KR20170122278A - 태아 활동 감지를 위한 시스템, 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 복수의 음향 센서를 이용하여 태아 심장 활동 데이터의 비침습적 검출 및 분석에 의해 태아의 안녕(wellbeing)을 모니터링하는 시스템 및 방법을 제공한다.

Description

태아 활동 감지를 위한 시스템, 장치 및 방법

이 출원은 2015년 3월 16일자 출원된 미국 가특허 출원 제62/133,485호 및 2015년 10월 23일자 출원된 미국 가특허 출원 제14/921,489호에 대한 우선권을 주장하며, 상기 가특허 출원들의 전체 내용은 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다.

본 발명은 일반적으로 태아 심장 활동 데이터의 비침습적 검출 및 분석에 의해 태아의 안녕(wellbeing)을 모니터링하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

태아 심장 활동의 모니터링은 임신 중에 태아의 건강을 판단하기 위해 유용할 수 있다.

일부 실시형태에서, 본 발명은, 적어도, 복수의 음향 센서로부터의 복수의 심음도(Phonocardiogram, PCG) 신호 데이터 입력을 본 발명의 방법을 수행하도록 구성된 특정 프로그램가능 명령어를 실행하는 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 수신하는 단계와; 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 복수의 대역통과 필터 ― 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 ― 를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 디지털 신호 필터링하는 단계와; M개 ― M은 L×K와 같음 ― 의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 웨이블릿 디노이징(wavelet denoising)하는 단계와; M개의 필터링된 독립 성분 분석(Independent-Component-Analysis, ICA) 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 ICA를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 변환하는 단계와; M개의 필터링된 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 ICA를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 변환하는 단계와; i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(detection heartbeat, DH) 입력을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 컴파일링하는 단계와; 각각의 DH 입력에서 박동(beat)의 박동 위치를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 검출하는 단계와; 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 표시하는 신뢰 점수를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계와; 상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹인 적어도 2개의 그룹으로 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 나누는 단계와; 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 선택하는 단계와; 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 선택하는 단계를 포함한 컴퓨터 구현 방법에 관련된다.

일부 실시형태에서, 상기 웨이블릿 디노이징 단계는, 적어도, 각각의 필터링된 PCG 출력을 연속적인 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 무관계적으로 통과시킴으로써 복수의 변환 계수를 발생하기 위해 상기 각각의 필터링된 PCG 출력을 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 분해하는 단계와; 복수의 변환 계수로부터 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 식별하는 단계와; M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 재구성하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, K는 복수의 음향 센서의 수와 같고, L은 6과 같다.

일부 실시형태에서, 복수의 대역통과 필터의 각 필터는 10~100Hz의 대역폭 및 5~110Hz의 주파수 범위를 갖는다.

일부 실시형태에서, 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 단계는, 적어도, 미리 정해진 변환 필터를 적어도 상기 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계와; 상기 미리 정해진 변환 필터의 미리 정해진 평균 창 길이에 기초하여, 미리 정해진 형상 및 미리 정해진 크기를 가진 피크의 부분집합을 각각의 DH 입력에서 식별하는 단계, 및 피크의 부분집합으로부터 피크의 그룹 ― 피크의 그룹은 최소 분산 측정치를 갖는 것임 ― 을 선택하는 단계를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 반복적으로 반복하는 단계와; 박동의 초기 위치를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 상기 신뢰 점수를 계산하는 단계는, 적어도, 상기 박동 위치에 기초하여 각각의 DH 입력에 대한 심박동마다(beat-by-beat)의 심박동 그래프를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 발생하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 상기 복수의 DH 입력을 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹과 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹으로 나누는 단계는, 적어도, 각각의 박동 값에 따라 각각의 DH 입력의 심박동을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 군집화(clustering)하는 단계와; 더 높은 평균 심박동수(beat rate)를 가진 특정 DH 입력을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 상기 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹에 지정하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 본 발명은 특정 컴퓨터 실행가능 프로그램 코드를 전자적으로 저장하는 비일시적 메모리, 및 상기 특정 프로그램 코드를 실행한 때, 적어도, 복수의 음향 센서로부터 복수의 심음도(PCG) 신호 데이터 입력을 수신하는 동작과; 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 복수의 대역통과 필터 ― 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 ― 를 이용하여 디지털 신호 필터링하는 동작과; M개 ― M은 L×K와 같음 ― 의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 웨이블릿 디노이징하는 동작과; M개의 필터링된 독립 성분 분석(ICA) 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 상기 ICA를 이용하여 변환하는 동작과; M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 상기 ICA를 이용하여 변환하는 동작과; i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(DH) 입력을 컴파일링하는 동작과; 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 동작과; 상기 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 표시하는 신뢰 점수를 계산하는 동작과; 상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹인 적어도 2개의 그룹으로 나누는 동작과; 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 상기 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 선택하는 동작과; 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 상기 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 선택하는 동작을 수행하도록 구성된 특수 프로그램된 컴퓨팅 프로세서가 되는 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서를 포함한 적어도 하나의 특수 컴퓨터 머신을 포함하는 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템에 관련된다.

도 1은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 임산부의 복부에서 예시적인 음향 센서의 위치를 보인 도이다.
도 2는 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 심장 활동 데이터를 검출 및 분석하기 위해 사용하는 알고리즘의 흐름도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 신호 디노이징 알고리즘의 흐름도이다.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 음향 센서로부터의 데이터의 처리 결과를 보인 그래프이다.

설명의 명확성을 위해, 제한하는 의도 없이, 발명의 상세한 설명은 본 발명의 소정의 특징, 실시형태 또는 응용을 설명 또는 예시하는 하기의 소구분(subsection)으로 나누어진다.

일부 실시형태에서, 본 발명은 임산부 및/또는 태아의 심장 데이터를 분별하기 위해 태아를 잉태한 임산부로부터의 음향 데이터를 검출, 기록 및 분석하는 시스템을 제공한다. 일부 실시형태에서, 심장 활동 데이터를 표시하는 심음도(PCG) 신호를 기록하기 위해 복수의 음향 센서가 사용된다. 심음도 신호는 전형적으로 예를 들면 심장 판막의 폐쇄에 의해 생성되는 진동에 기인하여 심장 주기 중에 심장에 의해 만들어진 모든 소리를 기록한다. 예를 들면, 적어도 2개의 소리 발생 이벤트, 즉 방실 판막이 심장 수축의 시작시에 폐쇄될 때의 제1 이벤트(S1)와 대동맥판과 폐동맥판이 심장 수축의 끝에서 폐쇄될 때의 제2 이벤트가 있을 수 있다.

일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 임산부의 복부에 및/또는 그 부근에 위치된 복수의 음향 센서(예를 들면, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10개 등)를 이용할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 음향 센서는 직접 부착된다. 일부 실시형태에서, 음향 센서는 예컨대 벨트, 패치 등과 같은 물품에 통합되고, 상기 물품은 임산부가 착용하거나 임산부에 배치된다. 일부 실시형태에서, 복수의 음향 센서로부터의 기록된 음향 신호 데이터는 예를 들면 물품에 있는 적어도 하나의 데이터 송신기에 의해 발원된 적어도 하나의 통신 링크를 통해, 본 발명의 원리에 따라 적어도 하나의 특수하게 프로그램된 컴퓨터 프로세서에 의해 처리하도록 적어도 하나의 원격 서버에 전송된다. 일부 실시형태에서, 통신 링크는 적어도 하나의 무선형 통신 구현(예를 들면, 저 방사 블루투스(블루투스 저 에너지))에 기초를 둔다. 일부 실시형태에서, 음향 신호 데이터를 기록, 검출 및 분석하는 본 발명의 예시적인 시스템은 아날로그 전처리 모듈, 아날로그-디지털 컨버터/마이크로컨트롤러(ADC/MCU) 모듈, 통신 모듈, 스마트폰 모듈 및 클라우드 컴퓨팅 모듈을 포함한다. 일부 실시형태에서, 아날로그 전처리 모듈은 기록된 신호의 증폭 및 기록된 신호의 필터링으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 기능을 수행한다. 일부 실시형태에서, ADC/MCU 모듈은 아날로그 신호의 디지털 신호로의 변환, 기록된 신호의 디지털 신호로의 변환, 데이터 압축, 디지털 필터링 및 기록된 PCG 신호 데이터의 송신기로의 전송으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 태스크를 수행한다. 일부 실시형태에서, 통신 모듈은 기록된 신호를 본 발명의 시스템의 무선 수신기로 전송한다.

일부 실시형태에서, 음향 센서의 선택은 당업자에 의해 쉽게 결정된다. 음향 센서 선택에 영향을 주는 요인들은, 비제한적인 예를 들자면, 마이크로폰 컴포넌트의 감도, 음향 센서의 크기, 음향 센서의 무게 등을 포함한다. 일부 실시형태에서, 음향 센서는 피부-공기 계면에 의해 야기되는 소리 전파의 변화를 보상하도록 구성된다. 음향 신호는 공기, 물 또는 신체와 같은 매질을 통해 압력 및 변위의 기계적 파로서 전파하는 음파 또는 진동을 포함한다. 임의의 특정 이론에 제한되는 의도 없이, 소리 전파의 성질은 음파가 전파하는 매질의 밀도와 압력 간의 관계에 의해 영향을 받을 수 있다. 또한, 소리 전파의 성질은 음파가 전파하는 매질의 활동에 의해 영향을 받을 수 있다. 더 나아가, 소리 전파의 성질은 음파가 전파하는 매질의 점성도에 의해 영향을 받을 수 있다.

예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 예시적인 시스템은 각각의 예시적인 위치에서 4개 음향 센서(M1~M4)의 집합을 이용한다. 일부 실시형태에서, 음향 센서의 위치는, 적어도 부분적으로, 예를 들면, 임산부 배의 형상, 임신의 단계, 임산부 및/또는 태아의 생리적 특성, 종전 음향 및/또는 다른 유형의 심장 기록(예를 들면, 심전도(ECG) 신호 기록 및 분석 등) 및 다른 유사하게 적당한 데이터에 따라 변할 수 있다.

일부 실시형태에서, 본 발명의 음향 센서는 주위 환경으로부터 추가된 노이즈와 함께 여성 내부에서 생성된 내부음을 기록한다. 뒤에서 구체적으로 설명하는 바와 같이, 이러한 기록으로부터 태아 및/또는 임산부의 심박동 음이 추출되고 각 피검체의 심박동수가 계산된다.

일부 실시형태에서, 각 음향 센서에 의한 검출 레벨은 다른 음향 센서(예를 들면, 도 1에서 다른 3개의 음향 센서)에 독립적이다. 도 1을 참조하면, 일부 실시형태에서, 전형적으로 태아 PCG 신호는 M3 및/또는 M4 위치의 음향 센서에 의해 검출되고 임산부 PCG 신호는 M1 및/또는 M2 위치의 음향 센서에 의해 검출된다. 일부 실시형태에서, 임산부 PCG 신호는 4개의 센서(M1~M4) 모두에 의해 검출될 수 있고, 태아 심박동을 검출하기 위해 정화되어야 한다. 일부 실시형태에서, 후술하는 바와 같이, 정화 처리는 본 발명의 적어도 하나의 독립 성분 분석(ICA) 알고리즘을 이용하여 수행된다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 본 발명의 시스템은 간섭 노이즈가 태아에서 발원된 것이 아니고, 따라서 통계적으로 태아 심장 소리와 무관한 음원이라고 가정한다.

본 발명에 따른 태아 및/또는 임산부 심박동 데이터를 판단하기 위해 사용되는 예시적인 공정의 예

도 2는 일부 실시형태에서 태아 및/또는 임산부 심박동 데이터(예를 들면, 심박동의 존재, 심박동 패턴, 심박동 빈도 등)를 판단하기 위해 본 발명의 예시적인 시스템에 의해 사용되는 예시적인 공정을 보인 도이다.

도 2를 참조하면, 예시적인 공정은 하기의 4개의 스테이지를 포함한다.

스테이지 1: 필터 뱅크

도 2를 참조하면, 입력은 도 1에 도시된 각 음향 센서(M1~M4)에 의해 기록된 신호 데이터이다. 일부 실시형태에서, 4개의 음향 센서 각각으로부터의 기록된 신호 데이터는, 비제한적인 예를 들자면, L개의 대역통과 필터를 통과하고, 각 필터는 미리 정해진 주파수 범위를 갖는다. 일부 실시형태에서, 예시적인 6개의 대역 통과 필터(L=6)는 하기와 같은 6개의 대역폭을 가질 수 있다.

10~45Hz

20~50Hz

25~65Hz

40~80Hz

55~95Hz

20~80Hz

일부 실시형태에서, 적어도 3개의 대역통과 필터가 있을 수 있다. 일부 실시형태에서, 3~12개의 대역통과 필터가 있을 수 있다. 일부 실시형태에서, 5~10개의 대역통과 필터가 있을 수 있다. 일부 실시형태에서, 적어도 5개의 대역통과 필터가 있을 수 있다. 일부 실시형태에서, 적어도 7개의 대역통과 필터가 있을 수 있다.

일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 10~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 20~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 30~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 40~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 50~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 60~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 70~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 80~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터의 대역폭은 90~100Hz의 범위로부터 선택될 수 있다.

일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 15~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 25~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 35~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 45~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 55~110Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~105Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~100Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~95Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~25Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~50Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 특정 필터는 5~75Hz의 주파수 범위를 가질 수 있다.

일부 실시형태에서, 도 2를 참조하면, 6개의 필터 각각으로부터의 K개의 출력(필터링된 PCG 출력)이 제2 스테이지로 회송된다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 후술하는 바와 같이, K는 비제한적으로 4와 동일하다. 일부 실시형태에서, K는 음향 센서 데이터를 수집하기 위해 사용되는 음향 센서(M1~M4)의 수와 동일하다. 일부 실시형태에서, 미리 정해진 수의 출력이 제2 스테이지로 회송된다.

스테이지 2: 웨이블릿 디노이징

일부 실시형태에서, 예를 들면, 6개의 대역통과 필터로부터의 4개의 필터링된 PCG 출력 중의 하나는 추가로 웨이블릿 디노이징을 받고, 여기에서 이러한 특정 필터링된 PCG 출력은 최대 X회까지 연속적인 저역통과 필터와 고역통과 필터를 통과함으로써 분해되어 분해된 필터링된 PCG 출력을 형성한다. 일부 실시형태에서, X의 값은 후술하는 필요조건에 부합하기 위해 적당한 결과를 달성하게 하는 샘플링 주파수에 의존한다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 특정 필터링된 PCG 출력은 최대 3회까지 연속적인 저역통과 필터와 고역통과 필터를 통과함으로써 분해된다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 특정 필터링된 PCG 출력은 최대 5회까지 연속적인 저역통과 필터와 고역통과 필터를 통과함으로써 분해된다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, 특정 필터링된 PCG 출력은 최대 6회까지 연속적인 저역통과 필터와 고역통과 필터를 통과함으로써 분해된다.

도 3a 및 도 3b는 예시적인 디노이징 스테이지를 보인 도이다. 일부 실시형태에서, 디노이징의 결과는 근사치와 상세치라고 부르는 웨이블릿 변환 계수이다. 구체적으로, 분해된 필터링된 PCG 출력은 상세치 Dj(n)(j=1, ..., N) 및 근사치 Aj(n)을 이용하여 재구성되어 노이즈 제거(denoise)된 필터링된 PCG 출력을 형성할 수 있다.

일부 실시형태에서, 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력은 수학식 1에 기초하여 결정된다.

구체적으로, 초기에, 디노이징의 제1 단계에서, 심박동 신호의 정보를 갖지 않을 가능성이 큰 모든 상세치는 0으로 설정된다. 즉, 비제한적인 예를 들자면 Dj(n)=0(j=1, 2, 3, 5, 6, ..., N)이다. 예를 들면, 상세치는 심장 수축 주기의 S1 및/또는 S2 단계에 대응하는 소리 데이터를 포함하지 않는다.

그 다음에, 나머지 상세치인 제4 상세치가 비제한적인 예를 들자면 수학식 2로 나타낸 스타인 무편향 위험 추정(Stein's Unbiased Risk Estimate, SURE)법을 이용하여 계산된 역치를 이용하여 역치화(thresholded)된다.

일부 실시형태에서, 역치는 임의의 다른 유사하게 적당한 방법을 이용하여 계산될 수 있다.

일부 실시형태에서, 상기 나머지 상세치는 임의의 상세치 또는 상세치들의 조합일 수 있다.

결국, 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력은 수학식 1을 이용하여 계산된다.

스테이지 3: ICA 변환

도 2를 참조하면, (1) 필터링된 PCG 출력과 (2) 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력은 (1) 변환된 필터링된 PCG 출력과 (2) 변환된 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 각각 형성하기 위해 적어도 하나의 ICA 알고리즘을 이용하여 추가로 변환된다. 일부 실시형태에서, 예시적인 ICA 알고리즘은, 비제한적인 예를 들자면, FAST ICA 알고리즘이다. 일부 실시형태에서, FAST ICA 알고리즘은 예를 들면 히바리넨(Hyvarinen) 등의 "독립 성분 분석: 알고리즘 및 응용"(Independent component analysis: Algorithms and applications)(Neural Networks 13 (4-5): 411-430 (2000))에 따라 활용된다. 이 문헌의 구체적인 설명은 인용에 의해 이러한 특수 목적으로 본원에 통합된다.

여기에서 사용하는 용어 "변환"은 특히 디지털 필터링, 수학적 선형 또는 비선형 분해, 수학적 최적화를 포함한 선형 또는 비선형 수학적 변환을 말한다.

스테이지 4: 태아 및 임산부 심박동 의 검출

요약하자면, 이 스테이지에서, 앞의 3개의 스테이지로부터의 필터뱅크, 디노이징 및 ICA의 모든 출력은 S개의 검출 심박동(DH) 입력으로서 사용되고, 여기에서 S는 아래에서 결정되는 것처럼 L×M으로서 계산된 필터뱅크, 디노이징 및 ICA 스테이지의 모든 출력의 수이다.

1) L개의 대역통과 필터를 통과한 음향 센서(M1~M4)의 4개의 신호 데이터 입력으로부터 발생된 M개의 필터링된 PCG 출력;

2) 필터링된 PCG 출력의 M개의 필터링된 ICA 변환치;

3) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력; 및

4) 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력의 M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치(여기에서 M=L×K임).

일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 임산부 및/또는 태아의 심박동이 각각의 DH 입력에서 검출될 수 있는 것으로 가정한다. 일부 실시형태에서, 예시적인 본 발명 시스템은 상기 DH 입력 중의 어느 것에서 태아의 심박동이 검출되는지, 또는 임산부의 심박동이 검출되는지, 또는 둘 다 검출되는지, 또는 둘 다 검출이 안되는지를 암시하는 종래의 이력 데이터를 갖지 않는다.

예를 들면, 일부 실시형태에서, 필터 뱅크 내의 L개의 필터는 6이고, 스테이지 4에서 총 입력 수는 M×L=96이다.

일부 실시형태에서, 스테이지 4는 4개의 서브스테이지로 추가로 나누어진다.

서브스테이지 1: 각각의 DH 입력에서 모든 심박동을 검출한다;

서브스테이지 2: 단계 1에서 검출된 심박동이 실제 심박동이고 노이즈가 없을 확률을 나타내는 신뢰 점수를 계산한다;

서브스테이지 3: 모든 DH 입력을 적어도 2개의 그룹으로 나눈다;

- 그룹 1: 태아 심박동을 포함하는 태아 심박동 출력;

- 그룹 2: 임산부 심박동을 포함하는 임산부 심박동 출력;

서브스테이지 4: 대응하는 심박동을 포함하는 가장 가능성 있는 출력을 각 그룹으로부터 선택한다.

서브스테이지 1: 심박동 검출

전형적으로, 음향 신호는 적어도 일부 노이즈를 포함할 수 있고 적어도 일부 경우에 심박동은 노이즈에 의해 또는 매우 시끄러운 환경에서 "커버"될 수 있다. 또한, 전형적으로, 심박동 형태는 심박동마다 다를 수 있다. 일부 실시형태에서, 서브스테이지 1은 적어도 하기의 몇 개의 단계로 실행된다.

단계 1: 심박동 검출

i) 일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 음향 신호의 힐버트 변환 절대치의 저속 엔벨로프를 계산한다. 예를 들면, 본 발명의 예시적인 시스템은 힐버트 변환 절대치에서 이동하는 평균 필터를 적용함으로써 이 엔벨로프를 계산한다. 일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 미리 정해진 길이(P)를 가진 이동하는 평균 창을 이용할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, P는 300밀리초(ms)이다. 일부 실시형태에서, P는 100ms로부터 500ms까지 변한다. 일부 실시형태에서, P는 200ms로부터 500ms까지 변한다. 일부 실시형태에서, P는 300ms로부터 500ms까지 변한다. 일부 실시형태에서, P는 400ms로부터 500ms까지 변한다.

ii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 각각의 DH 입력에서 신호의 도함수의 제로 교차를 식별함으로써 신호의 모든 피크를 결정한다.

iii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 적어도 부분적으로 하기 기준에 기초하여 충분히 현저하지 않은 모든 피크를 버린다.

이 되도록 ∀ 피크를 선택하 고, 여기에서 p(k)는 k번째 피크의 현저성(prominence)이다.

iv) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 모든 피크를 예를 들면 형상 및 크기에 따라 2개의 그룹으로 그룹화한다. 예를 들면, 이러한 그루핑은 각각의 피크에 대하여 하기 특징을 가진 가우시안 혼합 모델 군집화 알고리즘을 이용하여 행하여진다.

- 최대 피크 폭으로 나누어진 각 피크의 폭, 및

- 그 현저성(prominence)으로 나누어진 피크의 높이.

v) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 최소 분산 측정치를 가진 피크의 그룹을 다음 단계의 피크로서 선택한다.

vi) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 평균 창 길이(Rms)를 이용하여 단계 i~v를 반복한다. 일부 실시형태에서, 평균 창 길이는 250ms이다. 일부 실시형태에서, 평균 창 길이는 100~300ms 사이이다.

vii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 피크의 위치에 대한 분포의 초과 첨도 측정치(Excess Kurtosis measure)(피어슨 첨도(Pearson's kurtosis)의 조정된 버전)를 계산하고, 가장 작은 초과 첨도를 제공하는 피크 위치를 선택한다. 도 4는 이 단계에서의 검출 결과를 나타내고, 특히 노이즈 영역에 위치된 심박동은 검출되지 않는다.

viii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 선택된 피크 위치로부터 평균 심박동수(Heart Rate, HR)의 초기 추정치를 계산한다.

단계 2: 향상된 검출

본 발명의 예시적인 시스템은 예를 들면 누락된 심박동을 추가하고 단계 1의 검출 위치를 보정함으로써 단계 1의 검출 결과를 정제한다.

i) 본 발명의 예시적인 시스템은 단계 1의 아이템 (i)에서 수행된 것과 동일한 방법으로 Qms 창을 이용하여 고속 엔벨로프를 계산한다. 예를 들면, 일부 실시형태에서, Q는 100ms 이다. 일부 실시형태에서, Q는 50~200ms 사이에서 변한다. 일부 실시형태에서, Q는 50~150ms 사이에서 변한다. 일부 실시형태에서, Q는 50~100ms 사이에서 변한다.

ii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 고속 엔벨로프 신호에서 피크를 식별하고 단계 1의 아이템 (iii)에서 설명한 것과 동일한 방법으로 모든 현저한 피크를 선택한다.

iii) 그 다음에, 본 발명의 예시적인 시스템은 단계 1의 검출 결과로부터 모든 박동 대 박동 간격(B2B)을 계산하고, 여기에서 B2B는 연속 심박동들 간의 간격이다.

iv) 도 5를 참조하면, 그 다음에 본 발명의 예시적인 시스템은 적어도 하기의 예시적인 조건(제한되는 것은 아님)에 기초하여 단계 2의 아이템 (iii)에서 결정된 모든 박동 대 박동 간격을 반복적으로 분석함으로써 단계 1에서 식별되지 않은 누락 심박동을 완성한다.

- 만일 B2B(k)가 단계 1의 아이템 (iii)에서 계산된 1.5×B2B(평균)보다 더 높으면, 단계 1의 아이템 (iii)에서 발견된 최종 피크 + B2B(평균)에 가능한 한 가까운 고속 엔벨로프로부터 피크를 찾는다.

v) 그 다음에 본 발명의 예시적인 시스템은 고속 엔벨로프를 이용하여 단계 1의 검출치를 보정한다.

일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 박동 대 박동 분산을 최소화하기 위해 필요한 정도로 단계 2를 수행한다.

서브스테이지 2: 심박동 검출을 위한 신뢰 점수의 계산

전형적으로 박동단위 심박동수는 너무 빨리 변하지 않고 일반적으로 평균 심박동수를 규정하는 기준선을 따르는 생리적 신호이다. 일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 신뢰 점수를 계산하기 위한 기초로서 평균 심박동수를 이용한다. 각각의 심박동 검출(비제한적인 예를 들자면, 96 DH 입력으로부터 서브스테이지 1의 끝에서 획득된 96 심박동)에 대하여, 본 발명의 예시적인 시스템은 하기 단계에 따라 신뢰 점수를 계산한다.

i) 본 발명의 예시적인 시스템은 박동의 위치에 기초하여 박동단위 심박동 그래프를 발생한다(도 6에 도시됨).

ii) 그 다음에 본 발명의 예시적인 시스템은 모든 박동단위 심박동수의 히스토그램을 계산함으로써 전체 신호(HRestim)의 심박동수를 추정하고, 여기에서 상기 전체 신호의 추정된 심박동수는 히스토그램의 최대치에 있다.

iii) 그 다음에 본 발명의 예시적인 시스템은 메디안 필터(예를 들면, 오더 20 등)를 이용하여 박동단위 심박동 그래프(도 6)의 기준선을 추정한다.

iv) 그 다음에 본 발명의 예시적인 시스템은 하기의 수학식 3에 기초하여 신뢰 점수(score)를 계산한다.

여기에서

,

,

,

이다.

서브스테이지 3: 모든 심박동 검출치를 임산부와 태아 2개의 그룹으로 그루핑

스테이지 1~3 및 서브스테이지 1~2에 기초하여, 본 발명의 예시적인 시스템은 S개의 박동단위 심박동 그래프를 발생하고, 이것은 스테이지 1~3에서 획득된 DH 입력을 나타내는 벡터(DH 입력 벡터)이다. 예를 들면, 96 DH 입력의 경우에, 96개의 박동단위 심박동 그래프가 발생된다. DH 입력 벡터 중의 일부는 임산부 심박동을 나타내고, 일부는 태아 심박동을 나타낸다.

일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 예를 들면 비음향 센서/장비(예를 들면, ECG 데이터)로부터 수집된 데이터에 기초하여 별도로 결정된 임산부 심박동에 대한 다른 동시성 임산부 심박동 데이터를 이용하여 임산부 심박동수 검출치의 후보로서 다른 동시성 임산부 심박동 데이터와 고도로 상관되는 모든 DH 입력 벡터를 그루핑할 수 있고, 나머지의 DH 입력 벡터는 태아 심박동 후보로서 그루핑된다.

일부 실시형태에서, 다른 동시성 임산부 심박동 데이터를 이용할 수 없을 때, 본 발명의 예시적인 시스템은 각각의 DH 입력 벡터의 추정 심박동수를 그 값에 따라 군집화함으로써 DH 입력 벡터를 그루핑할 수 있다. 일부 실시형태에서, 본 발명의 예시적인 시스템은 그 다음에 더 높은 평균 심박동수를 가진 DH 입력 벡터를 태아 심박동 그룹에 지정한다.

서브스테이지 4: 태아 및 임산부의 최상의 검출치 선택

일부 실시형태에서, 최상의 신뢰 점수에 기초하여, 본 발명의 예시적인 시스템은 서브스테이지 3에서 식별된 임산부 심박동 DH 입력 벡터의 그룹으로부터 임산부 심박동수의 최상의 검출치로서 최상의 대표적인 임산부 DH 입력 벡터를 선택한다.

일부 실시형태에서, 최상의 신뢰 점수에 기초하여, 본 발명의 예시적인 시스템은 서브스테이지 3에서 식별된 태아 DH 입력 벡터의 그룹으로부터 태아 심박동수의 최상의 검출치로서 최상의 대표적인 태아 DH 입력 벡터를 선택한다.

도 7은 저 신뢰 점수를 가진 예시적인 DH 입력 벡터를 나타내는 예시적인 박동단위 심박동 그래프를 보인 도이다.

도 8은 고 신뢰 점수를 가진 예시적인 DH 입력 벡터를 나타내는 예시적인 박동단위 심박동 그래프를 보인 도이다.

일부 실시형태에서, 본 발명은, 적어도, 복수의 음향 센서로부터의 복수의 심음도(PCG) 신호 데이터 입력을 본 발명의 방법을 수행하도록 구성된 특정 프로그램가능 명령어를 실행하는 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 수신하는 단계와; 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 복수의 대역통과 필터- 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 -를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 디지털 신호 필터링하는 단계와; M개- M은 L×K와 같음 -의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 웨이블릿 디노이징하는 단계와; M개의 필터링된 독립 성분 분석(ICA) 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 ICA를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 변환하는 단계와; M개의 필터링된 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 ICA를 이용하여 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 변환하는 단계와; i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(DH) 입력을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 컴파일링하는 단계와; 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 검출하는 단계와; 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 표시하는 신뢰 점수를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계와; 상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹인 적어도 2개의 그룹으로 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 나누는 단계와; 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 선택하는 단계와; 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 선택하는 단계를 포함한 컴퓨터 구현 방법에 관련된다.

일부 실시형태에서, 상기 웨이블릿 디노이징하는 단계는, 적어도, 각각의 필터링된 PCG 출력을 연속적인 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 무관계적으로 통과시킴으로써 복수의 변환 계수를 발생하기 위해 상기 각각의 필터링된 PCG 출력을 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 분해하는 단계와; 복수의 변환 계수로부터 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 식별하는 단계와; M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 재구성하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, K는 복수의 음향 센서의 수와 같고, L은 6과 같다.

일부 실시형태에서, 복수의 대역통과 필터의 각 필터는 10~100Hz의 대역폭 및 5~110Hz의 주파수 범위를 갖는다.

일부 실시형태에서, 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 단계는, 적어도, 미리 정해진 변환 필터를 적어도 상기 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계와; 상기 미리 정해진 변환 필터의 미리 정해진 평균 창 길이에 기초하여, 미리 정해진 형상 및 미리 정해진 크기를 가진 피크의 부분집합을 각각의 DH 입력에서 식별하는 단계, 및 피크의 부분집합으로부터 피크의 그룹- 피크의 그룹은 최소 분산 측정치를 갖는 것임 -을 선택하는 단계를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 반복적으로 반복하는 단계와; 박동의 초기 위치를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 계산하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 상기 신뢰 점수를 계산하는 단계는, 적어도, 상기 박동 위치에 기초하여 각각의 DH 입력에 대한 박동단위 심박동 그래프를 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 발생하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 상기 복수의 DH 입력을 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹과 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹으로 나누는 단계는, 적어도, 각각의 박동 값에 따라 각각의 DH 입력의 심박동을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 군집화하는 단계와; 더 높은 평균 심박동수를 가진 특정 DH 입력을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 상기 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹에 지정하는 단계를 포함한다.

일부 실시형태에서, 본 발명은 특정 컴퓨터 실행가능 프로그램 코드를 전자적으로 저장하는 비일시적 메모리, 및 상기 특정 프로그램 코드를 실행한 때, 적어도, 복수의 음향 센서로부터 복수의 심음도(PCG) 신호 데이터 입력을 수신하는 동작과; 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 복수의 대역통과 필터- 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 -를 이용하여 디지털 신호 필터링하는 동작과; M개- M은 L×K와 같음 -의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 웨이블릿 디노이징하는 동작과; M개의 필터링된 독립 성분 분석(ICA) 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 상기 ICA를 이용하여 변환하는 동작과; M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 상기 ICA를 이용하여 변환하는 동작과; i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(DH) 입력을 컴파일링하는 동작과; 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 동작과; 상기 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 표시하는 신뢰 점수를 계산하는 동작과; 상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹인 적어도 2개의 그룹으로 나누는 동작과; 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 상기 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 선택하는 동작과; 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 상기 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 선택하는 동작을 수행하도록 구성된 특수 프로그램된 컴퓨팅 프로세서가 되는 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서를 포함한 적어도 하나의 특수 컴퓨터 머신을 포함하는 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템에 관련된다.

이 문서에서 인용된 간행물들은 인용에 의해 그 전부가 본원에 통합된다. 비록 발명의 각종 양태를 실시예 및 양호한 실시형태와 관련하여 위에서 설명하였지만, 본 발명의 범위는 전술한 설명에 의해 규정되는 것이 아니라 특허법의 원칙하에 적절히 해석되는 이하의 특허 청구범위에 의해 규정된다는 것을 이해할 것이다.

Claims (14)

1. 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
   상기 컴퓨터 구현 방법을 위하여 구성된 특정 프로그램가능 명령어를 실행하는 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 복수의 음향 센서로부터의 복수의 심음도(Phonocardiogram, PCG) 신호 데이터 입력을 수신하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 복수의 대역통과 필터를 이용하여 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 디지털 신호 필터링하는 단계 ― 상기 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 ― ;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 웨이블릿 디노이징하는(wavelet denoising) 단계 ― M은 L×K와 같음 ― ;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 독립 성분 분석(Independent-Component-Analysis, ICA)을 이용하여 M개의 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 변환하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 상기 독립 성분 분석(ICA)을 이용하여 M개의 필터링된 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 변환하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(detection heartbeat, DH) 입력을 컴파일링하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 각각의 DH 입력에서 박동(beat)의 박동 위치를 검출하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 설명하는 신뢰 점수(confidence score)를 계산하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹의 적어도 2개 그룹으로 나누는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 상기 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 선택하는 단계; 및
   적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 상기 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 선택하는 단계
   를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 웨이블릿 디노이징하는 단계는,
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 각각의 필터링된 PCG 출력을 연속적인 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 무관계적으로 통과시킴으로써 복수의 변환 계수를 발생하기 위해 상기 각각의 필터링된 PCG 출력을 분해하는(deconstructing) 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 상기 복수의 변환 계수로부터 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 식별하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 재구성하는 단계
   를 포함하는 것인, 컴퓨터 구현 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 K는 복수의 음향 센서의 수와 같고, 상기 L은 6과 같은 것인 컴퓨터 구현 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 대역통과 필터의 각 필터는 10~100Hz의 대역폭 및 5~110Hz의 주파수 범위를 갖는 것인 컴퓨터 구현 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 단계는,
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 미리 정해진 변환 필터를 계산하는 단계;
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 상기 미리 정해진 변환 필터의 미리 정해진 평균 창 길이에 기초하여,
   미리 정해진 형상 및 미리 정해진 크기를 가진 피크의 부분집합을 각각의 DH 입력에서 식별하는 단계, 및
   상기 피크의 부분집합으로부터 피크의 그룹을 선택하는 단계 ― 상기 피크의 그룹은 최소 분산 측정치를 갖는 것임 ―
   를 반복적으로 반복하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 박동의 초기 위치를 계산하는 단계
   를 포함하는 것인, 컴퓨터 구현 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 신뢰 점수를 계산하는 단계는, 상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해 상기 박동 위치에 기초하여 각각의 DH 입력에 대한 박동단위(beat-by-beat) 심박동 그래프를 발생하는 단계를 포함하는 것인, 컴퓨터 구현 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 복수의 DH 입력을 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹으로 나누는 단계는,
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 각각의 박동 값에 따라 각각의 DH 입력의 심박동을 군집화하는(clustering) 단계; 및
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서에 의해, 더 높은 평균 심박동수(beat rate)를 가진 특정 DH 입력을 상기 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹에 할당하는(assigning) 단계
   를 포함하는 것인, 컴퓨터 구현 방법.
8. 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템에 있어서,
   적어도 하나의 특수 컴퓨터 머신을 포함하고,
   상기 적어도 하나의 특수 컴퓨터 머신은, 특정 컴퓨터 실행가능 프로그램 코드를 전자적으로 저장하는 비일시적 메모리 및 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 컴퓨터 프로세서는, 상기 특정 프로그램 코드를 실행할 때 적어도,
   복수의 음향 센서로부터 복수의 심음도(PCG) 신호 데이터 입력을 수신하는 동작;
   복수의 대역통과 필터를 이용하여 복수의 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 복수의 PCG 신호 데이터 입력을 디지털 신호 필터링하는 동작 ― 상기 복수의 대역 통과 필터는 L개의 대역통과 필터를 포함하고, 각각의 대역통과 필터는 K개의 필터링된 PCG 출력을 출력하는 것임 ― ;
   M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제1의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 웨이블릿 디노이징하는 동작 ― M은 L×K와 같음 ― ;
   독립 성분 분석(ICA)을 이용하여, M개의 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 상기 복수의 필터링된 PCG 출력 중 제2의 필터링된 PCG 출력 부분집합을 변환하는 동작;
   상기 독립 성분 분석(ICA)을 이용하여, M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 형성하기 위해 제2의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력 부분집합의 제1 부분을 변환하는 동작;
   i) M개의 필터링된 PCG 출력, ii) M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력, iii) M개의 필터링된 ICA 변환치, 및 iv) M개의 노이즈 제거된 필터링된 ICA 변환치를 포함한 S개의 복수의 검출 심박동(detection heartbeat, DH) 입력을 컴파일링하는 동작;
   각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 동작;
   상기 복수의 DH 입력 중 각 DH 입력에서의 심박동이 실제 심박동을 나타내고 노이즈를 나타내지 않을 확률을 설명하는 신뢰 점수를 계산하는 동작;
   상기 복수의 DH 입력을 i) 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 ii) 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹의 적어도 2개 그룹으로 나누는 동작;
   적어도 하나의 특정 태아 DH 입력의 제1 신뢰 점수에 기초하여, 상기 제1 DH 입력 그룹으로부터 상기 태아 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 태아 DH 입력을 선택하는 동작; 및
   적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력의 제2 신뢰 점수에 기초하여, 상기 제2 DH 입력 그룹으로부터 상기 임산부 심박동을 포함한 적어도 하나의 특정 임산부 DH 입력을 선택하는 동작
   을 수행하도록 구성된 특수 프로그램된 컴퓨팅 프로세서가 되는 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
9. 제8항에 있어서, 상기 웨이블릿 디노이징하는 동작은,
   각각의 필터링된 PCG 출력을 연속적인 저역 통과 필터 및 고역 통과 필터를 무관계적으로 통과시킴으로써 복수의 변환 계수를 발생하기 위해 각각의 필터링된 PCG 출력을 분해하는 동작;
   상기 복수의 변환 계수로부터 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 식별하는 동작; 및
   M개의 노이즈 제거된 필터링된 PCG 출력을 형성하도록 상기 심박동 전송 변환 계수의 부분집합을 재구성하는 동작
   을 포함하는 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
10. 제8항에 있어서,
    상기 K는 복수의 음향 센서의 수와 같고, 상기 L은 6과 같은 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
11. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 대역통과 필터의 각 필터는 10~100Hz의 대역폭 및 5~110Hz의 주파수 범위를 갖는 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
12. 제8항에 있어서, 상기 각각의 DH 입력에서 박동의 박동 위치를 검출하는 동작은,
    미리 정해진 변환 필터를 계산하는 동작과;
    상기 미리 정해진 변환 필터의 미리 정해진 평균 창 길이에 기초하여,
    미리 정해진 형상 및 미리 정해진 크기를 가진 피크의 부분집합을 각각의 DH 입력에서 식별하는 동작, 및
    상기 피크의 부분집합으로부터 피크의 그룹을 선택하는 동작 ― 상기 피크의 그룹은 최소 분산 측정치를 갖는 것임 ―
    을 반복적으로 반복하는 동작; 및
    박동의 초기 위치를 계산하는 동작
    을 포함하는 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
13. 제8항에 있어서,
    상기 신뢰 점수를 계산하는 동작은 상기 박동 위치에 기초하여 각각의 DH 입력에 대한 박동단위 심박동 그래프를 발생하는 동작을 포함한 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.
14. 제8항에 있어서, 상기 복수의 DH 입력을 태아 심박동을 포함하는 제1 DH 입력 그룹 및 임산부 심박동을 포함하는 제2 DH 입력 그룹으로 나누는 동작은,
    각각의 박동 값에 따라 각각의 DH 입력의 심박동을 군집화하는 동작; 및
    더 높은 평균 심박동수를 가진 특정 DH 입력을 상기 태아 심박동을 포함하는 상기 제1 DH 입력 그룹에 할당하는 동작
    을 포함하는 것인, 특수 프로그램된 컴퓨터 시스템.

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