KR102626585B1 - 혈압 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

비침습적으로 혈압을 추정하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면 혈압 추정 장치는 사용자로부터 생체신호를 측정하는 생체신호 측정부와, 생체신호로부터 특징을 추출하고, 캘리브레이션 시점 대비 추출된 특징의 상대적인 변화값을 기초로 오프셋을 획득하며, 추출된 특징의 상대적인 변화값과 획득된 오프셋을 기초로 혈압을 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

혈압 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BLOOD PRESSURE}
혈압 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 캘리브레이션 시점을 기준으로 심혈관 특징의 상대적인 변화를 기초로 혈압을 추정하는 기술과 관련된다.
최근 고령화된 인구구조, 급증하는 의료비, 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히, 인체의 건강상태에 대한 모니터링 행위는 병원에서만 국한되지 않고 가정과 사무실 등의 일상생활 속에서 움직이는 사용자의 건강상태를 언제 어디서나 모니터링해 주는 모바일 헬스케어 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내주는 생체신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, Electrocardiography), PPG(광전용적맥파, Photoplethysmogram), EMG(근전도, Electromyography) 신호 등이 있으며, 일상생활에서 이를 측정하기 위해서 다양한 생체신호 센서가 개발되고 있다. 특히 PPG 센서의 경우는, 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하여 인체의 혈압 추정이 가능하다.
미국 등록특허공보 US 7,479,111 (2009.01.20.)
캘리브레이션 시점 대비 심혈관 특징의 상대적인 변화를 기초로 혈압을 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면, 혈압 추정 장치는 사용자로부터 생체신호를 측정하는 생체신호 측정부 및 생체신호로부터 특징을 추출하고, 캘리브레이션 시점 대비 추출된 특징의 상대적인 변화값을 기초로 오프셋을 획득하며, 추출된 특징의 상대적인 변화값과 획득된 오프셋을 기초로 혈압을 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
생체신호는 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG), 심전도(electrocardiography, ECG), 근전도(electromyography, EMG), 심진도(seismocardiogram, SCG) 및 심장탄동도(ballistocardiogram, BCG) 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
이때, 특징은 심박출량(cardiac output) 및 총혈관저항(total peripheral resistance)을 포함할 수 있다.
프로세서는 생체신호로부터 심박 정보, 파형의 형태, 파형의 면적, 최대점의 시간 및 진폭, 최소점의 시간 및 진폭, 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보 중의 하나 이상을 포함하는 특징점(characteristic point)을 획득하고, 획득된 특징점을 기초로 특징을 추출할 수 있다.
프로세서는 심박출량을 캘리브레이션 시점의 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출하고, 추출된 총혈관저항을 캘리브레이션 시점의 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출할 수 있다.
프로세서는 제1 변화값과 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 더 산출하고, 산출된 변화값 중의 적어도 하나를 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다.
프로세서는 미리 설정된 기준에 따라 산출된 변화값 중 오프셋 추정 모델에 입력할 적어도 하나의 변화값을 결정할 수 있다.
이때, 특징은 맥압(pulse pressure) 관련 특징을 더 포함하고, 프로세서는 맥압 관련 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압 관련 특징으로 정규화하여 제4 변화값을 더 산출할 수 있다.
프로세서는 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하고, 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 기초로 오프셋을 획득할 수 있다.
프로세서는 제1 변화값과 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 더 산출하고, 제3 변화값에 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 결합하여 오프셋을 획득할 수 있다.
프로세서는 제1 변화값 및 제2 변화값에 가중치를 부여한 후 오프셋과 결합하고, 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하여 혈압을 추정할 수 있다.
스케일링 요소는 임의의 상수, 캘리브레이션 시점의 평균 혈압, 캘리브레이션 시점의 이완기 혈압 및 캘리브레이션 시점의 수축기 혈압 중의 어느 하나 또는 둘 이상을 조합한 값으로 정의될 수 있다.
프로세서는 혈압의 종류에 따라 가중치, 스케일링 요소 및, 오프셋 획득에 이용할 변화값 중의 적어도 하나를 조정하여, 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압을 독립적으로 추정할 수 있다.
프로세서는 특징의 상대적인 변화값 및 오프셋을 기초로 혈압 변화량을 추정하고, 추정된 혈압 변화량과 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다.
또한, 혈압 추정 장치는 혈압 추정 결과를 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 혈압 추정 방법은 사용자로부터 생체신호를 측정하는 단계, 생체신호로부터 특징을 추출하는 단계, 캘리브레이션 시점 대비 추출된 특징의 상대적인 변화값을 산출하는 단계, 특징의 상대적인 변화값을 기초로 오프셋을 획득하는 단계 및, 특징의 상대적인 변화값과 오프셋을 기초로 혈압을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 특징은 심박출량(cardiac output) 및 총혈관저항(total peripheral resistance)을 포함할 수 있다.
특징을 추출하는 단계는 생체신호로부터 심박 정보, 파형의 형태, 파형의 면적, 최대점의 시간 및 진폭, 최소점의 시간 및 진폭, 상기 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보 중의 하나 이상을 포함하는 특징점을 획득하는 단계 및 획득된 특징점을 기초로 특징을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상대적인 변화값을 산출하는 단계는 심박출량을 캘리브레이션 시점의 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출하는 단계 및 총혈관저항을 캘리브레이션 시점의 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상대적인 변화값을 산출하는 단계는 제1 변화값과 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 산출하는 단계를 더 포함하고, 오프셋을 획득하는 단계는 산출된 변화값 중의 적어도 하나를 오프셋 추정 모델에 입력할 수 있다.
이때, 특징은 맥압(pulse pressure) 관련 특징을 더 포함하고, 상대적인 변화값을 산출하는 단계는 맥압 관련 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압 관련 특징으로 정규화하여 제4 변화값을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
오프셋을 획득하는 단계는 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하고, 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 기초로 오프셋을 획득할 수 있다.
상대적인 변화값을 산출하는 단계는 제1 변화값과 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 산출하는 단계를 더 포함하고, 오프셋을 획득하는 단계는 제3 변화값에 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 결합하여 오프셋을 획득할 수 있다.
혈압을 추정하는 단계는 제1 변화값 및 제2 변화값에 가중치를 부여한 후 오프셋과 결합하고, 결합 결과에 스케일링 요소를 적용할 수 있다.
혈압을 추정하는 단계는 특징의 상대적인 변화값 및 오프셋을 기초로 혈압 변화량을 추정하는 단계 및 혈압 변화량과 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 기초로 혈압을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 혈압 추정 방법은 혈압 추정 결과를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 사용자로부터 생체신호를 측정하는 생체신호 측정부, 맥압 측정 장치로부터 사용자의 맥압을 수신하는 통신부 및 생체신호로부터 특징을 추출하고, 캘리브레이션 시점 대비 맥압의 상대적인 변화값을 기초로 오프셋을 획득하며, 캘리브레이션 시점 대비 추출된 특징의 상대적인 변화값과 오프셋을 기초로 혈압을 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
또한, 혈압 추정 장치는 혈압 추정 요청이 수신되면, 맥압 측정 장치를 통해 맥압을 측정하도록 사용자에게 가이드하는 정보를 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
이때, 특징은 심박출량 및 총혈관저항을 포함하고, 프로세서는 심박출량, 총혈관저항 및 맥압을 각각 캘리브레이션 시점 대비 심박출량, 총혈관저항 및 맥압으로 정규화하여 심박출량, 총혈관저항 및 맥압의 상대적인 변화값을 산출할 수 있다.
프로세서는 심박출량의 변화값 및 총혈관저항의 변화값에 가중치를 부여한 후 오프셋과 결합하고, 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하여 혈압을 추정할 수 있다.
캘리브레이션 시점의 심혈관 특징 대비 상대적인 변화를 기초로 혈압을 추정함으로써 혈압이 변화하는 다양한 기전에 대하여 안정적으로 혈압을 추정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 혈압 추정 장치의 블록도이다.
도 2는 다른 실시예에 따른 혈압 추정 장치의 블록도이다.
도 3a 내지 도 3c는 오프셋 추정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 도 1 및 도 2의 실시예에 따른 프로세서 구성의 실시예들이다.
도 5a 및 도 5b는 특징 추출을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 혈압 추정 방법의 흐름도이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 혈압 추정 방법의 흐름도이다.
도 8a 및 도 8b는 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 설명하기 위한 도면이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 혈압 추정 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 혈압 추정 장치의 블록도이다. 혈압 추정 장치(100)는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 단말 등에 탑재되거나 독립적인 하드웨어 기기로 제작될 수 있다. 이때, 독립적인 하드웨어 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 또는 헤어밴드형 등 피검체에 착용 가능한 웨어러블 기기일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 혈압 추정 장치(100)는 생체신호 측정부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
생체신호 측정부(110)는 하나 이상의 센서를 포함하고 센서를 통해 피검체로부터 다양한 생체신호를 측정할 수 있다. 이때, 하나 이상의 센서는 광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG), 심전도(electrocardiography, ECG), 심진도(seismocardiogram, SCG), 심장탄동도(ballistocardiogram, BCG) 및 맥압(pulse pressure) 등을 측정하는 센서일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 사용자의 혈압 추정 요청이 수신되는 경우 또는 혈압 추정기준을 만족하는 경우 생체신호 측정부(110)를 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 생체신호 측정부(110)로부터 생체신호를 수신하고, 수신된 생체신호를 기초로 혈압을 추정할 수 있다.
프로세서(120)는 생체신호로부터 혈압에 영향을 미치는 특징(feature)을 추출할 수 있다. 이때, 특징은 심박출량(cardiac output, CO) 및 총혈관저항(total peripheral resistance, TPR)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 생체신호로부터 하나 이상의 특징점(characteristic point)을 획득하고, 획득된 특징점을 조합하여 혈압 추정을 위한 특징을 추출할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 소정 시간 동안 연속 측정된 생체신호로부터 한 주기 신호를 추출할 수 있다. 또한, 추출된 한 주기 신호로부터 대표성이 높은 대표 파형을 획득하거나 둘 이상의 한 주기 신호를 중첩하여 대표 파형을 획득하고, 획득된 대표 파형을 이용하여 특징점을 획득할 수 있다. 이때, 특징점들의 시간 정보 또는 진폭 정보를 하나 이상 조합하여 특징을 추출할 수 있다.
프로세서(120)는 생체신호로부터 특징을 추출하면, 추출된 특징 및 캘리브레이션 시점의 기준 특징을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 캘리브레이션 시점 대비 추출된 특징의 상대적인 변화를 추정하고, 상대적인 변화를 기초로 혈압을 추정할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 추출된 특징을 캘리브레이션 시점의 기준 특징으로 정규화하여 특징의 상대적인 변화값을 산출하고, 산출된 상대적인 변화값을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다.
한편, 혈압 추정을 위해 생체신호로부터 추출된 심박출량 및 총혈관저항과 실제의 심박출량 및 총혈관저항과는 차이가 있으므로, 프로세서(120)는 이러한 오차를 보정하기 위한 오프셋을 획득하고, 획득된 오프셋을 혈압 추정에 반영할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 추출된 심박출량을 캘리브레이션 시점의 기준 심박출량으로 정규화한 제1 변화값과, 추출된 총혈관저항을 캘리브레이션 시점의 기준 총혈관저항으로 정규화한 제2 변화값을 기초로 오프셋을 획득할 수 있다. 예컨대, 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 산출할 수 있으며 산출된 제3 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(120)는 심박출량 및 총혈관저항 외에 맥압(pulse pressure)과 관련된 특징을 획득하고, 맥압과 관련된 특징을 기초로 오프셋을 획득할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 맥압과 관련된 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압과 관련된 특징으로 정규화한 값을 기초로 제4 변화값을 구하고, 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다.
이때, 프로세서(120)는 생체신호 측정부(110)에 포함된 맥압 센서 또는 외부 맥압 측정 장치를 통해 사용자로부터 측정된 실제 맥압을 맥압과 관련된 특징으로 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 PPG, BCG 등의 생체신호로부터 맥파전달시간(Pulse Transit Time, PTT), 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV), 피크 진폭 분석 등을 통해 맥압에 상응하는 값 또는 심박수(Heart Rate)를 맥압과 관련된 특징으로 추출할 수 있다.
프로세서(120)는 생체신호로부터 심박출량 특징과 총혈관저항 특징을 추정하고자 하는 각 혈압별로 추출하거나, 오프셋을 각 혈압별로 획득함으로써 또는, 각 혈압별로 혈압 추정 모델을 다르게 정의함으로써, 각 혈압을 독립적으로 추정할 수 있다.
도 2는 다른 실시예에 따른 혈압 추정 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 혈압 추정 장치(200)는 생체신호 측정부(110), 프로세서(120), 통신부(210), 출력부(220) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다.
생체신호 측정부(110)는 프로세서(120)와 전기적으로 연결될 수 있으며 프로세서(120)의 제어에 따라 사용자로부터 다양한 생체신호를 측정할 수 있다.
프로세서(120)는 생체신호 측정부(110)로부터 생체신호를 수신하며, 수신된 생체신호를 이용하여 혈압 추정을 위한 특징 예컨대, 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징을 추출할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생체신호로부터 추출된 특징 외에 혈압 추정에 필요한 추가적인 정보를 외부 기기(250)로부터 획득할 수 있다. 이때, 외부 기기(250)는 외부 혈압 측정 장치, 외부 맥압 측정 장치 및 그 밖의 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.
일 예로, 프로세서(120)는 혈압 추정 요청이 수신되고 사용자가 외부 맥압 측정 장치를 착용하고 있거나 휴대한 경우, 오프셋 획득에 필요한 맥압과 관련된 특징을 얻기 위해 통신부(210)를 제어할 수 있다. 통신부(210)는 프로세서(120)의 제어에 따라 외부 맥압 측정 장치와 통신 연결할 수 있으며, 외부 맥압 측정 장치로부터 오프셋 획득을 위해 필요한 맥압 정보를 직접 수신할 수 있다. 혈압 추정 요청은 사용자의 입력 또는 미리 설정된 기준을 만족하는 경우 발생할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준은 일정한 측정 주기 및 측정 시간 등을 포함할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(120)는 캘리브레이션 요청이 수신되면, 캘리브레이션 시점의 기준 정보를 획득하기 위해 통신부(210)를 제어할 수 있다. 통신부(210)는 프로세서(120)의 제어에 따라 외부 혈압 측정 장치 및/또는 외부 맥압 측정 장치와 연결하고, 외부 혈압 측정 장치 및/또는 외부 맥압 측정 장치로부터 기준 혈압 및/또는 기준 맥압을 수신할 수 있다. 이때, 캘리브레이션 요청은 사용자의 입력 또는 캘리브레이션 기준을 만족하는 경우 발생할 수 있다. 여기서, 캘리브레이션 기준은 일정 주기, 혈압 추정값이 정상 범위를 벗어난 총 횟수, 혈압 추정값이 정상 범위를 벗어난 연속 횟수 등으로 미리 설정될 수 있다.
통신부(210)는 프로세서(120)의 제어에 따라 유무선 통신 기술을 이용하여 통신망에 접속할 수 있다. 통신부(210)는 프로세서(120)의 처리 결과를 외부 기기(250)에 전송할 수 있다. 이때, 통신 기술은 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 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 프로세서(120)는 캘리브레이션 요청 또는 혈압 추정 요청에 따라 출력부(220)를 통해 사용자에게 외부 기기(250)를 이용하여 혈압 및/또는 맥압을 측정하도록 가이드할 수 있다. 출력부(220)는 프로세서(120)의 제어에 따라 기준 혈압 측정 및/또는 맥압 측정을 가이드하는 정보를 디스플레이 등의 시각적 출력 모듈, 스피커 등의 음성 출력 모듈 또는, 진동이나 촉감 등의 햅틱 모듈 등을 이용하여 출력할 수 있다. 프로세서(120)는 출력부(220)를 통해 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 사용자는 외부 기기(250)를 통해 측정한 혈압 및/또는 맥압을 사용자 인터페이스를 이용하여 입력할 수 있다.
프로세서(120)는 캘리브레이션 시점에 생체신호 측정부(110)를 통해 측정한 생체신호, 그 생체신호를 통해 추출한 특징, 외부 기기(250)를 통해 측정된 혈압 및/또는 맥압 정보 등을 혈압 추정을 위한 저장부(230)에 기준 정보로 저장할 수 있다. 또한, 저장부(230)는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보, 혈압 추정 모델, 오프셋 추정 모델 등 그 밖의 다양한 기준 정보를 저장할 수 있다.
이때, 저장부(230)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, 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 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(120)는 혈압 추정 요청에 따라 생체신호 측정부(110)에 의해 측정된 생체신호로부터 특징을 추출하고, 저장부(230)에 저장된 캘리브레이션 시점의 기준 정보를 참조하여 혈압을 추정할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 외부 맥압 측정 장치를 통해 사용자의 맥압 정보가 측정되면, 측정된 맥압 정보를 통신부(210) 또는 출력부(220)의 인터페이스를 통해 수신하고, 수신된 사용자의 맥압 을 기초로 오프셋을 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 이와 같이 획득된 오프셋을 이용하여 생체신호를 통해 추출된 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징과 실제 심박출량 및 총혈관저항과의 오차를 보정할 수 있다.
출력부(220)는 프로세서(120)에 의해 혈압 추정이 완료되면, 생체신호, 혈압 추정 결과 및 혈압 추정 결과에 따른 부가 정보를 출력할 수 있다. 일 예로, 출력부(220)는 디스플레이 모듈을 통해 각종 정보를 시각적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 예컨대, 혈압 추정 결과를 표시할 때 추정된 혈압이 정상 범위를 벗어나는 경우 빨간색으로 표시하는 방식 등으로 강조함으로써 사용자에게 경고 정보를 표시할 수 있다. 다른 예로, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 각종 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예컨대, 수축기 혈압 및 이완기 혈압을 음성으로 안내할 수 있다. 이때, 추정된 혈압이 정상 범위를 벗어나는 경우 진동이나 촉감을 통해 사용자에게 건강 상태에 이상이 있음을 안내할 수 있다.
저장부(230)는 프로세서(120)의 혈압 추정이 완료되면 생체신호 및/또는 혈압 추정 결과 등을 저장할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 오프셋 추정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
일반적으로 평균 혈압(Mean Arterial Pressure, MAP)의 변화량은 아래의 수학식 1과 같이 심박출량과 총혈관저항에 비례한다.
여기서, ΔMAP는 좌심실과 우심방 사이의 평균 혈압 차이를 나타내고, 일반적으로 우심방 평균 혈압의 경우 3~5mmHg를 넘지 않아 좌심실 평균 혈압 또는 상완 평균 혈압과 유사한 값을 가진다. 따라서, 절대적인 심박출량과 총혈관저항 값을 알고 있다면 대동맥 혹은 상완에서의 평균 혈압을 구할 수 있다. 하지만, 생체신호를 기반으로 절대적인 심박출량 및 총혈관저항 값을 추정하는 것은 쉽지 않다.
일반적으로 수축기 혈압 및 이완기 혈압은 이와 같이 산출된 평균 혈압의 좌우 0.5~0.7 범위 내의 값을 사용한다. 하지만, 수축기 혈압 및 이완기 혈압은 혈압 변화 기전에 따라 평균 혈압의 변화 경향을 따르지 않는 분리(decouple) 현상이 발생할 수 있다. 또한, 고강도 유산소 운동 등과 같이 안정기 대비 심박출량이나 총혈관저항이 많이 변하는 경우 추정 혈압의 오차가 크게 증가할 수 있다.
예컨대, 도 3a에 도시된 바와 같이, 다양한 혈압 변화 기전에서 평균 혈압(MAP)은 그대로 유지되나, 이완기 혈압(DBP) 및 수축기 혈압(SBP)은 달라질 수 있다. 이는 평균 혈압이 변화하지 않더라도 맥압의 변화에 의해 이완기 혈압 및 수축기 혈압이 변하는 경우를 나타낸다.
본 실시예에 따르면 캘리브레이션 시점 대비 심박출량 및 총혈관저항 특징의 상대적인 변화를 기초로 혈압을 추정할 수 있다. 일반적으로 맥압은 혈관경화도(arterial stiffness)와 박출량(stroke volume, SV)의 변화에 의해 결정되는 것으로 알려져 있으므로, 이와 관련된 특징을 이용하여 맥압 변화량 영향으로 인한 오차를 보정하기 위한 오프셋을 획득하고 이를 혈압 추정에 이용함으로써 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 3b 및 도 3c는 오프셋 추정 모델을 설명하기 위한 도면이다. 오프셋 추정 모델은 아래의 수학식 2와 같은 2차 함수식 형태일 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 선형 함수, 구간적 선형 함수, 다차원 비선형 함수 등이 될 수 있다.
Figure 112018081975744-pat00002
여기서, X는 입력값이며, Y(X)는 입력 X에 대한 오프셋을 의미한다. 또한, a,b,c는 임의의 상수로 도 3b 및 도 3c를 통해 설명하는 바와 같이 전처리 과정을 통해 획득되는 값이다. 즉, 오프셋 추정 모델의 입력 X는 전술한 변화값 중의 어느 하나 또는 둘 이상의 변화값들의 조합으로 다양하게 정의될 수 있다.
도 3b는 제1 변화값(Δf1)과 제2 변화값(Δf2)을 기초로 산출한 제3 변화값(Δf1×Δf2)을 이용하여 오프셋을 획득하기 위한 오프셋 추정 모델을 도출하는 예이다. 복수의 측정 시점에서, 각 샘플의 제3 변화값(Δf1×Δf2)과 최적 오프셋 값(ΔBP-(Δf1+Δf2))을 이용하여 오프셋 추정 모델의 계수 a, b 및, c를 획득하여 오프셋 추정 모델을 도출할 수 있다. 이때, ΔBP는 실제 혈압 변화량을 나타낸다.
도 3c는 맥압과 관련된 제4 변화값을 기초로 오프셋을 획득하기 위한 오프셋 추정 모델을 도출하는 예이다. 복수의 측정 시점에서 획득된 각 샘플의 심박수를 정규화한 값(ΔHR) 및 제1 변화값(Δf1)을 기초로 산출한 제4 변화값(Δf1/ΔHR) 과, 각 시점의 최적 오프셋 값(ΔBP-(Δf1+Δf2))을 이용하여 오프셋 추정 모델의 계수 a, b 및 c를 획득하여 오프셋 추정 모델을 도출할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 도 1 및 도 2의 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다. 도 5a는 혈압 추정에 필요한 특징 추출을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a 및 도 4b를 참조하여 프로세서(410, 420)에 의해 수행되는 혈압 추정의 실시예들을 설명한다.
도 4a를 참조하면, 프로세서(410)는 특징 추출부(411), 특징 변화 추정부(412), 오프셋 획득부(413) 및 혈압 추정부(414)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(411)는 사용자로부터 측정된 다양한 생체신호로부터 심혈관 특징을 추출할 수 있다. 이때, 심혈관 특징은 심박출량 특징과 총혈관저항 특징을 포함할 수 있다.
예를 들어, 특징 추출부(411)는 생체신호로부터 심박 정보, 생체신호의 파형의 형태, 생체신호의 최대점의 시간 및 진폭, 생체신호의 최소점의 시간 및 진폭, 생체신호 파형의 면적, 생체신호의 시간 경과, 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보와, 이와 같이 획득된 정보들 사이의 내분점 정보 등의 특징점(characteristic point) 정보를 획득하고, 획득된 특징점 정보를 이용하여 특징을 추출할 수 있다.
도 5a는 사용자로부터 획득된 생체신호 중의 맥파 신호를 예시한 것이다. 도 5a를 참조하여, 특징 추출부(411)가 맥파 신호로부터 특징을 추출하는 일 예를 설명한다.
일반적으로 맥파 신호는 심장에서 출발하여 신체 말단부나 혈관 분기점들로 향하는 진행파(propagation wave)와 말단부나 혈관 분기점들에서 다시 되돌아오는 반사파(refelected wave)의 중첩으로 구성될 수 있다. 도 5a는 측정된 맥파 신호(PS)의 파형이 5개의 구성 펄스 예컨대, 진행파(fw)와 반사파(rw1,rw2,rw3,rw4)의 중첩으로 이루어진 것을 예시하고 있다.
특징 추출부(411)는 이와 같이 맥파 신호(PS)에서 구성 펄스 파형(fw,rw1,fw2,rw3,rw4)을 분석하여 특징점을 획득할 수 있다. 일반적으로 혈압을 추정하기 위해 세 번째까지의 구성펄스들이 주로 사용된다. 그 이후의 펄스들은 사람에 따라 관측되지 않는 경우도 있고, 노이즈(noise) 때문에 찾아내기 어렵거나 혈압 추정과의 상관도도 낮은 경우가 보통이다.
일 예로, 처음부터 세 번째까지의 구성 펄스 파형(fw,rw1,rw2)의 최대 지점의 시간(T1,T2,T3) 및 진폭(P1,P2,P3)을 특징점으로 획득할 수 있다. 이때, 맥파 신호(PS)가 획득되면 획득된 맥파 신호(PS)를 2차 미분하고 2차 미분신호를 이용하여 구성 펄스 파형(fw,rw1,rw2)의 최대 지점의 시간(T1,T2,T3) 및 진폭(P1,P2,P3)을 추출할 수 있다. 예컨대, 2차 미분신호에서 로컬 최소 지점(local minimum point)을 탐색하여 첫 번째부터 세 번째까지의 로컬 최소 지점에 해당하는 시간(T1,T2,T3)을 추출하고, 맥파 신호(PS)에서 그 시간(T1,T2,T3)에 대응하는 진폭(P1,P2,P3)을 추출할 수 있다. 여기서 로컬 최소 지점은 2차 미분신호의 일부 구간을 관찰했을 때 신호가 감소하다가 특정 지점을 중심으로 다시 증가하는 형태, 즉, 아래로 볼록한 형태를 가지는 지점을 의미한다. 다만, 이에 국한되는 것은 아니며 2차 미분신호에서 로컬 최대 지점(local maximum point)을 탐색하여 시간 및 진폭을 추출할 수도 있다. 이때, 로컬 최대 지점은 2차 미분신호의 일부 구간을 관찰했을 때 신호가 증가하다가 특정 지점을 중심으로 다시 감소하는 형태, 즉, 위로 볼록한 형태를 가지는 지점을 의미한다.
다른 예로, 특징 추출부(411)는 맥파 신호(PS)의 소정 구간에서 진폭이 최대인 지점의 시간(Tmax) 및 진폭(Pmax)을 특징점으로 획득할 수 있다. 이때, 소정 구간은 혈압의 수축기 구간을 의미하는 맥파 신호(PS)의 처음에서부터 중복절흔(dicrotic notch, DN)이 발생한 지점까지를 나타낼 수 있다.
또 다른 예로, 특징 추출부(411)는 생체신호의 전체 측정 시간을 의미하는 시간 경과(PPGdur) 또는 생체신호 파형의 면적(PPGarea)을 특징점으로 획득할 수 있다. 이때, 생체신호 파형의 면적은 생체신호 파형의 전체 면적 또는, 전체 시간 경과(PPGdur)상의 소정 비율(예: 70%)에 해당하는 생체신호 파형의 면적을 의미할 수 있다.
또 다른 예로, 특징 추출부(411)는 둘 이상의 특징점들 간의 내분점을 추가적인 특징점으로 추출할 수 있다. 맥파 신호가 동잡음, 수면 등의 비이상적 환경에 의해 맥파 신호에 불안정한 파형이 발생하여 특징점들이 잘못된 위치에서 추출될 수 있다. 이와 같이 잘못 추출된 특징점들 사이의 내분점을 활용하여 혈압 측정을 보완할 수 있다.
예컨대, 혈압의 수축기 구간에서 특징점 (T1,P1)과 (Tmax,Pmax)을 획득하면, 두 특징점 (T1,P1)과 (Tmax,Pmax) 사이의 내분점 (Tsys,Psys)을 획득할 수 있다. 이때, 두 특징점 (T1,P1)과 (Tmax,Pmax)의 시간 값 T1 및 Tmax에 가중치를 부여하고 가중치가 부여된 각각의 시간 값을 이용하여 내분점의 시간(Tsys)을 구하며, 내분점의 시간(Tsys)에 해당하는 진폭(Psys)을 추출할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며 획득된 생체신호 파형의 분석을 통해, 혈압의 수축기 구간에서 첫 번째와 두 번째 구성 펄스 파형(fw,rw1)과 연관된 특징점 (T1,P1), (T2,P2) 사이의 내분점, 혈압의 이완기 구간에서 세 번째와 네 번째 구성펄스 파형(rw2,rw3)과 연관된 특징점 (T3,P3), (T4,P4) 사이의 내분점 등을 획득할 수 있다.
특징 추출부(411)는 이와 같이 생체신호로부터 획득된 다양한 특징점을 조합하여 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 복수 특징점들 간의 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈 또는 이 연산들의 조합으로 특징을 추출할 수 있다. 또는, 복수 특징점들 간의 곱셈, 나눗셈, 덧셈, 뺄셈, 또는 이 연산들의 조합을 입력값으로 하는 함수를 이용하여 특징을 추출할 수도 있다. 여기에서 함수는 일차함수, 이차함수, 그밖의 다차함수, 로그함수, 또는 지수함수일 수 있다. 물론, 다른 유형의 함수를 이용하는 것도 가능하다. 또 다른 예로써, 적어도 하나의 특징점을 입력값으로 하는 함수를 이용하여 특징을 추출할 수도 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징은 사용자의 특성에 따라 특징점들을 서로 다르게 조합하여 추출할 수 있다. 또한, 추출하고자 하는 혈압 예컨대, 평균 혈압, 이완기 혈압, 수축기 혈압에 따라 특징점들을 서로 다르게 조합하여 혈압의 종류별로 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징을 각각 추출할 수 있다.
또한, 특징 추출부(411)는 측정된 생체신호로부터 맥압과 관련된 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 측정된 생체신호의 PTT(Pulse Transit Time), HRV(Heart rate variation) 분석 등을 통해 심박수(Heart Rate, HR) 등을 맥압과 관련된 특징으로 추출할 수 있다. 또한, 도 5b에 도시된 바와 같이 SCG 신호나 BCG 신호의 J-K 피크 진폭에 비례한 맥압 추정값을 맥압과 관련된 특징으로 추출할 수 있다.
특징 변화 추정부(412)는 혈압 추정을 위해 특징이 추출되면, 캘리브레이션 시점의 기준 특징을 이용하여, 추출된 특징의 상대적인 변화를 추정할 수 있다. 예를 들어, 특징 변화 추정부(412)는 캘리브레이션 시점의 기준 심박출량 대비 혈압 추정 시점의 심박출량의 변화량을 기준 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출할 수 있다. 또한, 캘리브레이션 시점의 기준 총혈관저항 대비 혈압 추정 시점의 총혈관저항의 변화량을 기준 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출할 수 있다.
또한, 특징 변화 추정부(412)는 오프셋 획득을 위한 추가 특징들에 대하여 캘리브레이션 시점 대비 상대적인 변화값을 산출할 수 있다. 일 예로, 특징 변화 추정부(412)는 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 산출할 수 있다. 다른 예로, 맥압과 관련된 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압과 관련된 특징으로 정규화하여 제4 변화값을 산출할 수 있다. 이때, 맥압과 관련된 특징이 심박수(Heart Rate, HR)인 경우, 특징 변화 추정부(412)는 추출된 심박수를 캘리브레이션 시점의 기준 심박수로 정규화하여 심박수 변화값을 산출하고, 제1 변화값을 심박수 변화값으로 나누어 맥압과 관련된 제4 변화값을 산출할 수 있다.
오프셋 획득부(413)는 오프셋 획득을 위해 산출된 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다. 일 예로, 오프셋 획득부(413)는 제3 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다. 다른 예로, 미리 설정된 기준에 따라 제1 변화값, 제2 변화값 및 제3 변화값 중에서 어느 하나를 결정하고, 결정된 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력할 수 있다. 예컨대, 각 변화값에 대하여 임계치가 미리 설정될 수 있으며, 임계치를 초과하는 변화값 또는 임계치를 초과하는 정도가 가장 큰 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력할 변화값으로 결정할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
또 다른 예로, 맥압과 관련된 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 맥압과 관련된 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하고, 오프셋 추정 모델의 출력 결과에 제1 변화값, 제2 변화값 및 제3 변화값 중의 어느 하나를 결합하여 최종 오프셋을 획득하는 것도 가능하다.
오프셋 추정 모델은 혈압 추정 장치(100)의 컴퓨팅 성능, 장치(100)에 탑재된 생체신호 측정 센서의 종류, 사용자의 특성 등의 다양한 측정 조건을 고려하여 미리 정의될 수 있다. 오프셋 추정 모델의 입력은 장치(100)에 적용되어 있는 오프셋 추정 모델에 따라 결정될 수 있다.
혈압 추정부(414)는 특징 변화 추정부(412)에 의해 추정된 제1 변화값, 제2 변화값 및 오프셋 획득부(413)에 의해 획득된 오프셋을 혈압 변화량 추정 모델에 입력하여 혈압 변화량을 추정할 수있다. 예컨대, 혈압 변화량 추정 모델의 일 예는 수학식 3에 예시되어 있다. 수학식 3을 참조하면, 혈압 변화량은 제1 변화값 및 제2 변화값에 오프셋의 선형 결합에 의해 산출될 수 있다. 이때, 제1 변화값 및 제2 변화값에 가중치가 부여될 수 있으며, 선형 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하여 각 사용자별 특성을 반영한 혈압 변화량을 획득할 수 있다.
여기서, ΔBP는 추정된 혈압 변화량으로서, 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압일 수 있다. Δf1 및 Δf2은 제1 변화값 및 제2 변화값을 나타낸다. Offset은 오프셋 획득부(413)에 의해 수학식 2의 오프셋 추정 모델을 이용하여 획득한 오프셋을 의미한다. α,β는 각 변화값에 부여되는 가중치를 의미하며, 추정할 혈압의 종류 및/또는 사용자의 특성에 따라 정의될 수 있다. 또한, SF는 사용자의 특성 및/또는 추정할 혈압의 종류에 따라 적응적으로 정의되는 스케일링 요소를 의미한다. 예컨대, 스케일링 요소는 사용자로부터 외부 혈압 측정 기기에 의해 측정된 캘리브레이션 시점의 기준 평균 혈압, 기준 이완기 혈압, 기준 수축기 혈압 또는, 그 기준 평균 혈압, 기준 이완기 혈압 및 기준 수축기 혈압을 둘 이상 조합하여 산출된 값일 수 있다.
한편, 혈압 추정부(414)는 위 수학식 3을 이용하여 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압의 변화량을 독립적으로 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈압 추정에 필요한 특징을 혈압의 종류별로 추출하여 각 혈압의 변화량을 독립적으로 추정할 수 있다. 또는, 가중치 및/또는 스케일링 요소를 혈압의 종류별로 다르게 설정함으로써 혈압의 변화량을 독립적으로 추정할 수 있다. 예컨대, 평균 혈압을 추정하기 위해 사용자의 기준 평균 혈압을 스케일링 요소로 사용할 수 있다. 마찬가지로 이완기 혈압 및 수축기 혈압을 추정하기 위해 기준 이완기 혈압 및 기준 수축기 혈압을 스케일링 요소로 사용할 수 있다.
혈압 추정부(414)는 이와 같이 혈압 변화량이 추정되면 아래의 수학식 4와 같은 혈압 추정 모델을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다. 이때, 혈압 추정 모델은 선형 결합식으로 예시되어 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
Figure 112018081975744-pat00004
여기서, BPest는 혈압 추정치를 의미하고, ΔBP는 추정된 혈압 변화량을 의미한다. 또한및, BPcal은 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 의미한다. 예컨대, 평균 혈압 변화량과 기준 평균 혈압을 혈압 추정 모델에 입력하여 평균 혈압 추정치를 계산할 수 있다. 마찬가지로, 수축기 혈압 및 이완기 혈압 또한 동일한 방식으로 추정함으로써 각 혈압을 독립적으로 추정할 수 있다.
다른 예에 따르면, 혈압 추정부(414)는 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압을 순차적으로 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈압 추정부(414)는 먼저 위 수학식 3 및 4를 통해 평균 혈압을 추정하고, 추정된 평균 혈압과 맥압을 이용하여 이완기 혈압 및 수축기 혈압을 추정할 수 있다. 예컨대, 혈압 추정부(414)는 전술한 바와 같이 맥압과 관련된 특징이 획득되면, 아래의 수학식 5 및 6을 통해 수축기 혈압 및 이완기 이완기 혈압을 추정하는 함수식들의 예이다.
여기서, MAP는 추정된 평균 혈압을 의미하고, DBP는 이완기 혈압, SBP는 수축기 혈압을 의미한다. 또한, PP는 맥압을 의미하며, HR은 심박수를 의미한다.
도 4b를 참조하면, 프로세서(420)는 도 4의 프로세서(410) 구성에 캘리브레이션부(415)를 더 포함할 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 사용자의 캘리브레이션 요청이 수신되는 경우, 또는 전술한 바와 같이 미리 설정된 캘리브레이션 기준을 참고하여 캘리브레이션 여부를 판단하고 판단 결과 캘리브레이션이 필요한 경우 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 캘리브레이션을 수행할 때, 사용자에게 캘리브레이션 수행을 위한 가이드를 할 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 기준 생체신호의 측정을 위해 피검체를 생체신호 측정부(110)에 접촉하도록 가이드할 수 있다. 또한, 사용자가 외부 혈압 측정 장치를 통해 기준 혈압을 측정하도록 혈압 측정 시점이나 측정 방법, 외부 혈압 측정 장치와 통신부(210) 사이의 통신 연결 등에 대해 가이드할 수 있다. 또한, 사용자가 맥압 측정 장치를 별도로 소지한 경우 외부 맥압 측정 장치를 통해 맥압을 측정하도록 맥압 측정 시점, 통신 연결 등에 대해 가이드할 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 외부 혈압 측정 장치 및/또는 외부 맥압 측정 장치를 통해 기준 혈압 및/또는 기준 맥압이 측정되면, 외부 혈압 측정 장치 및/또는 외부 맥압 측정 장치로부터 기준 혈압 및/또는 기준 맥압을 획득할 수 있다. 이때, 통신부(210)와의 통신 연결을 통해 직접 수신되거나, 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 입력될 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 특징 추출부(410)에 의해 기준 생체신호로부터 심박출량, 총혈관저항, 맥압 관련 특징 등의 기준 특징이 추출되면, 기준 특징을 특징 추출부(410)로부터 수신할 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 이와 같이 획득된 기준 혈압, 기준 맥압, 기준 특징 등을 혈압 추정을 위한 기준 정보로서 저장부(230)에 저장할 수 있다.
캘리브레이션부(415)는 기준 정보들을 활용하여 오프셋 추정 모델 및/또는 혈압 추정 모델의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션부(415)는 소정 시간 동안 복수의 시점에서 기준 생체신호, 기준 혈압, 기준 맥압, 기준 특징 등의 정보를 획득하고, 획득된 정보들을 이용하여 도 3c 및 도 3d를 통해 설명한 방식으로 오프셋 추정 모델의 새로운 계수를 구함으로써 오프셋 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다. 또는, 캘리브레이션부(415)는 캘리브레이션을 위해 획득된 새로운 기준 혈압을 수학식 4와 같은 혈압 추정 모델에 적용하여 혈압 추정 모델을 캘리브레이션할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 혈압 추정 방법의 흐름도이다.
도 6은 도 1 또는 도 2의 실시예에 따른 혈압 추정 방법의 일 실시예이다. 앞에서 다양한 실시예들에 대해 자세히 설명한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 혈압 추정 장치는 혈압 추정 요청을 수신할 수 있다(610). 혈압 추정 장치는 사용자에게 인터페이스를 제공하고, 사용자가 인터페이스를 통해 입력하는 혈압 추정 요청을 수신할 수 있다. 또는, 외부 기기와 통신 연결하고 외부 기기로부터 혈압 추정 요청을 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 사용자가 휴대하는 스마트폰이나 태블릿 PC 등일 수 있으며, 사용자는 보다 인터페이스 성능이나 컴퓨팅 성능이 우수한 기기를 통해 혈압 추정 장치의 동작을 제어할 수 있다.
그 다음, 혈압 추정 장치는 혈압 추정을 위하여 내부에 탑재된 센서를 제어하여 사용자로부터 생체신호를 획득하거나, 외부 센서로부터 생체신호를 수신할 수 있다(620). 이때, 혈압 추정 장치에 탑재된 센서와 외부 센서는 사용자의 여러 부위(예: 손목, 가슴, 손가락 등)에서 PPG 신호, ECG 신호, EMG 신호, SCG 신호 및 BCG 신호 등의 다양한 생체신호를 획득할 수 있다.
그 다음, 획득된 생체신호를 분석하여 심박출량(CO) 특징 및 총혈관저항(TPR) 특징을 추출할 수 있다(631, 632). 이때, 생체신호를 분석하여 심박 정보, 생체신호의 파형의 형태, 생체신호의 최대점의 시간 및 진폭, 생체신호의 최소점의 시간 및 진폭, 생체신호 파형의 면적, 생체신호의 시간 경과, 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보 등의 특징점과, 둘 이상의 특징점 사이의 내분점 등을 획득하고, 획득된 정보를 조합하여 심혈관 특징을 추출할 수 있다.
그 다음, 캘리브레이션 시점 대비 심박출량 특징의 상대적인 변화값이 제1 변화값을 산출하고(641), 캘리브레이션 시점 대비 총혈관저항 특징의 상대적인 변화값인 제2 변화값을 산출할 수 있다(642). 예를 들어, 심박출량 특징에 대하여 캘리브레이션 시점의 기준 심박출량 대비 상대적인 변화량을 기준 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출할 수 있다. 마찬가지로 총혈관저항 특징에 대하여 캘리브레이션 시점의 기준 총혈관저항 대비 상대적인 변화량을 기준 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출할 수 있다.
그 다음, 제1 변화값 및 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 산출할 수 있다(643).
그 다음, 산출된 제3 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다(650). 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 산출된 제1 변화값, 제2 변화값 및 제3 변화값 중 미리 설정된 기준을 만족하는 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력할 수 있다.
그 다음, 혈압 추정 장치는 제1 변화값, 제2 변화값 및 오프셋을 기초로 혈압을 추정할 수 있다(650). 이때, 혈압 추정의 상세한 설명은 앞에서 설명한 바 있다. 혈압 추정 장치는 혈압이 추정되면, 혈압 추정 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 7은 도 1 또는 도 2의 실시예에 따른 혈압 추정 방법의 다른 실시예이다. 앞에서 자세히 설명한 바 있으므로 이하 간단하게 설명하기로 한다.
먼저, 혈압 추정 장치는 혈압 추정 요청을 수신하면(710), 사용자의 생체신호를 획득할 수 있다(720).
그 다음, 획득된 생체신호를 분석하여 심박출량(CO) 특징을 추출하고(731), 또한 총혈관저항(TPR) 특징을 추출할 수 있다(732). 이때, 생체신호로부터 하나 이상의 특징점을 획득하고, 획득된 특징점을 조합하여 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징을 추출할 수 있다. 이때, 특징점들을 서로 다르게 조합하여 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압 추정을 위한 각각의 특징을 추출할 수 있다. 또한, 오프셋 획득을 위하여 맥압과 관련된 특징을 추출할 수 있다(733). 이때, 맥압과 관련된 특징은 심박수를 포함할 수 있다.
그 다음, 캘리브레이션 시점 대비 심박출량 특징의 상대적인 변화값이 제1 변화값을 산출하고(741), 캘리브레이션 시점 대비 총혈관저항 특징의 상대적인 변화값인 제2 변화값을 산출할 수 있다(742). 또한, 캘리브레이션 시점 대비 맥압과 관련된 특징의 상대적인 변화값을 기초로 제4 변화값을 산출할 수 있다(743). 예를 들어, 맥압과 관련된 특징으로 심박수가 추출되는 경우 제1 변화값을 심박수의 상대적인 변화값으로 나누어 맥압에 상응하는 제4 변화값을 산출할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 외부 맥압 측정 장치를 통해 측정된 실제 맥압이 입력되면, 실제 맥압을 캘리브레이션 시점의 맥압으로 정규화하여 제4 변화값을 산출할 수 있다.
그 다음, 산출된 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득할 수 있다(750). 이때, 제1 변화값 및 제2 변화값을 기초로 제3 변화값을 산출하고, 산출된 제3 변화값을 오프셋 추정 모델의 추정 결과와 선형 결합하여 최종적인 오프셋을 획득할 수 있다.
그 다음, 혈압 추정 장치는 제1 변화값, 제2 변화값 및 오프셋을 기초로 혈압을 추정할 수 있다(650).
도 8a 및 도 8b는 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 설명하기 위한 도면이다. 전술한 혈압 추정 장치의 다양한 실시예들은 도시된 바와 같이 손목에 착용하는 스마트 워치나 스마트 밴드형 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 기기에 탑재될 수 있다.
도 8a 및 도 8b를 참조하면, 웨어러블 기기(800)는 기기 본체(810)와 스트랩(820)을 포함할 수 있다.
스트랩(820)은 플렉시블하게 구성될 수 있으며 사용자의 손목에 감싸는 형태로 구부려지거나 사용자의 손목으로부터 분리되는 형태로 구부려질 수 있다. 또는, 스트랩(820)은 분리되지 않는 밴드 형태로 구성될 수 있다. 이때, 스트랩(820)은 손목에 가해지는 압력의 변화에 따라 탄성을 갖도록 내부에 공기가 주입되거나 공기 주머니를 포함할 수 있으며, 본체(810)로 손목의 압력 변화를 전달할 수 있다.
본체(810) 또는 스트랩(820)의 내부에는 웨어러블 기기에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
또한, 본체(810)의 내부에는 다양한 생체신호를 측정하는 하나 이상의 센서들이 탑재될 수 있다. 예를 들어, 피검체(OBJ), 예컨대 손목 부위가 접촉하는 본체(810)의 후면에 맥파 센서(811)가 피검체(OBJ)에 노출되는 형태로 장착될 수 있다. 맥파 센서(811)는 피검체(OBJ)에 광을 조사하는 광원(811a)과, 피검체(OBJ)로부터 산란 또는 반사되어 나오는 광을 검출하여 맥파 신호를 측정하는 디텍터(811b)를 포함할 수 있다. 이때, 광원(811a)은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 중의 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 하나 또는 둘 이상의 어레이로 형성될 수 있다. 둘 이상의 어레이로 형성되는 광원은 서로 다른 파장의 광을 조사하도록 형성될 수 있다. 또한, 디텍터는 포토다이오드(photodiode), 이미지 센서 등을 포함할 수 있으며, 하나 또는 둘 이상의 어레이로 형성될 수 있다.
웨어러블 기기(800)의 본체(810)에는 맥파 센서(811) 및/또는 외부 센서로부터 수신된 생체신호를 기초로 혈압을 추정하는 프로세서(812)가 장착될 수 있다. 프로세서(812)는 사용자의 혈압 추정 요청에 따라 제어신호를 생성하여 맥파 센서(811)를 제어하며, 필요한 경우 통신부(813)를 제어하여 외부 센서로부터 생체신호를 수신하도록 할 수 있다.
통신부(813)는 본체(810)의 내부에 탑재될 수 있으며, 프로세서(812)의 제어에 따라 외부 기기와 통신하여 필요한 정보들을 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(813)는 생체신호를 측정하는 외부 센서, 예컨대, ECG 센서, EMG 센서, BCG 센서, 맥압 센서 등으로부터 생체신호를 수신할 수 있다. 또한, 사용자의 휴대 단말로부터 혈압 추정 요청을 수신할 수 있다. 또한, 추출된 특징점이나 특징 정보를 외부 기기에 전송하여 혈압을 추정하도록 할 수도 있다. 또한, 혈압 추정 결과를 외부 기기에 전송하여 사용자에게 표시하도록 하거나 혈압 이력 관리, 질병 연구 등 다양한 목적으로 활용되도록 할 수 있다. 또한, 외부 기기로부터 혈압 추정식이나 혈압 측정 기기에 의해 측정된 기준 혈압과 같은 기준 정보를 수신할 수 있다.
프로세서(812)는 맥파 센서(811) 및/또는 외부 센서로부터 생체신호가 수신되면 수신된 생체신호로부터 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 맥파 신호를 분석하여 전술한 바와 같은 다양한 특징점들을 획득하고, 획득된 특징점들을 조합하여 특징을 추출할 수 있다. 이때, 프로세서(812)는 심박출량 특징과 총혈관저항 특징을 평균 혈압, 수축기 혈압 및 이완기 혈압용으로 각각 추출할 수 있다.
프로세서(812)는 혈압 추정 시점의 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징의 절대적인 값을 획득하기 어려운 점을 감안하여 캘리브레이션 시점의 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징 대비 상대적인 변화를 추정하고, 추정된 상대적인 변화를 이용하여 혈압을 추정할 수 있다. 이때, 혈압 추정의 정확성을 높이기 위해 혈압에 영향을 미치는 맥압의 변화를 반영하여 혈압을 추정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(812)는 심박출량 특징 및 총혈관저항 특징의 상대적인 변화를 기초로 맥압 변화에 따른 영향을 나타내는 오프셋을 획득하고, 획득된 오프셋을 혈압 추정에 적용할 수 있다. 또는, 프로세서(812)는 맥파 센서(811)를 통해 측정된 맥파 신호 또는 외부 센서로부터 수신된 신호를 기초로 맥압과 관련된 특징을 추출하고, 추출된 맥압과 관련된 특징의 캘리브레이션 시점 대비 상대적인 변화를 이용하여 오프셋을 획득할 수 있다. 이때, 맥압과 관련된 특징은 심박수 또는 실제 맥압 등의 정보를 포함할 수 있다.
웨어러블 기기(800)는 본체(810)에 장착되는 조작부(815)와 표시부(814)를 더 포함할 수 있다.
조작부(815)는 사용자의 제어 명령을 수신하여 프로세서(812)로 전달할 수 있으며, 웨어러블 기기(800)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.
표시부(814)는 프로세서(812)의 제어에 따라 검출된 혈압과 관련된 다양한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예컨대, 표시부(814)는 검출된 혈압, 알람, 경고 등의 추가 정보를 다양한 시각적/비시각적 방식으로 사용자에게 표시할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 해당 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100, 200: 혈압 추정 장치 110: 생체신호 측정부
120, 410, 420: 프로세서 210: 통신부
220: 출력부 230: 저장부
411: 특징 추출부 412: 특징 변화 추정부
413: 오프셋 획득부 414: 혈압 추정부
415: 캘리브레이션부 800: 웨어러블 기기
810: 본체 811: 맥파 센서
811a: 광원 811b: 디텍터
812: 프로세서 813: 통신부
814: 표시부 815: 조작부
820: 스트랩

Claims (30)

  1. 사용자로부터 생체신호를 측정하는 생체신호 측정부; 및
    상기 생체신호로부터 심박출량(cardiac output) 및 총혈관저항(total peripheral resistance)을 포함하는 특징을 추출하고, 캘리브레이션 시점 대비 상기 추출된 특징의 상대적인 변화값을 이용하여 오프셋을 획득하며, 상기 추출된 특징의 상대적인 변화값과 상기 획득된 오프셋을 혈압 변화량 추정 모델에 입력하여 혈압 변화량을 추정하고, 추정된 혈압 변화량과 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 이용하여 혈압을 추정하는 프로세서를 포함하는 혈압 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생체신호는
    광전용적맥파(photoplethysmogram, PPG), 심전도(electrocardiography, ECG), 심진도(seismocardiogram, SCG) 및 심장탄동도(ballistocardiogram, BCG) 중의 하나 이상을 포함하는 혈압 추정 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 생체신호로부터 심박 정보, 파형의 형태, 파형의 면적, 최대점의 시간 및 진폭, 최소점의 시간 및 진폭, 상기 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보 중의 하나 이상을 포함하는 특징점(characteristic point)을 획득하고, 획득된 특징점을 기초로 상기 특징을 추출하는 혈압 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 심박출량을 캘리브레이션 시점의 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출하고, 상기 추출된 총혈관저항을 캘리브레이션 시점의 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출하는 혈압 추정 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 더 산출하고, 산출된 변화값 중의 적어도 하나를 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋을 획득하는 혈압 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는
    미리 설정된 기준에 따라 상기 산출된 변화값 중 오프셋 추정 모델에 입력할 적어도 하나의 변화값을 결정하는 혈압 추정 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 특징은 맥압(pulse pressure) 관련 특징을 더 포함하는 혈압 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 맥압 관련 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압 관련 특징으로 정규화하여 제4 변화값을 더 산출하고, 산출된 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하여 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 기초로 오프셋을 획득하는 혈압 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 더 산출하고, 상기 제3 변화값에 상기 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 결합하여 오프셋을 획득하는 혈압 추정 장치.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제1 변화값 및 제2 변화값에 가중치를 부여한 후 상기 획득된 오프셋과 결합하고, 상기 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하여 혈압을 추정하는 혈압 추정 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 스케일링 요소는
    임의의 상수, 캘리브레이션 시점의 평균 혈압, 캘리브레이션 시점의 이완기 혈압 및 캘리브레이션 시점의 수축기 혈압 중의 어느 하나 또는 둘 이상을 조합한 값으로 정의되는 혈압 추정 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는
    혈압의 종류에 따라 상기 가중치, 스케일링 요소 및, 오프셋 획득에 이용할 변화값 중의 적어도 하나를 조정하여, 평균 혈압, 이완기 혈압 및 수축기 혈압을 독립적으로 추정하는 혈압 추정 장치.
  14. 삭제
  15. 제1항에 있어서,
    상기 혈압 추정 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하는 혈압 추정 장치.
  16. 혈압 추정 장치가,
    사용자로부터 생체신호를 측정하는 단계;
    상기 생체신호로부터 심박출량(cardiac output) 및 총혈관저항(total peripheral resistance)을 포함하는 특징을 추출하는 단계;
    캘리브레이션 시점 대비 상기 특징의 상대적인 변화값을 산출하는 단계;
    상기 특징의 상대적인 변화값을 이용하여 오프셋을 획득하는 단계; 및
    상기 특징의 상대적인 변화값과 상기 획득된 오프셋을 혈압 변화량 추정 모델에 입력하여 혈압 변화량을 추정하고, 추정된 혈압 변화량과 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 이용하여 혈압을 추정하는 단계를 포함하는 혈압 추정 방법.
  17. 삭제
  18. 제16항에 있어서,
    상기 특징을 추출하는 단계는
    상기 생체신호로부터 심박 정보, 파형의 형태, 파형의 면적, 최대점의 시간 및 진폭, 최소점의 시간 및 진폭, 상기 생체신호를 구성하는 구성 펄스 파형의 진폭 및 시간 정보 중의 하나 이상을 포함하는 특징점을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 특징점을 기초로 특징을 추출하는 단계를 포함하는 혈압 추정 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 상대적인 변화값을 산출하는 단계는
    상기 심박출량을 캘리브레이션 시점의 심박출량으로 정규화하여 제1 변화값을 산출하는 단계; 및
    상기 총혈관저항을 캘리브레이션 시점의 총혈관저항으로 정규화하여 제2 변화값을 산출하는 단계를 포함하는 혈압 추정 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 상대적인 변화값을 산출하는 단계는
    상기 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 오프셋을 획득하는 단계는
    상기 산출된 변화값 중의 적어도 하나를 오프셋 추정 모델에 입력하는 혈압 추정 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 특징은 맥압(pulse pressure) 관련 특징을 더 포함하는 혈압 추정 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 상대적인 변화값을 산출하는 단계는
    상기 맥압 관련 특징을 캘리브레이션 시점의 맥압 관련 특징으로 정규화하여 제4 변화값을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 오프셋을 획득하는 단계는
    상기 제4 변화값을 오프셋 추정 모델에 입력하고, 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 기초로 오프셋을 획득하는 혈압 추정 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 상대적인 변화값을 산출하는 단계는
    상기 제1 변화값과 제2 변화값을 곱하여 제3 변화값을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 오프셋을 획득하는 단계는
    상기 제3 변화값에 상기 오프셋 추정 모델의 출력 결과를 결합하여 오프셋을 획득하는 혈압 추정 방법.
  24. 제19항에 있어서,
    상기 혈압을 추정하는 단계는
    상기 제1 변화값 및 제2 변화값에 가중치를 부여한 후 상기 오프셋과 결합하고, 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하는 혈압 추정 방법.
  25. 삭제
  26. 제16항에 있어서,
    혈압 추정 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는 혈압 추정 방법.
  27. 사용자로부터 생체신호를 측정하는 생체신호 측정부;
    맥압 측정 장치로부터 사용자의 맥압을 수신하는 통신부; 및
    상기 생체신호로부터 심박출량(cardiac output) 및 총혈관저항(total peripheral resistance)을 포함하는 특징을 추출하고, 캘리브레이션 시점 대비 맥압의 상대적인 변화값을 이용하여 오프셋을 획득하며, 캘리브레이션 시점 대비 상기 추출된 특징의 상대적인 변화값과 상기 획득된 오프셋을 혈압 변화량 추정 모델에 입력하여 혈압 변화량을 추정하고, 추정된 혈압 변화량과 캘리브레이션 시점의 기준 혈압을 이용하여 혈압을 추정하는 프로세서를 포함하는 혈압 추정 장치.
  28. 제27항에 있어서,
    혈압 추정 요청이 수신되면, 상기 맥압 측정 장치를 통해 맥압을 측정하도록 사용자에게 가이드하는 정보를 출력하는 출력부를 더 포함하는 혈압 추정 장치.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 심박출량, 총혈관저항 및 맥압을 각각 캘리브레이션 시점 대비 심박출량, 총혈관저항 및 맥압으로 정규화하여 심박출량, 총혈관저항 및 맥압의 상대적인 변화값을 산출하는 혈압 추정 장치.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 심박출량의 변화값 및 총혈관저항의 변화값에 가중치를 부여한 후 상기 오프셋과 결합하고, 결합 결과에 스케일링 요소를 적용하여 혈압을 추정하는 혈압 추정 장치.
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