KR20180027006A - 스펙트럼 분석 장치와 방법, 및 혈당 측정 장치 - Google Patents
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Abstract
피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 정량적으로 분석하는 스펙트럼 분석 장치와 방법, 및 혈당 측정 장치를 개시한다. 일 실시예에 따르면 스펙트럼 분석 장치에 있어서, 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 획득부, 및 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하고, 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
Description
피부 스펙트럼을 분석하는 기술과 관련된다.
스펙트럼(spectrum)은 흔히 빛을 프리즘 등의 도구로 색깔에 따라 분해해서 살펴보는 것을 일컫는다. 넓은 의미로, 어떤 복합적인 신호를 가진 것을 1~2가지 신호에 따라 분해해서 표시하는 기술을 일컫는다.
최근에는 소정의 기간 동안 물체에 투과된 빛의 스펙트럼을 분석하여, 물체의 성질을 분석하는 방법이 연구되고 있다. 적외선 스펙트럼의 경우, 기체, 액체, 결정뿐만 아니라 비결정성 고체, 고분자, 용액 등 대부분의 상태에서 측정이 가능하여, 널리 화합물의 동정이나 정성 또는 정량 분석에 응용될 수 있다.
스펙트럼을 이용한 분석의 정확성을 높이기 위하여, 분석에 필요한 정보 이외의 정보(예: 잡음)를 포함하고 있지 않도록 분석에 사용될 스펙트럼을 선별하는 것이 중요하다. 소정의 기간 동안 측정된 스펙트럼이 분석에 필요한 정보 이외의 정보를 포함하고 있는지 여부는 스펙트럼 사이의 유사도가 높은지 여부를 기초로 결정된다. 따라서, 스펙트럼 사이의 유사도를 정확하게 측정하는 것이 필요하다.
스펙트럼을 객관적인 기준으로 분석하는 스펙트럼 분석 장치와 방법, 및 혈당 측정 장치를 제안한다.
일 실시예에 따르면 스펙트럼 분석 장치는, 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 획득부, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하고, 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는, 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서는, 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다.
소정의 백분위는 95 백분위 또는 99 백분위고, 백분위 점수는 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 대응하는 노이즈 값일 수 있다.
제1 기준값은 복수의 피부 스펙트럼 측정 당시의 피검체의 상태에 따라 구별될 수 있다.
프로세서는, 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서는, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다.
프로세서는, 두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하고, 노이즈 값을 기초로 상기 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다.
획득부는, 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 스펙트럼 분석 방법은 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 단계, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하는 단계, 및 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
판단하는 단계는, 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하는 단계, 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하는 단계, 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하고, 비교한 결과를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
비교한 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계는, 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
소정의 백분위는 95 백분위 또는 99 백분위고, 백분위 점수는 생성된 잡음 그래프에서 소정의 백분위에 대응하는 노이즈 값일 수 있다.
제1 기준값은 복수의 피부 스펙트럼이 측정 당시의 피검체의 상태에 따라 구별될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 판단하는 단계는, 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하는 단계, 및 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하고, 비교한 결과를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
비교한 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계는, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
생성하는 단계는, 두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하는 단계, 및 노이즈 값을 기초로 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
스펙트럼 분석 방법은, 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 혈당 측정 장치는, 피검체에 광을 조사하고, 피검체로부터 나온 광을 기초로 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 분광기, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하고, 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 제1 분석부, 및 혈당 측정에 적절한 것으로 판단된 복수의 피부 스펙트럼을 사용하여 혈당 측정을 수행하는 혈당 측정부를 포함할 수 있다.
제1 분석부는, 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
제1 분석부는, 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다.
제1 분석부는, 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
제1 분석부는, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다.
제1 분석부는, 두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하고, 노이즈 값을 기초로 상기 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다.
분광기는, 근적외선을 조사하고, 피검체에 흡수된 근적외선 흡광 스펙트럼을 획득할 수 있다.
혈당 측정 장치는, 피부 스펙트럼 획득 시 온도 또는 습도, 및 혈당 측정 장치의 움직임 정도 중 적어도 하나를 포함하는 획득 환경 지수를 측정하는 센서부, 획득 환경 지수와 피부 스펙트럼들의 전체 유사도 사이의 상관관계를 분석하는 제2 분석부, 및 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 동안, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도와 양의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제3 기준값 이하인 경우, 또는 음의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제4 기준값 이상인 경우에 소정의 경고 신호를 출력하는 출력부를 더 포함할 수 있다.
분광기는, 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득할 수 있다.
복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석함으로써, 객관적인 기준을 통한 피부 스펙트럼들의 전체 유사도를 판단할 수 있다.
그리고, 이와 같은 판단을 통하여 정확한 혈당 수치 측정에 적절한 피부 스펙트럼을 정확하고 효율적으로 선택할 수 있다.
도 1은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 NAS(Net Analyte Signal) 분석 결과를 도시한 예시도이다.
도 2는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우 NAS(Net Analyte Signal) 분석 결과를 도시한 예시도이다.
도 3은 스펙트럼 분석 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 5는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 6은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이다.
도 7은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이다.
도 8은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 9는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 10은 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도에 소정의 주파수 영역의 일 예를 도시한 예시도이다.
도 11은 스펙트럼 분석 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 도 11의 판단 단계(1130)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 도 11의 판단 단계(1130)의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 14는 혈당 측정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 15는 혈당 측정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 16은 혈당 측정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 17은 혈당 측정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 2는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우 NAS(Net Analyte Signal) 분석 결과를 도시한 예시도이다.
도 3은 스펙트럼 분석 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 4는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 5는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 6은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이다.
도 7은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이다.
도 8은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 9는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 10은 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도에 소정의 주파수 영역의 일 예를 도시한 예시도이다.
도 11은 스펙트럼 분석 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 도 11의 판단 단계(1130)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 13은 도 11의 판단 단계(1130)의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 14는 혈당 측정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 15는 혈당 측정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 16은 혈당 측정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 17은 혈당 측정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
도 1은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 NAS(Net Analyte Signal) 분석 결과를 도시한 예시도이고,
도 2는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 NAS 분석 결과를 도시한 예시도이다. 여기서, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 유사도 전체를 하나의 수치로 나타낸 값을 의미한다.
도 1 및 도 2는 피부 스펙트럼들에 대한 NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치를 함께 도시하고 있다. 도 1 및 도 2의 NAS 분석 결과값은 피부 스펙트럼에 대하여 NAS 알고리즘을 수행함으로써 얻어낼 수 있다. 도 1 및 도 2의 실제 혈당 수치는 피험체의 혈액을 채취하여 분석하는 과정을 수행함으로써 얻어낼 수 있다. 예컨대, 실제 혈당 수치는 혈액 내 글루코오스(glucose)가 효소와 반응하는 과정에서 발생한 전자에 의한 전류를 측정하는 전기화학적 방법, 효소반응과정에서 나타난 색을 측정하는 광도측정법 등의 방법을 이용하여 얻어낼 수 있다.
도 1과 도 2를 비교하였을 때, 도 2에서의 NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치의 차이는, 도 1의 경우보다 상대적으로 크다는 것을 알 수 있다. 또한, 도 1의 경우 혈당 수치 50~300 mg/dl 범위에서 도시하고 있으나, 도 2는 혈당 수치 100~700 mg/dl 범위에서 도시하고 있다는 점에서, 도 2에서의 NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치의 차이는 도 1의 경우에 비하여 그 차이의 정도가 상당히 크다는 것을 알 수 있다. 이와 같이 도 2에서 NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치 사이에 상당한 차이가 발생하는 것은, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 피부 스펙트럼들을 기초로 NAS 분석을 수행한 것이 하나의 원인이 될 수 있으며, 피부 스펙트럼을 측정할 당시의 온도 또는 습도, 피험자의 음식 섭취 여부 등의 다양한 요소들이 원인이 될 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 피부 스펙트럼들을 이용하여 혈당 측정을 수행하는 경우에는, NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치가 유사한 경향을 나타내는 것을 볼 수 있다. 하지만 이와 달리 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 피부 스펙트럼들을 이용하여 혈당 측정을 수행하는 경우, 도 2에 도시된 바와 같이 NAS 분석 결과값과 실제 혈당 수치 사이에 큰 오차가 발생하여, NAS 분석 결과값을 이용하여 혈당을 측정하는 것이 부적절한 경우가 발생할 수 있다.
도 3은 스펙트럼 분석 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 스펙트럼 분석 장치(300)는 획득부(310) 및 프로세서(320)를 포함할 수 있다.
획득부(310)는 복수의 피부 스펙트럼을 획득할 수 있다. 예컨대, 획득부(310)는 스펙트럼 분석 장치(300)와 직/간접적으로 연결되어 있는 분광기를 통하여 피부 스펙트럼을 획득하거나, 서버, 메모리, 휴대형 저장 장치 등의 기록 장치에 저장되어 있는 복수의 피부 스펙트럼을 유무선 통신 장치를 통하여 획득할 수 있다. 이때, 획득부(310)에 의해 획득되는 피부 스펙트럼은 흡광 스펙트럼, 투과 스펙트럼, 또는 반사 스펙트럼일 수 있다.
프로세서(320)는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(320)는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 노이즈 값을 각각 계산하고, 계산된 노이즈 값을 이용하여 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다. 여기서, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 노이즈 값은 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도와 양의 상관관계에 있으며, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 유사도와는 음의 상관관계에 있다. 따라서, 계산된 노이즈 값이 작을수록, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도는 작다고 볼 수 있으며, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 유사도는 크다고 볼 수 있다.
예컨대, 프로세서(320)는 아래의 수학식 1을 이용하여 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 노이즈 값을 계산할 수 있다.
여기서, 기준 스펙트럼은 기준 혈당 수치에 해당하는 스펙트럼(예컨대, 글루코오스가 100 mg/dl인 경우의 피부 스펙트럼)일 수 있다.
한편, 기준 스펙트럼의 넓이는 기준 스펙트럼을 평균 중심화(Mean Centering)하여 산출될 수 있다. 구체적으로, 평균 중심화는 각 변수와 평균 값 사이의 차이를 계산하는 것을 의미하므로, 기준 스펙트럼의 넓이는, 기준 스펙트럼의 주파수 강도(intensity)의 중간 값을 구하고 중간 값과 기준 스펙트럼의 주파수 강도의 차이를 적분함으로써 산출될 수 있다. 또한, 두 스펙트럼 사이의 넓이는, 두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 산출될 수 있다.
프로세서(320)는, 전술한 바와 같이 피부 스펙트럼들 사이의 노이즈 값을 계산하고, 각 노이즈 값을 시각적으로 도시한 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다. 예컨대, 프로세서(320)는 x축값에 대응되는 시간에 측정된 피부 스펙트럼과 y축값에 대응되는 시간에 측정된 피부 스펙트럼 사이의 노이즈 값을 계산하고, 계산된 노이즈 값을 도시함으로써, 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다.
프로세서(320)는 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다. 스펙트럼 분석 장치(300)는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석함으로써, 객관적인 기준을 통한 정확하고 효율적인 판단을 수행할 수 있다. 또한, 스펙트럼 분석 장치(300)는 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석함으로써, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도를 수치화하는 것이 가능해짐에 따라 컴퓨터, 프로세서, 자동화 장치 등에 의한 고속 분석 및 대량 분석이 가능해질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 생성된 잡음 분포 그래프를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
상세하게는, 프로세서(320)는 스펙트럼 차이도 지도에서 노이즈 값이 동일한 지점을 카운팅하고, 카운팅된 수를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하고, 비교 결과 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다. 이때, 백분위는 자료를 크기 순으로 배열하여 100 등분 하였을 때의 각 등분점을 나타낼 수 있다. 또한, 백분위 점수는 특정 백분위에 해당하는 등분점으로서, 특정 백분위에 대응하는 노이즈 값을 나타낼 수 있다. 추출된 백분위 점수는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도와 음의 상관관계에 있는 값으로 볼 수 있다.
한편, 제1 기준값은 복수의 피부 스펙트럼 측정 당시의 피검체의 상태에 따라 구별될 수 있다. 일 예로, 피부 스펙트럼 측정 당시에 피험체가 공복 상태인 경우의 제1 기준값이 '10'이라면(제1 기준값은 다르게 설정될 수 있다), 피험체의 음식 또는 포도당 섭취 여부가 고려되지 않은 상태 또는 피험체가 경구 포도당 부하 검사(oral glucose tolerance test; OGTT)를 위한 포도당 섭취 상태인 경우에는 제1 기준값이 '10'보다 큰 값에 해당될 수 있다. 이는 피험체가 음식 또는 포도당을 섭취한 기간 동안 측정된 피부 스펙트럼을 기초로 추출된 백분위 점수는 피험체가 공복 상태에 측정한 경우보다 상대적으로 높아질 수 있다는 점을 고려한 것이다. 피험체가 음식 또는 포도당을 섭취하는지 여부 또는 섭취량에 대해서는, 사용자가 직접 입력을 하거나, 피험체의 음식 또는 포도당 섭취를 인식할 수 있는 생체 인식 장치 등을 통하여 획득할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 프로세서(320)는 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
더욱 상세하게는, 프로세서(320)는 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 이용하여 시간 영역에서 표현된 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역의 스펙트럼 차이도 지도로 변환할 수 있다. 또한, 프로세서(320)는 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도를 기반으로 수학식 2를 이용하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서(320)는 수학식 2의 경우와 같이 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우에, 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 소정의 주파수 영역은 0~0.1π, 0~0.15π, 0~0.2π 등에 해당할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 이처럼, 프로세서(320)가 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인지 여부를 기초로 판단하는 것은, 0~0.1π, 0~0.15π, 0~0.2π 등에 해당되는 소정의 주파수 영역은 피부 스펙트럼 상호간의 차이도가 높은 부분에 대응된다는 점을 고려한 것이다. 즉, 전체 영역과 비교하였을 때 소정의 주파수 영역의 비율이 낮을수록 피부 스펙트럼 상호간의 차이도가 높은 비율은 낮아지게 되므로, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도는 높아지게 되고, 피부 스펙트럼들은 혈당 측정에 적절한 것이라고 볼 수 있다는 점을 고려한 것이다.
수학식 2를 응용한 일 예로, 프로세서(320)는 아래의 수학식 3을 이용하여 주파수 영역의 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
다만, 수학식 3은 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 계산하는 방법 중 하나인 수학식을 예로 든 것에 불과하므로, 소정의 주파수 영역의 범위 또는 제2 기준값은 수학식 3에 기재된 범위 또는 값에 한정되지 않는다.
프로세서(320)는 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단된 복수의 피부 스펙트럼 중 일부 피부 스펙트럼을 기초로 혈당 측정 적절 여부를 다시 판단함으로써, 혈당 측정에 적절한 피부 스펙트럼을 찾을 수 있다. 다른 예로, 획득부(310)를 통하여 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하고, 프로세서(320)는 추가적으로 획득된 피부 스펙트럼을 이용하여 혈당 측정 적절 여부를 판단하는 방법을 통하여, 혈당 측정에 적절한 피부 스펙트럼을 찾을 수 있다.
또한, 프로세서(320)는 혈당 측정에 적절한 것으로 판단된 피부 스펙트럼을 NAS(Net Analyte Signal) 모델을 생성하는데 적절한 피부 스펙트럼으로 판단할 수 있다. 이는 상호간에 유사도가 높은 피부 스펙트럼들을 이용하여 NAS 모델을 생성하는 경우, NAS 모델의 정확성 또는 신뢰성 등이 높아질 수 있다는 점을 고려한 것이다.
도 4는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이고, 복수의 피부 스펙트럼 도 5는 전체 유사도가 낮은 피부 스펙트럼들을 사용하여 생성된 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
도 5의 유사도 스펙트럼 지도는 도 4의 유사도 스펙트럼 지도에 비하여 어둡게 표시된 부분이 많은 것을 알 수 있으며, 이를 기초로 도 5의 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼들의 상호간의 차이도는 도 4의 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼들의 상호간의 차이도보다 낮은 것으로 판단할 수 있다. 즉, 도 4의 피부 스펙트럼들의 전체 유사도는 도 5의 피부 스펙트럼들의 전체 유사도보다 높은 것을 알 수 있다.
한편, 도 4 및 도 5의 오른쪽에 도시된 명도 그래프(410, 510)는 피부 스펙트럼 사이의 노이즈 값(예: 0~5 또는 0~10)에 대응되는 명도를 표시해 놓은 것이다. 일 실시예에 따르면, 시각화를 위하여 노이즈 값이 일정 범위를 초과하는 경우 같은 명도(예: 도 4의 스펙트럼 차이도 지도에서 노이즈 값이 5 이상인 경우 또는 도 5의 스펙트럼 차이도 지도에서 노이즈 값이 10 이상인 경우)로 표시할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 피부 스펙트럼 사이의 노이즈 값을 스펙트럼 차이도 지도에 채도 또는 색상을 상이하게 표시함으로써 나타낼 수 있다(예: 노이즈값이 높으면 파란색으로 도시하고, 노이즈 값이 낮으면 빨간색으로 도시할 수 있다).
도 4 및 도 5의 스펙트럼 차이도 지도에는 하얀색 대각선(y=x)이 표시되어 있는데, 이는 동일한 시간에 측정된 동일한 피부 스펙트럼(즉, 동일한 피부 스펙트럼) 사이의 차이를 계산하여 노이즈 값을 얻었기 때문에, 노이즈 값이 0으로 계산되어 하얀색으로 도시된 것이다.
도 6은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이고, 도 7은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 잡음 분포 그래프를 도시한 예시도이다.
도 6 및 도 7의 잡음 분포 그래프는 스펙트럼 차이도 지도에서 동일한 노이즈 값을 갖는 지점의 총계를 도시할 수 있다.
도 6 및 도 7에 도시된 잡음 분포 그래프를 서로 비교하면, 도 7의 경우가 도 6의 경우보다 높은 값의 노이즈가 상대적으로 많은 것을 알 수 있다. 이를 통하여 도 6의 경우가 도 7의 경우보다 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 것을 판단할 수 있다. 또한, 도 6의 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 피부 스펙트럼들을 혈당 측정에 사용하는 것이, 도 7의 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 피부 스펙트럼들을 혈당 측정에 사용하는 것보다 더 정확한 혈당 측정 결과를 도출할 수 있다고 판단할 수 있다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 도 6의 잡음 분포 그래프의 99 백분위에 대응하는 노이즈 값은 3.2이고, 도 7의 잡음 분포 그래프의 99 백분위에 대응하는 노이즈 값은 17.8임을 알 수 있다. 도 6의 백분위 점수가, 도 7의 백분위 점수보다 상대적으로 작은 값을 가지므로, 프로세서(320)는 도 6의 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 도 7의 경우보다 높은 것으로 판단할 수 있다.
한편, 프로세서(320)는 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 분포 잡음 그래프를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따라 제1 기준값이 10으로 설정되었다면, 프로세서(320)는 도 6의 경우에는 99 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우이므로, 도 6의 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다. 도 7의 경우에는 99 백분위 점수가 제1 기준값을 초과한 경우이므로, 프로세서(320)는 도 7의 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단할 수 있다.
도 8은 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 높은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이고, 도 9는 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮은 경우의 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 도시한 예시도이다.
한편, 도 8 및 도 9의 오른쪽에 도시된 명도 그래프(810, 910)는 주파수영역에서의 진폭(예: -1 내지 10 또는 0 내지 10)에 대응되는 명도를 표시해 놓은 것이다. 일 실시예에 따르면, 시각화를 위하여 주파수 영역에서의 진폭이 일정 범위를 초과하는 경우 같은 명도(예: 진폭이 10 이상인 경우)로 표시할 수 있다. 즉, 명도가 높은 부분은 진폭이 높다고 볼 수 있다. 따라서, 도 8의 스펙트럼 차이도 지도의 경우보다, 도 9의 스펙트럼 차이도 지도의 경우가 소정의 주파수 영역(예: 주파수 값이 0에 가까운 부분)이 어둡게 표시된 점을 기초로, 도 8의 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 도 9의 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 피부 스펙트럼들의 전체 유사도보다 높다고 판단할 수 있다.
도 10은 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도에서의 소정의 주파수 영역의 일 예를 도시한 예시도이다.
전술한 바와 같이, 프로세서(320)는 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도의 소정의 주파수 영역(1010)에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우에, 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다. 도 10은 전술한 수학식 3에서 개시하는 소정의 주파수 영역(-2π 내지 2π)을 나타내고 있다. 다만, 앞에서 설명한 바와 같이 소정의 주파수 영역은 도 10 및 수학식 3에 한정되지 않는다.
도 10의 경우, 스펙트럼 차이도 지도의 사분면 전체를 이용하여 분석하는 경우를 도시하고 있으나, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도의 4개의 사분면이 서로 대칭되는 것을 이유로 4개의 사분면 중에서 어느 하나의 사분면에 대해서만 분석할 수도 있다.
도 11은 스펙트럼 분석 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 11을 참조하면, 스펙트럼 분석 장치(300)는 복수의 피부 스펙트럼을 획득할 수 있다(1110). 스펙트럼 분석 장치(300)는 분광기를 통하여 피부 스펙트럼을 획득하거나, 기록 장치에 저장되어 있는 피부 스펙트럼을 유무선 통신 장치를 통하여 획득할 수 있다.
스펙트럼 분석 장치(300)는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성할 수 있다(1120). 구체적으로, 스펙트럼 분석 장치(300)는 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 노이즈 값을 각각 계산하고, 계산된 노이즈 값을 이용하여 스펙트럼 유사도 지도스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다.
스펙트럼 분석 장치(300)는 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하고, 정량적으로 분석된 결과를 기초로 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다(1130).
도 12는, 도 11의 판단 단계(1130)의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 12를 참조하면, 스펙트럼 분석 장치(300)는 생성된 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성할 수 있다(1210).
스펙트럼 분석 장치(300)는 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출할 수 있다(1220). 예컨대, 스펙트럼 분석 장치(300)는 잡음 그래프에서 소정의 백분위에 대응하는 노이즈 값을 백분위 점수로서 추출할 수 있다. 또한, 소정의 백분위는 95 백분위(95 percentile) 또는 99 백분위(99 percentile)일 수 있다.
스펙트럼 분석 장치(300)는 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교할 수 있다(1230).
추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우, 스펙트럼 분석 장치(300)는 잡음 분포 그래프를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단할 수 있다(1240).
추출된 백분위 점수가 제1 기준값을 초과한 경우, 스펙트럼 분석 장치(300)는 분포 잡음 그래프를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단할 수 있다(1250).
도 13은, 도 11의 판단 단계(1130)의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 13을 참조하면, 스펙트럼 분석 장치(300)는 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여, 시간 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역에서의 스펙트럼 차이도 지도로 변환할 수 있다(1310).
스펙트럼 분석 장치(300)는 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하고(1320), 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제 2 기준값 이하인 경우에는 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하고(1330), 제 2 기준값을 초과한 경우에는 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단할 수 있다(1340).
또한, 스펙트럼 분석 장치(300) 또는 방법은, 적외선 분광학에 근거하여 콜레스테롤, 알부민, 헤모글로빈 및 빌리루빈과 같은 혈중성분의 농도 및 알코올이나 약물과 같은 혈액중의 분석 샘플의 농도를 측정하는 경우에도 응용될 수 있다.
도 14는 혈당 측정 장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 14를 참조하면, 혈당 측정 장치(1400)는 분광기(1410), 제1 분석부(1420), 및 혈당 측정부(1630)를 포함할 수 있다. 제1 분석부(1420)는 도 3의 스펙트럼 분석 장치(300)일 수 있다.
분광기(1410)는 피검체에 광을 조사하고, 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수광하고 수광된 광을 기반으로 복수의 피부 스펙트럼을 획득할 수 있다. 분광기(1410)는 광을 발광하는 광원, 광원에서 발생된 광을 반사시키기 위한 반사기, 광을 채집 및 집속하여 피검체에 조사하기 위한 집광부, 피검체를 투과한 광신호 또는 피검체로부터 반사된 광신호를 수신하는 수광부, 수신된 광신호를 아날로그 전기 신호 또는 디지털 신호로 변환하는 광신호 획득부 등을 포함할 수 있다.
제1 분석부(1420)는 분광기(1410)에서 획득된 피부 스펙트럼을 이용하여, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도를 생성하고, 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 분석부(1420)는 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 제1 분석부(1420)는 고속 푸리에 변환을 수행하여 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다.
혈당 측정부(1430)는 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단되면, 혈당 측정에 적절한 것으로 판단된 복수의 피부 스펙트럼을 사용하여 혈당 측정을 수행할 수 있다. 이는 상호간에 유사도가 높은 피부 스펙트럼들을 이용하여 혈당 측정을 수행하면, 혈당 측정의 정확도, 신뢰성 등이 높아진다는 점을 고려한 것이다. 다만, 혈당 측정부(1430)는 사용자의 설정 또는 제어에 따라 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단된 복수의 피부 스펙트럼을 사용하여 강제로 혈당 측정을 수행할 수 있다.
도 15는 혈당 측정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 14 및 도 15를 참조하면, 혈당 측정 장치(1400)는 피검체에 광을 조사하고, 피검체로부터 반사 또는 산란된 광을 수광하고, 수광된 광을 기반으로 복수의 피부 스펙트럼을 획득할 수 있다(1510).
혈당 측정 장치(1400)는 획득된 피부 스펙트럼을 이용하여, 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도를 생성할 수 있다(1520).
혈당 측정 장치(1400)는 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여(1530), 정량적 분석 결과를 기초로 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는데 사용된 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단할 수 있다(1540).
혈당 측정 장치(1400)는 획득한 피부 스펙트럼을 사용하여 혈당 측정을 수행할 수 있다(1550).
한편, 획득한 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되면, 혈당 측정 장치(1400)는 피부 스펙트럼을 획득하는 단계(1510)로 돌아가 분광기를 통하여 새로운 피부 스펙트럼을 획득할 수 있다.
도 16은 혈당 측정 장치의 다른 실시예를 도시한 블록도이다.
도 16을 참조하면, 혈당 측정 장치(1600)는 분광기(1610), 제1 분석부(1620), 혈당 측정부(1630), 센서부(1640), 제2 분석부(1650), 및 출력부(1660)를 포함할 수 있다. 분광기(1610), 제1 분석부(1620), 혈당 측정부(1630)는 도 16을 참조하여 설명하였으므로, 이하 자세한 설명은 생략한다.
센서부(1640)는 획득 환경 지수를 측정할 수 있다. 이때 획득 환경 지수는 피부 스펙트럼 획득 시 혈당 측정 장치(1600) 자체 또는 주변 환경의 상황을 수치적으로 나타낼 수 있다. 예컨대, 획득 환경 지수는 온도 또는 습도, 및 혈당 측정 장치(1600)의 움직임 정도 등을 포함할 수 있다.
여기서, 혈당 측정 장치(1600)의 움직임 정도는 혈당 측정 장치(1600)의 진동을 감지하여 수치화한 값, 혈당 측정 장치(1600)의 위치 정보가 변경된 정도를 수치화한 값 등을 포함할 수 있다.
제2 분석부(1650)는 획득 환경 지수와 피부 스펙트럼들의 전체 유사도 사이의 상관관계를 분석할 수 있다. 일 예로, 피부 스펙트럼 획득시 피험체가 물에 젖어 습도가 상승함에 따라, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 피부 스펙트럼을 혈당 측정에 사용할지 여부를 결정하는 기준값과의 차이가 점점 커진다면, 제2 분석부(1650)는 피부 스펙트럼 획득시 습도가 피부 스펙트럼 사이의 유사도에 영향을 미치는 요소로 판단하고, 습도와 피부 스펙트럼 사이의 유사도는 음의 상관관계에 있다고 판단할 수 있다. 제2 분석부(1660)는 이와 같은 방법으로, 습도 이외의 획득 환경 지수와 피부 스펙트럼들의 전체 유사도 사이의 상관관계를 분석할 수 있다.
출력부(1660)는 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 동안, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도와 양의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제3 기준값 이하인 경우, 또는 음의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제4 기준값 이상인 경우, 즉 혈당 측정 장치(1600)가 피부 스펙트럼들의 전체 유사도가 낮게 측정될 환경에서 피부 스펙트럼을 획득하고 있는 경우에 소정의 경고 신호를 출력할 수 있다. 예컨대, 출력부(1660)는 화면에 경고 메시지와 같은 시각적 신호를 출력하는 디스플레이 등의 영상 장치, 경고 신호음과 같은 청각적 신호를 출력하는 스피커, 이어폰 등의 음향 장치, 또는 소정의 패턴으로 진동하는 진동 신호를 출력하는 진동 장치일 수 있다.
도 17은 혈당 측정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도이다.
도 16 및 도 17을 참조하면, 혈당 측정 장치(1600)는 피부 스펙트럼 획득시 온도 또는 습도, 및 혈당 측정 장치(1600)의 움직임 정도 중 적어도 하나를 포함하는 획득 환경 지수를 측정할 수 있다(1710).
혈당 측정 장치(1600)는 획득 환경 지수와 피부 스펙트럼들의 전체 유사도 사이의 상관관계를 분석할 수 있다(1720).
혈당 측정 장치(1600)는 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 동안, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도와 양의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제3 기준값 이하인 경우, 또는 음의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제4 기준값 이상인 경우에 소정의 경고 신호를 출력할 수 있고(1730), 소정의 경고 신호는 전술한 바와 같이 시각적 신호, 청각적 신호, 또는 진동 신호일 수 있다.
한편, 앞서 설명한 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
300: 스펙트럼 분석 장치
310: 획득부
320: 프로세서
1400, 1600: 혈당 측정 장치
1410, 1610: 분광기
1420, 1620: 제1 분석부
1430, 1630: 혈당 측정부
1640: 센서부
1650: 제2 분석부
1660: 출력부
310: 획득부
320: 프로세서
1400, 1600: 혈당 측정 장치
1410, 1610: 분광기
1420, 1620: 제1 분석부
1430, 1630: 혈당 측정부
1640: 센서부
1650: 제2 분석부
1660: 출력부
Claims (29)
- 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 획득부; 및
상기 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하고, 상기 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 프로세서를 포함하는 스펙트럼 분석 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 상기 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 상기 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 스펙트럼 분석 장치. - 제2항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 스펙트럼 분석 장치. - 제2항에 있어서,
상기 소정의 백분위는 95 백분위 또는 99 백분위인 스펙트럼 분석 장치. - 제2항에 있어서,
상기 백분위 점수는 상기 생성된 잡음 분포 그래프에서 상기 소정의 백분위에 대응하는 노이즈 값인 스펙트럼 분석 장치. - 제2항에 있어서,
상기 제1 기준값은 상기 복수의 피부 스펙트럼 측정 당시의 피검체의 상태에 따라 구별되는 스펙트럼 분석 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 상기 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 스펙트럼 분석 장치. - 제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 스펙트럼 분석 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하고, 상기 노이즈 값을 기초로 상기 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는 스펙트럼 분석 장치. - 제1항에 있어서,
상기 획득부는,
상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 스펙트럼 분석 장치. - 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 단계;
상기 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하는 단계;
상기 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제11항에 있어서,
상기 판단하는 단계는,
상기 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하는 단계;
상기 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제12항에 있어서,
상기 비교 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계는,
상기 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제12항에 있어서,
상기 소정의 백분위는 95 백분위 또는 99 백분위인 스펙트럼 분석 방법. - 제12항에 있어서,
상기 백분위 점수는 상기 생성된 잡음 분포 그래프에서 상기 소정의 백분위에 대응하는 노이즈 값인 스펙트럼 분석 방법. - 제12항에 있어서,
상기 제1 기준값은 상기 복수의 피부 스펙트럼 측정 당시의 피검체의 상태에 따라 구별되는 스펙트럼 분석 방법. - 제11항에 있어서,
상기 판단하는 단계는,
고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 상기 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하는 단계; 및
주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서, 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하고, 비교 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제17항에 있어서,
상기 비교 결과를 기반으로 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 단계는,
소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제11항에 있어서,
상기 생성하는 단계는,
두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하는 단계; 및
상기 노이즈 값을 기초로 상기 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는 단계를 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 제11항에 있어서,
상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 단계를 더 포함하는 스펙트럼 분석 방법. - 피검체에 광을 조사하고, 상기 피검체로부터 나온 광을 기초로 복수의 피부 스펙트럼을 획득하는 분광기;
상기 복수의 피부 스펙트럼 상호간의 차이도를 도시한 스펙트럼 차이도 지도(Plot of difference degree of spectra)를 생성하고, 상기 스펙트럼 차이도 지도를 정량적으로 분석하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 제1 분석부; 및
혈당 측정에 적절한 것으로 판단된 복수의 피부 스펙트럼을 사용하여 혈당 측정을 수행하는 혈당 측정부를 포함하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
상기 제1 분석부는,
상기 스펙트럼 차이도 지도를 기초로 잡음 분포 그래프를 생성하고, 상기 생성된 잡음 분포 그래프에서 소정의 백분위에 해당하는 백분위 점수를 추출하고, 상기 추출된 백분위 점수를 제1 기준값과 비교하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 혈당 측정 장치. - 제22항에 있어서,
상기 제1 분석부는,
상기 추출된 백분위 점수가 제1 기준값 이하인 경우에 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
상기 제1 분석부는,
고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 상기 스펙트럼 차이도 지도를 주파수 영역으로 변환하고, 주파수 영역으로 변환된 스펙트럼 차이도 지도에서 소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율을 제2 기준값과 비교하여 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한지 여부를 판단하는 혈당 측정 장치. - 제24항에 있어서,
상기 제1 분석부는,
소정의 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합과 전체 주파수 영역에서의 진폭 절대값의 합의 비율이 제2 기준값 이하인 경우 상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 적절한 것으로 판단하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
상기 제1 분석부는,
두 스펙트럼에 대하여 기준선 맞춤(baseline fitting)을 수행한 후, 두 스펙트럼 사이의 주파수 강도 차이를 적분함으로써 노이즈 값을 산출하고, 상기 노이즈 값을 기초로 상기 스펙트럼 차이도 지도를 생성하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
상기 분광기는,
근적외선을 조사하고, 상기 피검체에 흡수된 근적외선 흡광 스펙트럼을 획득하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
피부 스펙트럼 획득시 온도 또는 습도, 및 혈당 측정 장치의 움직임 정도 중 적어도 하나를 포함하는 획득 환경 지수를 측정하는 센서부;
상기 획득 환경 지수와 피부 스펙트럼들의 전체 유사도 사이의 상관관계를 분석하는 제2 분석부; 및
피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 동안, 피부 스펙트럼들의 전체 유사도와 양의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제3 기준값 이하인 경우, 또는 음의 상관관계에 있는 획득 환경 지수가 제4 기준값 이상인 경우에 소정의 경고 신호를 출력하는 출력부를 더 포함하는 혈당 측정 장치. - 제21항에 있어서,
상기 분광기는,
상기 복수의 피부 스펙트럼이 혈당 측정에 부적절한 것으로 판단되는 경우, 피부 스펙트럼을 추가적으로 획득하는 혈당 측정 장치.
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