KR102441331B1

KR102441331B1 - 생체 신호 특징점 검출 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102441331B1
Application number: KR1020170094310A
Authority: KR
Inventors: 장대근
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-07-25
Filing date: 2017-07-25
Publication date: 2022-09-06
Also published as: US20230157554A1; EP3434181A1; EP3434181B1; KR20190011592A; US20190029538A1; US11576584B2

Abstract

생체 신호 특징점 검출 장치 및 방법이 개시된다. 일 양상에 따른 생체 신호 특징점 검출 장치는, 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부와, 상기 생체 신호의 포락선 신호를 생성하고, 상기 생성된 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이 정보를 이용하여 상기 생체 신호의 특징점을 검출하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체 신호 특징점 검출 장치 및 방법{Apparatus and method for detecting bio-signal feature}

생체 신호 특징점 검출 장치 및 방법과 관련된다.

고령화 사회로의 빠른 진입과 이에 따른 의료비 증가 등의 사회적 문제로 인해 헬스케어 기술이 많은 관심을 받고 있다. 이에 따라 병원이나 검사 기관에서 활용할 수 있는 의료 기기뿐만 아니라, 개인이 휴대할 수 있는 소형 의료 기기가 개발되고 있다. 또한, 이러한 소형 의료 기기는 사용자에게 착용되어, 혈압 등과 같은 심혈관계 건강 상태를 직접 측정할 수 있는 웨어러블 디바이스(wearable device)의 형태로 보급되어, 사용자가 직접 심혈관계 건강 상태를 측정하고 관리하는 것을 가능하게 하고 있다.

따라서 최근에는 기기의 소형화를 위해 생체 신호를 분석하여 혈압을 추정하는 방식, 특히 혈압을 추정하는데 사용되는 생체 신호의 특징점을 낮은 계산량으로 안정적으로 검출하는 방식에 대한 연구가 많이 진행되고 있다.

미국 특허출원공개공보 US2009/0326393호(2009.12.31.)

생체 신호의 포락선 신호를 기반으로 생체 신호의 특징점을 검출할 수 있는 생체 신호 특징점 검출 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

일 양상에 따른 생체 신호 특징점 검출 장치는, 생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부와, 상기 생체 신호의 포락선 신호를 생성하고, 상기 생성된 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이 정보를 이용하여 상기 생체 신호의 특징점을 검출하는 프로세서를 포함할 수 있다.

상기 생체 신호는, 맥파 신호, 맥파 신호의 일차 미분 신호 또는 맥파 신호의 이차 미분 신호일 수 있다.

상기 맥파 신호는, 광용적맥파(photoplethysmography) 신호 및 압력맥파(pressure pulse wave) 신호를 포함할 수 있다.

상기 특징점은, 상기 생체 신호를 구성하는 반사파 성분을 표현할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 생체 신호에서 유효 범위(effective range)를 판단하고, 상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하고, 상기 유효 범위의 시작점, 상기 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 연결하여 상기 포락선 신호를 생성할 수 있다.

상기 유효 범위는, 상기 생체 신호의 최소점을 시작점으로 하고, 상기 생체 신호의 마지막 영-교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점을 끝점으로 할 수 있다.

상기 프로세서는, 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 다수의 구간(section)으로 분할하고, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하고, 최대 면적을 가지는 구간의 피크점 또는 밸리점을 상기 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 유효 범위 내의 피크점 또는 밸리점을 기반으로 상기 유효 범위를 다수의 구간으로 분할할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수 있다.

상기 스케일링 함수는, 특징점이 나타날 수 있는 확률 정보를 기반으로 생성될 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 생체 신호에 신호 평활화(signal smoothing)를 수행할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 다수의 구간(section)으로 분할하고, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하고, 면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수)의 구간의 피크점 또는 밸리점을 특징점 후보로 검출하고, 사전 정보(priori information)를 기반으로 상기 특징점 후보 중에서 하나를 특징점으로 검출할 수 있다.

상기 사전 정보는, 특징점이 검출되는 위치에 관한 정보일 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 사전 정보와 각 특징점 후보의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 특징점으로 검출할 수 있다.

상기 프로세서는, 상기 검출된 특징점을 기반으로 상기 사전 정보를 갱신할 수 있다.

다른 양상에 따른 생체 신호 특징점 검출 방법은, 생체 신호를 획득하는 단계와, 상기 생체 신호의 포락선 신호를 생성하는 단계와, 상기 생성된 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이 정보를 이용하여 상기 생체 신호의 특징점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 포락선 신호를 생성하는 단계는, 상기 생체 신호에서 유효 범위(effective range)를 판단하는 단계와, 상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하는 단계와, 상기 유효 범위의 시작점, 상기 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 연결하여 상기 포락선 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 생체 신호의 특징점을 검출하는 단계는, 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 다수의 구간(section)으로 분할하는 단계와, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하는 단계와, 최대 면적을 가지는 구간의 피크점 또는 밸리점을 상기 생체 신호의 특징점으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 유효 범위(effective range)를 다수의 구간(section)으로 분할하는 단계는, 상기 유효 범위 내의 피크점 또는 밸리점을 기반으로 상기 유효 범위를 다수의 구간으로 분할할 수 있다.

상기 구간별 면적을 산출하는 단계는, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 방법은, 상기 생체 신호에 신호 평활화(signal smoothing)를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 생체 신호의 특징점을 검출하는 단계는, 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 다수의 구간(section)으로 분할하는 단계와, 상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하는 단계와, 면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수)의 구간의 피크점 또는 밸리점을 특징점 후보로 검출하는 단계와, 사전 정보(priori information)를 기반으로 상기 특징점 후보 중에서 하나를 특징점으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 특징점으로 검출하는 단계는, 상기 사전 정보와 각 특징점 후보의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 특징점으로 검출할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 방법은, 상기 검출된 특징점을 기반으로 상기 사전 정보를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.

생체 신호의 포락선 신호를 생성하고, 생체 신호와 포락선 신호의 차이를 기반으로 생체 신호의 특징점을 검출함으로써, 다양한 생체 신호에 대해 소량의 계산으로 특징점을 안정적으로 검출할 수 있다.

도 1은 생체 신호의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는 생체 신호 특징점 검출 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3은 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 상위 포락선 신호를 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 하위 포락선 신호를 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 상위 포락선 신호 및 하위 포락선 신호를 모두 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 스케일링 함수를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 프로세서(220)의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 9는 프로세서(220)의 또 다른 실시예를 도시한 블록도이다
도 10은 생체 신호 특징점 검출 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 11은 생체 신호 특징점 검출 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 생체 신호의 포락선 신호 생성 과정(1120)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 특징점 검출 과정(1130)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 14는 특징점 검출 과정(1130)의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.

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.

본 명세서에서 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.

본 명세서에서 설명되는 생체 신호 특징점 검출 장치는 소프트웨어 모듈로 구현되거나 하드웨어 칩 형태로 제작되어 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 1은 생체 신호의 일 실시예를 도시한 도면이다. 상세하게는, 도 1은 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 신호의 일 실시예를 도시한다.

도 1을 참조하면, PPG 신호(100)의 파형은 심장에서 출발하여 신체 말단부로 진행하는 진행파(propagation wave)(110)와 신체 말단부에서 다시 되돌아오는 반사파(reflection)(120, 130)의 중첩으로 구성될 수 있다. 도시된 예의 경우, PPG 신호(100)는 3개의 성분 펄스(component pulse)들(110 내지 130)의 중첩으로 구성될 수 있다.

도 2는 생체 신호 특징점 검출 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호 획득부(210) 및 프로세서(220)를 포함할 수 있다.

생체 신호 획득부(210)는 한 주기의 생체 신호를 획득할 수 있다. 이때, 생체 신호는 맥파(Pulse wave) 신호(예컨대, 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 신호 또는 압력맥파(pressure pulse wave) 신호), 맥파 신호의 일차 미분 신호, 또는 맥파 신호의 이차 미분 신호일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 생체 신호 획득부(210)는 생체 신호를 센싱 및/또는 저장하는 외부 장치로부터 생체 신호를 획득할 수 있다. 이때, 생체 신호 획득부(210)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 등 다양한 통신 기술을 이용할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 생체 신호 획득부(210)는 PPG 센서 등 생체 신호를 센싱하는 다양한 센서를 포함하며, 이를 통해 생체 신호를 직접 획득할 수 있다.

프로세서(220)는 획득된 생체 신호로부터 생체 신호의 포락선 신호를 생성하고, 생성된 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이 정보를 이용하여 생체 신호의 특징점을 검출할 수 있다. 이때, 포락선 신호는 생체 신호의 피크점(peak point)을 기반으로 생성된 상위 포락선(upper envelope) 신호와, 생체 신호의 밸리점(valley point)을 기반으로 생성된 하위 포락선(lower envelope) 신호로 구분될 수 있다.

한편, 특징점은 생체 신호를 구성하는 반사파 성분(예컨대, 도 1의 반사파 성분(120 내지 130))을 표현하는 지점(point)으로 정의될 수 있다.

이하, 상위 포락선 신호를 이용하는 실시예, 하위 포락선 신호를 이용하는 실시예, 및 상위 포락선 신호와 하위 포락선 신호를 모두 이용하는 실시예를 구분하여 설명하기로 한다.

<상위 포락선 신호를 이용하는 실시예>

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 판단할 수 있다. 이때, 유효 범위는 생체 신호의 최소점을 시작점(start point)으로 하고, 생체 신호 의 마지막 영 교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점(valley point)을 끝점(end point)으로 할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는 생체 신호에서 최소점, 및 생체 신호의 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점을 검출하고, 최소점부터 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점까지의 범위를 생체 신호의 특징점 검출을 위한 유효 범위로 판단할 수 있다.

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점을 검출하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 피크점 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 상위 포락선 신호를 생성할 수 있다.

프로세서(220)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 상위 포락선 신호에서 생체 신호를 감산하여 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 이때, 프로세서(220)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수 있다. 이때, 스케일링 함수는 특징점이 나타날 수 있는 확률 정보를 기반으로 생성되어 생체 신호 특징점 검출 장치(200)의 내/외부 메모리에 저장될 수 있다.

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하고, 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 유효 범위 내에 2개의 피크점(제1 피크점 및 제2 피크점)이 존재하는 경우, 유효 범위의 시작점~제1 피크점을 제1 구간으로, 제1 피크점~제2 피크점을 제2 구간으로, 제2 피크점~유효 범위의 끝점을 제3 구간으로 분할하고, 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 각 구간의 면적을 산출할 수 있다.

프로세서(220)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 분할된 다수의 구간 중에서 최대 면적을 가지는 구간(이하, 최대 면적 구간)을 추출하고, 추출된 최대 면적 구간의 시작점(피크점) 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

<하위 포락선 신호를 이용하는 실시예>

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 판단할 수 있다. 이때, 유효 범위는 생체 신호의 최소점을 시작점(start point)으로 하고, 생체 신호의 마지막 영 교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점(valley point)을 끝점(end point)으로 할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는 생체 신호에서 최소점, 및 생체 신호의 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점을 검출하고, 최소점부터 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점까지의 범위를 생체 신호의 특징점 검출을 위한 유효 범위로 판단할 수 있다.

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 밸리점을 검출하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 밸리점 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 하위 포락선 신호를 생성할 수 있다.

프로세서(220)는 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 생체 신호에서 하위 포락선 신호를 감산하여 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 이때, 프로세서(220)는 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수 있다.

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 밸리점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 유효 범위 내에 2개의 밸리점(제1 밸리점 및 제2 밸리점)이 존재하는 경우, 유효 범위의 시작점~제1 밸리점을 제1 구간으로, 제1 밸리점~제2 밸리점을 제2 구간으로, 제2 밸리점~유효 범위의 끝점을 제3 구간으로 분할하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 각 구간의 면적을 산출할 수 있다.

프로세서(220)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 다수의 구간 중에서 최대 면적 구간을 추출하고, 추출된 최대 면적 구간의 피크점 및/또는 끝점(밸리점)을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

<상위 포락선 신호와 하위 포락선 신호를 모두 이용하는 실시예>

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점 및 적어도 하나의 밸리점을 검출하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 피크점 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 상위 포락선 신호를 생성하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 밸리점 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 하위 포락선 신호를 생성할 수 있다.

프로세서(220)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이, 및 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는 상위 포락선 신호에서 생체 신호를 감산하여 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 산출하고, 생체 신호에서 하위 포락선 신호를 감산하여 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출할 수 있다. 이때, 프로세서(220)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이, 및 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수도 있다.

프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점을 기반으로 다수의 구간(section)(이하, 피크 기반 구간)으로 분할하고 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적(이하, 피크 기반 구간별 면적)을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 밸리점을 기반으로 다수의 구간(이하, 밸리 기반 구간)으로 분할하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적(이하, 밸리 기반 구간별 면적)을 산출할 수 있다.

프로세서(220)는 피크 기반 구간별 면적과 밸리 기반 구간별 면적을 종합하여 통합 구간별 면적을 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 피크 기반 구간별 면적에 제1 가중치(예컨대, 0.6)를 적용하고, 밸리 기반 구간별 면적에 제2 가중치(예컨대, 0.4)를 적용한 후, 상호 대응되는 구간별로 합하여 통합 구간별 면적을 산출할 수 있다. 이때, 제1 가중치와 제2 가중치는 실험적으로 결정될 수 있고, n+1번째 피크 기반 구간과 n번째 밸리 기반 구간은 상호 대응될 수 있다. 예컨대, 피크 기반 구간은 3개(제1 피크 기반 구간 내지 제3 피크 기반 구간)이고, 밸리 기반 구간은 2개(제1 밸리 기반 구간 및 제2 밸리 기반 구간)인 경우로서, 제1 피크 기반 구간의 면적은 10이고, 제2 피크 기반 구간의 면적은 520이고, 제3 피크 기반 구간의 면적은 100이고, 제1 밸리 기반 구간의 면적은 300이고, 제2 밸리 기반 구간의 면적은 200이며 제1 가중치는 0.6이고 제2 가중치는 0.4라고 가정한다. 이때, 프로세서(220)는 제1 피크 기반 구간의 면적(10)에 제1 가중치(0.6)를 적용하고 0을 더하여(제1 피크 기반 구간에 대응하는 밸리 기반 구간은 존재하지 않음) 제1 피크 기반 구간의 통합 면적(10*0.6+0=6)을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제2 피크 기반 구간의 면적(520)에 제1 가중치(0.6)를 적용하고 제2 피크 기반 구간에 대응하는 제1 밸리 기반 구간의 면적(300)에 제2 가중치(0.4)를 적용한 후 그 값들을 더하여 제2 피크 기반 구간(또는 제1 밸리 기반 구간)의 통합 면적(520*0.6+300+0.4=432)을 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제3 피크 기반 구간의 면적(100)에 제1 가중치(0.6)를 적용하고 제3 피크 기반 구간에 대응하는 제2 밸리 기반 구간의 면적(200)에 제2 가중치(0.4)를 적용한 후 그 값들을 더하여 제3 피크 기반 구간(또는 제2 밸리 기반 구간)의 통합 면적(100*0.6+200*0.4=140)을 산출할 수 있다.

프로세서(220)는 다수의 구간 중에서 최대 통합 면적을 가지는 구간(이하, 최대 통합 면적 구간)을 추출하고, 추출된 최대 통합 면적 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다. 예컨대, 상기의 예에서 통합 면적이 가장 큰 제2 피크 기반 구간(또는 제1 밸리 기반 구간)을 추출하고, 제2 피크 기반 구간의 시작점(피크점) 및/또는 밸리점(또는, 제1 밸리 기반 구간의 피크점 및/또는 끝점(밸리점))을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

한편, 검출된 특징점은 생체 신호를 측정한 피검체의 혈압을 추정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)에서 검출된 특징점을 이용하여 생체 신호의 다양한 특징값(시간 또는 크기 등)을 산출할 수 있고, 이렇게 산출된 다양한 특징값들과 기 저장된 혈압 추정식을 이용하여 피검체의 혈압을 추정하는 것이 가능하다.

도 3은 프로세서의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 3의 프로세서(300)는 도 2의 프로세서(220)의 일 실시예일 수 있다.

도 3을 참조하면, 프로세서(300)는 유효 범위 판단부(310), 포락선 신호 생성부(320), 면적 산출부(330) 및 특징점 검출부(340)를 포함할 수 있다.

유효 범위 판단부(310)는 생체 신호의 유효 범위(effective range)를 판단할 수 있다. 이때, 유효 범위는 생체 신호의 최소점을 시작점(start point)으로 하고, 생체 신호의 마지막 영 교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점(valley point)을 끝점(end point)으로 할 수 있다. 즉, 유효 범위 판단부(310)는 생체 신호에서 최소점, 및 생체 신호의 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점을 검출하고, 최소점부터 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점까지의 범위를 생체 신호의 유효 범위로 판단할 수 있다.

포락선 신호 생성부(320)는 생체 신호의 포락선 신호를 생성할 수 있다.

예컨대, 포락선 신호 생성부(320)는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점을 검출하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 피크점, 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 상위 포락선 신호를 생성하거나, 및/또는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 밸리점을 검출하고, 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 밸리점, 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 하위 포락선 신호를 생성할 수 있다.

면적 산출부(330)는 생체 신호와 포락선 신호간의 차이를 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 포락선 신호 생성부(320)가 상위 포락선 신호를 생성한 경우, 면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호에서 생체 신호를 감산하여 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 산출할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 포락선 신호 생성부(320)가 하위 포락선 신호를 생성한 경우, 면적 산출부(330)는 생체 신호에서 하위 포락선 신호를 감산하여 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출할 수 있다.

한편, 면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이, 및 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수도 있다.

면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 피크점 또는 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할하고, 생체 신호와 포락선 신호간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 포락선 신호 생성부(320)가 상위 포락선 신호를 생성한 경우, 면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 피크점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할하고, 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 포락선 신호 생성부(320)가 하위 포락선 신호를 생성한 경우, 면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 포락선 신호 생성부(320)가 상위 포락선 신호 및 하위 포락선 신호를 모두 생성한 경우, 면적 산출부(330)는 유효 범위를 다수의 피크 기반 구간 및 다수의 밸리 기반 구간으로 각각 분할하고, 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 피크 기반 구간별로 합하여 피크 기반 구간별 면적을 산출하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호간의 차이를 밸리 기반 구간별로 합하여 밸리 기반 구간별 면적을 산출할 수 있다. 또한, 면적 산출부(330)는 피크 기반 구간별 면적에 제1 가중치를 적용하고, 밸리 기반 구간별 면적에 제2 가중치를 적용한 후, 서로 대응하는 구간별로 합하여 통합 구간별 면적을 산출할 수 있다.

특징점 검출부(340)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 특징점 검출부(340)는 다수의 피크 기반 구간에서 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 시작점(피크점) 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 특징점 검출부(340)는 다수의 밸리 기반 구간에서 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 피크점 및/또는 끝점(밸리점)을 생체 신호의 특징점을 검출할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 다수의 구간(다수의 피크 기반 구간 및 다수의 밸리 기반 구간) 중에서 최대 통합 면적 구간을 추출하고, 추출된 최대 통합 면적 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

도 4는 상위 포락선 신호를 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 생체 신호(410)는 맥파 신호의 2차 미분 신호를 나타낸다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 유효 범위 판단부(310)는 생체 신호(410)에서 최소점(a) 및 마지막 영 교차점(f)을 검출하고, 최소점(a)부터 마지막 영 교차점(f)까지의 범위를 유효 범위(effective range)로 판단한다.

포락선 신호 생성부(320)는 유효 범위내의 피크점(b, d)을 검출하고, 유효 범위의 시작점(a), 유효 범위내의 피크점(b, d), 및 유효 범위의 끝점(f)을 연결하여 상위 포락선 신호(420)를 생성한다.

면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호(420)에서 생체 신호(410)를 감산하여 상위 포락선 신호(420)와 생체 신호(410) 간의 차이를 산출한다. 이때, 면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호(420)와 생체 신호(410) 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는 것도 가능하다.

면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 피크점(b, d)을 기반으로 유효 범위를 3개의 구간(제1 구간, 제2 구간, 제3 구간)으로 분할하고, 상위 포락선 신호(420)와 생체 신호(410) 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출한다.

특징점 검출부(340)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 3개의 구간(제1 구간, 제2 구간, 제3 구간) 중에서 최대 면적 구간인 제3 구간을 선택하고, 제3 구간의 시작점(d) 및/또는 밸리점(e)을 생체 신호(410)의 특징점으로 검출한다.

도 5는 하위 포락선 신호를 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 생체 신호(510)는 맥파 신호의 2차 미분 신호를 나타낸다.

도 3 및 도 5를 참조하면, 유효 범위 판단부(310)는 생체 신호(510)에서 최소점(a) 및 마지막 영 교차점(f)을 검출하고, 최소점(a)부터 마지막 영 교차점(f)까지의 범위를 유효 범위(effective range)로 판단한다.

포락선 신호 생성부(320)는 유효 범위내의 밸리점(c, e)을 검출하고, 유효 범위의 시작점(a), 유효 범위내의 밸리점(c, e), 및 유효 범위의 끝점(f)을 연결하여 하위 포락선 신호(520)를 생성한다.

면적 산출부(330)는 생체 신호(510)에서 하위 포락선 신호(520)를 감산하여 생체 신호(510)와 하위 포락선 신호(520)간의 차이를 산출한다. 이때, 면적 산출부(330)는 생체 신호(510)와 하위 포락선 신호(520)의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는 것도 가능하다.

면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 밸리점(c, e)을 기반으로 유효 범위를 3개의 구간(제1 구간, 제2 구간, 제3 구간)으로 분할하고, 생체 신호(510)와 하위 포락선 신호(520)간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출한다.

특징점 검출부(340)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 3개의 구간(제1 구간, 제2 구간, 제3 구간) 중에서 최대 면적 구간인 제2 구간을 선택하고, 제2 구간의 피크점(d) 및/또는 끝점(e)을 생체 신호(510)의 특징점으로 검출한다.

도 6a 및 도 6b는 상위 포락선 신호 및 하위 포락선 신호를 모두 이용하여 특징점을 검출하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 여기서, 생체 신호(610)는 맥파 신호의 2차 미분 신호를 나타낸다.

도 3, 도 6a 및 도 6b를 참조하면, 유효 범위 판단부(310)는 생체 신호(610)에서 최소점(a) 및 마지막 영 교차점(f)을 검출하고, 최소점(a)부터 마지막 영 교차점(f)까지의 범위를 유효 범위(effective range)로 판단한다.

포락선 신호 생성부(320)는 유효 범위내의 피크점(b, d)을 검출하고, 유효 범위의 시작점(a), 유효 범위내의 피크점(b, d), 및 유효 범위의 끝점(f)을 연결하여 상위 포락선 신호(620)를 생성하고(도 6a), 유효 범위내의 밸리점(c, e)을 검출하고, 유효 범위의 시작점(a), 유효 범위내의 밸리점(c, e), 및 유효 범위의 끝점(f)을 연결하여 하위 포락선 신호(630)를 생성한다(도 6b).

면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호(620)에서 생체 신호(610)를 감산하여 상위 포락선 신호(620)와 생체 신호(610) 간의 차이를 산출한다(도 6a). 또한, 면적 산출부(330)는 생체 신호(610)에서 하위 포락선 신호(630)를 감산하여 생체 신호(610)와 하위 포락선 신호(630)간의 차이를 산출한다(도 6b). 이때, 면적 산출부(330)는 상위 포락선 신호(620)와 생체 신호(610) 간의 차이 및 생체 신호(610)와 하위 포락선 신호(630)의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는 것도 가능하다.

면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 피크점(b, d)을 기반으로 유효 범위를 3개의 피크 기반 구간(제1 피크 기반 구간, 제2 피크 기반 구간, 제3 피크 기반 구간)으로 분할하고, 상위 포락선 신호(620)와 생체 신호(610) 간의 차이를 구간별로 합하여 피크 기반 구간별 면적을 산출한다(도 6a). 또한, 면적 산출부(330)는 유효 범위 내의 밸리점(c, e)을 기반으로 유효 범위를 3개의 밸리 기반 구간(제1 밸리 기반 구간, 제2 밸리 기반 구간, 제3 밸리 기반 구간)으로 분할하고, 생체 신호(610)와 하위 포락선 신호(630)간의 차이를 구간별로 합하여 밸리 기반 구간별 면적을 산출한다(도 6b).

면적 산출부(330)는 피크 기반 구간별 면적에 제1 가중치를 적용하고, 밸리 기반 구간별 면적에 제2 가중치를 적용한 후, 서로 대응하는 구간별로 합하여 통합 구간별 면적을 산출한다. 이때, 제2 피크 기반 구간은 제1 밸리 기반 구간에 대응하며, 제3 피크 기반 구간은 제2 밸리 기반 구간에 대응한다. 한편, 제1 피크 기반 구간에 대응하는 밸리 기반 구간, 및 제3 밸리 기반 구간에 대응하는 피크 기반 구간은 존재하지 않는다.

특징점 검출부(340)는 산출된 통합 구간별 면적을 기반으로 3개의 피크 기반 구간(제1 피크 기반 구간, 제2 피크 기반 구간, 제3 피크 기반 구간) 중에서 최대 통합 면적 구간인 제3 피크 기반 구간을 선택하고, 제3 피크 기반 구간의 시작점(d) 및/또는 밸리점(e)을 생체 신호(610)의 특징점으로 검출한다. 이때, 특징점 검출부(340)는 산출된 통합 구간별 면적을 기반으로 3개의 밸리 기반 구간(제1 밸리 기반 구간, 제2 밸리 기반 구간, 제3 밸리 기반 구간) 중에서 최대 통합 면적 구간인 제2 밸리 기반 구간을 선택하고, 제2 밸리 기반 구간의 피크점(d) 및/또는 끝점(e)을 생체 신호(610)의 특징점으로 검출하는 것도 가능하다.

도 7은 스케일링 함수를 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.

일 실시예에 따른 특징점은, 하위 포락선 신호의 변곡점(inflection point) 근처에서 주로 나타날 수 있다. 따라서, 이러한 특성을 기반으로 스케일링 함수를 생성할 수 있다.

스케일링 함수는 프로세서(도 2의 220)에 의해 생성될 수도 있으며, 외부 장치에서 생성될 수도 있다. 이하에서는 프로세서(도 2의 220)에 의해 생성되는 경우라고 가정한다. 또한, 생체 신호(710)는 맥파 신호의 이차 미분 신호라고 가정한다.

도 7을 참조하면, 프로세서(220)는 생체 신호(710)의 하위 포락선 신호(720)를 생성하고, 하위 포락선 신호(720)를 0~1의 범위를 가지도록 스케일링하여 스케일링된 하위 포락선 신호(730)를 생성할 수 있다.

프로세서(220)는 스케일링된 하위 포락선 신호(730)의 시간 중심축(770)을 기반으로 스케일링된 하위 포락선 신호(730)와 좌우대칭인 신호(740)를 생성할 수 있다.

프로세서(220)는 스케일링된 하위 포락선 신호(730)와 신호(740)을 기반으로 신호(750)를 생성하고, 생성된 신호(750)를 0~1의 범위를 가지도록 스케일링하여 스케일링 함수(760)를 생성할 수 있다.

도 8은 프로세서(220)의 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 8의 프로세서(800)는 도 2의 프로세서(220)의 일 실시예일 수 있다.

도 8을 참조하면, 프로세서(800)는 유효 범위 판단부(310), 포락선 신호 생성부(320), 면적 산출부(330), 특징점 검출부(340) 및 평활화부(810)를 포함할 수 있다. 여기서, 유효 범위 판단부(310), 포락선 신호 생성부(320), 면적 산출부(330) 및 특징점 검출부(340)는 도 3을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

평활화부(810)는 생체 신호에 신호 평활화(signal smoothing)을 수행할 수 있다. 예컨대, 평활화부(810)는 저역통과 필터(예, 이동 평균 필터 등)를 이용하여 생체 신호의 잡음을 제거함으로써 신호 평활화를 수행할 수 있다.

도 9는 프로세서(220)의 또 다른 실시예를 도시한 블록도이다. 도 9의 프로세서(900)는 도 2의 프로세서(220)의 일 실시예일 수 있다.

도 9를 참조하면, 프로세서(900)는 유효 범위 판단부(310), 포락선 신호 생성부(320), 면적 산출부(330), 특징점 후보 검출부(910), 특징점 검출부(920) 및 사전 정보 갱신부(930)를 포함할 수 있다. 여기서, 유효 범위 판단부(310), 포락선 신호 생성부(320) 및 면적 산출부(330)는 도 3을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

특징점 후보 검출부(910)는 면적 산출부(330)에서 산출된 구간별 면적을 기반으로 면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수) 구간을 선택하고, 선택된 N개 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 특징점 후보로 검출할 수 있다. 예컨대, 유효 범위가 5개의 구간(제1 구간 내지 제5 구간)으로 구분되고 구간별 면적이 제3 구간>제4 구간>제2 구간>제1 구간>제5 구간이며 N은 2라고 가정하면, 특징점 후보 검출부(910)는 제3 구간의 피크점 및/또는 밸리점과, 제4 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 특징점 후보로 검출할 수 있다.

특징점 검출부(920)는 기 저장된 사전 정보(priori information)를 기반으로 특징점 후보 중 하나를 특징점으로 검출할 수 있다. 이때, 사전 정보는 특징점이 검출되는 위치에 관한 정보일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점 검출부(920)는 사전 정보와 각 특징점 후보간의 거리를 산출하고, 사전 정보와의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

사전 정보 갱신부(930)는 검출된 특징점의 위치 정보를 기반으로 기 저장된 사전 정보를 갱신할 수 있다.

도 10은 생체 신호 특징점 검출 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.

도 10을 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(1000)는 생체 신호 획득부(210), 프로세서(220), 입력부(1010), 저장부(1020), 통신부(1030) 및 출력부(1040)를 포함할 수 있다. 여기서 생체 신호 획득부(210) 및 프로세서(220)는 도 2를 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

입력부(1010)는 사용자로부터 다양한 조작신호를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(1010)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(1020)는 생체 신호 특징점 검출 장치(1000)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 생체 신호 특징점 검출 장치(1000)에 입력되는 데이터 및 생체 신호 특징점 검출 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(1020)는 신호 획득부(210)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(220)에서 검출된 특징점 데이터 등을 저장할 수 있다.

저장부(1020)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, 생체 신호 특징점 검출 장치(1000)는 인터넷 상에서 저장부(1020)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다.

통신부(1030)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 통신부(1030)는 입력부(1010)를 통해 사용자로부터 입력된 데이터, 신호 획득부(210)를 통해 획득한 생체 신호 데이터, 프로세서(220)에서 검출된 특징점 데이터 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 생체 신호의 특징점 검출에 도움이 되는 다양한 데이터를 수신할 수 있다.

이때, 외부 장치는 획득한 생체 신호 데이터 및/또는 생체 신호의 특징점 데이터를 사용하는 의료 장비, 결과물을 출력하기 위한 프린트, 또는 생체 신호 데이터 및 생체 신호의 특징점 데이터를 디스플레이하는 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(1030)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(1040)는 생체 신호 데이터 및/또는 생체 신호의 특징점 데이터 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(1040)는 생체 신호 데이터 및/또는 생체 신호의 특징점 데이터 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(1040)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.

도 11은 생체 신호 특징점 검출 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다. 도 11의 생체 신호 특징점 검출 방법은 도 2의 생체 신호 특징점 검출 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.

도 2 및 도 11을 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 한 주기의 생체 신호를 획득할 수 있다(1110). 이때, 생체 신호는 맥파(Pulse wave) 신호(예컨대, 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 신호 또는 압력맥파(pressure pulse wave) 신호), 맥파 신호의 일차 미분 신호, 또는 맥파 신호의 이차 미분 신호일 수 있다. 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호를 센싱 및/또는 저장하는 외부 장치로부터 생체 신호를 획득하거나, PPG 센서 등 생체 신호를 센싱하는 다양한 센서를 이용하여 생체 신호를 직접 획득할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 획득된 생체 신호로부터 생체 신호의 포락선 신호를 생성할 수 있다(1120). 이때, 포락선 신호는 생체 신호의 피크점(peak point)를 기반으로 생성된 상위 포락선(upper envelope) 신호와, 생체 신호의 밸리점(valley point)을 기반으로 생성된 하위 포락선(lower envelope) 신호로 구분될 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생성된 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이 정보를 이용하여 생체 신호의 특징점을 검출할 수 있다(1130). 이때, 특징점은 생체 신호를 구성하는 반사파 성분(예컨대, 도 1의 반사파 성분(120 내지 150))을 표현하는 지점(point)으로 정의될 수 있다.

도 12는 생체 신호의 포락선 신호 생성 과정(1120)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.

도 2 및 도 12를 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호의 유효 범위를 판단할 수 있다(1210). 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호에서 최소점, 및 생체 신호의 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점을 검출하고, 최소점부터 마지막 영 교차점 또는 마지막 밸리점까지의 범위를 생체 신호의 유효 범위로 판단할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호의 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점 또는 적어도 하나의 밸리점을 검출할 수 있다(1220).

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 검출된 적어도 하나의 피크점 및/또는 적어도 하나의 밸리점을 기반으로 생체 신호의 포락선 신호를 생성할 수 있다(1230). 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 피크점, 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 상위 포락선 신호를 생성하거나, 및/또는 유효 범위의 시작점, 검출된 적어도 하나의 밸리점, 및 유효 범위의 끝점을 연결하여 하위 포락선 신호를 생성할 수 있다.

도 13은 특징점 검출 과정(1130)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.

도 2 및 도 13을 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 유효 범위 내의 피크점 또는 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할할 수 있다(1310). 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 유효 범위 내의 피크점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할하거나(상위 포락선 신호 이용시), 유효 범위 내의 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할하거나(하위 포락선 신호 이용시), 유효 범위 내의 피크점을 기반으로 유효 범위를 다수의 피크 기반 구간으로 분할하고 유효 범위 내의 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 밸리 기반 구간으로 분할할 수 있다(상위 포락선 신호 및 하위 포락선 신호 이용시).

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호와 포락선 신호간의 차이를 산출하고, 생체 신호와 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다(1320). 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 상위 포락선 신호에서 생체 신호를 감산하여 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 산출하고 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하거나(상위 포락선 신호 이용시), 생체 신호에서 하위 포락선 신호를 감산하여 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 산출하고 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다(하위 포락선 신호 이용시). 또한, 생체 신호 특징적 검출 장치(200)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이를 피크 기반 구간별로 합하여 피크 기반 구간별 면적을 산출하고, 생체 신호와 하위 포락선 신호간의 차이를 밸리 기반 구간별로 합하여 밸리 기반 구간별 면적을 산출하고, 피크 기반 구간별 면적에 제1 가중치를 적용하고, 밸리 기반 구간별 면적에 제2 가중치를 적용한 후, 서로 대응하는 구간별로 합하여 통합 구간별 면적을 산출할 수 있다(상위 포락선 신호 및 하위 포락선 신호 이용시).

이때, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이, 및 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수도 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다(1330). 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 다수의 피크 기반 구간에서 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 시작점(피크점) 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다(상위 포락선 신호 이용시). 또한, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 다수의 밸리 기반 구간에서 최대 면적 구간을 선택하고, 선택된 최대 면적 구간의 피크점 및/또는 끝점(밸리점)을 생체 신호의 특징점을 검출할 수 있다(하위 포락선 신호 이용시). 또한, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 다수의 피크 기반 구간 또는 다수의 밸리 기반 구간에서 최대 통합 면적 구간을 추출하고, 추출된 최대 통합 면적 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

도 14는 특징점 검출 과정(1130)의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.

도 2 및 도 14를 참조하면, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 유효 범위 내의 피크점 또는 밸리점을 기반으로 유효 범위를 다수의 구간으로 분할할 수 있다(1410).

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 생체 신호와 포락선 신호간의 차이를 산출하고, 생체 신호와 포락선 신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출할 수 있다(1420).

이때, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 상위 포락선 신호와 생체 신호 간의 차이, 및 생체 신호와 하위 포락선 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 산출된 구간별 면적을 기반으로 면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수) 구간을 선택하고, 선택된 N개 구간의 피크점 및/또는 밸리점을 특징점 후보로 검출할 수 있다(1440).

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 기 저장된 사전 정보(priori information)를 기반으로 특징점 후보 중 하나를 특징점으로 검출할 수 있다(1440). 이때, 사전 정보는 특징점이 검출되는 위치에 관한 정보일 수 있다. 예컨대, 생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 사전 정보와 각 특징점 후보간의 거리를 산출하고, 사전 정보와의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 생체 신호의 특징점으로 검출할 수 있다.

생체 신호 특징점 검출 장치(200)는 검출된 특징점의 위치 정보를 기반으로 기 저장된 사전 정보를 갱신할 수 있다(1450).

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.

200, 1000: 생체 신호 특징점 검출 장치
210: 생체 신호 획득부
220, 300, 800, 900: 프로세서
310: 유효 범위 판단부
320: 포락선 신호 생성부
330: 면적 산출부
340, 920: 특징점 검출부
810: 평활화부
910: 특징점 후보 검출부
930: 사전 정보 갱신부
1010: 입력부
1020: 저장부
1030: 통신부
1040: 출력부

Claims

생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부; 및
상기 생체 신호의 최소점을 시작점으로 하고, 상기 생체 신호의 마지막 영-교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점을 끝점으로 하는 유효범위를 판단하고,
상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하고,
상기 유효 범위의 시작점, 상기 시작점과 끝점 사이에서 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 선형으로 연결하여 상기 생체신호의 포락선 신호를 생성하고,
상기 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점, 또는 밸리점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하고, 상기 포락선 신호와 상기 생체신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하고, 최대 면적을 가지는 구간의 피크점 또는 밸리점을 상기 생체신호의 특징점으로 검출하는 프로세서를 포함하는 생체 신호 특징점 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 생체 신호는,
맥파 신호, 맥파 신호의 일차 미분 신호 또는 맥파 신호의 이차 미분 신호인,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제2항에 있어서,
상기 맥파 신호는,
광용적맥파(photoplethysmography) 신호 또는 압력맥파(pressure pulse wave) 신호를 포함하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 특징점은,
상기 생체 신호를 구성하는 반사파 성분을 표현하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
삭제
삭제
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제9항에 있어서,
상기 스케일링 함수는,
특징점이 나타날 수 있는 확률 정보를 기반으로 생성되는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 생체 신호에 신호 평활화(signal smoothing)를 수행하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
생체 신호를 획득하는 생체 신호 획득부; 및
상기 생체 신호의 최소점을 시작점으로 하고, 상기 생체 신호의 마지막 영-교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점을 끝점으로 하는 유효범위를 판단하고,
상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하고,
상기 유효 범위의 시작점, 상기 시작점과 끝점 사이에서 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 선형으로 연결하여 상기 생체신호의 포락선 신호를 생성하고,
상기 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점, 또는 밸리점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하고, 상기 포락선 신호와 상기 생체신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하고,
면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수)의 구간의 피크점 또는 밸리점을 특징점 후보로 검출하고, 사전 정보(priori information)를 기반으로 상기 특징점 후보 중에서 하나를 특징점으로 검출하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제12항에 있어서,
상기 사전 정보는,
특징점이 검출되는 위치에 관한 정보인,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제12항에 있어서,
프로세서는,
상기 사전 정보와 각 특징점 후보의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 특징점으로 검출하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
제12항에 있어서,
프로세서는,
상기 검출된 특징점을 기반으로 상기 사전 정보를 갱신하는,
생체 신호 특징점 검출 장치.
생체신호 특징점 검출 장치가,
생체 신호를 획득하는 단계;
상기 생체 신호의 최소점을 시작점으로 하고, 상기 생체 신호의 마지막 영-교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점을 끝점으로 하는 유효범위를 판단하는 단계;
상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하는 단계;
상기 유효 범위의 시작점, 상기 시작점과 끝점 사이에서 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 선형으로 연결하여 상기 생체 신호의 포락선 신호를 생성하는 단계;
상기 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점, 또는 밸리점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하는 단계;
상기 포락선 신호와 상기 생체신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하는 단계; 및
최대 면적을 가지는 구간의 피크점 또는 밸리점을 상기 생체신호의 특징점으로 검출하는 단계를 포함하는 생체 신호 특징점 검출 방법.
제16항에 있어서,
상기 생체 신호는,
맥파 신호, 맥파 신호의 일차 미분 신호 또는 맥파 신호의 이차 미분 신호인,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제17항에 있어서,
상기 맥파 신호는,
광용적맥파(photoplethysmography) 신호 또는 압력맥파(pressure pulse wave) 신호를 포함하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제16항에 있어서,
상기 특징점은,
상기 생체 신호를 구성하는 반사파 성분을 표현하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
삭제
삭제
삭제
삭제
제16항에 있어서,
상기 구간별 면적을 산출하는 단계는,
상기 포락선 신호와 상기 생체 신호 간의 차이를 스케일링 함수를 이용하여 보정하는 단계; 를 포함하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제24항에 있어서,
상기 스케일링 함수는,
특징점이 나타날 수 있는 확률 정보를 기반으로 생성되는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제16항에 있어서,
상기 생체 신호에 신호 평활화(signal smoothing)를 수행하는 단계; 를 더 포함하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
생체신호 특징점 검출 장치가,
생체 신호를 획득하는 단계;
상기 생체 신호의 최소점을 시작점으로 하고, 상기 생체 신호의 마지막 영-교차점(zero crossing point) 또는 마지막 밸리점을 끝점으로 하는 유효범위를 판단하는 단계;
상기 유효 범위 내에서 적어도 하나의 피크점(peak point) 또는 밸리점(valley point)을 검출하는 단계;
상기 유효 범위의 시작점, 상기 시작점과 끝점 사이에서 검출된 적어도 하나의 피크점 또는 밸리점, 및 상기 유효 범위의 끝점을 선형으로 연결하여 상기 생체 신호의 포락선 신호를 생성하는 단계;
상기 생체 신호의 유효 범위를 유효 범위내의 피크점, 또는 밸리점을 기반으로 다수의 구간(section)으로 분할하는 단계;
상기 포락선 신호와 상기 생체신호 간의 차이를 구간별로 합하여 구간별 면적을 산출하는 단계;
면적이 큰 상위 N 개(N은 임의의 자연수)의 구간의 피크점 또는 밸리점을 특징점 후보로 검출하는 단계; 및
사전 정보(priori information)를 기반으로 상기 특징점 후보 중에서 하나를 특징점으로 검출하는 단계; 를 포함하는 생체 신호 특징점 검출 방법.
제27항에 있어서,
상기 사전 정보는,
특징점이 검출되는 위치에 관한 정보인,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제27항에 있어서,
상기 특징점으로 검출하는 단계는,
상기 사전 정보와 각 특징점 후보의 거리가 가장 가까운 특징점 후보를 특징점으로 검출하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.
제27항에 있어서,
상기 검출된 특징점을 기반으로 상기 사전 정보를 갱신하는 단계; 를 더 포함하는,
생체 신호 특징점 검출 방법.