KR102415955B1 - 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치, 심전도의 신호 피크를 검출하는 방법, 및 상기 방법들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 개시는 생체 신호 측정 장치에 있어서, 신체에 부착된 전극을 이용하여 심전도 신호를 센싱하는 생체 신호 센싱 회로; 상기 심전도 신호를 제1 주파수 대역으로 필터링하는 제1 필터링부; 상기 심전도 신호를 제2 주파수 대역으로 필터링하는 제2 필터링부; 상기 제1 필터링부에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에서 제1 후보 피크들을 검출하고, 상기 제2 필터링부에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에서 제2 후보 피크들을 검출하는 후보 피크 검출부; 시간 구간으로 윈도우들을 정의하고, 상기 윈도우들에 포함된 상기 제1 후보 피크들 및 상기 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값들을 평균 피크 시간 값들로 산출하는 피크 통합부; 및 상기 평균 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 상기 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고, 상기 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 상기 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 피크 발생 시간 값을 결정하고, 상기 피크 발생 시간 값을 이용하여 상기 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출하는 유효 피크 검출부를 포함하는, 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치를 개시한다.

Description

신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치, 심전도의 신호 피크를 검출하는 방법, 및 상기 방법들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램{A biosignal measuring apparatus for detecting signal peaks, a method for detecting signal peaks in an electrocardiogram, and a computer program for performing the methods}

본 개시는 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치, 심전도의 신호 피크를 검출하는 방법, 및 상기 방법들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로, 시간 구간의 복잡도 값을 이용하여 신호 피크를 검출하는 점을 특징으로 한다.

종래의 스탠드얼론형 또는 고정형 심전도 측정 장치는 부착된 전극 간의 간격(거리)이 크고 사용자 역시 고정된 자세를 유지한 채로 사용자의 심전도 신호를 측정하기 때문에 측정된 심전도 신호의 기저선의 변화가 크지 않아 안정적이며, 측정된 심전도 신호의 크기 역시 크게 된다.

이에 비해 웨어러블 패치형 심전도 측정 장치는 전극간 간격이 짧고 사용자의 움직임이 자주 발생하게 된다. 이렇게 측정된 심전도 신호에는 일반적인 인체 노이즈 외에 움직임 발생에 따른 다양한 형태의 노이즈가 발생되게 된다. 또한, 이렇게 측정된 심전도 신호의 기저선은 안정적이지 않고 크게 변화하게 된다. 또한, 이렇게 측정된 심전도 신호의 크기도 고가의 스탠드얼론형 또는 고정형의 심전도 측정 장치에 의해 측정된 심전도 신호의 크기에 비해 비교적 적은 편이다.

따라서 패치형 심전도 측정 장치를 이용하여 심전도 신호의 R-peak를 검출하는데 어려움이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 피크 주변 신호의 복잡도 값을 이용하여 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치, 심전도의 신호 피크를 검출하는 방법, 및 상기 방법들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제공하는데 있다.

또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 기계 학습 혹은 인공 지능 알고리즘으로 정해진 임계 복잡 레벨을 초과하는 복잡도 값을 가지는 시간 구간의 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치, 심전도의 신호 피크를 검출하는 방법, 및 상기 방법들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제공하는데 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 생체 신호 측정 장치에 있어서, 신체에 부착된 전극을 이용하여 심전도 신호를 센싱하는 생체 신호 센싱 회로, 상기 심전도 신호를 제1 주파수 대역으로 필터링하는 제1 필터링부; 상기 심전도 신호를 제2 주파수 대역으로 필터링하는 제2 필터링부; 상기 제1 필터링부에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에서 제1 후보 피크들을 검출하고, 상기 제2 필터링부에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에서 제2 후보 피크들을 검출하는 후보 피크 검출부; 시간 구간으로 윈도우들을 정의하고, 상기 윈도우들에 포함된 상기 제1 후보 피크들 및 상기 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값들을 평균 피크 시간 값들로 산출하는 피크 통합부; 및 상기 평균 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 상기 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고, 상기 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 상기 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 피크 발생 시간 값을 결정하고, 상기 피크 발생 시간 값을 이용하여 상기 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출하는 유효 피크 검출부를 포함하는, 신호 피크를 검출할 수 있다.

상기 유효 피크 검출부는 상기 평균 피크 시간 값들 중에서, 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 정의하고, 상기 제1 시간 구간 내의 상기 제1 필터링 신호에서의 제1 복잡도 값을, 상기 제2 필터링 신호에서의 제2 복잡도 값을 각각 산출하고, 상기 제1 복잡도 값 및 상기 제2 복잡도 값이 모두 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 경우, 상기 제1 시간 구간에 포함된 제1 평균 피크 시간 값을 피크 발생 시간 값으로 결정할 수 있다.

상기 임계 복잡 레벨은 측정된 심전도 신호들에서 지정된 R 피크들을 포함하는 시간 구간들의 복잡도 값들을 기초로 결정된 값일 수 있다.

상기 복잡도 값은 측정값들의 구간 별 신호들의 발생 빈도를 기초로 산출되는 값일 수 있다.

상기 피크 통합부는 시간 구간으로 정의된 제1 윈도우에 포함된 후보 피크들이 없는 경우에는 상기 제1 윈도우와 대응되는 평균 피크 시간 값을 산출하지 않도록 구현될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 신호 피크를 검출하는 방법에 있어서, 신체에 부착된 전극을 이용하여 심전도 신호를 센싱하는 단계; 상기 심전도 신호를 제1 주파수 대역으로 필터링하는 단계; 상기 심전도 신호를 제2 주파수 대역으로 필터링하는 단계; 상기 필터링된 제1 필터링 신호에서 제1 후보 피크들을 검출하고, 상기 필터링된 제2 필터링 신호에서 제2 후보 피크들을 검출하는 단계; 시간 구간으로 윈도우들을 정의하고, 상기 윈도우들에 포함된 상기 제1 후보 피크들 및 상기 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값들을 평균 피크 시간 값들로 산출하는 단계; 및 상기 평균 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 상기 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고, 상기 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 상기 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 피크 발생 시간 값을 결정하고, 상기 피크 발생 시간 값을 이용하여 상기 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 유효 피크들을 검출하는 단계는 상기 평균 피크 시간 값들 중에서, 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 정의하고, 상기 제1 시간 구간 내의 상기 제1 필터링 신호에서의 제1 복잡도 값을, 상기 제2 필터링 신호에서의 제2 복잡도 값을 각각 산출하고, 상기 제1 복잡도 값 및 상기 제2 복잡도 값이 모두 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 경우, 상기 제1 시간 구간에 포함된 제1 평균 피크 시간 값을 피크 발생 시간 값으로 결정할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장될 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명에 따르면, 피크 주변 신호의 복잡도 값을 이용하여 신호 피크를 검출하는 효과를 가진다.

또한, 본 발명에 따르면, 기계 학습 혹은 인공 지능 알고리즘으로 정해진 임계 복잡 레벨을 초과하는 복잡도 값을 가지는 시간 구간의 신호 피크를 검출하는 효과를 가진다.

도 1는 본 발명의 실시예들에 따른 생체 신호 측정 장치(100)의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 생체 신호 측정 장치(100')의 블록도이다.
도 3는 본 발명의 실시예들에 따른 신호 피크를 검출하는 방법의 흐름도들이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 제1 필터링 신호(FD1), 제2 필터링 신호(FD2), 제3 필터링 신호(FD3) 및 제1 후보 피크들(CP1), 제2 후보 피크들(CP2), 제3 후보 피크들(CP3)의 예시 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라서 평균 피크 시간 값을 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라서 피크 발생 시간 값을 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 심전도 신호 및 신호 피크가 검출된 심전도 신호의 예시 도면이다.

이하 첨부된 도면들에 도시된 본 발명에 관한 실시예를 참조하여 본 발명의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.

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.

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.

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.

이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

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.

도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.

어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.

도 1는 본 발명의 실시예들에 따른 생체 신호 측정 장치(100)의 블록도이고, 도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 생체 신호 측정 장치(100')의 블록도이다.

생체 신호 측정 장치(100)는 생체 신호 센싱 회로(110), 제1 필터링부(131), 제2 필터링부(132), 후보 피크 검출부(134), 피크 통합부(135), 및 유효 피크 검출부(136)를 포함한다. 제1 필터링부(131), 제2 필터링부(132), 후보 피크 검출부(134), 피크 통합부(135), 및 유효 피크 검출부(136) 중 적어도 하나는 하드웨어적인 구성요소로 구현될 수 있다. 제1 필터링부(131), 제2 필터링부(132), 후보 피크 검출부(134), 피크 통합부(135), 및 유효 피크 검출부(136) 중 적어도 하나는 소프트웨어적인 코드로 구현되어, 별개로 구비된 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110), 제1 필터링부(131), 제2 필터링부(132), 후보 피크 검출부(134), 피크 통합부(135), 및 유효 피크 검출부(136)는 하나의 장치 내에 구비되어 구현될 수 있고 2개 이상의 장치들 내에 구비될 수 있다.

생체 신호 측정 장치(100)는 생체 신호 센싱 회로(110)를 통해 센싱된 생체 신호를 처리할 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110)는 사용자의 신체에 침습 또는 비침습적으로 부착되어 사용자의 생체 신호를 센싱할 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110)는 전극에서 얻어지는 심장 박동에 따른 전기적인 변화인 심전도 신호를 획득할 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110)는 심전도 신호를 취득하는 측정 전극, 측정 전극에서 측정된 analog 심전도 신호를 digital 심전도 데이터로 변환하는 AD 변환 수단을 포함할 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110)는 심전도 신호를 증폭시키는 증폭 수단을 더 포함할 수 있다.

생체 신호 측정 장치(100)는 생체 신호를 정해진 주파수 대역으로 필터링하는 제1 필터링부(131), 제2 필터링부(132)를 포함하고, 필터링된 신호들에 포함된 피크들을 검출하기 위한 후보 피크 검출부(133), 피크 통합부(134), 유효 피크 검출부(135)를 포함할 수 있다.

심전도 신호를 제1 필터링부(131)를 통해 제1 주파수 대역으로 필터링하고, 심전도 신호를 제2 필터링부(132)를 통해 제2 주파수 대역으로 필터링한다. 여기서는 편의상 주파수 변환을 사용한 것으로 설명하였으나, 다양한 변환 방법 (예, wavelet 변환, Hilbert 변환 등)을 사용할 수 있음은 당연하다.

후보 피크 검출부(134)는 제1 필터링부에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에 포함된 제1 후보 피크들을 검출한다. 후보 피크 검출부(134)는 제2 필터링부에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에 포함된 제2 후보 피크들을 검출한다. 후보 피크는 신호에서의 피크에 해당하는 지점들을 말하는 것으로, 피크로 볼 수 있는 지점들을 포함할 수 있다.

피크 통합부(135)는 시간 구간으로 정의된 윈도우들을 이용하여 제1 필터링 신호의 제1 후보 피크들 및 제2 필터링 신호의 제2 후보 피크들의 평균 피크 시간 값들을 산출한다. 여기서, 윈도우는 미리 정해진 단위 시간의 폭을 가지도록 설정될 수 있다. 여기서, 단위 시간의 폭(크기)는 사용자의 심박동수 또는 R-R 간격을 기준으로 결정될 수 있다.

피크 통합부(135)는 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들을 시간값을 기준으로 병합하고, 병합한 후 정해진 크기를 가지는 윈도우를 이용하여 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값을 평균 피크 시간 값으로 산출할 수 있다. 예컨대, 제1 윈도우 안에 A 후보 피크 및 B 후보 피크이 있는 경우, A 후보 피크의 시간값 및 B 후보 피크의 시간값의 평균값을 평균 피크 시간 값으로 변환할 수 있다. 제1 윈도우 안에 후보 피크들이 없는 경우에는 제1 윈도우에 대응되는 평균 피크 시간 값은 없는 것(nope)으로 기록되고 산출되지 않는다.

상기의 방식으로 피크 통합부(135)는 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들을 포함한 데이터에 정해진 크기의 윈도우를 x축으로 이동시키면서 평균 피크 시간 값들을 산출할 수 있다.

유효 피크 검출부(136)는 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 유효 피크 지점을 검출한다. 여기서, 복잡도 값은 샤논 엔트로피 등과 같은 복잡도 산출 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 Kolmogorov, monotone, prefix, decision 등의 다양한 방법으로 산출될 수 있다.

복잡도 값은 측정된 생체 신호의 데이터들의 측정값들의 크기 구간 별로 발생 빈도를 기준으로 판단될 수 있다. 신호의 측정값들은 크기를 기준으로 복수의 magnitude bin으로 구분될 수 있다. 이에 따르면, 제1 magnitude bin에 포함된 신호의 데이터(포인트, 지점, point)들을 추출하여 제1 발생 빈도를 산출할 수 있다. 하나의 magnitude bin의 발생 빈도가 높다는 것은 신호(데이터)가 유사한 패턴으로 발생됨을 의미하고, 각 magnitude bin에서의 발생 빈도가 낮다는 것은 신호가 불규칙한 패턴, 즉 복잡한 형태를 가짐을 의미할 수 있다.

다시 말해서, 복잡도 값은 신호를 측정값을 기준으로 하여 생성된 magnitude bin을 정의하고, 각 magnitude bin들에서 데이터 포인트(point, 지점) 수의 발생 빈도를 계산함으로써, 아래의 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.

[수학식 1]

여기서, M은 신호의 magnitude의 bin 크기값이고, p(m)은 각 bin 구간에서의 신호의 발생 확률 함수이다. 예를 들어, m이 1인 경우, p(m)은 전체 data 포인트의 수 L과 m=1에 해당되는 데이터 포인트 수(N)의 비율을 나타낼 수 있다.

다른 실시예에서, 복잡도 값은 TPR(turning point ratio)를 이용하여 산출될 수 있다. 이런 경우, 단위 시간 별로 turning point의 수가 많은 경우, 복잡도 값이 높고, 단위 시간 별로 turning point의 수가 적은 경우, 복잡도 값이 낮게 산출될 수 있다. TPR은 특정 시점에서 인접한 두 데이터에 대해, magnitude의 변화를 확인하고 전체 데이터 길이에 대한 turning point의 비율을 나타낸 값일 수 있다. 여기서, turning point는 신호의 접선이 0인 지점, 즉 데이터의 값이 방향이 변경되는 지점을 말한다. 복잡도 값은 수학식 2에 의해 산출될 수 있다.

[수학식 2]

여기서, N (x)는 x 조건을 만족하는 데이터의 갯수, L은 데이터 구간 크기를 말한다.

는 L 구간에서의

인 포인트(point, 지점, 데이터)의 개수, 즉 turning point의 갯수를 말한다.

유효 피크 검출부(136)는 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 결정하고 제1 시간 구간에 대한 제1 필터링 신호의 제1 복잡도 값을 산출하고 제1 시간 구간에 대한 제2 필터링 신호의 제2 복잡도 값을 산출하고 제1 복잡도 값 및 제2 복잡도 값이 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 것으로 검출된 경우, 제1 피크 시간 값이 피크 발생 시간 값으로 검출한다. 유효 피크 검출부(136)는 상기의 과정을 통해 시간 구간들에서의 피크 발생 시간 값들을 검출할 수 있다.

만약, 제1 복잡도 값 및 제2 복잡도 값 중 적어도 하나가 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하지 않는 것으로 검출된 경우에는 제1 피크 시간 값은 피크 발생 시간 값이 되지 않는다.

유효 피크 검출부(136)는 피크 발생 시간 값들을 이용하여 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출할 수 있다.

본 명세서에서, 피크 발생 시간 값을 선택하는 기준이 되는 임계 복잡 레벨은 피크들을 포함하는 시간 구간의 복잡도 값을 입력 데이터로 하고 피크의 유효 여부를 출력 데이터로 하여 기계 학습하는 과정을 통해 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 뉴럴 네트워크, 통계 기법 등을 이용하여 결정될 수 있다.

유효 피크 검출하기 위해서, 도 2와 같이 제1 필터링 부, 제2 필터링 부, 제3 필터링부를 통해 필터링된 신호들을 이용하여 피크 발생 시간 값들을 검출할 수 있다. 도 3의 생체 신호 측정 장치(100')는 생체 신호 센싱 회로(110'), 제1 필터링부(131'), 제2 필터링부(132'), 제3 필터링부(133')를 포함하여 구현될 수 있다. 생체 신호 센싱 회로(110')는 생체 신호 센싱 회로(110)와 동일하므로 자세한 설명을 생략한다.

제1 필터링부(131'), 제2 필터링부(132'), 제3 필터링부(133'), 후보 피크 검출부(134'), 피크 통합부(135'), 및 유효 피크 검출부(136') 중 적어도 하나는 하드웨어적인 구성요소로 구현될 수 있다. 제1 필터링부(131'), 제2 필터링부(132'), 제3 필터링부(133'), 후보 피크 검출부(134'), 피크 통합부(135'), 및 유효 피크 검출부(136') 중 적어도 하나는 소프트웨어적인 코드로 구현되어, 별개로 구비된 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 제1 필터링부(131'), 제2 필터링부(132'), 제3 필터링부(133'), 후보 피크 검출부(134'), 피크 통합부(135'), 및 유효 피크 검출부(136')는 하나의 장치 내에 구현될 수도 있고 2개 이상의 장치들 내에 구현될 수 있다. 제1 필터링부(131'), 제2 필터링부(132'), 제3 필터링부(133'), 후보 피크 검출부(134'), 피크 통합부(135'), 및 유효 피크 검출부(136')는 원격의 장치로 구현되어 생체 신호 센싱 회로(110')로부터의 생체 신호를 수신 받아 처리할 수 있다. 후보 피크 검출부(134')는 제1 필터링부(131')에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에 포함된 제1 후보 피크들을, 제2 필터링부(132')에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에 포함된 제2 후보 피크들을, 제3 필터링부(133')에 의해 필터링된 제3 필터링 신호에 포함된 제3 후보 피크들을 검출한다. 후보 피크 검출부(134')는 제1 후보 피크들, 제2 후보 피크들, 및 제3 후보 피크들을 하나의 통합 데이터로 생성할 수 있다.

피크 통합부(135')는 시간 구간으로 정의된 윈도우들을 이용하여 제1 필터링 신호의 제1 후보 피크들, 제2 필터링 신호의 제2 후보 피크들, 및 제3 필터링 신호의 제3 후보 피크들의 평균 피크 시간 값들을 산출한다. 제1 시간 구간으로 정의된 제1 윈도우에 포함된 제1-1 후보 피크, 제1-2 후보 피크, 및 제1-3 후보 피크의 시간 값들의 평균을 산출하여, 평균 피크 시간 값으로 설정할 수 있다. 제1-1 후보 피크, 제1-2 후보 피크, 및 제1-3 후보 피크는 제1 후보 피크들, 제2 후보 피크들, 제3 후보 피크들 중 적어도 하나에 속하는 것일 수 있다. 제1-1 후보 피크, 제1-2 후보 피크, 제1-3 후보 피크가 각각 다른 필터링 신호에 포함될 수 있다. 제1-1 후보 피크와 제1-2 후보 피크가 제1 필터링 신호에 포함될 수 있고, 제1-1 후보 피크, 제1-2 후보 피크와 제1-3 후보 피크가 제1 필터링 신호에 포함될 수도 있다.

피크 통합부(135')는 제1 후보 피크들, 제2 후보 피크들 및 제3 후보 피크들을 시간값을 기준으로 병합하고, 병합한 후 정해진 시간 구간(크기)를 가지는 윈도우를 이용하여 제1 후보 피크들, 제2 후보 피크들 및 제3 후보 피크들의 시간값들의 평균값을 평균 피크 시간 값으로 산출할 수 있다. 윈도우 안에 포함된 후보 피크들의 갯수는 0개 일 수도 있고, 3개 이상 일 수 있다. 예컨대, 제1 윈도우 안에 A 후보 피크, B 후보 피크, C 후보 피크, D 후보 피크가 있는 경우, A 내지 D 후보 피크들의 시간값들의 평균값을 평균 피크 시간 값으로 변환할 수 있다. 제1 윈도우 안에 후보 피크들이 없는 경우에는 제1 윈도우에 대응되는 평균 피크 시간 값은 없는 것(nope)으로 기록되고 산출되지 않는다.

상기의 방식으로 피크 통합부(135')는 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들을 포함한 데이터에 정해진 크기의 윈도우를 x축으로 이동시키면서 평균 피크 시간 값들을 산출할 수 있다.

유효 피크 검출부(136')는 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 제1 내지 제3 필터링 신호에서 각각 산출하고 각각 산출된 복잡도 값들을 기초로 피크 발생 시간 값을 검출한다. 여기서, 복잡도 값은 샤논 엔트로피 등과 같은 복잡도 산출 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다.

유효 피크 검출부(136')는 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 결정하고 제1 시간 구간에 대한 제1 필터링 신호의 제1 복잡도 값을, 제2 필터링 신호의 제2 복잡도 값을, 제3 필터링 신호의 제3 복잡도 값을 산출하고, 산출하고 제1 시간 구간에 대한 제2 필터링 신호의 제2 복잡도 값을 산출하고 제1 복잡도 값 및 제2 복잡도 값이 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 것으로 검출된 경우, 제1 피크 시간 값이 피크 발생 시간 값으로 검출한다. 유효 피크 검출부(136')는 상기의 과정을 통해 산출된 피크 발생 시간 값들을 기준으로 유효 피크들을 검출할 수 있다. 만약, 제1 복잡도 값, 제2 복잡도 값 및 제3 복잡도 값 중 적어도 하나가 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하지 않는 것으로 검출된 경우에는 제1 피크 시간 값은 피크 발생 시간 값이 되지 않는다.

유효 피크 검출부(136')는 피크 발생 시간 값들을 이용하여 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출할 수 있다.

도 3는 본 발명의 실시예들에 따른 신호 피크를 검출하는 방법의 흐름도들이다.

S110에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 심전도 신호를 센싱 회로로부터 수신한다. S120에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 심전도 신호를 제1 필터링부(131)를 통해 제1 주파수 대역으로 필터링하고, 심전도 신호를 제2 필터링부(132)를 통해 제2 주파수 대역으로 필터링한다.

S130에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 제1 필터링부에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에 포함된 제1 후보 피크들을 검출한다. 생체 신호 측정 장치(100)는 제2 필터링부에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에 포함된 제2 후보 피크들을 검출한다.

S140에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 시간 구간으로 정의된 윈도우들을 이용하여 제1 필터링 신호의 제1 후보 피크들 및 제2 필터링 신호의 제2 후보 피크들의 평균 피크 시간 값들을 산출한다. 여기서, 윈도우는 미리 정해진 단위 시간의 폭을 가지도록 설정될 수 있다. 여기서, 단위 시간의 폭(크기)는 사용자의 심박동수 또는 R-R 간격을 기준으로 결정될 수 있다.

생체 신호 측정 장치(100)는 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들을 시간값을 기준으로 병합하고, 병합한 후 정해진 크기를 가지는 윈도우를 이용하여 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값을 평균 피크 시간 값으로 산출할 수 있다. 정해진 윈도우 안에 후보 피크들이 없는 경우에는 제1 윈도우에 대응되는 평균 피크 시간 값은 없는 것(nope)으로 기록되고 산출되지 않는다.

생체 신호 측정 장치(100)는 제1 후보 피크들 및 제2 후보 피크들을 포함한 데이터에 정해진 크기의 윈도우를 x축으로 이동시키면서 평균 피크 시간 값들을 산출할 수 있다.

S160에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 유효 피크 지점을 검출한다. 여기서, 복잡도 값은 샤논 엔트로피 등과 같은 복잡도 산출 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다.

복잡도 값은 측정된 생체 신호의 데이터들의 측정값들의 크기 구간 별로 발생 빈도를 기준으로 판단될 수 있다. 신호의 측정값들은 크기를 기준으로 복수의 magnitude bin으로 구분될 수 있다. 이에 따르면, 제1 magnitude bin에 포함된 신호의 데이터(포인트, 지점, point)들을 추출하여 제1 발생 빈도를 산출할 수 있다. 하나의 magnitude bin의 발생 빈도가 높다는 것은 신호(데이터)가 유사한 패턴으로 발생됨을 의미하고, 각 magnitude bin에서의 발생 빈도가 낮다는 것은 신호가 불규칙한 패턴, 즉 복잡한 형태를 가짐을 의미할 수 있다.

다시 말해서, 복잡도 값은 신호를 측정값을 기준으로 하여 생성된 magnitude bin을 정의하고, 각 magnitude bin들에서 데이터 포인트(point, 지점) 수의 발생 빈도를 계산함으로써, 아래의 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.

다른 실시예에서, 복잡도 값은 TPR(turning point ratio)를 이용하여 산출될 수 있다. 이런 경우, 단위 시간 별로 turning point의 수가 많은 경우, 복잡도 값이 높고, 단위 시간 별로 turning point의 수가 적은 경우, 복잡도 값이 낮게 산출될 수 있다. TPR은 특정 시점에서 인접한 두 데이터에 대해, magnitude의 변화를 확인하고 전체 데이터 길이에 대한 turning point의 비율을 나타낸 값일 수 있다. 여기서, turning point는 신호의 접선이 0인 지점, 즉 데이터의 값이 방향이 변경되는 지점을 말한다. 복잡도 값은 수학식 2에 의해 산출될 수 있다.

생체 신호 측정 장치(100)는 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 결정하고 제1 시간 구간에 대한 제1 필터링 신호의 제1 복잡도 값을 산출하고 제1 시간 구간에 대한 제2 필터링 신호의 제2 복잡도 값을 산출하고 제1 복잡도 값 및 제2 복잡도 값이 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 것으로 검출된 경우, 제1 피크 시간 값이 피크 발생 시간 값으로 검출한다. 생체 신호 측정 장치(100)는 상기의 과정을 통해 시간 구간들에서의 피크 발생 시간 값들을 검출할 수 있다.

S170에서는 생체 신호 측정 장치(100)는 피크 발생 시간 값들을 이용하여 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출할 수 있다.

도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예들에 따른 제1 필터링 신호(FD1), 제2 필터링 신호(FD2), 제3 필터링 신호(FD3) 및 제1 후보 피크들(CP1), 제2 후보 피크들(CP2), 제3 후보 피크들(CP3)의 예시 도면이다.

생체 신호 측정 장치(100)는 필터링 신호의 형태적 특징, 기울기 값, 임계 전압값, R-R 간격 등을 이용하여 필터링 신호에서 후보 피크들을 검출할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따라서 평균 피크 시간 값을 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 제1 후보 피크들(CP1), 제2 후보 피크들(CP2), 제3 후보 피크들(CP3)을 포함한 데이터에서, 일정한 시간 구간으로 정의된 윈도우(W1)에 포함된 하나 이상의 후보 피크들(CP4-1, CP4-2)를 추출하고, 후보 피크들(CP4-1, CP4-2)의 시간값들의 평균을 평균 피크 시간 값으로 산출할 수 있다. 후보 피크들(CP4-1, CP4-2)로부터 산출된 평균 피크 시간 값과 대응되는 지점을 CP4-3으로 변환할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따라서 피크 발생 시간 값을 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 7에 도시된 바와 같이, CP4-3의 시간 값을 포함하는 시간 구간(TD)을 정의하고, 정의한 시간 구간(TD)에 대한 복잡도 값들을 제1 내지 제3 필터링 신호들에서 각각 산출할 수 있다.

시간 구간(TD)에 대한 복잡도 값들이 모두 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 경우에 TD에 포함된 CP4-3의 시간 값이 피크 발생 시간 값으로 결정될 수 있다.

이를 통해, 본 발명의 실시예들에 따르면, 생체 신호 측정 장치(100)는 심전도 신호에서 피크의 지점들의 피크 발생 시간 값을 결정할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

100: 생체 신호 측정 시스템 110: 생체 신호 센싱부

Claims (11)

1. 생체 신호 측정 장치에 있어서,
   신체에 부착된 전극을 이용하여 심전도 신호를 센싱하는 생체 신호 센싱 회로,
   상기 심전도 신호를 제1 주파수 대역으로 필터링하는 제1 필터링부;
   상기 심전도 신호를 제2 주파수 대역으로 필터링하는 제2 필터링부;
   상기 제1 필터링부에 의해 필터링된 제1 필터링 신호에서 제1 후보 피크들을 검출하고, 상기 제2 필터링부에 의해 필터링된 제2 필터링 신호에서 제2 후보 피크들을 검출하는 후보 피크 검출부;
   시간 구간으로 윈도우들을 정의하고, 상기 윈도우들에 포함된 상기 제1 후보 피크들의 시간 값들과 상기 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값들을 평균 피크 시간 값들로 산출하는 피크 통합부; 및
   상기 평균 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 상기 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고, 상기 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 상기 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 피크 발생 시간 값을 결정하고, 상기 피크 발생 시간 값을 이용하여 상기 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출하는 유효 피크 검출부를 포함하고,
   상기 유효 피크 검출부는
   상기 평균 피크 시간 값들 중에서, 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 정하고, 상기 제1 시간 구간 내의 상기 제1 필터링 신호에서의 제1 복잡도 값을, 상기 제2 필터링 신호에서의 제2 복잡도 값을 각각 산출하고,
   상기 제1 복잡도 값 및 상기 제2 복잡도 값이 모두 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 경우, 상기 제1 시간 구간에 포함된 제1 평균 피크 시간 값을 피크 발생 시간 값으로 결정하는, 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 임계 복잡 레벨은
   측정된 심전도 신호들에서 지정된 R 피크들을 포함하는 시간 구간들의 복잡도 값들을 기초로 결정된 값인, 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 복잡도 값은
   측정값들의 구간 별 신호들의 발생 빈도를 기초로 산출되는 값인, 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 피크 통합부는
   시간 구간으로 정의된 제1 윈도우에 포함된 후보 피크들이 없는 경우에는 상기 제1 윈도우와 대응되는 평균 피크 시간 값을 산출하지 않도록 구현되는, 신호 피크를 검출하는 생체 신호 측정 장치.
   
6. 신호 피크를 검출하는 방법에 있어서,
   신체에 부착된 전극을 이용하여 심전도 신호를 센싱하는 단계;
   상기 심전도 신호를 제1 주파수 대역으로 필터링하는 단계;
   상기 심전도 신호를 제2 주파수 대역으로 필터링하는 단계;
   상기 필터링된 제1 필터링 신호에서 제1 후보 피크들을 검출하고, 상기 필터링된 제2 필터링 신호에서 제2 후보 피크들을 검출하는 단계;
   시간 구간으로 윈도우들을 정의하고, 상기 윈도우들에 포함된 상기 제1 후보 피크들의 시간값들과 상기 제2 후보 피크들의 시간값들의 평균값들을 평균 피크 시간 값들로 산출하는 단계; 및
   상기 평균 피크 시간 값들을 포함하는 시간 구간들에 대한 복잡도 값을 상기 제1 필터링 신호 및 제2 필터링 신호에서 산출하고, 상기 제1 필터링 신호에서의 복잡도 값 및 상기 제2 필터링 신호에서의 복잡도 값을 기초로 피크 발생 시간 값을 결정하고, 상기 피크 발생 시간 값을 이용하여 상기 심전도 신호에서 유효 피크들을 검출하는 단계를 포함하고,
   상기 유효 피크들을 검출하는 단계는
   상기 평균 피크 시간 값들 중에서, 제1 평균 피크 시간 값을 포함하는 제1 시간 구간을 정의하고, 상기 제1 시간 구간 내의 상기 제1 필터링 신호에서의 제1 복잡도 값을, 상기 제2 필터링 신호에서의 제2 복잡도 값을 각각 산출하고,
   상기 제1 복잡도 값 및 상기 제2 복잡도 값이 모두 기 설정된 임계 복잡 레벨을 초과하는 경우, 상기 제1 시간 구간에 포함된 제1 평균 피크 시간 값을 피크 발생 시간 값으로 결정하는, 신호 피크를 검출하는 방법.
7. 삭제
8. 제6항에 있어서,
   상기 임계 복잡 레벨은
   측정된 심전도 신호들에서 지정된 R 피크들을 포함하는 시간 구간들의 복잡도 값들을 기초로 결정된 값인, 신호 피크를 검출하는 방법.
9. 제6항에 있어서,
   상기 복잡도 값은
   측정값들의 구간 별 신호들의 발생 빈도를 기초로 산출되는 값인, 신호 피크를 검출하는 방법.
10. 제6항에 있어서,
    상기 평균 피크 시간 값들로 산출하는 단계는
    시간 구간으로 정의된 제1 윈도우에 포함된 후보 피크들이 없는 경우에는 상기 제1 윈도우와 대응되는 평균 피크 시간 값을 산출하지 않는, 신호 피크를 검출하는 방법.
    
11. 컴퓨터를 이용하여 제6항, 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    

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