KR20180018581A

KR20180018581A - 관절 건강 평가를 위한 웨어러블 기술들

Info

Publication number: KR20180018581A
Application number: KR1020177036965A
Authority: KR
Inventors: 오머 티. 이난; 마이클 엔. 소카; 제니퍼 오. 하슬러; 하칸 토린; 민디 엘. 밀라드-스태포드; 게자 코글러; 시난 허섹; 케이틀린 티그
Original assignee: 조지아 테크 리서치 코오포레이션
Priority date: 2015-05-27
Filing date: 2016-05-27
Publication date: 2018-02-21
Also published as: JP7037366B2; KR102556074B1; US20180160966A1; WO2016191753A1; US11039782B2; EP3302243A4; JP2018521722A; EP3302243A1

Abstract

본 발명은 관절 음향 방출 및 관절 바이오임피던스에 관한 멀티-모달 감지를 개시한다. 맞춤형-설계 아날로그 전자기기 및 전극들은 바이오임피던스의 고해상도 감지, 관절들로부터의 사운드 신호들을 캡처하기 위한 마이크로폰들 및 그들의 프런트 엔드 전자기기, 관절 운동들(선형 및 회전)을 식별하기 위한 속도 센서들, 및 신호들의 해석을 위한 프로세서 유닛을 제공한다. 이들 구성요소들은 웨어러블 폼 팩터로 포장되며, 이는 또한 신호들에 대한 모션 아티팩트들의 부정적인 영향들을 최소화하기 위해 요구되는 하드웨어를 캡슐화한다.

Description

관절 건강 평가를 위한 웨어러블 기술들

관련 출원들에 대한 교차 참조

본 출원은 2015년 5월 27일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제62/166,889호의 이익을 주장하며, 이는 이로써 그 전체가 본원에 참조로 통합된다.

본 발명은 건강 시스템들 및 방법들에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자의 관절의 건강 상태를 평가하고 사용자 및/또는 간병인에게 결과를 알려주는 웨어러블 시스템 및 방법에 관한 것이다.

무릎은 정상적인 일상 생활뿐만 아니라 다방면의 힘이 움직임 동안에 관절 상에 가해지는 운동 활동 동안에 주요 스트레스들을 받는다. 그 결과, 무릎은 가장 빈번하게 부상을 당하는 신체 부분들 중 하나를 나타낼 뿐만 아니라 운동 선수들, 군인들, 및 고성능 활동들에 종사하는 다른 집단들(populations) 사이의 참여 중에서 제한된 및/또는 전체 손실 시간의 관점에서 많은 심각한 부상들을 차지한다.

무릎 부상들은 활동 집단들에 독점적이지 않으며; 정주 집단들은 허약한 심장혈관 건강, 관절을 적절하게 안정화시키는 못하는 위축된 주변 근육들, 및 훈련 및 준비 운동의 부족으로 인한 이와 같은 부상들에 대해 위험이 더 높을 수 있다.

광범위한 치료 요건들-종종 수술 및/또는 실질적인 재활을 수반함-과 결합되는 집단들에 걸친 이러한 빈도는 미국에서 연간 대략 1,040만 명의 환자 방문들을 야기한다. 이 정도로, 이들 부상들은 보행 모션들 및 다른 일상적인 활동들을 수행하는 무릎의 중요성을 고려해 볼 때 건강 관리 시스템뿐만 아니라 환자의 일상적인 생활들에 대한 그들의 영향은 상당하다.

관절 질환들은 매우 일반적이고 신체 활동을 제한하며, 이는 저하된 삶의 질을 야기할 수 있다. 많은 관절 질환들에 공통적인 증상들은 부기, 증가된 혈류, 및 감소된 움직임 능력이다. 임상 조건들에서, 관절 건강은 임상의사의 정성적 관측들에 기초하여 평가되며; 표준 검사들은 예를 들어 부기, 모션의 범위, 또는 관절의 구조적 완전성에 관하여 의사 또는 환자에게 임의의 정량적 피드백을 주지 않는다. 진단 이미징에 기초한 검사 방법들은 관절 건강의 정량적 메트릭들을 제공하지만, 그들이 비싸고 시간 소모적이기 때문에 거의 통상적으로 사용되지 않는다.

가정에서 또는 웨어러블 기술들과 같은 클리닉 외에, 심층적, 정량적 관절 건강 평가를 제공할 수 있는 실행 가능한 솔루션들이 없다. 관절 건강을 모니터링하기 위한 웨어러블 보조 기술들은 디바이스들이 눈에 띄지 않고 정확하다면, 재활중인 부상 환자들이 물리 치료를 수행하고 그들의 집에서 편안하게 그들의 진행 상황을 평가하거나, 운동 선수들 및 군인들의 자율 재활 프로그램들 동안에 객관적인 임상 데이터를 수집하는 것을 도울 수 있다.

따라서, 건강 관리 시스템에 대한 이와 같은 긴장들을 완화하고 일상적인 활동들 동안에 환자들의 모니터링을 용이하게 하기 위해, 연구원들은 건강 정보를 눈에 띄지 않게 획득하기 위해 웨어러블 디바이스들의 사용을 분석하였다. 근골격 및 생체 역학 관련 질환들 및 부상들에 관련하여, 이들 시스템들은 객관적이고 정량적인 데이터를 수집하는 새로운 방법들을 제공한다.

음향학은 근본적인 육체 구조들 및 정렬들, 관절 표면들, 및 연조직 특성들에 관한 정보를 캡처하기 위한 눈에 띄지 않는 방법- 따라서 가능한 웨어러블 플랫폼-을 제공할 수 있다. 무릎 관절의 구조들과 관절 구성요소들 사이의 마찰은 다양한 종류의 진동들을 제공한다. 이들 진동들(즉, 음향 에너지)은 그들이 유체 충전 조직과 공기 사이의 큰 임피던스 부정합과 마주치는 피부 표면으로 이동한다. 이것 때문에, 대부분의 음향 에너지는 조직으로 다시 반사되는 대부분의 에너지를 갖는 피부 상에 진동 신호들로 발현한다.

그러나, 공기에 전파되는 소량의 에너지가 있어서, 가청 관절 사운드들을 야기한다. 이 분야의 일부 초기 작업은 "에어(air)" 마이크로폰들을 사용하여 공기 중 신호들을 연구했지만, 대부분의 연구는 관절 사운드 진동들을 측정하기 위해 "접촉식(contact)" 마이크로폰들(예를 들어, 가속도계들, 압전 디바이스들, 청진기들)로서 진동 센서들을 주로 이용해왔다.

연구원들은 관절 건강을 위한 임상 관련 바이오마커들로서 관절 음향 방출들, 또는 VAG(vibroarthographic signals)의 효능에 집중하였고, 특히, 대부분의 연구는 주로 그것이 골관절염 및 연골연화와 같은 연골 기반 상태에 관한 것임에 따라, "건강한" 무릎 관절 대 "건강하지 못한" 무릎 관절을 구별하기 위한 진단 기술들을 개발하는 것을 지향하여 노력하고 있다.

연구는 콘덴서 마이크로폰 및 캡처된 저주파 신호들(<100 Hz)을 사용하고, 초음파 대역(>20 kHz)에서의 방출들을 기록하기 위한 광대역 압전 센서들을 사용함으로써 무릎으로부터의 음향 방출들을 측정하는 것을 포함하고 있다. 이러한 연구는 건강한 무릎들과 골관절염에 걸린 무릎들 사이의 차이점들을 관측하였고 골관절염 무릎들이 건강한 무릎들과 비교하여 더 빈번한, 더 높은 피크, 및 더 긴 지속 기간 음향 방출들을 생성한다는 것을 발견하였다. 골관절염 피험자들은 또한 가속도계를 사용하여 평가되었고 슬개대퇴 관절의 3개의 상이한 상태들의 분류로 이어졌다. 이와 같은 결과들을 달성하기 위해, 중요한 작업이 VAG 신호들을 컨디셔닝하고 분류하기 위한 다양한 신호 처리 기술들을 개발하는 것에 기울여졌다. 알고리즘들은 선형 예측 및 자동회귀 모델링, 통계적 파라미터 조사, 푸리에 및 시간-주파수 분석, 웨이블릿 분해, 및 신경망들 및 동적 가중 분류기 융합과 같은 다른 분류기 방법들을 활용하였다.

국소 관절 건강 평가를 위해 조사되는 다른 최근의 기술은 전기 바이오임피던스(electrical bioimpedance(EBI))이다. EBI는 무릎 골관절염, 하지 근육 부상들과 관련되는 부종(부기), 및 인공 슬관절 전치환술 수술 및 재활을 위한 부종을 평가하는 가능한 수단으로 증명되고 있다.

EBI 측정들을 위해, 작은 전류가 조직의 볼륨-예컨대 무릎 관절을 캡슐화하는 조직의 볼륨-으로 주입되고 조직에 걸친 결과적인 전압 강하가 측정된다. 주입된 전류에 대한 이러한 전압의 비율은 이러한 조직의 전기적 임피던스를 산출하고, 매체의 구조적 구성(composition)에 기초하여 변할 수 있다(예를 들어, 증가된 부종은 유체가 근육, 지방, 또는 뼈보다 저항성이 낮기 때문에 조직 임피던스를 감소시킴).

EBI는 또한 심박출량 또는 사지에 대한 국소 혈류량(또는 사지에서의 혈류량 펄스)을 추정하기 위한 것과 같은, 혈류 및 볼륨을 정량화하는 수단으로서 심혈관 생리학 연구에 사용되었다. 구조적 평가를 위한 EBI 측정들이 전형적으로 조직 임피던스의 정적(수 시간 내지 수 일 동안에 걸쳐 변화함) 성분을 검사하지만, 심혈관 평가를 위한 측정들은 동적(밀리 초 동안에 걸쳐 변화함) 성분들을 검사한다.

추가적으로, 정적 EBI 측정들은 대략 1초 내지 10초의 오옴의 변화들을 크기들을 수반하지만, 사지들로부터의 동적 심혈관 측정들은 10초의 밀리 오옴 만큼 작을 수 있다. 따라서, EBI 측정들을 위한 아날로그 프런트 엔드 회로의 성능은 정적 및 동적 측정들 모두를 목표로 하는 경우 상당히 더 어렵게된다.

그럼에도 불구하고, 지난 몇 년에 걸친 발전들은 고주파 구현을 위한 전류 소스를 개선하고, EBI를 위한 상보형 금속-산화물 반도체(complementary metal-oxide semiconductor(CMOS)) 전류 드라이버들의 출력 임피던스 및 정확도를 증가시키고, 에러 보정 알고리즘들을 개발하고, 직물 전극 인터페이스들에 대한 솔루션들을 조사하는 것을 포함하는, EBI 회로 및 시스템 설계에서 이루어졌다. 문헌에서, 이와 같은 사지 임피던스의 동적 측정들은 교류저항혈량측정(impedance plethysmography(IPG))으로 지칭된다.

정적 EBI로 부종을 정량화하는 것에 더하여, IPG로 관절 부상 후 국소 혈류 패턴들을 정량화하는 것은 중요한 통찰력을 관절 재활 프로세스로 제공할 수 있었다. 국소 혈류의 증가는 염증 및 흉터 조직 형성과 연관되는 관절에 대한 부상으로 이어질 수 있는 반면에, 국소 혈류의 감소는 개선중인 상태를 나타낼 수 있다. 혈류 패턴들의 이와 같은 변화들은 구조(부종) 또는 모션의 범위에서의 변화들에 선행하는 것으로 생각되고, 잠재적으로 관절 건강 상태를 변화시키기 위한 초기 바이오마커들을 제공할 수 있다.

국소 혈류 이외에도, IPG 측정들은 또한 심박 변이도(heart rate variability(HRV))를 통해 전반적인 심혈관 생리 및 자율 신경계(autonomic nervous system(ANS)) 균형을 평가하기 위한 윈도우를 제공하며, 따라서 고통에 응답하여 증가하는 것으로 알려져 있는 사람의 교감 신경 각성 지수를 제공한다.

그러나, 기존 바이오임피던스 기술들은 부종 측정들 및 혈류를 캡처하기 위해 요구되는 해상도(resolution)를 모두 제공할 수 없고, 작은 배터리 상에서의 수 시간의 사용이 실현 가능하도록 충분히 낮은 전력 상에서 동작하기 않는다.

그것은 종래의 모니터링 및 평가 기술들에서 위의 결함들에 대한 솔루션들을 발견하여, 일상적인 생활의 정상적인 활동들, 및 관절 건강을 개선하거나 악화시키는 것을 나타내는 특정 시그니처들을 유도하는 규정된 재활 할동들 동안에 관절 음향들 및 바이오임피던스의 24시간 모니터링을 제공할 수 있는 시스템들 및 방법들을 제공하는 것이 유익할 것이다.

그것은 처음으로 본 발명의 주요 목적인 웨어러블 관절 음향들 및 바이오임피던스 감지를 가능하게 하는 웨어러블 디바이스로 쉽게 통합되는 소형 센서들을 사용하는 이와 같은 시스템들 및 방법들을 제공하는 것이다.

본 발명의 예시적인 실시예에서, 본 발명은 2개의 감지 모달리티들(modalities)을 정확하게 모니터링하고, 그들을 관절 모션의 맥락에서 해석함으로써 관절 질환 증상들의 관찰을 통해 관절에서의 부상의 정도를 정량화한다. 예를 들어, 멀티 모달 감지는 관절 음향 방출과 같은 하나의 유형의 관절 특성에 대한 가정용 감지 레짐들(regimes)을 포함할 수 있으며, 여기서 멀티 모달 감지는 관절 음향 방출 시스템의 접촉 기반 및 비접촉 기반 (공기 중) 측정을 통합한다. 다른 유형의 관절 특성들은 관절 부종 및 혈류 평가들을 포함한다. 이러한 관절 특성들은 벡터 바이오임피던스 측정들을 통해 조사될 수 있다.

다른 예에서, 멀티 모달 감지는 하나보다 많은 유형의 관절 특성, 예를 들어 관절 음향 방출 및 관절 바이오임피던스 측정들 모두에 대한 가정용 모니터링 감지 레짐들을 포함할 수 있다.

멀티 모달 감지가 관절 음향 방출과 같은 한 유형의 관절 특성에 관련되는 본 발명의 예시적인 실시예에서, 본 발명은 무부하 굽힘/펴기 동안에 건강한 대학의 운동 선수들의 관절 사운드들을 획득하기 위해 3개 유형의 센서들을 사용하는 근골격 부상 후의 웨어러블 관절 재활 평가의 시스템들 및 방법들을 포함할 수 있다. 센서들은 마이크로폰들을 포함하고, 하나보다 많은 유형의 마이크로폰을 포함할 수있다. 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 마이크로폰 유형들은 일렉트릿, MEMS(MicroElectrical-Mechanical System), 및 압전 필름 마이크로폰들로 구성되는 그룹으로부터 선택된다.

무부하 굽힘/펴기 동안에 건강한 대학의 운동 선수들의 관절 사운드들이 조사되었고, 각각의 마이크로폰의 측정들의 견고성은 다음을 통해 평가되었다: (i) 신호 품질 및 (ii) 검사 일 내 일관성. 그것은 에어 마이크로폰들이 접촉식 마이크로폰들보다 더 높은 품질 신호들을 획득했다는 점이 발견되었다(일렉트릿 및 MEMS 각각에 대해 11.7 dB 및 12.4 dB 대 압전체에 대해 8.4 dB의 신호 대 잡음 및 간섭비). 더욱이, 에어 마이크로폰들은 피부 상에서 그리고 피부에서 5 cm 떨어진 곳에서 유사한 음향 시그니처들을 측정했다(~4.5x 더 작은 진폭). 그것은 또한 반복 모션들 동안의 주된 음향 이벤트가 일관된 관절 각도들에서 발생했다는 점이 발견되었다(급내 상관 계수(ICC)(1, 1)=0.94 및 ICC(1, k)=0.99). 추가적으로, 그것은 이러한 각도 위치가 우측 및 좌측 다리들 사이에서 유사하였으며, 비대칭이 소수의 개체에서만 관측되었다는 점이 발견되었다.

일 실시예에서, 에어 마이크로폰들은 웨어러블 관절 사운드 감지를 위해 사용되며, 웨어러블 디바이스에서 접촉식 마이크로폰들의 실제 구현을 위한 경우, 인터페이스 잡음은 감소되어야만 한다. 공기 중 신호들은 일관되게 측정될 수 있고 건강한 좌측 및 우측 무릎들은 종종 음향 방출들에서 유사한 패턴을 생성한다.

바이오임피던스 측정들이 검사되는 본 발명의 예시적인 실시예에서, 종방향 무릎 관절 건강 평가를 위한 내장된 시스템 개념들을 활용하는 견고한 벡터 바이오임피던스 측정 시스템이 사용된다. 시스템들 및 방법들은 웨어러블, 온 바디 구현을 위해 실현 가능한 풋프린트 및 전력 소비 내에서 고해상도 정적(수 시간에서 수일 동안에 걸쳐 느리게 변화함) 및 동적(대략 밀리 초로 신속히 변화함) 생물내성 및 생물반응 측정들을 달성하기 위해 개별 구성요소들에 기초한 맞춤형 아날로그 프런트 엔드를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 64 x 48 mm² 의 면적을 점유하고 ±5 V가 인가되는 경우 0.66 W를 소비하는, 프런트 엔드는 0.1 Hz 내지 20 Hz의 대역폭 내에서 345 Ω의 동적 범위 및 0.018 mQ_rms (저항성) 및 0.055 mQ_rms (반응성)의 잡음 플로어를 달성한다. 마이크로컨트롤러는 임상 또는 실험실 환경들의 밖에서 경험될 수 있는 환경적 변동성(예를 들어 온도)으로 인한 측정들에서의 에러들을 최소화하기 위해 실시간 교정을 허용하고, 마이크로 SD(secure digital) 카드 상의 데이터 저장을 가능하게 한다. 그 다음, 획득된 신호들은 무릎 관절로부터 근골격(부종) 및 심혈관(국소 혈액량 펄스) 피처들을 추출하기 위해 맞춤화된 생리학 기반(physiology-driven) 알고리즘들을 사용하여 처리된다.

통계적으로 중요한 차이들(p<0.01)은 7명의 대조군들과 비교하여 최근 일측성 무릎 부상을 갖는 2명의 피험자들에 대한 부상당한 정적 무릎 임피던스 측정과 대측성 정적 무릎 임피던스 측정 사이에서 발견되었다. 특히, 임피던스는 부상당한 무릎들에 대해 더 낮아서, 증가된 부종 및 부상된 세포막들에 대한 생리학적 기대들을 뒷받침한다. 또한, 한냉압박검사(cold pressor test)를 이용한 동적 임피던스 측정들의 민감도는 박동 저항에서의 20 mΩ 감소 및 증가된 하류 말초혈관 저항과 연관되는 저항의 시간 미분에 대한 0.2 Ω/s 감소로 증명되었다.

본 발명의 다른 예시적인 실시예에서, 멀티 모달 감지는 하나보다 많은 유형의 관절 특성, 예를 들어 관절 음향 방출 및 관절 바이오임피던스 모두에 관련되며, 하나보다 많은 감지 모달리티들은 관절 모션의 맥락에서 해석된다. 본 발명은 바이오임피던스의 고해상도 감지를 위한 맞춤-설계 아날로그 전자기기 및 전극들, 관절들로부터의 사운드 신호를 캡처하기 위한 마이크로폰들 및 그들의 프런트 엔드 전자기기, 관절 모션들(선형 및 회전)을 식별하기 위한 속도 센서들, 및 신호들의 해석을 위한 프로세서 유닛을 포함할 수 있다. 이들 구성요소들은 웨어러블 폼 팩터로 포장되며, 이는 또한 신호들 상의 모션 아티팩트들의 부정적인 영향들을 최소화하기 위해 요구되는 하드웨어를 캡슐화한다.

본 발명은 관절에서의 부기의 양 및 혈류량을 모니터하기 위해 바이오임피던스 측정들을 이용한다. 느리게 변화하는 유체량 및 빠르게 변하는 혈류량의 변화들을 측정하기 위해, 바이오임피던스 하드웨어는 저항성 및 반응성 성분을 갖는, 관절 바이오임피던스의 정적 및 동적 성분들 모두를 출력한다. 혈류량의 매우 작은 변화들을 검출하기 위해, 바이오임피던스 하드웨어는 개선된 잡음 성능을 갖는 맞춤-설계된 아날로그 프런트 엔드이다.

바이오임피던스 측정들은 전극-피부 인터페이스 임피던스의 영향을 감소시키기 위해 사극 구성인 전극들을 통해 전류를 관절 부위에 전달하고 증폭 및 위상 감지 검출 스테이지들(stages)을 통해 관절에 걸친 전위차를 측정함으로써 수행된다. 정적 및 동적 성분들은 출력에서 필터 스테이지에 의해 나중에 분리된다. 주입된 전류 크기는 측정 부위에 부상을 생성하지 않는 안전 임계값 아래이고, 그것의 주파수는 그것이 세포 내 및 세포 외 유체들 모두를 통해 전파할 수 있는 정도이다.

모션 하에, 관절들은 조직을 통해 전파하는 음향 파들을 방출한다. 관절의 유체 내용에 따라, 파형들의 다양한 파라미터들(예를 들어, rms 전력, 주파수 내용)이 변한다. 본 발명은 음향 방출들을 기록하고 사운드 파형 파라미터들의 변화들로부터 관절 건강 관련 피처들을 추출하기 위해 측정들을 통합한다. 접촉식 마이크로폰들은 기계적 진동들에 의해 발생되는 사운드 파들을 캡처하기 위해 사용된다. 잡음 성능 및 따라서 시스템의 정확도를 개선하기 위해, 피부-마이크로폰 인터페이스에서 비롯되는 잡음에 더 영향을 받지 않는 공기 중 마이크로폰들(airborne microphones)이 보완적인 방법으로 사용된다. 일반적으로, 마이크로폰들은 관절 주위에 배치되지만 정확한 개수 및 위치들은 관심 관절에 따라 다르다. 맞춤-설계된 아날로그 프런트 엔드 회로는 잡음 성능을 추가로 개선하기 위해 사운드 신호들을 증폭하고 필터링하기 위해 사용된다.

관절들은 본질적으로 동적 구조들이고, 따라서 시스템은 활동-맥락화된 관절 건강 평가를 수행한다. 관절 모션을 그것의 파라미터들(즉, 모션 범위, 주파수)로 자체적으로 분류하기 위해, 본 발명은 관심 관절의 이동 부분들 상에 배치되는 속도 센서들을 이용한다. 활동 분류는 또한 최소 사용자 간섭-시스템이 사용자가 임상의사에 의해 미리 정의된 특정 활동들을 수행하는 경우에만 절전 모드로부터 깨어남-으로 동작하는 동안에 시스템의 에너지-효율성을 개선하기 위해 사용된다.

신체에 착용되고 자율 조건들 하에서 사용되도록 설계되는, 시스템은 측정된 신호들에 대한 모션 아티팩트들(motion artifacts)의 영향들을 최소화하는 스마트 패키징 요소들(예를 들어, 피부-센서 인터페이스들에서의 얇은 접촉 압력 센서들)을 호스팅한다.

중앙 프로세서 유닛은 관절 건강 관련 피처들을 추출하기 위해 모든 감각 데이터를 처리한다. 처리는 다목적 디바이스들(예를 들어, 마이크로프로세서, 필드 프로그램가능 아날로그 어레이) 또는 맞춤-설계들(예를 들어, 특수 용도의 집적 회로, 이산 회로)을 사용하여 디지털, 아날로그, 또는 혼합 신호 도메인들로 수행된다. 본 발명은 사용자 및/또는 간병인에게 프로세서가 출력하는 관절 건강의 상태를 알려준다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 본 발명의 예시적인 웨어러블 시스템의 사용자가 바이오임피던스 측정들이 취해질 허용 가능한 위치에 있는지를 결정하는 시스템들 및 방법들을 포함한다. 바이오임피던스 측정들이 모션 아티팩트들, 피험자 위치, 전자기 간섭 및 피부 전극 간섭의 전압 변동들에 의해 크게 영향을 받으므로, 혁신적인 솔루션은 측정들이 피험자가 주어진 위치에 가만히 있고 전자기 간섭 및 피부 전극 인터페이스 관련 변동들(예컨대 피부와의 접촉이 이완된 전극)의 없을 때에 취해져야만 하는 일관성을 제공하기 위해 요구된다. 본 발명은 사용자가 바이오임피던스 측정들이 취해질 허용 가능한 위치에 있는지를 결정하기 위해 함께 사용되는 동적 저항(교류저항혈량측정) 신호들과 함께 관성 측정 유닛들을 제공함으로써 솔루션을 제공할 수 있다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 관절 생리에 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리, 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리, 및 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 해석을 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자를 포함하는 관절 건강을 평가하기 위한 시스템이다.

시스템은 관절 건강의 표시를 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함할 수 있다.

제1 감지 어셈블리는 움직임 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 측정하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 더 포함할 수 있다. 제1 감지 어셈블리는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하기 위한 웨어러블 센서들을 포함한다. 관절 움직임의 비 음향 특성은 선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택될 수 있다.

제1 감지 어셈블리는 관절 움직임의 선형 가속도 및 각속도를 측정하기 위해 웨어러블 센서들을 포함할 수 있다.

제2 감지 어셈블리는 관절의 바이오임피던스를 측정하기 위한 웨어러블 센서들을 포함할 수 있다. 관절의 바이오임피던스를 측정하는 웨어러블 센서들은 관절 부근에서 조직 및 혈액의 근위 EBI를 측정하도록 구성되는 적어도 4개의 표면 전극들을 포함할 수 있다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리 - 제1 감지 어셈블리는 움직임 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 측정하기 위한 음향 센서들, 및 선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하기 위한 센서들을 포함함 -, 관절의 바이오임피던스를 측정하기 위한 센서들을 포함하는 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리, 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 해석을 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자, 및 관절 건강의 표시를 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 포함하는 관절 건강을 평가하기 위한 시스템이다.

음향 센서들 중 적어도 일부는 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 포함할 수 있다. 음향 센서들 중 적어도 일부는 관절 원위에 배치하기 위한 센서들을 포함할 수 있다.

관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하는 센서들 및 관절의 바이오임피던스를 측정하는 센서들은 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 센서들을 포함할 수 있다.

관절의 바이오임피던스를 측정하는 웨어러블 센서들은 관절에 인접한 조직 및 혈액의 EBI을 측정하도록 구성되는 적어도 4개의 표면 전극들을 포함할 수 있다.

웨어러블 음향 센서들은 압전 필름을 포함할 수 있고 관절로부터의 음향 방출들과 연관되는 피부의 표면 진동들을 측정할 수 있다.

관절 원위의 음향 센서들은 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 측정할 수 있는 마이크로폰들을 포함할 수 있다.

음향 센서들 중 적어도 일부는 관절로부터의 음향 방출들과 연관되는 피부의 표면 진동들을 측정할 수 있는 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 포함할 수 있으며, 여기서 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하는 센서들 및 관절의 바이오임피던스를 측정하는 센서들은 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 센서들을 포함할 수 있고, 여기서 음향 센서들 중 적어도 일부는 관절 원위에 있고 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 측정할 수 있는 마이크로폰들을 포함할 수 있다.

웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 표면 은/염화은(Ag/AgCl) 겔 전극들을 포함할 수 있다.

웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 용량성 건식 전극들을 포함할 수 있다.

웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 직물 전극들을 포함할 수 있다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리 - 제1 감지 어셈블리는 움직임 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 음향 센서들, 및 선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 센서들을 포함함 -, 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 센서들을 포함하는 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리, 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 신호들의 처리를 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 건강 평가자, 및 건강 평가자로부터의 관절 건강의 표시를 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 포함하는 관절 건강을 평가하기 위한 시스템이다.

제2 감지 어셈블리는 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 센서에 대한 전자 인터페이스를 더 포함할 수 있다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 전자 부하들 및 알고리즘을 사용하여 바이오임피던스 측정들을 자동 및 주기적으로 조정할 수 있다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절 각도의 맥락에서 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리할 수 있다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 주파수 내용에 기초하여 신호들을 분리하기 위해 필터 뱅크들을 사용하여 관절로부터의 음향 방출들을 처리할 수 있다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절 부근에서 발생하는 활동의 유형을 검출할 수 있고, 활동의 유형에 기초하여 활동 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 처리한다. 활동의 유형은 무부하 무릎 굽힘/펴기 운동, 앉기-서기 운동, 걷기, 및 계단 오르기로 구성되는 그룹으로부터 선택될 수 있다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리할 수 있으며, 이 처리는 관절 부기의 표시를 제공한다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리할 수 있으며, 이 처리는 관절에 인접한 혈류의 표시를 제공한다.

건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리할 수 있으며, 이 처리는 관절에 인접한 혈액량의 표시를 제공한다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 모달리티 어셈블리, 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 모달리티 어셈블리, 및 제1 및 제2 감지 모달리티 어셈블리들로부터의 특성들의 해석들 통해 관절에서의 부상의 정도를 정량화하는 건강 평가자를 포함하는 사용자의 관절 건강을 평가하기 위한 웨어러블 시스템이다.

시스템은 관절 건강의 표시를 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함할 수 있다. 시스템은 관절 건강의 표시를 시스템의 사용자의 간병인에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함할 수 있다.

제1 감지 모달리티 어셈블리는 음향 어셈블리를 포함할 수 있다.

제2 감지 모달리티 어셈블리는 바이오임피던스 어셈블리를 포함할 수 있다.

음향 어셈블리 및 건강 평가자는 관절에 인접한 및 관절 원위의 음향 방출들을 결정하는 것이 가능할 수 있다.

바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절 부기를 결정하는 것이 가능할 수 있다.

바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절 근처의 혈류를 결정하는 것이 가능할 수 있다.

바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절에 인접한 혈액량을 결정하는 것이 가능할 수 있다.

다른 예시적인 실시예에서, 본 발명은 관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 모달리티 어셈블리 - 제1 감지 모달리티 어셈블리는 움직임 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 웨어러블 인접 관절 음향 센서들, 움직임 동안에 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 원위 관절 음향 센서들, 및 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 운동의 적어도 하나의 비 음향 특성을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 웨어러블 인접 관절 센서들을 포함하는 음향 어셈블리를 포함함 -, 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 모달리티 - 제2 감지 모달리티 어셈블리는 바이오임피던스 어셈블리를 포함함 -, 및 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 처리를 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자를 포함하는 사용자의 관절 건강을 평가하기 위한 시스템이다.

바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절 부기, 혈류, 및 혈액량으로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 구조와 관련되는 특성들을 결정하는 것이 가능할 수 있다.

바이오임피던스 어셈블리는 전류 및 수신기의 소스, 및 증폭 및 위상 감지 검출 스테이지들을 통해 관절에 걸친 전위차를 결정할 수 있는 프로세스를 포함할 수 있다.

전류의 소스는 전극들을 포함한다.

전류의 소스는 전극들을 통해 전류를 관절에 전달하는 것이 가능할 수 있다.

전류의 소스는 관절에 부상을 생성하지 않는 안전 임계값 아래로 전류를 전달할 수 있다.

전류의 소스는 그것이 세포 내 유체 및 세포 외 유체 모두를 통해 전파될 수 있는 정도의 주파수에서 전류를 전달할 수 있다.

전극들은 전극-피부 인터페이스 임피던스의 영향을 감소시키기 위해 사극 구성을 포함할 수 있다.

혈류 특성은 정적 성분 및 동적 성분을 포함할 수 있다.

혈류 특성의 정적 성분은 상대적으로 느리게 변화하는 유체 볼륨에 관련될 수 있다.

혈류 특성의 동적 성분은 상대적으로 빠르게 변화하는 혈류량에 관련될 수 있다.

웨어러블 인접 관절 음향 센서들은 관절 부근에서 기계적 진동들에 의해 발생되는 사운드 파들을 캡처하는 접촉식 마이크로폰들을 포함할 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 목적들, 특징들 및 장점들은 첨부된 도면 특징들과 함께 이하의 명세서를 판독시에 더욱 명백하게 될 것이다.

도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 재활 동안에 관절 건강을 정량화하기 위한 무릎 관절 음향 방출 감지 및 해석의 블록도이다.
도 2(a) 내지 도 2(b)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 센서 배치 및 측정 블록도를 예시한다.
도 3(a) 내지 도 3(d)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 슬개골의 측면에 위치되는 일렉트릿 마이크로폰으로 취해지는 기록들의 관절 사운드 처리(a-c) 및 결과들(d)을 예시한다.
도 4(a) 내지 도 4(b)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 (a) 굽힘/펴기 및 (b) 앉기-서기 운동들의 3회 반복 동안에 일렉트릿, MEMS, 및 압전 필름 마이크로폰들에 의해 동시에 감지되는 관절 사운드들을 예시한다.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 굽힘/펴기 운동들 동안에 피부 상에서 그리고 피부로부터 5 cm 떨어져 측정되는 관절 사운드들을 예시한다.
도 6(a)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 바이오임피던스 측정 시스템의 블록도이다.
도 6(b)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 사용자가 측정값들을 획득하기 위해 정확한 위치(앉기, 다리를 펴고 지지함)에 있을 때 시간 간격들을 식별하기 위한 알고리즘이다.
도 7(a)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 다양한 활동들 동안에 피험자로부터 측정되는 정적 및 동적 저항 신호들(r(t) 및 Δr(t))을 도시한다.
도 7(b)는 ^*에서 확대되는(도 7(a) 참조), 동적 저항 신호의 세그먼트이다.
도 7(c)는 피험자가 상이한 위치들을 취하는 동안의 앙상불 평균화된 동적 저항 신호들이다.
도 7(d)는 허용 및 거절된 측정 시간 간격들 동안에 막대 그래프들로 도시된 Δr(t)로부터 추출되는 4개의 피처들의 평균들 및 표준 편차들을 예시한다.
도 8은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 국소 관절 건강 평가를 위한 바이오임피던스 측정 시스템의 블록도이다.
도 9는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 국소 관절 건강 평가를 위한 바이오임피던스 측정 시스템의 다른 블록도이다.
도 10은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 바이오임피던스 신호들의 동적 성분(즉 IPG)으로부터 자동으로 심혈관 파라미터들을 추출하기 위한 생리학 기반 알고리즘 설계이다.
도 11(a) 내지 도 11(d)는 회로 검증을 예시한다. (a) 아날로그 프런트 엔드를 위해 제조되는 인쇄 회로 기판(printed circuit board(PCB))의 사진. (b) 높은 선형성 및 일관성(포인트들은 상이한 날들에 대해 취해진 다수의 측정들에 대해 도시됨)을 증명한 저항 및 리액턴스 측정들의 교정. (c) 동적 임피던스 측정들(즉 IPG)에 대한 잡음 스펙트럼 밀도 플롯들. 0.8 Hz 내지 20 Hz로부터 통합되는 총 잡음은 기존 문헌에서 임의의 다른 이전에 보고된 설계보다 더 낮은, 저항성 동적 성분에 대해 18 μΩ_rms 및 반응성 동적 성분에 대해 55 μΩ_rms 인 것으로 발견되었다. (d) 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 혁신적인 마이크로컨트롤러-인에이블된 자동 교정 방법들을 사용한 교정 개선의 증명.
도 12(a) 내지 도 12(e)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 인간 피험자 측정값들을 예시한다. (a) 무릎 IPG 획득을 위한 전극 배치. (b) 정적 임피던스 측정값들. (c) 전처리 및 피처 추출의 중간 스테이지들로부터의 예시적 파형들. (d) ECG-기반 대 IPG-기반 앙상블 평균들을 사용한 추출된 피처들의 비교, (e) 생리학의 변화들(2 분의 한냉압박검사 후의 혈관 수축)에 응답한 시스템의 평가.
도 13은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 대조군 피험자(원형 마커들) 대 후속 급성 무릎 부상(정사각형 마커들)에 대한 좌측 및 우측 다리 사이의 저항 대 리액턴스의 차이의 크기의 그래프이다. 이러한 작은 타당성 연구는 그룹들 사이의명확한 분리에 의한 증거로서, 그리고 벤치 탑(bench-top) 바이오임피던스 측정 회로들을 갖는 기존 문헌의 선형 연구들에 따라, 집단들 사이에서 통계적으로 중요한 차이를 증명했다.

본 발명의 다양한 실시예들의 원리들 및 특징들의 이해를 용이하게 하기 위해, 다양한 예시적인 실시예들이 아래에 설명된다. 본 발명의 예시적인 실시예들이 상세하게 설명되지만, 다른 실시예들이 고려될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 따라서, 그것은 본 발명이 그것의 범위에서 이하의 설명에 진술되거나 도면들에 예시되는 구성요소들의 구성 및 배열의 상세들에 제한되도록 의도되지 않는다. 본 발명은 다른 실시예들이 가능하고 다양한 방식들로 실시되거나 수행될 수 있다. 또한, 예시적인 실시예들을 설명시에, 특정 용어가 명료성을 위해 사용될 것이다.

그것은 또한 명세서 및 첨부된 청구범위에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들 하나의("a", "an") 및 상기("the")는 맥락이 달리 명확히 지시하지 않으면 복수의 언급들을 포함한다는 점이 주목되어야 한다. 예를 들어, 구성요소에 대한 언급은 복수의 구성요소들의 구성을 또한 포함하도록 의도된다. "a" 성분을 포함하는 조성물에 대한 언급들은 명명된 것에 더하여 다른 성분들을 포함하도록 의도된다.

또한, 예시적인 실시예들을 설명할 시에, 전문 용어는 명확성을 위해 쓰일 것이다. 그것은 각각의 용어가 당업자에 의해 이해되는 바와 같은 그것의 가장 넓은 의미를 고려하고 유사한 목적을 달성하기 위해 유사한 방식으로 동작하는 모든 기술적인 등가물들을 포함하도록 의도된다.

범위들은 본원에서 "약" 또는 "대략" 또는 "실질적으로" 하나의 특정 값에서 및/또는 "약" 또는 "대략" 또는 "실질적으로" 다른 특정 값까지 표현될 수 있다. 이와 같은 범위가 표현되는 경우, 다른 예시적인 실시예들은 하나의 특정 값에서 및/또는 다른 특정 값까지 포함한다.

유사하게, 본원에서 사용되는 바와 같이, 어떤 것이" 실질적으로 없는", 또는 "실질적으로 순수한" 등의 설명들은 어떤 것이 "적어도 실질적으로 없는" 것, 또는 "적어도 실질적으로 순수한" 것, 및 어떤 것이" 완전히 없는" 것, 또는 "완전히 순수한" 것 모두를 포함할 수 있다.

"포함하는" 또는 "함유하는" 또는 "구비하는"에 의해 적어도 명명된 화합물, 요소, 입자, 또는 방법 단계가 조성물 또는 물품 또는 방법에 존재하는 것으로 의미되지만, 다른 이와 같은 화합물, 재료들, 입자들, 방법 단계들이 명명된 것과 동일한 기능을 가지고 있더라도, 다른 화합물들, 재료들, 입자들, 방법 단계들의 존재를 배제하지 않는다.

그것은 또한 하나 이상의 방법 단계들의 언급이 명시적으로 식별된 그들 단계들 사이에 추가적인 방법 단계들 또는 중간 방법 단계들의 존재를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 유사하게, 그것은 또한 조성물 내의 하나 이상의 성분들의 언급은 명시적으로 식별된 그러한 것들 이외의 추가 성분들의 존재를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명의 다양한 요소들을 구성하는 것으로 설명되는 재료들은 제한적이 아닌 예시적인 것으로 의도된다. 본원에서 설명되는 재료들과 동일한 또는 유사한 기능을 수행할 많은 적절한 재료들은 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 의도된다. 본원에서 설명되지 않은 이와 같은 다른 재료들은 예를 들어, 본 발명의 개발 시점 이후에 개발되는 재료들을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다.

웨어러블 관절 건강 평가를 위해 무릎으로부터의 음향 방출들을 감지하기 위한 방법

멀티 모달 감지가 관절 음향 방출과 같은 하나의 유형의 관절 특성과 관련되는 본 발명의 예시적인 실시예에서, 본 발명은 처음으로 웨어러블 관절 음향 감지를 가능하게 하는 웨어러블 디바이스로 쉽게 통합되는 소형 센서들을 사용하여 근골격 부상 후 웨어러블 관절 재활 평가에 관한 시스템들 및 방법들을 포함할 수 있다(도 1).

마이크로폰 선택

본 발명에서 사용하는 센서들의 유형들을 조사할 때, 다음이 고려되었다: (i) 음향 방출들을 감지하는 그들의 능력, 및 (ii) 웨어러블 시스템 내의 통합을 위한 그들의 실용성. 관절 사운드들이 조직을 통해 전파되고 공기에 전달되는 방법의 분석은 접촉식 마이크로폰들이 관절 사운드들을 획득하기 위한 가장 적절한 센서라는 점을 제안하고, 종래 시스템들의 검토는 대부분의 연구가 임상/실험실 응용들에서 성공적으로 접촉식 마이크로폰들을 이용하였다는 점을 예시했다. 접촉식 마이크로폰은 이론적으로 그것이 원래의, 비 감쇠된 신호를 감지하고 배경 잡음에 민감하지 않으므로 최고 품질 음향 신호를 획득해야 한다.

그러나, 모션 및 자율적인 가정에서의 활동 동안에, 센서 대 피부 인터페이스의 손실은 인터페이스에 대한 임의의 타협이 신호에 해로울 수 있기 때문에, 중요한 우려의 대상이 될 수 있다. 센서가 피부와의 접촉을 상실하는 극단적인 경우에서, 시스템은 관절 사운드들을 완전히 기록할 수 없을 것이다.

견고성을 개선하기 위해, 에어 마이크로폰들은 보완적인 감지 능력들을 제공한다. 에어 마이크로폰들에 의해 획득되는 신호는 본질적으로 접촉식 마이크로폰들과 다르다. 에어 마이크로폰들은 공기 중 사운드들: 감쇠된, 더 높은 주파수 신호들만을 검출할 것이다. 추가적으로, 접촉식 마이크로폰들과 같은 센서 대 피부 인터페이스에 의해 제한되지 않지만, 에어 마이크로폰들은 배경 잡음에 훨씬 더 영향을 받기 쉽다. 이러한 이유들로 인해, 본 발명은 웨어러블 디바이스에서 관절로부터의 음향 방출들을 더 견고하게 캡처하기 위해 감지 모달리티들-접촉 및 에어 마이크로폰들- 둘 다를 이용하였다.

접촉식 마이크로폰의 경우, 압전 필름(SDT, 미국 버지니아주 햄프턴 소재의 메저먼트 스페셜티스)은 그것의 폼 팩터가 외관상으로 랩 및 무릎 상에 종래 착용되는 다른 디바이스들에 적합하기 때문에 선택되었다. 더욱이, 압전 필름들은 소형, 저가의 가속도계들과 비교하여 더 넓은 대역폭들을 가지므로, 고주파 오디오 신호들의 감지를 허용한다.

2개 유형의 에어 마이크로폰들은 무릎 관절로부터의 음향 방출들을 획득시에 압전 필름을 보완하기 위해 선택되었다. 첫 번째는 시판중인 일렉트릿 마이크로폰(일본 소재의 산켄 마이크로폰 가부시키가이샤)이었다. 두 번째는 맞춤형 PCB 상에 장착된 MEMS 마이크로폰, 특히 MP33AB01(스위스 제네바 소재의 에스티마이크로일렉트로닉스) 이었다.

일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰들은 유사한 방식으로 사운드들을 감지한다; 그러나, 상용 일렉트릿 마이크로폰은 MEMS 마이크로폰과 비교하여 훨씬 더 비싸다(~100x). MEMS의 저가 및 감지 능력들은 웨어러블 디바이스에서 구현을 위한 더 현실적인 솔루션을 제공한다; 그러나, 일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰들 둘 다는 획득되는 사운드의 품질에 관한 업계 표준의 역할을 하는 일렉트릿 마이크로폰으로 실험들 동안에 사용되었다. 에어 마이크로폰들로부터의 녹음들은 현재 그들이 더 높은 품질 녹음들을 제공하기 때문에 주된 관심사였다.

마이크로폰 비교를 위한 방법들

무릎 관절 음향 방출들을 검출시에 MEMS 및 일렉트릿 마이크로폰들의 유사성은 슬개골(patella)의 측면 상의 동일한 위치에 동시에 배치되는 두 센서들에 의해 획득된 이들 신호들의 정규화된 히스토그램들 사이의 정보 반경을 계산함으로써 정량화되었다. 전술한 히스토그램들을 구성하기 위해, 마이크로폰들로부터 획득되는 신호들은 먼저 그들의 진폭들이 범위[0, 1]에 제한되도록 정규화되었다. 히스토그램은 1000개의 빈(bin)을 사용하여 이러한 정규화된 신호로부터 형성되었다.

다음으로, 각각의 센서의 품질은 신호 대 잡음 및 간섭비(signal-to-noise-and-interference ratio(SNIR))를 계산함으로써 평가되었다. 각각의 마이크로폰들에 대한 SNIR은 무릎 관절에 의해 방출되는 "클릭"(즉, 음향 방출)의 피크 전력 대 클릭 인근의 인터페이스 잡음의 피크 전력의 비율을 발견함으로써 계산되었다. 이러한 계산에 위해, 에어 마이크로폰들을 위한 슬개골의 내측 및 접촉식 마이크로폰을 위한 슬개골의 원위 측에 배치되는 마이크로폰들로부터의 음향 방출들이 사용되었다.

마지막으로, 개념 증명 실험이 피부의 온 및 오프에 대해 측정된 신호들을 비교하기 위해 수행되었다. 피험자는 하나는 피부 상에 그리고 다른 하나는 피부로부터 5 cm 떨어져 위치되는, 슬개골의 측면에 위치되는 2개의 일렉트릿 마이크로폰들을 사용하여 앉은, 무부하 무릎 굽힘/펴기의 3회의 사이클들을 수행했다. 그 다음, 결과 신호들이 비교되었다.

인터페이싱 회로들

MEMS 마이크로폰들을 위한 아날로그 프런트 엔드는 신호들이 포화되지는 않지만 후속 아날로그-디지털 변환기의 전체 동적 범위를 이용하기 위해 증폭되도록 선택된 33 dB 이득 및 고역 통과 15 Hz 컷오프 주파수를 갖는 비 반전 증폭기 스테이지를 포함하였다. 이러한 스테이지 다음에 21 kHz의 컷오프 주파수를 갖는 2차 저역 통과 필터가 이어졌다. 15 Hz 내지 21 kHz의 대역폭은 무릎 관절 사운드들이 범위가 이들 주파수들 사이에 이를 수 있음에 따라 선택되었다.

압전 필름 마이크로폰들 위한 아날로그 프런트 엔드는 이득 45 dB 및 100 Hz 고역 통과 컷 오프의 증폭 스테이지를 포함하였다. 이러한 스테이지 다음에 10 kHz 컷 오프 주파수를 갖는 4차 저역 통과 필터가 이어졌다. 100 Hz 고역 통과 컷 오프는 인터페이스 및 모션 아티팩트(artifact) 잡음을 감쇠시키기 위해 선택되었다.

인간 피험자 연구 및 측정 프로토콜

무릎 부상들의 병력이 없는 13명의 남성 피험자들이 연구에 참여하였고 조지아 공과 기관 윤리 심의 위원회의(Georgia Institute of Technology Institutional Review Board(TRB)) 및 육군 인간 연구 보호국(Army Human Research Protection Office(AHRPO))에 의해 승인된 서면 동의를 제출하였다. 피험자 집단(subject population)은 신체 활동 수준(대학 운동 선수들) 및 연령대(19세 내지 21세), 체중(84.1 kg 내지 35.3 kg), 및 신장(174 cm 내지 195 cm)에 관해 합리적으로 동질이었다. 이러한 접근법으로, 계획은 나이 또는 무릎 관절 건강으로 인한 변동성과 별도로 측정들의 변동성을 평가하는 것이었다.

체 성분, 신장, 및 체중의 예비 측정들에 이어서, 일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰은 슬개대퇴 관절을 타겟팅하는 피험자의 슬개골의 측면 및 내측 면에 둘 다 위치되는 반면에 2개의 압전 필름 센서들은 슬개골의 원위 및 근위의 피부 상에 바로 배치되었다. 각각의 센서는 Kinesio Tex 테이프를 사용하여 부착되었다. 테이프에 더하여, 얇은 실리콘 피스(5 mm 두께)가 필름에 대한 테이프 러빙의 인터페이스 잡음을 감소시키기 위해 압전 필름 위에 배치되었다. 마지막으로, 3축 가속도계, 자이로스코프, 및 자기력계뿐만 아니라 내장형 센서 융합 출력들을 포함한 2개의 무선 관성 측정 유닛들(MUs)(MTW-38A70G20, 네덜란드 엔스헤데 소재의 엑스센스)이 허벅지 및 정강이의 외측 면들 상에 위치되었다.

도 2는 센서 배치 및 측정 블록도를 예시한다. 도 2(a)에서, 8개의 센서들이 인간 피험자 테스팅 동안에 사용되었다. 2개의 IMU들은 허벅지 및 정강이 상에 측면으로 배치되었다. 압전 필름 센서들은 슬개골의 근위 및 원위에 직접 배치되었다. 에어 마이크로폰들(MEMS 및 일렉트릿)은 슬개골의 측면 및 내측 면 상에 부착되었다. 도 2(b)는 인간 피험자 연구들 동안에 사용되는 데이터 수집 하드웨어의 블록도이다.

이들 센서들을 착용하면서, 각각의 피험자는 2가지의 운동들을 완료하였다: (i) 앉은, 무부하 무릎 굽힘/펴기 및 (ii) 앉기-서기. 각각의 운동에 대해, 피험자는 마이크로폰 및 IMU 출력들이 격리실에서 녹음되는 동안에 운동을 5회 반복하였다(도 2(b)). 압전 및 MEMS 마이크로폰들로부터의 신호들은 맞춤형 회로들을 통해 전달되었고 그 다음 일렉트릿 마이크로폰들로부터의 신호들이 Zoom H6 리코더(일본 도쿄 소재의 줌 코포레이션)를 사용하여 44.1 kHz(16 비트/샘플)로 샘플링된 동안에 Biopac 데이터 획득 하드웨어(미국 캘리포니아주 골레타 소재의 바이오팩 시스템즈 인크.)를 사용하여 50 kHz(16 비트/샘플)로 수집되었다.

IMU 신호들은 Biopac 시스템과 동기화되는 그들의 디바이스-특정 소프트웨어 제품군(MT Maanager, 네덜란드 엔스헤데 소재의 엑스센스)을 사용하여 50 Hz(16 비트/샘플)로 획득되었다. Zoom 리코더를 통해 SD 카드(미국 캘리포니아주 밀피타스 소재의 쌘디스크) 상에 저장된 일렉트릿 마이크로폰 신호들을 제외하고, 모든 신호들은 랩톱 상에 기록되었다. 그 다음, 데이터는 MATLAB(미국 매사추세츠주 내틱 소재의 더 매쓰웍스)을 사용하여 처리되었다.

관절 사운드 처리

신호 처리는 (i) 무릎 관절 각도의 산출 및 관절 사운드들과 관절 각도의 맥락화, (ii) 현저한 고주파 음향 방출들 또는 클릭들의 식별, 및 (iii) 관절 각도에 관한 주된 클릭들의 발생의 일관성을 정량화하기 위한 통계적 분석을 포함한다.

먼저, 무릎 관절 각도는 각도 데이터를 제공하기 위해 Xsens에 의해 제공되는 3축 가속도계, 자이로스코프, 및 자기력계의 센서 융합 출력들, 즉 회전 매트릭스(즉, 방향 코사인 매트릭스) 및 힌지 관절의 운동학적 제약들을 활용하는 방법들을 사용하여 계산되었다. 이러한 방법은 관절의 각각의 세그먼트(즉, 허벅지 및 정강이) 상에서 임의의 센서 배치 및 배향을 허용하였으며, 정확한 교정 기술들 및 측정들에 대한 필요성을 제거하였다. 그러나, 이러한 방법은 피부 및 모션 아티팩트들의 결과로서 정확한 힌지 관절로부터의 편차들로 인해, 잠재적으로 오차에 영향을 받기 쉽다. 그럼에도 불구하고, 반복 모션들의 사이클들이 서로에 대해 분석되었으므로, 이러한 오차는 각각의 사이클에 대해 공통적이었고 따라서 결과들에 존재하지 않았다.

최종적으로, 신호는 피험자들이 각각의 피험자의 모션 범위 내의 위치와 관련하여 서로 비교될 수 있도록 0°와 90°사이에서 정규화되었다.

도 3(a) 내지 도 3(d)는 슬개골의 측면에 위치되는 일렉트릿 마이크로폰으로 취해지는 녹음들의 관절 사운드 처리(a-c) 및 결과들(d)을 예시한다. 도 3(a)는 3개의 별개의 높은 진폭, 짧은 지속 기간(duration), 음향 방출들을 도시하는 예시적인 3000개의 샘플(60 ms) 관절 사운드 녹음 창들이다. 원래의 신호는 7 kHz까지의 광대역 신호들을 나타나는 주변 잡음 및 베이스라인 움직임으로 출현하는 인터페이스 잡음을 포함한다. 이들 성분들은 원래의 신호의 스펙트로그램에서 명확하게 시각화된다. 대부분의 잡음을 제거하기 위해, 신호는 7 kHz 내지 16 kHz에서 대역통과 필터링되어, 필터링된 신호 x[n]을 야기한다.

이러한 신호의 엔벨로프가 발견되어, A[n]을 산출한다. 이동 평균에 기초한 임계 기술을 사용하여, A[n]의 중요한 피크들이 발견되며, 대략 원래의 신호의 클릭들에 대응한다. 이들은 나중에 원래의 신호에서 발견되는 클릭들의 정확한 포지션들과 매칭하도록(즉, 위치들이 클릭들이 원래의 신호에서 양 또는 음의 그들의 최대 진폭들을 달성하는 위치에 대응하도록) 개선된다. 도 3(b)는 굽힘/펴기의 3회의 사이클들 동안에 식별된 클릭들을 표시하는 클릭 검출 알고리즘의 최종 결과를 예시한다. 도 3(c)는 인공적인 오프셋들을 갖는 3회 연장 사이클들을 예시한다. 이들은 각각의 사이클의 주된 음향 이벤트가 유사한 각도 위치들에서 발생한다는 점을 정성적으로 도시한다. 도 3(d)는 좌측 및 우측 다리들 상에서 13명의 피험자들에 대한 굽힘/펴기의 5회 반복들 동안에 클릭 위치 일관성의 최종 결과들을 예시한다. 피험자들에 걸쳐, 클릭 위치에 대한 표준 편차들이 작아서, 사이클 간 일관된 각도 위치의 관찰들을 지지한다. 추가적으로, 이들 클릭들의 평균 위치들은 대부분의 피험자들에 대해 좌측 및 우측 다리들 사이에서 일관된다.

논의된 바와 같이 그리고 보다 상세하게, 무릎 관절 각도가 계산되었으면, 각각의 사이클의 위상들(굽힘 또는 펴기)이 결정되었다(도 3(b)). 먼저, 신호의 변곡점들이 발견되었다. 각각의 위상의 시작 및 종료는 변곡점들의 쌍들을 발견함으로써 식별되었다. 그 다음, 이들 포인트들은 마이크로폰 신호들을 세그먼트화하기 위해 사용되었으며, 각도 모션의 유형에 의해 데이터를 맥락화하였다.

다음으로, 중요한 음향 방출들이 식별되었다. 에어 마이크로폰들에 의해 검출된 가장 확실한 오디오 신호들은 높은 진폭, 짧은 지속 기간 클릭들 이었다(도 3(a)). 신호의 주파수 내용(즉, 단시간 푸리에 변환, STFT)을 관측함으로써, 이들 클릭들은 20 kHz만큼 높은 주파수들을 갖는 광대역이었다. 이러한 필터링되지 않은 신호는 2개의 주요한 잡음 소스들을 포함하였으며; 주변 잡음은 범위가 주파수에서 7 kHz까지 이른 반면에 인터페이스 잡음은 1.5 kHz까지의 성분들을 갖는 베이스라인 움직임으로 출현했다. 이러한 식별 스테이지의 제1 단계는 클릭들이 더 현저하게 되고 임의의 인터페이스 및/또는 주변 잡음이 대부분 취소되도록 신호를 전처리하는 것이었다. 이 정도로, 에어 마이크로폰 신호들은 7 kHz 내지 16 kHz에 걸치는 대역통과 필터로 필터링되었다. 도 3(a)으로 보이는 바와 같이, 필터링된 신호 (x[n])은 원래의 베이스라인 움직임이 없고, 클릭들은 신호의 다른 아티팩트들과 더 구별된다.

이러한 전처리 단계가 완료된 후에, 수정된 엔벨로프 검출 알고리즘이 구현되었다. 신호(X[n, m])의 1024-빈 스펙트로그램이 100 샘플들(즉, 2 ms) 및 90% 오버랩의 윈도우로 계산되었다. 신호의 진폭은 다음과 같이 주파수 빈들에 걸친 스펙트로그램의 대수 진폭을 합산함으로써 계산되었다:

1000 샘플들의 윈도우 크기를 사용하여 A[n]의 이동 평균 및 표준 편차(μ[n] 및 σ[n])가 계산되었다. 그 다음, A[n]은 다음과 같이 임계화되었다:

여기서 T[n]은 임계화된 진폭 신호이고 α는 검사에 의해 3.3으로 선택된 일정한 제어 계수이다.

다음으로, T[n]의 피크들은 표준 피크 검출 기술들에 의해 검출되었다. 동일한 클릭(즉, 서로의 150 샘플들 내에서 피크들로 지정되는 초기 클릭의 공진들)에서 기인된 피크들이 제거되었으며, 원시 클릭 위치 벡터 Pr = [P_r1, P_r2,ㆍㆍㆍ,P_rL]를 야기했다. 원시 클릭 위치들(P_r)은 각각의 클릭 위치가 클릭이 양 또는 음의 그것의 최대 진폭을 달성한 원래의 필터링된 신호 상의 포인트에 대응하도록 개선되었다. 개선된 클릭 위치 매트릭스 p = [P₁, P₂,ㆍㆍㆍ,P_L]는 최종 검출된 위치들을 제공하였다. 이들 검출된 클릭들의 예는 도 3(b)에 도시된다.

클릭들이 식별되었으면, 이들 음향 방출들의 일관성이 분석되었다. 도 3(c)은 반복적인 모션 동안에 일관된 음향 방출의 시각화를 제공한다. 특정 운동(즉, 굽힘 또는 펴기)의 각각의 사이클에 대해, 가장 큰 진폭들 및 그들의 대응하는 각도 위치들을 갖는 3개의 클릭들이 결정되었다. 사이클들에 걸친 클릭들의 각각의 조합(즉, 각각의 사이클로부터의 3개의 클릭들 중 하나의 선택)이 발견되었다. 각도 위치에 대한 가장 작은 표준 편차를 갖는 조합은 가장 일관되게 발생하는 주요한 음향 이벤트를 산출했다. 이들 위치들의 평균 및 표준 편차가 산출되었다.

이들 평균 위치들을 고려해 볼 때, 3개의 방법들이 데이터를 분석하기 위해 사용되었다. 처음 2개의 방법들의 경우, 테스트-재테스트 신뢰도가 ICC를 사용하여 추정되었다. 데이터는 "모션들" 및 "반복들"로 편성되었다. 각각의 인간 피험자 및 운동 조합에 대해 하나씩(예를 들어, 피험자 1의 펴기 데이터(extension data)는 하나의 "모션"을 나타냄), 52개의 "모션들"이 있었다. "반복들"은 선택된 조합으로부터 5개의 클릭 위치들(사이클 당 하나)을 포함한다. 이러한 데이터세트는 테스트-재테스트 데이터세트로 지칭될 것이다.

이러한 데이터세트를 고려해 볼 때, 2개의 ICC 값들이 단일 사이클의 측정 및 5개 사이클들의 측정들의 평균의 신뢰도를 도시하기 위해 단방향 무작위 단일(즉, ICC(1, 1)) 및 평균 측정(즉, ICC(1, k)) 모델들을 사용하여 산출되었다. 추가적으로, 이들 2개의 ICC 값들에 대한 the 95% 신뢰 구간들(confidence intervals(CI))이 결정되었다. 데이터를 분석하기 위한 마지막 방법은 페이링된 t-테스트 이었고, 이는 좌측 및 우측 다리들에 대한 평균 클릭 위치들 사이에 중요한 차이들이 있었는지를 평가하기 위해 사용되었다.

결과들 및 논의

마이크로폰 비교

마이크로폰 선택을 평가시에, 많은 상이한 파라미터들이 고려되었다. 먼저, 일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰들에 의해 측정되는 신호들의 유사성이 비교되었다. 이들 마이크로폰들의 품질은 SNIR에 관한 그들의 감지 능력들의 품질을 평가함으로써 결정되었다. 더욱이, 에어 마이크로폰들에 대한 인터페이스 문제들을 조사할 때, 센서-무릎 거리가 획득된 신호 상에 갖는 영향이 조사되었다. 최종적으로, 접촉식 마이크로폰의 품질이 연구되었다.

도 4는 도 4(a)의 굽힘/펴기 및 도 4(b)의 앉기-서기 운동들의 3회 반복 동안에 일렉트릿, MEMS, 및 압전 필름 마이크로폰들에 의해 동시에 감지되는 관절 사운드들을 예시한다. 도 4(a) 내지 도 4(b)의 두 부분들에 대해, 상단 플롯은 관절 각도(θ[n])를 표시한다. 중간 및 하단 그래프들은 다양한 마이크로폰들로부터의 시간 및 주파수 도메인 신호들을 도시한다. 일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰들의 음향 시그니처들은 유사한 특성들을 나타낸다.

도 4(a) 내지 도 4(b)에 도시된 바와 같이, 20 kHz 만큼 높은 주파수들을 측정하는 일렉트릿 및 MEMS 마이크로폰들은 각각 굽힘/펴기 및 앉기-서기 운동들 수행하는 피험자로부터 획득된 관절 사운드들을 검출시에 유사하게 수행했다. 이것은 이들 2개의 마이크로폰들에 의해 캡처되는 신호들의 정규화된 히스토그램들 사이의 정보 반경을 계산함으로써 확인되었으며, 이는 0.0025의 값을 산출하였다. 이러한 값은 정보 반경이 범위가 동일한 분포들에 대해 0에서 최대로 상이한 분포들에 대해 2까지 이르기 때문에 이들 2개 유형들의 마이크로폰들 사이에 높은 유사성을 도시한다. 이것은 보다 비용 효율적인 MEMS 마이크로폰들이 더 비싼 일렉트릿 마이크로폰들에 대한 실행 가능한 대체라는 것을 도시한다. 이것은 배치 가능한 시스템들을 설계할 때 중요한 결과이다.

예상된 바와 같이, 에어 마이크로폰들에 의해 녹음되는 신호는 원하는 관절 사운드들에 더하여 잡음 및 인터페이스 성분들을 포함하였으며; 센서들을 제자리에 유지시키기 위해 사용된 운동용 테이프의 러빙에 의해 야기되는 주변 배경 간섭 및 인터페이스 잡음 모두는 마이크로폰들에 의해 감지되었다. SNIR은 일렉트릿 마이크로폰에 대해 11.7 dB 이였고 MEMS 마이크로폰에 대해 12.4 dB 이였다. 초기 실험들 동안에 잡음에 대한 문제들을 최소화하기 위해, 측정들은 격리실에서 취해졌다. 추가 조사는 특히 많은 배경 잡음들, 예컨대 보행 모션으로 인한 음성 및 사운드들이 관절 사운드들과 함께 대역 내에 존재할 것이라는 사실을 고려해 볼 때, 배치 가능한, 웨어러블 시스템의 구현을 위해 어드레스될 수 있다.

도 5는 굽힘/펴기 운동들 동안에 피부 상에서 그리고 피부로부터 5 cm 떨어져 측정되는 관절 사운드들을 예시한다. 오프 피부 마이크로폰이 감소된 진폭을 갖는 신호를 캡처하였지만, 온 및 오프 피부 측정들은 그들의 음향 시그니처들에서 상당한 유사성들을 도시하였다. 각각의 신호의 주된 음향 이벤트는 유사한 위치들에서 발생하였다.

실험들은 에어 마이크로폰들이 공기 중 관절 사운드들을 검출하기 위해 피부 표면에 직접 위치될 필요가 없었다는 점을 도시하였다. 도 5에 도시된 바와 같이, 피부 상에 배치되는 일렉트릿 마이크로폰 및 피부로부터 5 cm 떨어져 위치되는 것으로부터 획득되는 사운드들은 형태 및 타이밍 모두에서 유사한 음향 신호들(~4.5x 더 작은 진폭)을 캡처했다. 이것은 그것이 에어 마이크로폰들이 피부와의 직접적인 접촉이 일정하지 않을 수 있는 웨어러블 디바이스에서 관절 사운드들을 기록할 수 있다는 점을 제안하기 때문에 중요한 관찰이다. 그러나, 그것은 캡처된 신호들을 분석할 때, 특히 분석이 신호의 진폭에 의존할 때 이러한 거리를 고려하는 것이 중요할 것이다.

이러한 의미에서, 마이크로폰과 피부 사이에 고정된 거리를 유지하는 것은, 특히 종단 분석(longitudinal analysis)에서의 사용을 위해, 요구될 수 있다. 더욱이, 피부 중에서 마이크를 떨어트려 배치하는 것은 잡음에 대한 증가된 가능성을 도입하며; 마이크로폰은 피부에 대해 부딪히거나 문지르는 더 큰 기회를 가질 수 있다. 추가적으로, 마이크로폰과 피부 사이의 거리를 변경하는 것은 이들 사운드들을 감지시에 마이크로폰의 민감도를 변경시킬 것이다.

압전 필름은 도 4에 도시된 획득된 신호들의 스펙트로그램들로부터 알 수 있는 바와 같이 대략 3 kHz까지의 신호들을 측정하였다. 압전 필름은 배경 잡음을 검출하지 못하는 장점을 가졌지만, 그것은 피부에 대한 센서 러빙 및 피부 및 센서 모두에 대한 운동용 테이프 러빙으로 인해 상당히 더 많은 인터페이스 잡음-8.4 dB SNIR-을 획득하였다. 이러한 인터페이스 잡음은 1.5 kHz까지의 주파수 성분들을 가졌고 따라서 대역 내에 있었다.

초기 파일럿 데이터 수집들 동안에, 압전 필름은 Kinesio Tex 테이프만을 사용하여 피부에 부착되었다. 그러나, 이러한 방법은 인터페이스 잡음에 매우 영향을 받기 쉬운 것으로 증명되었다. 무릎이 펴지고 굽혀짐에 따라, 테이프는 신축성이 있지만, 저주파 및 저 진폭 시그니처들을 모호하게 한 필름을 변형시켰다. 더욱이, 파일럿 데이터를 수집하는 것에 적합하지만, 테이프는 장기간 모니터링에 대해 바람직하지 않은 것으로 증명되었다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 한 피스의 실리콘이 압전 필름 위에 배치되었다. 실리콘은 피부 및 피하 조직에 유사한 유연한 기계적 성질들을 가지기 때문에, 수신된 관절 사운드들은 댐핑을 경험하지 않았고, 실리콘 표면은 테이프을 접합시키기 위한 적절한 표면을 제공하였다. 이러한 방법은 인터페이스 잡음을 완전히 제거하지 못했지만-센서는 여전히 피부를 따라 일부 움직임을 경험하였음-, 그것은 녹음된 잡음을 감소시키는 데 도움이 되었다.

따라서, 압전 필름 또는 다른 접촉식 마이크로폰들을 사용하는 것이 생성된 음향 에너지의 대부분을 나타내는 진동 신호를 캡처하기 위해 바람직하지만, 구현은 실질적인 문제들을 제공한다. 압전 필름은 인터페이스 잡음에 의해 상당히 영향을 받았다. 신호 대역폭의 더 작은 부분은 접촉식 마이크로폰들과 비교하여 에어 마이크로폰들에 대한 인터페이스 잡음에 의해 손상되었다. 더욱이, 접촉식 마이크로폰들은 에어 마이크로폰들만큼 명확하게 고주파 진동들을 픽업하지 않았다. 이들 이유들로 인해, 웨어러블 관절 사운드 측정들을 위한 에어 마이크로폰들의 사용은 바람직할 수도 있다.

관절 사운드 일관성

도 3(d)는 무릎 굽힘/펴기의 5회 반복들을 수행한 13명의 앉아 있는 피험자들의 좌측 및 우측 다리들에 대한 평균 각도 클릭 위치에 대한 결과들을 요약한다. 2개의 중요한 결과들이 이러한 데이터에서 기인했다: (i) 중요한 음향 이벤트들이 단일 시험 측정들 동안에 반복 가능하고, (ii) 좌측 및 우측 다리들은 유사한 사운드들을 생성한다.

첫째, 2개의 ICC 값들은 테스트-재테스트 데이터세트에 대해 발견되었다. 0.92 내지 0.97의 95% CI을 갖는 0.94의 ICC(1,1) 값 및 0.98 내지 0.99의 95% CI을 갖는 0.99의 ICC(1, k) 값이 계산되었다. ICC 값들이 0.7 이상이었기 때문에, 이들 값들은 활동의 사이클 당 주된 음향 방출이 단일 및 평균 측정 신뢰도 모두에 대해 모니터링하는 단일 시험 내에서 일관되었다는 것을 보여주었다. 가청 관절 사운드들이 광범위하게 분석되지 않았다는 것을 고려해 볼 때, 이것은 중요한 발견이었으며, 공기 중 신호들이 건강한 힌지 관절에서 반복되는 움직임을 갖는 안정된 패턴을 방출한다는 것을 증명한다.

둘째, 각각의 운동에 대한 다리들 사이의 차이는 건강한 피험자의 무릎들이유사한 관절 사운드들을 생성한다는 것을 제안했다. 좌측 및 우측 다리들 사이의 차이는 p<0.05 수준에서 중요하지 않았다. 그룹으로써, 좌측 및 우측 다리들 사이에 중요한 차이들이 없었지만, 일부 피험자들은 우측 사지 및 좌측 사지 클릭 위치들 사이에 상대적으로 차이를 갖지 않는 것으로 그룹화될 수 있었던 반면에 다른 피험자들은 임상학적으로 관련된 "시그니처 특성들"을 정의할 가능성을 제안하는 우측 및 좌측 사이의 주목할 만한 차이들을 가졌다. 클릭 위치에서의 이와 같은 변형들은 유용한 무릎 관절 건강 바이오마커들을 나타낼 수 있었다.

이들 결과들은 유망하지만, 테스트된 시스템 및 분석에는 다소의 제한들이 있다. 첫째, IMU들과 관련하여, 센서 포지셔닝, 드리프트, 및 모션 아티팩트들은 정확한 관절 각도와 다른 굽힘 각도 계산들에 모두 기여할 수 있다. 본원에서 논의되는 기술들 및 다른 것들은 특히 종방향 데이터를 측정하는 시스템에서 그들의 응용을 고려할 때, 이들 오차들을 최소화하기 위해 이용될 필요가 있을 것이다. 예를 들어, 일부 오차들은 더욱 엄격한 센서 포지셔닝을 보장하고 드리프트의 영향을 감소시키기 위해 관절 각도의 계산에 직접 관절의 운동학적 제약들을 활용함으로써 최소화될 수 있었다.

둘째, 음향 방출에 대한 윤활(예를 들어, 부상 후 감소된 경계 윤활) 및 상이한 구조적 구성요소들(예를 들어, 부상된 인대들 등)의 영향이 아직 충분히 연구되지 않았다. 이들 변수들은 반복되는 사이클들에 대해 클릭 위치 일관성을 산출하고 다리들 사이의 차이들을 측정할 때 "오차"를 도입할 수 있다. 이러한 의미에서, 이들 격리된, 1회성 측정들은 시간에 걸친 동일한 피험자에 대한 종단 분석과 비교하여 유용한 것으로 증명되지 않을 수 있다.

측정 일관성에 관한 이들 정량적 결과들은 재활 동안에 이와 같은 시그니처들의 변경들뿐만 아니라, 부상과 연관되는 관절 사운드 시그니처들의 변경들의 중요성을 이해하기 위한 기초를 형성한다. 더욱이, 종단 연구들이 부상 회복을 이해하는 방향으로 중요할 것이지만, 웨어러블 플랫폼의 견고한 구현에 대한 이러한 과제 및 그것의 초점은 또한 관절 음향의 하루하루 및 일 내의 변화들을 탐구하기 위한 기회들을 제공한다.

결론들

멀티 모달 감지가 부하 및 무부하 활동들 동안에 무릎 관절 음향 방출과 관련되는 본 발명의 예시적인 실시예에서, 그것은 정량적으로, 주요한 음향 이벤트들이 건강한 피험자들에 대한 반복적인 모션들 동안에 일관된 관절 각도들에서 발생한다는 점이 증명되었다. 더욱이, 이들 위치들은 대부분의 피험자들에 대해 좌측 및 우측 다리들 사이에서 유사하다. 우측 및 좌측 무릎 음향 방출들 사이의 비대칭이 부상 또는 다른 훈련-관련된 변수들에 대한 위험 인자들과 관련되는지는 분명하게 되어야 할 여지가 남아있다. 중요하게, 이들 발견들은 에어 마이크로폰들로부터의 관절 사운드 측정들이 상대적으로 저렴한, 웨어러블 폼 팩터에서 구현될 수 있는 감지 기술로 반복 가능하다는 점을 보여주었다. 압전 필름의 광범위한 분석이 수행되지 않았지만, 웨어러블 디바이스에서 그것의 사용은 패키징 기술들이 녹음된 신호에 큰 영향을 미친다는 점을 보여주는 예비 결과들에 기초하여 효과가 있다.

본 발명은 에어 및 접촉식 마이크로폰들 모두에 대한 배경 및 인터페이스 잡음을 완화하는 것을 더 포함한다. 특히, 가정에서, 장기간 모니터링 동안에 고 품질 신호 측정들을 가능하게 하는 웨어러블 랩 또는 슬리브 안으로 이들 센서들의 패키징에 대한 초점이 조사된다. 추가적으로, 임상 관련 음향 시그니처들을 검출하기 위해 기존 알고리즘들은 개선되고 새로운 처리 기술들이 개발된다.

치료사들 및 임상의사들이 사운드, 부기, 구조적 안정성, 및 모션 범위를 보는 것을 고려해 볼 때, 본 발명은 이들 관절 건강 바이오마커들을 눈에 띄지 않고 정확하게 정량화하기 위한 방법들을 조사하며; 즉, 그것은 어떤 음향 시그니처들이 이들 바이오마커들을 캡슐화하는지를 결정한다. 더욱이, 이들 바이오마커들의 탐색은 그들이 특정 질병들 및 부상들(예를 들어, 골관절염, 전방 십자 인대 파열, 반월상 연골 파열 등)에 관련됨에 따라 고려된다. 최종적으로, 부상당한 피험자들에 대한 종단 연구들은 급성 부상 후 재활 동안에 귀중한 관절 건강 정보를 제공하는 특정 음향 방출 피처들(예를 들어, 일관된 각도 위치)의 결정 및 검증을 허용한다.

벡터 바이오임피던스 측정들에 기초한 종방향 무릎 관절 부종 및 혈류 평가를 위한 견고한 시스템

본 발명의 다른 예시적인 실시예에서, 부종 및 혈류 파라미터들을 포함하는 관절 특성들이 조사되고 바이오임피던스 기술들을 사용하여 근골격 부상 후 웨어러블 관절 재활 평가의 시스템들 및 방법들이 웨어러블 디바이스로 쉽게 통합된다.

본 발명의 이러한 실시예에서, 국소 관절 생리 평가를 위한 웨어러블 바이오임피던스 측정 시스템들의 영역에서의 기술 격차를 어드레스하는 시스템들 및 방법들이 개시된다.

위치 식별 알고리즘

바이오임피던스 측정들은 모션 아티팩트들, 피험자 위치, 전자기 간섭 및 피부 전극 간섭의 전압 변동들에 의해 너무 크게 영향을 받는다. 따라서 일관성을 위해, 측정들은 피험자가 주어진 위치에 가만히 있고 전자기 간섭 및 피부 전극 인터페이스 관련 변동들(예컨대 피부와의 접촉이 이완된 전극)이 없는 경우에 취해져야만 한다. 이들 조건들은 사용자 지침에 따라 충족될 수 있지만 이러한 종류의 지침은 웨어러블 디바이스 설정에서 실현 가능하지 않다.

이전에 논의된 바와 같이, IMU들은 사용자가 가만히 있고 취해질 측정들을 위한 허용 가능한 위치에 있는지를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, IMU들은 전자기 간섭 또는 피부-전극 인터페이스 관련 변동들을 검출하는 데 효과적이지 않을 것이다. 그러나, 이들 종류들의 효과들은 사용자 위치 및 모션 아티팩트들뿐만 아니라, 그들에 의해 크게 영향을 받는 동적 저항 신호를 사용하여 검출될 수 있다.

동적 저항(교류저항혈량측정) 신호들과 함께 IMU들은 사용자가 취해질 바이오임피던스 측정들을 위한 허용 가능한 위치에 있는지를 결정하기 위해 함께 사용될 수 있다. IMU들은 피험자의 사지 위치(예컨대 무릎 각도) 및 피험자가 수행하고 있는 활동(예컨대 걷기, 달리기, 가만히 앉아 있기 등)에 관한 정보를 제공하기 위해 사용될 수 있을 것이다. 동적 저항 신호는 피험자의 사지 위치 및 수행되는 활동을 검출하는 것을 보조하기 위해 사용될 수 있다. 그것은 또한 전극들 중 어느 것이 잘못 배치되었는지 그리고 전극들 중 어느 것이 피부와의 접촉을 잃어버렸는지를 추론하기 위해 사용될 수 있다. 전극 포지셔닝에 대한 임의의 변화들이 발생하면, 이들은 동적 저항 신호로부터 추출되는 피처들을 통해 검출될 수 있다. 바이오임피던스 측정들은 또한 근육 수축들에 의해 영향을 받는다. 동적 저항 신호는 또한 사지 근육들이 이완 또는 수축되는지를 추론하기 위해 사용될 수 있다.

동적 저항 신호는 사용자가 취해질 바이오임피던스 측정들을 위한 허용 가능한 위치에 있는지를 결정할 수 있는 예시적인 알고리즘을 설계하기 위해 사용되었다. IMU들은 또한 이와 같은 알고리즘을 보조하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 예시적인 실시예에서, 동적 저항 신호만이 사용되었다. 이 경우, 허용 가능한 위치는 피험자가 다리들을 완전히 펴서 바닥으로부터 지지된 채 움직이지 않는, 앉아 있는 경우였다. 모든 다른 위치들 또는 활동들(다리들을 구부려 앉기, 서기, 임의의 종류의 모션)은 거절된 측정들로서 표시되어야 했다. 정적 임피던스 측정들은 이들이 해석될 측정들이고 결정 프로세스에서 그들을 사용하는 것이 특정 범위의 값들 내에서 데이터를 획득하는 경향을 생성할 수 있음에 따라 결정 프로세스에 사용되지 않았다.

도 6(a)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 바이오임피던스 측정 시스템의 블록도이다. E1 내지 E4는 신체에 연결되는(interface) 전극들을 나타낸다. 신호들(i(t) 및 q(t))은 정적(대략 수 시간 내지 수일로 느리게 변화함) 성분과 관련되고 신호들(Δi(t) 및 Δq(t))은 무릎 임피던스의 동적 성분과 관련된다. A(t)는 무릎 관절을 통과하는 전류(i_body(t))의 진폭을 모니터링하기 위해 사용된다.

위치 식별 알고리즘은 도 6(b)에 요약되고 사용자가 측정들(앉기, 다리들을 펴서 지지함)을 획득하기 위해 정확한 위치에 있을 때 시간 간격들을 식별하기 위해 사용된다. 허용 가능한 시간 간격들은 동적 전압 신호(Δi[n])로부터 피처들을 추출하고 이들 피처들을 사용하여 결정을 내림으로써 식별된다. 이진 결정 규칙은 사전에 한 번 훈련된다. 허용된 시간 간격들은 정적 전압 측정값들(i[n] 및 q[n])을 사용하여 무릎 저항(R_measured) 및 리액턴스(X_measured)를 획득하기 위해 사용된다. 주입된 전류 진폭에서 임의의 변형들의 영향들을 취소하기 위해 사용된다.

신호(Δi[n])는 호흡 아티팩트들 및 고주파 잡음을 제거하기 위해 선형적으로 필터링된다(0.3Hz-20Hz). 그 다음, 필터링된 신호는 필터링된 신호의 M 프레임들을 생성하는 10초의 윈도우 크기 및 1초의 단계 크기(경험적으로 결정됨)로 윈도우화(windowed) 된다. 각각의 프레임에서의 신호는 신호(A[n])를 사용하여 진폭 보정되고 프레임 내에 동적 저항 신호를 제공하기 위해 교정된다.

각각의 프레임으로부터 추출되는 피처들은 피처 매트릭스 F = [f₁f₂ㆍㆍㆍf_M]^T 에 배치되며, 여기서 각각의 열은 피처에 대응하고 각각의 행은 프레임에 대응한다. 그 다음, 이들 피처들은 프레임이 허용되어야만 하는지(레이블 1로 분류되거나 0으로 분류되어 거절됨)를 결정하기 위해 사용되어, 이진 레이블들 d = [d₁ d₂ ... d_M]^T의 벡터를 생성한다. 50mΩ을 초과하는 동적 저항 신호의 표준 편차를 갖는 프레임들은 그들이 모션을 포함할 가능성이 매우 높기 때문에 0으로 라벨링된다.

정적 전압 측정값들(i[n] 및 q[n])은 또한 동일한 방식을 사용하여 윈도윙되고, A[n]을 사용하여 진폭 보정되고 M 프레임들 각각에 대한 저항 및 리액턴스 신호들를 생성하도록 교정된다. 각각의 프레임에 대한 저항 및 리액턴스 신호들의 평균은 평균 저항 및 평균 리액턴스 벡터들, r = [r₁r₂ ... r_M]^T 및 x = [x₁ x₂ ... x_M]^T 각각을 제공하도록 취해진다. 이들 M 저항 및 리액턴스 측정값들은 벡터(d)의 레이블들에 따라 허용되거나 거절된다. 허용된 저항 및 리액턴스 측정값들은 허용된 저항(

) 및 허용된 리액턴스(

) 벡터들로 각각 배치된다.

및

의 평균은 최종 측정된 저항(R_measured) 및 리액턴스(X_measured)를 제공하기 위해 취해진다.

언급된 이진 결정 규칙은 그것이 새로운 데이터(테스팅 세트)에 적용되기 전에 별도로 훈련된다. 이러한 훈련을 위해, Δi[n]은 공지된 시간의 양 동안에 공지된 레이블들로 활동들을 하는 동시에 녹음된다: 1분 동안 각각 (1) 서기(레이블 0), (2) 다리들을 구부려 앉기(레이블 0), (3) 다리들을 교차하여 앉기(레이블 0), (4) 다리들을 펴고 지지하여 앉기(레이블 1) 및 (5) 걷기(레이블 0).

피처 추출은 피처 벡터(F_training) 및 대응하는 공지된 레이블들(d_training)을 생성하기 위해 도 6(b)에 도시된 바와 같이 Δi[n] 상에서 수행된다. 피처 서브셋 선택은 유전 검색 알고리즘을 갖는 지지 벡터 머신(support vector machine(SVM)) 분류기를 사용하여 분류기 서브셋 평가를 통해 F_training의 피처들 상에서 수행된다. 피처들 및 d_training의 선택된 서브셋은 사용될 이진 결정 규칙을 야기하는 SVM(1.0의 비용 파라미터를 가짐)을 훈련하기 위해 사용된다. F_training 및 d_training은 동적 저항 신호의 표준 편차가 50mΩ을 초과하는 경우 그들 프레임들(모션 아티팩트를 갖는 프레임들)을 포함하지 않는다는 점을 주목한다. 피처 서브셋 선택 및 SVM 훈련은 Weka를 사용하여 수행되었지만 모든 다른 작업들은 MATLAB 상에서 행하여졌다.

각각의 프레임으로부터 추출되는 피처들은 3개의 카테고리들로 설명된다. 피처들의 제1 카테고리는 오디오 신호 피처 추출 기술들로부터 유도된 일반 피처들이다. 10초 프레임은 350 ms 단계 크기를 갖는 크기 700 ms의 서브 프레임들로 더 분할된다. 시간 및 FFT 관련 피처들(30개의 피처들)은 각각의 700 ms 서브 프레임으로부터 추출되며, 이들은 단기 피처들이다. 또한 중기 통계, 예컨대 평균, 중간 및 표준 편차(8개의 통계)로서 지칭되는 통계는 프레임당 총 240개의 피처들을 야기하는 700 ms 서브 프레임들 모두에 걸쳐 각각의 피처에 대해 계산된다.

피처들의 제2 세트는 각각의 프레임(4개의 피처들)에 걸친 동적 저항 파형의앙상블 평균의 주파수 내용에 기초한다. 프레임에 걸친 파형의 앙상블 평균은 알고리즘을 사용하여 계산된다. 피처들의 최종 세트들은 각각의 프레임(23개의 피처들)에 대한 앙상블 평균 동적 저항 신호로부터 추출되는 시간 피처들이다.

도 7(a)는 다양한 활동들 동안에 피험자로부터 측정되는 정적 및 동적 저항 신호들(r(t) 및 Δr(t))을 도시한다. 시간 간격들은 피험자가 측정들을 취하기 위한 정확한 위치(앉기, 다리들을 펴고 지지함)에 있을 때를 표시했다. 피험자가 정확한 위치에 있을 때 취해지는 측정들은 허용되어야 하며, 모든 다른 측정들은 거절되어야만 한다. 위치 식별 알고리즘은 이러한 데이터 상에서 테스트된다. 도 7(b)는 ^*에서 확대된(도 7(a) 참조), 동적 저항 신호의 세그먼트이다. 혈류로 인한 신호의 박동 성분이 선명하게 보인다. 이러한 신호의 특성들은 위치 식별을 위해 사용된다.

도 7(c)는 피험자가 상이한 위치들을 취하는 동안 앙상블 평균화된 동적 저항 신호들이다. 각각의 앙상블 평균은 40초의 시간 간격에 걸쳐 취해졌다. 앙상블 평균 파형들에서의 차이는 피험자가 상이한 위치들을 취함에 따라 선명하게 보일 수 있다. 도 7(d)는 허용된 및 거절된 측정 시간 간격들 동안에 막대 그래프들에 도시된 Δr(t)로부터 추출되는 4개의 피처들의 평균들 및 표준 편차들을 예시한다. 제1 그래프는 신호의 SNR과 관련되는 (-log₁₀ρ)에 대한 막대 그래프를 도시한다. 제2 그래프는 신호의 앙상블 평균의 피크 대 피크 진폭에 관한 것이다. 제3 그래프는 앙상블 평균화된 신호의 0 Hz 내지 3 Hz 대역 전력이다. 최종 그래프는 피험자가 정확한 포지션을 취하는 동안 1회용 훈련 단계 동안에 획득되는 앙상블 평균 파형과 템플릿 앙상블 평균 파형 사이의 유클리드 거리(Euclidean distance)에 관한 것이다.

피험자들이 다양한 활동들을 수행하는 동안에 측정된 정적 및 동적 저항 신호들이 도 7(a)에 도시된다. 피험자가 측정이 허용 가능하게 되는 정확한 위치(앉기, 다리들을 펴고 지지함)에 있는 경우의 시간 간격들은 레드(red)로 도시되는 반면, 모든 다른 것들은 블랙(black)으로 도시된다: 서 있고, 다리를 90°구부린 채 앉아있고, 다리를 교차한 채 앉아있고, 걷는 피험자). 이러한 측정은 12분 동안에 걸쳐 이루어졌다. 그것은 동적 및 정적 저항들 모두가 대략 1 내지 10 오옴의 변형들을 생성하는 모션 아티팩트들(T로 레이블된 전환 동작, 걷기)에 의해 크게 영향을 받는다는 것을 이러한 도면으로부터 알 수 있다.

피험자가 정확한 위치에 있는 동안의 동적 저항 파형의 일부가 도 7(b)에 도시된다. 피험자가 가만히 있지만, 이러한 파형은 밀리 초 동안에 걸쳐 주기적으로 변화하고, 변동성은 약 수십 밀리오옴이다. 신호의 정적 성분들은 그것이 필터링되었기 때문에 이러한 주기적인 변동성을 갖지 않는다.

피험자가 상이한 위치들(서기, 다리를 90°구부린 채 앉기, 정확한 위치)에 있었던 경우의 3개의 80초 시간 간격들에 대한 앙상블 평균화된 동적 저항 파형들이 도 7(c)에 도시된다. 이러한 도면은 앙상블 평균화된 Δr(t) 파형과 같은 다른 것들로부터 정확한 위치로 시간 간격들을 분류시에 효과적일 수 있는 일부 피처들을 지적한다. 그것은 또한 정확한 위치의 파형이 서 있는 및 앉은 포지션의 파형들 모두보다 더 평활하고 (따라서 잡음이 더 적은) 것으로 보인다는 점을 알 수 있다. 이것은 앙상블 평균화된 Δr(t) 파형의 SNR, 주파수 도메인 및 형상과 관련되는 피처들이 또한 잠재적으로 효과적인 피처들이라는 점을 제안한다.

도 7(d)는 피험자가 도 7(a)에 도시된 12분의 측정 동안에 정확한 위치(허용된 측정 윈도우들) 및 부정확한 위치(거절된 측정 윈도우들)에 있는 경우 10초의 시간 윈도우들로부터 추출되는 4개의 피처들의 평균들 및 표준 편차들을 도시한다. 제1 피처(제일 왼쪽 막대 그래프 상에 도시됨)는 10초 프레임 내의 짝수 및 홀수 서브 평균들(-log₁₀ρ) 사이의 교차 상관 계수의 마이너스 로그이다. 이러한 피처는 앙상블 평균 파형의 SNR과 역으로 관련된다. 제2 및 제3 피처들(좌측으로부터 제2 및 제3 막대 그래프들)은 각각의 10초 프레임 내의 앙상블 평균화된 Δr(t) 파형의 피크 대 피크 진폭 및 0 Hz 내지 8 Hz 밴드파워이다. (가장 우측 막대 그래프)에 도시된 최종 피처는 앙상블 평균화된 Δr(t) 파형과, 피험자가 현재 위치에 있었던 동안에 훈련 단계 동안 취해진 템플릿 앙상블 평균화된 Δr(t) 파형 사이의 유클리드 거리이다.

도 7(c)로부터 예측된 바와 같이, 이들 4개의 피처들은 효과적인 클래스 분리성을 나타낸다. 각각의 클래스 및 피처들 각각에 대해 수행되는 Lilliefors 및 Kolmogorov-Smirnov 테스트들은 분포들이 정상적(p<0.01) 이었음을 나타냈다. 2개의 샘플 t-테스트(불균등 및 불분명 클래스 분산들이 가정됨)는 각각의 피처에서 상당한 클래스 분리성을 나타냈다(p<0.01).

훈련 데이터는 위에 설명된 방법을 사용하여 이진 분류 규칙을 훈련하기 위해 사용되었다. 모션(Δr(t) >50 mΩ의 표준 편차)을 갖는 프레임들이 포함되지 않은 경우 테스팅 데이터 상에서 평가되는 분류기에 대한 혼동 매트릭스가 표 I 상에 도시된다.

표 I: 테스팅 데이터 상에서 평가되는 위치 식별 알고리즘을 위한 혼동 매트릭스

베이스라인 오분류율(가장 가능성이 있는 클래스가 항상 선택되는 경우, 이러한 경우에 모든 프레임들을 거절함(0))은 34.3%이었다. 훈련된 분류기의 오분류율은 16%이었고 정밀도는 94%이었다. 따라서 허용되어야만 하는 상당한 양의 프레임들이 알고리즘에 의해 거절되지만, 허용된 다수의 프레임들은 실제로 허용 가능하며, 이는 측정 일관성을 위해 가장 중요한 것이다. 상당한 양의 가음성들(false negatives)은 시스템이 하루에 5회 내지 10회 측정들(10초의 지속 기간을 가짐)을 취하는 것만을 목적으로 함에 따라 중요하지 않으며, 이는 일부 측정들을 비치명적으로 만든다. 저빈도 측정들은 정적 무릎 임피던스가 수 시간 내지 수일 동안에 생리 관련 변형들을 가짐에 따라 무릎 관절 건강을 모니터하기에 충분하다.

실제 허용 가능한 프레임들만이 이진 결정 규칙에 대해 사용된 경우 12분의 테스팅 동안에 걸쳐, 측정된 저항(std(

)와 함께 R_actual 또는 평균(

))은 60.9 ± 0.6 Ω이었고 측정된 리액턴스는 -13.5 ± 0.7 Ω이었다. 모션이 없는 모든 프레임들이 허용된 경우 임피던스 측정값들은 60.5 ± 4.8 Ω 및 -13.1 ± 1.5 Ω이었다. 임피던스 측정값들에서의 더 높은 표준 편차는 일관성 없는 측정 위치들에 기인한다.

훈련된 이진 결정 규칙이 사용된 경우, 임피던스 측정값들은 저항 및 리액턴스에 대해 각각 60.8 ± 1.5 Ω 및 -13.54 ± 1.0 Ω이었다. 이들 값들은 더욱 일관된 피험자 포지셔닝으로 인해, 모션이 없는 모든 프레임을 허용하는 것과 비교하여 더욱 일관되고(더 낮은 표준 편차를 가짐) 더 낮은 절대 오차를 갖는다.

이들 결과들은 알고리즘이 피험자가 특정 위치에 있을 때 바이오임피던스 측정들을 취하는 것을 자동으로 결정하기 위해 사용될 수 있는 방법의 증명이며, 사용자 지침에 대한 필요성을 제거한다. 이것과 유사한 1회용 훈련을 요구하는 알고리즘은 바이오임피던스 하드웨어와 무선으로 통신하는 스마트 폰 상에서 구현될 수 있으며, 이는 모니터링 무릎 임피던스를 모니터링하는 "스마트 브레이스"를 생성하는 것을 향하는 단계이다.

바이오임피던스 시스템들 및 방법들

바이오임피던스 신호들을 측정하고 그 다음 근골격(조직 저항 및 리액턴스), 및 심혈관(심박수, 국소 혈액량, 및 유동률) 파라미터들 모두를 추출하는 시스템이 개시된다(도 8).

도 8은 예시적인 실시예에 따른 국소 관절 건강 평가를 위한 바이오임피던스 측정 시스템의 블록도이다. 근골격 및 심혈관 파라미터들 모두의 혁신적인 조합은 여기서 설명되는 고성능 회로 및 시스템에 기초한 웨어러블 디바이스로 급성 근골격 부상으로부터 회복 동안에 종방향으로 무릎 관절로부터 획득될 것이다.

이들 생리적 파라미터들은 부상 후 회복 동안에 부종 및 혈류 모두를 정량화하기 위해 사용된다. 본 발명은 다른 것들 중에서, (i) 유사한 시스템들과 비교하여, 전력 소비 및 크기를 고려해 볼 때 가장 높은 해상도로 조직 임피던스(정적) 및 국소 혈류역학(동적) 모두에 대해 맞춤형 바이오임피던스 측정 아날로그 프런트 엔드를 통합하고/하거나, (ii) 온도와 같은 환경적 요인들로 인한 드리프트 및 부정확을 최소화하기 위해 자율 교정 절차를 이용하고/하거나, (iii) 무릎으로부터 혈류역학 파라미터들을 추출하기 위한 기준 생체신호 기록(예를 들어, 심전도, ECG)에 대한 필요성을 완화하기 위해 IPG-기반 심박 검출을 위한 맞춤화된 생리학 기반 알고리즘들을 생성함으로써 바이오임피던스 측정 시스템들에 대한 최첨단 기술을 발전시킨다.

부상 후 기간에서 부종 및 혈류를 정량화하는 목적들은 에너지 효율적인 방식으로 신체로부터 정확한 바이오임피던스 측정들을 획득하는 작은 폼 팩터 시스템을 필요로 한다. 그러한 목적을 달성하기 위하여, 디지털 방식 보조 아날로그 접근법이 이어졌다: 아날로그(즉, 저전력) 및 디지털(즉, 프로그램가능성) 도메인들 모두의 장점들로부터 이익을 얻는 시스템을 설계하는 것이다. 본 시스템은 (i) 바이오임피던스 측정들, (ii) 교정, 및 (iii) 전처리 및 피처 추출을 수행하기 위해 이러한 접근법을 사용한다.

신체로부터 바이오임피던스 측정들을 수행하는 제1 기능은 개별 구성요소들로 설계되는 맞춤형, 아날로그 프런트 엔드에 의해 달성된다. 저전력 TI MSP430 시리즈 마이크로컨트롤러(미국 텍사스주 달라스 소재의 텍사스 인스트루먼츠 인코포레이티드)는 컴퓨터 상에서 나중에 신호들의 처리를 가능하게 하기 위해 데이터 로거로서 마이크로 보안 디지털(secure digital(SD)) 카드와 함께 사용된다. 마이크로컨트롤러는 또한 시스템의 제2 기능, 즉 환경적 변화들(예를 들어, 온도)로 인한 측정 오차를 감소시키는 것을 목표로 하는 교정을 수행하는 것을 구현하기 위해 사용된다. 피처 추출은 microSD에 저장되는 교정된 데이터로부터 생리적 관련 정보를 추출하기 위해 MATLAB 소프트웨어(매사추세츠주 내틱 소재의 매쓰웍스)를 사용하여 수행된다.

아날로그 프런트 엔드

저항성 체액들(예를 들어, 혈액, 세포 내 유체) 및 용량성 세포벽들을 포함하여, 국소 관절 신체 영역의 EBI는 첫 번째 순서로 단일 RC 네트워크로 모델링될 수 있다. 그것은 RC 네트워크가 전체 유체량과 관련되는 정적 성분 및 시간 의존적 유체량 변화들(예를 들어, 심박과 주기적인 혈류)과 관련되는 동적 성분을 갖는다는 점이 주목되어야 한다. 아날로그 프런트 엔드는 RC 네트워크의 정적 및 동적 성분들 모두를 추출하기 위해 단일-주파수 바이오임피던스 분석을 수행하도록 설계되었다(도 9에 도시된 프런트 엔드의 블록도).

도 9에서, E1 내지 E4는 임피던스 측정을 위해 사용되는 신체 상의 4개의 전극들을 나타내며; i(t) 및 q(t)는 정적(대략 수 시간 내지 수 일에 따라 느리게 변화함) 바이오임피던스 성분을 나타내고, Δi(t) 및 Δq(t)는 동적(대략 밀리 초에 따라 빠르게 변화함) 바이오임피던스 성분을 나타내며; A(t)는 안전을 보장하고 마이크로컨트롤러(μC)에 탑재되는 측정된 데이터의 실시간 교정을 가능하게 하기 위해 실시간으로 모니터되는 신체에 대한 감지된 전류 전달이다.

회로는 전류가 세포 외 및 세포 내 유체 경로들 모두를 통해 흐르게 할 수 있고 따라서 단일-주파수 바이오임피던스 분석 시스템들에서 널리 사용되는 주파수인 f₀= 50 kHz에서의 사인파 전류로 신체를 자극한다. 설계는 50 kHz에서 800 mV_pp 정현파 신호를 생성하는 다이오드 안정화 윈 브리지(Wien-Bridge) 오실레이터를 통합한다. 오실레이터의 전압 출력은 고출력-임피던스, 고-대역폭, 전압-제어 전류 소스(voltage-controlled current source(VCCS))에 의해 전류로 변환된다. VCCS는 전류를 신체-부하, Z_Body 및 R_sense = 100 Ω의 작고 순수한 저항성 부하의 직렬 조합에 전달한다.

측정들 상에서의 비 이상적인 피부-전극 인터페이스들의 영향들을 상쇄하기 위해, 전류는 도 9의 E1 내지 E4에 의해 형성되는 사극 전극 구성을 통해 관절에 주입되며, 여기서 El 및 E4는 전류 주입 전극이고 E2 및 E3는 전압 측정 전극이다. Z_Body 및 R_sense 에 걸친 전압 측정들은 2개의 개별 계측 증폭기(instrumentation amplifier(IA)) 스테이지들, IA_body 및 IA_sense 에 의해 이루어진다.

IA_body의 출력에서의 신호, 즉 v_Body(t)는 위상 감지 검출 회로를 통해 Z_Body의저항성 및 반응성 성분들 모두에 대응하는 전압 측정값들을 추출하기 위해 사용된다. 7.2 kHz의 컷 오프 주파수를 갖는 차동 고역 통과 필터(high-pass filter(HPF))는 주변 근육들로부터의 임의의 근전도(electromyogram(EMG)) 출혈을 감소시킨다. IA_sense의 출력에서의 신호, 즉 v_sense(t)는 (i) 비교기들을 사용하여 위상 감지 검출 회로를 구동하는 클럭들을 생성하고, (ii) 다이오드 및 RC 네트워크에 의해 형성되는 엔벨로프 검출기를 통해 신체에 전달되는 전류의 크기, 즉 I_PP를 모니터링하기 위해 사용되며, 그것의 출력은 도 9에서 전류 모니터링 신호 A(t)이다. 동 위상 및 직교 위상 감지 검출을 위한 클럭들은 전역 통과 필터를 사용하여 획득되는 v_sense(t) 및 v_sense(t)의 90°위상 시프트 버전 각각으로부터 생성된다. 클럭들 모두는 v_Body(t)와 -v_Body(t) 사이에서 아날로그 스위치들을 교호하기 위해 사용된다.

각각의 위상 감지 검출기로부터의 신호는 최종 출력 신호들을 제공하기 위해 필터링된다. 매우 느리게 변화하는 정적 동 위상 및 직각(quadrature) 신호들, 즉 i(t) 및 q(t)에 대해, 위상 감지 검출기들의 출력들은 f_-3dB=2 Hz의 컷오프 주파수를 갖는 저역 통과 필터(low-pass filter(LPF))로 각각 필터링된다. 작은 크기 및 더 빠르게 변화하는 동적 동 위상 및 정방형(quadrate) 신호들, 즉 Δi(t) 및 Δq(t)를 추출하기 위해, 위상 감지 검출기로부터의 신호들은 0.1 Hz 내지 20 Hz의 대역폭들 및 51 V/V의 이득들을 갖는 대역 통과 필터들(band-pass filters(BPF))에 의해 필터링된다.

오실레이터로부터의 정현파 전압 신호는 VCCS 및 IA_body 스테이지들을 통해 증폭되며, 이는 중간 대역 이득, 즉 A_MB를 설정한다는 점이 주목되어야 한다. A_MB를 결정할 때, 잡음 및 동적 범위 고려 사항들 모두가 고려되었다. 개선된 잡음 성능을 위해, A_MB는 충분히 높을 필요가 있다. 다른 한편, 회로의 선형 동작을 만족시키는 큰 동적 범위를 획득하기 위해, A_MB는 임의로 커질 수 없다.

R_body=80 Ω의 전형적인 무릎 임피던스 값에 대해, 높은 신호 대 잡음비(SNR) 신호들은 안전 임계값 훨씬 아래인 Ipp

2 mA를 설정함으로써 획득될 수 있다. 그러나, Z_Body는 상이한 피험자들 사이에서 변화할 것이라는 점이 주목되어야 한다. 따라서, VCCS는 잡음 성능을 손상시키지 않으면서 선형 동작을 보장하도록 튜닝될 수 있는 가변 이득 스테이지로 설계된다. 예를 들어, 작은 임피던스 부하들로부터 높은 SNR 신호들을 획득하기 위해, I_PP는 증가될 수 있다. 다른 한편, 더 큰 임피던스 부하들로부터의 측정들을 위해, 회로를 선형 영역에 유지시키기 위해, I_PP는 감소될 수 있다. I_PP의 최대 및 최소 가능한 값들은 각각 3.3 mApp 및 0.6 mApp이다. IA_body의 이득, 즉 A_IA,body는 동적 범위 제약들에 기초하여 결정된다. 무릎으로부터의 전형적인 최대 바이오임피던스 값들을 초과하는 A_IA,body=10.61 V/V, ~300 Ω의 동적 범위를 설정하는 것이 달성된다. IA_sense의이득은 A_IA,sense=3.47 V/V로 설정되며, 이는 비교기 출력들에서 클럭들을 생성하기에 충분히 높다.

아날로그 프런트 엔드로부터의 측정들은 자동 교정 절차를 따름으로서 저항 및 리액턴스 값들로 변환된다. 측정 기간 동안에, 측정들에 대한 환경적 변화들의 영향들을 보상하기 위해, 교정이 자동으로 반복된다.

교정

임의의 바이오임피던스 측정 시스템과 마찬가지로, 교정 절차는 정적 및 동적 전압 신호들, 즉 i(t), q(t), Δi(t), Δq(t)를 정적 및 동적 임피던스 신호들; 즉 정적 저항(r(t)), 정적 리액턴스(x(t)), 동적 저항(Δr(t)) 및 동적 리액턴스(Δx(t))로 매핑하기 위해 필요하다. 이상적인 동기식 복조 방식에서, i(t) 및 q(t)는 r(t) 및 x(t) 각각에 비례할 것이며, 여기서 측정되는 임피던스는 r(t) + jx(t)이다. 따라서, 이상적으로 회로의 1회 교정은 측정된 신호들을 임피던스 값들로 매핑시키기에 충분할 것이다. 그러나, 환경적 파라미터(예를 들어, 온도, 습도)의 변화들, 및 회로 비 이상성들은 측정 동안에 따라 측정 일관성에 악영향을 미친다. 여기 전류, I_PP의변화들에 의해 야기되는 측정 오차들을 정정하고, 따라서 웨어러블 시스템의 견고성을 증가시키기 위해, 임피던스 측정들은 c_f=2 mA/IPP의 보정 계수(진폭 보정)에 의해 스케일링될 수 있으며, 여기서 I_PP는 A(t)에 의해 모니터된다. 더욱이, 온도 변화들은 또한 위상 감지 검출 회로 스위치들의 클럭들에 위상 지연들을 생성하며, 이는 임피던스 측정의 크기 및 위상 모두에 영향을 미친다. 그들 변화들을 추가로 배제하기 위해, 교정은 저전력 TIMSP430 시리즈 마이크로컨트롤러에 의해 간헐적인 방식(실시간 교정)으로 수행될 수 있다.

실시간 교정이 마이크로컨트롤러 상에 잠재적으로 배치할 수 있는 산출 부담을 감소시키기 위한 노력으로서, 계산적으로 효율적인 2단계 교정 절차가 이어진다: (i) 위상 보정 및 (ii) 정규 최소 자승 선형 회귀.

제1 교정 단계는 위상 오차를 보정하는 것이다. 위상 감지 검출 회로에서의 복조기 스위치들의 비 이상적인 스위칭 시간, 즉 t_sw>0은 φ 라디안만큼 측정 벡터[i(t) q(t)]^T의 회전을 야기하며, 여기서 φ = 2πt_swf₀ 이다. 따라서 위상 오차는 보정된 측정 벡터를 획득하기 위해 시계 방향으로 φ 라디안만큼 벡터를 회전시킴으로써 보정된다:

여기서,

및

는 r(t) 및 x(t) 각각에 비례한다.

제2 단계는 보정된 측정 벡터를 임피던스 벡터에 매칭시키는 것을 목표로 한다:

여기서, m_R 및 c_R은

와 r(t) 사이의 선형 회귀 계수들이다. 유사하게, m_x 및 c_x는 직각 채널에 대한 회귀 계수들이다.

방정식 4의 교정 계수들-즉 m_R, c_R, m_x, c_x, 및 φ-을 발견하는 것은 공지된 값들의 시험 부하들에 대한 일련의 정적 동 위상 및 직각 측정들을 요구한다. 임피던스들(R₁ = 23.8 Ω, C₁ = 47 nF; R₂ = 98.2 Ω; R₃ = 56.4 Ω, C3 = 94 nF; R₄ = 75.4 Ω, C₄ = 68 nF)로, 임피던스 동적 범위에 걸쳐있는 4개의 직렬 RC 시험 부하들이 선택된다. 부하들은 마이크로컨트롤러에 의해 제어되는 멀티플렉서에 의해 연속적으로 아날로그 프런트 엔드에 연결된다. 위상 보정 단계는 순수 저항성 R₂로부터의 측정값들을 사용하여 φ = arctan q₂/i₂를 계산함으로써 수행된다. 그 다음, 선형 회귀는 나머지 교정 계수들을 계산하기 위해 모든 4개의 시험 부하들로부터의 측정값들을 사용하여 수행된다. 동일한 계수들은 동적 측정값들에 대한 매핑을 수행하기 위해 사용된다:

여기서 인자 1/G는 동적 채널 출력 이득을 나누기 위해 도입된다. 방정식 4의 오프셋 벡터 [c_R c_x]^T는 동적 채널 출력 스테이지들에 의해 필터링된다.

그 다음, 매핑된 신호들은 무릎 관절들로부터 근골격 및 심혈관 피처들을 추출하기 위해 사용된다.

전처리 및 피처 추출 알고리즘들

전처리 및 피처 추출은 정적 및 동적 신호들에 대해 별도로 행하여진다. 조직 저항 및 리액턴스의 근골결 피처들은 정적 신호들로부터 추출되고 심박수, 국소 박동 혈액량 및 유동률의 심혈관 피처들은 동적 신호들로부터 추출된다.

정적 신호들(i[n] 및 q[n])의 전처리는 방정식 4를 사용하여 임피던스 신호들(r[n] 및 x[n])로의 변환을 수반한다. 그 다음, 정적 신호들 및 전류 모니터링 신호(A[n])는 r_avg, x_avg, 및 A_avg 각각을 획득하기 위해, 60초 윈도우로 평균화된다. R_measured 및 X_measured의최종 관절 저항 및 리액턴스 측정값들은 A_avg를 사용하여 r_avg 및 x_avg에 대한 교정 섹션에서 설명되는 진폭 보정을 수행함으로써 획득된다.

동적 신호들 상에서 수행되는 신호 처리는 도 10에 도시된 바와 같은 교정/필터링 및 앙상블 평균화를 수반한다. 도 10은 바이오임피던스 신호들의 동적 성분(즉 IPG)으로부터 자동으로 심혈관 파라미터들을 추출하기 위한 생리 기반 알고리즘 설계이다. 먼저, 신호들은 잡음을 감소시키고 심박들을 검출하기 위해 전처리되며; 그 다음, 심박 세그먼테이션(segmentation)은 앙상블 평균화가 신호 품질을 추가로 개선할 수 있게 하기 위해 사용되며; 최종적으로, 그 다음, 혈액량 펄스 및 혈류의 피처들은 이들 앙상블 평균화된 벡터 IPG 추적들(traces)로부터 추출된다.

동적 신호들, Δi[n] 및 Δq[n]는 먼저 방정식 5를 사용하여 교정을 통해 임피던스 신호들로 변환된다. 그 다음, 동적 임피던스 신호들은

및

을 획득하기 위해 A_avg를 사용하여 진폭 보정된 다음에 대역폭 0.1 Hz 내지 20 Hz를 갖는 유한 임펄스 응답(finite impulse response(FIR))에 의한 대역 통과 필터링이 이어진다. 이러한 단계는 그들이 앙상블 평균화되기 전에 임피던스 신호들의 교정/필터링을 완료한다.

무릎으로부터의 심박들은 Δi[n]을 사용하여 검출된다. 이러한 신호는 4차 및 21 탭들의 Savitzky-Golay 필터를 사용하여 평활화되며, 그 다음 정합 필터링 접근법을 사용하여 필터링된다. 정합 필터 임펄스 응답(커널)은 또한 이전에 무릎으로부터 획득된 순수한, 평활화된 동적 동 위상 바이오임피던스 신호이다. 이러한 커널은 사용을 위해 저장되고 적응할 수 없다. 그 다음, 정합 필터링된 신호는 신호(

)를 형성하기 위해 평활화를 위해 사용되는 동일한 종류의 Savitzky-Golay 필터를 사용하여 미분된다.

신호(

)는 심박들을 검출하기 위해 피크 검출 알고리즘에 공급된다. 파형의 피크들은 윈도우 바이 윈도우로 검색된다. 피크가 주어진 윈도우 내에서 발견되는 경우, 윈도우 크기는 이전 심박 간격들을 사용하여 갱신된다. 그 다음, 윈도우는 그것의 다음 위치로 이동된다. 심박들이 정확하게 검출되는 것을 확신하기 위해, 윈도우는 피크가 주어진 윈도우의 중간 포인트 주위에 있도록 재 위치된다. 발견되는 피크 시간들은 벡터(τ'_k)에 저장된다. 분 당 검출된 피크들의 수는 bpm으로 심박수(heart rate(HR))를 제공한다.

신호(Δi[n])는 피크 시간들(τ'_k)을 사용하여 세그먼트화된다. Δi[n]의 세그먼트들(Δi_k[n])은 매트릭스(ΔI)의 각각의 행렬에 저장된다. 각각의 세그먼트(Δi_k[n])의 교차 상관은 커널과 함께 산출된다. 이러한 교차 상관의 최대값은 각각의 Δi_k[n]이 커널과 정렬되도록 피크 시간들(τ'_k)을 보정하기 위해 사용된다. 보정된 피크 시간들은 벡터(τ_k)에 저장된다.

피크 시간들(τ_k)은

및

을 세그먼트화하기 위해 사용된다. 세그먼트들(

및

)은 각각 매트릭스들(

및

)의 행들에 저장된다.

의 앙상블 평균은 샘플 기반 방정식에 의해 샘플들 상의 세그먼트들(

)을 평균화함으로써 계산된다:

(6)

그 다음,

의 앙상블 평균(Δx_EA[n])은 유사한 방식으로 계산된다. 앙상블 평균화된 신호들(Δr_EA[n] 및 Δx_EA[n])은 피처 추출을 위해 사용된다. 이들 파형들의 피크 투 피크 진폭들, Δr_pp 및 Δx_pp는부상당한 및 건강한 무릎들의 차이를 보여줄수 도 있음에 따라 추출된다.

신호(Δr_EA[n])는

을 획득하기 위해, 앞에서 언급된 동일한 Savitzky-Golay 필터를 사용하여 미분된다. 파형들 상에서, B, C 및 X 포인트들이 식별된다. 포인트들 B 및 C 사이의 진폭 차이(

in Ω/s), B와 X 사이의 타이밍 차이(분출 시간, T_ET in s)는 다음을 사용하여 국소 박동 혈액량 ΔV_blood(ml)를 산출하기 위해 사용된다:

여기서, ρ는 135 Ωcm로 취해지는 혈액의 저항률이고, L(cm)은 전압 전극들 사이의 거리이고 R_measured(Ω)은 관절의 측정된 저항이다. 국소 혈류량

(ml/min)은 방정식

= ΔV_blood HR을 사용하여 산출된다. 심혈관 피처들(HR, ΔV_blood 및

)은 이전에 논의된 바와 같은 부상 평가에서 사용될 것이다.

결과들 및 논의

회로 검증

설계된 아날로그 프런트 엔드는 64 mm x 48 mm PCB 상에 제조되었다(도 11(a)). 온보드 전위차계들은 회로가 또한 다른 여기 주파수들(7.5 kHz 내지 100 kHz) 및 전류 진폭들(0.6 mA_pp 내지 3.3 mA_pp)에 대해 또한 튜닝될 수 있도록 사용되었다.

교정 절차를 입증하기 위해, 측정값들(i_k 및 q_k)은 3024A 오실로스코프(미국 캘리포니아주 산타로사 소재의 키사이트)를 사용하여 이전에 언급된 4개의 교정 부하들로부터 획득되었다. 교정 파라미터들은 MATLAB를 사용하여 산출되었다. 정적 측정값들(i(t) 및 q(t))은 하루에 10회, 동일한 부하들로부터 획득되었다.

방정식 4로부터, 획득된 전압 측정값들은 교정 파라미터들을 사용하여 임피던스 측정값들로 변환된다. 부하들의 측정된 저항(R) 및 리액턴스(X) 대 실제 저항(R) 및 리액턴스(X)가 도 11(b)에 도시된다. 실제 부하 임피던스들은 Agilent 3441OA 6 ½ 디지티 멀티미터를 사용하여 측정되었다. 라인은 별도로 R 및 X 측정값들에 대해 맞추어졌다(도 11(b)의 레드 라인들). 맞춤형 아날로그 프런트 엔드에 의해 이루어지 임피던스 측정값들은 범위 0 Ω < R < 100 Ω 및 0 Ω < -X < 70 Ω(R 및 X 둘 다에 대해

) 내에서 선형적이고 일관되었다.

상대 오차를 측정하기 위해, 그 다음, 교정 임피던스들과 상이하지만 동일한 임피던스 범위 내에 있는 4개의 임피던스들이 사용되었다. 측정된 임피던스들은 멀티미터를 사용하여 측정된 것들과 비교되었다. 평균 상대 측정 오차들은 R에 대해 3.9%, X에 대해 5.9%, |Z|에 대해 1.4% 및 ∠Z에 대해 1.8%이었다.

전위차계를 부하로 회로에 연결하여, 프런트 엔드의 동적 범위가 테스트되었다. 전위차계에 걸쳐 측정한 IA가 포화되는 저항은 동적 범위로 정의되었고 345 Ω으로 측정되었다. 측정된 동적 범위는 R에 대해 40 Ω과 80 Ω 사이 및 X에 대해 -20 Ω과 -10 Ω 사이에서 변화하는 예상된 무릎 임피던스 값들을 커버한다.

측정된 동적 임피던스들의 잡음 플로어를 산출하기 위해, Δi(t) 및 Δq(t)의 잡음 스펙트럼 밀도들이 아날로그 프런트 엔드에 걸쳐 0 Ω을 갖는 SR785 신호 분석기(미국 캘리포니아주 서니베일 소재의 스텐포드 리서치 시스템즈)를 사용하여 획득되었다. Δi(t) 및 ΔAq(t)의 교차 스펙트럼이 또한 획득되었다. 전압 잡음 스펙트럼 밀도들은 방정식들 4 및 5를 사용하여 Δr(t) 및 Δx(t)의 잡음 스펙트럼 밀도에 매핑되었다. 최종 잡음 스펙트럼 밀도들이 도 11(c)에 도시된다. 잡음 플로어는 0.1 Hz 내지 20 Hz의 대역폭에 대해 산출되었다. 최종 잡음 플로어들은 Δr(t)에 대해 0.018 mQ_rms 및 Δx(t)에 대해 0.055 이었다.

프런트 엔드의 전류 소비는 2개의 9 V 배터리들로부터 조절되는 ±5 V로 공급되는 경우 132 mA로 측정되었으며, 0.66 W 전력 소비를 초래하였다. 마이크로컨트롤러 전력 소비는 데이터를 SD 카드에 기록하는 경우 150 mW, 및 25 MHz에 설정된 클럭 주파수로 샘플링하는 경우 33 mW로 측정되었다. 따라서, 시스템에 대한 전반적인 전력 소비은 0.81 W이었다.

시스템 성능을 평가하기 위해, 전자 및 시스템 사양들은 많은 바이오임피던스 측정 시스템들에 대해 비교되었다(표 II 참조). 이들 시스템들에 사용되는 아키텍처들은 (i) 컴퓨터 보조 설계들, (ii) 주문형 집적 회로들(application specific integrated circuits(ASICs)), (iii) 필드 프로그램가능 게이트 어레이(field programmable gate array(FPGA)) 설계들, 및 (iv) 이산적 설계들로 카테고리화될 수 있다. [1-3]과 같은 컴퓨터 보조 시스템들은 웨어러블로 분류될 수 없다. [4-9]와 같은 ASIC 시스템들은 그들의 작은 크기 및 낮은 전력 소비로 인해 장점이 있지만, 제조하기 비싸고 프로그램가능성에 관해 제한적이다. [10, 11]와 같은 FPGA 기반 시스템들은 높은 전류 수준들을 요구하여, 웨어러블, 지속적인 모니터링 응용들에 대한 그들의 가능성을 제한한다. [12-16]과 같은 이산적 설계들은 저렴한, 프로그램 가능한 대안을 기존 접근법들에 제공할 수 있으며, 인간 피험자들 테스팅에서 신속하게 프로토타입화되고 평가될 수 있고, -이러한 논문에서 설명되는 설계로- 웨어러블 관절 건강 모니터링 시스템들에 대해 충분히 작은 크기 및 낮은 전력 소비를 달성할 수 있다.

표 II

표 II는 아키텍처별로 정렬된 EBI 회로들 및 시스템들에 대한 전자 및 시스템 사양들의 비교이다. 참고 문헌은 다음을 포함한다:

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[13] F. Seoane, J. Ferreira, J. J. Sanchez, 및 R. Bragos의 "생체의학 응용들을 위한 전기 임피던스 분광기 시스템 온 칩을 가능하게 하는 아날로그 프런트 엔드", 생리적 측정, 제29권, S267 페이지, 2008년.

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표 II에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 도시된 모든 유사한 종래의 시스템들보다 임피던스 측정들에서 더 높은 해상도를 갖는다. 이것은 본 발명이 무릎으로부터의 혈류 관련 임피던스 변화들을 감지할 수 있게 한다. 이러한 높은 측정 해상도는 작은 풋프린트를 갖는 에너지 효율적인 방식으로 달성된다. 더욱이, 표 II의 다른 시스템들과 비교하여, 본 발명은 환경적 변화들로 인한 측정 오차들을 최소화하기 위해 실시간 교정을 가능하게 하는 (웨어러블 디바이스에 배치될 수 있는) 유일한 것이다.

생리적 측정 결과들 및 논의

인간 피험자 테스팅은 9명의 피험자들에 대해 수행되었다; 무릎들에 대한 부상들의 최근 병력이 없는 7명의 대조군 피험자들 및 최근 일측성 무릎 부상들(ACL 또는 반월상 연골 파열)을 갖는 2명의 부상당한 피험자들. 연구들은 AHRPO뿐만 아니라 조지아 공과 대학교 IRB에 의해 승인되었다. 회로는 도 12(a)에 도시된 바와 같이 위치되는 Ag/AgCl 겔 전극들을 통해 신체에 연결되었다. 근위 전류 전극은 무릎의 내측을 향해, 사두근 힘줄 상의 주름보다 3인치 위에 배치되었다. 원위 전류 전극은 무릎의 외측을 향해, 다리오금(popliteal fossa) 상의 주름보다 3인치 아래에 배치되었다. 전압 전극들은 전류 전극들에 인접하여 배치되었다. 앙상블 평균 알고리즘을 평가하기 위해, 대조군 그룹으로부터의 ECG 신호들이 BioNomadix(미국 캘리포니아주 골레타 소재의 바이오팩 시스템즈 인크.) 무선 ECG 획득 모듈을 사용하여 획득되었다.

획득된 모든 신호들은 Biopac 데이터 획득 하드웨어 상에 기록되었고 MATLAB 상에서 처리되었다. 인간 피험자 연구들에 대해, 1회용 교정이 진폭 정정 전에 수행되었다.

테스팅 프로토콜 동안에, 각각의 피험자는 그의/그녀의 등을 벽에 기대고 다리들을 앞쪽으로 편 채로 똑바로 않아 있었다. 피험자가 가만히 있었지만, (대조군 그룹에 대한) 90초의 신호들(i(t), q(t), Δi(t), Δq(t), A(t) 및 ECG)이 개별적으로 양 무릎들로부터 획득되었다. 20초와 80초 사이의 데이터는 (신체의 초기 포지셔닝으로부터) 측정 사이클의 시작과 끝에서의 임의의 모션 아티팩트들을 배제하기 위해 처리되었다. 박동 혈액량 계산들을 위해, 각각의 무릎 상의 전압 전극들 사이의 거리는 측정되었다.

각각의 피험자로부터의 각각의 무릎에 대한 최종 정적 임피던스들이 도 12(b)에 플로팅되고, 좌측 대 우측 무릎에서의 저항 및 리액턴스의 크기 사이의 차이들이 도 13에 도시된다. 거의 모든 대조군 피험자들의 좌측 대 우측 무릎 임피던스들은 R에서 서로 12 Ω 및 X 축들에서 서로 3.2 Ω 이내 이었다. 좌측 및 우측 무릎들의 저항 및 리액턴스들 사이의 차이는 대조군 그룹에 대해 통계적 유의성을 갖지 않았다. 그러나, 2명의 부상당한 피험자들의 작은 타당성 조사 샘플 크기에 대해서 조차, 대조군 그룹과 비교하여 수반된 및 대측성 무릎의 임피던스들에 중요한 차이(p<0.01)가 있었다. 두 피험자들 상의 부상당한 측은 평균 13.7 Ω의 더 낮은 저항, R 및 평균 5.25 Ω의 음의 리액턴스, -X를 가졌다. 이들 결과들은 생리학적 기대들(증가된 부종으로 인한 감소된 저항, 부상된 세포막들과 연관되는 감소된 음의 리액턴스)과 일관된다.

설명된 전처리 및 피처 추출 알고리즘들은 대조군 그룹에 대한 심혈관 피처들(HR, AV_blood 및

)을 산출하기 위해 사용되었다. 앙상블 평균 알고리즘의 중간 및 최종 단계들에서 획득되는 신호들이 도 12(c)에 제공된다. 심박들의 정확한 검출은 동적 (IPG) 임피던스 신호들이 정확하게 세그먼트화될 수 있게 하였다. 따라서, 높은 SNR 파형들이 B, C, 및 X 포인트들의 선명한 검출을 초래하는 앙상불 평균 후에 획득되었다.

이들 피처들은 또한 비교를 위해 ECG 보조 앙상블 평균 알고리즘을 사용하여 산출되었다. 그것은 ECG를 사용 및 사용하지 않고 산출되는 심혈관 피처들이 통계적으로 유의한 차이들이 관측되지 않는 것으로 일관되었다는 점이 관측되었다(도 12(d)). 더욱이, 중요한 차이들이 대측성의 측면과 비교하여 부당상한 측면 상의 심혈관 피처들에서 관측되지 않았다.

대조군 피험자들 중 한 명에 대해, 별도의 실험이 한 무릎으로부터 측정되는 동적 임피던스 신호상의 혈관 수축의 영향들을 조사하기 위해 수행되었다. 특히, 방법론은 한냉압박검사와 유사하였으며, 피험자의 맨발은 하류 말초 혈관 저항(peripheral vascular resistance(PVR)을 증가시키기 위해 IPG 신호가 무릎(침지되지 않음)에 걸쳐 측정되는 동안에 얼음물에 침지되었다. 이러한 실험의 목적은 이러한 과제에서 개발된 시스템이 수정된 하류 PVR과 연관되는 무릎 관절 혈류에서 미세한 변화들을 검출할 수 있었던 민감도를 평가하는 것이었다.

피험자의 피부 온도는 침지 전에 맨발 상에서 측정되었고 30℃인 것으로 발견되었다. 임피던스 신호들은 피험자가 테스트된 다리를 펴고 지지대 상에 놓인 채로, 않아 있는 상태에서 60초 동안에 무릎으로부터 획득되었다. 동일한 측면의 발이 발 피부 온도가 17℃로 강하될 때까지 얼음물에 침지되었다. 발은 냉수 밖으로 취해졌고 임피던스 신호들은 다시 이전과 같이 동일한 위치에서 무릎으로부터 60초 동안에 기록되었다.

위에 설명된 알고리즘을 사용하여 평균화된 저항 신호 앙상블(Δr_EA(t)) 및 Savitzky-Golay 필터를 사용하여 취해진 그것의 미분(

)의 플롯이 도 12(e)에 도시된다. 하류 혈관수축과 연관되는 이러한 IPG 신호의 미세한 변화들이 진폭의 현저한 강하(저항에 대해 20 mΩ 감소, 및 저항의 시간 미분에 대해 0.2 Ω/s 감소)로서 파형들 모두에 대해 관측될 수 있다. 따라서, 시스템은 생리학적 기대들과 일치하는, 증가된 PVR로 국소 혈액량 펄스 및 혈류의 감소들을 모두 검출하기에 충분히 민감하였다.

결론들

본 발명은 내장된 시스템 개념들에 기초하여 무릎 관절로부터의 고해상도 EBI 측정들을 위한 개별 설계를 통합한다. 고성능 아날로그 프런트 엔드 전자기기 및 마이크로컨트롤러를 사용한 디지털 프로그램가능성의 결합된 사용은 웨어러블 디바이스에 적절한 플랫폼 상에서 고 품질 정적(수 시간 내지 수일 동안에 걸쳐 느리게 변화함) 및 동적(대략 밀리 초로 빠르게 변화함) 임피던스 측정들을 허용한다.

전반적인 시스템은 회로의 설계, 측정된 신호들로부터의 피처들을 검출하기 위한 맞춤화된 생리학 기반 알고리즘들, 및 부종 및 수정된 혈류로 인한 국소 바이오임피던스의 작은 변화들을 검출시의 능력들을 모두 평가하기 위한 인간 피험자 실험들을 포함하는, 처음부터 끝까지 설계되고 증명되었다. 본 발명은 무릎 관절 주위의 웨어러블 슬리브에 전자기기를 캡슐화하고, 급성 무릎 관절 부상으로부터의 회복 동안에 연속적으로 데이터를 수집하기 위해 기계적 패키징을 포함한다. 본원에서 제공되는 엔지니어링 기반에 기초한 본 발명의 웨어러블 시스템은 처음으로 높은 해상도, 종방향으로 무릎 관절의 구조적 및 혈류역학 특성들 모두의 정량적 평가를 가능하게 하여, 관절 회복 생리학을 더 잘 이해하고, 회복 과정을 가속화하기 위한 폐루프 맞춤형 치료들을 설계하기 위한 길을 마련했다.

다수의 특성들 및 장점들은 구조 및 기능의 상세들과 함께 이전 설명에서 진술되었다. 본 발명은 수개의 형태들로 개시되었지만, 많은 수정들, 추가들, 및 삭제들은 특히 부품들의 형상, 크기 및 배열들의 문제에서, 본 발명 및 이하의 청구범위에 진술되는 그것의 등가물들의 사상 및 범위로부터 벗어나는 것 없이 본원에서 이루어질 수 있다는 점이 당업자에게 명백할 것이다. 따라서, 본원의 교시들에 의해 제시될 수 있는 바와 같은 다른 수정들 또는 실시예들은 특히 그들이 여기에 첨부된 청구범위의 폭 및 범위 내에 있음에 따라 유지될 수 있다.

Claims

관절 건강을 평가하는 시스템으로서,
관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리;
관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리; 및
상기 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 해석을 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자를 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
관절 건강의 표시를 상기 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 감지 어셈블리는 움직임 동안에 상기 관절로부터의 음향 방출들을 측정하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 감지 어셈블리는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하기 위한 웨어러블 센서들을 포함하는 시스템.
제4항에 있어서,
관절 움직임의 비 음향 특성은 선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 감지 어셈블리는 관절 움직임의 선형 가속도 및 각속도를 측정하기 위한 웨어러블 센서들을 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제2 감지 어셈블리는 상기 관절의 바이오임피던스를 측정하기 위한 웨어러블 센서들을 포함하는 시스템.
제7항에 있어서,
상기 관절의 바이오임피던스를 측정하는 상기 웨어러블 센서들은 상기 관절의 근처에 있는 조직 및 혈액의 근위 전기 바이오임피던스를 측정하도록 구성되는 적어도 4개의 표면 전극들을 포함하는 시스템.
관절 건강을 평가하기 위한 시스템으로서,
관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리로서, 상기 제1 감지 어셈블리는:
움직임 동안에 상기 관절로부터의 음향 방출들을 측정하는 음향 센서들; 및
선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하기 위한 센서들을 포함하는 상기 제1 감지 어셈블리;
상기 관절의 바이오임피던스를 측정하는 센서들을 포함하는 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리;
상기 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 해석을 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자; 및
관절 건강의 표시를 상기 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 포함하는 시스템.
제9항에 있어서,
음향 센서들 중 적어도 일부는 상기 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 포함하는 시스템.
제9항에 있어서,
음향 센서들 중 적어도 일부는 상기 관절 원위에 배치하기 위한 센서들을 포함하는 시스템.
제9항에 있어서,
관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하는 상기 센서들 및 상기 관절의 바이오임피던스를 측정하는 상기 센서들은 상기 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 센서들을 포함하는 시스템.
제12항에 있어서,
상기 관절의 바이오임피던스를 측정하기 위한 상기 웨어러블 센서들은 상기 관절에 인접한 조직 및 혈액의 전기 바이오임피던스를 측정하도록 구성되는 적어도 4개의 표면 전극들을 포함하는 시스템.
제10항에 있어서,
상기 웨어러블 음향 센서들은 압전 필름을 포함하고 상기 관절로부터의 음향 방출들과 연관되는 피부의 표면 진동들을 측정할 수 있는 시스템.
제11항에 있어서,
상기 관절 원위의 상기 음향 센서들은 상기 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 측정할 수 있는 마이크로폰들을 포함하는 시스템.
제9항에 있어서,
음향 센서들 중 적어도 일부는 상기 관절로부터의 음향 방출들과 연관되는 상기 피부의 표면 진동들을 측정할 수 있는 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 음향 센서들을 포함하며;
관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 측정하는 상기 센서들 및 상기 관절의 바이오임피던스를 측정하는 상기 센서들은 상기 관절에 인접하여 배치하기 위한 웨어러블 센서들을 포함하고;
음향 센서들 중 적어도 일부는 상기 관절 원위에 마이크로폰을 포함하고 상기 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 측정할 수 있는 시스템.
제16항에 있어서,
웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 표면 은/염화은(Ag/AgCl) 겔 전극들을 포함하는 시스템.
제16항에 있어서,
웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 용량성 건식 전극들을 포함하는 시스템.
제16항에 있어서,
웨어러블 센서들 중 적어도 일부는 직물 전극들을 포함하는 시스템.
관절 건강을 평가하기 위한 시스템으로서,
관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 어셈블리로서, 상기 제1 감지 어셈블리는:
움직임 동안에 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 음향 센서들; 및
선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 움직임의 적어도 하나의 비 음향 특성을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 센서들을 포함하는 상기 제1 감지 어셈블리;
상기 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 센서들을 포함하는 관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 어셈블리;
상기 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 상기 신호들을 처리하는 것을 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 건강 평가자; 및
상기 건강 평가자로부터의 상기 관절 건강의 표시를 상기 시스템의 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 포함하는 시스템.
제20항에 있어서,
상기 제2 감지 어셈블리는 상기 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 상기 센서들에 대한 전자 인터페이스를 더 포함하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 전자 부하들 및 알고리즘을 사용하여 상기 바이오임피던스 측정들을 자동 및 주기적으로 교정하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 관절 각도의 맥락에서 상기 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 주파수 내용에 기초하여 신호들을 분리하기 위해 필터 뱅크들을 사용하여 상기 관절로부터의 음향 방출들을 처리하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 상기 관절 근처에서 발생하는 활동의 유형을 검출하고, 상기 활동의 유형에 기초하여 상기 활동 동안에 상기 관절로부터의 음향 방출들을 처리하는 시스템.
제25항에 있어서,
활동의 유형은 무부하 무릎 굽힘/펴기 운동, 앉기-서기 운동, 걷기, 및 계단 오르기로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 상기 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리하며, 이 처리는 관절 부기의 표시를 제공하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 상기 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리하며, 이 처리는 상기 관절에 인접한 혈류의 표시를 제공하는 시스템.
제20항에 있어서,
건강 평가자 프로세서들 중 적어도 하나는 상기 관절의 바이오임피던스를 나타내는 적어도 하나의 신호를 처리하며, 이 처리는 상기 관절에 인접한 혈액량의 표시를 제공하는 시스템.
사용자의 관절 건강을 평가하기 위한 웨어러블 시스템으로서,
관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 모달리티 어셈블리;
관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 모달리티 어셈블리; 및
상기 제1 및 제2 감지 모달리티 어셈블리들로부터의 특성들의 해석을 통해 상기 관절의 부상 정도를 정량화하는 건강 평가자를 포함하는 시스템.
제30항에 있어서,
관절 건강의 표시를 상기 시스템의 상기 사용자에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함하는 시스템.
제30항에 있어서,
관절 건강의 표시를 상기 시스템의 상기 사용자의 간병인에게 제공할 수 있는 출력 어셈블리를 더 포함하는 시스템.
제30항에 있어서,
상기 제1 감지 모달리티 어셈블리는 음향 어셈블리를 포함하는 시스템.
제30항에 있어서,
상기 제2 감지 모달리티 어셈블리는 바이오임피던스 어셈블리를 포함하는 시스템.
제33항에 있어서,
상기 음향 어셈블리 및 건강 평가자는 상기 관절 근위 및 상기 관절 원위의 음향 방출들을 결정할 수 있는 시스템.
제34항에 있어서,
상기 바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절 부기를 결정할 수 있는 시스템.
제34항에 있어서,
상기 바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 상기 관절에 인접한 혈류를 결정할 수 있는 시스템.
제34항에 있어서,
상기 바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 상기 관절에 인접한 혈액량을 결정할 수 있는 시스템.
사용자의 관절 건강을 평가하기 위한 시스템으로서,
관절 생리와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제1 감지 모달리티 어셈블리로서, 상기 제1 감지 모달리티 어셈블리는 음향 어셈블리를 포함하고, 상기 음향 어셈블리는:
움직임 동안에 상기 관절로부터의 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 웨어러블 인접 관절 음향 센서들;
움직임 동안에 상기 관절로부터의 공기 중 음향 방출들을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 원위 관절 음향 센서들; 및
선형 가속도 및 각속도로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 운동의 적어도 하나의 비 음향 특성을 나타내는 적어도 하나의 신호를 송신할 수 있는 웨어러블 인접 관절 센서들을 포함하는, 제1 감지 모달리티 어셈블리;
관절 구조와 관련되는 특성들을 감지하기 위한 제2 감지 모달리티 어셈블리로서, 상기 제2 감지 모달리티 어셈블리는 바이오임피던스 어셈블리를 포함하는, 상기 제2 감지 모달리티 어셈블리; 및
상기 제1 및 제2 감지 어셈블리들로부터의 특성들의 처리를 통해 관절 건강의 평가를 제공하는 건강 평가자를 포함하는 시스템.
제39항에 있어서,
상기 바이오임피던스 어셈블리 및 건강 평가자는 관절 부기, 혈류, 및 혈액량으로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 관절 구조와 관련되는 특성들을 결정할 수 있는 시스템.
제39항에 있어서,
상기 바이오임피던스 어셈블리는 전류 및 수신기의 소스, 및 증폭 및 위상 감지 검출 스테이지를 통해 상기 관절에 걸친 전위차를 측정할 수 있는 프로세서를 포함하는 시스템.
제41항에 있어서,
상기 전류의 소스는 전극들을 포함하는 시스템.
제42항에 있어서,
상기 전류의 소스는 상기 전극들을 통해 전류를 상기 관절에 전달할 수 있는 시스템.
제43항에 있어서,
상기 전류의 소스는 상기 관절에 손상을 생성하지 않는 안전 임계값 아래로 전류를 전달하는 시스템.
제43항에 있어서,
상기 전류의 소스는 세포 내 및 세포 외 유체들 둘 다를 통해 전파할 수 있는 주파수에서 전류를 전달하는 시스템.
제43항에 있어서,
상기 전극들은 전극-피부 인터페이스 임피던스의 영향을 감소시키기 위해 사극 구성을 포함하는 시스템.
제40항에 있어서,
상기 혈류 특성은 정적 성분 및 동적 성분을 포함하는 시스템.
제47항에 있어서,
상기 혈류 특성의 상기 정적 성분은 상대적으로 느리게 변화하는 유체량과 관련되는 시스템.
제47항에 있어서,
상기 혈류 특성의 상기 동적 성분은 상대적으로 빠르게 변화하는 혈류량과 관련되는 시스템.
제39항에 있어서,
상기 웨어러블 인접 관절 음향 센서들은 상기 관절의 근처에서의 기계적 진동들에 의해 발생되는 사운드 파들을 캡처하는 접촉식 마이크로폰들을 포함하는 시스템.