KR20190063446A - 비침습식 혈당 예측 시스템, 혈당 예측 방법, 및 혈당 센서 - Google Patents
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Abstract
피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계, 광음향 신호로부터 피부의 광음향 이미지를 획득하는 단계, 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계, 그리고 광음향 신호 중, 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 혈당을 예측하는 단계를 통해 체내의 혈당을 예측하는 방법 및 시스템과 혈당 센서가 제공된다.
Description
본 기재는 비침습식으로 체내 혈당을 예측하는 혈당 예측 시스템, 혈당 예측 방법, 및 혈당 센서에 관한 것이다.
당뇨병은 세계 인구의 11명 중 한 명이 가지고 있는 질병으로서, 개인, 가족, 보건 시스템, 및 국가에 상당한 경제적 부담이 된다. 당뇨병 환자의 혈중 포도당(혈당) 수치가 유지되지 않으면, 당뇨병 환자는 심혈관 질환, 신장 질환, 당뇨발 등 환자의 생활에 큰 불편을 초래하고 자칫 생명에도 위협을 줄 수 있는 심각한 합병증을 갖게 된다. 따라서 혈당 수치가 규칙적으로 모니터링되고, 높은 혈당 수치는 즉각적으로 대처될 필요가 있다.
일반적으로 혈당 수치는, 효소가 함유된 전기 화학 반응 센서를 이용하여 침습적으로(invasive) 얻어진 혈액 샘플로부터 결정된다. 이때 손가락을 바늘로 찌르는 등의 과정을 통해 혈액을 획득하는 것은, 하루 동안 수회 혈당을 측정해야 하는 당뇨 환자에게 큰 불편이 될 수 있고, 감염의 위험도 크다. 또한, 비침습적 혈당 측정 방법으로서, 라만 분광법(Raman spectroscopy), 분산 반사 분광법(diffuse reflection spectroscopy), 열발산 분광법(thermal emission spectroscopy), 근적외선 흡수 분광법(near-infrared absorption spectroscopy), 테라주파수 분광법(mm-wave terahertz spectroscopy), 경피전달 임피던스 측정법(transdermal impedance spectroscopy), 저주파 초음파 측정 방법(sonophoresis), 및 이온토포레시스법(iontophoresis techniques) 등이 개발되었다. 하지만, 이러한 측정 방법은 피부 조직의 분비물 또는 피부 상태에 따라 정밀도가 떨어지는 문제점을 갖는다.
한 실시예는 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 방법을 제공한다.
다른 실시예는 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하기 위해 사용되는 혈당 센서를 제공한다.
또 다른 실시예는 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 시스템을 제공한다.
한 실시예에 따르면, 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 방법이 제공된다. 상기 혈당 예측 방법은, 피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계, 광음향 신호로부터 피부의 광음향 이미지를 획득하는 단계, 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계, 그리고 광음향 신호 중, 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 혈당을 예측하는 단계를 포함한다.
상기 혈당 예측 방법에서 피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계는, 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는, 근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 증가시키며 빛을 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는, 근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 감소시키며 빛을 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는, 지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 미리 결정된 영역 내에 빛을 조사하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는, 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치를 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 피부의 분비선에 연결된 피부 구멍을 포함하고 있지 않은 영역을 가리킬 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 피부가 손가락 피부일 때 지문의 골 부분을 가리킬 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는, 광음향 이미지에서 미리 결정된 시간 동안 광음향 스펙트럼의 변화가 상대적으로 적은 위치를 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 혈당 예측 방법에서 광음향 신호 중, 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 혈당을 예측하는 단계는, 광음향 스펙트럼에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하는 단계, 그리고 컴퓨팅 장치 또는 서버로부터 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 체내의 혈당을 예측하기 위한 혈당 센서가 제공된다. 상기 혈당 센서는, 피부에 빛을 조사하는 광발생부, 피부가 빛의 열을 흡수하여 발생시키는 광음향 신호를 증폭시키는 적어도 하나의 캐버티를 포함하는 공진 구조체, 및 공진 구조체에 의해 증폭된 광음향 신호를 획득하는 광음향 감지부를 포함한다.
상기 혈당 센서에서 광발생부는, 근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내의 복수의 파장의 빛을 파장의 크기를 점차 증가시키며 또는 파장의 크기를 점차 감소시키며 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사할 수 있다.
상기 혈당 센서에서 광발생부는 또한, 지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 미리 결정된 영역 내에 빛을 조사할 수 있다.
상기 혈당 센서에서 공진 구조체는, 제1 캐버티(cavity) 및 제2 캐버티를 포함하고, 빛은 제1 캐버티를 지나서 피부에 조사되고, 피부로부터 발생되는 광음향 신호는 제2 캐버티의 끝부분에 위치하고 있는 광음향 감지부에 의해 감지될 수 있다.
상기 혈당 센서에서 광음향 감지부는, 마이크로폰 및 증폭부를 포함하고, 마이크로폰의 공진 주파수는 공진 구조체의 공진 주파수와 오차 범위 내에서 일치할 수 있다.
상기 혈당 센서는 광음향 분석부 및 통신부를 더 포함하고, 광음향 분석부는 통신부를 통해 광음향 신호에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하고, 컴퓨팅 장치 또는 서버로부터 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 통신부를 통해 수신할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 시스템이 제공된다. 상기 혈당 예측 시스템은, 피부에 복수의 파장을 갖는 빛을 조사하여 복수의 파장에 대응하는 복수의 광음향 신호를 획득하는 혈당 센서, 및 복수의 광음향 신호로부터 복수의 파장에 각각 대응하는, 피부의 복수의 광음향 이미지를 획득하고, 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 기계 학습을 통해 혈당을 예측하는 광음향 분석부를 포함한다.
상기 혈당 예측 시스템에서 광음향 분석부는, 복수의 광음향 이미지를 유무선 네트워크를 통해 혈당 예측 시스템의 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버에게 전송하고, 컴퓨팅 장치 또는 서버로부터 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 기계 학습에 기반하여 예측되는 혈당에 관한 정보를 수신할 수 있다.
상기 혈당 예측 시스템에서 광음향 분석부는, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)을 통해 기계 학습을 수행하여 혈당을 예측할 수 있다.
상기 혈당 예측 시스템에서 컴퓨팅 장치 또는 서버에 의해 수행되는 기계 학습은, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)일 수 있다.
광음향 신호에 기반하여 생성되는 광음향 이미지를 이용하여 피부의 분비물, 피부의 상태, 또는 피부 표면의 불균일성 등에 의한 영향을 효과적으로 제거함으로써 정확하게 비침습적으로 혈당이 예측될 수 있다. 또한, 광음향 이미지에서 선택된 측정 위치에 대응하는 광음향 스펙트럼을 사용함으로써, 기계 학습을 수행하는 컴퓨팅 장치에서 소모되는 컴퓨팅 자원이 줄어들 수 있고, 기계 학습의 수행 속도 또한 획기적으로 개선될 수 있다.
도 1은 한 실시예에 따른 비침습식 혈당 예측 시스템를 나타내는 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 비침습식 혈당 센서의 동작을 나타내는 개념도 및 단파장 빛의 지름과 주파수를 나타낸 그래프이다.
도 3은 한 실시예에 따른 광발생부와 광음향 감지부 간의 상대적인 위치 관계를 나타낸 개념도이다.
도 4는 한 실시예에 따른 각 피부 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 이미지이다.
도 5는 한 실시예에 따른 각 피부 위치 별 광음향 스펙트럼을 나타낸 그래프이다.
도 6a는 한 실시예에 따른 PAS 신호의 광음향 이미지의 시간 변화를 나타낸 도면이고, 도 6b는 도 6a에 표시된 위치에서의 광음향 스펙트럼 및 광음향 스펙트럼의 시간 변화를 나타낸 도면이다.
도 7은 한 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 혈당 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 한 실시예에 따른 혈당 센서의 구조를 나타낸 개념도이다.
도 9는 한 실시예에 따른 혈당 센서의 최적 치수를 결정하기 위한 그래프이다.
도 10은 한 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 광음향 분석부를 나타낸 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 비침습식 혈당 센서의 동작을 나타내는 개념도 및 단파장 빛의 지름과 주파수를 나타낸 그래프이다.
도 3은 한 실시예에 따른 광발생부와 광음향 감지부 간의 상대적인 위치 관계를 나타낸 개념도이다.
도 4는 한 실시예에 따른 각 피부 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 이미지이다.
도 5는 한 실시예에 따른 각 피부 위치 별 광음향 스펙트럼을 나타낸 그래프이다.
도 6a는 한 실시예에 따른 PAS 신호의 광음향 이미지의 시간 변화를 나타낸 도면이고, 도 6b는 도 6a에 표시된 위치에서의 광음향 스펙트럼 및 광음향 스펙트럼의 시간 변화를 나타낸 도면이다.
도 7은 한 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 혈당 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 한 실시예에 따른 혈당 센서의 구조를 나타낸 개념도이다.
도 9는 한 실시예에 따른 혈당 센서의 최적 치수를 결정하기 위한 그래프이다.
도 10은 한 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 광음향 분석부를 나타낸 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 기재의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 기재는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 기재를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 한 실시예에 따른 혈당 센서를 나타내는 블록도이고, 도 2는 한 실시예에 따른 혈당 센서의 동작을 나타내는 개념도 및 단파장 빛의 지름과 주파수를 나타낸 그래프이다.
도 1을 참조하면, 한 실시예에 따른 혈당 센서(100)는, 광발생부(110), 공진 구조체(120), 및 광음향 감지부(130)를 포함한다.
광발생부(light emitter)(110)는, 레이저(111), 스캐닝 미러(112), 및 제어부(113)를 포함한다. 제어부(113)는 레이저(111)에서 출력되는 단파장 빛이 피부를 스캔할 수 있도록 스캐닝 미러(112)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 레이저(111)에서 출력되는 빛은 제어부(113)의 제어에 따라 스캐닝 미러(112)에 의해 피부 상의 미리 결정된 영역을 스캔한다. 즉, 광발생부(110)는 지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는, 나선 모양으로 피부 상의 미리 결정된 영역에 빛을 조사할 수 있다. 광발생부(110)는 혈당을 가장 효과적으로 측정할 수 있는 파장 대역의 다양한 파장의 빛을 방출할 수 있다. 예를 들어, 광발생부(110)는 파장별 PAS 신호의 크기 변화를 나타내는 광음향 스펙트럼이 획득될 수 있도록, 근적외선(near-infrared) 또는 중적외선(mid-infrared, MIR) 대역에서 파장을 순차적으로 증가시키며 또는 파장을 순차적으로 감소시키며 빛을 출력할 수 있다. 광발생부(110)에서 방출되는 빛의 파장 대역은, 측정하려는 체내 물질의 종류에 따라 달라질 수 있다.
공진 구조체(acoustic resonator)(120)는, 광발생부(110)에서 출력되는 레이저가 피부 상에 조사된 후 발생하는 광음향 신호(photoacoustic spectrography, PAS)를 공진 구조체(120)에 포함된 적어도 하나의 캐버티(cavity)를 통해 증폭할 수 있다. PAS 신호는, 레이저 등의 빛이 피부 표면의 좁은 면적에 고밀도로 조사된 후 피부 조직이 열을 흡수하여 순간적으로 팽창하게 될 때 발생되는 음향 신호이다. 이때 PAS 신호는 매우 짧은 시간 간격(나노초 스케일)의 펄스 형태로 방출되고, 공진 구조체(120)의 구조적 특성으로 인해 그 크기가 증폭되어 광음향 감지부(130)에서 감지될 수 있다.
도 2를 참조하면, 스캐닝 미러(112)에 의해 스티어링된 빛이 피부에 조사되면, PAS 신호가 피부로부터 발생된다. 이후 PAS 신호는 공진 구조체(120) 내에서 증폭된 후 광음향 감지부(130)에서 측정된다. 도 2의 오른쪽에 있는 두 개의 그래프는 각각 스캐닝 미러(112)에서 샘플까지의 거리와 빔 지름(beam diameter) 간의 관계를 나타낸 그래프와, 공진 구조체(120)의 주파수 응답 특성을 나타낸 그래프이다. 도 2를 참조하면, 스캐닝 미러(112)에서 피부까지의 거리 y가 50mm일 때 빛이 피부에 닿는 부분(초점)의 빔 지름이 약 90 ㎛로서 최소이다. 이는 실험으로 획득된 수치이고, 스캐닝 미러(112)의 규격 등에 따라 달라질 수 있다. 즉, 스캐닝 미러(112)에서 피부까지의 거리 y는 빛의 빔 지름이 최소가 되도록 결정될 수 있다. 또한 공진 구조체(120)의 공진 주파수는 약 47.5kHz이고, 따라서 한 실시예에 따른 광발생부(110)는 45kHz에서 50kHz의 간격으로 빛을 조사할 수 있다.
광음향 감지부(photoacoustic detector)(130)는, 광음향 수신부(131)(예를 들어, 마이크로폰)를 포함하고, PAS 신호의 신호 처리를 위한 필터(132) 및 증폭부(133)를 더 포함할 수 있다. 또는 광음향 감지부(130)는 락인 증폭기(lock-in amplifier)(미도시)를 통해 PAS 신호를 증폭할 수 있다.
한 실시예에 따른 혈당 센서(100)는 광음향 분석부(PAS analyzer)(140) 및 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
광음향 분석부(140)는 PAS 신호를 분석하여 체내의 혈당 수치를 예측할 수 있다. 광음향 분석부(140)는 직접 PAS 신호를 분석하여 체내 혈당 수치를 예측할 수 있다. 또는 광음향 분석부(140)는 혈당 예측에 필요한 연산량이 과다할 경우, 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버로 PAS 신호에 관한 정보를 전달하고, 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버에 의해 PAS 신호를 이용한 기계 학습을 통해 결정된 혈당에 관한 정보를 수신할 수 있다. 즉, 광음향 분석부(140)는 통신부를 통해 PAS 신호에 관한 정보를 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하고, 컴퓨팅 장치 또는 서버로부터 PAS 신호의 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 결정된 혈당 수치를 통신부를 통해 수신할 수 있다. 외부의 컴퓨팅 장치는 근거리 무선 통신 네트워크로 연결된 혈당 센서의 사용자의 이동 통신 장치이거나, 또는 유선 네트워크로 연결된 사용자의 개인용 컴퓨터이거나, 또는 장거리 무선 통신 네트워크로 연결된 원격지의 서버일 수 있다. 아래에서 광음향 분석부(140)의 기능으로 기재된 것은 광음향 분석부(140)가 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버를 이용하여 기능하는 경우를 포함한다. 한 실시예에 따른 광음향 분석부(140)는 다양한 파장을 갖는 빛으로부터 생성되는 PAS 신호로부터 각 파장에 대응하는 광음향 이미지를 획득하고, 각 파장에 대응하는 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 기계 학습을 통해 체내의 혈당 수치를 예측할 수 있다. 이때 광음향 분석부(140)(또는 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버)는 각 파장에 대응하는 복수의 광음향 이미지를 이용하여 심층 학습(Deep learning)을 수행할 수 있고, 이때 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)이 적용될 수 있다.
도 3은 한 실시예에 따른 혈당 센서와 신체 간의 상대적인 위치 관계를 나타낸 개념도이다.
도 3의 (a) 및 (b)를 참조하면, 광발생부(110), 공진 구조체(120) 및 광음향 감지부(130)는 피부의 한쪽 측면에 위치한다. 도 3의 (c) 및 (d)를 참조하면, 광발생부(110)는 공진 구조체(120)와 서로 다른 면에 위치한다. 예를 들어, 한 실시예에 따른 혈당 센서(100)가 손목 또는 손가락 등에 부착될 때, (a) 및 (b)와 같은 혈당 센서(100)는 손목 또는 손가락의 한쪽 측면에서 광발생 및 광음향 감지를 수행한다. 이와 달리 (c) 및 (d)와 같은 혈당 센서(100)는 손목 또는 손가락의 한쪽 측면에서 빛을 발생시키고, 신체를 통과한 빛은 반대측의 공진 구조체(120)에 닿게 된다.
도 4는 한 실시예에 따른 각 피부 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 이미지이고, 도 5는 한 실시예에 따른 각 피부 위치 별 광음향 스펙트럼을 나타낸 그래프이고, 도 6a는 한 실시예에 따른 PAS 신호의 광음향 이미지의 시간 변화를 나타낸 도면이며, 도 6b는 도 6a에 표시된 위치에서의 광음향 스펙트럼 및 광음향 스펙트럼의 시간 변화를 나타낸 도면이다.
한 실시예에 따른 광음향 분석부(140)는, 피부의 2차원 광음향 이미지를 생성하고, 2차원 광음향 이미지 내에서 혈당 예측에 사용할 적어도 하나의 측정 위치를 선택할 수 있다. 도 4에는, 손가락의 두 위치에서 획득된 PAS 신호로부터 생성되는 광음향 이미지(410, 420) 및 손바닥의 두 위치에서 획득된 PAS 신호로부터 생성되는 광음향 이미지(430, 440)가 도시되어 있다. 한 실시예에 따른 혈당 센서(100)가 손가락 또는 손바닥의 일부분에 빛을 조사하여 획득되는 PAS 신호를 바탕으로 광음향 이미지가 생성될 수 있고, 광음향 분석부(140)는 광음향 이미지를 바탕으로 혈당 예측에 사용할 적어도 하나의 측정 위치를 선택할 수 있다. 광음향 이미지에서 혈당 예측에 사용할 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 것은, 피부의 분비선과 연결된 피부 구멍에서 분비되는 땀, 피지 등 혈당 수치 측정의 정확도를 떨어뜨릴 수 있는 분비물의 영향을 제거하기 위한 것이다. 즉, 한 실시예에 따른 광음향 분석부(140)는 광음향 이미지를 분석하여 분비물이 가장 적게 배출되는 위치를 혈당 수치를 예측하기 위한 측정 위치로서 결정할 수 있다.
도 5를 참조하면, p1, p2, 및 p3 지점에서 각각 획득되는 PAS 신호의 광음향 스펙트럼은 그래프 (A)와 같다. 그래프 (A)에서 광음향 이미지에서 가장 밝은 지점인 p3에 대응하는 광음향 스펙트럼은 다른 지점의 광음향 스펙트럼과 다르다. 그래프 (B)를 통해서, p3의 광음향 스펙트럼에서 p1의 광음향 스펙트럼을 차감한 그래프와 젖산 나트륨(sodium lactate)의 광음향 스펙트럼이 유사함을 알 수 있다. 즉, 광음향 이미지 내에서 p3와 같이 밝은 부분은 젖산 나트륨 등의 신체 분비물에 의해 영향을 받았음이 학습될 수 있다. 따라서, p1과 같이 신체 분비물에 의한 영향이 가장 적을 것으로 예상되는, 광음향 이미지 내의 어두운 부분이 혈당 수치를 판정하기 위한 측정 위치로서 결정될 수 있다.
또한, 시간에 따른 피부 상태도 측정 위치를 선택하기 위해 고려될 수 있다. 도 6a 및 도 6b를 참조하면, 그래프 (b) 및 (c)는 광음향 이미지 내의 제1 위치에서 획득된 광음향 스펙트럼 및 광음향 스펙트럼의 시간 변화를 각각 나타낸다. 또한 그래프 (d) 및 (e)는 광음향 이미지 내의 제1 위치와 다른 제2 위치에서 획득된 광음향 스펙트럼 및 광음향 스펙트럼의 시간 변화를 각각 나타낸다. 시간 t=0에서 제1 위치 및 제2 위치의 밝기는 유사하였지만, 도 6a를 참조하면 시간이 지날수록 제2 위치의 밝기가 밝아졌고, 그 결과가 도 6b의 그래프 (d) 및 (e)에 나타나있다.
위에서 설명한 대로, 광음향 신호에 기반하여 생성되는 광음향 이미지를 이용하여 피부의 분비물, 피부의 상태, 또는 피부 표면의 불균일성 등에 의한 영향이 효과적으로 제거될 수 있고 따라서, 혈당 예측의 정확성이 높아질 수 있다. 또한, 광음향 이미지 중 일부의 측정 위치에 대응하는 광음향 스펙트럼만을 사용함으로써, 기계 학습을 수행하는 컴퓨팅 장치에서 소모되는 컴퓨팅 자원이 줄어들 수 있고, 혈당 예측을 위한 기계 학습의 수행 속도 또한 획기적으로 개선될 수 있다.
도 7은 한 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 혈당 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 혈당 센서(100)의 광발생부(110)는 피부에 빛을 조사하여 PAS 신호를 발생시키고, 광음향 감지부(120)에 의해 광음향 신호가 획득된다(S110). 이때 광발생부(110)의 레이저(111)는 각각 다양한 크기의 파장을 갖는 복수의 레이저를 방출하고, 스캐닝 미러(112)를 제어하여 복수의 파장의 빛이 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사될 수 있도록 한다. 또한, 피부에서 발생된 PAS 신호는 공진 구조체(120)에 의해 증폭될 수 있다.
이후, 광음향 분석부(140)(또는 광음향 분석부(140)로부터 PAS 신호에 관한 정보를 수신한 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버)는 PAS 신호로부터 피부의 2차원 광음향 이미지를 획득하고(S120), 광음향 이미지를 바탕으로 혈당을 예측하기 위해 사용될 적어도 하나의 측정 위치를 선택한다(S130). 한 실시예에 따르면, 적어도 하나의 측정 위치는, 광음향 이미지에서 명도가 낮은 순서대로 선택될 수 있다. 예를 들어, 혈당을 예측하기 위한 측정 위치가 n개 필요할 때, 광음향 분석부(140)는 광음향 이미지에서 명도가 낮은 순서대로 n개의 측정 위치를 선택할 수 있다. 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 부분은, 피부의 분비선에 연결된 피부 구멍을 포함하고 있지 않은 영역을 가리킬 수 있다. 또는, 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 부분은, 피부가 손가락 피부일 때 지문의 골 부분을 가리킬 수 있다. 또한, 광음향 분석부(140)는 광음향 이미지에서 미리 결정된 시간 동안 광음향 스펙트럼의 변화가 상대적으로 적은 부분을 측정 위치로서 선택할 수 있다.
이후, 광음향 분석부(140)는 선택된 측정 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 혈당을 예측한다(S140). 선택된 측정 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 스펙트럼을 획득하기 위해서 광음향 분석부(140)는 선택된 측정 위치에서 파수(wavenumber) 스캔을 수행할 수 있다. 광음향 분석부(140)는 선택된 측정 위치에 대응하는 PAS 신호의 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습을 수행할 수 있고, 기계 학습의 결과에 따라 혈당을 예측할 수 있다. 이때 광음향 분석부(140)는 연산량 부하를 줄이기 위해, 통신부를 통해 외부 컴퓨팅 장치 또는 서버에게, 광음향 이미지 및 광음향 이미지에서 선택된 측정 위치에 관한 정보를 송신하거나, 또는 선택된 측정 위치에 대응하는 광음향 스펙트럼을 송신하고, 외부 컴퓨팅 장치 또는 서버에 의해 수행되는 기계 학습의 결과를 이용할 수 있다.
도 8은 한 실시예에 따른 비침습식 혈당 센서의 구조를 나타낸 개념도이다.
도 8을 참조하면, 한 실시예에 따른 공진 구조체(120)는 메인 캐버티(main cavity)(121) 및 브랜치 캐버티(branch cavity)(122)를 포함한다. 광발생부(110)에서 방출된 빛은 메인 캐버티(121)를 지나 피부에 조사된다. 이후 피부로부터 발생되는 PAS 신호는 공진 구조체(120)의 진동 특성에 따라 증폭되어 브랜치 캐버티(122)의 끝부분에 위치하고 있는 광음향 감지부(130)에 의해 감지될 수 있다. 이때 한 실시예에 따른 공진 구조체(120)의 진동 특성은 공진 구조체(120)의 소재, 메인 캐버티(121)의 높이, 메인 캐버티(121)의 지름, 및 브랜치 캐버티(122)의 길이에 의존한다. 그리고 공진 구조체(120)의 공진 주파수는 광음향 감지부(130)에 포함된 마이크로폰의 공진 주파수와 오차 범위 내에서 일치한다.
도 9는 한 실시예에 따른 공진 구조체의 최적 치수를 결정하기 위한 그래프이다.
도 9의 그래프 (a)는 최적화된 공진 구조체(120)의 주파수 특성을 나타낸 그래프이고, 그래프 (b)는 메인 캐버티(121)의 높이 변화에 따른 주파수 특성을 나타낸 그래프이고, 그래프 (c)는 브랜치 캐버티(122)의 길이 변화에 따른 주파수 특성을 나타낸 그래프이며, 그래프 (d)는 메인 캐버티(121)의 지름 변화에 따른 주파수 특성을 나타낸 그래프이다. 그래프 (b)에서, 메인 캐버티(121)의 높이는 4.5mm에서 14.5mm까지 변경되었고, 메인 캐버티(121)의 높이가 높을수록 공진이 잘 일어나는 것으로 확인되었다. 그래프 (c)에서 브랜치 캐버티(122)의 길이는 5mm에서 11mm까지 변경되었고, 브랜치 캐버티(122)의 길이가 짧을수록 공진이 잘 일어나는 것으로 확인되었다. 그래프 (d)에서 메인 캐버티(121)의 지름은 7mm에서 10mm까지 변경되었고, 각 경우에 서로 다른 주파수 특성이 나타났으며, 지름이 8.5mm일 때 공진이 가장 잘 일어나는 것으로 확인되었다. 그래프 (d)의 점선은, 마이크로폰과 같은 광음향 수신부(131)의 재스케일링된 주파수 응답 곡선(rescaled frequency response curve)이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 혈당 예측 시스템의 광음향 분석부를 나타낸 블록도이다.
한 실시예에 따른 광음향 분석부는, 컴퓨터 시스템, 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체로 구현될 수 있다. 도 10을 참조하면, 컴퓨터 시스템(1000)은, 버스(1070)를 통해 통신하는 프로세서(1010), 메모리(1030), 사용자 인터페이스 입력 장치(1050), 사용자 인터페이스 출력 장치(1060), 및 저장 장치(1040) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(1000)은 또한 네트워크에 결합된 통신 장치(1020)를 포함할 수 있다. 프로세서(1010)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(1030) 또는 저장 장치(1040)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1030) 및 저장 장치(1040)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(read only memory) 및 RAM(random access memory)를 포함할 수 있다. 본 기재의 실시예에서 메모리는 프로세서의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 메모리는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체이며, 예를 들어, 메모리는 읽기 전용 메모리(read-only memory, ROM) 또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 한 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.
통신 장치(1020)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 구체적으로, 본 발명의 실시예에 따른 방법(예, 네트워크 관리 방법, 데이터 전송 방법, 전송 스케줄 생성 방법 등)은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은, 본 발명의 실시예를 위해 특별히 설계되어 구성된 것이거나, 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등일 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 통해 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
Claims (20)
- 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 방법으로서,
피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계,
상기 광음향 신호로부터 상기 피부의 광음향 이미지를 획득하는 단계,
상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계, 그리고
상기 광음향 신호 중, 상기 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 상기 혈당을 예측하는 단계
를 포함하는 혈당 예측 방법. - 제1항에서,
상기 피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계는,
미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제2항에서,
상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,
근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 증가시키며 상기 빛을 상기 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제2항에서,
상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,
근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 감소시키며 상기 빛을 상기 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제2항에서,
상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,
지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 상기 미리 결정된 영역 내에 상기 빛을 조사하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제1항에서,
상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는,
상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치를 상기 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제6항에서,
상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 상기 피부의 분비선에 연결된 피부 구멍을 포함하고 있지 않은 영역을 가리키는, 혈당 예측 방법. - 제6항에서,
상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 상기 피부가 손가락 피부일 때 지문의 골 부분을 가리키는, 혈당 예측 방법. - 제6항에서,
상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는,
상기 광음향 이미지에서 미리 결정된 시간 동안 광음향 스펙트럼의 변화가 상대적으로 적은 위치를 상기 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계
를 더 포함하는, 혈당 예측 방법. - 제1항에서,
상기 광음향 신호 중, 상기 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 상기 혈당을 예측하는 단계는,
상기 광음향 스펙트럼에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하는 단계, 그리고
상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 수신하는 단계
를 포함하는, 혈당 예측 방법. - 체내의 혈당을 예측하기 위한 혈당 센서로서,
피부에 빛을 조사하는 광발생부,
상기 피부가 상기 빛의 열을 흡수하여 발생시키는 광음향 신호를 증폭시키는 적어도 하나의 캐버티를 포함하는 공진 구조체, 및
상기 공진 구조체에 의해 증폭된 광음향 신호를 획득하는 광음향 감지부
를 포함하는 혈당 센서. - 제11항에서,
상기 광발생부는,
근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내의 복수의 파장의 빛을 파장의 크기를 점차 증가시키며 또는 파장의 크기를 점차 감소시키며 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는, 혈당 센서. - 제12항에서,
상기 광발생부는 또한,
지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 상기 미리 결정된 영역 내에 상기 빛을 조사하는, 혈당 센서. - 제11항에서,
상기 공진 구조체는,
제1 캐버티(cavity) 및 제2 캐버티를 포함하고, 상기 빛은 상기 제1 캐버티를 지나서 상기 피부에 조사되고, 상기 피부로부터 발생되는 광음향 신호는 상기 제2 캐버티의 끝부분에 위치하고 있는 상기 광음향 감지부에 의해 감지되는, 혈당 센서. - 제11항에서,
상기 광음향 감지부는, 마이크로폰 및 증폭부를 포함하고, 상기 마이크로폰의 공진 주파수는 상기 공진 구조체의 공진 주파수와 오차 범위 내에서 일치하는, 혈당 센서. - 제11항에서,
상기 혈당 센서는 광음향 분석부 및 통신부를 더 포함하고,
상기 광음향 분석부는 상기 통신부를 통해 상기 광음향 신호에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하고, 상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 상기 통신부를 통해 수신하는, 혈당 센서. - 광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 시스템으로서,
피부에 복수의 파장을 갖는 빛을 조사하여 상기 복수의 파장에 대응하는 복수의 광음향 신호를 획득하는 혈당 센서, 및
상기 복수의 광음향 신호로부터 상기 복수의 파장에 각각 대응하는, 상기 피부의 복수의 광음향 이미지를 획득하고, 상기 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 기계 학습을 통해 상기 혈당을 예측하는 광음향 분석부
를 포함하는 혈당 예측 시스템. - 제17항에서,
상기 광음향 분석부는,
상기 복수의 광음향 이미지를 유무선 네트워크를 통해 상기 혈당 예측 시스템의 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버에게 전송하고, 상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 상기 기계 학습에 기반하여 예측되는 상기 혈당에 관한 정보를 수신하는, 혈당 예측 시스템. - 제17항에서,
상기 광음향 분석부는, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)을 통해 상기 기계 학습을 수행하여 상기 혈당을 예측하는, 혈당 예측 시스템. - 제18항에서,
상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버에 의해 수행되는 기계 학습은, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)인, 혈당 예측 시스템.
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