KR20190023167A - 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

영상을 이용하여 혈액점도를 측정하는 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법은, 소스 영상에서 피부 영역을 검출하는 단계; 상기 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하는 단계; 상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하는 단계; 상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하는 단계; 상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하는 단계; 상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계; 및 상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득된다.

Description

영상을 이용한 혈액점도 측정 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR MEASURING BLOOD VISCOSITY USING IMAGE}
본 발명은 혈액점도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상을 이용하여 혈액점도를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
혈액점도는 주요 만성질환 중 고혈압, 당뇨, 고지혈증 등의 심혈관질환과 주로 연관된다. 심혈관질환 환자는 대체적으로 혈관이 좁아지고 혈액점도가 높아지는 특징을 나타낸다. 혈액점도는 다양한 장비들을 사용하여 측정될 수 있으며, 측정된 혈액점도는 심혈관질환 환자의 상태 확인 등에 활용될 수 있다.
혈액점도를 측정하는 기존의 장치로써 스캐닝 모세관 점도계(Scanning caillary viscometer)와 접촉식 생체신호 측정 장비가 있다.
스캐닝 모세관 점도계는 모세관이 포함된 U-형태의 일회용 튜브에 환자의 혈액을 직접 투석하여 점도를 측정한다. 이 기술은 사용자의 혈액점도를 측정하기 위해 사용자로부터 직접 채취한 혈액을 이용하며, 채취된 혈액과 함께 튜브 및 별도의 측정 장치를 사용한다.
접촉식 생체신호 측정 장치는 혈액을 직접 채취하지는 않는다. 다만, 이 기술은 사용자의 피부(손가락 등)에 접촉함으로써 맥파 신호를 산출하고, 이를 분석하여 혈액점도를 측정한다. 또한, 이 기술은 기본적으로 생체신호를 측정하는 검출 장치와 결과를 표시하는 디스플레이 장치를 이용한다. 검출 장치는 적외선 광원센서와 수광센서를 이용하여 모세혈관에 빛을 쏜 뒤 빛이 흡수 및 반사되는 양을 신호로 변환함으로써 데이터를 획득한다.
본 발명은 상술한 기존의 혈액점도 측정 장치들의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자의 혈액을 직접 채취하지 않고 비접촉식으로 피부 영상을 이용하여 혈액점도를 측정하는 방법 및 장치를 제공한다.
상술한 기술적 과제 해결을 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법은, 소스 영상에서 피부 관심 영역을 검출하는 단계; 상기 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하는 단계; 상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하는 단계; 상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하는 단계; 상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하는 단계; 상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계; 및 상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득된다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 혈관 탄성도 관련 상수를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 스프링 상수 K는 아래의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용의 수학식 2를 이용하여 산출된다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 혈액점도는 아래의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용의 수학식 3을 이용하여 산출된다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 상기 수학식 2를 이용하여 산출된 상기 제1 혈액점도가 부정형(Indeterminate Form)인 경우, 상기 수학식 2에 로피탈 정리를 적용하여 최종 혈액점도를 획득한다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 스프링 상수 K를 미리 정의된 제1 회귀분석 함수에 적용하여 제2 스프링 상수 K를 획득하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 산출된 상기 제1 혈액점도를 미리 정의된 제2 회귀분석 함수에 적용하여 제2 혈액점도를 획득하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제1 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득된 상기 제1 스프링 상수 K 및 PPG 측정기를 이용하여 획득된 제3 스프링 상수 K에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의된다.
본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 방법에 있어서, 상기 제2 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득한 상기 제1 혈액점도 및 PPG 측정기를 이용하여 획득한 제3 혈액점도에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의된다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 장치는, 소스 영상에서 피부 관심 영역을 검출하는 피부 영역 검출부; 상기 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하는 색상 데이터 평균값 획득부; 상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하는 맥파 신호 획득부; 상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하는 피크 검출부; 상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하는 파라미터 획득부; 상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하는 스프링 상수 K 획득부; 및 상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하는 혈액점도 획득부를 포함하고, 상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득된다.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 혈액점도 측정 장치는, 데이터를 저장하는 메모리; 상기 메모리를 제어하는 프로세서를 포함하는 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치로써, 상기 프로세서는, 소스 영상에서 피부 관심 영역을 검출하고, 상기 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하고, 상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하고, 상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하고, 상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하고, 상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하고, 상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하고, 상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득된다.
이하 설명하는 기술은 별도로 혈액을 채취할 필요없이 혈액점도를 측정할 수 있다.
이하 설명하는 기술은 비접촉식으로 맥파 신호를 획득하여 혈액점도를 측정할 수 있다.
이하 설명하는 기술은 혈액점도를 측정하기 위한 별도의 장비 없이 스마트폰과 같은 간단한 장치를 사용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상을 이용하여 혈액점도를 측정할 수 있다.
이하 설명하는 기술은 혈액점도를 산출하는 과정에서 회귀분석을 이용함으로써 정확성이 향상된 혈액점도를 측정할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치의 내부 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상을 이용하여 혈액점도 산출에 사용되는 파라미터를 획득하는 과정을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 회귀분석이 적용된 개선된 스프링 상수 K, 파라미터 및 회귀분석 식을 이용하여 개선된 혈액점도를 획득하는 과정을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상 및 PPG 장치 각각으로부터 획득된 스프링 상수 K에 회귀분석을 적용하여 개선된 스프링 상수 K 획득에 사용되는 회귀분석 식을 산출하고, 이를 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장하는 과정을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상 및 PPG 장치 각각으로부터 획득된 혈액점도에 회귀분석을 적용하여, 개선된 혈액점도 획득에 사용되는 회귀분석 식을 생성하고, 이를 혈액점도 회귀분석식 DB에 저장하는 과정을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치의 내부 블록도를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법의 순서도를 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 사람이 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "유닛" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.
또한, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
본 명세서에서 스프링 상수 K는 혈관의 탄성도와 관련된 상수로써, 스프링의 탄성도와는 무관하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치의 내부 블록도를 나타낸다.
이하에서는 설명의 편의를 위해, 본 명세서에서 제안하는 영상을 이용하여 혈액점도를 측정하는 장치를 '장치'로 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하면, 장치(1010)는 피부 영역 검출부(1020), 색상 데이터 평균값 획득부(1030), 맥파 신호 획득부(1040), 피크 검출부(1050), 파라미터 획득부(1060), 스프링 상수 K 획득부(1070) 및 혈액점도 획득부(1080)를 포함한다.
장치(1010)는 추가로 영상 촬영부(1090) 및 회귀분석 데이터베이스(1100)를 더 포함할 수 있다.
피부 영역 검출부(1020)는 일반 카메라 또는 적외선 카메라 등을 이용하여 촬영된 복수의 프레임을 갖는 소스 영상에서 피부 영역을 검출한다. 카메라는 장치에 내장될 수 있고, 또는 장치 외부의 별도의 카메라에 해당될 수 있다. 카메라가 내장된 경우, 장치는 영상 촬영부(1090)를 더 포함할 수 있다. 피부 영역 검출부(1020)는 피부 관심 영역 검출부로 지칭될 수도 있다.
색상 데이터 평균값 획득부(1030)는 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득한다. 즉, 장치는 혈액 점도 측정 과정에서 피부색을 이용한다. 피부 영역은 소스 영상에 포함된 전체 피부영역에 해당될 수 있고, 또는 사전에 설정된 특정 피부 영역에 해당될 수 있다. 특정 피부 영역은 피부 관심 영역으로 지칭될 수 있다. 일 예로, 색상 데이터 평균값 획득부(1030)는 사용자의 이마 또는 볼 영역의 색상 데이터를 이용하여 색상 데이터 평균값을 지속적으로 계산할 수 있다. 색상 데이터에 관한 자세한 사항은 후술한다.
맥파 신호 획득부(1040)는 색상 데이터 평균값에 BPF(band pass filter)를 적용하여 맥파 신호를 산출하여 획득한다.
피크 검출부(1050)는 맥파 신호 획득부(1040)에서 산출된 맥파 신호에서 피크 지점을 검출한다.
파라미터 획득부(1060)는 피크 검출부(1050)에서 검출된 피크 지점의 미분값과 진폭을 산출한다. 피크 지점의 미분값 및 진폭은 혈관 탄성도와 관련된 스프링 상수 K 및 혈액점도를 연산하는데 사용되는 파라미터에 해당한다.
스프링 상수 K 획득부(1070)는 파라미터 획득부에서 획득된 피크 지점의 미분값과 진폭을 이용하여 혈관 탄성도와 관련된 스프링 상수 K를 산출한다. 이하에서, 스프링 상수 K는 혈관 탄성도 관련 상수로도 지칭될 수 있다.
혈관의 탄성도는 혈액점도와 관련된다. 일 예로, 고지혈증 등의 질환으로 인해 혈관 내의 혈액이 원활하게 순환되지 않는 경우, 혈액점도는 증가하며 혈관 탄성도는 감소한다. 본 발명에서 혈액점도는 혈관 탄성도 관련 상수를 수식의 변수로 이용하여 획득될 수 있다. 장치는 영상의 색상 데이터에 기반하여 혈관 탄성도 관련 상수를 산출하고, 이를 혈액점도 측정에 이용한다.
혈액점도 획득부(1080)는, 스프링 상수 K 획득부(1070)에서 획득된 스프링 상수 K 및 파라미터 획득부(1060)에서 획득된 미분값과 진폭을 이용하여 혈액점도를 산출한다.
영상 촬영부(1090)는, 상술한 바와 같이, 장치에 카메라가 내장된 경우 카메라를 이용함으로써 소스 영상을 획득할 수 있다. 소스 영상은 혈액 점도 측정을 원하는 사용자의 얼굴을 포함할 수 있다.
장치에 포함된 상술한 각 부에 관한 구체적인 사항은 후술한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상을 이용하여 혈액점도 산출에 사용되는 파라미터를 획득하는 과정을 나타낸다.
장치는 소스 영상을 획득한다(S2010). 장치가 카메라를 내장하고 있는 경우, 영상 촬영부가 카메라를 이용하여 소스 영상을 획득할 수 있다. 소스 영상은 시간의 흐름에 따른 복수의 프레임을 포함한다. 소스 영상은 사용자의 얼굴이 촬영된 영상에 해당될 수 있다. 카메라는 일반 카메라 또는 적외선 카메라 등에 해당될 수 있다. 카메라가 적외선 카메라인 경우, 장치는 주/야간에 관계없이 소스 영상을 획득하고, 이를 이용하여 혈액 점도를 측정할 수 있다. 또한, 장치는 별도의 외부 장치나 서버에 미리 저장된 영상을 수신하여 소스 영상으로 이용할 수 있다. 이 경우, 장치는 통신부를 더 포함할 수 있고, 다양한 통신 방법에 의해 소스 영상을 수신할 수 있다.
피부 영역 검출부는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출한다(S2020). 그 뒤 피부 영역 검출부는 얼굴 영역에서 피부 영역을 검출한다(S2030). 피부 영역 검출부는 별도의 얼굴 영역 검출 없이 소스 영상에서 곧바로 피부 영역을 검출할 수도 있다. 피부 영역 검출부는 피부 관심 영역 검출부로 지칭될 수 있다.
피부 영역 검출부는 피부 영역 중 색상 데이터를 추출할 일부 영역을 피부 관심 영역으로 검출할 수 있다(S2040). 피부 관심 영역은 피부 영역의 일부 영역으로써 색상 데이터 평균값 산출에 사용되는 영역이다. 피부 관심 영역은 사용자의 상태를 파악하기 용이한 영역 또는 맥파 측정에 용이한 영역 등으로 지정될 수 있다. 일 예로, 피부 관심 영역은 사용자의 볼 영역 또는 이마 영역으로 지정될 수 있다. 피부 영역 검출부는 피부 관심 영역을 영상 촬영 전 미리 지정할 수도 있다. 피부 관심 영역의 위치와 크기는 변경될 수 있다.
색상 데이터 평균값 획득부는 검출된 피부 관심 영역에서 색상 데이터 평균값을 산출하여 획득한다(S2050). 색상 데이터 평균값 획득부는 피부 영역(또는 피부 관심 영역)에서 일정시간 동안 시간의 흐름에 따른 색상 데이터 평균값을 지속적으로 산출한다.
색상 데이터 평균값 획득부는 피부 영역 전체를 이용하여 색상 데이터 평균값을 산출할 수 있다. 또는 색상 데이터 평균값 획득부는 피부 영역 중 서로 다른 복수의 대상 영역에서 각각 색상 데이터를 획득하고, 각 색상 데이터를 이용하여 색상 데이터 평균값을 획득할 수 있다.
본 발명은 다양한 색상 체계의 색상 데이터를 사용할 수 있다. 일 예로, 색상 데이터는 RGB 색상 체계를 기준으로 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나의 색상 데이터 평균값을 사용할 수 있다. 색상 데이터 평균값 획득부는 RGB 색상 체계를 다른 색상 체계로 변환할 수 있다. 예컨대, 색상 데이터 평균값 획득부는 RGB 색상 체계를 YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계로 변환할 수 있다. 이 경우 색상 데이터는 주변 환경(조도 등)에 영향을 적게 받는 색차 성분 중 하나를 이용할 수 있다. YCbCr의 경우, Cb값 또는 Cr값 중 적어도 하나가 이용될 수 있다. YCgCo의 경우, Cg값 또는 Co값 중 적어도 하나가 이용될 수 있다.
일 예로, 색상 데이터 평균값 획득부가 RGB 색상 체계를 갖는 소스 영상을 아래의 수학식 1을 이용하여 YCgCo 색상 체계로 변경할 수 있다.
Figure pat00001
다른 예로, 도 2에 도시되지는 않았으나, 소스 영상이 적외선 카메라로 촬영된 적외선 영상인 경우, 색상 데이터 평균값 획득부는 피부 영역에서 Gray 색상 데이터 평균값을 추출하여 이용할 수 있다.
나아가 색상 데이터 평균값 획득부는 두 개의 색차 성분 중 조도의 변화에 보다 강인한 색차를 이용할 수 있다. 예컨대, 색상 데이터 평균값 획득부는 YCgCo 색상 체계 중 Cg값 만을 이용할 수 있다. 이 경우 색상 데이터 평균값 획득부는 피부 영역의 Cg 색상 데이터의 평균값을 색상 데이터로 추출할 수 있다.
색상 데이터는 RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계에서 적어도 하나 이상의 색 성분에 가중치를 적용하여 조합한 값일 수도 있다. 색 성분을 조합하는 경우 색상 데이터는 색상 체계 및 색 성분의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 값을 합산한 값일 수도 있다.
이하에서는 별도의 언급이 없는 한, 본 발명의 색상 데이터 평균값 획득부가 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, 그 중 Cg 색상 데이터 평균값을 산출하여 혈액 점도 측정에 이용하는 것을 기준으로 설명한다.
맥파 신호 획득부는 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용함으로써 맥파 신호를 획득하고, 피크 검출부는 맥파 신호의 피크 지점을 검출한다(S2060). 이하에서 구체적으로 살펴본다.
먼저, 맥파 신호 획득부는 색상 데이터 평균값에 FFT(Fast Fourier Transform)을 적용함으로써 주파수 영역의 신호를 획득한다. 그 후, 맥파 신호 획득부는 획득된 주파수 영역 신호에서 최대 파워값을 갖는 특정 주파수를 디텍팅하고, 상기 특정 주파수에 BPF를 적용하여 맥파 신호를 획득한다. 맥파 신호는 최대 파워값을 갖는 주파수 성분에 대응되는 주기를 갖는다.
사람의 분당 맥박수는 정상적인 경우 안정 또는 흥분 상태에 따라 약 40 에서 200까지 측정될 수 있다. 이 수치에 기초하여, 맥파 신호 획득부는 주파수를 관찰하는 범위를, 분당 맥박수 40 내지 200에 대응되는 0.67Hz 내지 3.34Hz 범위로 제한할 수 있다. 맥파 신호 획득부는 지정된 관찰 주파수 범위 내에서 최대 파워값을 갖는 주파수를 디텍팅할 수 있다. 관찰 주파수 범위는 미리 지정될 수 있고, 측정 대상자의 신체 특성, 측정 환경 등에 따라 변경될 수 있다.
피크 검출부는 맥파 신호 획득부에서 산출된 맥파 신호의 피크 지점을 검출한다.
파라미터 획득부는 피크 검출부에서 검출된 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S2070). 파라미터 획득부는 피크 지점의 진폭을 획득하고, 동일 피크 지점에서 1차 미분 및 2차 미분을 수행함으로써 피크 지점의 1차 미분값 및 2차 미분값을 산출하여 획득한다(S2080). 피크 지점의 진폭 및 1,2차 미분값은 후술할 혈액 점도와 혈관 탄성도 관련 상수(스프링 상수 K)를 연산하는 수식의 파라미터에 해당한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 회귀분석이 적용된 개선된 스프링 상수 K, 파라미터 및 회귀분석 식을 이용하여 개선된 혈액점도를 획득하는 과정을 나타낸다.
맥파 신호 획득부는 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 산출하고, 획득한다(S3010). 파라미터 획득부는 맥파 신호의 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S3020). 그 후, 파라미터 획득부는 맥파 신호에서 피크 지점의 진폭, 1차 미분값 및 2차 미분값을 파라미터로써 산출한다(S3030). 이 과정들은 상술한 도 2와 관련된 설명의 S2060, S2070 및 S2080과 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
스프링 상수 K 획득부는 파라미터 획득부에서 획득된 피크 지점의 진폭 및 2차 미분값을 이용하여 스프링 상수 K를 연산한다(S3040). 스프링 상수 K는 혈관 탄성도 관련 상수로도 지칭될 수 있다. 스프링 상수 K는 혈액 점도 변화와 이에 대응하는 혈관 탄성의 직선 변위(또는 회전 변위)의 비를 나타낸다. 즉, 스프링 상수 K는 혈관 탄성도와 관련된 상수로써, 후술하는 혈액 점도 산출에 이용된다. 이하에서 혈액 점도와 스프링 상수 K의 획득은 아래의 수학식들을 이용하여 변수들의 연산으로 산출되는 것을 의미한다.
일 예로, 스프링 상수 K는 아래의 수학식 2를 이용하여 획득될 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2에서, K는 스프링 상수 K를 나타내고, Y는 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값을 나타내며, A는 맥파 신호 피크 지점의 진폭을 나타낸다. 스프링 상수 K는 피크 지점에서의 2차 미분값과 진폭의 비를 이용하여 산출된다.
스프링 상수 K 획득부는, 수학식 2를 이용하여 획득된 스프링 상수 K를 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장된 회귀분석 식에 적용하여 개선된 스프링 상수 K를 획득할 수 있다(S3050). 이 경우, 장치는 회귀분석 데이터베이스를 더 포함할 수 있고, 회귀분석 식은 회귀분석 데이터베이스에 미리 저장되어 있을 수 있다.
혈액점도 획득부는 스프링 상수 K 획득부에서 획득된 스프링 상수 K 및 파라미터 획득부에서 획득된 파라미터를 이용하여 혈액 점도를 산출하여 획득한다(S3060). 일 예로, 혈액점도 획득부는 아래의 수학식 3을 이용하여 혈액 점도를 획득할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3에서, K는 스프링 상수 K를 나타내고, A는 맥파 신호 피크 지점의 진폭을 나타낸다. X는 맥파 신호 피크 지점의 1차 미분값을 나타내며, Y는 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값을 나타낸다.
수학식 3에서 사용되는 스프링 상수 K는 상술한 회귀분석이 적용된 개선된 스프링 상수 K가 이용될 수 있고, 회귀분석이 적용되지 않은 스프링 상수 K가 이용될 수도 있다. 개선된 스프링 상수 K를 수학식 3의 변수로 이용하는 경우, 장치는 개선된 혈액점도를 획득할 수 있다.
수학식 3을 이용하여 산출된 혈액점도 값이 부정형(Indeterminate Form)인 경우, 혈액점도 획득부는 수학식 3에 로피탈 정리를 적용하여 혈액 점도를 획득한다.
혈액점도 획득부는, 수학식 3을 이용하여 산출된 혈액점도에 혈액점도 회귀분석 식 DB에 저장된 회귀분석 함수 식에 적용하여 개선된 혈액점도를 산출할 수 있다(S3070).
혈액점도 산출 과정에서 회귀분석 식을 이용하는 경우, 장치는 회귀분석 데이터베이스를 더 포함할 수 있다(도 1 참조). 회귀분석 데이터베이스는 회귀분석과 관련되고 회귀분석 과정에 사용되는 다양한 데이터들을 저장할 수 있다. 회귀분석 데이터베이스는 개선된 스프링 상수 K 획득에 사용되는 스프링 상수 K 회귀분석 식 및/또는 개선된 혈액점도 획득에 사용되는 혈액점도 회귀분석 식을 미리 저장할 수 있다. 회귀분석 데이터베이스는 회귀분석 DB로도 지칭될 수 있다.
회귀분석 데이터베이스는 각각 별도의 데이터베이스인, '스프링 상수 K 회귀분석 식 DB' 및 '혈액점도 회귀분석 식 DB'를 포함할 수도 있다. 이 경우 스프링 상수 K 회귀분석 식은 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장될 수 있고, 혈액점도 회귀분석 식은 혈액점도 회귀분석 식 DB에 저장될 수 있다. 또한, 회귀분석 데이터베이스는 스프링 상수 K를 저장하는 '스프링 상수 K DB' 및 혈액점도를 저장하는 '혈액점도 DB'를 더 포함할 수 있다. 회귀분석에 대한 자세한 사항은 후술한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상 및 PPG 장치 각각으로부터 획득된 스프링 상수 K에 회귀분석을 적용하여 개선된 스프링 상수 K 획득에 사용되는 회귀분석 식을 산출하고, 이를 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장하는 과정을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 스프링 상수 K 회귀분석 식은, 피부 영상 및 PPG 측정기를 이용하여 각각 산출된 스프링 상수 K를 이용하여 획득될 수 있다.
이하에서, 피부 영상에서 산출된 스프링 상수 K는 '영상 스프링 상수 K'로 지칭될 수 있고, PPG 장치에서 산출된 스프링 상수 K는 'PPG 스프링 상수 K'로 지칭될 수 있다. 또한, 이하에서 피부 영상을 이용하여 획득된 맥파 신호는 '영상 맥파 신호'로 지칭될 수 있고, PPG 장치를 이용하여 획득된 맥파 신호는 'PPG 맥파 신호'로 지칭될 수 있다.
먼저, 영상 맥파 신호 이용하는 영상 스프링 상수 K가 획득되는 과정을 설명한다.
맥파 신호 획득부는 피부 영상의 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득한다(S4010). 파라미터 획득부는 맥파 신호의 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S4020). 파라미터 획득부는 맥파 신호의 피크 지점의 진폭, 1차 미분값 및 2차 미분값을 파라미터로써 산출한다(S4030). 스프링 상수 K 획득부는 피크 지점의 진폭과 2차 미분값을 이용하여 스프링 상수 K를 산출한다(S4040). S4010, S4020 및 S4030 단계들은 각각 상술한 도 2와 관련된 설명의 S2060, S2070 및 S2080 단계와 동일하게 수행될 수 있고, S4040 과정은 도 3과 관련된 설명의 S3040 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
장치는 피부 영상을 이용하여 획득한 영상 스프링 상수 K를 스프링 상수 K DB에 저장한다(S4050). 이하에서, 영상 스프링 상수 K로 형성된 스프링 상수 K DB를 '영상 스프링 상수 K DB'로 지칭할 수 있다. 영상 스프링 상수 K DB는 피부 영상에서 획득된 스프링 상수 K를 저장한다. 영상 스프링 상수 K DB는 '피부 영상에서 획득된 스프링 상수 K DB'로도 지칭될 수 있다.
PPG 맥파 신호를 이용하는 PPG 스프링 상수 K가 획득되는 과정을 설명한다.
장치는 PPG 장치를 이용하여 측정된 맥파 신호를 획득한다(S4060). 장치는 외부의 PPG 장치로부터 맥파 신호 데이터를 수신할 수 있다. 이 경우, 장치는 외부의 장치와 유/무선으로 데이터를 송수신할 수 있는 통신부를 더 포함할 수 있고, PPG 맥파 신호의 수신은 통신부에 의해 수행될 수 있다. 통신부는 다양한 통신 방법을 사용할 수 있다. 또한, 본 발명의 혈액점도 측정 장치와 PPG 장치의 데이터 송수신 능력에 따라 통신 방식이 결정될 수도 있다.
파라미터 획득부는 PPG 맥파 신호의 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S4070). 파라미터 획득부는 PPG 맥파 신호의 피크 지점의 진폭, 1차 미분값 및 2차 미분값을 파라미터로써 획득한다(S4080). 스프링 상수 K 획득부는 피크 지점의 진폭과 2차 미분값을 이용하여 PPG 스프링 상수 K를 획득한다(S4090). S4070 및 S4080 단계들은 각각 상술한 도 2와 관련된 설명의 S2070 및 S2080 단계와 동일하게 수행될 수 있고, S4090 과정은 도 3과 관련된 설명의 S3040 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
장치는 PPG 장치를 이용하여 획득한 PPG 스프링 상수 K를 스프링 상수 K DB에 저장한다(S4100). 이하에서, PPG 스프링 상수 K로 형성된 스프링 상수 K DB는 'PPG 스프링 상수 K DB'로 지칭될 수 있다. PPG 스프링 상수 K DB는 PPG 장치를 사용하여 획득된 스프링 상수 K를 저장하며, 'PPG 장치에서 획득된 스프링 상수 K DB"로도 지칭될 수 있다.
영상 스프링 상수 K DB 및 PPG 스프링 상수 K DB는 모두 스프링 상수 K DB에 포함된다. 스프링 상수 K DB는 회귀분석 데이터베이스에 포함된다.
장치는 영상 스프링 상수 K DB 및 PPG 스프링 상수 K DB에 회귀분석을 적용하여 회귀분석 식(회귀 직선 또는 곡선)를 산출한다(S4110). 장치는 산출된 회귀분석 식을 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장한다(S4120). 장치는 산출된 회귀분석 식을 회귀분석 데이터베이스에 곧바로 저장할 수도 있다.
이하에선 회귀분석에 대해 설명한다.
회귀분석 식은 회귀 직선 또는 회귀 곡선을 의미한다. 회귀 직선은 상관도(Scatter diagram) 상의 점집합을 직선으로 대표시켜 구한 직선이다. 회귀 직선은 두 변량 사이의 관계를 나타낸다. 장치는 동일 영역에 대한 영상 스프링 상수 K DB와 PPG 스프링 상수 K DB를 이용하여 회귀 직선 식을 도출할 수 있다. 일 예로, 회귀 직선 식은 아래의 수학식 4로 나타낼 수 있다.
Figure pat00004
일 예로, 수학식 4에서 y가 개선된 스프링 상수 K인 경우, x는 피부 영상으로부터 획득된 영상 스프링 상수 K에 해당한다. 다른 예로, y가 개선된 혈액점도인 경우, x는 피부 영상으로부터 획득된 혈액점도에 해당한다. 상수 a 또는 b는 사용되는 데이터에 따라 값이 변경될 수 있다.
아래의 표 1은 개선된 스프링 상수 K와 개선된 혈액점도 획득에 사용되는 회귀 직선 식의 일 예이다.
Figure pat00005
개선된 혈액 점도 획득 과정에 관한 자세한 사항은 후술한다.
회귀 곡선은 상관도 상의 점집합을 직선이 아닌 곡선으로 대표시켜 구한 곡선이다. 회귀 곡선은 두 변량 사이의 관계를 나타낸다. 장치는 영상 스프링 상수 K DB와 PPG 스프링 상수 K DB를 이용하여 회귀 곡선 식을 도출할 수 있다. 일 예로, 회귀 곡선 식은 아래의 수학식 5로 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
일 예로, 수학식 4에서 y가 개선된 스프링 상수 K인 경우, x는 피부 영상으로부터 획득된 영상 스프링 상수 K에 해당한다. 다른 예로, y가 개선된 혈액점도인 경우, x는 피부 영상으로부터 획득된 혈액점도에 해당한다. 상수 a, b 또는 c는 사용되는 데이터에 따라 값이 변경될 수 있다.
아래의 표 2는 개선된 스프링 상수 K와 개선된 혈액점도 획득에 사용되는 회귀 곡선 식의 일 예이다.
Figure pat00007
개선된 혈액점도 산출에 사용되는 회귀분석 식을 마련하는 과정에 대한 자세한 사항은 후술한다.
아래의 표 3은 복수의 피험자에 대한, PPG 장치 및 피부 영상을 각각 이용하여 획득한 스프링 상수 K 및 평균 오차율의 일 예를 나타낸다.
Figure pat00008
표 3을 참조하면, 피부 영상을 이용하여 획득한 스프링 상수 K와 PPG 장치를 이용하여 획득한 스프링 상수 K의 값의 오차율은 4.64%를 나타낸다.
아래의 표 4는 표 3의 데이터에 회귀분석을 적용하여 산출된 스프링 상수 K 값의 평균 오차율의 일 예를 나타낸다.
Figure pat00009
표 4를 참조하면, 회귀 직선과 회귀 곡선에 산출된 스프링 상수 K를 적용한 경우 오차율이 개선된 것을 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 피부 영상 및 PPG 장치 각각으로부터 획득된 혈액점도에 회귀분석을 적용하여, 개선된 혈액점도 획득에 사용되는 회귀분석 식을 생성하고, 이를 혈액점도 회귀분석 식 DB에 저장하는 과정을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 혈액점도 회귀분석 식은, 피부 영상 및 PPG 측정기를 이용하여 각각 산출하여 획득된 혈액점도를 이용하여 획득될 수 있다.
이하에서, 피부 영상에서 획득된 혈액점도는 '영상 혈액점도'로 지칭될 수 있고, PPG 장치에서 획득된 혈액점도는 'PPG 혈액점도'로 지칭될 수 있다.
먼저, 영상 맥파 신호 이용하는 영상 혈액점도가 획득되는 과정을 설명한다.
맥파 신호 획득부는 피부 영상의 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득한다(S5010). 파라미터 획득부는 맥파 신호의 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S5020). 파라미터 획득부는 맥파 신호의 피크 지점의 진폭, 1차 미분값 및 2차 미분값을 파라미터로써 산출한다(S5030). 스프링 상수 K 획득부는 피크 지점의 진폭과 2차 미분값을 이용하여 스프링 상수 K를 산출한다(S5040). S5010, S5020 및 S5030 단계들은 각각 상술한 도 2와 관련된 설명의 S2060, S2070 및 S2080 단계와 동일하게 수행될 수 있고, S5040 과정은 도 3과 관련된 설명의 S3040 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
장치는 스프링 상수 K를 스프링 상수 K 회귀분석 식 DB에 저장된 회귀분석 식에 적용하여 개선된 스프링 상수 K를 산출할 수 있다(S5050). 회귀분석에 관한 자세한 사항은 상술한 도 4와 관련된 설명을 참조한다. 장치는 회귀분석이 적용된 개선된 스프링 상수 K를 이용함으로써 개선된 혈액점도를 산출할 수 있다.
혈액 점도 획득부는 피크 지점에서 획득된 파라미터(진폭 및 1,2차 미분값)과 스프링 상수 K를 이용하여 혈액점도를 산출한다(S5060). 이 경우, 스프링 상수 K는 회귀분석이 적용된 개선된 스프링 상수 K에 해당될 수도 있다. 혈액점도 산출에 관한 자세한 사항은 도 3의 S3060 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
장치는 피부 영상을 이용하여 획득한 영상 혈액점도를 혈액점도 DB에 저장한다(S5070). 이하에서, 피부 영상으로부터 획득된 혈액점도로 형성된 혈액점도 DB는 '영상 혈액점도 DB'로 지칭될 수 있다. '영상 혈액점도 DB'는 '피부 영상에서 획득된 혈액점도 DB'로 지칭될 수도 있다. 다른 예로, 장치는 영상 혈액점도를 곧바로 회귀분석 데이터베이스에 저장할 수도 있다.
PPG 맥파 신호를 이용하는 PPG 혈액점도가 획득되는 과정을 설명한다.
장치는 PPG 장치를 이용하여 측정된 맥파 신호를 획득한다(S5080). 이 과정은 도 4의 S4060 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다. 파라미터 획득부는 PPG 맥파 신호의 피크 지점에서 1,2차 미분을 적용한다(S5090). 파라미터 획득부는 PPG 맥파 신호의 피크 지점의 진폭, 1차 미분값 및 2차 미분값을 산출하여 파라미터로써 산출한다(S5100). 스프링 상수 K 획득부는 피크 지점의 진폭과 2차 미분값을 이용하여 스프링 상수 K를 산출한다(S5110). 이 스프링 상수 K는 PPG 스프링 상수 K에 해당한다. S5090 및 S5100 단계들은 각각 상술한 도 2와 관련된 설명의 S2070 및 S2080 단계와 동일하게 수행될 수 있고, S5110 과정은 도 3과 관련된 설명의 S3040 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
혈액 점도 획득부는 피크 지점에서 획득된 파라미터(진폭 및 1,2차 미분값)과 스프링 상수 K를 이용하여 혈액점도를 산출한다(S5120). 이 혈액 점도는 PPG 혈액점도에 해당한다. 혈액점도 산출에 관한 자세한 사항은 도 3의 S3060 단계와 동일하게 수행될 수 있어 구체적인 설명을 생략한다.
장치는 PPG 장치를 이용하여 획득한 PPG 혈액점도를 혈액점도 DB에 저장한다(S5130). 이하에서, PPG 장치로부터 획득된 혈액점도로 형성된 혈액점도 DB는 'PPG 혈액점도 DB'로 지칭될 수 있다. 'PPG 혈액점도 DB'는 'PPG 장치에서 획득된 혈액점도 DB'로도 지칭될 수 있다. 장치는 PPG 혈액점도를 곧바로 회귀분석 데이터베이스에 저장할 수도 있다.
영상 혈액점도 DB 및 PPG 혈액점도 DB는 모두 혈액점도 DB에 포함된다. 혈액점도 DB는 회귀분석 데이터베이스에 포함된다.
혈액점도 회귀분석 식을 획득에 사용되는 회귀분석에 대한 수식 등 자세한 사항은 상술한 도 4의 스프링 상수 K 회귀분석 식 획득에 관한 설명을 참조한다.
장치는 영상 혈액점도 DB 및 PPG 혈액점도 DB에 회귀분석을 적용하여 회귀분석 식(회귀 직선 또는 곡선)을 산출한다(S5140). 장치는 산출된 회귀분석 함수를 혈액점도 회귀분석 식 DB에 저장한다(S5150). 장치는 산출된 회귀분석 식을 회귀분석 데이터베이스에 곧바로 저장할 수도 있다.
아래의 표 5는, 복수의 피험자에 대한, PPG 장치 및 피부 영상을 각각 이용하여 획득한 혈액점도 및 평균 오차율의 일 예를 나타낸다.
Figure pat00010
표 5를 참조하면, 피부 영상을 이용하여 획득한 혈액점도와 PPG 장치를 이용하여 획득한 혈액점도의 값의 평균 오차율은 6.71%를 나타낸다.
아래의 표 6는 표 5의 데이터에 회귀분석을 적용하여 산출된 혈액점도의 평균 오차율의 일 예를 나타낸다.
Figure pat00011
표 6를 참조하면, 회귀 직선과 회귀 곡선에 산출된 혈액점도를 적용한 경우 오차율이 개선된 것을 확인할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치의 내부 블록도를 나타낸다.
장치(6010)는 스마트폰과 같은 스마트 디바이스, PC, 또는 사용자 단말 등에 해당될 수 있고, 별도의 하드웨어를 갖는 혈액점도 측정 모듈에 해당될 수 있다. 장치(6010)가 별도의 하드웨어 모듈이 없는 스마트 디바이스, PC, 또는 사용자 단말인 경우, 상술한 각 부가 수행하는 동작들은 스마트 디바이스 등에 포함된 프로세서(6040)에 의해 수행될 수 있다.
장치(6010)는 데이터를 저장하는 메모리(6020) 및 메모리(6020)를 제어하는 프로세서(6040)를 포함할 수 있다. 장치(6010)는 카메라(6030)를 더 포함할 수 있다. 장치(6010)는 필요에 따라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다.
프로세서(6040)는 상술한 피부 영역 검출부가 소스 영상에서 피부 영역을 검출하도록 제어할 수 있다. 프로세서(6040)는 상술한 색상 데이터 평균값 획득부, 맥파 신호 획득부, 피크 검출부, 파라미터 획득부, 스프링 상수 K 획득부 및 혈액 점도 획득부가 각 연산을 수행하도록 제어할 수 있다. 프로세서(6040)는 메모리(6020)에 저장된 데이터를 사용하여 상술한 연산을 수행할 수 있다.
장치(6010)가 카메라(6030)를 더 포함하는 경우, 프로세서(6040)는 상술한 영상 촬영부가 카메라를 이용하여 소스 영상을 촬영하도록 제어할 수 있다. 장치(6010)가 통신부를 더 포함하는 경우, 프로세서(6040)는 상술한 통신부가 PPG 장치로부터 데이터를 수신하도록 제어할 수 있다.
메모리(6020)는 프로세서(6040)와 연결되어, 프로세서(6040)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. 메모리(6020)는 장치에 포함된 상술한 각 부에서 출력된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(6020)는 소스 영상, 피부 영역 검출부에서 획득된 피부 영역, 피부 영역에서 선택된 피부 관심 영역 및 색상 데이터 평균값 획득부에서 산출된 색상 데이터 평균값을 저장할 수 있다. 메모리(6020)는 맥파 신호 획득부가 산출한 맥파 신호, 피크 검출부가 검출한 맥파 신호의 피크, 및 파라미터 획득부에서 산출한 파라미터(진폭, 1,2차 미분값)를 저장할 수 있다. 메모리(6020)는 연산으로 획득된 스프링 상수 K 및 혈액 점도를 저장할 수 있다. 장치(6010)가 영상 촬영부를 포함하는 경우, 메모리(6020)는 카메라(6030)에 의해 촬영된 소스 영상을 저장할 수 있다. 장치(6010)가 회귀분석 데이터베이스를 포함하는 경우, 메모리(6020)는 회귀분석 데이터베이스에 저장된 스프링 상수 K, 혈액점도, 회귀분석 식 등 회귀분석 관련된 데이터들을 저장할 수 있다.
프로세서(6040)는, 소스 영상에서 피부 영역(또는 피부 관심 영역)을 검출하고, 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 산출하고, 색상 데이터 평균값에 BPF를 적용하여 맥파 신호를 획득하고, 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하고, 피크 지점의 미분값 및 진폭을 산출하고, 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 제1 스프링 상수 K를 산출하고, 제1 스프링 상수 K, 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 제1 혈액점도를 산출할 수 있다. 프로세서(6040)의 구체적인 동작은 상술한 도 1 내지 3과 관련된 설명에 기재된 각 부의 수행 방법과 동일한 방법으로 수행될 수 있다.
메모리(6020)는 프로세서(6040)의 내부에 포함되거나 또는 프로세서(6040)의 외부에 설치되어 프로세서(6040)와 공지의 수단에 의해 연결될 수 있다.
프로세서(6040)는 상술한 도면의 설명에 따른 본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 상술한 본 발명의 다양한 실시예에 따른 장치(6010)의 동작을 구현하는 모듈이 메모리(6020)에 저장되고, 프로세서(6040)에 의해 실행될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법의 순서도를 나타낸다.
장치는 소스 영상에서 피부 영역을 검출한다(S7010). 장치는 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 획득한다(S7020). 장치는 색상 데이터 평균값에 BPF를 적용하여 맥파 신호를 획득한다(S7030). 장치는 맥파 신호에서 피크 지점을 검출한다(S7040). 장치는 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득한다(S7050). 장치는 미분값과 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득한다(S7060). 장치는 제1 스프링 상수 K, 미분값 및 진폭을 이용하여 제1 혈액점도를 획득한다(S7070). 미분값은 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 제1 스프링 상수 K는 2차 미분값과 진폭의 비를 이용하여 산출된다. 각 단계의 구체적인 내용은 상술한 도 1 내지 도 3과 관련된 설명을 참조한다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 상술한 기술에 포함된 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하다. 상술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서, 당해 기술분야의 통상의 기술자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 상술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
1010: 장치
1020: 피부 영역 검출부
1030: 색상 데이터 평균값 획득부
1040: 맥파 신호 획득부
1050: 피크 검출부
1060: 파라미터 획득부
1070: 스프링 상수 K 획득부
1080: 혈액 점도 획득부
1090: 영상 촬영부
1100: 회귀분석 데이터베이스

Claims (18)

  1. 소스 영상에서 피부 영역을 검출하는 단계;
    상기 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하는 단계;
    상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하는 단계;
    상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하는 단계;
    상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하는 단계;
    상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 스프링 상수 K는 아래의 수학식 1을 이용하여 산출되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00012

    (K: 제1 스프링 상수 K, Y: 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값, A: 맥파 신호 피크 지점의 진폭)
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 혈액점도는 아래의 수학식 2를 이용하여 산출되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
    [수학식 2]
    Figure pat00013

    (K: 제1 스프링 상수 K, A: 맥파 신호 피크 지점의 진폭, X: 맥파 신호 피크 지점의 1차 미분값, Y: 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값)
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 상기 수학식 2를 이용하여 산출된 상기 제1 혈액점도가 부정형(Indeterminate Form)인 경우, 상기 수학식 2에 로피탈 정리를 적용하여 최종 혈액점도를 획득하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 스프링 상수 K를 획득하는 단계에 있어서, 상기 제1 스프링 상수 K를 미리 정의된 제1 회귀분석 함수에 적용하여 제2 스프링 상수 K를 획득하는 단계를 더 포함하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 혈액점도를 획득하는 단계에 있어서, 산출된 상기 제1 혈액점도를 미리 정의된 제2 회귀분석 함수에 적용하여 제2 혈액점도를 획득하는 단계를 더 포함하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 제1 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득된 상기 제1 스프링 상수 K 및 PPG 측정기를 이용하여 획득된 제3 스프링 상수 K에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제2 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득한 상기 제1 혈액점도 및 PPG 측정기를 이용하여 획득한 제3 혈액점도에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 방법.
  9. 소스 영상에서 피부 영역을 검출하는 피부 영역 검출부;
    상기 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하는 색상 데이터 평균값 획득부;
    상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하는 맥파 신호 획득부;
    상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하는 피크 검출부;
    상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하는 파라미터 획득부;
    상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관의 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하는 스프링 상수 K 획득부; 및
    상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하는 혈액점도 획득부를 포함하고,
    상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 스프링 상수 K 획득부는, 아래의 수학식 3을 이용하여 상기 제1 스프링 상수 K를 산출하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
    [수학식 3]
    Figure pat00014

    (K: 제1 스프링 상수 K, Y: 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값, A: 맥파 신호 피크 지점의 진폭)
  11. 제9항에 있어서,
    상기 혈액점도 획득부는, 아래의 수학식 4를 이용하여 상기 제1 혈액점도를 산출하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
    [수학식 4]
    Figure pat00015

    (K: 제1 스프링 상수 K, A: 맥파 신호 피크 지점의 진폭, X: 맥파 신호 피크 지점의 1차 미분값, Y: 맥파 신호 피크 지점의 2차 미분값)
  12. 제11항에 있어서,
    상기 혈액점도 획득부는, 상기 수학식 4를 이용하여 획득한 상기 제1 혈액점도가 부정형(Indeterminate Form)인 경우, 상기 수학식 4에 로피탈 정리를 적용하여 최종 혈액점도를 산출하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    회귀분석 함수가 저장된 회귀분석 데이터베이스를 더 포함하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 회귀분석 데이터베이스에 제1 회귀분석 함수가 저장되며, 상기 스프링 상수 K 획득부는 상기 제1 스프링 상수 K를 상기 제1 회귀분석 함수에 적용하여 제2 스프링 상수 K를 획득하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 회귀분석 데이터베이스에 제2 회귀분석 함수가 저장되며, 상기 혈액점도 획득부는 상기 제1 혈액점도를 상기 제2 회귀분석 함수에 적용하여 제2 혈액점도를 획득하는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제1 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득한 상기 제1 스프링 상수 K 및 PPG 측정기를 이용하여 획득한 제3 스프링 상수 K에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 제2 회귀분석 함수는, 상기 피부 영역을 이용하여 획득한 상기 제1 혈액점도 및 PPG 측정기를 이용하여 획득한 제3 혈액점도에 대한 회귀분석에 의해 미리 정의되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
  18. 데이터를 저장하는 메모리;
    상기 메모리를 제어하는 프로세서를 포함하는 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치로써, 상기 프로세서는,
    소스 영상에서 피부 영역을 검출하고,
    상기 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 획득하고,
    상기 색상 데이터 평균값에 BPF(Band Pass Filter)를 적용하여 맥파 신호를 획득하고,
    상기 맥파 신호에서 피크 지점을 검출하고,
    상기 피크 지점의 미분값 및 진폭을 획득하고,
    상기 미분값과 상기 진폭을 이용하여 혈관 탄성도와 관련된 상수인 제1 스프링 상수 K를 획득하고,
    상기 제1 스프링 상수 K, 상기 미분값 및 상기 진폭을 이용하여 혈액의 점도를 나타내는 제1 혈액점도를 획득하고,
    상기 미분값은 상기 피크 지점에서의 1차 미분값 및 2차 미분값을 포함하며, 상기 제1 스프링 상수 K는 상기 2차 미분값과 상기 진폭의 비를 이용하여 획득되는, 영상을 이용한 혈액점도 측정 장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210001486A (ko) * 2019-06-28 2021-01-07 박윤규 얼굴 영상 이미지를 이용하여 사용자의 건강 지표를 측정하는 방법 및 그를 이용한 장치
CN112890792A (zh) * 2020-11-25 2021-06-04 合肥工业大学 一种基于网络摄像头的云计算心血管健康监护系统及方法
WO2023200280A1 (ko) * 2022-04-14 2023-10-19 주식회사 바이오커넥트 보정된 이미지 기반 심박 추정 방법 및 그 장치

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013156093A (ja) * 2012-01-27 2013-08-15 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 粘弾性測定方法及び粘弾性測定装置
KR20170006071A (ko) * 2015-07-07 2017-01-17 성균관대학교산학협력단 동영상을 이용하여 혈압을 추정하는 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013156093A (ja) * 2012-01-27 2013-08-15 National Institute Of Advanced Industrial & Technology 粘弾性測定方法及び粘弾性測定装置
KR20170006071A (ko) * 2015-07-07 2017-01-17 성균관대학교산학협력단 동영상을 이용하여 혈압을 추정하는 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210001486A (ko) * 2019-06-28 2021-01-07 박윤규 얼굴 영상 이미지를 이용하여 사용자의 건강 지표를 측정하는 방법 및 그를 이용한 장치
CN112890792A (zh) * 2020-11-25 2021-06-04 合肥工业大学 一种基于网络摄像头的云计算心血管健康监护系统及方法
WO2023200280A1 (ko) * 2022-04-14 2023-10-19 주식회사 바이오커넥트 보정된 이미지 기반 심박 추정 방법 및 그 장치

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