007-08-09 | Kowa Co., Ltd. | 糖尿病治療剤 |
| US8685952B2 (en) | 2006-01-31 | 2014-04-01 | Kowa Co., Ltd. | Method for the treatment of diabetes |
| US7672702B2 (en) | 2007-03-13 | 2010-03-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noninvasive in vivo measuring system and noninvasive in vivo measuring method by correcting influence of Hemoglobin |
| US7873397B2 (en) * | 2007-06-19 | 2011-01-18 | Richard Higgins | Spectroscopic optical system |
| WO2009038908A1 (en) | 2007-08-13 | 2009-03-26 | C8 Medisensors Inc. | Calibrated analyte concentration measurements in mixtures |
| JP2010005047A (ja) | 2008-06-25 | 2010-01-14 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 光学式生体成分測定用の検量モデルの作成方法及び非侵襲血糖値測定装置 |
| BRPI1011011A2 (pt) | 2009-06-09 | 2019-09-24 | Biosensors Inc | método, sistema de monitoramento, e, produto de programa. |
| US9538943B1 (en) | 2010-10-29 | 2017-01-10 | William Howard Cross | Blood glucose monitor and method of use thereof |
| JP5815362B2 (ja) * | 2011-10-17 | 2015-11-17 | シスメックス株式会社 | 耐糖能分析装置、耐糖能分析システム及びコンピュータプログラム |
| US10925521B2 (en) | 2012-02-21 | 2021-02-23 | Mc Professional Ou | Formula and method for monitoring individual metabolic response and for generating predictive medical metrics |
| US10188325B2 (en) | 2012-03-09 | 2019-01-29 | Rinat O. Esenaliev | Wearable, noninvasive glucose sensing methods and systems |
| US9766126B2 (en) | 2013-07-12 | 2017-09-19 | Zyomed Corp. | Dynamic radially controlled light input to a noninvasive analyzer apparatus and method of use thereof |
| WO2014116701A2 (en) * | 2013-01-22 | 2014-07-31 | Park Nicollet Institute | Evaluation and display of glucose data |
| KR102261856B1 (ko) | 2014-08-12 | 2021-06-07 | 삼성전자주식회사 | 비침습 생체 측정 장치 및 비침습 생체 측정 방법 |
| KR102303829B1 (ko) | 2014-09-03 | 2021-09-17 | 삼성전자주식회사 | 비침습 당화 혈색소 검사 장치 및 비침습 당화혈색소 검사 방법 |
| KR102349961B1 (ko) | 2015-01-22 | 2022-01-11 | 삼성전자주식회사 | 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법 |
| US10548520B2 (en) | 2015-04-01 | 2020-02-04 | Santec Corporation | Non-invasive optical measurement of blood analyte |
| KR20160126502A (ko) | 2015-04-23 | 2016-11-02 | 홍충식 | 근적외선을 이용한 비채혈식 혈당측정기 |
| US9924894B2 (en) * | 2015-06-03 | 2018-03-27 | Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co. Ltd. | Non-invasive measurement of skin thickness and glucose concentration with Raman spectroscopy and method of calibration thereof |
| KR20170038351A (ko) | 2015-09-30 | 2017-04-07 | 최규동 | 유연 탐침 센서를 구비하는 연속혈당감시시스템 |
| RU2626672C2 (ru) | 2015-11-11 | 2017-07-31 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Устройство (варианты) и способ автоматического мониторинга привычек питания |
-
2017
- 2017-09-18 KR KR1020170119277A patent/KR102408951B1/ko active IP Right Grant
-
2018
- 2018-09-17 US US16/133,183 patent/US11020027B2/en active Active
- 2018-09-17 CN CN201811084445.7A patent/CN109520989A/zh active Pending
- 2018-09-18 JP JP2018173985A patent/JP7165542B2/ja active Active
- 2018-09-18 EP EP18194967.8A patent/EP3456247B1/en active Active
-
2021
- 2021-04-28 US US17/243,063 patent/US11642050B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070049809A1 (en) * | 2005-07-22 | 2007-03-01 | Kate Bechtel | Intrinsic Raman spectroscopy |
| JP2013516256A (ja) * | 2010-01-07 | 2013-05-13 | アールエスピー システムズ アクティーゼルスカブ | ラマン分光法による非侵襲性の生体内の測定装置 |
| WO2016034448A1 (en) * | 2014-09-04 | 2016-03-10 | Rsp Systems A/S | Method and apparatus for transdermal in vivo measurement by raman spectroscopy |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102590718B1 (ko) | 2023-05-30 | 2023-10-19 | 주식회사 아폴론 | 라만 신호 기반 연속 혈당 측정 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20210244321A1 (en) | 2021-08-12 |
| KR20190031621A (ko) | 2019-03-27 |
| EP3456247B1 (en) | 2021-12-22 |
| US11642050B2 (en) | 2023-05-09 |
| JP7165542B2 (ja) | 2022-11-04 |
| JP2019053061A (ja) | 2019-04-04 |
| US20190083013A1 (en) | 2019-03-21 |
| EP3456247A1 (en) | 2019-03-20 |
| US11020027B2 (en) | 2021-06-01 |
| CN109520989A (zh) | 2019-03-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102408951B1 (ko) | 글루코스 노출량 추정 장치 및 방법과, 글루코스 노출량 추정 모델 생성 장치 및 방법 | |
| KR102574088B1 (ko) | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 농도 추정 모델 생성 장치 및 방법 | |
| KR20200119501A (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법 | |
| US11666220B2 (en) | Near-infrared spectroscopy for sensing glycogen in muscle tissue | |
| EP3598937B1 (en) | Antioxidant sensor, antioxidant signal obtaining method, and antioxidant level determining method | |
| EP3657142A1 (en) | Apparatus for measuring spectrum, method of correcting temperature change of light source in spectrum, and apparatus and method for estimating analyte concentration | |
| KR102539144B1 (ko) | 개인화된 단위 스펙트럼 획득 장치 및 방법과, 생체 성분 추정 장치 및 방법 | |
| EP3632309A1 (en) | Apparatus and method for estimating analyte concentration | |
| KR102640331B1 (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법과, 생체정보 추정 지원 장치 | |
| EP3782538A1 (en) | Apparatus and method for estimating bio-information | |
| KR20200047981A (ko) | 생체성분 추정 장치 및 방법 | |
| KR20230154147A (ko) | 심혈관 정보 추정 장치 및 방법 | |
| US10753797B2 (en) | Spectrum processing apparatus and spectrum processing method | |
| US20210137445A1 (en) | Apparatus and method for estimating skin barrier function | |
| EP4205638A1 (en) | Apparatus and method for estimating target component | |
| KR20210004376A (ko) | 생체정보 추정 모델의 캘리브레이션 장치 및 방법과, 생체정보 추정 장치 | |
| KR20200097144A (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법 | |
| KR20210050967A (ko) | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법 | |
| KR102658237B1 (ko) | 분석 물질의 혈중 농도 추정 장치 및 방법과, 모델 생성 장치 및 방법 | |
| EP3632311B1 (en) | Apparatus for estimating blood concentration of analyte, and method for generating model | |
| KR20200022749A (ko) | 체액 측정 장치 및 방법 | |
| KR20200100997A (ko) | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법 | |
| KR20200137103A (ko) | 생체 정보 추정 모델 갱신 장치 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |