KR102461157B1 - 복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치에 있어서, 채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호를 검출하는 근전도 신호 검출부; 및 상기 채널 1 근전도 신호와 상기 채널 2 근전도 신호에 기초하여 근전도 활성화 정보 신호를 생성하고, 상기 근전도 활성화 정보 신호에 기초하여 근육 활동 시점을 검출하는 근육 활동 시점 검출부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 2개의 채널을 이용함으로써, 종래의 근육 활동 검출 방법에 비하여 더욱 정확한 근육 활동 시점이 검출될 수 있다.

Description

복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치 및 방법{MUSCLE ACTIVITY DETECTION USING MULTIPLE CHANNEL APPARATUS AND METHOD}
본 발명은 복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치 및 방법에 관한 것이며, 구체적으로 근전도 신호를 사용하여 근육 활동 시점을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
근전도(EMG)는 근육 활동에 의해 생성되는 전기적 신호를 기록하는데 사용되는 방법이다. EMG는 피부 표면으로부터 쉽게 기록될 수 있는 근육 수축과 이완과 관련된다. 이러한 특징에 의해서, 근전도(EMG)는 생체 역학(biomechanics), 재활(rehabilitation), 임상 진단(clinical diagnosis)과 같은 다양한 연구 분야에서 널리 연구되고 있다. 이러한 응용들은 근육 수축 또는 이완과 관련된 근육 활동 정보를 요구하고, 이 정보는 EMG 신호의 활성화에 의해 얻어질 수 있다. 따라서, EMG 신호를 통한 근육 활동 검출이 EMG 응용 분야의 기초적이고 중요한 부분이다.
근육 활동 검출은 EMG 활동의 온셋(onset) 및 오프셋(offset) 시점을 얻는 것을 목적으로 한다. 온셋(onset)은 근육 수축 또는 이완의 시작을 나타낼 수 있고, 오프셋(offset)은 근육 수축 또는 이완의 종료를 나타낼 수 있다. 근육 활동을 검출하기 위한 쉬운 기법은 시각적 검사를 통하는 것이다. 전문가에 의한 시각적 검사는 정확할 순 있으나 복잡하다. 이에, 자동적으로 온셋과 오프셋을 검출하기 위한 다양한 방법이 연구되어 있다.
예컨데, 2012년도에 Severini에 의해 novel double threshold method(nDTM)라 불리는 방법이 소개되었고, 2019년도에는 Rashid에 의해 extended double threshold algorithm(eDTA)라 불리는 방법이 소개되었다.
그러나, 이들 방법들은 파라미터 선택을 위한 추가 훈련 프로세스와 최적화를 요구하므로, 복잡하며, 오프셋(offset) 시점을 정확히 검출하지 못한 한계가 있다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허 제10-2018-0086547호(2018.08.01. 공개)에 개시되어 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 근전도(electromyogram, EMG) 신호를 사용하여 근육 활동 시점을 검출하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 제시하는 것에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근육 활동 검출 방법은 채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호에 기초하여 근전도 활성화 정보 신호를 생성하는 단계; 및 상기 근전도 활성화 정보 신호에 기초하여 근육 활동 시점을 검출하는 단계를 포함한다.
상기 근전도 활성화 정보 신호는 상기 채널 1 근전도 신호와 상기 채널 2 근전도 신호 사이의 비율에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 근전도 활성화 정보 신호는 슬라이딩 윈도우 내에서 상기 채널 1 근전도 신호의 복수의 채널 1 근전도 샘플과 상기 채널 2 근전도 신호의 복수의 채널 2 근전도 샘플 사이의 비율들에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 근전도 활성화 정보 신호에 기초하여 근육 활동 시점을 검출하는 단계는, 상기 근전도 활성화 정보 신호를 이진화하여 이진화된 신호를 생성하는 단계와, 상기 이진화된 신호에 기초하여 상기 근육 활동 시점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이진화된 신호에 기초하여 상기 근육 활동 시점을 검출하는 단계는, 상기 이진화된 신호에 기초하여 임시 근육 활동 시점을 검출하는 단계와, 상기 임시 근육 활동 시점에 슬라이딩 윈도우에 의해 발생하는 지연의 보정값을 적용하여 최종 근육 활동 시점을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정값은 샘플링 주파수 및 상기 슬라이딩 윈도우의 크기에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 근육 활동 시점은 근육 활성화 시작 시점 또는 근육 활성화 종료 시점 중 하나에 해당할 수 있다.
상기 근전도 활성화 정보 신호는 상기 근전도 활성화 정보 신호의 평균 및 표준 편차에 의해 이진화될 수 있다.
상기 근전도 활성화 정보 신호를 생성하는 단계는, 상기 채널 1 근전도 신호의 절대값을 평균하여 채널 1 전처리 신호를 생성하는 단계와, 상기 채널 2 근전도 신호의 절대값을 평균하여 채널 2 전처리 신호를 생성하는 단계와, 상기 채널 1 전처리 신호 및 상기 채널 2 전처리 신호에 기초하여 상기 근전도 활성화 정보 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 채널 1 근전도 신호의 절대값은 상기 채널 1 근전도 신호에서 DC가 제거된 신호의 절대값에 해당하고, 상기 채널 2 근전도 신호의 절대값은 상기 채널 2 근전도 신호에서 DC가 제거된 신호의 절대값에 해당할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치는 채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호를 검출하는 근전도 신호 검출부; 및 상기 채널 1 근전도 신호와 상기 채널 2 근전도 신호에 기초하여 근전도 활성화 정보 신호를 생성하고, 상기 근전도 활성화 정보 신호에 기초하여 근육 활동 시점을 검출하는 근육 활동 시점 검출부를 포함한다.
상기 근전도 활성화 정보 신호는 상기 채널 1 근전도 신호와 상기 채널 2 근전도 신호 사이의 비율에 기초하여 생성될 수 있다.
상기 근전도 활성화 정보 신호는 슬라이딩 윈도우 내에서 상기 채널 1 근전도 신호의 복수의 채널 1 근전도 샘플과 상기 채널 2 근전도 신호의 복수의 채널 2 근전도 샘플 사이의 비율들에 기초하여 생성될 수 있다.
본 발명에 따르면, 2개의 채널을 이용함으로써, 종래의 근육 활동 검출 방법에 비하여 더욱 정확한 근육 활동 시점이 검출될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치를 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치의 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 근전도 신호의 DC 제거 절대값을 보여주는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호로부터 얻어지는 평균 절대값 신호를 보여주는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 테스트 셀, 보호 셀 및 훈련 셀의 관계를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이진화 신호를 보여주는 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 구해지는 근육 활성화 온셋 시점과 오프셋 시점을 보여주는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이다.
도 9은 본 발명의 실시예에 따라 제1 피실험자의 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 제1 피실험자의 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이다.
도 11은 본 발명의 실시예에서 오경보율에 따른 온셋 검출의 추정 에러를 10명의 피실험자에 대하여 보여주는 그래프이다.
도 12는 본 발명의 실시예에서 오경보율에 따른 오프셋 검출의 추정 에러를 10명의 피실험자에 대하여 보여주는 그래프이다.
도 13은 가장 좋은 케이스에 해당하는 1번 피실험자에 대한 온셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이다.
도 14는 가장 좋은 케이스에 해당하는 1번 피실험자에 대한 오프셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이다.
도 15는 가장 좋지 않은 케이스에 해당하는 10번 피실험자에 대한 온셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이다.
도 16은 가장 좋지 않은 케이스에 해당하는 10번 피실험자에 대한 오프셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이다.
도 17은 10명의 피실험자에 대한 추정 에러를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 테이블이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
다음은 도 1 내지 도 2를 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치를 보여주는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 근육 활동 검출 장치(100)는 근전도 신호 검출부(110), 전처리부(120), 이진화부(130), 신호 개선부(140), 및 근육 활동 시점 검출부(150)를 포함한다.
근육 활동 검출 장치(100)의 각 구성 요소들에 대하여는 도 2를 참고하여 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 근육 활동 검출 장치의 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 먼저, 근전도 신호 검출부(110)는 채널 c의 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00001
)를 검출한다(S101).
근전도 신호 검출부(110)로서 4채널 센서가 사용될 수 있다. 근전도 신호 검출부(110)는 256 Hz의 샘블링 레이트로 EMG 신호와 움직임 센서 데이터를 동시에 검출하고 기록할 수 있다. 각 채널 센서로서 양극 은-염화은 스냅 전극(Bipolar Ag-AgCl snap electrodes)이 사용될 수 있다. 4개의 채널 전극 중 2개의 채널 전극은 왼쪽 전완(forearm)의 안쪽 부분(inner part) 및 바깥쪽 부분(outer part)에 부착될 수 있다. 참조 전극이 목 뒤편에 부착될 수 있다. 자이로스코프(gyroscope) 센서 데이터가 가운데 손가락으로부터 동시에 측정될 수 있는데, 이 자이로스코프는 온셋 및 오프셋 타이밍의 기준 실제값(ground truth)을 얻기 위하여 사용될 수 있다.
이하의 실험값과 그래프를 얻기 위하여, 한 명의 여성과 9명의 남성 피실험자는 손을 접고 펴는 행위를 반복하였다. 즉, 이들은 자신의 모든 손가락을 오므려 주먹을 쥔 후 어느 정도 그 주먹 쥠을 유지한 다음에, 재빨리 모든 손가락을 펴고서 동시에 힘을 빼도록 하였다. 이하에서는, 손가락을 오므려 주먹을 쥔 후 어느 정도 그 주먹 쥠을 유지하는 상태를 닫힌 상태(close state)라 하고, 손가락을 펴는 상태를 열린 상태(open state)라 하며, 손가락에 힘이 빠진 상태를 휴지 상태(resting state)라 한다. 피실험자는 2개의 다른 시간 구간동안 닫힌 상태를 유지하였으며, 각각의 시도는 60회 반복되었다.
전처리부(120)는 채널 c의 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00002
))를 전처리하여 채널 c의 전처리된 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00003
)를 생성한다(S103). 전처리된 신호(
Figure 112020123549482-pat00004
)는 수학식 1 및 수학식 2에 따라 구해질 수 있다.
먼저, DC가 제거된 근전도 신호의 절대값(x[n])은 아래의 수학식에 따라 구해질 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00005
여기서,
Figure 112020123549482-pat00006
는
Figure 112020123549482-pat00007
의 휴지 상태(resting state)의 기간 동안의 평균을 의미한다.
다음, 전처리부(120)는 수학식 2에 따라 평균 절대값(mean absolte value, MAV)에 의해 전처리된 EMG 신호(
Figure 112020123549482-pat00008
)를 구할 수 있다. 구체적으로 전처리부(120)는 DC 제거 근전도 절대값 신호를 크기 N의 슬라이딩 윈도우 내에서 평균하여 전처리된 EMG 신호(
Figure 112020123549482-pat00009
)를 구할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00010
여기서, c는 채널을 나타내며, 1 또는 2일 수 있다. c가 1일 때, 채널은 전완(forearm)의 안쪽 부분(inner part)에 부착된 전극을 의미할 수 있다. c가 2일때, 전완(forearm)의 바깥쪽 부분(outer part)에 부착된 전극을 의미할 수 있다. 설명의 편의를 위하여, c=1인 채널을 안쪽 채널(inner channel), c=2인 채널을 바깥쪽 채널(outer channel)이라 하겠다.
xc[n]는 채널(c)로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값을 나타내며, N은 평균을 구하기 위한 샘플 수를 나타낸다.
안쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 및 바깥쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값의 예를 도 3에서 보였다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 근전도 신호의 DC 제거 절대값을 보여주는 그래프이다.
도 3에서는, 안쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호(x1[n])와 바깥쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호(x2[n])가 도시되어 있다. 설명의 편의를 위하여, 안쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호(x1[n])를 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])라 칭하고, 바깥쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호(x2[n])를 바깥쪽 채널 절대값 신호(x2[n])라 한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 닫힌 상태(close state)에서는 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])가 바깥쪽 채널 절대값 신호(x2[n])보다 크고, 열린 상태(open state)에서는 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])가 바깥쪽 채널 절대값 신호(x2[n])보다 작다. 이상적인 온셋 시점과 오프셋 시점은 각각 단힌 상태(Close state)의 시작 점과 끝점에 해당한다.
근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호와 이 신호로부터 얻어지는 평균 절대값 신호의 예를 도 4에서 보였다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호로부터 얻어지는 평균 절대값 신호를 보여주는 그래프이다.
도 4에서, x[n]은 안쪽 채널로부터의 근전도 신호의 DC 제거 절대값 신호(x1[n])를 나타내고,
Figure 112020123549482-pat00011
은 이 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])로부터 얻어지는 평균 절대값 신호를 나타낸다. 근전도 분석에서 평균 절대값을 사용하는 것은 계산을 단순화시킬 수 있는 장점이 있다.
다시 도 2를 설명한다.
이진화부(130)는 채널 c에 대한 전처리 신호(
Figure 112020123549482-pat00012
)를 채널 c에 대한 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00013
)로 변환한다(S105). 채널 c에 대한 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00014
)는 수학식 3 내지 수학식 7에 기초하여 얻어질 수 있다.
먼저, 이진화부(130)는 채널 c에 대한 일정 오경보율 임계값(constant false alarm rate threshold, CFAR threshold)(
Figure 112020123549482-pat00015
)을 구한다. 일정 오경보율 임계값은 오경보율(false alarm rate)을 일정하게 유지하기 위하여 설정되는 임계값이며, 수학식 3에 따라 테스트 셀(
Figure 112020123549482-pat00016
) 이전의 길이 LG의 훈련 셀 내의 샘플의 중간 값에 계수 α를 적용하여 구해질 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00017
여기서, 채널 c에 대한 훈련 셀 Xc는 수학식 4와 같이 정의될 수 있고, 계수 α는 수학식 5에서와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00018
여기서,
Figure 112020123549482-pat00019
는 테스트 셀(test cell)을 나타내고, LG는 보호 셀(guard cell)의 길이를 나타내며, N은 훈련 셀(training cell)의 길이를 나타낸다. 테스트 셀, 보호 셀 및 훈련 셀의 관계를 도 5를 참고하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 테스트 셀, 보호 셀 및 훈련 셀의 관계를 보여주는 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 보호 셀은 테스트 셀 직전의 N개의 샘플(
Figure 112020123549482-pat00020
)로 구성될 수 있고, 훈련 셀은 보호 셀 직전의 LG개의 샘플(
Figure 112020123549482-pat00021
)로 구성될 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00022
여기서, PFA는 오경보율(false alarm rate)을 나타내고, 그 값은 예컨데 0.05일 수 있다. N은 훈련 셀(training cell)의 길이를 나타낸다.
다음, 이진화부(130)는 수학식 6에 기초하여 CFAR threshold를 수정할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00023
여기서, Mc는 상한(upper limit)를 나타낸다. 수학식 6에 따라, 이전화부(130)는 CFAR threshold가 상한보다 작거나 같도록 CFAR threshold를 수정할 수 있다.
다음, 이진화부(130)는 수학식 7에 따라 채널 c에 대한 테스트 셀(
Figure 112020123549482-pat00024
)를 이진화하여 채널 c에 대한 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00025
를 생성한다.
Figure 112020123549482-pat00026
수학식 7에서 보여지는 바와 같이, 이진화부(130)는 테스트 셀(
Figure 112020123549482-pat00027
)의 크기와 수정된 CFAR threshold의 크기를 비교하여 테스트 셀을 이진화할 수 있다. 예컨데, 테스트 셀(
Figure 112020123549482-pat00028
)의 크기가 수정된 CFAR threshold보다 크면, 이진화부(130)는 EMG 신호가 활성화되었다고 결정하고, 상태를 1로 맵핑할 수 있다. 테스트 셀(
Figure 112020123549482-pat00029
)의 크기가 수정된 CFAR threshold보다 작으면, 이진화부(130)는 EMG 신호가 비활성화되었다고 결정하고, 상태를 0으로 맵핑할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이진화 신호를 도 6을 참고하여 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이진화 신호를 보여주는 그래프이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 전처리 신호(
Figure 112020123549482-pat00030
)는 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00031
로 변환될 수 있으나, 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00032
)에는 활성화 감지를 방해하는 비정상적인 피크와 홀이 존재할 수 있다. 이들 비정상적인 피크와 홀을 제거하기 위하여, 형태학적인 홀 채워넣기(Morphological hole filling)이 사용될 수 있다.
다시, 도 2를 설명한다.
신호 개선부(140)는 이들 비정상적인 피크와 홀을 제거하기 위하여 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00033
)를 개선하여, 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00034
)를 생성한다(S107).
각 채널에 대하여, 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00035
)에서 연속된 값의 개수가 소정의 개수보다 적은 경우에, 신호 개선부(140)는 이 연속된 값을 비정상으로 결정하고 제거할 수 있다. 예컨데, 신호 개선부(140)는 1개에서 4개의 연속된 값을 비정상으로 결정하고, 5개 이상의 연속된 값을 정상으로 결정할 수 있다. 즉, 복수의 1들 사이에 3개의 연속된 0이 존재하는 경우에, 신호 개선부(140)는 이 3개의 연속된 0을 비정상적인 홀로 결정하고, 이 3개의 연속된 0의 값을 1로 바꾸어, 비정상적인 홀을 제거할 수 있다. 또한, 복수의 0들 사이에 4개의 연속된 1이 존재하는 경우에, 신호 개선부(140)는 이 4개의 연속된 1을 비정상적인 피크로 결정하고, 이 4개의 연속된 1의 값을 0으로 바꾸어, 비정상적인 피크를 제거할 수 있다. 신호 개선부(140)는 수학식 8에서 보여지는 바와 같은 침식(erosion)과 수학식 9에서 보여지는 바와 같은 팽창(dilation)을 통하여 이러한 비정상적인 홀 및 피크를 제거할 수 있다.
먼저, 신호 개선부(140)는 수학식 8에 따라 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00036
)에 대해 침식(erosion)을 적용하여 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00037
)를 생성할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00038
여기서,
Figure 112020123549482-pat00039
은 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00040
)에 대해 침식을 적용하기 위하여 사용되는 이전 샘플의 수를 나타내며, 예컨데 5일 수 있다.
수학식 8에 따르면, 현재의 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00041
)의 직전의
Figure 112020123549482-pat00042
개의 샘플 중 하나라도 0인 경우에, 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00043
)의 값은 0이 된다. 따라서, 수학식 8에 따라 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00044
)에 대해 침식(erosion)이 적용되면, 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00045
)에 존재하는 비정상적인 피크는 제거될 수 있으나, 비정상적인 홀은 확장될 수 있다.
이 확장된 비정상적인 홀을 제거 또는 최소화하기 위하여, 신호 개선부(140)는 수학식 9에 따라 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00046
)에 대해 팽창(dilation)을 적용하여 팽창된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00047
)를 생성할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00048
여기서 m은 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00049
)에 대해 팽창(dilation)을 적용하기 위하여 사용되는 이전 샘플의 수를 나타내며, 예컨데 11일 수 있다.
수학식 8에 따르면, 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00050
)의 직전의 m개의 샘플 중 하나라도 1이면, 팽창된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00051
)의 값은 1이 된다. 따라서, 수학식 9에 따라 침식된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00052
)에 대해 팽창(dilation)이 적용되면, 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00053
)의 침식(erosion)에 의해 확장된 홀이 제거 또는 최소화될 수 있다. 이를 위하여,
Figure 112020123549482-pat00054
의 관계가 성립될 필요가 있다.
근육 활동 시점 검출부(150)는 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00055
)에 기초하여 제1 임시 근육 활동 시점을 검출한다(S109). 앞서 설명한 바와 같이, 근육 활동 시점은 근육 수축 또는 이완의 시작을 나타내는 온셋 시점과 근육 수축 또는 이완의 종료를 나타내는 오프셋 시점을 포함할 있다. 설명의 편의를 위하여 이하에서는 손가락을 오므려 주먹을 쥐는 동작의 근육 활성화와 관련하여 설명한다.
먼저, 근육 활동 시점 검출부(150)는 수학식 10 및 수학식 11에 따라 제1 임시 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00056
)과 제2 임시 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00057
)을 구할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00058
여기서,
Figure 112020123549482-pat00059
는 채널 1의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00060
)로부터 검출되는 근육 활성화 시작 시점을 나타내고,
Figure 112020123549482-pat00061
는 채널 2의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00062
)로부터 검출되는 근육 활성화 시작 시점을 나타낸다.
Figure 112020123549482-pat00063
여기서,
Figure 112020123549482-pat00064
는 채널 1의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00065
)로부터 검출되는 근육 활성화 종료 시점을 나타내고,
Figure 112020123549482-pat00066
는 채널 2의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00067
)로부터 검출되는 근육 활성화 종료 시점을 나타낸다.
제1 임시 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00068
)과 제2 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00069
)을 검증하기 위하여 도 7을 사용하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 구해지는 근육 활성화 온셋 시점과 오프셋 시점을 보여주는 그래프이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 손가락을 오므려 주먹을 쥐는 동작의 제1 임시 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00070
)은 수학식 10에 따라
Figure 112020123549482-pat00071
으로 결정될 수 있으며, 이는 기준 실제값(ground truth)과 유사하다고 볼 수 있다.
그러나, 손가락을 오므려 주먹을 쥐는 동작의 제2 임시 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00072
)은 수학식 11에 따라
Figure 112020123549482-pat00073
으로 결정될 수 있으며, 이는 기준 실제값(ground truth)에 비해 부정확하다고 볼 수 있다. 이는 평균 절대값(MAV)으로 전처리된 EMG 신호(
Figure 112020123549482-pat00074
)에 실제의 오프셋 시점 이후에도 활성화된 신호가 존재하기 때문이다. 즉, 손가락을 오므려 주먹을 쥐는 동작(Hand-close) 이후에 손가락을 펼치는 동작(Hand-open)이 존재하고, 손가락을 펼치는 동작에 해당하는 부분에도 근전도가 발생하기 때문이다.
이러한 부정확성을 해결하기 위하여, 근육 활동 시점 검출부(150)는 수학식 12 내지 수학식 19에 따라 더 정확한 온셋 시점과 오프셋 시점을 구할 수 있다.
도 7에서 보여지는 바와 같이, 닫힌 상태(close state)에서는 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])가 바깥쪽 채널 절대값 신호(x2[n])보다 크고, 열린 상태(open state)에서는 안쪽 채널 절대값 신호(x1[n])가 바깥쪽 채널 절대값 신호(x2[n])보다 작다. 이러한 특징을 이용함으로써, 2개의 채널의 EMG의 활성도 비율을 이용하여 손가락을 오므려 주먹을 쥐는 동작에서 펼치는 동작으로 전환되는 지점을 실제 오프셋과 실질적으로 동일한 지점으로 검출할 수 있다.
다시 도 2를 설명한다.
근육 활동 시점 검출부(150)는 채널 c의 전처리된 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00075
) 사이의 근전도 비율(EMG ratio) 신호(
Figure 112020123549482-pat00076
)를 수학식 12에 따라 구한다(S111).
Figure 112020123549482-pat00077
수학식 12에서, N은 현재 n에서의 근전도 비율 신호(
Figure 112022075664365-pat00078
)을 구하기 위해 사용되는 슬라이딩 윈도우의 크기, 즉 이전 샘플의 수를 나타낸다. k는 샘플의 인덱스를 나타낸다.
이처럼, 근전도 비율 신호(
Figure 112020123549482-pat00079
)에 해당하는 근전도 활성화 정보 신호가 채널 1 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00080
) 및 채널 2 근전도 신호(
Figure 112020123549482-pat00081
)를 이용하여 생성될 수 있다.
근육 활동 시점 검출부(150)는 근전도 비율 신호를 수학식 13에 따라 이진화하여, 이진화된 근전도 비율(
Figure 112020123549482-pat00082
)을 생성한다(S113).
Figure 112020123549482-pat00083
여기서,
Figure 112020123549482-pat00084
는
Figure 112020123549482-pat00085
의 평균을 나타내며, 수학식 14에 따라 구해질 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00086
는
Figure 112020123549482-pat00087
의 휴지 상태(resting state)의 기간 동안의 표준편차를 나타낸다.
Figure 112020123549482-pat00088
근육 활동 시점 검출부(150)는 이진화된 근전도 비율 신호(
Figure 112020123549482-pat00089
)를 이용하여 최종 근육 활성화 시점에 해당하는 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00090
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00091
)을 검출한다(S115).
먼저, 근육 활동 시점 검출부(150)는 이진화된 근전도 비율 신호(
Figure 112020123549482-pat00092
)를 이용하여 제2 임시 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00093
)과 제2 임시 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00094
)을 구할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00095
Figure 112020123549482-pat00096
이후, 근육 활동 시점 검출부(150)는, 수학식 17과 수학식 18에 따라, 슬라이딩 윈도우(sliding window)에 의해 발생하는 지연을 제2 임시 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00097
)과 제2 임시 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00098
)로부터 보상하여, 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00099
)과 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00100
)을 구할 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00101
Figure 112020123549482-pat00102
수학식 17과 18에서
Figure 112020123549482-pat00103
는 슬라이딩 윈도우에 의해 발생하는 지연의 보정값을 나타내며, 수학식 19에 따라 구해질 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00104
수학식 19에서,
Figure 112020123549482-pat00105
는 샘플링 주파수를 나타내고, N은 슬라이딩 윈도우의 크기를 나타낸다.
본 발명의 실시예에 따라 검출되는 최종 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00106
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00107
)의 정확도를 살펴보기 위하여 도 8을 참조하여 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이다.
도 8에서는, 기준 실제값(ground truth), 채널 1의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00108
), 채널 2의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00109
), 이진화된 근전도 비율(
Figure 112020123549482-pat00110
), 본 발명의 실시예에 따라 검출되는 최종 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00111
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00112
), eDTA에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점, 및 nDTM에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점이 도시되어 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, eDTA 또는 nDTM에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점에 비하여, 본 발명의 실시예에 따라 검출되는 최종 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00113
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00114
)이 기준 실제값(ground truth)에 더 가까움을 알 수 있다.
본 발명의 검증을 위하여 2명의 피실험자의 실험 결과를 도 9 및 도 10을 참고하여 설명한다.
도 9은 본 발명의 실시예에 따라 제1 피실험자의 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이고, 도 10은 본 발명의 실시예에 따라 제1 피실험자의 온셋 및 오프셋 검출 결과의 비교를 보여주는 그래프이다.
도 8과 마찬가지로, 도 9와 도 10에서는, 기준 실제값(ground truth), 채널 1의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00115
), 채널 2의 개선된 이진화 신호(
Figure 112020123549482-pat00116
), 이진화된 근전도 비율(
Figure 112020123549482-pat00117
), 본 발명의 실시예에 따라 검출되는 최종 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00118
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00119
), eDTA에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점, 및 nDTM에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점이 도시되어 있다.
도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 제1 피실험자 및 제2 피실험자와 관련하여, eDTA 또는 nDTM에 따라 검출되는 온셋 시점과 오프셋 시점에 비하여, 본 발명의 실시예에 따라 검출되는 최종 온셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00120
)과 최종 오프셋 시점(
Figure 112020123549482-pat00121
)이 기준 실제값(ground truth)에 더 가까움을 알 수 있다.
다음은 도 11 및 도 12에 기초하여, 본 발명의 실시예와 관련하여, false alarm rate(Pfa)에 따른 온셋 및 오프셋 검출의 추정 에러를 설명한다.
도 11은 본 발명의 실시예에서 오경보율에 따른 온셋 검출의 추정 에러를 10명의 피실험자에 대하여 보여주는 그래프이고, 도 12는 본 발명의 실시예에서 오경보율에 따른 오프셋 검출의 추정 에러를 10명의 피실험자에 대하여 보여주는 그래프이다.
추정 에러(
Figure 112020123549482-pat00122
)는 수학식 20에 따라 구해질 수 있다.
Figure 112020123549482-pat00123
여기서,
Figure 112020123549482-pat00124
는 온셋 또는 오프셋의 기준 실제값(ground truth)를 나타내고,
Figure 112020123549482-pat00125
는 검출된 온셋 또는 오프셋을 나타낸다.
도 11 및 도 12에서 보여지는 바와 같이, 0.3보다 큰 false alarm rate(Pfa)은 큰 추정 에러(
Figure 112020123549482-pat00126
)를 만들어내는 반면에, 0.2보다 작은 false alarm rate(Pfa)은 안정적인 성능을 만들어낸다.
다음은 도 13 내지 도 17을 참고하여, 본 발명의 실시예에 따른 근육 활성화 검출 방법과 2개의 종래의 방법의 성능을 비교한다.
도 13은 가장 좋은 케이스에 해당하는 1번 피실험자에 대한 온셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이고, 도 14는 가장 좋은 케이스에 해당하는 1번 피실험자에 대한 오프셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이고, 도 15는 가장 좋지 않은 케이스에 해당하는 10번 피실험자에 대한 온셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이고, 도 16은 가장 좋지 않은 케이스에 해당하는 10번 피실험자에 대한 오프셋 검출의 결과를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 도면이다.
도 13 내지 도 16에서 보여지는 바와 같이, 온셋 검출과 관련하여서, 본 발명의 실시예에 따른 근육 활성화 검출 방법과 eDTA는 유사한 추정 에러를 보여주지만, nDTM는 가장 좋은 케이스와 가장 좋지 않은 케이스 둘 다에서 더 높은 추정 에러를 보여준다. 또한, 도 13 내지 도 16에 따르면, 본 발명의 실시예에 따른 근육 활성화 검출 방법에 따른 결과는 2개의 종래 방법에 비해 더 나은 성능을 보여준다.
도 17은 10명의 피실험자에 대한 추정 에러를 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 보여주는 테이블이다.
도 17에서는 10명의 피실험자에 대한 추정 에러의 평균과 표준 편차가 3가지의 근육 활성화 검출 방법에 따라 리스트되어 있다.
온셋 검출과 관련하여, 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법은 모든 피실험자에 대해서 eDTA 및 nDTM보다 더 작은 평균과 표준 편차를 가지는 추정 에러를 만들어내고 있음을 도 17로부터 알 수 있다. 오프셋 검출과 관련하여서도, 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법이 2개의 종래 방법에 비해 더 나은 성능을 보여준다. 이는 본 발명의 실시예에 따른 검출 방법이 eDTA 및 nDTM보다 더 정확히 근육 활성화의 온셋 및 오프셋을 검출한다는 것을 보여준다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 근육 활동 검출 장치,
110: 근전도 신호 검출부,
120: 전처리부,
130: 이진화부,
140: 신호 개선부,
150: 근육 활동 시점 검출부

Claims (13)

  1. 근육 활동 검출 장치에서 수행되는 근육 활동 검출 방법에 있어서,
    채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호를 전처리하는 단계;
    전처리된 채널 1 근전도 신호와 전처리된 채널 2 근전도 신호 사이의 비율로부터 근전도 비율 신호를 생성하는 단계;
    상기 근전도 비율 신호를 이진화하여 이진화된 근전도 비율 신호를 생성하는 단계; 및
    이진화된 근전도 비율 신호로부터 신호 크기가 0에서 1의 값으로 전환되는 근육 활성화 시작 시점 또는 신호 크기가 1에서 0의 값으로 전환되는 근육 활성화 종료 시점을 포함한 근육 활동 시점을 검출하는 단계를 포함하는 근육 활동 검출 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 근전도 비율 신호는 슬라이딩 윈도우 내에서 상기 채널 1 근전도 신호의 복수의 채널 1 근전도 샘플과 상기 채널 2 근전도 신호의 복수의 채널 2 근전도 샘플 사이의 비율들에 의해 아래 수학식으로 연산되는 근육 활동 검출 방법:
    Figure 112022019033116-pat00144

    여기서,
    Figure 112022019033116-pat00145
    은 현재 n에서의 근전도 비율(EMG ratio) 신호, N은 상기 슬라이딩 윈도우의 크기, k는 샘플의 인덱스,
    Figure 112022019033116-pat00146
    는 전처리된 채널 c 근전도 신호, c={1,2}를 나타낸다.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 근육 활동 시점을 검출하는 단계는
    상기 이진화된 근전도 비율 신호로부터 신호 크기가 0에서 1로 전환되는 시점 또는 1에서 0으로 전환되는 시점을 임시 근육 활동 시점으로 검출하는 단계와,
    상기 임시 근육 활동 시점에 슬라이딩 윈도우에 의해 발생하는 지연의 보정값을 적용하여 지연이 보상된 최종 근육 활동 시점을 검출하는 단계를 포함하는 근육 활동 검출 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 보정값은 아래의 수학식에 의해 결정되는 근육 활동 검출 방법:
    Figure 112022019033116-pat00147

    여기서,
    Figure 112022019033116-pat00148
    는 샘플링 주파수, N은 슬라이딩 윈도우의 크기를 나타낸다.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 근육 활동 시점은 근육 수축 또는 이완의 시작을 나타내는 상기 근육 활성화 시작 시점 및 근육 수축 또는 이완의 종료를 나타내는 상기 근육 활성화 종료 시점을 포함하는 근육 활동 검출 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 근전도 비율 신호는 상기 근전도 비율 신호의 평균 및 표준 편차에 의해 이진화되는 근육 활동 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호를 전처리하는 단계는
    상기 채널 1 근전도 신호의 절대값을 평균하여 채널 1 전처리 신호를 생성하는 단계와,
    상기 채널 2 근전도 신호의 절대값을 평균하여 채널 2 전처리 신호를 생성하는 단계를 포함하는 근육 활동 검출 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 채널 1 근전도 신호의 절대값은 상기 채널 1 근전도 신호에서 DC가 제거된 신호의 절대값에 해당하고,
    상기 채널 2 근전도 신호의 절대값은 상기 채널 2 근전도 신호에서 DC가 제거된 신호의 절대값에 해당하는 근육 활동 검출 방법.
  11. 복수의 채널을 이용한 근육 활동 검출 장치에 있어서,
    채널 1 근전도 신호와 채널 2 근전도 신호를 검출하는 근전도 신호 검출부;
    상기 채널 1 근전도 신호와 상기 채널 2 근전도 신호를 전처리하는 전처리부;
    전처리된 채널 1 근전도 신호와 전처리된 채널 2 근전도 신호 사이의 비율로부터 근전도 비율 신호를 생성하고, 상기 근전도 비율 신호를 이진화하여 얻은 이진화된 근전도 비율 신호로부터 신호 크기가 0에서 1의 값으로 전환되는 근육 활성화 시작 시점 또는 신호 크기가 1에서 0의 값으로 전환되는 근육 활성화 종료 시점을 포함한 근육 활동 시점을 검출하는 근육 활동 시점 검출부를 포함하는 근육 활동 검출 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 근육 활동 시점 검출부는,
    상기 이진화된 근전도 비율 신호로부터 신호 크기가 0에서 1로 전환되는 시점 또는 1에서 0으로 전환되는 시점을 임시 근육 활동 시점으로 검출한 다음, 상기 임시 근육 활동 시점에 슬라이딩 윈도우에 의해 발생하는 아래 수학식으로 표현되는 지연의 보정값을 적용하여 지연이 보상된 최종 근육 활동 시점을 검출하는 근육 활동 검출 장치:
    Figure 112022019033116-pat00149

    여기서,
    Figure 112022019033116-pat00150
    는 샘플링 주파수, N은 슬라이딩 윈도우의 크기를 나타낸다.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 근전도 비율 신호는 슬라이딩 윈도우 내에서 상기 채널 1 근전도 신호의 복수의 채널 1 근전도 샘플과 상기 채널 2 근전도 신호의 복수의 채널 2 근전도 샘플 사이의 비율들에 의해 아래 수학식으로 연산되는 근육 활동 검출 장치:
    Figure 112022019033116-pat00151

    여기서,
    Figure 112022019033116-pat00152
    은 현재 n에서의 근전도 비율(EMG ratio) 신호, N은 상기 슬라이딩 윈도우의 크기, k는 샘플의 인덱스,
    Figure 112022019033116-pat00153
    는 전처리된 채널 c 근전도 신호, c={1,2}를 나타낸다.
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