KR102517533B1 - 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치 - Google Patents

심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102517533B1
KR102517533B1 KR1020210029992A KR20210029992A KR102517533B1 KR 102517533 B1 KR102517533 B1 KR 102517533B1 KR 1020210029992 A KR1020210029992 A KR 1020210029992A KR 20210029992 A KR20210029992 A KR 20210029992A KR 102517533 B1 KR102517533 B1 KR 102517533B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
blood pressure
signal
wrist
heart
measurer
Prior art date
Application number
KR1020210029992A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220125988A (ko
Inventor
박철구
Original Assignee
주식회사 소프트웨어융합연구소
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 소프트웨어융합연구소 filed Critical 주식회사 소프트웨어융합연구소
Priority to KR1020210029992A priority Critical patent/KR102517533B1/ko
Publication of KR20220125988A publication Critical patent/KR20220125988A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102517533B1 publication Critical patent/KR102517533B1/ko

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
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1102—Ballistocardiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7445—Display arrangements, e.g. multiple display units
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

본 발명은 심탄도센서를 통해 측정자의 심탄도신호를 수신받아 생체정보(심박동, 호흡, 심박출량, 심박수 변이도)의 변화량을 분석하여 혈압수치를 계산하도록 된 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치에 관한 것이다.
본 발명은 측정자의 심탄도 신호를 취득하기 위한 생체신호 측정기(100); 상기 생체신호 측정기(100)와 무선통신망으로 연결되어 생체신호 측정기로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받아 인공지능기술로 이를 분석하여 혈압수치 계산 및 고압혈을 예측하는 외부 진단서버(200);로 이루어지고, 상기 생체신호 측정기(100)는, 혈압수치의 표시를 위해 상면 일측에 디스플레이부(112)가 형성된 측정기 본체(110); 상기 측정기 본체(110)의 상면 타측에 구비되고, 측정자의 손목이 감싸여진 상태로 안착되도록 상측이 개구된 호형의 안착홈(122)이 형성된 손목안착부(120); 상기 손목안착부(120)에 설치되어 측정자의 손목을 통해 심탄도 신호를 취득하는 심탄도센서(130); 상기 심탄도센서(130)에서 취득된 심탄도 신호를 전달받아 메모리(142)에 저장하고, 통신모듈(144)을 통해 외부 진단서버(200)로 심탄도 신호를 송신하는 임베디드 컨트롤러(140);로 구성되며, 상기 안착홈(122)의 표면에는 측정자의 손목 밀착을 유도하도록 연질고무나 실리콘 또는 점착성 시트로 된 탄성층(150)이 설치되고, 상기 외부 진단서버(200)는, 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로부터 수신받은 심탄도 신호를 수집하는 데이터 수집부(210); 상기 데이터 수집부(210)에서 수집된 심탄도 신호로부터 생체정보를 추출하여 미리 학습된 머신러닝 알고리즘에 입력하여 고혈압 확률을 계산하고, 계산된 고혈압 확률로부터 고혈압 경보수준을 판단하는 인공지능 데이터 분석부(220); 추출된 생체정보를 토대로 혈압수치를 계산하고, 혈압수치와 함께 고혈압 경보수준을 저장부(240)에 저장하는 인공지능 혈압수치 계산부(230); 상기 저장부(240)에 저장되는 혈압수치와 고혈압 경보수준을 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로 송신하는 출력부(250)로 구성되고, 상기 심탄도 신호로부터 추출되는 생체정보는 심박수, 호습수, 심박출량, 심박수 변이도를 추출하여 고혈압 확률을 계산하며, 고혈압 경보수준은 계산된 고혈압 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심", 고혈압 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 고혈압 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력하는 것을 특징으로 한다.

Description

심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치{Blood pressure meter using ballistocardiogram and artificial intelligence technology}
본 발명은 심탄도센서에 의해 감지된 측정자의 심탄도신호를 수신받아 인공지능기술로 생체정보(심박수, 호흡수, 심박출량, 심박수 변이도)의 변화량을 분석하여 혈압수치를 계산하도록 된 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치에 관한 것이다.
생활 수준의 향상과 서구화된 식습관에서 비롯된 만성 질환의 발병이 전 세계적으로 증가하고 있으며, 그 중에서도 고혈압 환자는 꾸준히 증가하고 있다.
혈압은 혈관을 따라 흐르는 혈액이 혈관의 벽에 주는 압력으로서, 중요한 생명 징후 중 하나다. 혈압이 비정상적으로 높아지는 고혈압 혹은 비정상적으로 낮아지는 저혈압은 그 자체로도 관리가 필요한 질환일 뿐만 아니라 다양한 다른 질병들의 원인 혹은 위험 인자로서 작용하기 때문에, 혈압을 정확하게 관찰하는 것은 건강 유지를 위해 매우 중요하다 할수 있다.
고혈압은 잘못된 식습관, 가족력, 음주, 흡연, 운동 부족, 스트레스 등 여러 가지 환경적인 영향을 고루 받아 발생하며, 크게 두 종류로 나눌 수 있다.
하나는 원인이 되는 질병이 없이 나타나는 '본태성 고혈압'이고, 다른 하나는 신장 질환이나 혈관 이상, 내분비 질환 등으로 인해 이차적으로 발생하는 '이차성 고혈압'이다. 전체 고혈압 환자 중 이차성 고혈압 발생률은 5%이하로 추정되며, 이들 중 높은 빈도를 차지하는 것이 신장 질환에 의한 고혈압이다. 반대로, 본태성 고혈압도 지속될 경우, 신장 질환이 생길 확률이 높아진다. 따라서, 다른 질환의 발병을 예방하고, 고혈압을 치료하기 위해서는 꾸준한 고혈압 판단이 필요하다.
고혈압 판단은 통상 혈압 측정기기를 이용하여 병원이나 가정에서 혈압수치를 측정하고, 측정된 혈압 수치에 따라 고혈압을 판단하고 있다. 그러나, 혈압 측정기기가 없을 경우에는 전술한 판단 방법은 이용이 불가능하며, 특히 위급한 상황에서의 즉각적인 혈압 측정이 어렵다는 문제가 있었다.
더욱이, 일반적으로 사용되는 수은 혈압계(측정부위에 압력을 가하여 서서히 배기시키면서 청진기나 손을 맥박을 감지하여 맥의 시작점과 소실점에 나타나는 수은 기둥 높이로 혈압을 측정)의 경우, 측정부위를 압박하여야만 하기 때문에 혈액순환이 제대로 이루어지지 않아 측정부위가 먹먹해지거나 경우에 따라 고통이 수반되는 문제점이 있었다.
이에, 수은 혈압계와 같은 환자의 신체에 착용하는 구조가 아닌 무구속적인 방법으로 생체정보를 취득하여 혈압을 확인하는 기술에 대해 연구는 물론 특허출원되어 있다.
그러나 단순히 생체정보를 취득하여 확인하는 것일 뿐 혈압의 정확도가 높지 않고, 고혈압의 발병여부를 객관적으로 예측하지는 못하였다.
공개실용신안공보 제20-2010-0009565호(2010.09.29. 혈압측정장치) 공개특허공보 제10-2014-0039408호(2014.04.02. 체형 정보를 이용한 고혈압 판단 모델을 생성하는 장치 및 그 방법, 고혈압 판단 모델을 이용한 고혈압 판단 장치 및 그 방법)
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 심탄도센서가 구비된 생체신호 측정기 위에 측정자의 손목을 올려놓은 상태로 심탄도신호를 취득한 후 인공지능기술을 이용하여 심탄도신호에서 생체정보를 추출하여 측정자의 혈압수치를 계산하도록 된 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치를 제공함에 있다.
상기의 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해결수단은, 측정자의 심탄도 신호를 취득하기 위한 생체신호 측정기(100); 상기 생체신호 측정기(100)와 무선통신망으로 연결되어 생체신호 측정기로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받아 인공지능기술로 이를 분석하여 혈압수치 계산 및 고압혈을 예측하는 외부 진단서버(200);로 이루어지고, 상기 생체신호 측정기(100)는, 혈압수치의 표시를 위해 상면 일측에 디스플레이부(112)가 형성된 측정기 본체(110); 상기 측정기 본체(110)의 상면 타측에 구비되고, 측정자의 손목이 감싸여진 상태로 안착되도록 상측이 개구된 호형의 안착홈(122)이 형성된 손목안착부(120); 상기 손목안착부(120)에 설치되어 측정자의 손목을 통해 심탄도 신호를 취득하는 심탄도센서(130); 상기 심탄도센서(130)에서 취득된 심탄도 신호를 전달받아 메모리(142)에 저장하고, 통신모듈(144)을 통해 외부 진단서버(200)로 심탄도 신호를 송신하는 임베디드 컨트롤러(140);로 구성되며, 상기 안착홈(122)의 표면에는 측정자의 손목 밀착을 유도하도록 연질고무나 실리콘 또는 점착성 시트로 된 탄성층(150)이 설치되고, 상기 외부 진단서버(200)는, 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로부터 수신받은 심탄도 신호를 수집하는 데이터 수집부(210); 상기 데이터 수집부(210)에서 수집된 심탄도 신호로부터 생체정보를 추출하여 미리 학습된 머신러닝 알고리즘에 입력하여 고혈압 확률을 계산하고, 계산된 고혈압 확률로부터 고혈압 경보수준을 판단하는 인공지능 데이터 분석부(220); 추출된 생체정보를 토대로 혈압수치를 계산하고, 혈압수치와 함께 고혈압 경보수준을 저장부(240)에 저장하는 인공지능 혈압수치 계산부(230); 상기 저장부(240)에 저장되는 혈압수치와 고혈압 경보수준을 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로 송신하는 출력부(250)로 구성되고, 상기 심탄도 신호로부터 추출되는 생체정보는 심박수, 호습수, 심박출량, 심박수 변이도를 추출하여 고혈압 확률을 계산하며, 고혈압 경보수준은 계산된 고혈압 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심", 고혈압 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 고혈압 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력하는 것을 특징으로 한다.
삭제
또한, 상기 손목안착부(120)의 상부 일측에는 안착홈(122)에 안착된 손목의 상부를 감싸 유동되지 않게 고정시켜 주도록 일측이 힌지축으로 결합되어 힌지회동되게 손목커버(160)가 구비되고, 상기 손목커버(160)의 타측에는 손목의 상부를 커버한 상태에서 상기 손목안착부(120)의 타측에 부착되도록 탈부착수단(165)이 설치된 것이 바람직하다.
이때, 상기 탈부착수단(165)은 상기 손목커버(160)와 손목안착부(120)의 서로 마주보는 타측면에 구비된 자성체로 구성될 수 있다.
삭제
상기의 구성으로 이루어진 본 발명의 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치에 따르면, 심탄도센서로부터 측정자의 심탄도 신호를 수신받아 혈압수치를 확인하기 때문에 구속 및 압박으로 인해 팔이 먹먹해짐은 물론 경우에 따라 수반되는 고통을 원천 해소할 수 있고, 특히 인공지능기술로서 머신러닝(기계학습) 알고리즘을 통해 계산된 고혈압 확률로 경보 수준 및 발병 가능성을 판단함에 따라 보다 정확도 높은 정보를 측정자에게 제공해줄 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호 측정기의 사시도,
도 3은 도 2의 단면도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호 측정기의 사용상태도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치를 상세하게 설명하기로 한다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치는 심탄도(ballistocardiogram)센서를 이용하여 사용자 즉, 측정자의 심탄도 신호를 취득하고, 인공지능기술을 이용하여 취득한 심탄도 신호에서 생체정보를 추출하여 혈압수치를 계산함으로써 고혈압의 발병여부와 경보 수준을 확인할 수 있도록 한 측정장치이다.
본 발명의 혈압측정장치는 생체신호 측정기(100)와 외부 진단서버(200)로 이루어져 있고, 생체신호 측정기(100)는 측정자의 손목을 올려놓은 채로 손목을 통해 심탄도를 측정하여 심탄도 신호를 취득하게 되는 것으로서 측정기 본체(110)와 손목안착부(120)와 심탄도센서(130) 및 임베디드 컨트롤러(140)로 구성된다.
상기 측정기 본체(110)는 일정 면적을 갖도록 형성되고, 상면 일측에는 계산된 혈압수치를 표시하여 측정자 및 주변인들이 육안으로 확인할 수 있도록 디스플레이부(112)가 형성되어 있고, 디스플레이부(112)의 일측에는 전원공급은 물론 시작/중지 및 시스템 조작을 위해 복수개의 조작버튼이 구비된 조작부(114)가 구비되어 있다.
이때, 디스플레이부(112)는 조작부(114)와 일체로 된 터치패널 형태로 구비할 수도 있다.
측정기 본체(110)의 상면 타측에는 측정자의 손목을 올려놓고 심탄도를 측정할 수 있도록 상기 손목안착부(120)가 구비된다.
손목안착부(120)에는 측정자의 손목을 올려놓을 경우에 손목이 감싸여진 상태로 안착될 수 있도록 상측이 개구된 호형의 안착홈(122)이 형성되어 있다.
본 발명에서는 측정자의 손목을 올려놓은 채로 심탄도센서가 손목의 동맥부위를 감지하여 심박동을 측정하게 되는 것이므로, 상기 안착홈(122)은 손목을 비틀거나 움직이지 못하도록 하기 위해 필수적으로 형성되어야 할 것이다.
이때, 상기 안착홈(122)의 표면에는 측정자의 손목을 올려놓은 상태에서 손목의 동맥부위가 뜨지 않고 완전하게 밀착될 수 있도록 유도하기 위해 연질의 탄성층(150)이 설치되어 있다.
탄성층(150)은 연질고무나 실리콘 또는 점착성 시트 등을 사용할 수 있다.
한편, 상기 안착홈(122)에 손목이 안착되어 있는 상태에서도 부주의로 인해 손목이 흔들릴 가능성이 존재하기 때문에 손목의 흔들림을 방지해줄 필요가 있다.
이를 위해 상기 손목안착부(120)의 상부에는 안착홈(122)에 안착된 손목의 상부를 감싸 유동되지 않게 고정시켜 주도록 손목커버(160)가 구비된다.
손목커버(160)는 일측이 손목안착부(120)의 일측에 힌지축으로 결합되어 힌지회동되게 설치되어 회동에 의해 안착홈(122)의 개구된 상측을 개폐하도록 구비된다.
손목커버(160)의 내표면에도 상기 탄성측(150)이 설치됨이 바람직할 것이다.
이때, 상기 손목커버(160)를 이용하여 손목 상부를 커버한 상태에서 상기 손목안착부(120)의 타측에 부착되도록 탈부착수단(165)이 설치된다.
탈부착수단(165)은 손목커버(160)의 흔들림이나 회동을 방지하기 위한 것이며, 자성체로 구성되거나 찍찍이로 부착되는 밸트로 구성할 수 있다.
물론 이외에도 손목커버를 손목안착부에 결합시켜 줄 수 있는 것이면 모두 가능할 것이다.
상기 탈부착수단(165)을 자성체로 구성한 경우, 자성체는 상기 손목커버(160)와 손목안착부(120)의 서로 마주보는 타측면에 각각 구비하거나 둘 중 어느 하나에 자성체를 구비하고 마주보는 다른 하나에는 자성체의 부착을 위해 금속편을 구비할 수 있다.
탈부착수단(165)으로서 밸트를 사용하는 경우, 밸트의 단부에 찍찍이(암형 벨크로)를 구비하여 손목안착부(120)의 타측에 구비된 찍찍이(숫형 벨크로)에 부착시켜 사용할 수 있다.
상기 심탄도센터(130)는 상기 손목안착부(120)에 설치되어 있으며, 측정자의 심박수 및 심박출량을 포함하는 생체정보를 측정하여 심탄도 신호를 취득하게 된다.
심탄도는 심장의 물리적 움직임에 따라 생기는 몸의 움직임을 전기적으로 기록한 것으로 심장이 박출한 혈액의 운동량을 나타내며, 심탄도 센서는 측정자의 손목에서 발생되는 맥박 등 미세진동을 측정하게 되는 것이다.
임베디드 컨트롤러(140)는 상기 심탄도센서(130)에서 취득된 심탄도 신호를 전달받아 메모리(142)에 저장하고, 통신모듈(144)을 통해 원격지에 구비된 상기 외부 진단서버(200)로 심탄도 신호를 송신하게 된다.
상기 외부 진단서버(200)는 상기 생체신호 측정기(100)와 무선통신망으로 연결되어 생체신호 측정기로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받게 된다.
외부 진단서버(200)에는 인공지능 학습 알고리즘에 의해 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 설치되어 있으며, 이 프로그램을 이용하여 수신받은 심탄도 신호를 분석하여 혈압수치의 계산은 물론 고혈압을 예측하게 된다.
분석된 혈압수치 및 고혈압 예측결과는 측정자가 디스플레이부를 통해 확인할 수 있도록 생체신호 측정기(100)로 송신하게 된다.
상기 외부 진단서버(200)의 실시예로서, 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로부터 수신받은 심탄도 신호를 수집하는 데이터 수집부(210)와, 수집된 데이터(심탄도 신호)를 분석하는 인공지능 데이터 분석부(220)와, 인공지능 혈압수치 계산부(230) 및 출력부(250)로 구성될 수 있다.
인공지능 데이터 분석부(220)는 상기 데이터 수집부(210)에서 수집된 심탄도 신호로부터 생체정보를 추출하게 되고, 이렇게 추출된 생체정보를 미리 학습된 머신러닝 알고리즘에 입력하여 고혈압 확률을 계산하게 된다.
또한, 계산된 고혈압 확률로부터 고혈압 경보수준을 판단하게 된다.
머신러닝 알고리즘은 컴퓨터가 입력되는 데이터를 통해 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘으로서, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 베이지안 분류, 인공신경망, SVM(Suppoter Vector Machine), K-최근접이웃 등의 분류 기법 알고리즘을 사용할 수 있다.
학습용 생체정보는 정상인과 고혈압 환자로부터 심박수, 호습수, 심박출량, 심박수 변이도를 수집하여 학습하도록 하고, 정확도 향상을 위해 1만개 수집하여 학습하도록 한다.
상기 고혈압 경보수준은 "안심", "관심", "주의"로 분류될 수 있으며, 고혈압 예측 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심"으로 판단하며, 고혈압 예측 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 고혈압 예측 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력할 수 있다.
인공지능 혈압수치 계산부(230)는 심탄도신호로부터 추출된 생체정보를 토대로 혈압수치를 계산하게 되는 것이고, 계산된 혈압수치와 함께 상기 인공지능 데이터 분석부(220)에서 분석된 고혈압 경보수준을 저장부(240)에 저장하게 된다.
이때, 외부 진단서버(200)에는 관리자가 확인할 수 있도록 혈압수치와 함께 고혈압 경보수준을 디스플레이해주기 위해 표시부(245)가 설치될 수 있다. 표시부의 예로서 모니터를 사용할 수 있다.
상기 출력부(250)는 상기 저장부(240)에 저장되는 혈압수치와 고혈압 경보수준을 표시부를 통해 확인할 수 있도록 출력해주게 되며, 또한 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로 송신하는 기능을 수행할 수 있다.
상기와 같이 구성된 본 발명은 심탄도센서를 이용한 심탄도신호로 혈압수치를 계산하여 고혈압을 예측함에 따라 혈액을 채취할 필요가 없으며, 특히 광원조사 방식에 비해 보다 정확하게 혈압수치를 계산할 수 있어 고혈압 예측 정확도를 높여줄 수 있으며, 이로 인해 조기에 고혈압을 진단하여 건강관리를 수행할 수 있다는 장점이 있다.
100: 생체신호 측정기
110: 측정기 본체 112: 디스플레이부
114: 조작부 120: 손목안착부
122: 안착홈 130: 심탄도센서
140: 임베디드 컨트롤러 142: 메모리
144: 통신모듈 150: 탄성층
160: 손목커버 165: 탈부착수단
200: 외부서버
210: 데이터 수집부 220: 인공지능 데이터 분석부
230: 인공지능 혈압수치 계산부 240: 저장부
245: 표시부 250: 출력부

Claims (6)

  1. 측정자의 심탄도 신호를 취득하기 위한 생체신호 측정기(100); 상기 생체신호 측정기(100)와 무선통신망으로 연결되어 생체신호 측정기로부터 취득된 심탄도 신호를 수신받아 인공지능기술로 이를 분석하여 혈압수치 계산 및 고압혈을 예측하는 외부 진단서버(200);로 이루어지고,
    상기 생체신호 측정기(100)는, 혈압수치의 표시를 위해 상면 일측에 디스플레이부(112)가 형성된 측정기 본체(110); 상기 측정기 본체(110)의 상면 타측에 구비되고, 측정자의 손목이 감싸여진 상태로 안착되도록 상측이 개구된 호형의 안착홈(122)이 형성된 손목안착부(120); 상기 손목안착부(120)에 설치되어 측정자의 손목을 통해 심탄도 신호를 취득하는 심탄도센서(130); 상기 심탄도센서(130)에서 취득된 심탄도 신호를 전달받아 메모리(142)에 저장하고, 통신모듈(144)을 통해 외부 진단서버(200)로 심탄도 신호를 송신하는 임베디드 컨트롤러(140);로 구성되며,
    상기 안착홈(122)의 표면에는 측정자의 손목 밀착을 유도하도록 연질고무나 실리콘 또는 점착성 시트로 된 탄성층(150)이 설치되고,
    상기 외부 진단서버(200)는, 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로부터 수신받은 심탄도 신호를 수집하는 데이터 수집부(210); 상기 데이터 수집부(210)에서 수집된 심탄도 신호로부터 생체정보를 추출하여 미리 학습된 머신러닝 알고리즘에 입력하여 고혈압 확률을 계산하고, 계산된 고혈압 확률로부터 고혈압 경보수준을 판단하는 인공지능 데이터 분석부(220); 추출된 생체정보를 토대로 혈압수치를 계산하고, 혈압수치와 함께 고혈압 경보수준을 저장부(240)에 저장하는 인공지능 혈압수치 계산부(230); 상기 저장부(240)에 저장되는 혈압수치와 고혈압 경보수준을 무선통신망을 통해 상기 생체신호 측정기(100)로 송신하는 출력부(250)로 구성되고,
    상기 심탄도 신호로부터 추출되는 생체정보는 심박수, 호습수, 심박출량, 심박수 변이도를 추출하여 고혈압 확률을 계산하며,
    고혈압 경보수준은 계산된 고혈압 확률이 0% 내지 10%일 경우 "안심", 고혈압 확률이 11% 내지 30%일 경우 "관심", 고혈압 확률이 31% 이상일 경우 "주의"로 판단하여 출력하는 것을 특징으로 하는 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 손목안착부(120)의 상부 일측에는 안착홈(122)에 안착된 손목의 상부를 감싸 유동되지 않게 고정시켜 주도록 일측이 힌지축으로 결합되어 힌지회동되게 손목커버(160)가 구비되고,
    상기 손목커버(160)의 타측에는 손목의 상부를 커버한 상태에서 상기 손목안착부(120)의 타측에 부착되도록 탈부착수단(165)이 설치된 것을 특징으로 하는 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 탈부착수단(165)은, 상기 손목커버(160)와 손목안착부(120)의 서로 마주보는 타측면에 구비된 자성체로 구성된 것을 특징으로 하는 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 탈부착수단(165)은, 상기 손목커버(160)의 타측에 손목안착부(120)의 타측과 찍찍이로 부착되는 밸트로 구성된 것을 특징으로 하는 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치.
  6. 삭제
KR1020210029992A 2021-03-08 2021-03-08 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치 KR102517533B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210029992A KR102517533B1 (ko) 2021-03-08 2021-03-08 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210029992A KR102517533B1 (ko) 2021-03-08 2021-03-08 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220125988A KR20220125988A (ko) 2022-09-15
KR102517533B1 true KR102517533B1 (ko) 2023-04-04

Family

ID=83281725

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210029992A KR102517533B1 (ko) 2021-03-08 2021-03-08 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102517533B1 (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101820511B1 (ko) 2016-11-15 2018-01-19 서울대학교산학협력단 생체 신호를 이용한 활동 모델 기반 혈압 추정 장치 및 방법

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100009565U (ko) 2009-03-20 2010-09-29 주식회사 바이오스페이스 혈압측정장치
KR20140034566A (ko) * 2012-09-12 2014-03-20 (주)휴비딕 건강 진단 방법 및 이를 실행하는 장치
KR101430818B1 (ko) 2012-09-21 2014-08-18 한국 한의학 연구원 체형 정보를 이용한 고혈압 판단 모델을 생성하는 장치 및 그 방법, 고혈압 판단 모델을 이용한 고혈압 판단 장치 및 그 방법
KR20190107430A (ko) * 2018-03-12 2019-09-20 삼성전자주식회사 혈압 측정 장치 및 방법
KR102202029B1 (ko) * 2019-04-18 2021-01-13 서울대학교산학협력단 순환신경망을 이용한 구간혈압 추정 방법 및 그 방법을 구현하기 위한 구간 혈압 추정 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101820511B1 (ko) 2016-11-15 2018-01-19 서울대학교산학협력단 생체 신호를 이용한 활동 모델 기반 혈압 추정 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220125988A (ko) 2022-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7261811B2 (ja) 訓練された予測モデルに基づく血圧降下の非侵襲的決定のためのシステム及び方法
US20230404412A1 (en) Rapid detection of bleeding before, during, and after fluid resuscitation
US11918386B2 (en) Device-based maneuver and activity state-based physiologic status monitoring
US11382571B2 (en) Noninvasive predictive and/or estimative blood pressure monitoring
US11395634B2 (en) Estimating physiological states based on changes in CRI
US11478190B2 (en) Noninvasive hydration monitoring
US9757041B2 (en) Hemodynamic reserve monitor and hemodialysis control
US20160038043A1 (en) Assessing Effectiveness of CPR
KR101674997B1 (ko) 웨어러블 생체신호측정 기기, 서버, 시스템 및 방법
US10595776B1 (en) Determining energy expenditure using a wearable device
CA2929819A1 (en) Noninvasive predictive and/or estimative blood pressure monitoring
CA2930593A1 (en) Noninvasive hydration monitoring
WO2016061545A1 (en) Assessing effectiveness of cpr
CA3036417A1 (en) Estimating physiological states based on changes in cri
US20220183569A1 (en) Blood Pressure Assessment Using Features Extracted Through Deep Learning
Fallahzadeh et al. Smart-cuff: A wearable bio-sensing platform with activity-sensitive information quality assessment for monitoring ankle edema
KR20070122012A (ko) 생체 정보 인식 및 분석을 통한 진단시스템 및 그 방법
KR102517533B1 (ko) 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 혈압측정장치
KR102556663B1 (ko) 생체신호 모니터링 시스템 및 방법
US20210169355A1 (en) Systems & Methods for Vascular Disease Prediction, Indication, or Diagnosis
KR20220126008A (ko) 심탄도와 인공지능 기술을 이용한 비침습방식의 혈당측정장치
KR102306079B1 (ko) 환자의 생체신호 모니터링 방법 및 시스템
US20210393188A1 (en) Quantification of intermittent function of baroreflex from continuous arterial pressure data
US20230116132A1 (en) Hemodynamic Reserve Monitor and Hemodialysis Control
US20210137465A1 (en) Scanner system for detecting body condition from various body readings: temperature, signals, waveform and bio-physiological changes

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant