KR20140123082A - 피험자의 신체 및/또는 심리 상태를 결정하기 위한 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 피험자의 신체 및/또는 심리 상태를 결정하기 위한 방법으로서, 분석 대상의 심박동수 변이(HRV)를 시간 영역으로 분석하고, 상기 분석 대상에서는 적어도 하나의 조사 기간(1) 내 검출되는 심박동간-간격(IBI)의 적어도 하나의 도수 분포를 조사하는 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 특히 유의적이면서 신속하게 해석이 가능한 정보를 얻기 위해서 상기 도수 분포를 다봉 분포로 조사한다.

Description

피험자의 신체 및/또는 심리 상태를 결정하기 위한 방법{METHOD FOR DETERMINING THE PHYSICAL AND/OR PSYCHOLOGICAL STATE OF A SUBJECT}

본 발명은 피험자의 신체 및/또는 심리 상태를 결정하기 위한 방법으로서, 분석 대상의 심박동수 변이(HRV)를 시간 영역으로 분석하고 상기 분석 대상에서는 적어도 하나의 조사 기간 내 검출되는 심박동간-간격(IBI)의 적어도 하나의 도수 분포를 조사하는 방법에 관한 것이다.

종래기술에는 피험자의 신체 및/또는 신체 상태를 결정하기 위해 -경우에 따라 호흡 기준이 서로 다를 때- 안정 맥박 또는 맥박수를 찾아내고 이때 얻어지는 결과를 특히 비교값과 비교하여 설정하는 것이 알려져 있다. 이러한 방법은 경우에 따라 피험자의 상태 또는 능력과 관련한 기준값을 제공하지만, 결정 조건을 표준화하기가 매우 어렵기 때문에 비교적 비용이 많이 드는 것으로 판명되었다. 또한 이러한 방법의 결과는 특히 기본 심박동의 결과를 나타내는 평균 심박동수를 결정하기 때문에 유의성이 제한적이다.

나아가 소정의 기간 동안 심박동간-간격(IBI) 또는 특히 심박동의 RR-간격을 결정하고 이때 측정된 변동의 정량화에 의해 심박동수 변이를 계산하여 심박동에 대한 자율 신경계의 영향과 그 결과로서 심리 및 신체 상태에 대한 결론을 도출할 수 있다는 것도 알려져 있다(US2009/0005696A1 , DE102006053728A1, US2010/0174205A1). 즉, 심장 리듬이 동일한 2명의 사람도 자율 신경계에 의한 조절 상태와 이에 따른 건강 상태와 능력은 현저하게 서로 다를 수 있음이 알려져 있다.

HRV-분석의 측정방법은 특히 2개의 서로 다른 영역인 시간 영역에서의 분석과 심박동수 영역에서의 분석으로 구분된다.

심박동수 영역 분석시 심박동수의 변이를 구성하는 심박동수 요소들을 고려한다(US2009/0005696A1 참조). 관련 측정 스펙트럼은 다수의 심박동수 대역, VLF(매우 낮은 심박동수), LF(낮은 심박동수), HF(높은 심박동수) 등으로 분할되고, 이를 토대로 시험하여 피험자의 심리와 신체 상태를 판단한다. 심박동수 영역 분석은 여전히 논란의 여지가 많지만, 분석 능력이 뚜렷하고, 신체에 스트레스가 가해질 때 교감 신경과 부교감 신경 활동도의 변화를 반영하므로 이러한 방법은 다만 비교적 불확실하게 실시되고 결과와 관련하여 해석하기가 어렵다.

시간 영역으로 분석하는 공지된 방법은 2개의 연속하는 IB-간격 또는 RR-간격 사이의 거리 또는 이러한 인접 간격 사이의 거리를 고려한다(DE102006053728A1, US2010/0174205A1). 예를 들면, 가우스-곡선 형태의 IBI-측정의 결과로부터 심박동수가 표시된다. 최대값 위치 또는 가우스-곡선으로부터 상기 최대값을 포함하는 계급의 분포 또는 상기 가우스-곡선의 표준편차 및/또는 대칭성 등으로부터 피험자의 신체 및/또는 심리 상태에 대한 결론을 도출한다. 시간 영역 분석의 또 다른 가능성은 산포도(예를 들면, 푸앵카레-곡선 또는 로렌츠 곡선)에 결정된 값을 표시할 수 있다는 점이다. IBI-간격 또는 RR-간격의 시간 측정 데이터에 의해 구성되는 기하학적 분포 형태로부터 HRV의 크기를 유도한다. 이러한 방법은 비용이 많이 드는 것으로 판명되었는데 -통상적으로 원하는 최대값을 계급화하기 위한 측정시간을 예를 들면 30분으로 상대적으로 길게 선택하는 것이 필요하다. 또한 이러한 방법의 유의성은 제한적일 뿐이다. 특히 서로 다르게 변할 수 있는 RR-간격-길이를 특징으로 하는 피험자의 상태에 따른 심박동수는 판단을 위해 실질적으로 단일 모드에 의해 결정된 기본 심박동수를 토대로 한다는 것을 감안해야 한다.

따라서 본 발명의 목적은 피험자의 신체 및/또는 신체 상태를 단순하고 신속하면서 재현성 있게 판단할 수 있는 개량된 방법을 제공하는데 있다. 또한 본 발명에 따른 방법은 주변 온도, 낮시간 등과 같은 파라미터와 관계없이 광범위하게 이용될 수 있다.

상기 본 발명의 목적은 도수 분포를 다봉 분포로 조사함으로써 해결된다.

도수 분포를 다봉 분포로 조사하면, 심박동에 대해 특히 유의적인 정보를 얻을 수 있고 이를 토대로 피험자의 심리 및/또는 신체 상태에 대한 결론을 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 방법에서는 구체적으로 다수 개의 모드값 또는 소정의 모드 분포의 발생은 자율 신경계에 의한 특히 바람직하지 않은 심장의 조절 상태에 대한 암시일 수 있다는 점을 -특히 심박동간-간격(IBI)의 길이와 관련하여 차이가 매우 작은 2개의 모드값이 확인될 때 고려할 수 있다. 이와 관련하여, 하나 이상의 추가 모드값의 형태, 위치 등은 1개가 넘는 모드값 또는 모드 분포를 확인하거나 확인할 수 있었다는 사실만으로 무조건 중요한 정보를 제공하는 역할을 하는 것은 아니지만, 원하는 심장의 조절 상태로부터 벗어난 심박동수에 대한 기본 지표로서 이용될 수 있다. 이는 구체적으로 기본 심박동수로부터 오차 형태로서 해석될 수 있다. 또한 이는 심박동이 소위 기본 진동 주위에서 IBI-길이의 변이에 의해서만 결정되지 못한다는 것을 의미할 수 있는 것으로, 상기 기본 진동은 특히 다수의 측정된 심박간-간격-길이에 의해 구현된 최대값 주위에서 IBI-길이에 대한 소정의 대역폭을 특징으로 한다. 정확히 말해서, 심박동은 특히 길이와 관련하여 자율 신경계의 영향을 받는 심박동간-간격으로부터 심박동에 대한 다수 개의 최대값을 구현한다.

심박동간-간격으로서 심장의 RR-간격 및/또는 맥파 사이의 거리를 이용하면, 특히 정확하게 또는 단순하게 심박동수 변이를 결정할 수 있다. 전체적으로 RR-간격은 심전도의 2개의 R-피크간 거리를 나타내고 EKG의 점함수 및/또는 도함수가 본 발명에 따른 방법에 적합할 수 있음은 자명하다. 맥파 사이의 거리를 이용하면, 특히 단순하면서 정확한 결정이 가능할 수 있다. 따라서 예를 들면 심박동간-간격은 적절한 공지 장치 -예를 들면, 적외선에 의해 피부의 광투과성의 변경을 측정할 수 있는 귀 클립(ear clip) 또는 손가락 센서, 또는 맥박 센서-에 의해 결정될 수 있다. 이 경우, 맥파의 계산된 최대값 또는 소정의 상승이 시작되는 값의 결정을 예로 들 수 있다.

계급화된 도수 분포를 이용하면, 얻어진 측정값을 단순하게 표시, 분석 및/또는 가공할 수 있다. 경우에 따라 계급 한계 또는 계급 폭을 설정하여 모드값의 중복, 중첩 등이 이루어지지 않고 본 발명에 따른 방법이 악영향을 주지 않도록 고려하는 것은 당연하다. 이와 관련하여, 심박동간-간격을 측정하기 위한 시험기간의 길이를 선택하는 역할을 수행할 수 있음은 자명하다. 종래기술에서와 같이 통상적으로 20분 이상의 장기간에 걸친 측정하면, 중첩이 일어나 경우에 따라 모드에 분명하게 유리하거나 적어도 현저하게 분석을 방해할 수 있다. 본 발명에 따른 방법에서는 확인된 최대값의 수와 상기 최대값 주위에서 IBI의 변이를 고려하는 것이 유리하다. 이러한 모드를 확인하기 위한 다양한 방법, 특히 임계치 분석법이 공지되어 있다.

도수 분포를 다변량 통계 분석으로 조사하면, 신속하면서 단순한 방법으로 심박동수 변이를 유의적으로 분석할 수 있다. 이와 관련하여, 심박동수 이후에 조사 기간 내 검출한 IBI의 길이를 기록한 히스토그램을 예로 들 수 있다.

도수 분포를 이변량 통계 분석으로 조사하면, 특히 심박동간-간격의 연관성을 나타낼 수 있기 때문에 특히 정밀하게 HRV를 분석할 수 있다. 분석을 위해 하나 이상의 형태를 이용하는 경우에는 심박동에 대해 향상된 결과가 얻어질 수 있다.

이변량 통계 분석을 위해 적어도 하나의 심박동간-간격을 후속 심박동간-간격과 함께 이용하는 경우에는, 특히 연속하는 심박동간-간격의 길이를 얼마나 크게 변화시키는지 알 수 있기 때문에 특히 정확한 HRV 분석이 가능할 수 있다. 순차적으로 나타나는 심박동간-간격의 길이 변동이 크다는 것은 심장의 조절 상태가 비교적 고르지 못하다는 추측을 암시하는 것으로, 이를 통해 피험자의 신체 및/또는 심리에 대해 적절한 결론을 얻을 수 있게 된다. 후속 IBI와 길이가 실질적으로 서로 다른 심박동간-간격이 하나 이상의 모드를 구성하면, 심박동의 조절 상태가 비교적 바람직하지 않다는 것을 알 수 있다.

이변량 통계 분석이 2개의 연속적인 심박동간-간격-길이의 차이에 따라 도수 분포를 계급화하는 것을 포함하는 경우에, 피험자의 HRV 또는 자율 신경계의 활동도에 대한 포괄적이면서 특히 해석이 용이한 정보를 얻을 수 있다. 이러한 분석을 토대로 피험자의 심리 및/또는 신체 상태에 대해 향상된 결과를 제공할 수 있고, 상기 결과를 토대로 예를 들면 건강 상태, 재현성, 이상적인 강도의 신체 운동 등을 잘 판단할 수 있다.

연속하는 심박동간-간격에 대해 분석시 길이 차이에 따라 보정값을 고려하는 경우에, 예를 들면 길이가 크게 구별되는 연속하는 심박동간-간격을 고려할 수 있다. 상기 예시한 요건을 충족시키기 위해서 길이가 실질적으로 동일한 연속적인 심박동간-간격을 보정값에 의해 없앰으로써 예를 들면 장기간에 걸친 조사 중에 발생할 수 있는 외부 자극에 의한 기본 심박동수의 변경을 잘 고려할 수 있다.

심박동수 변이의 분석이 모드값 사이의 거리를 고려하는 경우에, 본 발명에 따른 방법의 유효성은 더욱 향상될 수 있다. IBI-간격의 길이와 관련하여 경우에 따라 확인된 2개의 모드값의 차이가 크면 비교적 바람직하지 않은 심박동수 변이에 대해 상술한 결론을 시사할 수 있고 -실제로 결정된 차이가 크게 나타날수록 더욱 바람직하지 않게 된다.

심박동수 변이를 더욱 잘 판단하기 위해서 심박동수 변이의 분석은 모드 분포의 밀도비, 특히 상기 밀도의 적분비를 고려할 수 있다. 따라서 예를 들면 모드의 비율 또는 각각의 모드에 포함되는 RR-간격의 비율을 용이하게 표시 또는 평가할 수 있다. 이는 연속하는 심박동간-간격과 함께 산포도에 대해서도 적합할 수 있는바, 소정 측정기간의 심박동간-간격 각각의 시간은 연속하는 심박동간-간격의 시간에 따라 기록된다. 이와 관련하여, 그래프를 모드 분포의 밀도가 색상 또는 등고선으로 구별되는 2차원 도면으로 나타낼 수 있는데 -본 발명에 따른 방법의 또 다른 도면으로 예를 들면 3차원 도면을 생각할 수도 있음은 자명하다. 이러한 방법으로 실질적으로 신속 또는 단순화된 HRV의 분석이 가능할 수 있는데, 구체적으로 특히 다수의 심박동수의 형태 또는 그의 비율, 관계 및/또는 의존성을 고려할 수 있다.

이에 따라, 일반적으로 심박동수 변이(HRV)의 분석시 비교 결과를 고려하는 적어도 2개의 모드 분포들에 의해 파라미터, 특히 동일한 파라미터를 결정할 때 본 발명에 따른 방법의 유효성이 더욱 향상될 수 있음을 확인할 수 있다. 상기 파라미터는 상술한 바와 같이 거리, 크기 등에 대해 비교되는 모드 분포, 모드 분포의 밀도 또는 상기 밀도의 적분값일 수 있다. 따라서 특히 경우에 따라 1개가 넘는 모드의 발생을 확인하기 위해 심장의 조절 상태에 대해 그로부터 얻어진 정보를 토대로 판단하는 것은 본 발명에 따른 방법의 목적에 해당한다. 또한 기본 진동만이 존재하는 것으로 보일 때에는 의도한대로 더 조사할 수 있는데 -예를 들면 이변량 분석, 도수 분포의 계급화 적용 등에 의해 경우에 따라 현재의 모드를 식별하고 상기 모드와 소정의 파라미터를 서로 비교한다.

본 발명에 따른 분석은 피험자의 신체 및/또는 심리 상태의 결정시 심박동수 변이(HRV)의 분석 데이터를 다른 피험자의 비교 데이터와 비교하여 설정할 때 더욱 향상될 수 있다. 이와 관련하여, 이용하기에 적합한 비교 데이터는 피험자의 생활 환경을 향상시키는 특별한 장점이 있을 수 있음을 명심해야 한다. 이러한 방법으로 분석된 HRV를 용이하게 판단할 수 있을 뿐 아니라 경우에 따라서는 HRV의 개선을 위한 필요한 조치를 단순하게 설정 및/또는 검사할 수 있다. 또한 소정의 기준에 따라 다양한 피험자 또는 피험자군의 분석을 이용하여 모델을 개량하고 더욱 피험자의 신체 및/또는 심리 상태에 대한 결론을 얻는 것을 생각할 수 있음은 물론이다.

임계치를 이용하여 도수 분포의 모드값을 결정하는 경우에, 예를 들면 다봉 분포의 계급화를 쉽게 실시 및/또는 특히 확실하게 이룰 수 있다. 이는 또한 특히 종래기술에서 통상적인 측정 시간인 20분 이상에 의해 소위 통계적으로 벗어난 값으로서 나타나는 측정 결과를 경우에 따라 용이하게 고려할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명에 따른 방법은 피험자에 서로 다른 신체 및/또는 심리적 스트레스 상태가 작용하는 적어도 2개의 조사 기간 내 검출되는 심박동간-간격의 도수 분포를 조사할 때, 특히 유리할 수 있다. 이러한 방법으로, 예를 들면 서로 다른 스트레스에 대한 피험자의 순응성을 결정할 수 있다. -예를 들면 신체 운동에 대한- 스트레스 강도를 피험자의 조건 또는 상태에 최대한 맞게 단순화하여 설정할 수 있다. 또한 이를 통해 경우에 따라 스트레스 해소 운동의 효과, 생활 습관의 변화를 신속하면서 단순하게 설정 및/또는 최적화할 수 있다. 이를 위해, 심박동수 변이의 변화와 특히 경우에 따라 구현된 최대값을 규칙적인 시간 간격으로 검사할 필요가 있다. 많은 경우, 이로부터 예를 들면 결정된 모드값 사이의 거리 감소는 긍정적인 현상으로서 긍정적으로 평가됨을 알 수 있다. 본 발명에 따르면, 유효한 분석을 위해 수 분 범위의 비교적 짧은 심박동 측정시간이면 충분할 수 있다.

도수 분포 조사에 의해 심박동수 변이의 시간 영역 분석, 예를 들면 파라미터 RMSSD 및/또는 pNN50에 대한 보정값을 계산하는 동시에 감안하는 것이 유리할 수 있다.

피험자라 함은 당연히 연령, 성별, 건강 상태 등의 특징과 무관하게 사람으로 이해되어야 함을 명심해야 한다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 요지를 더욱 상세하게 예시하기로 한다. 도면에서,
도 1은 소정의 조사 기간 내 결정된 RR-간격-길이를 보여주고 있는 도면이고,
도 2는 도 1의 결과에 따른 RR-간격의 막대 그래프이고,
도 3은 도 1의 결과인 RR-간격의 산포도이고,
도 4 내지 6은 각각 도 1 내지 3에 상응하는 또 다른 RR-간격 결정의 일례를 도시하고 있는 도면이고,
도 7은 길이 차이에 따라 그린 RR-간격쌍의 막대 그래프와 또 다른 측정 결과를 도시하고 있는 또 다른 그래프이다.

완벽을 기하기 위해 RR-간격을 조사하여 도면에 표시하였지만, 본 발명의 범위에서 심박동간-간격의 결정을 위해 다른 파라미터 및/또는 측정법을 이용할 수 있음은 물론이다.

도 1에 따르면, 조사 기간(1) 내 검출된 피험자의 연속적인 심박동의 RR-간격이 그래프로 예시되어 있다. 이때, 초[s] 단위의 조사 기간(1)의 x-축을 따라 밀리초[ms] 단위로 발생하는 RR-간격의 시간 길이(2)가 직선으로 서로 연결되어 있다. 따라서 예를 들면 도 1에 따른 도면으로부터 소정 기간의 최소 및 최대 RR-간격(3, 4)을 알 수 있다. 예를 들면 RR-태코그램으로서 또 다른 도면을 생각할 수도 있지만, 이 도면은 도시되어 있지 않다.

또한 도 1에 도시된 값으로부터 도 2에 따른 도수 분포를 유도할 수 있다. 도 2는 막대 그래프(5) 형태로 시간 영역에서의 일변량 통계 분석을 도시하고 있는 것으로, 예를 들면 소정 기간 내 결정된 모든 RR-간격이 50ms-계급으로 구성되어 있되, x-축(6)은 RR-간격의 길이가 ms로 구분되어 있다. 막대로서 표시된 계급의 높이는 y-축(7)의 크기와 각 계급에 속하는 RR-간격의 수에 해당하는 막대 그래프로 얻어진다. 본 실시예에서 모드값(8)을 확인할 수 있다. 계급의 수와 높이로부터 RR-간격의 길이의 변동폭을 유도할 수 있는데 -예를 들면 비교값에 대한 판단을 통해서도 알 수 있다. 이러한 막대 그래프를 가공하여 예를 들면 모드 분포의 밀도비, 특히 상기 밀도의 적분비를 고려할 수 있지만, 도 2에는 자세히 도시되어 있지 않다. 상기 도수 분포가 모드와 실질적으로 정규 대칭성 밀도 분포를 나타내면 -가우스-곡선과 유사함-, 피험자의 비교적 양호한 심박동수 변이와 피험자의 양호한 상태로부터 종래기술에 따르는 것으로 말할 수 있다.

나아가 도 1에 따른 값의 정보 내용은 공지 방법으로 도 3에 해당하는 산포도로서 나타낼 수 있다. 이러한 시간 영역에서의 이변량 통계 분석은 예를 들면 2개의 연속하는 RR-간격을 토대로 실시할 수 있다. 이와 관련하여, x-축 상에 각각의 심박동수(10)를 ms로 표시한 시간은 y-축 상에 ms로 표시한 심박동 후속의 심박동의 시간에 따라 기록된다. 상기 도면에 도시되어 있는 점들은 실질적으로 타원형의 산점도로 나타나고 상기 산포도의 주축이 실질적으로 대각선(12) 위에 위치되어 있으면 유리한 규정 폭, 즉 비교적 양호한 심박동수 변이라고 말할 수 있다. 상기 대각선 위에 위치한 점들은 길이가 같은 2개의 연속적인 RR-간격을 나타낸다.

도 1-3에 따른 도면으로부터 피험자의 신체 및/또는 심리 상태와 관련하여 특히 산포도에 있는 타원의 폭, 대칭적인 좌 또는 우측 가우스-곡선의 폭, 막대 그래프의 밀도 분포 등을 토대로 가능한 판단은 종래기술에 상세하게 공지 및 논의되어 있다.

본 발명에 따르면, 심박동수 변이(HRV)의 분석은 다봉 분석으로 적어도 하나의 도수 분포를 적어도 1회 조사하는 것을 포함한다.

구체적으로 설명하기 위해서 상기 도면들에 상응하는 도면으로서 도 4 내지 7은 또 다른 RR-간격 측정의 결과를 예시하고 있다. 도 5에서, 각각 하나의 모드를 구성하는 2개의 최대값(13, 14)을 구현함으로써 다봉 분포를 확인할 수 있다. 도 2와 5에 따른 막대 그래프도 예시적인 도면으로 이해되어야 하고 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위해 x-축 또는 y-축의 계급, 크기와 단위 등의 분류를 달리하여 실시할 수 있거나 실시하여야 함을 명심해야 한다. 피험자의 상태를 판단하기 위해서 예를 들면 다봉 분포의 결정된 파라미터(도면에서는 최대값)의 이격거리(15)는 척도로서 이용될 수 있다. 현재의 지식에 따르면, 2개의 모드 사이의 거리가 멀수록 그만큼 피험자의 심리 및/또는 신체 상태는 좋지 않은 것으로 판단된다. 이와 관련하여, 경우에 따라 결정된 2개 이상의 최대값 또는 모드의 높이 차이와 마찬가지로 밀도 분포의 계산과 같은 다봉 분포의 다른 파라미터들도 실질적인 정보를 제공한다는 점을 고려할 필요가 있다. 특히 2개의 최대값(13, 14) 주위에 도수 분포를 가진 도 5의 실시예로부터 유도되어 실질적으로 2개의 기본 진동에 의해 평균 심박동수를 구성할 수 있는바, 이에 대해서는 이미 설명하였다.

도 6에 도시되어 있는 산포도(16)에 의하면 산포도에 산탄 자국 형태로 값이 기록되기 때문에 도수 분포를 분석하는 것은 비교적 어려울 수 있음을 알 수 있다. 2개의 연속적인 심박동의 길이가 실질적으로 서로 다르다는 것을 알 수 있는데, -일반적으로 도 3에서 개략적으로 알 수 있는 바와 같이 바람직하게 유효한 타원형 도수 분포는 일반적으로 어려운 것으로 볼 수 있다. 또한 비교적 많은 RR-간격쌍이 대각선(12)으로부터 비교적 멀리 이격되어 있음을 알 수 있는데, 이로부터 결론적으로 심박동이 주기적이지 않거나 조화롭지 않은, 즉 기본 진동으로부터 벗어나 있음을 알 수 있다.

본 발명에 따르면, 상기 산포도를 다봉 분포로 조사할 필요가 있다. 적합할 수 있는 모드값의 또 다른 형태에 대한 일실시예가 도 7에 도시되어 있다. 본 실시예에서, 밀도 분포로서 모드값이 표시되어 있고 등고선(17) 형태로 구별되어 있다. 2개의 연속적인 RR-간격의 시간 및/또는 상기 RR-간격의 시간의 비율과 관련하여 현재의 모드(18)에 대해 빠르면서 유익한 정보가 가능하게 되어 유리할 수 있다. 또한 경우에 따라 범위를 벗어난 값(19)으로서 판단된 값은 분석을 위해 단순하게 이용하거나 분석시 대입할 수 있다. 특히 본 발명에 따른 방법의 경우에는 수 분을 넘는 RR-간격의 측정시간이면 충분하다는 장점이 있는 것으로 밝혀졌다. 특히 연속적인 RR-간격의 길이에 따라 RR-간격-길이의 심박동수에 의해 얻어지고 실질적으로 측정 간격 중에 심장 리듬을 결정하는 모드들(18)을 확인할 수 있다. 이에 따라, 예를 들면 산포도에서 개별 모드의 위치 및/또는 -도면에 따라서는- 크기, 높이 또는 형태를 토대로 및/또는 예를 들면 모드 사이의 간격을 토대로 피험자의 신체 및/또는 심리 상태에 대한 결론이 얻어질 수 있다. 18'는 예를 들면 일반적으로 비교적 바람직하지 않은 것으로 간주될 수 있는 모드를 나타내는데, 상기 모드가 비교적 크게 상이하거나 심장 리듬의 급격한 변화를 특징으로 하는 연속적인 RR-간격-길이를 특징으로 하기 때문이다. y-축과 z-축 상에 2개의 연속 심박동수 간격에 따라 각각의 심박동수 간격을 그래프로 나타낸 3차원 산포도를 제작하는 것도 생각할 수 있다는 점을 명심해야 한다.

도 7은 또한 산포도(16)의 투영 형태로 이해될 수 있는 막대 그래프(20)로서 RR-간격 측정의 도수 분포를 도시하고 있다. 이와 관련하여, 이변량 통계 분석은 2개의 연속적인 심박동간-간격-길이의 차이에 따라 도수 분포를 계급화하는 것을 포함한다. 특히 길이와 관련하여 후속 RR-간격과 서로 다른 RR-간격의 다봉 분포로 막대 그래프(20)를 조사할 수 있다.

따라서 해당 산포도의 대각선(12) 위에 위치해 있는 길이가 같은 연속 RR-간격쌍 각각에는 도 7의 막대 그래프의 X-축(21)의 숫자 0이 할당된다. X-축(21)은 2개의 연속적인 RR-간격-길이의 차이를 크기로 나타낸 것이다.

한편, 막대 그래프의 y-축(22)은 RR-간격쌍의 심박동수를 나타낸다. 도 7의 막대 그래프(20)에서도 예를 들면 심박동수에 대한 정보를 제공할 수 있는 다봉 분포로 조사를 실시하여, 상기 정보로부터 각각의 조사 기간동안 심장 리듬의 모드를 구성하거나 길이와 관련하여 연속적인 RR-간격을 어느 정도 다르게 하거나 변화시킨다. 따라서 특히 다봉 분포가 나타나면 실질적으로 평균 심박동수를 결정하는 기본 진동으로부터의 오차를 알 수 있다.

모드값 표시를 변경 및/또는 단순화하는 것도 생각할 수 있다. 이와 관련하여 도 7에서는 예를 들면 x-축(21) 상에 숫자 0에 해당하거나 -정의에 따라- 0에 근접한 RR-간격 각각을 그래프로부터 없애는 것을 생각할 수 있다. 따라서 길이가 서로 다르고 바람직하지 않은 것으로 간주되는 연속적인 RR-간격에 의해 구현되는 대상 모드들을 용이하게 분석할 수 있었다.

또한 이러한 방법으로 예를 들면 측정 과정 중에 자율 신경계의 신경분포를 -예를 들면 피험자의 신체 움직임, 인지 등에 의해- 고려할 수 있다. 따라서 RR-간격을 측정하는 중에 이러한 신경분포가 맥박의 촉진과 지연 및 이에 따른 결과로서 RR-간격의 길이를 변화시킬 수 있다는 장점이 있을 수 있다. 그러나 이러한 변동은 연속적인 RR-간격이 어느 정도 동일하거나 -또는 소정의 정의에 따라 거의 동일하다면- 길고, 생리학적으로 유리한 것으로서 간주되며, 이에 따라 심박동수 변이의 분석에 있어서 제한적으로 고려할 필요가 있다. 이에 따라, 형태와 심박동수의 해석 또는 분석을 위해 연속적인 RR-간격-길이를 -급격하게- 변화시킬 수 있는 추가적인 가능성이 있다. 따라서 막대 그래프, 산포도 등의 형태에서 표시 또는 분석이 향상될 수 있다.

Claims (15)

1. 피험자의 신체 및/또는 심리 상태를 결정하기 위한 방법으로서, 분석 대상의 심박동수 변이(HRV)를 시간 영역으로 분석하고, 상기 분석 대상에서는 적어도 하나의 조사 기간(1) 내 검출되는 심박동간-간격(IBI)의 적어도 하나의 도수 분포를 조사하되, 상기 도수 분포를 다봉 분포로 조사하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 심박동간-간격으로서 심장의 RR-간격 및/또는 맥파 사이의 거리를 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 계급화된 도수 분포를 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도수 분포의 조사를 일변량 통계 분석으로 실시하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도수 분포의 조사를 이변량 통계 분석으로 실시하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 이변량 통계 분석을 위해 적어도 하나의 심박동간-간격을 후속 심박동간-간격과 함께 이용하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 연속하는 심박동간-간격에 대해 분석시 길이 차이에 따른 보정값을 고려하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제5항, 제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 이변량 통계 분석이 2개의 연속적인 심박동간-간격-길이의 차이에 따라 도수 분포를 계급화하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 심박동수 변이의 분석이 모드값 사이의 차이를 고려하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 심박동수 변이의 분석이 모드 분포의 밀도비, 특히 상기 밀도의 적분비를 고려하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 피험자의 신체 및/또는 심리 상태의 결정시 심박동수 변이(HRV)의 분석 데이터를 다른 피험자의 비교 데이터와 비교하여 설정하는 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도수 분포의 모드값을 임계치를 이용하여 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 피험자에 서로 다른 신체 및/또는 심리적 스트레스 상태가 작용하는 적어도 2개의 조사 기간 내 검출되는 심박동간-간격의 도수 분포를 조사하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 도수 분포의 조사에 의해 심박동수 변이의 시간 영역 분석, 예를 들면 파라미터 RMSSD 및/또는 pNN50에 대한 보정값을 계산하는 동시에 고려하는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 심박동수 변이(HRV)의 분석시 비교 결과를 고려하는 적어도 2개의 모드 분포들에 의해 파라미터, 특히 동일한 파라미터를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.

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