KR102409381B1 - 재귀 추정을 이용한 생체 신호 처리 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

생체 신호 처리 방법 및 그 장치를 제공한다. 본 생체 신호 처리 방법은, 피검체의 움직임으로부터 움직임 패턴을 생성하고, 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하며, 피검체의 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 움직임을 감쇄시키는 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성한다.

Description

재귀 추정을 이용한 생체 신호 처리 방법 및 그 장치{Method and apparatus for processing biosignal using recursive estimation}
본 개시는 재귀적 추정을 이용하여 생체 신호를 처리하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 여러 가지 생체신호를 일상 생활에서 측정하여 진단의 정확성 및 편의성을 향상시키고 있다. 그리고 개인의 건강정보 데이터베이스를 통해 건강 관련 서비스들을 제공하고, 의료진의 원격진단을 도와주고 진단/처방 결과를 환자에게 전달하는 스마트 헬스케어 시스템(smart healthcare system)이 등장하고 있다.
신체는 전기장이 형성되는　일종의 도체(volume conductor)이며, 세포의 전기적 흥분에 따라 발생되는 활동 전위(action potential)에 의해 신체 내에서 전기장이 형성된다. 따라서 신체로부터 이러한 미량의 전류를 감지하거나　외부 자극에 대한 전류의 변화량을 감지하여 신체 내부의 전기적 특성을 측정할 수 있다.
일반적으로 이러한 원리를 이용하여 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌전도(EEG), 안구운동(EOG), 맥박, 혈압 등을　측정할 수 있다.
상기한 생체 신호의 측정이 개인의 일상 생활에서 진행되는 경우, 개인의 움직임 등으로 생체 신호에 동잡음이 섞일 수 있으며, 상기한 동잡음을 감소시키는 연구가 진행되고 있다.
본 개시는 생체 신호의 동잡음을 감소하여, 신뢰도 높은 생체 신호를 측정하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
본 개시는 동잡음의 감소가 용이하게 때문에 사용자의 움직임과 무관하게 생체 신호를 측정할 수 있는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 유형에 따르는 생체 신호 처리 방법은, 피검체의 움직임으로부터 움직임 패턴을 생성하는 단계; 상기 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하는 단계; 및 상기 피검체의 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 움직임을 감쇄시키는 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 다음 움직임 발생 시점은, 상기 움직임 패턴에 포함된 움직임 피크 주기를 이용하여 추정될 수 있다.
또한, 상기 다음 움직임 발생 시점은, 직전 움직임 피크 주기를 직전 움직임 피크 시점에 더한 시점일 수 있다.
그리고, 상기 다음 움직임 발생 시점은, 적어도 하나의 움직임 피크 주기에 대한 평균을 직전 움직임 피크의 시점에 더한 시점일 수 있다.
또한, 상기 다음 움직임 발생 시점은, 적어도 하나의 움직임 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 움직임 피크 시점에 더한 시점일 수 있다.
그리고, 상기 감쇄 요소는 1를 기준으로 크기가 작은 신호일 수 있다.
또한, 상기 감쇄 요소의 크기는 0 이상 1 미만일 수 있다.
그리고, 상기 감쇄 요소의 폭은 상기 움직임 패턴에 포함된 하나 이상의 움직임 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다.
또한, 이전 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는, 상기 생체 신호 중 상기 다음 피크 발생 시점에 상기 생체 신호를 강화시키는 강화 요소를 결합하는 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 다음 피크 발생 시점은, 상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 신호 피크 주기를 이용하여 추정될 수 있다.
또한, 상기 다음 피크 발생 시점은, 직전 신호 피크 주기를 직전 피크 발생 시점에 더한 시점일 수 있다.
그리고, 상기 다음 움직임 발생 시점은, 적어도 하나의 신호 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점일 수 있다.
또한, 상기 강화 요소는 1를 기준으로 크기가 큰 신호일 수 있다.
그리고, 상기 감쇄 요소의 폭은 상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 하나 이상의 피크 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 생체 신호는 심전도 신호일 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따른 생체 신호 처리 방법은, 피검체의 생체 신호로부터 생체 신호 패턴을 생성하는 단계; 상기 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정하는 단계; 및 새로운 생체 신호 중 상기 다음 피크 발생 시점에 상기 생체 신호를 강화시키는 강화 요소를 결합하여 새로운 생체 신호 패턴을 생성하는 단계;를 포함한다.
한편, 일 실시예에 따른 생체 신호 처리 장치는, 피검체의 움직임 신호 및 상기 피검체의 생체 신호 중 적어도 하나를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 움직임 신호로부터 움직임 패턴을 생성하고, 상기 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하며, 상기 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 움직임을 감쇄시키는 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성하는 프로세서;를 포함한다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 움직임 패턴에 포함된 움직임의 피크 주기를 이용하여 상기 다음 움직임 발생 시점을 추정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 이전 생체 신호 패턴으로부터 상기 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정하고, 상기 생체 신호 패턴을 생성할 때, 상기 생체 신호 중 상기 다음 피크 발생 시점에 상기 생체 신호를 강화시키는 강화 요소를 결합할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는, 상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 생체 신호의 신호 피크 주기를 이용하여 상기 다음 피크 발생 시점을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 움직임이 발생될 시점을 추정하여, 움직임 발생을 감쇄시키는 요소를 결합함으로써 동잡음을 감소시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 생체 신호의 피크가 발생될 시점을 추정하여, 피크를 강화시키는 요소를 결합함으로써 피크의 크기를 확대시킴으로써 피크 검출이 용이하다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 신호 처리 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 생체 신호 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3은 도2의 프로세서를 구체적으로 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 움직임 패턴을 설명하는 참조도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 생체 신호 패턴을 설명하는 참조도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 동잡음을 감소시키는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 동잡음을 감소시키는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 8은 동잡음 유입에 따른 심전도 파형을 나타낸다.
도 9는 감쇄 요소 및 강화 요소가 적용된 생체 신호 파형을 설명하는 참조 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 명세서에서 "피검체"는 생체 신호를 측정하고자 하는 대상으로서, 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. "생체 신호"는 피검체에서 발생되는 고유한 신호로서, 예를 들면 심전도(Electrocardiogram, ECG), 발리스토카르디오그램(ballistocardiogram, BCG), 광혈류 측정 신호(Photoplethysmograph, PPG), 뇌파(brain wave), 근전도(electromyogram) 등이 이에 속할 수 있다. 그리고, " 동잡음(Motion Artifact)"은 피검체로부터 생체 신호를 측정하고자 할 때, 피검체의 소정 움직임(motion)에 의해 피검체와 측정용 전극 간의 임피던스 및 하프 셀 포텐셜(half cell potential)이 변화하여 발생하는 노이즈일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체 신호 처리 시스템(10)을 개략적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 생체 신호 처리 시스템(10)을 나타내는 블록도이다. 도 1 및 도 2를 참조하면, 생체 신호 처리 시스템(10)은 피검체의 생체 신호 및 움직임 중 적어도 하나를 측정하는 측정기(100), 측정기(100)로부터 수신된 생체 신호 및 움직임 중 적어도 하나를 이용하여 생체 신호를 처리하는 처리 장치(200), 처리된 생체 신호를 표시하는 표시 장치(300)를 포함할 수 있다. 측정기(100), 처리 장치(200) 및 표시 장치(300)는 단일한 장치로 구현될 수도 있고, 측정기(100), 처리 장치(200) 및 표시 장치(300) 중 두 개는 단일한 장치, 나머지는 하나의 장치로 구현될 수도 있다. 물론 각각 별개의 장치로 구현될 수도 있다. 뿐만 아니라, 처리 장치(200)의 일부 구성이 측정기(100)에 포함될 수도 있고, 표시 장치(300)에 포함될 수 있음도 물론이다. 생체 신호 처리 시스템(10)이 복수 개의 장치로 구현되는 경우, 복수 개의 장치는 유선 또는 무선으로 연결될 수 있다.
측정기(100)는 피검체의 생체 신호를 검출하는 생체 신호 센서(110)와 피검체의 움직임을 검출하는 움직임 센서(130)를 포함할 수 있다. 측정기(100)는 피검체가 휴대할 수 있는 장치, 예를 들어, 웨어러블 장치일 수 있다. 상기한 측정기(100)는 예를 들어, 사용자의 손목, 가슴, 발목 등에 착용될 수 있다.
생체 신호 센서(110)는 ECG(ELECTROCARDIOGRAPHY), GSR(GALVANIC SKIN REFLEX) 및 맥파(pulse wave) 등과 같은 피검체의 생체 신호를 검출하는 센서로서, 복수 개의 전극을 포함할 수 있다. 상기한 복수 개의 전극은 피검체가 측정기(100)를 착용할 때 피검체와 접촉될 수 있다.
움직임 센서(130)는 피검체의 움직임을 검출하는 센서로서, 가속도 센서(acceleration sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 지자기 센서(terrestrial magnetic sensor) 등이 사용될 수 있으며, 이 밖에 피검체의 움직임을 인식할 수 있는 센서가 사용될 수 있다.
도면에는 측정기(100) 내에 생체 신호 센서(110)와 움직임 센서(130)가 하나의 장치로 구현되는 것으로 도시되어 있으나, 이는 설명의 편의를 도모하기 위할 뿐 별개의 장치로 구현될 수 있다. 또한, 경우에 따라서는 움직임 센서(130)가 구비되어 있지 않아도 무방하다.
처리 장치(200)는, 측정기(100)로부터 생체 신호 및 움직임 신호 중 적어도 하나를 수신하는 통신 모듈(210), 생체 신호 및 움직임 신호 중 적어도 하나를 처리하기 위한 다양한 데이터가 저장된 메모리(220), 사용자 명령을 입력받을 수 있는 사용자 인터페이스(230) 및 생체 신호를 처리하는 프로세서(240)를 포함할 수 있다. 도시된 구성요소들이 모두 필수 구성요소들은 아니며, 도시된 구성요소들 이외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수도 있다.
통신 모듈(210)는 생체 신호 센서(110)로부터 생체 신호를 수신하는 제1 통신 모듈(211) 및 움직임 센서(130)로부터 움직임 신호를 수신하는 제2 통신 모듈(213)를 포함할 수 있다. 제1 통신 모듈(211) 및 제2 통신 모듈(213)는 생체 신호 센서(110) 및 움직임 센서(130)와 직접 또는 간접으로 연결하기 위한 인터페이스를 의미할 수 있다. 통신 모듈(210)는 유, 무선 네트워크 또는 유선 직렬 통신 등을 통하여 측정기(100)와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(220)는 생체 신호 처리 시스템(10)의 동작을 수행하는 중에 발생하는 데이터가 저장될 수 있다. 일 실시예에 따른 메모리(220)는 통상적인 저장매체로서 본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 메모리(220)는 하드디스크드라이브(Hard Disk Drive, HDD), ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리(220)(Flash Memory) 및 메모리(220)카드(Memory Card)를 모두 포함함을 알 수 있다.
사용자 인터페이스(230)는 사용자로부터 처리 장치(200)을 조작하기 위한 입력을 수신할 수도 있고, 처리 장치(200)가 처리한 생체 신호 패턴을 출력할 수도 있다. 사용자 인터페이스(230)는 사용자가 직접 처리 장치(200)를 조작하기 위한 버튼, 키 패드, 스위치, 다이얼 또는 터치 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(230)는 영상을 디스플레이하기 위한 디스플레이부를 포함할 수 있으며, 터치스크린으로 구현될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(230)는 HID(Human Interface Device) 들을 연결하기 위한 I/O 포트를 구비할 수 있다. 사용자 인터페이스(230)는 영상의 입/출력을 위한 I/O 포트를 구비할 수 있다.
프로세서(240)는 생체 신호 및 움직임 신호 중 적어도 하나를 이용하여 생체 신호 패턴을 생성한다. 생체 신호 패턴 생성 방법에 대해서는 후술하기로 한다.
표시 장치(300)는 처리 장치(200)에서 처리된 생체 신호를 표시한다. 예를 들어 설명하면, 표시장치(300)는 생체 신호 처리 시스템(10)에 마련된 디스플레이 패널, LCD 화면, 모니터 등의 출력 장치를 모두 포함한다.
다만, 본 실시예에 따른 생체 신호 처리 시스템(10)은 표시 장치(300)를 구비하지 않고, 통신 모듈(210)가 처리 장치(200)에서 처리된 생체 신호를 외부의 표시 장치(미도시)로 출력할 수 있음은 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.
도 3은 도2의 프로세서(240)를 구체적으로 나타내는 블록도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 프로세서(240)는 움직임 센서(130)로부터 수신된 결과를 이용하여 움직임 패턴을 생성하는 제1 패턴 생성 모듈(241), 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하는 제1 추정 모듈(242), 생체 신호 센서(110)로부터 수신된 결과를 이용하여 생체 신호 패턴을 생성하는 제2 패턴 생성 모듈(243) 및 상기 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 시점을 추정하는 제2 추정 모듈(244)을 포함할 수 있다.
제1 패턴 생성 모듈(241)은 움직임 센서(130)로부터 수신된 움직임 신호로부터 움직임 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 패턴 생성 모듈(241)은 움직임 신호로부터 X, Y, Z 성분의 벡터 크기를 산출하고, 밴드패스 필터를 이용하여 산출된 벡터 크기를 필터링할 수 있다. 그리고, 필터링된 신호를 이용하여 움직임 피크를 검출하고, 검출된 피크들을 적응적 필터링하여 움직임 패턴을 생성할 수 있다. 움직임 피크는 움직임이 발생할 때 나타나는 신호일 수 있다. 상기한 움직임 패턴은 규칙적인 움직임 발생뿐만 아니라, 불규칙적인 움직임 또는 일시적인 움직임 발생도 포함할 수 있다.
제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정할 수 있다. 도 4는 일 실시예에 따른 움직임 패턴을 설명하는 참조도면이다. 도 4를 참조하면, 움직임 패턴에는 적어도 하나의 움직임 피크(410)를 포함할 수 있다. 움직임 패턴은 기발생된 움직임 신호에 기초하여 생성되기 때문에 움직임 패턴에 포함된 움직임 패턴은 이전 움직임 발생 시점(420)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이점 움직임 발생 시점(420) 중 가장 최근에 발생된 움직임 발생 시점을 직전 움직임 발생 시점(421)이라고 할 수 있다. 또한, 직전 움직임 발생 시점(421)을 기준으로 최초로 발생될 움직임 발생 시점을 다음 움직임 발생 시점(430)이라고 할 수 있다. 그리고, 이웃하는 움직임 발생 시점들간의 시간 간격을 움직임 피크 주기(440)라고 할 수 있다. 특히, 직전 움직임 발생 시점(421) 및 상기 직전 움직임 발생 시점(440)과 이웃하는 이전 움직임 발생 시점(422)의 움직임 피크 주기를 직전 움직임 피크 주기(441)라고 할 수 있다.
제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴에 포함된 움직임 피크 주기를 이용하여 다음 움직임 발생 시점을 추정할 수 있다. 예를 들어, 제1 추정 모듈(242)은 직전 움직임 피크 주기를 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 또는 제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴에 포함된 적어도 하나의 움직임 피크 주기에 대한 평균을 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 뿐만 아니라, 제1 추정 모듈(242)은 적어도 하나의 움직임 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 이외에도 다른 방법으로 제1 추정 모듈(242)은 다음 움직임 발생 시점을 추정할 수도 있다.
한편, 제2 패턴 생성 모듈(243)은 생체 신호 센서(110)로부터 수신된 결과를 이용하여 생체 신호 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 패턴 생성 모듈(243)은 생체 신호, 예를 들어, ECG 신호를 증폭시키고, 파이어 밴드패스 필터(Fir Bandpass Filter)를 이용하여 증폭된 ECG 신호를 필터링할 수 있다. 그리고, 펄터링된 ECG 신호에서 피크를 검출하고, 검출된 피크들을 적응적 필터링하여 생체 신호 패턴을 생성할 수 있다. 생체 신호에서의 신호 피크는 피검체의 특정 장기가 특정 상태에 있을 때 나타나는 신호이다. 예를 들어, 심전도 파형에서의 R피크는 심실이 수축할 때 나타나는 신호일 수 있다. 생체 신호, 특히 심장에 의한 생체 신호는 일반적으로 주기적인 파형을 가질 수 있으므로 생체 신호 패턴은 주기 신호가 반복되는 패턴이 있을 수 있다.
제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정할 수 있다. 도 5는 일 실시예에 따른 생체 신호 패턴을 설명하는 참조도면이다. 도 5를 참조하면, 생체 신호 패턴에는 적어도 하나의 신호 피크(510)를 포함할 수 있다.
생체 신호 패턴은 기발생된 생체 신호에 기초하여 생성되기 때문에 생체 신호 패턴에 포함된 신호 피크(510)는 이전 신호 피크 발생 시점(520)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이전 피크 발생 시점(520) 중 가장 최근에 발생된 피크 발생 시점을 직전 피크 발생 시점(521)이라고 할 수 있다. 또한, 직전 피크 발생 시점(521)을 기준으로 최초로 발생될 피크 발생 시점을 다음 피크 발생 시점(530)이라고 할 수 있다. 그리고, 이웃하는 피크 발생 시점들간의 시간 간격을 신호 피크 주기(540)라고 할 수 있다. 특히, 직전 피크 발생 시점(521) 및 상기 직전 움직임 발생 시점과 이웃하는 이전 피크 발생 시점(522)의 신호 피크 주기를 직전 신호 피크 주기(522)라고 할 수 있다.
제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴에 포함된 신호 피크 주기를 이용하여 다음 피크 발생 시점을 추정할 수 있다. 예를 들어, 제2 추정 모듈(244)은 직전 신호 피크 주기를 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 또는 제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴에 포함된 적어도 하나의 신호 피크 주기에 대한 평균을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 뿐만 아니라, 제2 추정 모듈(244)은 적어도 하나의 신호 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 이외에도 다른 방법으로 제2 추정 모듈(244)은 다음 피크 발생 시점을 추정할 도 있다.
제2 패턴 생성 모듈(243)은 생체 신호로부터 생체 신호 패턴을 생성할 때, 움직임를 감쇄시키는 감쇄 요소 및 생체 신호를 강화시키는 강화 요소 중 적어도 하나를 이용할 수 있다.
감쇄 요소는 피검체의 움직임 신호를 감쇄시키는 인자일 수 있다. 예를 들어, 감쇄 요소는 1을 기준으로 1보다 크기가 작은 신호일 수 있다. 상기한 감쇄 신호의 크기는 0 이상 1미만일 수 있다. 또한, 감쇄 요소의 폭은 움직임 패턴에 포함된 하나 이상의 움직임 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 감쇄 요소의 폭은 움직임 발생 구간 이하일 수 있다. 상기한 감쇄 요소의 폭 및 크기는 피검체의 움직임 패턴에 따라 다르게 생성될 수도 있고, 기설정된 값일 수도 있다.
강화 요소는 피검체의 생체 신호를 강화시키는 인자일 수 있다. 예를 들어, 강화 요소는 1을 기준으로 1보다 크기가 큰 신호일 수 있다. 상기한 강화 신호의 크기는 1.5 이상일 수 있다. 또한, 강화 요소의 폭은 생체 신호 패턴에 포함된 하나 이상의 피크 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 강화 요소의 폭은 피크 발생 구간 이하일 수 있다. 상기한 강화 요소의 폭 및 크기는 피검체의 생체 신호 패턴에 따라 다르게 생성될 수도 있고, 기설정된 값일 수도 있다.
제2 패턴 생성 모듈(243)은 생체 신호 패턴을 생성할 때, 앞서 기술한 감쇄 요소 및 강화 요소 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 예를 들어, 제2 패턴 생성 모듈(243)은 새로운 생체 신호를 수신하여 새로운 생체 신호 패턴을 생성할 때, 다음 움직임 발생 시점에 상기한 감쇄 요소를 결합할 수도 있고, 다음 피크 발생 시점에 상기한 강화 요소를 결합할 수 있다. 감쇄 요소의 결합에 의해 생성된 생체 신호 패턴에는 움직임 신호가 작게 나타난다. 그리하여, 동잡음을 감소시키게 된다. 뿐만 아니라, 강화 요소의 결합에 의해 생성된 생체 신호 패턴에는 생체 신호가 크게 나타난다. 그리하여, 생체 신호의 식별이 용이해져 상대적으로 동잡음이 감소되는 효과가 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 동잡음을 감소시키는 방법을 설명하는 흐름도이다. 먼저, 움직임 센서(130)는 피검체의 움직임을 검출한다(S610). 상기한 움직임 센서(130)는 가속도계 센서일 수도 있으나, 이에 한정되지 않는다. 검출된 움직임 신호는 처리 장치(200)로 인가된다.
처리 장치(200) 중 제1 패턴 생성 모듈(241)은 움직임 신호로부터 움직임 패턴을 생성할 수 있다(S620). 움직임 패턴은 로패스 필터, 적응적 필터 등을 이용하여 생성될 수 있으며, 이외에도 현재 움직임 패턴을 생성할 수 있는 다양한 방법으로 생성될 수 있다.
제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정할 수 있다(S630). 다음 움직임 발생 시점을 추정할 때, 제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴에 포함된 움직임 피크 주기를 이용할 수 있다. 예를 들어, 제1 추정 모듈(242)은 직전 움직임 피크 주기를 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 또는 제1 추정 모듈(242)은 움직임 패턴에 포함된 적어도 하나의 움직임 피크 주기에 대한 평균을 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 뿐만 아니라, 제1 추정 모듈(242)은 적어도 하나의 움직임 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 움직임 발생 시점에 더한 시점을 다음 움직임 발생 시점으로 추정할 수 있다. 이외에도 다른 방법으로 제1 추정 모듈(242)은 다음 움직임 발생 시점을 추정할 도 있다.
한편, 생체 신호 센서(110)는 피검체의 생체 신호를 검출한다(S640). 상기한 생체 신호는 피검체에 접촉 가능한 전극을 포함할 수 있다. 검출된 생체 신호는 처리 장치(200)로 인가된다.
처리 장치(200) 중 제2 패턴 생성 모듈(243)은 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성할 수 있다(S450). 여기서, 감쇄 요소는 피검체의 움직임 신호를 감쇄시키는 인자로서, 1을 기준으로 1보다 크기가 작은 신호일 수 있다. 또한, 감쇄 요소의 폭은 움직임 패턴에 포함된 하나 이상의 움직임 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 감쇄 요소의 폭은 움직임 발생 구간 이하일 수 있다. 제2 패턴 생성 모듈(243)이 생체 신호 패턴을 생성할 때, 일반적으로 적용되는 알고리즘, 예를 들어, 로우패스 필터링, 하이패스 필터링이 적용될 수 있음은 물론이다.
S650 단계 이후로 S610 내지 S650이 반복적으로 수행됨은 당연하다.
도 7은 다른 실시예에 따른 동잡음을 감소시키는 방법을 설명하는 흐름도이다.
생체 신호 센서(110)는 피검체의 생체 신호를 검출한다(S710). 상기한 생체 신호는 피검체에 접촉 가능한 전극을 포함할 수 있다. 검출된 생체 신호는 처리 장치(200)로 인가된다.
제2 패턴 생성 모듈(243)은 검출된 생체 신호로부터 생체 신호 패턴을 생성할 수 있다(S720). 상기한 생체 신호 패턴의 생성은 기존의 생체 신호 패턴에 적용되는 일반적인 알고리즘일 수도 있고, 도 4에서 기술한 방법으로 생성될 수도 있다.
제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴으로부터 다음 피크 발생 시점을 추정할 수 있다(S730). 다음 피크 발생 시점을 추정할 때, 제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴에 포함된 신호 피크 주기를 이용할 수 있다. 예를 들어, 제2 추정 모듈(244)은 직전 신호 피크 주기를 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 또는 제2 추정 모듈(244)은 생체 신호 패턴에 포함된 적어도 하나의 신호 피크 주기에 대한 평균을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 뿐만 아니라, 제2 추정 모듈(244)은 적어도 하나의 신호 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점을 다음 피크 발생 시점으로 추정할 수 있다. 이외에도 다른 방법으로 제2 추정 모듈(244)은 다음 피크 발생 시점을 추정할 도 있다.
그리고, 생체 신호 센서(110)가 새로운 생체 신호를 검출하여, 처리 장치(200)로 인가하면(S740-Yes), 제2 패턴 생성 모듈(243)은 다음 피크 발생 시점에 강화 요소를 결합하여 새로운 생체 신호 패턴을 생성할 수 있다(S750). 강화 요소는 피검체의 생체 신호를 강화시키는 인자로서, 1을 기준으로 1보다 크기가 큰 신호일 수 있다. 또한, 강화 요소의 폭은 생체 신호 패턴에 포함된 하나 이상의 피크 발생 구간을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 강화 요소의 폭은 피크 발생 구간 이하일 수 있다. 상기한 강화 요소의 폭 및 크기는 피검체의 생체 신호 패턴에 따라 다르게 생성될 수도 있고, 기설정된 값일 수도 있다.
S750 단계 이후 S730 단계와 S750단계는 반복적으로 수행될 수 있다.
다음은 신호 파형을 이용하여 동잡음을 감소시키는 방법을 부연 설명한다.
도 8은 동잡음 유입에 따른 심전도 파형을 나타낸다. 도 8의 심전도 파형은 트레드밀에서 걷기부터 12km/h 의 속도까지 달리다가 다시 걷기로 돌아오는 운동 중에 측정되었다. 걷기 구간인 A구간에서는 동잡음의 영향이 거의 없었다. 그러나, 달리기 구간인 B구간에서는 심전도 파형에 동잡음이 많이 포함되어 있음을 알 수 있다. 심전도를 측정하는 기존 알고리즘, 즉 생체 신호 패턴을 생성하는 알고리즘은 검출된 생체 신호에 다양한 전처리 과정, 예를 들어, 로우패스필터, 하이패스 필터 등을 통해 파워 라인의 노이즈, 호흡에 의한 베이스 드래프트(base drift), DMG 등의 노이즈를 제거한다. 그리고, 전처리후 R피크의 기울기, 크기, 폭 등을 이용한 적응적인 임계 기법(adaptive thresholding)을 통해 R 피크를 검출할 수 있다. 그러나, 도 8에 도시된 바와 같이, 동잡음과 R피크가 유사한 패턴이면 R피크를 검출하기 어려울 수 있다. 이는 기존 알고리즘에서 수행되는 전처리 과정은 심전도와 동일한 대역의 동잡음은 제거되지 않기 때문이다.
도 9는 감쇄 요소 및 강화 요소가 적용된 생체 신호 파형을 설명하는 참조 도면이다. (A)는 피검체가 움직임이 없을 때 측정된 ECG 신호이고, (B)는 피검체의 움직임을 측정한 움직임 신호이며, (C)는 피검체가 (B)의 신호와 같이 움직일 때 측정된 ECG 신호이다. (D)는 (C)에 표시된 ECG 신호의 일부를 나타낸다. (E)는 (B)의 움직임 신호로부터 생성된 감쇄 요소를 나타내는 패턴이고, (F)는 (A)의 ECG 신호로부터 생성된 강화 요소를 나타내는 패턴이다. (D)의 움직임이 포함된 ECG 신호에 (E)의 감쇄 요소에 대한 패턴과 (F)의 강화 요소에 대한 패턴을 결합하면, (G)와 같은 ECG 신호가 생성된다. (G)의 ECG 신호에는 동잡음 즉, 움직임 신호가 감소되었음을 확인할 수 있다.
한편, 상술한 생체 신호 처리 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 본 발명의 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 그 바람직한 실시예들을 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. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 생체 신호 처리 시스템 100: 측정기
110: 생체 신호 센서 130: 움직임 센서
200: 처리 장치 210: 통신 모듈
211: 제1 통신 모듈 213: 제2 통신 모듈
220: 메모리 230: 사용자 인터페이스
240: 프로세서 241: 제1 패턴 생성 모듈
242: 제2 추정 모듈 243: 제2 패턴 생성 모듈
244: 제2 추정 모듈 300: 표시 장치

Claims (20)

  1. 피검체의 움직임으로부터 움직임 패턴을 생성하는 단계;
    상기 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하는 단계; 및
    상기 피검체의 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 움직임을 감쇄시키는 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 감쇄 요소의 크기는 0 이상 1 미만이고, 상기 감쇄 요소의 폭은 상기 움직임 패턴에 포함된 움직임 발생 구간 이하이며,
    이전 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 생체 신호 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 생체 신호 중 상기 다음 피크 발생 시점에 1을 기준으로 크기가 크며 상기 생체 신호를 강화시키는 강화 요소를 결합하는 단계;를 포함하는 생체 신호 처리 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 다음 움직임 발생 시점은,
    상기 움직임 패턴에 포함된 움직임 피크 주기를 이용하여 추정되는 생체 신호 처리 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 다음 움직임 발생 시점은,
    직전 움직임 피크 주기를 직전 움직임 피크 시점에 더한 시점인 생체 신호 처리 방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 다음 움직임 발생 시점은,
    적어도 하나의 움직임 피크 주기에 대한 평균을 직전 움직임 피크의 시점에 더한 시점인 생체 신호 처리 방법.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 다음 움직임 발생 시점은,
    적어도 하나의 움직임 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 움직임 피크 시점에 더한 시점인 생체 신호 처리 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 다음 피크 발생 시점은,
    상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 신호 피크 주기를 이용하여 추정되는 생체 신호 처리 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 다음 피크 발생 시점은,
    직전 신호 피크 주기를 직전 피크 발생 시점에 더한 시점인 생체 신호 처리 방법.
  12. 제 10항에 있어서,
    상기 다음 피크 발생 시점은,
    적어도 하나의 신호 피크 주기를 적응적 필터링한 값을 직전 피크 발생 시점에 더한 시점인 생체 신호 처리 방법.
  13. 삭제
  14. 제 1항에 있어서,
    상기 강화 요소의 폭은 상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 하나 이상의 피크 발생 구간을 이용하여 결정되는 생체 신호 처리 방법.
  15. 제 1항에 있어서,
    상기 생체 신호는 심전도 신호인 생체 신호 처리 방법.
  16. 삭제
  17. 피검체의 움직임 신호 및 상기 피검체의 생체 신호 중 적어도 하나를 수신하는 통신 모듈;
    상기 움직임 신호로부터 움직임 패턴을 생성하고, 상기 움직임 패턴으로부터 다음 움직임 발생 시점을 추정하며, 상기 생체 신호 중 다음 움직임 발생 시점에 움직임을 감쇄시키는 감쇄 요소를 결합하여 생체 신호 패턴을 생성하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 감쇄 요소의 크기는 0 이상 1 미만이고, 상기 감쇄 요소의 폭은 상기 움직임 패턴에 포함된 움직임 발생 구간 이하이며,
    상기 프로세서는,
    이전 생체 신호 패턴으로부터 생체 신호의 다음 피크 발생 시점을 추정하며,
    상기 생체 신호 패턴을 생성할 때, 상기 생체 신호 중 상기 다음 피크 발생 시점에 1을 기준으로 크기가 크며 상기 생체 신호를 강화시키는 강화 요소를 결합하는 생체 신호 처리 장치.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 움직임 패턴에 포함된 움직임의 피크 주기를 이용하여 상기 다음 움직임 발생 시점을 추정하는 생체 신호 처리 장치.
  19. 삭제
  20. 제 17항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이전 생체 신호 패턴에 포함된 생체 신호의 신호 피크 주기를 이용하여 상기 다음 피크 발생 시점을 추정하는 생체 신호 처리 장치.
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