KR20130048099A - 심플리시티 기반의 심음 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

심음 분석 방법이 개시된다. 본 심음 분석 방법은 기 측정된 심음 신호로부터 심음의 심플리시티(simplicity)를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하는 단계, 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계, 추출된 가우시안 적합곡선에서 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 단계 및 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 심음 주성분을 정확하게 검출할 수 있다.

Description

심플리시티 기반의 심음 분석 장치 및 그 방법{AN APPARATUS OF HEART SOUND ANALYSIS BASE ON SIMPLICITY AND THE METHOD}

본 발명은 심음 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 가우시안 곡선 적합법을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 심플리시티(simplicity) 기반의 심음 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

심음도(PCG: Phonocardiography) 검사는 심장 질병을 초기에 진단하는 1차적이고 기본적인 수단으로서 임상에서 많이 활용되고 있다. 하지만 의사가 능숙하게 청진기를 다루려면 오랜 시간의 청진기 듣기 훈련이 필요하고, 청진기로 심장병을 진단할 시 주관적인 판단이 들어가게 되며, 일부 심음은 사람의 청각으로 구분하기 쉽지 않다는 문제점이 있다. 최근에 심전도(ECG), 근전도(EMG), 심초음파검사 등 정밀한 검사방법이 많이 활용되고 있지만 초기 진단 수단으로 사용하기에는 가격이 비싸고 병원에서 의사가 진단해야 한다는 제한이 있다. 일반 심장병은 평시에는 괜찮고 병이 발작할 때에만 이상 징후가 나타나며 이에 따른 긴급한 대응이 필요하기에 가정에서도 사용할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 단말기를 개발할 필요가 있다. 최근에 전자청진기의 출시로 하여 PCG에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며 전자청진기를 이용한 자동 심음 분석기는 가정용 헬스 케어 시스템 및 의료 보조진단 장비로도 사용이 가능하다.

정상 심음은 이첨판과 삼첨판이 닫히는 소리 S1, 두 반월판이 닫히는 소리 S2로 구성되며 S1, S2를 심음 주성분이라 한다. 심장질환의 경우 S2 분열(두 반월판이 닫히는 시간 차이가 명확한 경우), S3 또는 S4로 인한 분마음, 수축기 또는 확장기에 심잡음이 생기는 경우 등이 있다. 따라서 이상신호의 출현 여부와 심잡음의 발생 위치 검출은 심장질환을 진단하는데 중요한 정보가 된다.

기존의 심음 분석 방법으로는 에너지에 기반한 포락선 추출 방법, Haghighi-Mood와 Torry가 제안한 sub-band 에너지에 기반한 포락선 추출 방법, Shannon 에너지에 기반한 포락선 추출방법, Hilbert 변환에 기반한 포락선 추출 방법, wavelet에 기반한 방법, 모멘트에 기반한 방법, 심음 모델에 기반한 방법 등이 있다. 포락선 추출에 기반한 방법은 S1, S2가 도미넌트하다는 가정이 있게 되고 심잡음의 에너지가 큰 경우 틀리게 판정되며, wavelet에 기반한 방법은 저주파 심잡음이 분리되지 않는 문제점이 있으며, 심음 모델에 기반한 방법은 모델의 정확성으로 하여 성능이 저하된다. 2005년 Nigam가 심플리시티(simplicity)에 기반한 심음 분석 기법을 제안하였는데, 상대적으로 간단한 S1, S2, S3, S4 심음 신호의 심플리시티(simplicity)는 비교적 큰 값을 가지고 비교적 복잡한 형태를 갖는 심잡음은 조금 작은 값을 가지게 되며 에너지의 영향을 크게 받지 않는다는 특징이 있다. 2008년 Nigam는 fuzzy clustering 기법을 이용하여 심플리시티(simplicity)를 분석하는 방법을 제안하였다. Fuzzy clustering 기법으로 심플리시티를 세 클래스로 클러스터링 하여 심플리시티 값이 높은 클래스는 심음 주성분 구간이고 심플리시티 값이 중간값을 가지는 클래스는 심잡음 구간이며 심플리시티 값이 낮은 클래스는 묵음구간이라고 판단한다. 하지만 이때 심음 심플리시티값이 높은 값과 낮은 값 사이에서 상승/하강하는 과도구간도 중간 클래스로 분리되어 중간클래스에 짧은 구간의 피크가 생성되며, 이로 인하여 심잡음을 정확하게 판단할 수 없어 심음 주성분을 정확하게 검출하는데 어려움이 있다.

본 발명은 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은 가우시안 곡선 적합법을 이용하여 심음 주성분을 검출함으로써, 심음 주성분을 정확하게 검출할 수 있는 심음 분석 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법은, 기 측정된 심음 신호로부터 심음의 심플리시티(simplicity)를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하는 단계, 상기 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계, 상기 추출된 가우시안 적합곡선에서 상기 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 단계 및 상기 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 추출된 심플리시티 곡선의 오프셋(offset)을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계는, 상기 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출할 수 있다.

그리고, 상기 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계는,

아래의 가우시안 곡선 적합식을 이용하여 상기 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 파라미터를 추출할 수 있다.

여기서, q는 가우시안 믹스 수, a, b 및 c는 가우시안 파라미터로서 각각 가중치, 평균 및 표준편차를 의미한다.

바람직하게는, 상기 가우시안 믹스 수는 5일 수 있다.

그리고, 상기 심잡음을 제거하는 단계는, 상기 추출된 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하는 단계 및 상기 복수의 가우시안 성분 중 상기 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 심음 주성분을 검출하는 단계는, 상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분에 대응하는 가우시안 파라미터를 이용하여 상기 심음 주성분의 위치를 검출하는 단계 및 상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분을 이용하여 상기 심음 주성분의 지속시간을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 심음 주성분을 검출하는 단계는, 상기 추출된 가우시안 성분 중 겹치는 가우시안 성분이 있는 경우, 상기 겹치는 가우시안 성분을 하나의 가우시안 성분으로 병합하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 병합된 가우시안 성분을 기초로 상기 심음 주성분의 위치 및 지속시간을 검출할 수 있다.

그리고, 상기 심음 주성분을 검출하는 단계는, 심장 수축기와 확장기의 간격의 차이를 이용하여 상기 심음 주성분의 종류를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치는, 기 측정된 심음 신호로부터 심음 신호의 심플리시티(simplicity)를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하는 심플리시티부, 상기 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 추출부, 상기 추출된 가우시안 적합곡선에서 상기 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 심잡음 제거부, 상기 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 주성분 검출부를 포함한다.

또한, 상기 추출된 심플리시티 곡선의 오프셋(offset)을 제거하는 오프셋 제거부를 더 포함할 수 있다.

여기서, 상기 추출부는, 상기 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출할 수 있다.

그리고, 상기 심잡음 제거부는, 상기 추출된 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하고, 상기 복수의 가우시안 성분 중 상기 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거할 수 있다.

한편, 상기 주성분 검출부는, 상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분에 대응하는 가우시안 파라미터를 이용하여 상기 심음 주성분의 위치를 검출하는 위치 검출부 및 상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분을 이용하여 상기 심음 주성분의 지속시간을 검출하는 지속시간 검출부를 포함할 수 있다.

이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 심플리시티 기반의 심음 분석 장치 및 방법에 가우시안 곡선 적합법을 적용함으로써 심음 주성분을 정확하게 검출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 심음 신호의 예시적인 심플리시티 결과를 나타낸다.
도 4 및 도 5는 각각 오프셋이 있을 때와 오프셋을 제거했을 때 가우시안 곡선 적합법으로 적합한 결과를 보여준다.
도 6 내지 도 8은 각각 가우시안 믹스 수가 3, 4 및 5일 때의 가우시안 곡선 적합 결과를 나타낸다.
도 9는 심음 신호에 믹스 수가 5인 가우시안 곡선 적합 후, ac_rate를 계산한 히스토그램이다.
도 10은 도 8에 나타난 가우시안 성분 중에서 겹치는 가우시안 성분을 병합한 결과를 나타낸다.
도 11은 도 10의 가우시안 적합곡선으로부터 심음 주성분의 위치 및 지속시간을 검출한 결과를 나타낸다.
도 12 내지 도 15는 가우시안 곡선적합법을 이용한 심플리시티 기반의 심음 분석 결과를 보여준다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해서 구체적으로 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 1에 따르면, 심음 분석 방법은, 기 측정된 심음 신호로부터 심음의 심플리시티를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하고(S110), 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출한다(S120). 그리고, 추출된 가우시안 적합곡선에서 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거한다(S130). 그 후, 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출한다(S140).

먼저, 심플리시티 곡선을 추출하는 단계(S110)에 대해서 구체적으로 설명한다. 심플리시티(simplicity)란 다이나믹 시스템에서 신호의 복잡도를 나타내는 척도이다. 고유값 스펙트럼(Eigenvalue spectrum)에 기반한 심플리시티는 여러 가지 생리학적 신호의 복잡도 표현에서 비교적 좋은 효과를 보이고 있다.

심음 신호의 심플리시티를 계산하기 위하여 먼저 trajectory matrix X를 구성한다. 프레임의 길이가 N일 때, m개 샘플로 한 서브프레임을 구성하며, 한 샘플씩 이동하면서 총 p=N-m+1개의 서브프레임을 구성하여 아래의 수학식 1과 같은 p×m trajectory matrix X를 구성한다.

심플리시티 계산 과정을 아래의 수학식 2를 참고하여 설명한다.

1. 수학식 2의 식 (1)과 같이 trajectory matrix 의 공분산 행렬C를 구한다. 여기서 p는 서브프레임 개수로서 공분산 행렬을 정규화하기 위한 것이다.

2. 공분산 행렬 C의 고유값

을 구하고 식 (2)과 같이 정규화 한다.

3. 식 (3), (4)와 같이 고유값의 엔트로피(entropy)를 이용하여 심플리시티 척도 S를 계산한다.

분석 프레임을 한 샘플씩 이동시키면서 1 ~ 3 과정을 반복 수행한다. 위 과정에서 프레임 길이 N, 서브프레임 길이 m은 심플리시티 결과에 영향을 주게 되므로 잘 선택하여야 한다.

도 3은 심음 신호의 예시적인 심플리시티 결과를 나타낸다. 도 3에 따르면 심음 주성분 S1, S2는 상대적으로 신호가 간단하고 심플리시티 값이 크게 나오며, 심잡음은 신호가 상대적으로 복잡하여 심플리시티값이 작게 된다. 여기서 신호가 없는 구간의 심플리시티 값을 작게 하기 위하여 가우시안 백색잡음을 표준편차 0.02로 첨부한다. 첨가한 백색잡음은 표준편차가 매우 작기에 신호 없는 구간의 심플리시티 값은 현저하게 낮추어 주고 신호에 대해서는 거의 영향이 없다. 심음이 거의 주기적이기에 심플리시티도 주기적으로 나오며 auto-correlation을 이용하여 심음 주기

를 계산하여 쉽게 한 주기의 심음 신호와 심플리시티 곡선을 추출할 수 있다. 여기서, 편의상 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하여 설명할 것이나, 한 주기 이상의 심플리시티 곡선을 추출하여 심음 신호를 분석할 수 있음은 물론이다.

여기서, 심플리시티 곡선을 추출한 후, 추출한 심플리시티 곡선에 오프셋을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다. 먼저 심음 신호의 심플리시티를 계산하고 심음 주기를 구하여 한 주기 심플리시티 곡선을 추출한다. 심플리시티 곡선에는 offset가 있게 되는데, 이로 인하여 가우시안 곡선적합 시 표준편차가 매우 큰 가우시안 적합곡선이 생기며 불필요한 정보를 주게 되므로 아래의 수학식 3과 같이 offset를 제거한다.

도 4 및 도 5를 참고하여 오프셋을 제거했을 때의 결과를 설명한다. 도 4 및 도 5는 각각 오프셋이 있을 때와 오프셋을 제거했을 때 가우시안 곡선 적합법으로 적합한 결과를 보여준다. 도 4 및 도 5에서 굵은 선은 심음 신호의 심플리시티 곡선이고 점선은 가우시안 곡선 적합법으로 적합하였을 때의 각 가우시안 성분이다. 그림 도 4에서 표준편차가 매우 큰 가우시안 성분이 있게 되는데 이것은 오프셋로 하여 생성되며 심잡음을 정확하게 적합하지 못한다. 도 5에서 오프셋 제거 후 심잡음이 세 개 가우시안으로 적절하게 적합 되였음을 볼 수 있다.

다음으로, 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계(S120)에 대해서 구체적으로 설명한다. 여기서, 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계는, 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출할 수 있다.

곡선 적합법은 관측 데이터를 최적으로 모델링한 다음 모델 파라미터를 추출하여 신호를 분석하고 evaluation 하는 기법으로써 통계학에서 데이터 분석시 많이 사용되고 있다. 심음 주성분의 심플리시티는 가우시안 모양에 근접되므로 가우시안 곡선 적합법을 적용하는 것이 합리적이다. 가우시안 곡선적합 모델은 아래의 수학식 4와 같다. 여기서, 또한, a, b 및 c는 가우시안 파라미터로서, a는 가중치이고 b는 평균, c는 표준편차를 뜻하고

로 되며, q는 믹스 수가 된다.

여기서, 도 6 내지 도 8을 참조하여 절적한 가우시안 믹스 수에 대하여 설명한다. 도 6 내지 도 8은 각각 가우시안 믹스 수가 3, 4 및 5일 때의 가우시안 곡선 적합 결과를 나타낸다. 가우시안 믹스 수가 3일 때와 4일 때는 도 6 및 도 7과 같이 일부 심플리시티 신호가 틀리게 적합 되는 것을 볼 수 있다. 그림 도 6에서 심잡음과 심음 주성분 S2가 하나의 가우시안 성분으로 적합 됨으로 인하여 심잡음을 검출할 수가 없게 된다. 도 7에서는 심음 주성분 S2, S3가 하나의 가우시안으로 적합 됨으로 하여 S3을 검출할 수 없다. 도 8을 참조하면 가우시안 믹스 수가 5일 때 심플리시티 신호를 정확하게 적합할 수 있는 것을 볼 수 있다.

가우시안 적합곡선에서 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 단계(S130)에 대해서 구체적으로 설명한다. 심잡음을 제거하는 단계(S130)는 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계에서(S120) 추출한 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하는 단계 및 복수의 가우시안 성분 중 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.

일반적으로 심음 주성분 S1, S2의 심플리시티 값은 비교적 크고 표준편차가 작으며, 심잡음의 심플리시티 값은 비교적 작으며 평탄하다. 따라서, 가우시안 곡선 적합을 한 후 심음 주성분을 적합한 가우시안 성분은 가중치가 a가 비교적 크고 표준편차 c가 비교적 작으며, 반대로 심잡음을 적합한 가우시안 성분은 가중치 a가 비교적 작고 표준편차 c가 상대적으로 크다. ac_rate, 즉, 가우시안 파라미터 중 a와 c의 비율을 아래의 수학식 5와 같이 정의하면 심음 주성분을 적합한 가우시안 성분의 ac_rate는 비교적 크고 심잡음을 적합한 가우시안 성분의 ac_rate는 비교적 작을 수 있다. 여기서, 값이 너무 작기에 계산의 편리를 위하여 1000배 이득을 주어 계산할 수 있다.

아래의 표 1은 도 8의 각 가우시안 적합곡선의 파라미터를 보여준다. 심음 주성분을 적합한 가우시안 성분의 ac_rate는 비교적 크고, 심잡음을 적합한 가우시안 성분의 ac_rate는 비교적 작은 값을 가질 수 있다. ac_rate에 적절한 문턱값을 설정하여 문턱값 이상이면 심음 주성분이고 문턱값 이하이면 심잡음으로 판단할 수 있다.

도 9는 심음 신호에 믹스 수가 5인 가우시안 곡선 적합 후, ac_rate를 계산한 히스토그램이다. ac_rate의 적절한 문턱값을 계산하기 위하여 예시적인 심음 신호를 오프셋을 제거하고, 믹수 수가 5인 가우시안 곡선적합으로 적합 한 다음 ac_rate를 계산하여 히스토그램을 그렸다. 그림 5에서 볼 수 있는 바와 같이 심잡음의 ac_rate는 1.6 이하이고 1에서 피크 값을 보이며, 심음 주성분 S1, S2, S3, S4의 ac_rate는 3.6에서 피크 값을 보인다. 히스토그램으로부터 ac_rate가 1.6보다 작으면 심잡음으로 판단하고 1.6보다 크면 심음 주성분 S1, S2, S3, S4로 판단할 수 있으며, 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거할 수 있다.

다음으로, 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계(S140)에 대해서 구체적으로 설명한다. 심음 주성분을 검출하는 단계(S140)는 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분에 대응하는 가우시안 파라미터를 이용하여 심음 주성분의 위치를 검출하는 단계 및 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분을 이용하여 심음 주성분의 지속시간을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 추출된 가우시안 성분 중 겹치는 가우시안 성분이 있는 경우, 겹치는 가우시안 성분을 하나의 가우시안 성분으로 병합하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 도 8 및 도 10을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 10은 도 8에 나타난 가우시안 성분 중에서 겹치는 가우시안 성분을 병합한 결과를 나타낸다. 도 8에서 심잡음를 적합한 가우시안 성분을 제거하면 나머지는 심음 주성분 S1, S2로 된다. S1, S2 심음 주성분은 서로 일정한 간격을 두고 떨어져 있기에 겹치는 가우시안 성분을 하나의 가우시안으로 다시 적합하면 각각의 S1, S2 심음 성분을 추출할 수 있다. 여기서, 가우시안 성분이 겹치는 여부는

로 판단한다.

아래의 표 2는 도 10의 두 가우시안 성분의 가우시안 파라미터를 나타낸다. 여기서, 파라미터 b는 심음 주성분 S1, S2의 중심위치이므로, 심음 주성분의 위치를 검출할 수 있다. 또한, 각 가우시안 성분을

로 게이트 하여 각 심음 성분의 지속시간을 검출할 수 있다.

도 11은 도 10의 가우시안 적합곡선으로부터 심음 주성분의 위치 및 지속시간을 검출한 결과를 나타낸다. 도 11에서 도 10의 가우시안 성분 및 가우시안 파라미터로 부터 각 심음 주성분의 위치를 정확하게 판정하고

로 게이트 함으로써 심음 주성분 지속시간을 정확하게 측정할 수 있음을 알 수 있다.

한편, 심음 주성분을 검출하는 단계(S140)는 심장 수축기와 확장기의 간격의 차이를 이용하여 심음 주성분의 종류를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 가우시안 적합곡선으로부터 심음 성분을 추출한 다음, 심장 수축기가 확장기보다 짧다는 심음 특성에 의하여 S1, S2를 쉽게 판정할 수 있다. 또한, S3, S4가 있는 경우 S2와 S3 혹 S1과 S4의 간격이 제일 짧다는 특성을 이용하면 수축기와 확장기를 확정할 수 있고, 이에 따라, S1, S2, S3, S4 판정 할 수 있다. 또한, S1, S2 위치가 판정되면 심잡음의 위치에 따라 수축기 심잡음인지 확장기 심잡음인지를 판단 할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 2에 따르면, 심음 분석 장치(200)는 심플리시티부(210), 추출부(220), 심잡음 제거부(230) 및 주성분 검출부(240)를 포함한다.

심플리시티부(210)는 심플리시티 곡선을 추출한다. 구체적으로, 심플리시티부(210)는 기 측정된 심음 신호로부터 심음의 실플리시티를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시트 곡선을 추출할 수 있다. 여기서, 기측정된 심음 신호는 저장부(미도시)에 기 저장되어 있을 수 있으며, 또는, 심음 분석 장치(200)와 연결된 심음 측정 장치(미도시)를 이용하여 측정할 수 있다. 심플리시티부(210)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 심플리시티 곡선을 추출하는 단계(S110)에 대응될 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 생략한다.

한편, 심음 분석 장치(200)는 오프셋 제거부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 오프셋 제거부는 심플리시티부(210)에서 추출된 심플리시티 곡선의 오프셋(offset)을 제거한다. 오프셋 제거부는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 오프셋을 제거하는 단계(미도시)에 대응될 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 생략한다.

추출부(220)는 심플리시티 곡선으로부터 가우시안 적합곡선을 추출한다. 구체적으로, 추출부(220)는 심플리시티부(210)에서 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출할 수 있다. 추출부(220)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계(S120)에 대응될 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 생략한다.

심잡음 제거부(230)는 가우시안 적합곡선에서 심잡음에 해당하는 성분을 제거한다. 구체적으로 심잡음 제거부(230)는 추출부(220)에서 추출된 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하고, 복수의 가우시안 성분 중 상기 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거할 수 있다. 심잡음 제거부(230)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 단계(S130)에 대응될 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 생략한다.

주성분 검출부(240)는 모멘트 특성 파형을 이용하여 심음 주성분을 검출한다. 이를 위하여 주성분 검출부(240)는 위치 검출부(241) 및 지속시간 검출부(242)를 포함할 수 있다. 위치 검출부(241)는 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분에 대응하는 가우시안 파라미터를 이용하여 상기 심음 주성분의 위치를 검출하고, 지속시간 검출부(242)는 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분을 이용하여 심음 주성분의 지속시간을 검출할 수 있다. 주성분 검출부(240)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 심음 주성분을 검출하는 단계(S140)에 대응될 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 생략한다.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 장치(200)는 심플리시티부(210), 추출부(220), 심잡음 제거부(230) 및 주성분 검출부(240)를 각각 별개의 구성인 것으로 설명하였으나, 심음 분석 방법에 관한 프로그램 코드가 저장된 프로세서와 같이 심음 분석 장치(200)는 하나의 구성으로 구현될 수도 있다.

이하에서, 도 12 내지 도 15를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법에 대한 실험 결과를 설명한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷에 공개된 심음 파일 22개를 8kHz로 다운샘플링하여 사용하였다. 심플리시티를 계산할 때 N=50, m=10으로, 백색 가우시안 잡음을 σ=0.02로 첨부하였다. 심플리시티 곡선을 가우시안으로 적합할 때 믹스 수는 5개, 심잡음을 판단하는 ac_rate 문턱값은 1.6, 심잡음 제거 후 나머지 가우시안이 겹치는 여부는

로 판정하며, 겹치는 가우시안 성분은 하나의 가우시안으로 다시 적합하여 S1, S2, S3, S4 심음 성분을 추출하였다. 다음, 다시 적합된 각 가우시안 곡선을

로 게이트 하여 S1, S2, S3, S4 심음 성분의 지속시간을 계산하였다.

도 12 내지 도 15는 가우시안 곡선적합법을 이용한 심플리시티 기반의 심음 분석 결과를 보여준다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 심음 분석 방법에 의해 각 심음 성분의 위치 판정과 S1, S2, S3, S4 심음성분의 지속시간을 정확하게 찾을 수 있음을 볼 수 있다.

믹스 수가 많은 경우 가우시안 곡선 적합은 더 잘 이루어지지만 심잡음을 적합하는 가우시안의 표준편차가 작아지므로 ac_rate 값이 커지게 되고 심잡음을 제거하는 것이 더 힘들어진다.

fuzzy c-means clustering 기법으로 심플리시티 값이 큰 클래스, 중간 클래스, 작은 클래스 세 개로 클러스터링할 경우, 심플리시티 값이 상승하거나 하강하는 과도과정도 중간 클래스로 클러스터링 되므로 이로 하여 생기는 짧은 구간의 피크를 제거하여야 하는데, 심플리시티 값의 변화가 늦은 경우 심잡음을 판정하는데 어려움이 있다. 실험에 이용된 22개 심음 파일 중 fuzzy c-means clustering 기법으로는 13개의 심음을 정확하게 게이트 할 수 있었고, 본 발명의 일 실시 예에 따른 가우시안 곡선 적합법을 이용하는 심음 분석 방법은 18개 심음을 정확하게 게이트 할 수 있었다.

게이트 성공률은 본 논문에서 제안한 방법이 높고, fuzzy c-means clustering 기법과 비교할 때 중간 클래스의 짧은 피크를 제거하여야 하는 어려움이 없다는 것이 이점이 된다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해서 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분 야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변형 실시할 수 있는 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.

200 : 심음 분석 장치 210 : 심플리시티부
220 : 추출부 230 : 심잡음 제거부
240 : 주성분 검출부 241 : 위치 검출부
242 : 지속시간 검출부

Claims (10)

1. 심음 분석 방법에 있어서,
   기 측정된 심음 신호로부터 심음의 심플리시티(simplicity)를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하는 단계;
   상기 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계;
   상기 추출된 가우시안 적합곡선에서 상기 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 단계; 및
   상기 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 단계;를 포함하는 심음 분석 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계는,
   상기 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
3. 제3항에 있어서,
   상기 가우시안 적합곡선을 추출하는 단계는,
   아래의 가우시안 곡선 적합식을 이용하여 상기 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 파라미터를 추출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법:
   

   

   
   여기서, q는 가우시안 믹스 수, a, b 및 c는 가우시안 파라미터로서 각각 가중치, 평균 및 표준편차를 의미한다.
4. 제4항에 있어서,
   상기 가우시안 믹스 수는 5인 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 심잡음을 제거하는 단계는,
   상기 추출된 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 복수의 가우시안 성분 중 상기 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
6. 제6항에 있어서,
   상기 심음 주성분을 검출하는 단계는,
   상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분에 대응하는 가우시안 파라미터를 이용하여 상기 심음 주성분의 위치를 검출하는 단계; 및
   상기 심잡음이 제거된 복수의 가우시안 성분을 이용하여 상기 심음 주성분의 지속시간을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
7. 제7항에 있어서,
   상기 심음 주성분을 검출하는 단계는,
   상기 추출된 가우시안 성분 중 겹치는 가우시안 성분이 있는 경우, 상기 겹치는 가우시안 성분을 하나의 가우시안 성분으로 병합하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 병합된 가우시안 성분을 기초로 상기 심음 주성분의 위치 및 지속시간을 검출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 방법.
8. 심음 분석 장치에 있어서,
   기 측정된 심음 신호로부터 심음 신호의 심플리시티(simplicity)를 계산하여 적어도 한 주기의 심플리시티 곡선을 추출하는 심플리시티부;
   상기 추출된 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 가우시안 적합곡선을 추출하는 추출부;
   상기 추출된 가우시안 적합곡선에서 상기 심음 신호의 심잡음에 해당하는 성분을 제거하는 심잡음 제거부;
   상기 심잡음이 제거된 가우시안 적합곡선을 이용하여 심음 주성분을 검출하는 주성분 검출부;를 포함하는 심음 분석 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 추출부는,
   상기 심플리시티 곡선에 가우시안 곡선 적합법을 적용하여 복수의 가우시안 성분 및 상기 복수의 가우시안 성분에 대응하는 복수의 가우시안 파라미터를 추출하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 심잡음 제거부는,
    상기 추출된 가우시안 파라미터를 이용하여 각 가우시안 성분이 심잡음인지 여부를 판단하고, 상기 복수의 가우시안 성분 중 상기 심잡음으로 판단된 가우시안 성분을 제거하는 것을 특징으로 하는 심음 분석 장치.
    

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