KR20100008875A - 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 심박동 변이 신호를 분석하여 스트레스 지수를 산출하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극, 상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함하여 구성되어, 스트레스를 객관적으로 실시간 측정하고 이를 병원 진료시스템과 공유함으로써 스트레스와 관련된 다양한 질환, 예를 들면 당뇨병, 심근경색, 소화기능장애, 우울증 등에 응용하여 스트레스 정도를 파악하고 이로 인한 질병악화를 예방하는데 기여할 수 있는 효과가 있다.
심전도, 생체신호, HRV, 심박동 변이, 스트레스 지수, 정량화
Description
본 발명은 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 심박동 변이 신호를 분석하여 스트레스 지수를 산출하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
자율 신경은 장기 기능과 물질대사를 조절하고 체내/외적인 환경 요인의 변화에 대하여 적절한 균형을 도모함으로써 생명 유지 활동 및 체내 항상성을 유지시켜주는 신경계이다. 자율신경계는 많은 정신 신체질환과 스트레스성 질환에 관여한다. 특히 환경적 스트레스가 인체에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 자율신경계의 상태를 평가하는 것이 중요하다. 이를 위해 교감신경과 부교감신경의 활동을 정량적으로 평가할 수 있는 대안이 요구되었는데, 이것이 바로 심박동 변이(Heart rate variability, 이하 HRV) 평가 기법이다.
스트레스에는 여러 가지 형태가 있지만, 특히 근로자가 겪는 만성적인 직업성 스트레스의 연구 필요성이 대두되고 있으며, 상기 심박동 변이(HRV)는 정신적 스트레스와 심혈관사고 발생 위험간의 기계적인 연관성을 나타내는 중요한 지표라 할 수 있다.
한편, 자율 신경계 기능 부전 또는 이상은 피로, 우울증, 섬유성 근통, 과민성 대장 증후군, 신경성 식욕부진, 현기증, 기립성 저혈압, 당뇨, 저혈당, 불안, 천식, 고혈압, 부정맥, 불면증 등 매우 많은 스트레스성 증상 및 질환과 관련이 있다.
또한, 최근 사회적 문제가 되고 있는 '과로사'와 '급성 심장사'와 같은 경우에도 스트레스가 그 원인이 된다.
이와 같이 현재 생체신호 특히 심박동 변이(HRV, heart rate variability)신호를 이용한 비침습적인 방법으로 환자의 이상 유무를 진단하는 연구가 활발하게 진행되고 있다.
스트레스의 경우 다양한 방법으로 정량화하려는 시도가 있어왔지만, 신체의 항상성을 조절하는 자율신경계의 교감신경과 부교감신경의 비율(주파수 영영에서 LF/HF 비)로 스트레스를 평가하는 방법이 가장 일반적이다. 일반적으로 5분 동안의 심박동 데이터로 계산되며, 데이터의 길이 또는 시간에 따라 계산된 값에 편차가 발생한다. 이것은 데이터 자체의 시간에 따른 변화를 적절하게 반영하지만 피험자의 움직임이나 다른 외적인 요인에 의해서 그 정확도가 많이 떨어지기 때문이다.
상기에서 살펴본 바와 같이 종래에는 개인이 병원 이외의 장소에서 자신의 스트레스를 용이하게 측정할 수 있는 방법이 없고, 또한 객관적으로 스트레스를 정량화하지 못하였고, 병원이 이를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템이 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 스트레스를 객관적으로 실시간으로 측정하고, 측정된 데이터를 병원 진료 시스템과 공유할 수 있는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극, 상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함한다.
여기서, 상기 신호처리부는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 HRV 신호 추출부, 상기 HRV 신호 추출부에서 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 HRV 신호 분석부 및 상기 HRV 신호 분석부의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 스트레스 평가부를 포함한다.
또한, 상기 HRV 신호 추출부는 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이를 계산한다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 상기 신호처리부에서 계산한 스트레스 지수를 출력하는 디스플레이부를 더 포함한다.
상기 사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송한다.
상기 무선 통신부는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 사용자의 이동통신 단말기로 스트레스 지수를 송신한다.
또한 상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 사용자로부터 심전도 데이터를 수집하는 제 1 단계, 상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장하는 제 2 단계, 상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 단계 및 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 제 4 단계를 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 제 3 단계는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 제 1 과정, 상기 제 1 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 제 2 과정 및 상기 제 2 과정에서 계산한 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 과정을 포함하여 이루어진다.
또한, 상기 제 1 과정은 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 3 단계 후에 상기 제 2 단계에서 계산된 스트레스 지수를 디스플레이 장치로 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 4 단계 후에 상기 사용자의 이동통신 단말기가 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 제 4 단계는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송한다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법은 기존의 스트레스 분석방법을 응용한 고유의 스트레스 지수를 추출함으로써 좀더 정확하게 스트레스 정도를 정량화할 수 있다.
또한, 기존에는 어려웠던 스트레스를 객관적으로 실시간 측정하고 이를 병원 진료시스템과 공유함으로써 스트레스와 관련된 다양한 질환, 예를 들면 당뇨병, 심근경색, 소화기능장애, 우울증 등에 응용하여 스트레스 정도를 파악하고 이로 인한 질병악화를 예방하는데 기여할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 내용 및 실시예를 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 전체적인 구성 및 동작이 개략적으로 도시된 도이다.
도 1을 참조하여 본 발명의 전체적인 구성 및 동작을 개략적으로 설명하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치(100)는 전극(110)을 포함하여 구성되며, 전극(110)은 사용자의 인체에 부착된다.
본 발명에 따른 스트레스 모니터링 장치(100)는 휴대가 용이한 사이즈로 제작되며, 전극(110)을 통해 수집된 심전도 데이터를 실시간으로 기록하여 심박동 변이(HRV) 신호를 분석하고, 스트레스 지수를 계산하여 스트레스 지수를 디스플레이 창을 통하여 출력한다.
상기 스트레스 지수는 사용자의 이동통신 단말기(200), 즉 휴대폰으로 전송되고, 휴대폰은 수신한 스트레스 지수를 다시 무선으로 병원 내에 구축된 서버로 전송한다.
도 2는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 구성이 도시된 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 전극(110), 메모리(120), 신호처리부(130), 무선 통신부(140), 디스플레이부(150)을 포함한다.
전극(110)은 인체에 부착되어 생체신호, 여기서는 일례로 심전도 데이터를 수집한다.
메모리(120)는 상기 전극(110)에 의해 수집된 심전도 데이터를 실시간으로 저장한다.
상기 메모리(120)에 저장된 심전도 데이터는 신호처리부(130)에 의해 분석된다.
신호처리부(130)는 상기 메모리(120)의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산한다.
여기서, 신호처리부(130)는 일 실시예로 5 분 간격으로 심박동 변이 신호를 분석하도록 구성된다.
본 발명에서 신호처리부(130)는 신호 자체에 포함된 주파수 성분뿐만 아니라 비선형적인 요소도 함께 고려한다. 즉 심장 역학(heart dynamics)은 예측할 수 없는 비선형적인 움직임이기 때문에 선형적 분석방법인 주파수 분석만으로는 한계가 있기 때문이다.
따라서, 본 발명은 비선형 분석방법을 동시에 고려함으로써 피험자의 실질적인 상태를 잘 반영한다.
본 발명에서 사용하는 비선형 분석방법으로는 DFA(detrend fluctuation analysis) , 푸잉카레 맵(poincare map), 미분 신호의 표준편차 비, 근사 엔트로피(approximate entropy)가 스트레스를 잘 나타내는 비선형지수라는 결과를 얻었으며, LF/HF 비를 포함한 5가지 분석방법으로 계산된 값의 평균값으로 스트레스 지수를 재평가한다.
무선 통신부(140)는 신호처리부(130)에서 계산된 정량화된 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기(200)로 전송하거나, 직접 병원 내에 구축된 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 전송하도록 구성될 수 있다.
여기서, 개인건강정보 시스템이란 병원 내에 구축되는 서버를 포함하는 시스템을 말하는 것으로, 명칭에 관계없이 환자의 건강 정보에 관한 기록을 보유하고 있는 시스템을 의미한다.
디스플레이부(150)는 상기 신호처리부(130)에서 계산된 스트레스 지수가 출력되는 출력장치이다.
도 3은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 신호처리부의 상세 구성이 도시된 블럭도이다.
도 3을 참조하면, 신호처리부(130)는 HRV 신호 추출부(131), HRV 신호 분석부(132) 및 스트레스 평가부(133)를 포함하여 구성된다.
먼저 HRV 신호 추출부(131)는 메모리에 저장된 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다.
HRV 신호 분석부(132)는 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산한다.
스트레스 평가부(133)는 상기 HRV 신호 분석부(132)의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 하기의 수학식에 따라 스트레스 지수를 계산한다.
여기서, 
는 LF/HF 비, 
는 DFA 분석 결과값, 
는 푸앵카레 맵 분석 결과값, 
는 미분신호의 표준편차 비, 
는 근사 엔트로피 값이다.
도 4는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법이 도시된 순서도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 먼저 사용자로부터 생체신호, 즉 심전도 데이터를 수집한다(S110).
다음으로, 상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장한다(S120).
그 후 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 5 분 간격으로 읽어 심박동 변이 신호를 추출한다(S130).
상기 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산한다(S140).
다음으로, 계산된 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산한다(S150).
여기서, 스트레스 지수는 상기의 [수학식 1]에 따라 계산된다.
스트레스 지수가 계산되면, 계산된 스트레스 지수를 사용자가 알 수 있도록 출력한다(S160).
다음으로, 사용자의 이동통신 단말기로 상기 스트레스 지수를 전송한다(S170).
사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 수신하면 병원 내에 구축되어 있는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송한다(S180).
병원으로 전송된 데이터들은 병원에 있는 의료진에 의해 모니터링 될 수 있으며, 병원에서는 축적된 스트레스 정보를 재분석하여 심혈관질환 발생위험도, 당뇨병의 악화 등을 미리 예측하고 대비할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 의한 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법을 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면 에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 전체적인 구성 및 동작이 개략적으로 도시된 도,
도 2는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 구성이 도시된 블럭도,
도 3은 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 신호처리부의 상세 구성이 도시된 블럭도,
도 4는 본 발명에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법이 도시된 순서도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
110: 전극 120: 메모리
130: 신호처리부 131: HRV 신호 추출부
132: HRV 신호 분석부 133: 스트레스 평가부
140: 무선 통신부 150: 디스플레이부
200: 이동통신 단말기
Claims (14)
- 신체에 부착되어 심전도 데이터를 수집하는 전극;상기 전극에 의해 수집된 심전도 데이터가 실시간으로 저장되는 메모리;상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 신호처리부; 및상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 무선 통신부를 포함하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
- 청구항 1에 있어서,상기 신호처리부는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 HRV 신호 추출부;상기 HRV 신호 추출부에서 추출된 심박동 변이 신호를 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 HRV 신호 분석부; 및상기 HRV 신호 분석부의 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 스트레스 평가부를 포함하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장 치.
- 청구항 2에 있어서,상기 HRV 신호 추출부는 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
- 청구항 2 또는 청구항 3에 있어서,상기 스트레스 평가부는 하기의 수학식에 의해 스트레스 지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
(여기서,는 LF/HF 비,
는 DFA 분석 결과값,
는 푸앵카레 맵 분석 결과값,
는 미분신호의 표준편차 비,
는 근사 엔트로피 값)
- 청구항 1에 있어서,상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치는 상기 신호처리부에서 계산한 스트레스 지수를 출력하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
- 청구항 1에 있어서,상기 사용자의 이동통신 단말기는 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
- 청구항 1에 있어서,상기 무선 통신부는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 사용자의 이동통신 단말기로 스트레스 지수를 송신하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치.
- 사용자로부터 심전도 데이터를 수집하는 제 1 단계;상기 심전도 데이터를 실시간으로 메모리에 저장하는 제 2 단계;상기 메모리의 심전도 데이터를 읽어 설정된 시간 간격으로 심박동 변 이(Heart Rate Variability, HRV) 신호를 분석하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 단계; 및상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 제 4 단계를 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
- 청구항 8에 있어서,상기 제 3 단계는 상기 메모리로부터 심전도 데이터를 읽어 심박동 변이 신호를 추출하는 제 1 과정;상기 제 1 과정에서 추출된 심박동 변이 신호에 대해 LF/HF 비율 분석, DFA(detrend fluctuation analysis) 분석, 푸앵카레 맵(poincare map) 분석, 미분신호의 표준편차 비 분석 및 근사 엔트로피(approximate entropy) 분석을 수행하여 각 분석 결과값을 계산하는 제 2 과정; 및상기 제 2 과정에서 계산한 5 가지 분석 결과값을 이용하여 스트레스 지수를 계산하는 제 3 과정을 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
- 청구항 9에 있어서,상기 제 1 과정은 상기 메모리로부터 매 5 분 간격으로 심전도 데이터를 읽 어 심박동 변이 신호를 추출하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
- 청구항 9 또는 청구항 10에 있어서,상기 제 3 과정은 하기의 수학식에 의해 스트레스 지수를 계산하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
(여기서,는 LF/HF 비,
는 DFA 분석 결과값,
는 푸앵카레 맵 분석 결과값,
는 미분신호의 표준편차 비,
는 근사 엔트로피 값)
- 청구항 8에 있어서,상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 3 단계 후에 상기 제 2 단계에서 계산된 스트레스 지수를 디스플레이 장치로 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
- 청구항 8에 있어서,상기 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법은 상기 제 4 단계 후에 상기 사용자의 이동통신 단말기가 상기 스트레스 지수를 병원 내에 구축되는 개인건강정보 시스템(Personal Health Data System)으로 무선으로 전송하는 제 5 단계를 더 포함하여 이루어지는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
- 청구항 8에 있어서,상기 제 4 단계는 블루투스(bluetooth)를 이용하여 상기 스트레스 지수를 사용자의 이동통신 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 방법.
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