KR20130104208A

KR20130104208A - 생체 신호의 노이즈 제거 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20130104208A
Application number: KR1020120025515A
Authority: KR
Inventors: 황도식; 장웅; 김지한
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2012-03-13
Filing date: 2012-03-13
Publication date: 2013-09-25
Also published as: KR101426591B1; US20130245479A1; US9241671B2

Abstract

본 발명에서는 생체 신호의 노이즈 제거 장치 및 방법이 개시된다. 소정 시간 동안 측정되는 생체 신호들의 노이즈 제거 장치는 상기 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호 및 다른 생체 신호들 간의 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 유사도를 이용하여 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 생체 신호의 노이즈를 효과적으로 제거하며, 생체 신호의 파형 형태를 왜곡시키지 않는 효과가 있다.

Description

생체 신호의 노이즈 제거 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR REMOVING NOISE FROM BIOSIGNALS}

본 발명의 실시예들은 생체 신호의 노이즈 제거 장치 및 제거 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 셍체 신호들의 유사성을 이용하여 생체 신호의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것이다.

ECG(electrocardiogram) 신호는 심장에서 나오는 전기적 신호로서, 심장질환 진단 및 모니터링에 중요한 신호이다. 최근에는 e-health, u-health 등의 등장으로 모바일 환경에서 ECG 신호를 측정하는 것이 화두가 되고 있다.

모바일 환경에서의 ECG 측정 시 큰 문제는 낮은 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, 이하, SNR)이다. 일반적인 병원의 경우 안정된 상태의 자세와 환경에서 고성능 장비를 이용하여 ECG를 측정하는 반면 모바일 환경에서의 ECG 측정은 대상이 항상 안정되어 있지 않으며, 장비 또한 상대적으로 낮은 성능의 소형의 장비를 사용하기 때문이다.

이러한 환경에서 얻게 된 ECG 신호의 경우 일반적인 종래의 노이즈 제거 방법으로는 충분히 노이즈를 제거할 수 없는 문제가 있다.

즉 종래의 ECG 노이즈 제거 방법의 경우 크게 일반적인 하이/밴드/로우 패스 필터를 이용하는 방법과 wavelet을 이용하는 방법이 있다. 하지만 이러한 종래의 방법의 경우 어느 정도 높은 SNR을 가지고 있는 신호에 적용될 때 그 효과를 볼 수 있으며, 낮은 SNR을 가지는 ECG에 적용하여 과도하게 노이즈를 제거할 경우 ECG 신호에 포함된 QRS-complex, P-wave 및 T-wave 파형 등 신체 진단에 중요한 파형의 형태를 크게 바꿀 수 있는 문제가 있다.

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 모바일 기기에서 측정된 생체 신호의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있는 노이즈 제거 장치 및 방법을 제안하고자 한다.

본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 소정 시간 동안 측정된 생체 신호들의 노이즈 제거 장치에 있어서, 상기 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호 및 다른 생체 신호들 간의 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및 상기 유사도를 이용하여 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치가 제공된다.

상기 노이즈 제거부는 상기 유사도를 이용하여 상기 다른 생체 신호들 각각에 대한 가중치를 산출하고, 상기 가중치를 이용한 상기 생체 신호들의 가중평균을 통해 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거할 수 있다.

상기 생체 신호는 ECG(electrocardiogram) 신호이며, 상기 ECG 신호는 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 포함할 수 있다.

상기 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호들 중 상기 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호를 선택하는 선택부를 더 포함할 수 있다.

상기 유사도 산출부는, 상기 생체 신호들에 포함된 상기 QRS-complex 파형의 R 피크를 중심으로 상기 생체 신호들을 정렬하는 정렬부; 상기 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 상기 대상 신호 및 상기 대상 신호를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도우의 범위를 설정하는 탐색 윈도우 설정부; 상기 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 사이즈를 설정하는 단위 윈도우 설정부; 및 상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출하는 산출부를 포함할 수 있다.

상기 정렬부는 상기 생체 신호들을 상기 R 피크를 중심으로 하는 기 설정된 영역을 기초로 각각 분리하며, 상기 분리된 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 정렬할 수 있다.

상기 산출부는 상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 절대평균편차를 이용하여 상기 유사도를 산출할 수 있다.

상기 탐색 윈도우 설정부는 상기 선택된 대상 신호가 속한 파형의 종류에 따라 상기 탐색 윈도우의 범위를 달리 설정하며, 상기 단위 윈도우 설정부는 상기 선택된 대상 신호가 속한 파형의 종류에 따라 상기 단위 윈도우의 사이즈를 달리 설정할 수 있다.

상기 노이즈 제거부는 상기 유사도를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중치를 각각 산출하는 가중치 산출부; 및 상기 가중치를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중평균을 수행하는 가중평균 수행부를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 소정 시간 동안 측정된 생체 신호들의 노이즈 제거 방법에 있어서, 상기 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호 및 다른 생체 신호들 간의 유사도를 산출하는 단계; 및 상기 유사도를 이용하여 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법이 개시된다.

상기 생체 신호는 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 포함하는 ECG(electrocardiogram) 신호일 수 있다.

상기 유사도를 산출하는 단계는 상기 생체 신호들에 포함된 상기 QRS-complex 파형의 R 피크를 중심으로 상기 생체 신호들을 정렬하는 단계;

상기 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호들 중 상기 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호를 선택하는 단계; 상기 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 상기 대상 신호 및 상기 대상 신호를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도우의 범위를 설정하는 단계; 상기 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 사이즈를 설정하는 단계; 및 상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 생체 신호의 노이즈를 효과적으로 제거하며, 생체 신호의 파형 형태를 왜곡시키지 않는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 노이즈 제거 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 ECG 신호의 일례를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도 산출부의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호들이 정렬된 경우의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 탐색 윈도우를 설정하는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 탐색 윈도우 및 단위 윈도우를 이용하여 유사도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거부의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법에 대한 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.
도 9 내지 도 11은 시뮬레이션을 통해 생성된 ECG 신호를 종래의 기법과 본 발명의 기법을 이용하여 노이즈 제거한 결과를 도시한 도면이다.
도 12는 실제 측정된 ECG 신호를 종래의 기법과 본 발명의 기법을 이용하여 노이즈 제거한 결과를 도시한 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

생체 신호는 신체에서 발생하는 신호로서, 이를 통해 신체의 건강 상태를 확인할 수 있다. 이러한 생체 신호로는 맥박 신호, ECG 신호(심전도) 등이 있다.

신체의 몸에서 심장 박동에 따라 반복되어 발생하는 생체 신호들은 유사한 파형을 가지는 특성이 있으며, 본 발명에서는 이러한 생체 신호들의 유사성을 이용하여 생체 신호의 노이즈를 제거하는 방법을 제안하고자 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 노이즈 제거 장치의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 노이즈 제거 장치(100)는 생체 신호 측정부(101), 선택부(103), 유사도 산출부(105) 및 노이즈 제거부(107)를 포함할 수 있다.

생체 신호 측정부(101)는 신체로부터 유사한 파형을 가지며 반복되어 발생하는 생체 신호들을 소정 시간 동안 측정한다. 일례로, 생체 신호를 측정하기 위해 생체 신호 측정부(101)는 신체의 일부에 부착된 센서에서 감지되는 신호를 수신할 수 있다. 이외에도 사용자가 직접 모바일 디바이스를 이용하여 생체 신호를 측정하는 다양한 실시예가 존재할 수 있으며 이는 본 발명의 주요한 특징이 아니므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.

선택부(103)는 생체 신호 측정부(101)에서 소정 시간 동안 측정된 생체 신호들 중 노이즈를 제거할 어느 하나의 생체 신호를 선택한다.

유사도 산출부(105)는 소정 시간 동안 측정된 생체 신호들 중 선택부(103)에서 선택된 어느 하나의 생체 신호와 다른 생체 신호들간의 유사도를 산출한다.

이어서 노이즈 제거부(107)는 어느 하나의 생체 신호와 다른 생체 신호들간의 유사도를 이용하여 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거한다.

일례로, 노이즈 제거부(107)는 유사도를 이용하여 다른 생체 신호들 각각에 대한 가중치를 산출하고, 가중치를 이용한 생체 신호들의 가중평균을 통해 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거할 수 있다.

따라서, 노이즈 제거 장치(100)는 소정의 시간 동안 측정된 모든 생체 신호들에 대한 노이즈 제거 과정을 반복 함으로써, 생체 신호들의 노이즈를 제거할 수 있다.

이하 설명의 편의를 위해 생체 신호는 ECG 신호인 것으로 가정하나 생체 신호가 이에 한정되는 것이 아님은 당업자에게 있어 자명할 것이다.

도 2는 ECG 신호의 일례를 도시한 도면이다.

도 2를 참조하면, ECG 신호는 심장의 박동에 따라 심근에서 발생하는 활동 전류를 측정한 값이다. 이러한, ECG 신호는 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 포함하며, 신체에서는 상기 세가지 유형의 파형을 포함한 ECG 신호들이 반복적으로 발생한다.

R 피크(peak)를 가지는 QRS-complex 파형은 짧은 시간에 측정되며 P-wave 및 T-wave 파형은 QRS-complex 파형에 비해 상대적으로 작은 전류 값과 긴 시간대를 가지며 측정된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 노이즈 제거 장치(100)는 ECG 신호의 파형을 고려하여 노이즈 제거를 수행할 수 있으며 이를 위해 선택부(103)는 소정의 시간 동안 측정된 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호를 선택하고, 선택된 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호 중 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호(401)를 선택할 수 있다.

또한, 노이즈 제거 장치(100)는 선택부(103)에서 선택된 소정의 대상 신호(401)가 어느 파형에 속하는지 여부를 고려하여 노이즈 제거를 수행할 수 있으며 이에 대한 상세한 설명은 이하 발명의 설명을 통해 보다 상세히 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도 산출부의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 유사도 산출부(105)는 정렬부(301), 탐색 윈도우 설정부(303), 단위 윈도우 설정부(305) 및 산출부(307)를 포함할 수 있다.

정렬부(301)는 생체 신호들에 각각 포함된 QRS-complex 파형의 R 피크를 중심으로 생체 신호들을 정렬한다. 이를 위해 정렬부(301)는 소정의 시간 동안 측정된 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 하는 기 설정된 영역을 기초로 각각 분리하고, 분리된 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 정렬할 수 있다. 이때 기 설정된 영역은 QRS-complex 파형을 중심으로 P-wave 파형 및 T-wave 파형을 포함하는 영역을 의미한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호들이 정렬된 경우의 일례를 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면 정렬부(301)에 의해 소정 시간 동안 측정된 생체 신호들이 R 피크를 중심으로 정렬된 것을 확인할 수 있으며, 선택부(103)는 정렬된 생체 신호들 중 노이즈를 제거할 소정의 대상 신호(401)를 선택할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 선택부(103)는 생체 신호에 포함된 신호들 중 P-wave QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형 중 어느 하나의 파형에 속한 신호들을 대상으로 하여 소정의 대상 신호(401)를 선택할 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 탐색 윈도우 설정부(303)는 정렬된 생체 신호들을 대상으로 유사도를 산출할 탐색 윈도우의 범위를 설정한다.

보다 상세하게, 탐색 윈도우 설정부(303)는 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 대상 신호(401) 및 대상 신호(401)를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도우의 범위를 설정한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 탐색 윈도우를 설정하는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 5는 정렬된 생체 신호들의 일부를 도시한 도면이며, 탐색 윈도우 설정부(303)는 도 5에 도시된 바와 같이 정렬된 생체 신호들을 대상으로 유사도를 산출할 탐색 윈도우(500)의 범위를 설정한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 탐색 윈도우 설정부(303)는 대상 신호(401)가 속한 파형의 종류에 따라 탐색 윈도우(500)의 범위 즉, 탐색 윈도우(500)의 위치 및 사이즈를 설정할 수 있다. 예를 들어, 탐색 윈도우 설정부(303)는 대상신호(401)가 P-wave 파형에 속한 경우 정렬된 생체 신호들 중 P-wave 파형 영역을 포함하도록 제1 탐색 윈도우(501)의 범위를 설정할 수 있으며, 대상신호(401)가 QRS-complex 파형에 속한 경우 QRS-complex 파형 영역을 포함하도록 제2 탐색 윈도우(503)의 범위를 설정할 수 있다. 또한, 대상 신호(401)가 T-wave 인 경우 T-wave 파형 영역을 포함하도록 제3 탐색 윈도우(505)의 범위를 설정할 수 있다.

이때, QRS-complex 파형은 P-wave 및 T-wave 파형보다 상대적으로 짧은 시간 동안 측정되는 신호이므로 제2 탐색 윈도우(503)의 가로축 방향의 사이즈는 다른 파형들을 위한 탐색 윈도우(501, 505)의 가로축 방향의 사이즈 보다 작게 설정될 수 있을 것이다. 즉, 탐색 윈도우 설정부(303)는 파형의 종류에 따라 파형이 측정되는 시간 길이를 고려하여 탐색 윈도우(500)의 범위를 설정할 수 있다.

이하, 다시 도 3을 참조하면 단위 윈도우 설정부(303)는 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 크기를 설정한다.

이어서, 산출부(307)는 대상 신호(401)를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우 들에 포함된 신호들 간의 유사도를 산출한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 탐색 윈도우 및 단위 윈도우를 이용하여 유사도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 6(a)는 제3 탐색 윈도우(505)의 영역을 확대한 도면으로서 단위 윈도우 설정부(303)는 유사도 산출을 위한 단위 윈도우(610)의 사이즈를 설정한다. 본 발명의 일실시예에 따르면 단위 윈도우(610)의 사이즈 또한 탐색 윈도우(500)의 사이즈와 마찬가지로 파형의 종류에 따라 달리 설정될 수 있다.

산출부(307)는 대상 신호(401)를 중심으로 하는 단위 윈도우(이하, 제1 윈도우(611)라 함)에 포함된 신호들과 탐색 윈도우(610)안에 포함된 신호들 각각을 중심으로 하는 단위 윈도우(이하, 제2 단위 윈도우(613)라 함)들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 노이즈 제거를 위한 대상 신호(401)를

이라 하고, 이를 중심으로 일정 구간의 탐색 윈도우(500)안에 포함된 신호들을

으로 표시할 수 있다. 또한, 대상 신호

을 중심으로 하는 제1 단위 윈도우(611)에 포함된 k개의 신호들을

라 하고, 나머지

신호들 각각을 중심으로 하는 제2 단위 윈도우(613)들 안에 포함된 k개의 신호들을

로 표현할 수 있다.

이 경우, 산출부(307)는 노이즈를 제거할 대상 신호

과 나머지 신호들

간의 유사도 산출을 제1 단위 윈도우(611)와 나머지 신호들 각각에 대한 제2 단위 윈도우(613)간의 절대평균편차(sum of absolute deviation, SAD)를 이용하여 수행할 수 있다.

일례로,

과

간의 유사도를 하기의 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 1]

여기서,

은

과

간의 유사도를 의미하며, 값이 낮을수록 유사하다.

도 6(b)는 유사도를 이용하여 산출된 신호들의 가중치를 표시한 도면이며 가중치에 대해서는 이하, 도 7을 통해 설명하도록 한다. 가중치의 색이 어두울수록(즉, 0에 가까워질수록) 유사도가 낮음을 의미하며, 색이 밝을수록(즉, 1에 가까워질수록) 유사도가 높음을 의미한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거부의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.

도 7을 참조하면, 노이즈 제거부(107)는 가중치 산출부(701) 및 가중평균 수행부(703)를 포함할 수 있다.

가중치 산출부(701)는 수학식 1을 통해 산출된 대상 신호(401)와 나머지 신호들 간의 유사도를 이용하여 가중평균에 사용될 가중치를 산출하며 이는 하기의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 2]

여기서,

은

신호에 대한 가중치,

는 노이즈 제거의 정도를 조정하는 상수를 의미한다.

가중치 산출부(701)는 수학식 2를 이용하여 탐색 윈도우(500)에 포함된 모든 신호

에 대한 가중치를 산출하게 된다.

가중평균 수행부(703)는 가중치를 이용하여 탐색 윈도우(500)에 포함된 모든 신호들에 대한 가중평균을 수행함으로써 대상 신호(401)에 대한 노이즈를 제거한다. 가중평균의 수행은 하기의 수학식 3을 이용하여 수행될 수 있다.

[수학식 3]

여기서,

은 노이즈가 제거된 대상 신호,

는 탐색 윈도우(500)에 포함된 모든 신호들에 대한 가중치의 합을 의미한다.

따라서, 노이즈 제거 장치(100)는 탐색 윈도우 안에 있는 모든 신호들을 대상 신호로 선택하여 모든 신호들에 대한 노이즈를 제거 할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법에 대한 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.

이하, 도 8을 참조하여 각 단계에서 수행되는 과정을 살펴보도록 한다.

먼저, 단계(S800)에서 정렬부(301)는 생체 신호 측정부(101)에서 소정의 시간 동안 측정되는 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 하는 일정 영역들로 분리하고, 분리된 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 정렬한다.

단계(S805)에서 선택부(103)는 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호들 중 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호를 선택한다.

이어서, 단계(S810)에서 탐색 윈도우 설정부(303)는 탐색 윈도우의 범위를 설정한다. 보다 상세하게, 탐색 윈도우 설정부(303)는 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 대상 신호 및 대상 신호를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도의 범위를 설정한다.

단계(S815)에서 단위 윈도우 설정부(305)는 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 사이즈를 설정한다.

단계(S820)에서 산출부(307)는 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출한다.

이어서, 단계(S825)에서 가중치 산출부(701)는 산출부(307)에서 산출된 유사도를 이용하여 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대산 가중치를 산출한다.

마지막으로 단계(S830)에서 가중 평균 수행부(703)는 가중치 산출부(701)에서 산출된 가중치를 이용한 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중평균을 통해 대상 신호의 노이즈를 제거한다.

도 9 내지 도 11은 시뮬레이션을 통해 생성된 ECG 신호를 종래의 기법과 본 발명의 기법을 이용하여 노이즈 제거한 결과를 도시한 도면이다.

도 9(a)는 시뮬레이션을 통해 생성된 복수의 ECG 신호, 도 9(b)는 ECG 신호를 band pass 필터에 통과시켜 노이즈를 제거한 복수의 신호, 도 9(c)는 ECG 신호를 bilateral 필터에 통과시켜 노이즈를 제거한 복수의 신호, 도 9(d)는 본 발명의 노이즈 제거 방법을 이용하여 ECG 신호의 노이즈를 제거한 복수의 신호를 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 도 9(a)의 신호와 도 9(b) 내지 도 9(d) 신호들을 비교하면 본 발명의 노이즈 제거 방법이 적용된 도 9(d)의 신호가 가장 효과적으로 노이즈가 제거된 신호임을 확인할 수 있다.

도 10(a)는 도 9(b)의 신호 중 추출된 어느 하나의 신호, 도 10(b)는 도 9(c)의 신호 중 추출된 어느 하나의 신호, 도 10(c)는 도 9(d)의 신호 중 추출된 어느 하나의 신호를 도시한 도면이다.

도 10을 참조하면, 본 발명의 노이즈 제거 방법이 적용된 도 10(c)의 신호가 다른 신호들에 비해 가장 부드러운 곡선을 가지며 ECG 신호의 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 가장 왜곡시키지 않으면서 노이즈가 제거됨을 확인할 수 있다.

도 11(a)는 도 10(a)의 신호의 평균 에러 신호, 도 11(b)는 도 10(b)의 신호의 에러율, 도 11(c)는 도 10(c)의 신호의 에러율을 도시한 도면이다.

도 11의 그래프는 0에 가까운 값을 가질수록 에러가 적음을 의미하며, 도 11(a)의 경우 모든 영역에 걸쳐서 에러가 고르게 분포하며, 도 11(b)의 경우 QRS-complex 파형의 영역에서 특히 에러가 심함을 확인할 수 있다.

하지만, 본 발명의 노이즈 제거 방법이 적용된 도 11(c)의 경우 다른 도면에 비해 에러가 적음을 확인할 수 있다.

도 12는 실제 측정된 ECG 신호를 종래의 기법과 본 발명의 기법을 이용하여 노이즈 제거한 결과를 도시한 도면이다.

도 12(a)는 실제 측정된 복수의 ECG 신호, 도 12(b)는 ECG 신호를 band pass 필터에 통과시켜 노이즈를 제거한 복수의 신호, 도 12(c)는 ECG 신호를 bilateral pass 필터에 통과시켜 노이즈를 제거한 복수의 신호, 도 12(d)는 본 발명의 노이즈 제거 방법을 이용하여 ECG 신호의 노이즈를 제거한 복수의 신호를 도시한 도면이다.

도 12를 참조하면, 본 발명의 노이즈 제거 방법이 적용된 도 12 (d)의 신호가 다른 신호들에 비해 ECG 신호의 파형 형태를 왜곡 시키지 않으면서 효과적으로 노이즈가 제거됨을 확인할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 노이즈 제거 장치 101: 생체 신호 측정부
103: 선택부 105: 유사도 산출부
107: 노이즈 제거부
301: 정렬부 303: 탐색 윈도우 설정부
305: 단위 윈도우 설정부 307: 산출부
401: 대상 신호 500: 탐색 윈도우
501: 제1 탐색 윈도우 503: 제2 탐색 윈도우
505: 제3 탐색 윈도우
610: 단위 윈도우 611: 제1 단위 윈도우
613: 제2 단위 윈도우
701: 가중치 산출부 703: 가중 평균 수행부

Claims

소정 시간 동안 측정된 생체 신호들의 노이즈 제거 장치에 있어서,
상기 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호 및 다른 생체 신호들 간의 유사도를 산출하는 유사도 산출부; 및
상기 유사도를 이용하여 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,
상기 노이즈 제거부는 상기 유사도를 이용하여 상기 다른 생체 신호들 각각에 대한 가중치를 산출하고, 상기 가중치를 이용한 상기 생체 신호들의 가중평균을 통해 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,
상기 생체 신호는 ECG(electrocardiogram) 신호이며, 상기 ECG 신호는 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제3항에 있어서,
상기 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호들 중 상기 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호를 선택하는 선택부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제4항에 있어서,
상기 유사도 산출부는,
상기 생체 신호들에 포함된 상기 QRS-complex 파형의 R 피크를 중심으로 상기 생체 신호들을 정렬하는 정렬부;
상기 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 상기 대상 신호 및 상기 대상 신호를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도우의 범위를 설정하는 탐색 윈도우 설정부;
상기 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 사이즈를 설정하는 단위 윈도우 설정부; 및
상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제5항에 있어서,
상기 정렬부는 상기 생체 신호들을 상기 R 피크를 중심으로 하는 기 설정된 영역을 기초로 각각 분리하며, 상기 분리된 생체 신호들을 R 피크를 중심으로 정렬하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제5항에 있어서,
상기 산출부는 상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 절대평균편차를 이용하여 상기 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제5항에 있어서,
상기 탐색 윈도우 설정부는 상기 선택된 대상 신호가 속한 파형의 종류에 따라 상기 탐색 윈도우의 범위를 달리 설정하며,
상기 단위 윈도우 설정부는 상기 선택된 대상 신호가 속한 파형의 종류에 따라 상기 단위 윈도우의 사이즈를 달리 설정하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
제5항에 있어서,
상기 노이즈 제거부는
상기 유사도를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중치를 각각 산출하는 가중치 산출부; 및
상기 가중치를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중평균을 수행하는 가중평균 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 장치.
소정 시간 동안 측정된 생체 신호들의 노이즈 제거 방법에 있어서,
상기 생체 신호들 중 어느 하나의 생체 신호 및 다른 생체 신호들 간의 유사도를 산출하는 단계; 및
상기 유사도를 이용하여 상기 어느 하나의 생체 신호의 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법.
제10항에 있어서,
상기 생체 신호는 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형을 포함하는 ECG(electrocardiogram) 신호인 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법.
제11항에 있어서,
상기 유사도를 산출하는 단계는
상기 생체 신호들에 포함된 상기 QRS-complex 파형의 R 피크를 중심으로 상기 생체 신호들을 정렬하는 단계;
상기 어느 하나의 생체 신호에 포함된 신호들 중 상기 노이즈 제거를 위한 소정의 대상 신호를 선택하는 단계;
상기 정렬된 생체 신호들에 포함된 신호들 중 상기 대상 신호 및 상기 대상 신호를 중심으로 일정 범위 내에 있는 신호들을 포함하도록 하는 탐색 윈도우의 범위를 설정하는 단계;
상기 유사도 산출을 위한 단위 윈도우의 사이즈를 설정하는 단계; 및
상기 대상 신호를 중심으로 하는 단위 윈도우에 포함된 신호들과 상기 탐색 윈도우 안에 포함된 신호들을 중심으로 하는 단위 윈도우들에 포함된 신호들간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법.
제12항에 있어서,
상기 소정의 대상 신호는 상기 P-wave, QRS-complex 및 T-wave 형태의 파형에 포함된 신호 중 선택되며,
상기 탐색 윈도우의 범위를 설정하는 단계는 상기 선택된 대상 신호가 속한 파형의 종류에 따라 상기 탐색 윈도우의 범위를 달리 설정하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법.
제12항에 있어서,
상기 노이즈를 제거 하는 단계는,
상기 유사도를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중치를 각각 산출하는 단계; 및
상기 가중치를 이용하여 상기 탐색 윈도우에 포함된 신호들에 대한 가중평균을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 신호의 노이즈 제거 방법.