KR20180002524A

KR20180002524A - 실시간 신호 분할 및 기준 포인트들 정렬 프레임워크를 제공하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20180002524A
Application number: KR1020170080518A
Authority: KR
Inventors: 옐레이 리
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2016-06-29
Filing date: 2017-06-26
Publication date: 2018-01-08
Also published as: TWI720215B; TW201806370A; US10426411B2; JP2018000952A; US20180000426A1; JP6745762B2; CN107536599A; DE102017112819A1

Abstract

사용자의 생물학적 측정들을 모니터하는 전자 장치가 제공되며, 센서는 사용자로부터 제1 신호를 획득하도록 구성되고, 진단 프로세서는 제1 신호를 전처리하여 제2 신호를 생성하고, 제2 신호를 신호 세그먼트들로 형성하고, 신호 세그먼트들 각각에 대한 적어도 하나의 이벤트 위치를 결정하고, 특징 정렬을 위해 인접 신호 세그먼트들을 매치시키고, 특징 정렬의 결과들을 사용하여 제3 신호를 제공한다.

Description

실시간 신호 분할 및 기준 포인트들 정렬 프레임워크를 제공하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING A REAL-TIME SIGNAL SEGMENTATION AND FIDUCIAL POINTS ALIGNMENT FRAMEWORK}

본 발명은 사용자의 생체 신호들을 측정하는 것에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 실시간 신호 분할 및 기준 포인트들 정렬 프레임워크를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

휴대용 전자 기기와 마찬가지로, 생체 신호들을 모니터하는 착용형 센서 장치가 원하는 생체 신호들을 정확하게 검출하는 것이 바람직하다. 그러나, 사용자의 움직임들, 검출된 신호들의 복잡성, 그리고 검출된 신호들의 잡음은 생체 신호들의 정확한 검출을 가능하게 하는 것을 어렵게 한다.

종래의 비트(박동, beat) 검출 방법들은 전형적으로 다양한 타입들의 측정 센서들로부터의 건강 측정들(예를 들어, 심장 박동, 호흡 수)을 결정하는데 사용된다. 이 측정 센서들은 예를 들어, BCG(ballistocardiography) 신호들, PPG(photoplethysmogram) 신호들, ECG(electrocardiogram) 신호들, GSR(galvanic skin response) 신호들 및 생체 임피던스 신호들과 같은 다양한 타입들의 센서 신호들을 측정한다. 이러한 종래의 비트 검출 방법들은 정확한 검출 성능을 제공할 수 없고, 잡음 신호 상의 특징 포인트들(feature points)을 신뢰성있게 식별할 수 없다.

본 발명의 목적은 실시간 신호 분할(세그먼테이션, segmentation) 및 기준 포인트들 정렬 프레임워크를 제공하는 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.

예시적인 실시예는 사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 수신된 제1 신호에 대한 신호 타입을 결정하는 방법을 포함할 수 있으며, 여기서 제1 신호는 사용자의 생체 신호이다. 제2 신호는 제1 신호로부터 제공되고, 제2 신호는 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하도록 분할된다.

제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트는 신호 타입에 기초하여 처리되어 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정한다. 신호 타입이 제1 타입인 경우, 기준 포인트는 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트 각각에 대해 직접 결정된다. 신호 타입이 제2 타입인 경우, 제1 이벤트 위치는 제1 신호 세그먼트로부터 결정되고 제1 이벤트 위치는 제1 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트로서 식별된다.

제2 신호 세그먼트로부터의 하나 이상의 인접 포인트들은 제1 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트와 매칭되고, 인접 포인트들 중 하나는 제1 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트에 대응하는 제2 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트로서 선택된다. 그 다음, 기준 포인트들을 사용하여 제3 신호가 생성된다.

다른 예시적인 실시예는 실행될 때 컴퓨팅 시스템으로 하여금 동작들을 제어하게 하는 기계 실행 가능 명령들을 저장하는 비-일시적 기계 판독 가능 매체를 포함하며, 상기 명령들은 사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 수신된 제1 신호의 신호 타입을 결정한다. 제1 신호는 사용자의 생체 신호일 수 있다. 제2 신호는 제1 신호로부터 제공될 수 있으며, 제2 신호는 제1 신호와 상이하거나 제1 신호와 실질적으로 동일할 수 있다. 제2 신호는 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하도록 분할될 수 있다. 그 후, 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트는 신호 타입에 기초하여 처리되어 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정할 수 있고, 제3 신호는 기준 포인트들을 사용하여 생성될 수 있다.

또 다른 예시적인 실시예는 사용자로부터 제1 신호를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서를 포함하는 시스템을 포함할 수 있으며, 여기서 센서는 적어도 하나의 채널을 가지며, 제1 신호는 채널(들) 중 하나의 채널을 통해 수신된다. 진단 프로세서는 제1 신호의 신호 타입을 결정하고, 제1 신호로부터 제2 신호를 제공하고, 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하도록 제2 신호를 분할하고, 신호 타입에 기초하여, 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정한다.

신호 타입이 제1 타입인 경우, 진단 프로세서는 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정할 수 있다. 신호 타입이 제2 타입 인 경우, 진단 프로세서는 제1 신호 세그먼트로부터 제1 이벤트 위치를 결정하고, 제1 이벤트 위치를 제1 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트로 식별할 수 있다. 그 다음, 진단 프로세서는 제2 신호 세그먼트로부터의 하나 이상의 인접 포인트들을 제1 신호 세그먼트에 대한 기준 포인트에 매칭시키고, 상기 하나 이상의 인접 포인트 중 하나를 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 대응하는 상기 제2 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 선택한다. 제3 신호는 기준 포인트를 사용하여 생성 될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예는 사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 제1 신호를 수신하는 단계, 및 상기 제1 신호에 기초하여 제2 신호를 제공하는 단계를 포함하는 방법일 수 있다. 제2 신호는 복수의 신호 세그먼트들을 형성하도록 분할될 수 있고, 적어도 하나의 이벤트 위치는 복수의 신호 세그먼트들 각각에 대해 결정될 수 있다. 복수의 신호 세그먼트들 중 인접한 신호 세그먼트에 대한 적어도 하나의 이벤트 위치는 특징 정렬을 위해 매칭될 수 있고, 제3 신호는 특징 정렬 결과를 사용하여 제공 될 수 있다.

설명 된 일부 실시예는 2 개의 신호 세그먼트들을 갖는 예이지만, 신호 세그먼트들의 수는 2 개를 초과할 수 있다.

추가적인 양상들은 제시된 예시적인 실시예들의 실시에의 이하의 설명 또는 실시예에서 설명될 것이다.

이와 같은 구성을 갖는 본 발명의 시스템은 사용자의 생체 신호들을 측정할 수 있다. 특히, 본 발명의 시스템은 실시간 신호 분할 및 기준 포인트들 정렬 프레임워크를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 하이-레벨 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 네트워크 내의 전자 장치를 도시한다.
도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯(plot)의 예이다.
도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯의 예이다.
도 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯의 예이다.
도 4d는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 플롯의 예이다.
도 4e는 본 발명의 일 실시예에 따른 PPG 플롯의 예이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 입력 신호를 처리하기 위한 예시적인 플로우차트이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 BCG 플롯의 예이다.
도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 BCG 플롯의 예이다.
도 6c는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 BCG 플롯의 예이다.
도 6d는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 ECG 플롯의 예이다.
도 6e는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 PPG 플롯의 예이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링된 PPG 파형의 예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 된 PPG 파형에 대한 시간 지연된 플롯의 파형의 예이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이변량(bi-variate) 가우시안 기반의 DTW(dynamic time warping) 윤곽선에 대한 다이어그램의 예이다.
도 10a는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 파형에 대한 포인트-포인트 매칭을 나타내는 예시도이다.
도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따라 제거된 잔여 포인트들과 BCG 매칭의 비교를 나타내는 예시도이다.
도 11a는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯의 특징 포인트들을 도시한다.
도 11b는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯의 특징 포인트들을 도시한다.
도 11c는 본 발명의 일 실시예에 따른 BCG 플롯의 특징 포인트들을 도시한다.
도 11d는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 플롯의 특징 포인트들을 도시한다.
도 11e는 본 발명의 일 실시예에 따른 PPG 플롯의 특징 포인트들을 도시한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 비트 위치 보간을 위한 예시적인 파형이다.

본 발명의 하나 이상의 실시예들의 이점들 및 특징들은 실시예들에 대한 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면들을 참조함으로써 보다 용이하게 이해될 수 있다.

이와 관련하여, 본 실시예들은 본 명세서에 기재된 설명에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 이들 실시예는 예들로 제공됨으로써 본 개시가 완전하게 완성될 것이고 본 실시예의 개념을 당업자에게 완전히 전달할 수 있도록 예로서 제공된다. 첨부된 청구범위는 본 발명의 일부 실시예들을 설명한다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 본 명세서에서 사용된 서술적 또는 기술 용어들을 포함하는 모든 용어들은 당업자에게 자명한 의미를 갖는 것으로 해석되어야 한다. 언어의 진화로 인해 용어가 모호한 의미를 갖는 경우, 선행 사례들 또는 신기술들이 출현하는 경우, 본 개시에서 사용된 용어의 의미는 본 개시에서 사용 및/또는 정의에 의해 먼저 명확해져야 한다. 추가 설명이 필요하다면, 당해 기술 분야의 통상의 기술자가 개시 당시 개시의 맥락으로 용어를 이해 하였으므로 용어는 명확해질 것이다.

부분이 구성 요소를 "포함" 또는 "포함한다"는 경우, 거기에 반하는 특정 설명이 없으면 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 본 명세서의 실시예에서 "유닛"이라는 용어는 특정 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트 또는 하드웨어 컴포넌트를 의미한다. 하드웨어 구성 요소는 예를 들어, FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC(application-specific integrated circuit)을 포함할 수 있다.

소프트웨어 컴포넌트는 어드레스 가능한 저장 매체에서 실행 가능 코드에 의해 사용되는 실행 가능 코드 및/또는 데이터를 지칭할 수 있다. 따라서 소프트웨어 구성 요소는 예를 들어 객체 지향 소프트웨어 구성 요소, 클래스 구성 요소 및 작업 구성 요소일 수 있으며 프로세스, 기능, 속성, 절차, 서브 루틴, 프로그램 코드 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 배열 또는 변수를 포함할 수 있다.

"유닛"에 의해 제공되는 기능은 추가의 컴포넌트들 및 "유닛들"로 나뉠 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이와 관련하여, 본 실시예들은 다른 형태들을 가질 수 있으며 여기에 설명된 설명에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.

이하의 설명들에서, 공지된 기능 또는 구성은 불필요한 세부 사항으로 실시예를 모호하게 하지 않도록 상세하게 설명하지 않는다.

본 발명의 다양한 실시예들은 대응하는 특징 포인트들을 식별하기 위한 신호 이벤트 검출 및 주기적 또는 의사-주기적(pseudo-periodic) 신호들의 기준 포인트들(fiducial points) 정렬에 대한 실시간 프레임워크(real-time framework)를 개시한다. 다양한 실시예들은 신호 최적화, 신호 재구성, TDE(time-delay embedding) 비트(beat) 검출 및 DTW(adaptive dynamic time warping) 중 하나 이상을 포함한다. 다양한 실시예들은 형태 변화, 높은 잡음 레벨, 그리고/또는 신호 아티팩트(signal artifacts)에 강하다. 따라서, 다양한 실시예들이 수면/무호흡 진단, 혈압 진단, 심박 변이도(HRV) 진단, 호흡수 변화(RRV) 진단, 심장 부정맥 검출 및 동작 인식 중 하나 이상에 적용될 수 있다.

다양한 실시예들은 반복적인 패턴을 갖는 신호들에 대한 실시간 신호 분할 및 정렬 프레임워크를 개시한다. 다양한 실시예들은(예를 들어, 가속도계와 같은 저전력 움직임 센서로부터 측정된) BCG 신호들, (예를 들어, 사용자의 손목 상의 광학 센서로부터 측정된) PPG 신호들, (예를 들어, 착용형 장치로부터 얻어진) ECG 신호들, (예를 들어, GSR 센서로부터 얻어진) GSR 신호들 및 생체 임피던스 신호들을 포함하는 생리적 데이터 신호를 수신하고 분석할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치를 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 사용자 착용형 장치(user-wearable device, 100)와 같은 전자 장치는 디스플레이(102), 프로세서들(110, 112), 센서 모듈(120), 배터리(130), 밴드(140) 및 클래프스(142)를 포함한다. 센서 모듈(120)은 센서들(122, 124)을 포함한다. 프로세서(110) 또는 프로세서(112)는 진단 프로세서로 지칭될 수 있으며, 명령어들을 실행할 수 있다. 따라서, 진단 프로세서는 예를 들어, 디지털 신호 프로세서, 컨트롤러, 사용 특정(use specific) 프로세서, 일반 프로세서 등 일 수 있다. 때로는 설명의 용이성을 위해, 진단 프로세서는 일반적으로 다양한 하드웨어(위 또는 아래에서 설명된 것)의 조합을 나타낼 수 있다.

비록 사용자 착용형 장치(100)가 손목에 착용될 수 있지만, 본 발명의 다양한 실시예들은 이에 한정될 필요는 없다. 사용자 착용형 장치(100)는, 예를 들어 팔(전완, 팔꿈치 또는 상완 둘레), 다리, 가슴, (머리띠와 같이) 머리, (목걸이와 같이) 목 그리고 귀와 같은 신체의 다른 부분에 장착되도록 설계 될 수 있다. 사용자 착용형 장치(100)는 예를 들어 스마트 폰, 랩톱 또는 병원 또는 의사 사무실의 다양한 의료 장치들과 같은 다른 전자 장치들과 통신할 수 있다. 이는 도 3과 관련하여 보다 상세히 설명 될 것이다.

디스플레이(102)는 사용자 그리고/또는 다른 사람에 의해 볼 수 있도록 사용자의 신체로부터 모니터링되는 생체 신호들을 출력할 수 있다. 모니터링되는 신호는 생체 신호들 또는 생체 측정 데이터라고 할 수 있다. 모니터링되는 신호는 예를 들어, 심장(맥박) 속도, 맥박 형태(모양), 펄스 간격(맥박 간격들), 호흡(숨) 수 및 혈압일 수 있다. 디스플레이(102)는 또한 예를 들어 상태 및 진단 결과들뿐만 아니라, 사용자 착용 가능 장치(100)의 사용 또는 다른 측정 장치들의 사용에 있어서 사용자 또는 다른 사람들에게 명령어들을 출력할 수 있다.

프로세서(110)는 센서 모듈(120) 내의 센서를 통해 모니터링된 신호들을 수신할 수 있다. 센서 모듈(120)은, 예를 들어, 사용자 착용형 장치(100)가 사용자에 의해 착용될 때 사용자의 손목으로부터 신호들을 획득할 뿐만 아니라 사용자의 신체 위치, 동작 등을 나타내는 다른 정보들 제공하는 수 있는 센서들(122, 124)을 포함할 수 있다. 센서(122 그리고/또는 124)는 예를 들어, 가속도계, 광학 센서, 자이로미터 등일 수 있다. 프로세서(112)는 센서들(122, 124)을 제어할 수 있고, 센서들(122, 124)에 의해 모니터링되는 신호들을 처리할 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 프로세서(110)가 프로세서(112)의 기능을 수행하도록 할 수 있다. 또한 본 발명의 다양한 실시예들에서 센서들의 수는 서로 다를 수 있다.

센서(122)는 예를 들어, 펄스 관련된 정보를 모니터링하는데 사용되는 가속도계 또는 움직임 센서일 수 있다. 센서(124)는 센서(122)와 유사하거나 또는 예를 들어, 사용자의 체온을 측정하기 위한 온도계와 같은 다른 타입의 센서일 수 있다. 다양한 실시예들은 상이한 개수의 센서 모듈들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은 단지 하나의 센서 모듈만을 가질 수 있는 반면, 다른 실시예들은 2 개 이상의 센서 모듈들을 포함할 수 있다,

배터리(130)는 사용자 착용형 장치(100)에 전력을 공급하도록 구성된다. 배터리(130)는 유선 충전 시스템 또는 무선 충전 시스템을 사용하여 충전될 수 있다. 밴드(140)는 손목 둘레에 감겨질 수 있고, 사용자 착용형 장치(100)가 클래프스(142)를 이용하여 손목에 고정될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 하이-레벨 블록도이다. 도 2에는 디스플레이(102), 프로세서(110), 센서 모듈(120) 및 배터리(130)가 도시되어 있다. 디스플레이(102)로의 출력은 예를 들어, 프로세서(110)에 의해 제어 될 수 있다. 디스플레이(102)는 예를 들어, 버튼들, 다이얼들, 터치 스크린, 마이크로폰 등과 같은 입력 장치들(도시되지 않음)을 또한 포함할 수 있다.

프로세서(110)는 CPU(200), 메모리(210), 입/출력(IO) 인터페이스(220), 통신 인터페이스(230), 전원 관리 유닛(PMU, 240), 분해 모듈(decomposition module, 250), 재구성 모듈(reconstruction module, 260) 및 대역 통과 필터(270)를 포함한다. 프로세서(110)가 이들 다양한 장치들을 포함하는 것으로 설명되었지만, 다른 실시예들은 상이한 기능들이 다르게 그룹화되는 다른 아키텍처들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 그룹화는 상이한 집적 회로 칩들 내에 있을 수 있다. 또는 그룹화는 IO 인터페이스(220) 및 통신 인터페이스(230)를 함께 또는 분해 모듈(250)과 재구성 모듈(260)을 함께 결합하는 것일 수 있다.

CPU(200)는 센서 모듈(120)의 동작을 제어할 뿐만 아니라 센서 모듈(120)로부터 모니터링된 신호들을 수신할 수 있다. CPU(200)는, 메모리(210) 내 명령어들을 실행하는 것에 의해 센서 모듈(120)로부터 모니터링된 신호를 처리하고, 디스플레이(102) 상에 처리된 신호들을 디스플레이하고, 디스플레이(102)로부터 입력을 수신하고, IO 인터페이스(220) 또는 통신 인터페이스(230)를 통해 다양한 장치들과 인터페이스하는 것을 포함하는 사용자 착용형 장치(100)를 제어할 수 있다. IO 인터페이스(220)는 CPU(200)에 의해 사용되어 디스플레이(102)와 인터페이스할 수 있다.

프로세서(112)는 상이한 실시예들에서 다른 아키텍처들을 사용하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(112)는 실행할 명령어들을 저장하기 위해 메모리(210)를 사용할 수 있고, 또는 프로세서(112)는 명령어들에 대한 자체 메모리(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 비록 일부 실시예들이 독립된 프로세서들(110, 112)을 갖더라도, 다양한 실시예들은 이에 제한될 필요는 없다. 하나의 프로세서(110)가 사용자 착용형 장치(100)의 기능을 제어하거나 또는 사용자 착용 장치(100)에 대해 다수의 프로세서들이 있을 수 있다.

메모리(210)는 비-휘발성 메모리(216) 및 휘발성 메모리(218)를 포함할 수 있다. 운영 체제 및 애플리케이션들은 비-휘발성 메모리(216)에 저장 될 수 있다. 본 개시의 다양한 실시예들은 설계 그리고/또는 구현에 의존하는 상이한 메모리 아키텍처들을 사용할 수 있다.

통신 인터페이스(230)는 예를 들면, USB, 블루투스, NFC(Near Field Communication) 및 WiFi와 같은 유선 또는 무선 프로토콜을 통해 사용자 착용형 장치(100)가 다른 장치들과 통신하도록 할 수 있다. PMU(240)는 외부 전원으로부터의 전력 수신, 배터리(130) 충전 및 사용자 착용형 장치(100)의 상이한 부분들에 대한 전력 할당을 제어할 수 있다.

분해 모듈(250)은 시간-주파수 변환들을 이용하여, 예를 들어 BCG 신호와 같은 입력 신호를 다수의 주파수 대역들로 분해하는 기능을 수행할 수 있다. 재구성 모듈(260)은 예를 들어, 분해 모듈(250)로부터의 분해된 신호들을 재구성하여 BCG 신호와 같은 원본(original) 신호의 원하는 성분들을 정제(refine)하고 액세스하도록 기능할 수 있다. 신호의 분해 및 재구성은 미국 특허 출원 제14/928,072호에 상세히 설명되어 있으며, 이는 본 발명에 참고로 인용된다. 대역 통과 필터(270)는 신호로부터 특정 주파수들을 선택하는데 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 네트워크 내의 전자 장치를 도시한다. 도 3을 참조하면, 사용자 착용형 장치(100) 및 스마트 폰(300)이 도시되어 있다. 사용자 착용형 장치(100)는 도 2에 도시된 통신 인터페이스(230)를 이용하여 스마트 폰(300)과 통신할 수 있다. 통신은 통신 신호(302)들을 통해 이루어질 수 있고, 통신은 사용자 착용형 장치(100)와 스마트 폰(300) 사이에 직접적으로 이루어지거나 또는 사용자 착용형 장치(100)와 스마트 폰(300) 사이의 다른 요소들을 포함할 수 있다.

사용자 착용형 장치(100)의 애플리케이션들(214) 중 하나는 스마트 폰(300)이 사용자 착용형 장치(100)의 적어도 일부 동작을 제어하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 착용형 장치(100)는 프로세서(110)에 의한 처리의 결과를 디스플레이(102)로 출력할 수 있고, 그리고/또는 동일한 결과가 스마트 폰(300)으로 전송될 수 있다. 또한 사용자는 사용자 착용형 장치(100) 또는 스마트 폰(300) 중 어느 하나에서 옵션을 선택할 수 있다. 옵션들은 예를 들어, 사용자 착용형 장치(100)에 의한 생체 신호 모니터링 프로세스를 시작하거나, 또는 생체 신호 모니터링 프로세스를 정지시키는 것일 수 있다.

스마트 폰(300)은 더 큰 디스플레이를 포함하므로, 사용자가 착용형 장치(100)보다는 스마트 폰(300)에서 결과를 보거나 옵션을 선택하는 것이 더 쉬울 수 있다. 그러나, 스마트 폰(300)은 일반적으로 사용자 착용형 장치(100)의 동작에 필요하지 않을 수 있다.

도 4a 내지 도 4e는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG, BCG 및 PPG 원시 의사-주기 신호들(raw pseudo-periodic signals)의 다양한 플롯들(plots)을 도시한다. 도 4a, 4b 및 4c는 BCG 플롯들의 예들이고, 도 4d는 ECG 플롯의 예이고, 도 4e는 PPG 플롯의 예이다. 도면에 도시된 바와 같이, 의사-주기 신호들의 신호 복잡성은 광범위하다. 이들 신호들에 대해 신뢰성있는 정확도를 제공하는 이벤트 검출 방법들에 대해 본 개시의 다양한 실시예들이 이하 설명된다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따라 입력 신호를 처리하기 위한 예시적인 플로우차트이다. 도 5를 참조하면, 플로우차트(500)는 본 예시적인 시스템에 의한 신호 분할 및 기준 포인트 검출 처리를 설명한다. 처리될 신호는 예를 들어, 도 1에 도시된 사용자 착용형 장치(100)와 같은 착용 장치로부터 수신될 수 있다. 사용자 착용형 장치(100)는 센서 모듈(120)을 통해 생체 신호들을 검출할 수 있다.

단계 502에서, 하나 이상의 센서가 존재하면, 본 예시적인 시스템은 생체 신호 모니터링을 위한 센서를 선택할 수 있다. 선택되는 센서는 예를 들어, 신호들의 선명도, 원하는 생체 신호의 타입, 생체 신호를 모니터링하는데 필요한 전력, 다른 기준들에 의존할 수 있다. 상이한 기준은 다른 실시예들에 대해 사용 될 수 있다. 상이한 센서들은 상이한 신호 타입들을 제공할 수 있는데, 여기서 신호 타입은 일반적으로 "깨끗한(clean)" 신호들을 제공하는 제1 신호 타입 및 "잡음(noisy)" 신호들을 제공하는 제2 신호 타입으로 나열될 수 있다. "잡음" 신호들은 추가 처리이전에 원하지 않는 신호 성분들을 제거하기 위해 전처리(pre-process) 될 필요가 있다. 예를 들어, ECG 및 PPG 신호들은 제1 신호 타입("깨끗한" 신호)으로 불릴 수 있고 BCG는 제2 신호 타입("잡음" 신호)으로 불릴 수 있다. 이것은 단계 512와 관련하여 더 설명된다.

단계 504에서, 센서 모듈(120) 상의 가속도계와 같은 센서는 사용자 움직임(motion)을 모니터링/검출할 수 있다. 일부 생체 신호들은 사용자의 움직임에 의해 영향을 받지 않을 수 있지만, 다른 모니터링된 생체 신호들은 사용자가 실질적으로 정지 상태에 있을 때 더 나은 신호를 제공한다. 예를 들어, BCG 및 PPG 신호들은 사용자가 실질적으로 정지 상태에 있을 때 보다 신뢰성있는 신호들을 제공할 수 있다. 따라서, BCG 또는 PPG 신호들이 요구될 때, 사용자 움직임이 소정의 임계 레벨 이상이면, 프로세스는 단계 504로 루프 백할 수 있다. 사용자 움직임이 소정의 임계 레벨보다 낮으면, 센서로부터의 생체 신호가 처리를 위해 받아 들여질 수 있고, 프로세스는 단계 506으로 진행한다. 단계 504에서 움직임을 모니터링하는 것은 본 개시의 일부 실시예들에 대해서 선택적일 수 있음을 주의해야 한다.

단계 506에서, 선택할 다중 채널들이 있는 실시예들에서, 본 예시적인 시스템은 원하는 신호 후보를 결정하기 위해 채널을 선택할 수 있다. 예를 들어, 가속도계 및 자이로미터와 같은 측정 센서들이 BCG 신호들을 제공하면, 채널 후보들은 가속도계의 세 개의 축들 각각에 대한 출력들, 가속도계의 크기, 및 하나의 채널을 선택할 수 있는 다수의 채널들에 대한 자이로미터의 다중 출력들을 포함할 수 있다. 그러나, 본 개시의 다양한 실시예들은 이에 제한될 필요는 없다. 일 실시예에 따르면, 본 예시적인 시스템은 신호 품질 향상 목적을 위해 신호 혼합(signal fusion)과 같이 채널들을 결합하여 새로운 채널을 형성하고, 게다가 채널들의 수를 증가시킬 수 있다. 본 예시적인 시스템은, 예를 들어, 재발율(recurrence rate) 분석, 주파수 스펙트럼에서 우위(또는 우세한) 주파수의 결정, 및 엔트로피 분석 중 하나 이상에 기초하여 채널을 선택할 수 있다. 예를 들어, BCG 채널 선택을 위해 스펙트럼 분석을 사용할 때, 우세한 주파수 성분의 더 높은 전력 비율은 측정된 신호의 더 나은 결정뿐만 아니라 더 적은 아티팩트(artifacts)를 나타낼 수 있다. 다양한 실시예들은 또한 옵션으로서 채널 선택을 가질 수도 있다. 예를 들어, 오직 하나의 채널 입력만 있는 경우 채널 선택은 필요하지 않다.

단계 508에서, 본 예시적인 시스템은 센서의 선택된 채널로부터 원시 신호(raw signal)를 수신한다. 단계 510에서, 본 예시적인 시스템은 프레임워크의 재 초기화를 위해 사용되도록 메모리(210)에 예를 들어, 몸체의 자세 및 방향과 같은 몸체 위치 정보를 저장할 수 있다.

단계 512에서, 본 예시적인 시스템은 단계 506에서 채널 선택 프로세스가 존재하는지 여부에 따라, (단계 508에서) 선택된 채널로부터의 또는 측정 센서로부터 직접적인 원시 신호를 전처리(pre-process)한다. 예를 들어, 본 예시적인 시스템은 시간-주파수(time-frequency) 처리 기술 그리고/또는 시간-도메인(time-domain) 처리 기술과 같은 기술들을 사용함으로써 호흡 아티팩트(artifacts) 및 고주파 교란( high frequency disturbances)을 제거하기 위해 BCG 신호들을 전처리 할 수 있다. 시간-주파수 처리 기술은 특히, 웨이블릿 계수 재구성(wavelet coefficient reconstruction)을 포함하며, 시간-도메인 처리 기술은 특히, 대역 통과 필터링을 포함한다.

일 실시예는 예를 들어, 실질적으로 0.5 - 3.5Hz의 원하는 통과 주파수 대역을 갖는 대역 통과 필터를 사용하여 원시 BCG 신호를 필터링 할 수 있다. 대역 통과 필터링은 도 2에 도시된 대역 통과 필터(270)를 통하거나 예를 들어, 프로세서(112) 또는 CPU(200)와 같은 하나 이상의 진단 프로세서를 사용하는 디지털 신호 처리를 통해 수행될 수 있다. 만일 사용자로부터의 신호가 비교적 깨끗한 신호인 것으로 판별되면, 단계 512에서의 전처리는 선택적일 수 있다. 따라서, 센서의 타입은 또한 전처리가 필요한지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, ECG 센서 또는 PPG 센서로부터의 신호들은 전처리될 필요가 없다. 다른 실시예들은, 사용되는 센서와 무관하게 신호가 전처리 될 필요가 없을 정도로 신호가 충분히 깨끗한지의 여부를 결정할 수 있다. 유사하게, 다양한 실시예들은 전형적으로 깨끗한 신호를 생성하는 센서가 사용되는 경우에도 신호가 전처리 될 필요가 있음을 결정할 수 있다.

단계 514에서, 본 예시적인 시스템은 예를 들어, 대역 통과 필터링된 신호들과 같은 전처리된 신호들로써 발생한다. 다른 실시예들에서, 본 예시적인 시스템은 원시 BCG 신호들을 주파수 대역들로 분해할 수 있다. 예를 들어, BCG 신호는 5 레벨 다우비치 웨이블릿(Daubechies5 wavelet)을 사용하여 100 Hz의 샘플링 속도로 분해될 수 있다. 제2 주파수 대역 내지 제5 주파수 대역들로부터의 웨이블릿 계수들은 대부분의 심장 박동 정보를 운반하는 것으로 고려 될 수 있다. 초 저주파(very low frequency, VLF) 대역들은 호흡 신호들로 간주 될 수 있다. 마더(mother) 웨이블릿 및 분해 설정들(예를 들어, 분해 레벨들의 수)은 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 유사한 결과들을 달성하도록 조정될 수 있음에 유의해야 한다.

본 예시적인 시스템은 이후, 에너지 엔트로피를 분해된 신호 주파수 대역들에 적용함으로써 분해된 BCG 신호를 재구성하기 위해 웨이블릿 계수 재구성을 이용할 수 있다. 재구성된 BCG 신호는 고조파 성분들 및 아티팩트 모호성들이 없는 향상된 기본 반복 패턴들을 가질 수 있다. 재구성된 BCG 신호들은 단계 514에서 전처리된 신호로서 도시된다. 본 발명의 실시예가 분해된 BCG 신호들을 재구성하기 위해 에너지 엔트로피를 사용할 수 있지만, 본 개시의 다양한 실시예들은 그렇게 제한될 필요가 없다. 분해된 BCG 신호들을 재구성하기 위해 다른 기술들이 또한 사용될 수 있다.

2016년 5월 31일자로 출원된 " Method and Apparatus for Heart Rate and Respiration Rate Estimation Using Low Power Sensor "라는 명칭의 미국 특허 출원 번호 제15/168,531호는 BCG 신호를 다수의 주파수 대역들로 분해하고, BCG 신호 재구성하는 시스템 및 방법을 기술하며, 본 명세서에서 참조로 통합된다.

단계 516에서, 본 예시적인 시스템은 필터링-아웃된(filtered-out) 주파수 성분들을 단계 512로부터 수신할 수 있고, 예를 들어, 추후 분석을 위해 필터링-아웃된 주파수 성분들을 메모리(210)에 저장할 수 있다. 본 예시적인 시스템은 필터링-아웃된 저주파 성분들을 분석하여 예를 들어, 호흡 수뿐만 아니라 들숨 및 날숨의 시작들을 추정할 수 있다. 필터링-아웃된 고주파수 성분은 예를 들어 생체 인식을 위해 사용될 수 있다.

단계 518에서, 본 예시적인 시스템은 예를 들어, 시간 지연 삽입(time delay embedding, TDE) 비트 검출에 기초하여 신호 이벤트 분할(signal event segmentation)을 위해 사전 처리된 신호들을 더 처리할 수 있다. TDE 접근법은 낮은 계산 비용으로 주어진 신호의 다양한 형태학적(morphological) 변화들에 대해 강력한(robust) 비트 위치들(beat locations)을 생성할 수 있다. TDE 접근법은 샘플 지점들을 지연된 지점들에 대해 플로팅하는(plotting) 것에 의해 신호를 2 차원 공간에 매핑한다. 적응형 임계 값 비트 검출이 또한 신호 이벤트 분할에 대해 사용될 수 있다. 이는 도 6a 내지 도 8을 참조하여 더 설명된다.

단계 520에서, 본 예시적인 시스템은 이벤트 위치들에 대해 분할된 신호들을 처리할 수 있고, 실시간 특징 정렬은 (단계 508로부터의) 원시 신호들을 사용하여 단계 522에서 수행할 수 있다. 단계 518부터 단계 522까지의 처리는 2015년 10월 30일 출원된 " Method for Low-Power-Consumption, Robust Estimation of Cardiovascular Periodicity, Contour Analysis, and Heart Rate "이라는 제목의 미국 특허 출원 번호 제14/928,072호에 보다 상세히 기술되어있다. 본 출원은 시간 지연 기반 비트 검출을 위한 시스템 및 방법을 설명하며, 본 명세서에서 그 전체가 참고로 인용된다.

예를 들어, 상관 방법(correlation method) 그리고/또는 동적 시간 와핑(dynamic time warping, DTW) 방법과 같은 실시간 특징 정렬을 위해 다양한 유사성 매칭 기술들(similarity matching techniques)이 사용될 수 있다. 예를 들어, DTW는 두 개의 연속된 클립된 세그먼트들(clipped segments)의 시간적 유사성 패턴들을 일치시키는 데 사용될 수 있다. DTW 거리는 주어진 두 개의 시퀀스들 간의 최적의 일치를 판별하기 위한 유사성의 지표(indicator)를 제공한다.

일 실시예에 따르면, 확률 함수는 DTW 방법에 적용되어서 세그먼트의 중심 부근에 가까운 주 특징 지점들에 더 큰 가중치들을 할당하고 노이즈로 해석될 수 있는 에지 지점들에 보다 적은 가중치들을 할당할 수 있다. 이는 정렬 성능의 신뢰성 및 정확성을 더 향상시킬 수 있다. 이것은 도 9에 도시된다. 확률 함수는 소프트맥스(softmax) 함수, 엔트로피 및 모듈러스(modulus) 거리를 포함하지만 이에 한정되지 않는다

단계 524에서, 본 예시적인 시스템은 단계 522의 실시간 특징 정렬로부터의 출력을 사용하여 신호 품질 신뢰도 지표를 결정할 수 있다. DTW로부터의 정렬 레벨은 신호 품질의 신뢰도 지표로 사용될 수 있다. 예를 들어, 정렬 레벨은 정렬된 신호를 생성하기 위해 정렬된 2 개의 사전-정렬된(pre-aligned) 신호들의 더 짧은 세그먼트의 길이에 대한 정렬된 신호의 길이의 비율일 수 있다. 더 높은 정렬 레벨은 두 개의 연속적인 세그먼트들이 더 높은 유사성을 갖는 것을 나타내는 반면, 더 낮은 정렬 레벨은 신호가 더 큰 형태학적 변화를 갖는다는 것을 나타낸다. 만일 신호 품질 신뢰도 지표가 소정의 임계값보다 낮으면, 프로세스는 채널 선택을 위해 단계 506으로 진행할 수 있고, 단계 510에서 재초기화를 초래할 수 있다.

단계 526에서, 예를 들어, 수면 진단(sleeping diagnosis), 혈압 진단, 심박 변이도(heart rate variability, HRV) 진단, 호흡 수 변화(respiration rate variability, RRV) 진단, 부정맥 식별/무호흡 및 움직임 인식에 있어서, 심박(펄스) 속도, 맥박 형태(파형), 맥박 간격(비트간 간격들), 호흡(숨) 수 및 혈압을 사용하기 위하여 본 예시적인 시스템은 (단계 508로부터의) 원시 신호들로부터 정제된 이벤트 위치들/기준 포인트들 그리고/또는 (단계 522로부터의) 실시간 특징 정렬의 출력을 생성할 수 있다.

일 실시예는 도 5에 도시된 플로우차트에서 설명되었으나, 다양한 실시예들은 다른 플로우 보여주고, 기능들 추가하고 또는 기능들을 제거하는 다른 프로세스들을 사용할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 다양한 실시예들은 단계 502에서 센서로부터 수신된 신호의 타입에 따라 단계 522에서 정렬을 선택적으로 수행할 수 있다. 단계 502에서 수신된 신호가 예를 들어, PPG 또는 ECG 센서를 경유하는 경우, 특징 정렬을 위한 필요성이 없을 수 있다. 따라서, 세그먼트(segment)에 대한 이벤트 위치는 다른 세그먼트들과는 독립적으로 결정될 수 있으며, 이 이벤트는 그 세그먼트에 대한 기준 포인트일 수 있다. 그러나, 단계 502에서 수신된 신호가 예를 들어, BCG 센서를 경유하는 경우, 각 세그먼트에 대한 기준 포인트를 결정하기 위해 설명된 바와 같이, 단계 522에서 특징 정렬이 수행될 수 있다. 어느 경우에도, 출력 신호는 결졍된 기준 포인트들로부터 생성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들은 이벤트 위치들 그리고/또는 기준 포인트들을 결정하기 위해 예를 들어, 로컬 최소(local minima) 또는 로컬 최대(local maxima)를 사용할 수 있다.

도 6a 내지 도 6e는 본 발명의 일 실시예에 따라 분할된 다양한 플롯들(plots)의 예들을 도시한다. 도4a 내지 도 4e에 도시된 신호 플롯들에 각각 대응하는 도 6a 내지 도 6e를 참조하면, 신호 플롯들 각각은 점선들로 표시된 바와 같이 분할되었다(segmented). 분할(segmentation)은 예를 들어, 도 5의 단계 518에서 처리된 프로세스의 결과일 수 있다.

도 6a 내지 도 6c는 다양한 신호 소스들에 대해 TDE 비트 검출을 사용하는 신호 분할 결과들의 BCG 파형들이다. 도 6d는 TDE 비트 검출을 사용하는 신호 분할 결과들을 갖는 ECG 파형이다. 도 6e는 TDE 비트 검출을 사용하는 신호 분할 결과들을 갖는 PPG 파형이다. 다른 실시예에서, 신호 이벤트 분할(예를 들어, BCG 신호들에 대한)은 적응형 임계값 비트 검출 접근법들을 사용하는 것에 의해서 수행될 수 있다. 이 신호들은 후속 단계를 위해 TDE 비트 위치들(도 6a 내지 도 6e의 점선들로 도시 됨)을 사용하여 세그먼트들로 더 잘려(clip)질 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 필터링된 PPG 신호의 예시적인 파형을 도시한다. 필터링된 PPG 신호는 예를 들어, 도 5의 단계 514의 프로세스의 결과일 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 필터링된 PPG 신호의 시간 지연 플롯의 예시적인 파형을 도시한다. 판정 라인(decision line, 804)(도 8에서 점선의 대각선으로 표시됨)은 교차점들을 식별하기 위해 사용된다. 교차점들은 도 6의 점선들로 도시된 TDE 분할 위치들(이벤트 위치들)이다.

도 8은 일 실시예에 따른 관측 데이터의 시계열(time-series)에 대응하는 위상 궤적(phase trajectory)의 예시적인 2 차원 재구성의 그래프를 도시한다. 예시적인 트레이스(trace, 800)는 2 차원 재구성의 여러 사이클들을 도시한다. x-축 및 y-축에 대한 벡터(802)의 궤적은 45도 각도에서 좌표 공간 원점(0, 0)을 통과하는 판정 라인(804) 또는 광선에서의 교차점들에 대해 평가된다. 벡터(802)는 판정 라인(804)을 따라 몇몇의 포인트들에서 원하는 판정 라인(804)과 교차한다. 화살표들(806, 808)은 궤도(orbit)의 방향을 나타낸다. 벡터(802)가 특정 방향(예를 들어, 도 8의 왼쪽에서 오른쪽으로)에서 판정 라인(804)과 교차하는 시점 각각은 사이클(cycle) 또는 주기(period)의 시작을 나타낸다. 2차원 재구성을 위해, 원하는 라인은 1차원이다.

일 예로, 도 7에서, X = 0에서의 크기는 -1.056x10⁵이고, 상대 시간 50에서의 크기는 -1.062x10⁵이다. 간단히 하기 위해, 지수는 생략하고, X = 0에서의 상대 크기는 -1.056이고, 상대 시간 50에서의 크기는 -1.062라고 한다. 이는 도 8에 매핑될 수 있다. 여기서, 트레이스(800)의 끝에 있는 포인트(810)는 좌표 (-1.056, -1.062)를 갖는다. 도 8의 트레이스(800)는 X 축을 따라 시간 T에서 PPG 신호의 크기를 X 좌표로 사용하고, 지연된 시간 T+D에서 PPG 신호의 크기를 Y 좌표로 사용하여 플롯(plot)될 수 있다. 여기서, 상대 지연 D는 이 예에서 50이다.

도 9는 2 변량 가우스시안(bi-variate Gaussian) 기반 DTW 윤곽(contour)에 대한 예시적인 다이어그램을 도시한다. 2 변량 분포가 DTW 행렬(matrix)에 적용될 수 있다. 도 9에는 비교될 2 개의 세그먼트들(902, 912)이 도시되어 있다. 가우시안 곡선들(904, 914)은 비교를 위해 더 많이 가중되어야 하는 세그먼트들(902, 912)의 부분들을 각각 나타낸다. 도시된 바와 같이, 가운데 부분들이 더 많이 가중되고, 끝 부분들이 덜 많이 가중될 수 있다. 2 변량 가우시안 윤곽(920)은 2 개의 세그먼트들(902, 912)에 대한 관심 영역을 나타낸다.

도 10a 및 도 10b는 일 실시예에 따른 BCG 분할 매칭 결과들의 예시적인 파형들을 도시한다.

도 10a는 본 발명의 실시예에 따른 BCG 파형에 대한 포인트별 매칭을 보여주는 예시도이다. 도 10a는 중요한 특징들, 특히 (심장)수축 파형들이 쌍으로 정확하게 식별되고, 에지 잔여 섹션들(edging residual sections)이 부정합을 나타내는 본 발명의 DTW 방법을 사용하여, 2 개의 연속적인 BCG 세그먼트들에 대한 DTW 그래픽 성능의 일례를 나타낸다. 도 10a에는 세그먼트 1 및 세그먼트 2가 도시되고, 세그먼트 1 및 세그먼트 2의 다양한 포인트들은 서로 매칭된다. 하나의 세그먼트의 하나의 포인트는 다른 세그먼트의 다수의 포인트들과 매칭될 수 있다. 예를 들어, 세그먼트 1 상의 포인트(1000)는 세그먼트 2 상의 포인트들(1000a, 1000b)과 매칭될 수 있다. 다양한 실시예들은 복수의 매칭 포인트들 중 하나를 선택하는 상이한 방법들을 가질 수 있지만, 가장 가까운 포인트를 유지하는 방법이 사용될 수 있다. 따라서, 세그먼트 1 상의 포인트(1000)에 대하여, 세그먼트 2 상의 포인트(1000b)는 매칭 포인트로서 유지될 수 있다. 유사하게, 세그먼트 2 상의 포인트(1002)는 세그먼트 1 상의 포인트(1002a)와 매칭될 수 있다. 비 선택된 포인트들은 잔여 포인트들로 지칭되고, 폐기될 수 있다.

도 10b는 본 발명의 일 실시예에 따라 제거된 잔여 포인트들과의 BCG 매칭 비교를 도시한 예시도이다. 도 10b는 세그먼트 1 및 세그먼트 2에 대한 잔여 포인트들 제거와 BCG 매칭 비교를 보여주고 있다. 2 개의 세그먼트들은 잔여 포인트들을 제거함으로써 동일한 길이로 절단(truncated)된다. 다양한 실시예들은, 예를 들어, 심장 박동 부정맥 검출, 심박 수 변동, 및 혈압 계산과 같은 애플리케이션들을 위한 비트(beat, 박동) 별 매칭 결과들을 사용할 수 있다.

도 11a 내지 도 11e는 본 발명의 일 실시예에 따른 다양한 플롯들의 특징 포인트들을 도시한다. 또한, 도 11a 내지 도 11c는 BCG 신호들에 대한 특징 포인트들을 도시하고, 도 11d는 ECG 신호의 특징 포인트들을 도시하고, 도 11e는 PPG 신호에 대한 특징 포인트들을 도시한다. 초기화 또는 리셋 후에 첫 번째 세그먼트에 대한 로컬 최대 에너지의 포인트를 발견하는 것에 의해서 특징 포인트들(예를 들어, BCG 신호로부터의 J 피크 또는 I 피크, ECG 신호로부터의 R 피크, 및 PPG 신호상의 주된 피크들(primary peaks)이 결정된다. 후속 세그먼트들에 대한 대응하는 특징 포인트들은 본 DTW 방법을 사용하여 식별될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 다른 기준점들이, 초기화 또는 리셋 후에 첫 번째 세그먼트에 대해 유사하게 선택 될 수 있다. 후속 세그먼트들의 기준 포인트들은 이후 반복적으로 식별될 수 있다. 예를 들어, PPG 상의 주된 아랫 부분(primary foot)이 첫 번째 이벤트의 특징 포인트로서 선택된 경우, 본 프레임워크는 후속 PPG 세그먼트들에서 대응하는 주된 피크들을 식별할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 비트 위치 보간을 위한 예시적인 파형이다. 센서 샘플링 속도의 제한 때문에, 비트 검출 정밀도는, 도 12에 도시된 바와 같이, 1/Fs 스케일이다. 여기서, Fs는 샘플링 주파수이다. 일 실시예에 따르면, 본 예시적인 시스템은 원래의 샘플링 속도 이상으로 비트 위치의 해상도를 증가시키는 보간법을 더 제공한다.

일 실시예에서, 보다 정확한 비트 위치 및 진폭은 다음의 수학식으로부터 도출될 수 있다.

수학식 1

수학식 2

시프트 비율 =

여기서,

,

는 인접한 세 포인트들의 진폭들이고, 중심 포인트 P는 특징 포인트로 선택된다. "시프트 비율(shift ratio)"은 중심 포인트 P가 속해 있는 세그먼트의 길이의 백분율에 대한 중심 포인트 P의 수평 조정이다. 본 예시적인 시스템은 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 어떤 타입의 보간 방법도 사용할 수 있다. 예를 들어, 보간 방법들은 고차 다항식 보간, 선형 보간 및 다른 것들을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 비트 및 기준 포인트 검출은 인에이블 스트림이 트리거될 때 초기화된다. 예를 들어, 비트 정보는 도 5의 움직임 검출과 관련하여 설명된 것처럼 사용자 활동 레벨이 미리 설정된 임계값보다 낮을 때 연속적으로 계산될 수 있다.

사용자 활동 레벨이 미리 설정된 임계값을 초과하면, 본 예시적인 시스템은 리셋 플래그에 기초하여 비트 및 기준 포인트 검출을 리셋한다. 일 실시예에 따르면, 착용형 장치 애플리케이션에서, 본 예시적인 시스템은 리셋 플래그와 함께 위치/방위 추정을 기록한다. 위치 추정은 특히 수면 데이터에 대해 측정된 대상의 가치 있는 제스쳐(몸짓) 정보를 제공한다.

일 실시예에 따르면, 본 예시적인 시스템은 수면 단계, 심박 변이도(HRV) 진단 및 수면 자세 진단과 같은 다른 진단 애플리케이션들을 위해 위치 정보를 비트들 및 기준 위치들과 결합할 수 있다.

다양한 실시예들은 BCG, ECG 및 PPG 신호들을 처리하는 것을 설명하였다. 그러나, 본 개시의 다양한 실시예들은 다른 생체 신호에도 또한 적용된다는 것을 알아야 한다.

본 발명의 다양한 실시예들은 컴퓨터 프로그램들로서 기입될 수 있고, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 사용하여 프로그램들을 실행하는 범용 디지털 컴퓨터들에서 구현될 수 있다.

비-일시적인 컴퓨터 판독가능 기록 매체는 예를 들어, 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM, 플로피 디스크들 및 하드 디스크들) 및 광 기록 매체(예컨대, CD-ROM, DVD)를 포함한다.

본 명세서의 다양한 실시예들이 도면을 참조하여 설명되었으나, 당업자는 이하 청구범위에 정의된 바와 같이 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면 서 형태 및 세부 사항에서 다양한 변화가 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 따라서, 상기 실시예들 및 그 모든 양태는 단지 예시일 뿐 제한적인 것은 아니다.

100: 사용자 착용형 장치
102: 디스플레이
110, 112: 프로세서
120: 센서 모듈
122, 124: 센서
130: 배터리
140: 밴드
142: 클래프스

Claims

사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 수신된 제1 신호에 대한 신호 타입을 결정하는 단계;
상기 제1 신호로부터 제2 신호를 제공하는 단계;
상기 제2 신호를 분할하여 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하는 단계;
상기 신호 타입에 기초하여, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트를 처리하고, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 기준 포인트들을 이용하여 제3 신호를 생성하는 단계를 포함하되,
상기 기준 포인트를 결정하는 단계는,
상기 신호 타입이 제1 타입인 경우, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 상기 기준 포인트를 결정하는 단계; 및
상기 신호 타입이 제2 타입인 경우:
상기 제1 신호 세그먼트로부터 제1 이벤트 위치를 결정하고 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 상기 제1 이벤트 위치를 식별하는 단계;
상기 제2 신호 세그먼트로부터 하나 이상의 인접 포인트들을 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 매칭시키는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 인접 포인트 중 하나를 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 대응하는 상기 제2 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자의 움직임을 모니터링하는 단계를 더 포함하되,
상기 모니터링된 움직임이 미리 설정된 임계값보다 낮으면, 상기 제1 신호는 처리를 위해 받아들여지는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 기준 포인트는 로컬 최대 및 로컬 최소 중 하나를 결정함으로써 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대해 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 신호 타입이 제1 타입인 경우, 상기 제2 신호는 상기 제1 신호와 동일하게 제공되고, 상기 신호 타입이 제2 타입인 경우, 상기 제2 신호는 시간-도메인(time-domain) 처리 및 시간-주파수(time-frequency) 처리 중 하나로 상기 제1 신호를 전처리함으로써 상기 제2 신호가 제공되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 시간-도메인 처리는 대역 통과 필터링을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 시간-주파수 처리는 웨이블릿 계수 재구성을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 신호를 수신하기 위해 상기 적어도 하나의 채널 중 하나의 선택을 확정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 신호의 일부를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트를 형성하기 위해 TDE(time delay embedding) 비트 검출 및 적응형 임계화 중 하나를 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 신호 세그먼트와 상기 제2 신호 세그먼트를 매칭시키기 위해 유사성 매칭 기술을 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 유사성 매칭 기술은 DTW(dynamic time warping) 방법 및 상관 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 DTW 방법에 확률 함수를 적용하여 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트의 부분들에 다른 가중치들을 할당하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1 항에 있어서,
만일 상기 제3 신호가 미리 설정된 임계값보다 낮으면, 상기 사용자로부터 상기 제1 신호를 수신하기 위한 새로운 채널을 선택하는 단계를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 채널 중 임의의 채널은 상기 새로운 채널일 수 있는 것을 특징으로 하는 방법.
실행될 때 컴퓨팅 시스템으로 하여금 동작들을 제어하게 하는 기계 실행 가능 명령들을 저장하는 비-일시적 기계 판독 가능 매체의 명령들에 있어서:
사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 수신된 제1 신호의 신호 타입을 결정하는 단계;
상기 제1 신호로부터 제2 신호를 제공하는 단계;
제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하도록 상기 제2 신호를 분할하는 단계;
상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트는 신호 타입에 기초하여 처리되어 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정하는 단계; 및
상기 기준 포인트들을 제3 신호를 생성하는 단계를 포함하는 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 신호 타입이 제1 타입인 경우, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 상기 기준 포인트를 결정하는 단계; 및
상기 신호 타입이 제2 타입인 경우:
상기 제1 신호 세그먼트로부터 제1 이벤트 위치를 결정하고 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 상기 제1 이벤트 위치를 식별하는 단계;
상기 제2 신호 세그먼트로부터 하나 이상의 인접 포인트들을 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 매칭시키는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 인접 포인트 중 하나를 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 대응하는 상기 제2 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
사용자로부터 제1 신호를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서; 및
진단 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 센서는 적어도 하나의 채널을 가지며, 상기 제1 신호는 상기 적어도 하나의 채널 중 하나의 채널로부터 수신되고;
상기 진단 프로세서는:
상기 제1 신호의 신호 타입을 결정하고;
상기 제1 신호로부터 제2 신호를 제공하고;
상기 제2 신호를 분할하여 제1 신호 세그먼트 및 제2 신호 세그먼트를 형성하고;
상기 신호 타입에 기초하여, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트를 처리하고, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 기준 포인트를 결정하며,
상기 결정된 기준 포인트들을 이용하여 제3 신호를 생성하되,
상기 신호 타입이 제1 타입인 경우, 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대한 상기 기준 포인트를 결정하고, 그리고
상기 신호 타입이 제2 타입인 경우:
상기 제1 신호 세그먼트로부터 제1 이벤트 위치를 결정하고 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 상기 제1 이벤트 위치를 식별하고;
상기 제2 신호 세그먼트로부터 하나 이상의 인접 포인트들을 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 매칭시키고; 그리고
상기 하나 이상의 인접 포인트 중 하나를 상기 제1 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트에 대응하는 상기 제2 신호 세그먼트에 대한 상기 기준 포인트로서 선택하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 센서 중 적어도 하나는 상기 사용자의 움직임을 모니터링하고, 상기 모니터링된 움직임이 미리 설정된 임계값보다 낮으면, 상기 제1 신호는 처리를 위해 받아들여지는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 사용자의 신체 위치 정보를 저장하도록 구성된 메모리를 더 포함하고, 상기 신체 위치 정보는 상기 적어도 하나의 센서에 의해 모니터링되는 신호들로부터 상기 진단 프로세서에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 기준 포인트는 로컬 최대 및 로컬 최소 중 하나를 결정함으로써 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트 각각에 대해 결정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 신호 타입이 제1 타입인 경우, 상기 진단 프로세서는 상기 제1 신호와 동일한 상기 제2 신호를 제공하고, 상기 신호 타입이 제2 타입인 경우, 상기 진단 프로세서는시간-도메인(time-domain) 처리 및 시간-주파수(time-frequency) 처리 중 하나로 상기 제1 신호를 전처리함으로써 상기 제2 신호를 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 20 항에 있어서,
상기 시간-도메인 처리는 대역 통과 필터링을 포함하고, 상기 시간-주파수 처리는 웨이블릿 계수 재구성을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 20 항에 있어서,
상기 시간-주파수 처리는 웨이블릿 계수 재구성을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 진단 프로세서는,
상기 적어도 하나의 센서로부터의 상기 제1 신호를 수신하기 위한 채널 선택을 완료하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
적어도 하나의 상기 제1 신호를 저장하기 위한 메모리를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 진단 프로세서는
상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트를 형성하기 위해 TDE(time delay embedding) 비트 검출 및 적응형 임계화 중 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 진단 프로세서는 상기 제1 신호 세그먼트와 상기 제2 신호 세그먼트를 매칭시키기 위해 유사성 매칭 기술을 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 26 항에 있어서,
상기 유사성 매칭 기술은 DTW(dynamic time warping) 방법 및 상관 방법인 것을 특징으로 하는 시스템.
제 27 항에 있어서,
상기 진단 프로세서는,
상기 DTW 방법에 확률 함수를 적용하여 상기 제1 신호 세그먼트 및 상기 제2 신호 세그먼트의 부분들에 다른 가중치들을 할당하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제 16 항에 있어서,
상기 진단 프로세서는,
만일 상기 제3 신호가 미리 설정된 임계값보다 낮으면, 상기 사용자로부터 상기 제1 신호를 수신하기 위한 적어도 하나의 센서로부터 채널을 선택하는 것을 특징으로 하는 시스템.
사용자로부터 적어도 하나의 채널을 통해 제1 신호를 수신하는 단계;
상기 제1 신호로부터 제2 신호를 제공하는 단계;
상기 제2 신호를 분할하여 복수의 신호 세그먼트들을 형성하는 단계;
상기 복수의 신호 세그먼트들 각각에 대한 적어도 하나의 이벤트 위치를 결정하는 단계;
특징 정렬을 위해 상기 복수의 신호 세그먼트들 중 인접한 신호 세그먼트들에 대한 적어도 하나의 이벤트 위치를 매칭시키는 단계; 및
상기 특징 정렬 결과들을 사용하여 제3 신호를 제공하는 단계를 포함하는 방법.