KR20200067831A - 웨어러블 장치를 이용한 심실 보조 장치 조정 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 명세서에는 환자의 손에 배치되는 웨어러블 장치를 사용하여 VAD 장치 파라미터들을 조정하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 웨어러블 장치의 센서들로부터 신호들의 세트를 획득하는 단계, 적어도 하나의 품질 메트릭을 계산하는 단계, 및 적어도 하나의 품질 메트릭을 최적화하기 위해 적어도 하나의 VAD 동작 파라미터를 조정하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 웨어러블 장치를 이용한 심실 보조 장치 조정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
고혈압이란 일반적으로, 동맥 벽에 대한 혈액의 장기간의 힘이 높아지면서, 결국 심장 질환과 같은 건강 문제로 발전할 수 있는 상태를 일컫는다. 혈압은 심장이 펌핑하는 혈액의 양 및 동맥 내 혈액 유동에 대한 저항의 크기에 의해 결정된다. 심장이 더 많은 혈액을 펌핑할수록, 그리고 동맥이 좁을수록, 혈압은 증가한다.
수년간 아무런 증상 없이 혈압이 높기만(즉, 고혈압(hypertension)) 할 수도 있다. 증상이 없어도, 혈관 및 심장에 대한 손상은 계속된다. 하지만, 이러한 손상이 검출될 수 있다. 고혈압을 제어하지 않으면, 심장 마비나 뇌졸증을 포함한 심각한 건강 문제를 일으킬 위험이 높아진다. 고혈압은 일반적으로 수년에 걸쳐 발전하여, 결과적으로 거의 모두에게 영향을 미친다. 다행히도 고혈압은 쉽게 검출될 수 있다.
현재, 심혈관계 질환은 전세계적으로 보고된 사망의 상당 부분을 차지한다. 중/저소득 국가에서 이러한 질환은 아주 큰 부담을 주는 심각한, 공유된 위험으로서 고려된다. 심부전 또는 뇌졸증의 위험을 증가시키고, 혈관 경화를 촉진시키면서, 기대수명을 줄이는 중요 요인이 바로 고혈압 또는 높은 혈압인 것이다.
고혈압은 순환 혈액에 의해 혈관 벽에 가해지는 압력이 상승하는 고질적인 신체(health) 상태이다. 혈관 내 혈액 순환이 적절하게 잘 이루어질 수 있도록 하기 위해, 고혈압 환자의 심장은 정상인보다 더 강하게 작동(hard working)해야 하는데, 이는 심장 마비, 뇌졸증 및 심부전증의 위험을 높인다. 하지만, 건강한 식이요법과 운동으로 혈압 제어를 상당히 개선하고 합병증의 위험을 감소시킬 수 있다. 효과적인 약물치료 또한 가능하다. 따라서, 혈압이 높은 환자를 찾아, 그들의 혈압 정보를 정기적으로 모니터링하는 것이 중요하다.
각각의 심장 박동 중에, 혈압은 최고(즉, 수축) 압력과 최소(즉, 이완) 압력 사이에서 변동한다. 혈압을 측정하기 위한 종래의 비-외과적 방법은 가압된 커프(cuff)를 사용하여, 혈류가 맥동하기 시작하는 지점(즉, 커프 압력이 수축기압과 이완기압 사이임)과 유동이 전혀 없는 지점(즉, 커프 압력이 수축기압을 초과함)의 압력 수준을 검출하는 것이다. 하지만, 사용자들은 장기간 동안 모니터링 할 때에 특히, 측정 상황뿐만 아니라 가압된 커프에 싫증을 내고, 심지어는 스트레스까지 받는 경향이 있다는 것이 관찰되었다. 또한, 잘-알려진 백색-코트 증후군은 측정 중에 혈압을 상승시켜 부정확한 진단을 초래하는 경향이 있다.
신체의 생리학적 파라미터(예를 들어, 혈압, 심박동 수(HR) 맥박, 체온, 체내 당 수치, 운동 패턴 등)를 비-외과적이고, 연속적으로 및/또는 간헐적으로, 긴 시간 동안 모니터링 하기 위한 웨어러블 장치의 사용이 신체의 모니터링 및 개선 방법으로서 인기를 얻고 있다.
종래의 혈압 측정은, 기계식 센서(예를 들어, 청진기)를 사용하여 혈관 내 혈류 와류에 의해 생기는 소리를 듣는 동안, 혈관을 완전 폐쇄한 상태로부터 그보다는 낮은 압력으로 점차적으로 수축하는, 팽창식 커프가 필요하다. 이러한 방법의 이점은 비교적 움직임에 강하다(robust)는 점이고, 단점은 형태 인자가 크고, 사용자 또는 자동 펌프에 의한 수동 팽창이 필수적이기 때문에 많은 양의 에너지가 필요하다는 점이다. 에너지 효율 및 작은 형태 인자가 웨어러블 장치의 주 요구 사항이므로, 팽창식 커프 혈압 감지는 이러한 공간에서 유용한 예시는 아니다.
종래 기술의 혈압 측정 장치들은 심각한 단점을 가지고 있다. 첫째로, 사용자가 요골동맥 상에 센서를 위치 또는 배치하기가 어렵다. 둘째로, 센서는 정확한 판독 값을 얻기 위해 통상적으로 교정되어야 한다. 셋째로, 센서로부터 획득된 신호 대 잡음 비율(SNR)이 신뢰성 있는 혈압 판독 값을 획득하기에는 충분하지 않을 수 있다.
따라서, 종래 기술의 장치 및 방법의 단점을 극복하면서, 연속적으로 혈압을 측정 및 모니터링할 수 있는 메커니즘에 대한 필요성이 존재한다. 예를 들어, 혈압 측정 메커니즘은 관련 에너지 요구량이 높은 팽창식 커프의 사용을 요구하지 않아야 한다. 또한, 메커니즘은 파형으로부터 운동 인공물(motion artifact)을 상당하게 감소 또는 제거하면서 팔의 하나 이상의 동맥(즉, 요골동맥 및 척골동맥) 상의 혈압 파형을 감지할 수 있어야 한다.
기계식 순환기 지지체(즉, 심실 보조 장치 - VAD)는 심부전이 진행된 환자의 경우 이식에 대한 브리지, 대상 치료 또는 회복에 대한 브리지로서 주요 치료법이 되었다. 그러나, 이러한 치료법은 여전히 기술의 유익한 효과를 제한하는 병원에 대한 다중 재 입원을 요구하는 유해 사례 프로파일을 보유하고 있다. 구체적으로, 환자의 8-25%가 1년 이내에 신경학적 사건을 경험할 것이다. 신경학적 사건에 대한 위험 인자로서 혈압 제어의 역할에 대한 증거가 제시되고 있지만, 혈압 측정 방법 및 기술의 연속적인 흐름 특성 동안 따라야 할 파라미터에 대한 지식에 상당한 차이가 있다. 현재, 혈압 제어에 대한 권장 사항은 전통적인 맥박 측정 기술을 사용하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 측정할 수 있는 감지 가능한 맥박이 있는 환자(환자의 40%) 및 평균 동맥압을 평가하는 개방형 도플러 혈압이 사용되는 비 감지 가능한 맥박이 있는 환자로 분류된다. 장치 설정을 최적화하고 이러한 끔찍한 합병증의 위험을 줄이기 위해서는 최적의 혈압 측정 기술이 필요하다는 것이 분명하다.
또한, 10-20%는 일반적으로 심부전으로 재입원하며, 우측 심실 부전이 더 흔한 것으로 보이고, 5-15%는 재발성 심장 부정맥을 경험할 것이다. 장치 흐름은 유입 캐뉼라가 좌심실 내부에 노출되는 사전-로드 및 상행 대동맥에서 측정된 사후-로드에 따라 달라진다. 장치 흐름에 영향을 주는 제2 파라미터는 설정 속도이며, 현재 의료 임상적 충돌 중에만 변경될 수 있다. 심박출량의 역동적인 변화를 요구하는 일상 생활은 기존 기술을 사용하여 달성될 수 없으며 위에 나열된 부작용을 초래한다.
본 발명은 웨어러블 장치를 이용한 심실 보조 장치 조정 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 기반 압력 센서 어레이를 사용하여 혈압 신호 획득을 위한 시스템 및 방법을 포함한다. 일부 실시예들에 따르면, 비-팽창성, 비-외과적 연속 혈압 파형 및 혈압 획득 시스템을 위한 해결책이 제공된다. 시스템은 보다 정확한 센서 부재들을 이용하여 덜 정확한 센서 부재가 교정되는 다양한 감지 부재로부터의 신호를 결합하도록 동작한다.
일부 실시예들에 따르면, 혈압을 획득하기 위한 하나의 기술은 예를 들어, 용량성 또는 저항성 감지 수단에 의해 마이크로 전기-기계식 시스템(MEMS)에서 구현될 수 있는 민감성 압력 센서를 사용하여 구현된 매우 민감한 압력 센서를 사용하는 것이다. 요골동맥 또는 척골동맥에 조심스럽게 배치되는 이러한 센서는 피부를 통해 경미한 압력 변화를 감지할 수 있으며, 신중하게 샘플링 및 처리되는 경우에, 혈압 신호를 생성할 수 있고, 차례로 실제 수축기 및 이완기 연속 및/또는 간헐적인 혈압 판독 값을 산출하도록 처리될 수 있다.
일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 이러한 시스템의 3가지 주요 기술적 장벽, 즉, (1) 표적 동맥 상에 센서를 정확하게 배치하는 방법; (2) 센서들을 교정하는 방법; 및 (3) 혈압 파형의 신호 대 잡음비를 개선하는 방법을 극복한다.
센서 배치와 관련하여, 일반적인 반경 방향 동맥의 직경은 불과 몇 밀리미터이다. 특히, 웨어러블 장치와 관련하여, 반경 방향 동맥 위의 피부에 닿도록 수직으로 센서 압력 센서를 정렬하는 것은 어려울 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 선형, 2차원 등의 센서 어레이를 제공함으로써 이러한 어려움을 극복하고, 이에 의해, 센서는 손목의 충분한 영역을 커버하여 적어도 하나의 센서가 요골동맥 또는 척골동맥에 최적으로 위치되거나 또는 요골동맥 또는 척골동맥에 가깝게 최적으로 위치될 수 있다.
온도, 배치(batch) 및 기타 파라미터에 대한 용량성 MEMS 압력 센서의 극단적인 의존성으로 인해 센서 교정과 관련하여, 이들은 교정없이 mmHg 정확도로 절대 압력을 측정하는데 본질적으로 적합하지 않다. 일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 센서 어레이 내의 용량성(즉, 더 낮은 정확도) 및 저항성(즉, 높은 정확도) 센서를 모두 포함함으로써 이러한 어려움을 극복한다. 보다 정확한 저항성 타입 센서는 덜 정확한 용량성 타입 센서를 교정하는데 사용된다.
신호 대 잡음비(SNR)와 관련하여, 혈압 측정은 양호한 신호 대 잡음비를 가져야 하고, 감지된 실제 신호는 혈관 경계 및 피부 조직을 통한 전달된 압력 파형이므로, 신호 대 잡음비가 감소되는 상당한 감쇠가 있다. 이는 환자 내 생리 변화와 함께 결합되어 압력 파를 일관되게 감지하는 것을 매우 어렵게 한다. 일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 센서 데이터의 SNR을 향상시키는 기술을 제공함으로써 이러한 어려움을 극복한다. 복합 혈압 파형은 스케일 인자(즉, 무게)를 추정하고 센서 데이터에 적용함으로써 생성된다. 스케일된 데이터가 합산되고 복합 파형이 출력된다. 대안적으로, 모든 센서로부터의 데이터가 판독되고, 하나 이상의 품질 메트릭이 계산되며, 선행 메트릭에 대응하는 센서 데이터가 비-선택 센서로부터의 데이터를 폐기하면서 추가 처리를 위해 선택된다.
따라서, 본 발명의 일부 실시예들에 따른 시스템 및 방법은 전술 한 3가지 설계 문제를 모두 완화시키는 소형 센서 부재 군을 제공한다. 다중 센서로 인해, 덜 정확한 센서, 즉, 용량성 압력 MEMS 센서 또는 힘 민감성 저항(FSR) 장치를 교정할 수 있는 여러 센서 유형이 사용될 수 있다.
또한, 시스템은 각각의 센서에서 신호를 샘플링하고 검출할 수 있기 때문에, 표적 동맥에 가장 적합하게 배치된 센서를 검출하고, 해당 센서로부터의 신호를 사용하거나 신호 품질에 기초하여 다양한 부재로부터의 신호에 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 센서 어레이는 대략 표적 동맥에 배치되기 때문에, 하나 이상의 부재가 동맥으로부터 신호를 획득할 가능성이 높다. 복수의 이러한 상관된 신호를 상관되지 않은 잡음과 조합하면 훨씬 정확한 혈압 판독 값을 산출하는 신호 대 잡음 향상을 산출할 것이다.
일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 초기 입원 및 환자의 일상 생활 동안 혈압 및 다른 혈역학적 파라미터를 지속적으로 측정하는 장치에 대한 유용하고 신규한 방법 및 기구이다. 손목 착용 장치 및 선택적으로 다른 이식 가능한 장치 및 선택적으로 VAD 장치 자체로부터 신호를 측정함으로써, 시스템은 다양한 혈역학적 파라미터 및 대동맥판막 폐쇄 부전증의 예방에 중요한 판막 활동을 계산할 수 있다. 또한, 위험 분류는 환자에게 부작용 또는 사건에 대한 충분한 경고를 허용하고 환자가 전문적인 치료를 받을 시간을 허용하도록 계산될 수 있다.
일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 또한 사전 및 사후-로드와 같은 파라미터를 측정하고, 선택적으로 펌프 및 다른 이식된 장치로부터 유도된 다른 파라미터와 함께 이를 펌프와 통신하고, 일상 생활 중에 심박출량의 동적 변화를 해결하기 위해 펌프 속도에 대한 자동 제어 루프를 생성할 수 있는 바업 및 기구를 교시한다.
일부 실시예들에 따르면, 본 명세서에 기술된 본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 단지 예시로서 설명된다.
도 1은 일부 실시예들에 따른, 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 예시적인 웨어러블 장치의 제1 측면을 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예들에 따른, 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 예시적인 웨어러블 장치의 제2 측면을 나타내는 도면이다.
도 3a는 일부 실시예들에 따른, 혈관, 압력 센서 및 장치 하우징의 배향을 나타내는 사용자 손목의 단면을 나타내는 도면이다.
도 3b는 일부 실시예들에 따른, 팔에 배치되고 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 예시적인 웨어러블 장치를 나타내는 도면이다.
도 4a는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제1 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4b는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제2 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4c는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제3 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일부 실시예들에 따른, 복수의 압력 센서의 신호 출력을 나타내는 다수의 트레이스를 나타내는 도면이며, 각각의 센서는 사용자의 손목의 상이한 위치에 있다.
도 6은 일부 실시예들에 따라 구성된 예시적인 웨어러블 장치를 나타내는 블록도이다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 복합 혈압 파형을 생성하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다.
도 8은 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 파형 결합 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 복수의 압력 센서 중 하나로부터 혈압 파형을 선택하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다.
도 10은 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 파형 선택 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 바람직한 일 실시예에 따른 시스템의 고-수준 블록도이다.
도 12는 일부 실시예들에 따른 방법의 고-수준 블록도이다.
도 13은 일부 실시예들에 따른 방법의 도면이다.
도 14는 일부 실시예들에 따른 다른 방법의 도면이다.
도 2는 일부 실시예들에 따른, 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 예시적인 웨어러블 장치의 제2 측면을 나타내는 도면이다.
도 3a는 일부 실시예들에 따른, 혈관, 압력 센서 및 장치 하우징의 배향을 나타내는 사용자 손목의 단면을 나타내는 도면이다.
도 3b는 일부 실시예들에 따른, 팔에 배치되고 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 예시적인 웨어러블 장치를 나타내는 도면이다.
도 4a는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제1 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4b는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제2 실시예를 나타내는 도면이다.
도 4c는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 센서 어레이의 제3 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일부 실시예들에 따른, 복수의 압력 센서의 신호 출력을 나타내는 다수의 트레이스를 나타내는 도면이며, 각각의 센서는 사용자의 손목의 상이한 위치에 있다.
도 6은 일부 실시예들에 따라 구성된 예시적인 웨어러블 장치를 나타내는 블록도이다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 복합 혈압 파형을 생성하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다.
도 8은 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 파형 결합 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 복수의 압력 센서 중 하나로부터 혈압 파형을 선택하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다.
도 10은 일부 실시예들에 따른, 예시적인 혈압 파형 선택 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 바람직한 일 실시예에 따른 시스템의 고-수준 블록도이다.
도 12는 일부 실시예들에 따른 방법의 고-수준 블록도이다.
도 13은 일부 실시예들에 따른 방법의 도면이다.
도 14는 일부 실시예들에 따른 다른 방법의 도면이다.
이하의 상세한 설명에서, 다양한 특정 세부사항들은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 하지만, 통상의 기술자라면, 본 발명이 이러한 특정 세부사항 없이도 실행할 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 주지의 방법, 과정, 및 구성요소들은 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해, 상세하게 설명되지 않는다.
본 발명으로 간주되는 발명의 대상은, 특히 본 명세서의 결론 부분에서 표시 및 명백하게 청구된다. 하지만, 본 발명은 그 목적, 특징 및 이점과 함께, 구성 및 동작 방법 모두가, 첨부된 도면과 함께 읽었을 때 이하의 상세한 설명을 참조함으로써, 가장 잘 이해될 수 있다.
설명의 단순성 및 명료성을 위해, 도면에 도시된 부재들은 반드시 비례적으로 도시된 것은 아님을 이해할 것이다. 예를 들어, 일부 부재의 치수는 명확성을 위해 다른 부재에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절한 것으로 고려되는 경우, 도면들 사이에서, 도면부호들은 대응하는 또는 유사한 부재들을 나타내기 위해 반복될 수 있다.
본 발명의 도시된 실시예들은 대부분이 통상의 기술자에게 공지된 전자 부품 및 회로들을 사용하여 구현될 수 있기 때문에, 본 발명의 기본 개념을 이해하고 인식하기 위해, 그리고 본 발명의 교시를 혼란스럽게 하거나 흐트러뜨리지 않게 하기 위해, 세부사항은 필요하다고 간주되는 만큼만 설명될 것이다.
본 명세서에서 방법에 대한 모든 참조는, 필요한 부분은 수정하여, 상기 방법을 실행할 수 있는 시스템에 적용되어야 한다. 본 명세서에서 시스템에 대한 모든 참조는, 필요한 부분은 수정하여, 시스템에 의해 실행될 수 있는 방법에 적용되어야 한다.
통상의 기술자라면 이해할 수 있는 바와 같이, 본 발명은 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램 제품 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 실시예, 소프트웨어 실시예(펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로-코드 등을 포함함) 또는 본 명세서에서 일반적으로 "회로", "모듈" 또는 "시스템"으로 지칭되는 소프트웨어 및 하드웨어 양태가 결합된 실시예의 형태를 취할 수 있다. 또한, 본 발명의 일부는 매체에 구현된 컴퓨터 사용 가능 프로그램 코드를 갖는 임의의 유형의 표현 매체에 구현된 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있다.
본 발명은 일반적으로 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터-실행 가능 명령어와 관련하여 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 작업을 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 구성 요소, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 발명은 또한 통신 네트워크를 통해 연결된 원격 처리 장치에 의해 작업이 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 메모리 저장 장치를 포함하는 로컬 및 원격 컴퓨터 저장 매체 모두에 위치될 수 있다.
하나 이상의 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체(들)의 임의의 조합이 이용될 수 있다. 컴퓨터-사용 가능 또는 컴퓨터-판독 가능 매체는, 예를 들어, 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 기구, 장치 또는 전파 매체일 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 컴퓨터-판독 가능 매체의 보다 구체적인 예(비-제 한 리스트)는, 하나 이상의 와이어를 갖는 전기 접속, 휴대용 컴퓨터 디스켓, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 소거 가능 프로그램 가능 판독-전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 디스크 판독-전용 메모리(CDROM), 광 저장 장치, 인터넷 또는 인트라넷을 지원하는 것과 같은 전송 매체 또는 자기 저장 장치를 포함한다. 컴퓨터-사용 가능 또는 컴퓨터-판독 가능 매체는, 프로그램이 예를 들어, 종이 또는 다른 매체의 광학 스캐닝을 통해 전자적으로 캡처된 후 컴파일, 해석 또는 다른 적절한 방식으로 처리되고, 필요한 경우, 컴퓨터 메모리에 저장되기 때문에, 프로그램이 인쇄되는 종이 또는 다른 적절한 매체일 수 있음에 유의해야 한다. 본 명세서의 맥락에서, 컴퓨터-사용 가능 또는 컴퓨터-판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 기구 또는 장치에 의해 또는 이와 관련하여 사용하기 위한 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있는 임의의 매체일 수 있다.
본 발명의 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드는 자바(Java), 스몰토크(Smalltalk), C++, C# 등과 같은 객체-지향 프로그래밍 언어, "C" 프로그래밍 언어와 같은 종래의 절차적 프로그래밍 언어 및 프로로그(Prolog) 및 리습(Lisp), 기계 코드, 어셈블러와 같은 기능적 프로그래밍 언어 또는 임의의 다른 적절한 프로그래밍 언어를 포함하는 하나 이상의 프로그래밍의 임의의 조합으로 작성될 수 있다. 프로그램 코드는 웨어러블 장치, 호스트 장치 및/또는 클라우드에서 전체적으로 또는 부분적으로 실행될 수 있다. 후자의 시나리오에서, 웨어러블 장치, 호스트 및/또는 클라우드는 예를 들어, 근거리 통신망(LAN) 또는 광역 통신망(WAN)을 포함하는 임의의 유형의 네트워크 프로토콜을 사용하여 임의의 유형의 네트워크를 통해 연결될 수 있거나 또는 (예컨대, 인터넷 서비스 제공 업체를 사용하여 인터넷을 통해) 외부 컴퓨터에 연결이 이루어질 수 있다.
본 발명은 본 발명의 실시예들에 따른 방법, 기구(시스템) 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 아래에 설명된다. 흐름도 및/또는 블록도의 각각의 블록 및 흐름도 및/또는 블록도의 블록의 조합은 컴퓨터 프로그램 명령에 의해 구현되거나 지원될 수 있음을 이해할 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령은 기계를 생성하도록 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능 데이터 처리 기구의 프로세서에 제공되어서, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 데이터 처리 기구의 프로세서를 통해 실행되는 명령이 흐름도 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에 지정된 기능/동작을 구현하기 위한 수단을 생성한다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령은 또한 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 데이터 처리 기구가 특정 방식으로 기능하도록 지시할 수 있는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장될 수 있어서, 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 명령이 흐름도 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에 지정된 기능/동작을 구현하는 명령 수단을 포함하는 제조품을 생산한다.
컴퓨터 프로그램 명령은 또한 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 데이터 처리 기구에 로딩되어 컴퓨터 구현 프로세서를 생성하기 위해 일련의 동작 단계가 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 기구에서 수행되게 할 수 있어서, 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 기구에서 실행되는 명령이 흐름도 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에 지정된 기능/동작을 구현하기 위한 프로세스를 제공한다.
본 발명은 수많은 범용 또는 특수 목적 컴퓨팅 시스템 환경 또는 구성으로 동작한다. 웨어러블 장치 프로세서, 호스트 장치 및 클라우드를 포함하여 본 발명에 사용하기에 적합한 잘 알려진 컴퓨팅 시스템, 환경 및/또는 구성의 예는, 개인용 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅, 핸드-헬드 또는 랩탑 장치, 멀티 프로세서 시스템, 마이크로 프로세서, 마이크로 컨트롤러 또는 마이크로 컴퓨터 기반 시스템, 셋톱 박스, 프로그램 가능 가전, ASIC 또는 FPGA 코어, DSP 코어, 네트워크 PC, 미니 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터, 상기 시스템 또는 장치 등 중 임의의 것을 포함하는 분산 컴퓨팅 환경을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다.
도면들의 흐름도 및 블록도는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현의 아키텍처, 기능 및 동작을 도시한다. 이와 관련하여, 흐름도 또는 블록도의 각각의 블록은 지정된 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 일부 대안적인 구현 예들에서, 블록에서 언급된 기능들은 도면들에서 언급된 순서를 벗어나서 발생할 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 연속으로 도시된 2개의 블록은 실제로 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나, 또는 관련된 기능에 따라 블록이 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 또한, 블록도 및/또는 흐름도의 각각의 블록 및 블록도 및/또는 흐름도의 블록의 조합은 특정 기능 또는 동작을 수행하는 특수 목적의 하드웨어-기반 시스템에 의해 또는 특수 목적 하드웨어와 컴퓨터 명령의 조합에 의해 구현될 수 있다.
도 1에는 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 일부 실시예들에 따른 예시적인 웨어러블 장치의 제1 측면이 도시되어 있다. 도 2에는 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 일부 실시예들에 따른 예시적인 웨어러블 장치의 제2 측면이 도시되어 있다. 일반적으로, 도면부호 10으로 지칭되는 웨어러블 장치는, CPU, 메모리, 유선 및 무선 통신기 등을 포함하는 하우징에 장착되는 디스플레이(16)(예를 들어, 시청 가능한 OLED 등), 하나 이상의 버튼(22), 압력 센서 어레이(12)를 하우징하는 손목 밴드(14), 하나 이상의 광학 또는 다른 비-압력 센서(18), 및 스트랩 폐쇄, 유지 또는 잠금 메커니즘(20)을 포함한다. 손목 밴드 스트랩은 스트랩 내에 내장된 내장형 압력 센서를 구비하며, 요골동맥, 척골동맥 및 상완동맥 중 적어도 하나에 센서 어레이(12)를 적용하여 그 위에 적당한 압력(즉, 수축기 혈압보다는 상당히 작지만, 압력 파를 감지하기에는 충분한 압력)을 적용하는 동안, 손목에 대해 폐쇄되도록 의도된다.
도 3a에는 혈관, 압력 센서 및 장치 하우징의 방향을 나타내는 사용자의 손목 내측으로 손이 향하는 상태에서 좌측 손목의 단면(즉, 횡단면)(일반적으로 30으로 지칭됨)이 도시되어 있다. 웨어러블의 메인 하우징(42)은 손목 주위에 배치된 스트랩(14)에 의해 손목의 상부에 위치된다. 단면은 팔의 요골(40), 척골(38), 요골동맥(34) 및 척골동맥(36)을 도시한다. 이러한 예에서, 압력 센서 어레이(12)는 요골동맥(34)이 위치되는 손목의 영역에 배치된다.
도 3b에는 팔에 배치되고 사용자의 혈압을 측정하도록 동작하는 일부 실시예들에 따른 예시적인 웨어러블 장치가 도시되어 있다. 대안적인 실시예에서, 웨어러블 장치는 팔꿈치 위 또는 아래에서 사용자의 팔에 배치되도록 구성된다. 웨어러블 장치는 암 밴드(33), 복수의 센서 부재(37)를 포함하는 센서 어레이(31) 및 전자 기기, 디스플레이, 버튼 등을 포함하는 하우징(35)을 포함한다.
동작 시에, 센서 어레이(31)는 암 밴드의 하부 부분에 위치되고, 점선으로 도시되어 있으며, 요골 및 척골동맥으로 포크되기 전에 상완동맥(39) 위에 배치된다. 대안적으로, 센서 어레이 및 암 밴드는 팔꿈치 아래의 팔에 위치하여 요골동맥 또는 척골동맥으로부터의 혈압을 감지할 수 있다. 상기 장치는 통신 시스템을 포함할 수 있고, 이에 의해, 혈압 데이터는 신호 데이터를 처리하고 신호 데이터로부터 혈압 측정치를 생성하도록 동작하는 외부 호스트 장치로 중계된다. 대안적으로, 상기 장치는 센서 신호 데이터 자체를 처리하고 연속 혈압 측정치를 생성하도록 구성된 적절하게 프로그램된 프로세서를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 상기 장치는 전술한 바와 같이, 손목 착용 장치와 결합하여 동작하도록 구성될 수 있고, 이에 의해, 팔 밴드 장치는 손목 착용 장치와 무선으로 통신한다. 예를 들어, 미처리 센서 신호 데이터는 팔 밴드 장치로부터 손목 착용 장치로 무선 통신될 수 있고, 상기 센서 신호 데이터는 손목 착용 장치에서 처리되며, 혈압 측정치는 손목 착용 장치에서 사용자에게 표시된다.
압력 센서 어레이는 다수의 상이한 구성을 포함할 수 있음에 유의한다. 다수의 구성이 고려되므로 본 발명은 임의의 하나의 구성으로 제한되지 않는다. 이제, 몇 가지 구성 예가 제시된다.
도 4a에는 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 센서 어레이의 제1 실시예가 도시되어 있다. 이러한 예에서, 센서 어레이(12)는 3개의 압력 센서를 포함한다. 3개의 센서는 손목 스트랩에 구성되어서, 사용자의 손목에 놓이면 이들은 대략 요골동맥에 위치된다. 상기 장치는 3개의 센서 모두에서 동시에 신호를 수신하도록 구성된다. 신호들 중 하나는 추가 처리를 위해 혈압 파형으로서 선택될 수 있거나 또는 모든 신호의 가중치 합으로 구성된 복합 신호가 혈압 파형을 생성하는데 사용될 수 있다.
복수의 압력 센서로부터 다수의 신호를 획득하는 것은 압력 센서 어레이의 올바른 배치 문제를 제거한다는 점에 주목하는 것이 중요하다. 압력 센서들 중 적어도 하나의 압력 센서가 정확하게 배치되거나 또는 정확하게 충분히 배치되는 한, 수신된 신호는 혈압 파형으로부터 정확한 혈압 판독 값을 도출하기에 충분할 수 있다.
도 4b에는 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 센서 어레이의 제2 실시예가 도시되어 있다. 이러한 예에서, 손목 밴드(14) 상의 압력 센서 어레이(13)는 선형 어레이로 구성된 복수의 센서(15)를 포함한다. 상기 장치는 모든 센서에서 동시에 신호를 수신하도록 구성된다. 신호들 중 하나는 추가 처리를 위해 혈압 파형으로서 선택될 수 있거나 또는 모든 신호의 가중치 합으로 구성된 복합 신호가 혈압 파형을 생성하는데 사용될 수 있다. 선형 어레이로 배치된 복수의 압력 센서로부터 다수의 신호를 획득하는 것은 압력 센서 어레이의 올바른 배치 문제를 제거한다. 압력 센서들 중 적어도 하나의 압력 센서가 정확하게 배치되거나 또는 정확하게 충분히 배치되는 한, 수신된 신호는 혈압 파형으로부터 정확한 혈압 판독 값을 도출하기에 충분할 수 있다. 센서들의 선형 어레이는 도 4b에 도시된 바와 같이 손목 스트랩에 수직으로 구성될 수 있거나 또는 손목 스트랩을 참조하여 임의의 소망하는 각도로 구성될 수 있다는 것이 이해된다.
도 4c에는 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 센서 어레이의 제3 실시예가 도시되어 있다. 이러한 예에서, 손목 밴드(14) 상의 압력 센서 어레이(17)는 2차원(2D) 어레이로 구성된 복수의 센서(19)를 포함한다. 상기 장치는 모든 센서에서 동시에 신호를 수신하도록 구성된다. 신호들 중 하나는 추가 처리를 위해 혈압 파형으로서 선택될 수 있거나 또는 모든 신호의 가중치 합으로 구성된 복합 신호가 혈압 파형을 생성하는데 사용될 수 있다. 2D 어레이로 배치된 복수의 압력 센서로부터 다수의 신호를 획득하는 것은 압력 센서 어레이의 올바른 배치 문제를 제거한다. 압력 센서들 중 적어도 하나의 압력 센서가 정확하게 배치되거나 또는 정확하게 충분히 배치되는 한, 수신된 신호는 혈압 파형으로부터 정확한 혈압 판독 값을 도출하기에 충분할 수 있다. 센서들의 2D 어레이는 도 4b에 도시된 바와 같이 손목 스트랩에 수직으로 구성될 수 있거나 또는 손목 스트랩을 참조하여 임의의 소망하는 각도로 구성될 수 있다는 것이 이해된다.
도 5에는 복수의 압력 센서의 신호 출력을 나타내는 다수의 트레이스가 도시되어 있으며, 각각의 센서는 사용자의 손목의 상이한 위치에 있다. 도시된 5개의 트레이스, 즉, 트레이스들(150, 152, 154, 156, 158)은 전술한 바와 같이 센서 어레이에 구성되고 사용자의 손목에 배치된 5개의 상이한 압력 센서로부터의 출력 신호를 나타낸다. x-축은 시간을 나타내고, y-축은 센서 출력 신호의 진폭과 관련된 mmHg를 나타낸다.
예상대로, 일부 신호는 다른 신호보다 품질이 좋다. 특히, 트레이스들(152 및 156)의 신호는 거의 모든 신호를 픽업하지 않으며, 매우 약하고, 이는 요골동맥으로부터 압력을 픽업할 위치에 있지 않다는 것을 나타낸다. 트레이스들(150 및 154)의 신호는 더 강한 신호를 픽업하지만 여전히 상당히 약하고, 이는 요골동맥의 위치에 있지 않음을 나타낸다. 그러나, 트레이스(158)의 신호는 상대적으로 강하고, 이는 요골동맥에 잘 배치되어 후속 처리를 위한 혈압 파형으로 사용될 수 있음을 나타낸다. 이러한 예에 5개의 압력 센서 신호가 도시되었지만, 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 2개 이상의 센서 중 임의의 수의 센서가 사용될 수 있음을 이해해야 한다.
다른 실시예에서, 어레이를 구성하는 개별 압력 센서들은 상이한 유형의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서의 제1 부분은 전형적으로 전력 소비가 낮고 정확도가 낮은 용량성 압력 센서를 포함할 수 있다. 센서의 제2 부분은 전형적으로 전력 소비가 높지만 정확도가 양호한 저항성 압력 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 저항성 압력 센서(즉, 비교적 높은 정확도 센서)로부터 획득된 신호는 하나 이상의 용량성 압력 센서(즉, 비교적 낮은 정확도 센서)로부터의 판독 값을 교정하는데 사용되고, 이에 따라, 매우 높은 정확도를 갖는 혈압 판독 값이 산출된다.
일 실시예에서, 어레이의 압력 센서 중 하나로부터의 신호는 혈압 판독 값을 도출하는데 사용되는 혈압 파형으로서 선택된다. 선택되지 않은 다른 모든 센서로부터의 신호는 무시되거나 폐기된다. 센서 신호들은 임의의 소망하는 하나 이상의 품질 메트릭, 예를 들어, SNR, RSSI 등을 위해 분석될 수 있다.
다른 실시예에서, 어레이의 압력 센서 중 전부 또는 일부로부터의 신호는 가중 스킴을 사용하여 결합되어 개선 된 신호 대 잡음비(SNR)를 갖는 복합 혈압 파형을 생성한다. 그런 다음, 복합 혈압 파형은 보다 정확한 혈압 판독 값을 생성하는데 사용된다.
다른 실시예에서, 하나 이상의 센서 신호가 임의의 소망하는 품질 메트릭에 기초하여 선택되고 이들 신호가 가중되고 조합되어 복합 혈압 파형을 생성하는 경우, 전술한 2개의 기술이 결합될 수 있다.
도 6은 일부 실시예들에 따라 구성된 예시적인 웨어러블 장치를 나타내는 블록도이다. 일반적으로 도면부호 70으로 지칭되는 웨어러블 장치는 디지털 버스(84)에 의해 서로 통신하는 손목 밴드 센서 유닛(72) 및 제어 유닛(74)을 포함한다. 손목 밴드 센서 유닛(72)은 복수의 압력 센서(1 내지 N 78)를 포함하고, 각각의 압력 센서는 아날로그-디지털 변환기(80)에 연결된다. ADC의 출력은 멀티플렉서(82)에 입력되고, 멀티플렉서(82)는 멀티플렉싱된 모든 입력 신호를 디지털 버스(84)에 전송하도록 제공된다. 일 실시예에서, 모든 센서(78)로부터 출력된 신호는 제어 유닛(74)에 입력된다.
제어 유닛(74)은, 예를 들어, CPU, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등과 같은 프로세서(86), 디스플레이 서브 시스템(88), 예를 들어, 휘발성, 비-휘발성, 플래시 등과 같은 메모리(102), 무선 및 유선 통신 서브 시스템(100) 및 예를 들어, 광학, 포토 플레디스모그래프, 온도 등과 같은 하나 이상의 다른 비-압력 센서(104)를 포함한다. 제어 유닛(74)은 무선 LAN, 블루투스 저 에너지(BLE), 범용 시리얼 버스(USB) 연결 등과 같은 무선 및/또는 유선 통신 채널을 통해 호스트 장치(76)와 통신한다. 프로세서(86)는 디지털 버스(84)를 통해 손목 밴드 센서 유닛과 데이터를 송수신하도록 구성된다. 디스플레이 서브 시스템은 혈압 측정치를 표시하도록 구성된다.
도 7은 일부 실시예들에 따른, 복합 혈압 파형을 생성하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다. 일반적으로 도면부호 110으로 지칭되는 회로(110)는 적응식 가중치 알고리즘 블록(118), 배율기(1 내지 N 114) 및 합산기(116)를 포함한다. 작동 시에, N 스케일링 인자는 N 압력 센서로부터 수신된 혈압 파형 데이터 샘플(112)에 적용된다. 혈압 파형 데이터는 배율기(114) 및 적응식 가중치 알고리즘 블록(118)에 입력된다. 복합 혈압 파형(119)은 또한 적응식 가중치 알고리즘에 입력된다.
알고리즘은 입력 데이터로부터 N 배율기(114)에 각각 적용되는 N 스케일 인자(113)(즉, 계수)(α1 내지 αN)를 생성하도록 동작한다. 배율기에 의해 생성된 생성물(115)은 합산기(116)를 통해 추가되어 복합 혈압 파형(119)을 생성한 다음, 혈압 판독 값을 생성하도록 추가 처리된다.
적응식 가중치 알고리즘(118)은 복합 출력 파형(119)뿐만 아니라 N 혈압 파형 신호를 수용하고, 계수들(α1 내지 αN)을 추정하도록 구성되어서, 복합 혈압 파형(119) 상의 SNR이 최대화된다.
예시적인 실시예에서, 가중치는 이하의 식에 따라 최소 제곱 최대 비율 조합(MRC) 기술에 기초하여 블록(147)을 통해 계산된다.
일 실시예에서, 신호의 진폭은 루트 평균 제곱 추정(RMS), 분산 등과 같은 임의의 적절한 공지 기술을 사용하여 추정될 수 있다.
도 8은 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 파형 결합(교정) 방법을 나타내는 흐름도이다. 이러한 예시적인 방법에서, N 센서의 일부(P)는 정확도가 높고(예를 들어, 저항성 MEMS 타입 압력 센서), N 센서의 일부(R)는 정확도가 낮으며(예를 들어, 용량성 MEMS 타입 압력 센서), R + P = N이다. 센서들(1 내지 P)은 정확도가 높은 센서이고, 센서들(P + 1 내지 N)은 정확도가 낮은 센서이다.
도 8을 참조하면, 먼저 복수의 N 압력 센서로부터의 신호가 획득된다(단계(130)). 이어서, R 압력 센서들(P + 1 내지 N)으로부터의 혈압 파형에 대한 스케일링 인자 교정이 추정된다(단계(132)). R 압력 센서 P + 1에서 N까지의 혈압 파형에 단계(132)에서 획득된 추정 스케일링 인자가 곱해진다(단계(134)). 이어서, 센서들(1 내지 N)로부터 획득된 스케일링된 혈압 파형은 결합되고(단계(136)), 추가 처리를 위해 그리고 혈압 판독 값을 도출하기 위해 복합 혈압 파형이 출력된다(단계(138)). 상기 방법은 더 높은 SNR을 갖는 복합 혈압 파형을 산출한다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 복수의 압력 센서 중 하나로부터 혈압 파형을 선택하기 위한 예시적인 회로를 나타내는 블록도이다. 일반적으로 도면부호 120으로 지칭되는 회로는 복수의 N개의 압력 센서 입력 모듈(122), 멀티플렉서(121), 전력 관리 유닛(127) 및 프로세서 블록(129)을 포함한다. 각각의 압력 센서 입력 모듈(122)은 압력 센서(124), 선택적 필터 회로(126) 및 아날로그-디지털 변환기(ADC)(128)를 포함한다. 프로세서(129)는 특히, 스캔 시퀀서(143) 및 품질 메트릭(들) 계산 블록(147)을 포함한다.
전술한 바와 같이, 일 실시예에서, 웨어러블 장치는 단일 압력 센서에 의해 출력된 신호를 선택하고 다른 모든 센서로부터의 신호를 무시함으로써 하나 이상의 품질 메트릭을 최대화한다. 이는 프로세서(86)(도 6)를 통해 소프트웨어를 사용하여 달성될 수 있으며, 이에 의해, 모든 센서로부터의 신호 파형이 수신되고 하나를 제외한 모든 것이 폐기된다.
이러한 실시예(120)에서, 하나의 압력 센서 입력 모듈을 제외한 모든 전력을 차단함으로써 전력 소비가 감소된다. 동작 시에, 모든 N 센서 입력 모듈로부터의 신호가 프로세서에 입력되고, 하나 이상의 품질 메트릭이 블록(147)을 통해 계산된다. 스캔 시퀀서는 N 센서 입력 모듈에서 신호 데이터 수집을 제어한다. 계산된 메트릭에 따라, 센서 입력 모듈 중 하나가 선행 메트릭을 기반으로 선택된다.
센서 입력 모듈이 선택되면, N-1 비-선택 센서 입력 모듈에 대한 전력은 전력 관리 블록(127)에 의해 생성된 전력 인에이블 신호(145)를 통해 차단된다. 프로세서는 또한 선택된 센서 입력 모듈에 의해 생성된 신호를 전달하기 위해 적절한 선택 커맨드(141)를 멀티플렉서(121)에 생성한다. 이어서, 멀티플렉서로부터 출력된 혈압 파형(125)은 혈압 판독 값을 생성하도록 추가로 처리된다. 일 실시예에서, 모든 N 압력 센서로부터의 데이터가 재-평가(즉, 재-스캔)되고, 새로운 센서가 선택될 수 있다. 재-평가는 예를 들어, 10초마다와 같이 주기적 기반으로 또는 동적 기반으로 수행될 수 있고, 이에 의해, 센서 데이터로부터 계산된 일부 메트릭이 임계치 아래로 떨어질 때, 예를 들어, 센서 출력이 특정 SNR 또는 RSSI 아래로 떨어질 때 스캐닝이 개시된다.
프로세서 블록(147)에 의해 계산된 하나 이상의 품질 메트릭은 임의의 소망하는 메트릭을 포함할 수 있음에 유의한다. 메트릭 예는 SNR 및 RSSI를 포함한다. 그러나, 본 발명은 이러한 메트릭으로 제한되지 않는 것으로 이해된다.
도 10은 일부 실시예들에 따른 예시적인 혈압 파형 선택 방법을 나타내는 흐름도이다. 먼저, 복수의 N 압력 센서로부터의 신호가 획득되어 프로세서에 입력된다(단계(140)). 하나 이상의 품질 메트릭(예를 들어, SNR, RSSI 등)이 계산된다(단계(142)). 메트릭 계산이 비교되고, 선행 메트릭이 결정된다(단계(144)). 이어서, 선행 품질 메트릭에 대응하는 센서 신호가 선택된다(단계(146)). 선택된 혈압 파형은 혈압 결정 프로세스로 출력된다(단계(148)). 선택적으로, 전력 소비를 줄이기 위해, 비-선택 센서에 해당하는 센서 입력 모듈에 대한 전력이 차단된다. 전술한 바와 같이, 모든 N 압력 센서로부터의 데이터가 재스캔되고, 새로운 센서가 선택될 수 있다.
이하의 상세한 설명에서, 다양한 특정 세부사항들은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 하지만, 통상의 기술자라면, 본 발명이 이러한 특정 세부사항 없이도 실행할 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 주지의 방법, 과정, 및 구성요소들은 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해, 상세하게 설명되지 않는다.
도 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 시스템의 고-수준 블록도이다. 환자(210)는 좌심실의 정점과 환자의 심장(214)의 상행대동맥 사이에 혈액을 펌핑하는 이식 가능한 심실 보조 장치(LVAD)(212)를 갖는다. 심장 재동기화 장치 및 제세동기(216)도 환자(210)에게 이식된다. 환자는 본 발명의 실시예들의 교시에 따라 손목에 웨어러블 장치(218)를 착용하고 있다. 웨어러블 장치(218)는 압력, 포토 플레디스모그래프(PPG), 산소 포화도(SpO2), 가속 및/또는 피부 온도와 같은 신호를 수집하고, 외부 VAD 컨트롤러(222)와 무선으로 통신할 수 있다. VAD 시스템은 환자의 피부를 통과하여 VAD 펌프에 전력을 제공하는 일련의 구동-라인(와이어)(224)을 통해 VAD(212)에 연결된 충전식 배터리(220)에 전원이 공급된다.
일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 웨어러블 손목 장치, VAD 장치 자체 내의 센서 및 다른 이식 가능한 장치(예를 들어, CRT)로부터 신호를 획득하고 다양한 혈역학적 파라미터를 측정하며 판막 활동을 검출하기 위한 유용하고 새로운 기구 및 방법이다.
본 발명의 다른 바람직한 실시예에서, 상기 언급된 다양한 소스로부터 추출된 파라미터들은 특정 품질 메트릭(즉, 일정한 심장 출력, 혈압 또는 규칙적인 판막 활동)을 최적화하기 위해 폐쇄 루프에서 VAD 설정(즉, 속도)을 제어하는데 사용된다.
도 12는 일부 실시예들에 따른 방법의 고-수준 도면이다. 시작 단계(230) 후에, 단계(232)에서 다양한 센서들에 의해 신호들이 획득된다. 이들 신호는 손목 착용식 손목 장치로부터 광학 PPG 센서에 의해 검출된 압력, SpO2, 활동(가속도계), 피부 온도 또는 혈류 및/또는 CRT 장치와 같은 이식 가능한 장치로부터의 신호 및/또는 VAD 장치 자체 내의 센서로부터의 신호를 포함할 수 있다. 통상의 기술자는 환자의 신체에 이식되거나 환자에게 착용된 다양한 다른 센서들로부터 다른 신호 및 센서를 고안할 수 있다는 것이 이해된다. 단계(234)에서, 품질 메트릭이 계산되고, 상기 품질 메트릭은 예를 들어, 사전-로드(즉, 폐 카피툴라리(Capitulary) 쐐기압, 사후-로드(즉, 혈압) 및/또는 심장 출력일 수 있다.
단계(236)에서, 특정 VAD 파라미터들(즉, 속도)은 단계(234)에서 계산된 품질 메트릭을 최적화하도록 최적화된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 시스템은 사후-로드(혈압)를 허용되는 최대 값으로 제한하면서 사전-로드를 일정하게 유지하도록 선택할 수 있다. 따라서, 임상적 증거를 장착함으로써 뇌졸중(허혈성 또는 용혈성), RV 실패, 심실 부정맥, 슈퍼 심실 부정맥, 혈량저하 또는 혈량과다와 같은 부작용의 위험을 감소시킨다. 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따르면, 시스템은 시간의 특정 부분에서 판막 활동을 유지하도록 선택하여 대동맥판막 폐쇄 부전증의 위험을 감소시킬 수 있다.
이어서, 시스템은 단계(236)에서 단계(232)로 되돌아가 폐쇄 루프 제어 루프를 생성하여, 환자의 심장을 일정한 설정-속도를 갖는 기존 시스템보다 훨씬 더 양호한 상태로 유지시킨다.
도 13은 본 발명에 따른 방법의 도면이다. 시작 단계(250) 후에, 시스템은 일부 실시예들에 따라 다양한 센서들로부터 신호들을 획득한다. 이들 신호는 손목 착용식 손목 장치로부터 광학 PPG 센서에 의해 검출된 압력, SpO2, 활동(가속도계), 피부 온도 또는 혈류 및/또는 CRT 장치와 같은 이식 가능한 장치로부터의 신호 및/또는 VAD 장치 자체 내의 센서로부터의 신호를 포함할 수 있다. 이들 신호는 단계(254)에서 특징 계산의 기초이다. 이들 특징은 수축기 상승 시간, 이완기 하강 시간, 심박수, 중복맥박패임(Dicrotic notch) 위치, 중복맥박패임 타이밍, 중복맥박패임 검출, 푸리에 펄스 계수, 펄스 진폭으로 구성될 수 있다. 통상의 기술자는 상기 센서 신호들로부터 수 많은 다른 특징을 도출할 수 있다는 것을 이해한다. 단계(254)에서 도출된 특징들은 단계(256)에서 판막 활동의 기초이다. 이어서, 시스템은 단계(252)로 되돌아가서 주기적으로 판막 활동을 측정한다. 단계(256)에서의 판막 활동의 계산은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)(SVM), 랜덤 포레스트(Random Forests) 등과 같은 기계 학습 알고리즘에 기초할 수 있으며, 이는 트랜스 토라치-에코(TransThoracic-Echo)(TTE 초음파)와 같은 금 표준 판막 측정에 대한 지도 학습에서 미리 측정된 데이터베이스를 기초로 한다.
또한, 일부 실시예들에 따르면, 본 발명은 단계(256)에서 판막 활동을 계산하기 위해 사용된 알고리즘이 TTE와 같은 잘 확립된 판막 활동 측정에 대해 초기 또는 반복적인 의료적 충돌에서 VAD가 이식된 특정 환자에 대해 최적화/기계 학습될 수 있음을 교시하고, 이에 따라, 매우 정확한 알고리즘을 제공한다.
도 14는 일부 실시예들에 따른 다른 방법의 도면이다. 시작 단계(270) 후에, 단계(272)에서 다양한 센서들로부터 신호들이 획득된다. 이들 신호는 손목 착용식 손목 장치로부터 광학 PPG 센서에 의해 검출된 압력, SpO2, 활동(가속도계), 피부 온도 또는 혈류 및/또는 CRT 장치와 같은 이식 가능한 장치로부터의 신호 및/또는 압력 센서 또는 VAD가 현재 작동중인 실제 회전 속도/주파수와 같은 VAD 장치 자체 내의 센서로부터의 신호를 포함할 수 있다.
단계(274)에서는 단계(272)에서 획득된 다양한 신호로부터 특징들이 계산된다. 이들 특징은 수축기 상승 시간, 이완기 하강 시간, 심박수, 중복맥박패임 위치, 중복맥박패임 타이밍, 중복맥박패임 검출, 푸리에 펄스 계수, 펄스 진폭 또는 실제 펄스 샘플로 구성될 수 있다. 통상의 기술자는 상기 센서 신호들로부터 수 많은 다른 특징을 도출할 수 있다는 것이 이해된다. 단계(276)에서, 혈역학적 파라미터들은 단계(274)에서 계산된 특징들로부터 계산된다. 혈역학적 파라미터들은 수축기 혈압, 이완기 혈압, 평균 동맥압, 심박수, 심박 변이도 또는 수축기 폐압, 이완기 폐압, 평균 폐압, 폐 모세혈관 쐐기압 또는 좌심실 및 이완기 압력을 포함할 수 있다. 단계(256)에서 혈역학적 파라미터들의 계산은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)(SVM), 랜덤 포레스트(Random Forests), 딥 러닝 등과 같은 기계 학습 알고리즘에 기초할 수 있으며, 이는 요골동맥 또는 대퇴동맥 등의 동맥-라인과 같은 금 표준 혈역학적 측정에 대한 지도 학습에서 미리 측정된 데이터베이스를 기반으로 한다.
단계(278)는 단계(274)에서 계산된 특징들 및 단계(276)에서 계산된 혈역학적 파라미터들 모두로부터 위험 분류가 계산되는 선택적인 단계이다. 이들 파라미터는 가까운 시일 내에 발생하는 뇌졸중과 같은 부작용의 가능성을 보여줄 수 있어서, 시스템이 환자에게 경고하고 환자에게 의료진의 치료를 요청하도록 조언한다.
통상의 기술자는 논리와 회로 블록 사이의 경계가 단지 예시적이며 대안적인 실시예가 논리 블록 또는 회로 부재를 병합하거나 다양한 논리 블록 또는 회로 부재에 기능의 대안적인 분해를 부과할 수 있음을 인식할 것이다. 따라서, 본 명세서에 도시된 아키텍처는 단지 예시적인 것이며, 사실상 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있음을 이해해야 한다.
동일한 기능을 달성하기 위한 부품들의 임의의 배치는, 소망하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "관련"된다. 따라서, 본 명세서에서 특정 기능을 달성하기 위해 조합된 임의의 2개의 부품은, 아키텍처나 중간 부품들과는 상관없이, 소망하는 기능을 달성하도록 서로 "관련"되는 것으로 볼 수 있다. 마찬가지로, 이렇게 관련된 임의의 두 부품은 소망하는 기능을 달성하기 위해 서로 "작동 가능하게 연결"되거나 "작동 가능하게 결합"되는 것으로 볼 수도 있다.
또한, 통상의 기술자는 전술된 동작들은 간의 경계들은 단지 예시적인 것을 알 것이다. 다수의 동작은 단일 동작으로 결합될 수 있다. 단일 동작은 추가적인 동작들로 나눠질 수 있으며, 동작들은 적어도 부분적으로 시간적으로 중복되어 실행될 수 있다. 게다가, 대안적인 실시예들은 특정 동작의 다수의 단계(instance)를 포함할 수 있고, 동작들의 순서는 다양한 다른 실시예들에서 바뀔 수 있다.
본 명세서에서 사용된 단어들은 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용된 것으로, 본 발명을 제한할 의도로 사용되지 않았다. 본 명세서에서 사용된 조사 "a", "an, the"를 포함한 단수 형태들은, 문맥상 명확하게 달리 설명하지 않는 한, 복수 형태도 포함하도록 의도된다. "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는 본 명세서에서 사용되었을 때, 명시된 특징, 정수, 단계, 동작, 부재 및/또는 부품의 존재를 나타내고, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 부재, 부품 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
청구항에서, 괄호 사이에 기재된 모든 도면부호는 청구항을 제한하는 것으로 이해되어서는 안된다. 청구항에서 예컨대 "적어도 하나" 및 "하나 이상"과 같은 도입 문구의 사용은, 부정 관사 "a" 또는 "an"에 의한 또 다른 청구 요소의 도입이, 어떤 특정한 청구항을 이러한 요소를 단 하나만 포함하는 발명에 국한한다는 것을 의미하는 것으로 이해되어서는 안되며, 이는 동일한 청구항이 "하나 이상" 또는 "적어도 하나"라는 도입 문구와 와 예컨대 "a" 또는 "an"과 같은 부정 관사를 포함하였을 때에도 마찬가지이다. 이는, 정관사를 사용한 경우에 대해서도 마찬가지이다. 달리 명시하지 않는 한, 제1", "제2" 등과 같은 용어는 이러한 용어들이 설명하는 요소들을 임의로 구별하기 위해 사용된다. 따라서, 이들 용어는 반드시 이러한 요소들의 시간적 또는 다른 우선순위를 나타내도록 의도되는 것은 아니다. 특정 방안들이 서로 다른 청구항에 기재되어 있다고 해서, 이들 방안들의 조합이 유리하게 사용될 수 없다는 것을 의미하지는 않는다.
대응하는 구조, 재료, 작용, 및 아래의 청구항에 기재된 모든 수단 또는 단계 및 기능 소자들의 등가물은 구체적으로 청구된 다른 청구 요소들과 함께 기능을 수행하는 임의의 구조, 재료 또는 작용을 포함하도록 의도된다. 본 발명의 설명은 도시 및 설명의 목적으로 제시된 것으로, 본 발명을 개시된 형태로 철저하게 또는 국한하도록 의도되는 것은 아니다. 통상의 기술자에 의해 수많은 변형 및 변경이 용이하게 이루어질 수 있으므로, 본 발명은 본 명세서에 설명된 제한된 수의 실시예들에 국한하도록 의도되지 않는다. 따라서, 모든 적절한 변형예, 변경 및 등가물들이 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 것으로 고려될 수 있음을 이해할 것이다. 실시예들은, 본 발명의 원리 및 실제 적용예를 가장 잘 설명하기 위해, 그리고 다른 통상의 기술자가 고려되는 특정 용도에 적절한 대로 다양한 변형들을 갖는 다양한 실시예들에 대해 본 발명을 이해할 수 있도록 하기 위해 선택 및 설명되었다.
Claims (29)
- 환자의 손에 배치되는 웨어러블 장치를 사용하여 VAD 장치 파라미터들을 조정하는 방법으로,
상기 웨어러블 장치의 센서들로부터 신호들의 세트를 획득하는 단계;
적어도 하나의 품질 메트릭을 계산하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 품질 메트릭을 최적화하도록 적어도 하나의 VAD 동작 파라미터를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 VAD 장치는 LVAD(좌심실 보조 장치)인 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 웨어러블 장치의 상기 센서들의 세트는, 요골동맥에 배치되는 압력 센서, 포토 플레디스모그래프(PPG) 센서, 산소 포화 레벨(SpO2) 센서, 가속도계 및 온도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 VAD 장치 내의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
추가적인 이식 장치(예를 들어, 제세동기, 페이스-메이커, 심장 재동기화 치료-CRT, 미주신경(vagal) 자극기) 내의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제4항에 있어서,
VAD 장치의 상기 센서들의 세트는 압력 센서, 회전 속도 센서 및 전력 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 품질 메트릭은, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 평균 동맥압, 심박수, 심박 변이도, 혈압 변이도, 활동 레벨 또는 피부 온도, 및 심박출량 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제6항에 있어서,
상기 메트릭은 연속적으로 획득되는 것(예를 들어, 비-외과적 혈압 측정)을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 단계들은 주기적으로 반복되는 것(즉, 폐쇄-루프 조정)을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
최적화되는 상기 VAD 파라미터들은 적어도 VAD 회전 속도 또는 주파수를 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 메트릭은 판막 활동(예를 들어, 대동맥 판막 개방)의 검출을 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 방법은, 상기 센서들에 의해 펄스가 검출될 때까지 전체 상완동맥 폐색 상태로부터 상완동맥에 배치된 커프를 천천히 수축시키는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 조정 방법. - 적어도 하나의 센서를 포함하는 손목 착용 장치를 사용하여 VAD 환자의 판막 활동을 검출하는 방법으로,
상기 웨어러블 장치의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계;
상기 신호들로부터 특징들의 세트를 계산하는 단계; 및
판막 활동이 존재하는 시간 부분을 추출하는 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 제13항에 있어서,
상기 VAD 장치 내의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 제12항에 있어서,
상기 웨어러블 장치의 상기 센서들의 세트는, 요골동맥에 배치되는 압력 센서, 포토 플레디스모그래프(PPG) 센서, 산소 포화 레벨(SpO2) 센서, 가속도계 및 온도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 제12항에 있어서,
상기 특징들은, 수축기 상승 시간, 이완기 하강 시간, 심박수, 중복맥박패임 위치, 중복맥박패임 타이밍, 중복맥박패임 검출, 푸리에 펄스 계수, 펄스 진폭 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 제12항에 있어서,
상기 알고리즘은 랜덤 포레스트, 의사결정 트리 학습, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망 및 딥 러닝 중 하나의 방법을 사용하여 기계 학습으로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 제12항에 있어서,
상기 알고리즘에 대한 파라미터들은 장치가 동작하기 전에 특정 환자로부터 수집된 신호에 대한 기계 학습으로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 검출 방법. - 적어도 하나의 센서를 포함하는 손목 착용 장치를 사용하여 VAD 이식 환자의 적어도 하나의 혈역학적 파라미터를 계산하는 방법으로,
상기 웨어러블 장치의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계;
상기 신호들로부터 특징들의 세트를 계산하는 단계; 및
상기 혈역학적 파라미터를 계산하기 위해 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제18항에 있어서,
상기 혈역학적 파라미터는 수축기 혈압, 이완기 혈압, 평균 동맥압, 심박수, 심박 변이도 또는 수축기 폐압, 이완기 폐압, 평균 폐압, 폐 모세혈관 쐐기압 또는 좌심실, 및 이완기 압력 중 하나인 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제18항에 있어서,
상기 VAD 장치 내의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
다른 이식 장치(예를 들어, 카디오-MEMs, 제세동기, 페이스-메이커, 심장 재동기화 치료-CRT 또는 미주신경 자극기) 내의 센서들로부터 신호들을 획득하는 단계를 또한 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
상기 웨어러블 장치의 상기 센서들의 세트는, 요골동맥에 배치되는 압력 센서, 포토 플레디스모그래프(PPG) 센서, 산소 포화 레벨(SpO2) 센서, 가속도계 및 온도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
상기 특징들은, 수축기 상승 시간, 이완기 하강 시간, 심박수, 중복맥박패임 위치, 중복맥박패임 타이밍, 중복맥박패임 검출, 푸리에 펄스 계수, 펄스 진폭 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
상기 알고리즘은 랜덤 포레스트, 의사결정 트리 학습, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망 및 딥 러닝 중 하나의 방법을 사용하여 기계 학습으로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
상기 알고리즘에 대한 파라미터들은 장치가 동작하기 전에 특정 환자로부터 수집된 신호에 대한 기계 학습으로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제19항에 있어서,
상기 방법은 상기 특징들 또는 상기 혈역학적 파라미터들에 기초하여 위험 분류를 추가로 계산하는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제26항에 있어서,
위험 분류는 뇌졸중(허혈성 또는 용혈성), RV 실패, 심실 부정맥, 슈퍼 심실 부정맥, 혈량저하 또는 혈량과다, 및 대동맥판막 폐쇄 부전증 중 적어도 하나와 관련되는 것을 특징으로 하는 계산 방법. - 제26항에 있어서,
위험 분류 알고리즘은 랜덤 포레스트, 의사결정 트리 학습, 서포트 벡터 머신(SVM), 인공 신경망 및 딥 러닝 중 하나의 방법을 사용하여 기계 학습으로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 계산 방법.
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| E902 | Notification of reason for refusal | ||
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