KR20110032107A - 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법 및 장치가 제공된다. 인체에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 얻은 용적 맥파를 이차 미분 처리하여 이차 미분 맥파를 얻는다. 상기 이차 미분 맥파에 대하여 변곡점 강조 필터링을 수행하여 상기 이차 미분 맥파의 변곡점을 강조한다. 상기 변곡점이 강조된 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출한다. 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하고 일차 미분하여 기울기 파형을 구한다. 상기 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구한다. 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 갱신한다. 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 밸리 및 상기 피크의 발생 시점 기록을 통해 시간 축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻는다. 상기 피크 및 밸리의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 특징점의 시점을 각각 검출한다.
이차 미분 맥파, 특징점, 변곡점
Description
본 발명은 맥파 검출에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 각 주기의 이차 미분 맥파의 특징점이 나타나는 시점의 분포를 통하여 이차 미분 맥파의 특징점을 검출하여 이차 미분 맥파의 특징점을 보다 정확하고 신뢰성 있게 찾는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
맥파는 심장 박동에 의해 생기는 동맥계 파동의 전달로서 혈관의 노화도와 동맥경화 정도를 판단하는데 유용한 신호이다. 즉, 체 동맥계에 있어서는 심장 박동에 의하여 좌심실 내압이 대동맥 내압을 능가하는 순간에 대동맥 판막이 개방과 더불어 혈액이 구출되면 대동맥 기시부에 내압 증가를 초래하여 동맥이 확장되고, 다음에 수축이 완료되어 심실 내압이 대동맥 내압보다 낮아지면 대동 맥판이 폐쇄되면서 동시에 내압은 급강하하는데, 이때 혈관벽은 탄력에 의해 수축하게 된다. 이렇게 대동맥 내압이 상승 또는 하강하는 변화에 따라서 혈관벽이 확장하였다가 수축하는 동맥벽의 변화가 계속하여 일어난다. 이와 같은 파동이 혈관 벽을 따라서 말초로 전파하는 것을 맥파라고 하며, 맥파에는 일반적으로 압 맥파와 용적 맥파로 나뉜다.
압 맥파는 혈관 내압의 시간적 변화를 기록하는 것으로서, 경동 맥파와 그 밖에 대 혈관의 맥파를 반도체 감압 소자 등을 이용하여 측정한다.
용적 맥파는 혈관 용적의 시간적 변화를 기록하는 것으로서, 말초 혈관계의 용적 변화를 기계적 측정법과 광학적 측정법 등을 이용하여 측정한다. 기계적 측정법은 일정한 크기의 압 용기에 손가락 등을 넣고 물이나 공기의 압력 변화를 측정하여 기록하는 방법이며, 광학적 측정법은 손가락이나 귀 바퀴 등에 헤모글로빈에 대해 민감하게 흡수되는 일정한 파장의 광선을 조사하여 그 흡광도의 변화를 측정하여 기록하는 방법이다. 맥파의 변화를 보면, 심장, 혈관계, 펌프 기능, 동맥 경화 등의 이상 정도를 알 수 있어 정밀 검사에 이용된다. 혈관의 노화도와 동맥경화 정도에 대한 진단은 보통 맥파의 이차 미분 파형에서 특징점을 추출함으로써 이루어진다.
종래의 이차 미분 맥파 특징점 검출 방식은 한 주기의 이차 미분 맥파에서 특징점을 찾게 됨으로써 잡음의 영향에 민감한 결과를 얻게 되고, 이차 미분 맥파의 특성상 특징점이 뚜렷하게 나타나지 않을 경우 검출이 불가능하였다. 이를 보완하기 위한 방법으로 이차 미분 맥파를 평균화하여 특징점을 찾는 방식은 잡음의 영향에 강인한 파형을 얻을 수 있지만 앞서 기술한 것과 같이 미세한 특징점이 평균화되어 사라질 경우 특징점 검출이 불가능하다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 이차 미분 맥파의 특징점을 검출하기 위해 연속적으로 측정된 이차 미분 맥파를 한 주기 단위로 나누고, 나뉜 각각의 주기에서의 변곡점들의 위치들을 누적하여 나타낸 분포를 이용하여 찾아내기 어려운 이차 미분 맥파의 특징점을 검출하는 더욱 정확한 진단할 수 있도록 하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법 및 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법은 (i) 인체에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 얻은 용적 맥파를 이차 미분 처리하여 이차 미분 맥파를 얻는 단계; (ii) 상기 이차 미분 맥파에 대하여 변곡점 강조 필터링을 수행하여 상기 이차 미분 맥파의 변곡점을 강조하는 단계; (iii) 상기 변곡점이 강조된 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하는 단계; (iv) 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하고 일차 미분하여 기울기 파형을 구하는 단계; (v) 단계 (iv)에서 구한 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하는 단계; (vi) 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 갱신하는 단계; (vii) 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 밸리 및 상기 피크의 발생 시점 기록을 통해 시간축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻는 단계; 및 (viii) 단계 (vii)에서 얻은 상기 피크 및 밸리의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 특징점의 시점을 각각 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치는 인체에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 용적 맥파를 얻는 용적 맥파 측정부; 및 상기 용적 맥파를 디지털 처리 및 이차 미분 처리하여 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하고, 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 상기 이차 미분 맥파로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하고, 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 피크 및 상기 밸리의 발생 시점 기록을 통해 시간 축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻고, 상기 밸리 및 상기 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 시점을 각각 검출하는 디지털 신호 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 이차 미분 맥파의 특징점을 이용한 동맥경화 및 혈관 노화도 진단을 위한 것으로, 동맥 경화의 진단에 사용되는 이차 미분 맥파의 특징점을 찾기 어려운 맥파에서도 안정적으로 특징점을 검출함으로써, 이차 미분 맥파의 특징점을 구하는데에 있어 피험자의 움직임이나 외부 잡음 등의 영향에 강인하고, 측정된 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 통하여 특징점을 찾음으로써 찾아진 특징점의 신뢰 성을 높이고 동맥 경화 진단의 신뢰성 역시 높일 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 의해 더욱 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이하, 첨부된 예시 도면에 의거하여 본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치 및 방법을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치는 용적 맥파 측정부(10) 및 디지털 신호 처리부(20)를 포함한다.
용적 맥파 측정부(10)는 인체, 예를 들면 손가락 끝에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 용적 맥파를 얻는다. 용적 맥파 측정부(10)는 인체, 예를 들면 손가락 끝에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 용적 맥파를 측정하기 위한 용적 맥파 센서(11); 상기 용적 맥파 센서(11)로부터의 상기 용적 맥파를 증폭하는 증폭부(12); 및 상기 증폭부(12)로부터의 상기 증폭된 용적 맥파에 포함된 잡음을 제거하는 필터부(13)를 포함한다.
디지털 신호 처리부(20)는 상기 잡음이 제거된 용적 맥파를 디지털 처리 및 이차 미분 처리하여 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하고, 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 상기 이차 미분 맥파로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하고, 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 밸리 및 상기 피크의 발생 시점 기록을 통해 시간축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻고, 상기 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파, 음수 값을 갖는 적어도 하나의 특징점의 시점, 및 양수 값을 갖는 적어도 하나의 특징점의 시점을 각각 검출한다.
상기 디지털 신호 처리부(20)는 아날로그/디지털 변환부(21), 이차 미분 처리부(22), 및 특징점 검출부(23)를 포함한다. 아날로그/디지털 변환부(21)는 상기 잡음이 제거된 용적 맥파를 디지털 형태로 변환한다. 이차 미분 처리부(22)는 상기 디지털 형태의 용적 맥파를 이차 미분 처리하고 변곡점 강조 필터링을 수행하여 상기 이차 미분 맥파의 변곡점을 강조한다.
특징점 검출부(23)는 상기 변곡점이 강조된 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하고, 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하고 일차 미분하여 기울기 파형을 구한다.
특징점 검출부(23)는 상기 구한 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하고, 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 갱신한다.
특징점 검출부(23)는 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 피크 및 상 기 밸리의 발생 시점 기록을 통해 시간축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻고, 상기 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 음수 값을 갖는 적어도 하나의 특징점의 시점, 및 양수 값을 갖는 적어도 하나의 특징점의 시점을 각각 검출한다.
이차 미분 맥파의 특징, 즉 이차 미분 맥파의 기본 형태와 특징점은 도 2에 나타내었다. 도 2에 보인 한 주기의 이차 미분 맥파는 a, b, c, d, e의 5개의 특징점을 갖는다. 이 5개의 특징점은 동맥 경화의 진단 요소로서 유용하게 사용된다. 도 3 내지 도 5는 5분 동안 측정된 이차 미분 맥파에서 발견되는 대표적인 파형이다. 도 3 내지 도 5를 도 2과 비교하여 보면 대체적인 패턴은 비슷하지만 도 3 내지 도 5에서는 특징점 b와 c, d가 잘 구분이 되지 않는다. 그러나 도 4에서는 특징점 b와 c, d가 구분이 되는 것을 알 수 있다. 도 5는 각 주기의 이차 미분 맥파를 평균한 파형으로써 피험자의 대략적인 이차 미분 맥파의 파형은 알 수는 있으나 동맥경화 진단에 필요한 미세한 5개의 특징점은 평균과정에서 사라진 것을 알 수 있다.
상기에서 언급한 바와 같이 동일인에서 연속적으로 측정한 이차 미분 맥파 파형의 모양도 조금씩 다른 것을 알 수 있다. 즉, 조금씩 다른 파형에서 발견할 수 있는 특징점들의 정보를 모아서 특징점 검출에 이용한다면 도 3과 같이 특징점 검출이 어려운 파형에서도 특징점을 검출할 수 있게 된다.
본 발명은 우선 연속으로 측정한 이차 미분 맥파를 한 주기씩 분절하기 위해서 특징점 a점이 존재하는 시점을 기준으로 삼는다. 특징점 a는 각각의 주기에서 가장 큰 값을 갖기 때문에 다른 특징점들에 비해 비교적 간단한 방법으로 검출이 가능하다. 이 특징점 a점이 존재하는 시점을 기준으로 한 주기를 분할하여 각각의 주기를 보면, 도 6에서 보듯이 단순한 평균파형은 신호 대 잡음비는 향상시키지만 미세한 특징점들은 사라지는 것을 알 수 있다. 반면에 한 주기의 파형은 상대적으로 신호 대 잡음비나 움직임과 같은 특정 시간에 발생하는 아티펙트(artifact)에 취약하며, 파형에 따라 특징점 검출이 불가능한 경우가 있다. 본 발명은 이러한 두 가지 측면을 고려하여 한 주기로 분절된 모든 파형들에 대하여 개별적으로 특징점이 존재하는 시점을 추출하여 시간별로 특징점이 발생한 빈도를 계수하여 분포를 구성한다. 이를 위하여 특징점이 나타날 수 있는 전체 시간대를 일정 간격의 시간 구간으로 나눈 후 특징점이 발생한 시간이 속한 시간 구간에 발생 횟수를 1씩 계수함으로써 분포를 얻는다. 이렇게 얻은 분포에서 특징점의 발생 빈도가 높게 나타난 시점이 이차 미분 맥파의 특징점이 존재하는 시점이 된다. 이렇게 함으로써 개별 파형의 오류를 줄일 수 있고, 평균 파형과 같이 특징점이 사라지는 문제를 극복할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법, 즉 상기한 이차 미분 맥파의 특징점 발생 빈도의 분포를 기초로 하여 통상의 특징점 검출에서 이차 미분 맥파의 특징점의 분포를 이용하여 검출되기 어려운 특징점들을 찾는 방법으로서 기 위한 절차를 도 6을 참조하여 설명한다.
용적 맥파 측정부(10)는 인체, 예를 들면 손가락 끝에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 용적 맥파를 얻고, 이차 미분 처리부(22)는 상기 용적 맥파를 이차 미분 처리하여 이차 미분 맥파를 얻는다(단계 41). 이 파형에서 특징점 검출을 용이하게 하기 위하여 변곡점을 강조할 필요가 있다. 이러한 변곡점의 강조를 위해 상기 이차 미분 처리부(22)에 의해 고주파 대역 통과 필터와 비슷한 역할을 하는 변곡점 강조 필터링을 통하여 파형의 변곡점을 더욱 강조한다(단계 42). 그 후, 특징점 검출부(23)에 의해 변곡점이 강조된 이차 미분 파형에서 특징점 a 검출을 통해 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하기 위한 기준 시점으로 삼는다(단계 43). 상기 특징점 a는 도 3에서 보듯이 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는다.
상기 검출된 특징점 a를 통해 한 주기의 이차 미분 맥파 추출을 위해 특징점 a 점을 기준 시점으로 이차 미분 맥파의 한 주기를 추출한다(단계 44). 이때 한 주기의 길이는 특징점 a와 그 다음 특징점 a의 간격이 사람의 심장의 심박수에 아주 밀접한 관계가 있기 때문에 심박수를 통한 심장 박동의 주기를 이용하면 이차 미분 맥파의 한 주기를 추출할 수 있게 된다. 본 발명의 예에서는 사람의 심장박동 주기와 특징점이 존재하는 시점이 1초 이하이기 때문에 특징점 a의 시점을 기준으로 특징점 a점의 시점 이전의 300 ms에서부터 특징점 a점의 시점 이후의 600 ms을 한 주기로 놓고 특징점 a점을 기준으로 하는 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하였다.
상기 단계 44에서 추출된 한 주기의 이차 미분 맥파를 일차 미분하여 기울기 파형을 계산한다(단계 45). 이렇게 계산된 기울기 파형이 0을 가로 지르는 시점에 서 변곡점이 존재하게 된다. 변곡점은 밸리가 위치한 변곡점 시점(단계 46)과 피크가 위치한 변곡점 시점(단계 47)을 나누어서 구한다. 이렇게 두 가지로 구분하여 변곡점을 구하는 이유는 이차 미분 맥파의 특성상 특징점 b, c, 및 d가 거의 비슷한 시점에 있을 가능성이 크기 때문에 피크와 밸리를 구분하지 않고 변곡점을 구하게 되면 특징점 b, c, 및 d의 분포가 합쳐져서 특징점 분포를 통한 구분에 어려움이 발생할 수 있기 때문이다. 밸리와 피크가 나타난 시점은 곧 변곡점이 있는 시점이므로 앞서 계산한 기울기 파형을 이용하여 변곡점이 있는 시점을 얻는다. 이 과정을 상세히 하면, 이차 미분 맥파에서 밸리가 나타나는 시점은 기울기 파형의 값이 음수에서 양수로 변하는 시점이고, 피크가 나타나는 시점은 기울기 파형의 값이 양수에서 음수로 변하는 시점이다. 이렇게 구해진 피크 또는 밸리가 어느 시점에서 몇 번 나타났는지, 즉 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 계속적으로 갱신(단계 48, 단계 49)함으로써 어느 시점에 몇 번의 피크와 밸리가 나타났는지를 알 수 있도록 한다.
모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크 및 밸리의 특징점의 분포에 대한 계산이 완료되었는 지의 여부를 판단한다(단계 50).
단계 50의 판단 결과 단계 50의 판단 결과 모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크와 밸리의 특징점 분포에 대한 계산이 완료되지 않으면, 처리 루틴은 단계 43으로 복귀한다.
이와는 반대로, 모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크와 밸리의 특징점 분포에 대한 계산이 끝나면. 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 피크 와 밸리의 발생 시점 기록을 통해 시간 축에 대한 각 시점에서의 피크와 밸리의 발생 빈도 분포를 얻는다(단계 51).
계산된 피크와 밸리에 대한 변곡점 분포를 통해서 다섯 개의 특징점을 추출할 수 있는데 밸리의 변곡점 분포로부터 음수 값을 갖는 특징점 b, d의 시점을 검출할 수 있고(단계 52), 피크의 변곡점 분포로부터 양수 값을 갖는 특징점 a, c, e의 시점을 검출한다(단계 53).
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 시간에 따른 피크와 밸리의 발생 빈도 분포를 나누어 구하는 방법을 설명하는 도면이다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 피크와 밸리의 특징점 분포와 평균 이차 미분 파형으로서, 5 분 동안 측정한 이차 미분 맥파의 평균 파형과 피크 특징점 분포도와 밸리 특징점 분포도를 나타낸다. 이 그래프를 통해 보듯이 찾기 어려웠던 특징점의 위치를 안정되게 찾을 수 있었다.
이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형이 가능할 것이다.
본 발명에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법 및 장치는 맥파의 특징점을 검출하는데 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 이차 미분 맥파의 기본 형태와 특징점을 나타낸 도면이다.
도 3은 특징점이 뚜렷하지 않은 이차 미분 맥파를 나타낸 도면이다.
도 4는 특징점이 뚜렷한 이차 미분 맥파를 나타낸 도면이다.
도 5는 각 주기를 평균한 이차 미분 맥파의 파형을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 시간에 따른 피크와 밸리의 발생 빈도 분포를 나누어 구하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 피크와 밸리의 특징점 분포와 평균 이차 미 분 파형을 나타낸 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
10: 용적 맥파 측정부 11: 용적 맥파 센서
12: 증폭부 13: 필터부
20: 디지털 신호처리부 21: A/D 변환부
22: 이차 미분 처리부 23: 특징점 검출부
30: 진단 및 디스플레이부
41: 특징점 검출에 사용된 이차 미분 맥파
42: 변곡점 강조 필터링
43: 특징점 a점 검출
44: 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파 추출
45: 일차 미분을 통해 한 주기의 이차 미분 맥파의 기울기 파형 획득
46: 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 시점 계산
47: 기울기 파형으로부터 피크가 위치한 시점 계산
48: 밸리 있는 시점의 빈도 분포 갱신
49: 피크 있는 시점의 빈도 분포 갱신
50: 계산할 데이터가 더 존재하는지 판단
51: 각 시점에서의 피크 및 밸리의 빈도 분포 획득
52: 밸리 분포를 통해 특징점 시점 검출
53: 피크 분포를 통해 특징점 시점 검출
Claims (6)
- (i) 인체에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 얻은 용적 맥파를 이차 미분 처리하여 이차 미분 맥파를 얻는 단계;(ii) 상기 이차 미분 맥파에 대하여 변곡점 강조 필터링을 수행하여 상기 이차 미분 맥파의 변곡점을 강조하는 단계;(iii) 상기 변곡점이 강조된 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하는 단계;(iv) 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하고 일차 미분하여 기울기 파형을 구하는 단계;(v) 단계 (iv)에서 구한 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하는 단계;(vi) 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 갱신하는 단계;(vii) 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 밸리 및 상기 피크의 발생 시점 기록을 통해 시간축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻는 단계; 및(viii) 단계 (vii)에서 얻은 상기 피크 및 밸리의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 시점을 각각 검출하는 단계를 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법.
- 제1 항에 있어서, 단계 (vi)와 단계 (vii) 사이에 모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크 및 밸리의 특징점의 분포에 대한 계산이 완료되었는 지의 여부를 판단하는 단계; 및상기 모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크 및 밸리의 특징점의 분포에 대한 계산이 완료되지 않은 경우 단계 (iii)으로 복귀하고, 상기 모든 이차 미분 맥파로부터 각각의 주기에서의 피크 및 밸리의 특징점의 분포에 대한 계산이 완료된 경우 단계 (vii)로 진행하는 단계를 더 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 방법.
- 인체에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 용적 맥파를 얻는 용적 맥파 측정부; 및상기 용적 맥파를 디지털 처리 및 이차 미분 처리하여 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하고, 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 상기 이차 미분 맥파로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하고, 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 피크 및 상기 밸리의 발생 시점 기록을 통해 시간 축에 대한 각 시점에서의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻고, 상기 밸리 및 상기 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 시점을 각각 검출하는 디지털 신호 처리부를 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치.
- 제3 항에 있어서, 용적 맥파 측정부는손가락 끝에서 혈관의 산소 포화도를 측정하여 얻은 용적 맥파를 측정하기 위한 용적 맥파 센서;상기 용적 맥파 센서로부터의 상기 용적 맥파를 증폭하는 증폭부;상기 증폭부로부터의 상기 증폭된 용적 맥파에 포함된 잡음을 제거하는 필터부를 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치.
- 제4 항에 있어서, 상기 디지털 신호 처리부는상기 잡음이 제거된 용적 맥파를 디지털 형태로 변환하는 아날로그/디지털 변환부;상기 디지털 형태의 용적 맥파를 이차 미분 처리하고 변곡점 강조 필터링을 수행하여 상기 이차 미분 맥파의 변곡점을 강조하는 이차 미분 처리부; 및상기 변곡점이 강조된 이차 미분 맥파에서 한 주기의 이차 미분 맥파에서 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 검출하고, 상기 검출된 가장 큰 양수 값을 갖는 특징점을 기준 시점으로 한 주기의 이차 미분 맥파를 추출하고 일차 미분하여 기울기 파형을 구하고, 상기 구한 기울기 파형으로부터 밸리가 위치한 변곡점 시점 및 피크가 위치한 변곡점 시점을 구하고, 상기 밸리가 위치한 시점의 빈도 분포 및 상기 피크가 위치한 시점의 빈도 분포를 갱신하고, 각 주기의 이차 미분 맥파로부터 구한 상기 밸리 및 상기 피크의 발생 시점 기록을 통해 시간 축에 대한 각 시점에서 의 밸리 및 피크의 변곡점 발생 빈도 분포를 얻고, 상기 피크 및 밸리의 변곡점 발생 빈도 분포를 기초로 하여 이차미분 맥파의 시점을 각각 검출하는 특징점 검출부를 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치.
- 제3 항 내지 제5 항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 추출된 특징점들로부터 진단 및 진단 결과를 디스플레이하는 진단 및 디스플레이부를 더 포함하는 이차 미분 맥파의 특징점 분포를 이용한 특징점 검출 장치.
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