KR20200120494A - Ppg 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치 - Google Patents

Ppg 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20200120494A
KR20200120494A KR1020200014244A KR20200014244A KR20200120494A KR 20200120494 A KR20200120494 A KR 20200120494A KR 1020200014244 A KR1020200014244 A KR 1020200014244A KR 20200014244 A KR20200014244 A KR 20200014244A KR 20200120494 A KR20200120494 A KR 20200120494A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signal
drift
wavelet
coefficient
ppg
Prior art date
Application number
KR1020200014244A
Other languages
English (en)
Inventor
아로라 라헬
호세 수지트
압둘 마지드 이브라힘
최가람
배상곤
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to US16/828,364 priority Critical patent/US11607178B2/en
Publication of KR20200120494A publication Critical patent/KR20200120494A/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/726—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Wavelet transforms

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

대상체의 생리학적 파라미터의 측정 정확도를 향상시키기 위해 PPG 신호를 처리하기 위한 방법 및 장치를 제공한다. PPG 신호 처리 방법은, PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계; 상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계; 및 상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정(motion artifact correction)을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 단계를 포함한다.

Description

PPG 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치{A DRIFT, NOISE, AND MOTION ARTIFACT CORRECTION METHOD FOR PHOTOPLETHYSMOGRAM(PPG) SIGNAL AND APPARATUS THEREOF}
신호 처리 장치에 관한 발명으로, 보다 상세하게는 대상체의 생리학적 파라미터의 측정 정확도를 향상시키기 위해 PPG(Photoplethysmogram: 광용적맥파) 신호를 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
PPG 기술은 미세 혈관 조직의 혈액량 변화를 측정하는데 사용되는 광학 기술이다. PPG 기술은 피부를 밝게하고 광 흡수의 변화를 측정하는 맥박 산소 포화도 측정기를 이용하여 피부 표면을 측정하는데 사용된다. 또한, PPG 기술은 혈압, 심박수, 산소 포화도, 포도당 모니터링 및 정신 스트레스를 측정하는데 이용되는 비침습적이고 저렴한 기술로 알려져 있다. 하지만, PPG 기술은 일반적으로 예를 들면, 모션 아티팩트 (motion artifact), 기준선 드리프트 (baseline drift) 및 고주파 노이즈와 같은 측정의 정확도에 영향을 주는 아티팩트로 인해 약점을 가지고 있다. 따라서, 측정의 정확도를 높이기 위해 PPG 신호에서 기준선 드리프트, 고주파 노이즈 및 모션 아티팩트를 제거할 방법이나 대안의 필요성이 절실히 대두되는 실정이다.
대상체의 생리학적 파라미터의 측정 정확도를 향상시키기 위해 PPG 신호를 처리하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 방법은, PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계; 상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계; 및 상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정(motion artifact correction)을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 단계를 포함한다.
이 때, 상기 적어도 하나의 생리학적 파라미터는 혈압, 심박수, 산소 포화도, 글루코스, 및 정신적 스트레스 중 적어도 하나를 포함한다.
이 때, PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계는, 상세 계수(detail coefficient) 및 근사 계수 (approximation coefficient)를 획득하기 위해 이산 웨이브릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용하여 상기 입력 신호에 대해 다중 레벨 분해(multi-level decomposition)를 수행하는 단계; 미리 정의된 레벨의 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득하는 단계; 및 상기 입력 신호로부터 상기 드리프트 신호를 제거하여 상기 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계를 포함한다.
이 때, 상기 다중 레벨 분해는 도브쉬(Daubechies) 4 (db4) 머더 웨이브릿(mother wavelet)을 이용하여 수행된다.
이 때, 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계는, 2, 3, 5, 및 7 차수 중에서 하나의 차수의 필터를 이용하여 수행된다.
이 때, 상기 필터는 버터워스 필터(butterworth filter), 타입 1 체비셰프 필터(Type-I chebyshev filter) 및 타입 2 체비셰프 필터(Type-II chebyshev filter) 중 적어도 하나를 포함한다.
이 때, 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 방법은, 상기 드리프트 제거된 신호의 최대 에너지 및 필요한 정보가 유지되도록 상기 필터의 주파수 대역을 0.04Hz 내지 30Hz 범위에서 선택하는 단계를 더 포함한다.
이 때, 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정(motion artifact correction)을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 단계는, 연속 웨이브릿 변환(continuous wavelet transform: CWT)을 이용하여, 모릿 웨이브릿(morlet wavelet)을 이용하여 획득된 복수의 웨이브릿 계수(wavelet coefficient)를 획득하기 위해 상기 필터링된 신호를 분해(decomposing)하는 단계; 상기 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수(motion artifact corrupted coefficient)를 식별하는 단계; 상기 식별된 계수의 강도를 감소시킴으로써 상기 모션 아티팩트 손상 계수를 업데이트하는 단계; 평활화된 계수(smoothed coefficient)를 획득하기 위해 웨이블릿 계수에 이동 평균 필터(moving average filter: MAF)를 적용하는 단계; 및 역-연속 웨이브릿 변환(inverse continuous wavelet transform: ICWT)을 이용하여 상기 평활화된 계수로부터 상기 보정된 신호를 재구성하는 단계를 포함한다.
이 때, 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하는 단계는 상기 웨이브릿 계수로부터 웨이브릿 스캘로그램(wavelet scalogram)을 획득함으로써 수행된다.
이 때, 상기 강도는 비 손상 웨이브릿 계수(non-corrupted wavelet coefficient)의 평균 및 표준편차를 이용하여 감소된다.
또한, PPG 신호 처리 장치는, 메모리 및 PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하고, 상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하고, 상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는, 메모리에 연결된 프로세서를 포함한다.
이 때, 상기 적어도 하나의 생리학적 파라미터는 혈압, 심박수, 산소 포화도, 글루코스, 및 정신적 스트레스 중 적어도 하나를 포함한다.
이 때, 상기 프로세서가 PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 것은, 상세 계수 및 근사 계수를 획득하기 위해 이산 웨이브릿 변환을 이용하여 상기 입력 신호에 대해 다중 레벨 분해를 수행하고, 미리 정의된 레벨의 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득하고, 상기 입력 신호로부터 상기 드리프트 신호를 제거하여 상기 드리프트 제거된 신호를 획득하는 것을 포함한다.
이 때, 상기 다중 레벨 분해는 db4 머더 웨이브릿을 이용하여 수행된다.
이 때, 상기 프로세서가 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 것은, 2, 3, 5, 및 7 차수 중에서 하나의 차수의 필터를 이용하여 수행된다.
이 때, 상기 필터는 버터워스 필터, 타입 1 체비셰프 필터 및 타입 2 체비셰프 필터 중 적어도 하나를 포함한다.
이 때, 상기 프로세서는 상기 드리프트 제거된 신호의 최대 에너지 및 필요한 정보가 유지되도록 상기 필터의 주파수 대역을 0.04Hz 내지 30Hz 범위에서 선택한다.
이 때, 상기 프로세서가 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 것은, 연속 웨이브릿 변환을 이용하여, 모릿 웨이브릿을 이용하여 획득된 복수의 웨이브릿 계수를 획득하기 위해 상기 필터링된 신호를 분해하고, 상기 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하고, 상기 식별된 계수의 강도를 감소시킴으로써 상기 모션 아티팩트 손상 계수를 업데이트하고, 평활화된 계수를 획득하기 위해 웨이블릿 계수에 이동 평균 필터를 적용하고, 역-연속 웨이브릿 변환을 이용하여 상기 평활화된 계수로부터 상기 보정된 신호를 재구성하는 것을 포함한다.
이 때, 상기 프로세서가 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하는 것은 상기 웨이브릿 계수로부터 웨이브릿 스캘로그램을 획득함으로써 수행된다.
이 때, 상기 강도는 비 손상 웨이브릿 계수의 평균 및 표준편차를 이용하여 감소된다.
PPG 신호로부터 기준선 드리프트, 고주파 노이즈를 제거하여 PPG 신호의 정확도를 향상시키고 또한, PPG 신호에서 모션 아티팩트를 보정하여 PPG 신호의 정확도를 향상시킨다.
도 1은 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 드리프트 제거 모듈의 블록도이다.
도 3a는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 노이즈 제거 모듈의 블록도이다.
도 3b는 일 실시예에 따른 상이한 차수를 갖는 버터워스 필터의 주파수 응답을 도시한 그래프이다.
도 4는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 모션 아티팩트 보정 모듈의 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 PPG 신호를 보정하는 것에 대한 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 블록도이다.
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.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 분야에서 통상적인 바와 같이, 실시예에서 블록들에 의해서 기능이 수행될 수 있으며, "부", "모듈"로 지칭되는 블록은 논리 게이트, 집적 회로, 마이크로 프로세서, 마이크로 컨트롤러, 메모리 회로, 수동 전자 부품, 능동 전자 부품, 광학 부품, 하드웨어에 내장된 회로와 같은 아날로그 또는 디지털 회로에 의해 물리적으로 구현되며, 선택적으로 펌웨어 및 소프트웨어에 의해서 구동될 수 있다.
또한, 회로는 하나 이상의 반도체칩으로 또는 인쇄 회로 기판 등과 같은 기판 지지체 상에 구현될 수 있다. 블록을 구성하는 회로는 전용 하드웨어 또는 프로세서에 의해 구현될 수 있고 또는 블록의 일부 기능을 수행하기 위한 전용 하드웨어와 블록의 다른 기능을 수행하기 위한 프로세서의 조합에 의해 수행될 수도 있다.
이하, 일 실시예에 의한 PPG 신호 처리 방법 및 장치에 대해 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 블록도이다.
PPG 신호 처리 장치는 드리프트 제거 모듈(110), 노이즈 제거 모듈(120), 및 모션 아티팩트 보정 모듈(130)을 포함한다.
드리프트 제거 모듈(110)은 PPG 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거하기 위한 복수의 서브 모듈을 포함한다. 복수의 서브 모듈은 이산 웨이브릿 변환(DWT)을 이용하여 PPG 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거한다.
노이즈 제거 모듈(120)은 하나 이상의 필터를 이용하여 드리프트 제거된 신호를 필터링한다. 모션 아티팩트 보정 모듈(130)은 보정된 PPG 신호(135)를 획득하기 위해 연속 웨이블릿 변환(CWT)을 이용하여 필터링된 신호를 처리한다.
도 2는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 드리프트 제거 모듈(110)의 블록도이다.
드리프트 제거 모듈(110)은 이산 웨이브릿 변환 분해 서브 모듈(DWT decomposition sub-module 210), 추정 드리프트 신호 서브 모듈(estimate drift signal sub-module 220), 및 드리프트 신호 제거 서브 모듈(remove drift signal sub-module 230)을 포함한다. 드리프트 제거 모듈(110)은 PPG 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거하기 위해 이산 웨이브릿 변환을 이용한다.
이산 웨이브릿 변환 분해 서브 모듈(210)은 근사 계수(aM) 및 상세 계수(dM)를 얻기 위해 이산 웨이브릿 변환을 이용하여 PPG 입력 신호(105)에 대해 다중 레벨 분해를 수행한다.
일반적으로 이산 웨이블릿 변환은 아래의 수학식 1과 같이 표현된다.
[수학식1]
Figure pat00001
여기서 j는 배율 파라미터(scaling parameter)이고 k는 변환 파라미터(translation parameter)에 해당한다.
이산 웨이브릿 변환 분해 서브 모듈(210)에서, PPG 입력 신호(105)는 근사 계수 및 상세 계수를 산출하기 위해 DWT를 이용하여 분해(decompose)된다. 근사 계수는 a1, a2,...aM으로 표현되고 상세 계수는 d1, d2,...dM으로 표현된다. 일 실시 예에서, 근사 계수는 PPG 입력 신호(105) 및
Figure pat00002
Figure pat00003
의 내적(inner product)에 의해 획득되고, 상세 계수는 PPG 입력 신호(105) 및
Figure pat00004
Figure pat00005
의 내적에 의해 획득되며 수학식 2, 3, 4와 같이 표현된다.
[수학식2]
Figure pat00006
[수학식3]
Figure pat00007
[수학식4]
Figure pat00008
여기서 m은 배율 파라미터, n은 변환 파라미터,
Figure pat00009
Figure pat00010
(t)는 마더 웨이블릿(mother wavelet) 및
Figure pat00011
Figure pat00012
는 파더 웨이블릿(father wavelet)에 해당한다.
추정 드리프트 신호 서브 모듈(220)은 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득한다. 임의의 정의된 레벨 M에서, 이산 웨이브릿 변환 분해 서브 모듈(210)에 의해 생성된 근사 계수 및 상세 계수는 수학식 5에 개시된 바와 같이 근사 신호(approximated signal: AM) 및 상세 신호(detailed signal: DM)을 각각 획득하기 위해 이용된다. 근사 신호는 낮은 다양한 드리프트 신호(low varing drift signal)의 추정값이다.
[수학식5]
Figure pat00013
드리프트 신호 제거 서브 모듈(230)은 PPG 입력 신호(105)로부터 드리프트 신호를 제거함으로써 드리프트 제거된 신호를 획득한다. 일 실시예에서 DWT 분해는 마더 웨이블릿으로서 도브쉬(Daubechies) 4 (db4)를 이용해서 수행되고, 드리프트 신호는 9번째 레벨 근사 계수(a9)를 이용하여 획득된다. 드리프트 신호(A9)는 수학식 6에 개시된 바와 같이 PPG 입력 신호로부터 제거되어 드리프트 제거된 신호가 획득된다.
[수학식6] Drift removed signal (X D ) = Input PPG signal - Drift Signal (A9)
도 3a는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 노이즈 제거 모듈의 블록도이다.
노이즈 제거 모듈(120)은 고주파 노이즈 간섭을 제거하기 위해 n 차수의 필터를 사용하여 드리프트 제거된 신호(XD)(235)를 필터링하는데, n은 2, 3, 5 및 7 중 하나에 해당한다.
드리프트 제거 모듈(110)로부터의 출력은 드리프트 제거 신호(235)로부터 고주파 노이즈 간섭을 제거하고, PPG 입력 신호(105)에서 가장 중요한 정보를 포착하기 위해 노이즈 제거 모듈(120)을 통과한다. 노이즈 제거 모듈(120)에서 사용되는 주파수 범위 및 필터의 차수의 선택은 PPG 입력 신호(105)의 필수 정보를 보존하기 위해 매우 중요하다. 일 실시예에서, PPG 입력 신호에서 필수 정보를 보존하기 위해서 0.04 내지 30Hz의 주파수 대역이 선택된다. 또한, 일 실시 예에서 필터는 버터워스 필터 또는 체비셰프 필터가 선택된다. 또한, 일 실시 예에서 노이즈 제거 모듈(120)은 PPG 입력 신호(105)로부터 고주파 노이즈 간섭을 제거하기 위한 복수의 필터를 포함할 수 있다.
도 3b는 일 실시예에 따른 상이한 차수를 갖는 버터워스 필터의 주파수 응답을 도시한 그래프이다.
도 3b는 입력 신호에 대한 상이한 차수의 버터워스 필터의 주파수 응답에 대한 것이다. 선택된 주파수 외부의 잡음은 필터에 의해 제거되고 PPG 입력 신호(105)의 중요한 정보는 보존된다. 일 실시 예에서, 노이즈 제거 모듈(120)에서 선택된 필터는 차수 4의 버터워스 필터이다.
도 4는 일 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 모션 아티팩트 보정 모듈의 블록도이다.
모션 아티팩트 보정 모듈(130)은 연속 웨이브릿 변환(CWT) 분해 서브 모듈(410), 웨이브릿 스케일 선택 서브 모듈(wavelet scale selection sub-module 420), 모션 아티팩트 검출 서브 모듈(430), 강도 감소 서브 모듈(440), 이동 평균 필터 서브 모듈(450) 및 역-연속 웨이브릿 변환(ICWT) 서브 모듈(460)을 포함한다.
CWT 분해 서브 모듈(410)은 필터링된 신호(350)에 대한 분해를 수행하여 CWT를 이용하여 복수의 웨이브릿 계수를 획득한다.
일반적으로 CWT는 수학식 7로 표현된다.
[수학식7]
Figure pat00014
여기서, τ는 변환 파라미터, s는 배율 파라미터, 및 ø(t)는 마더 웨이브릿에 해당한다.
웨이브릿 스케일 선택 서브 모듈(420)은 선택된 계수에 대한 웨이브릿 스캘로그램(에너지 분포)를 얻기 위해 's'의 범위를 선택한다. 일 실시 예에서, 웨이브릿 스캘로그램은 각 웨이브릿 계수의 에너지 백분율을 나타낸다. 또한, 일 실시 예에서, 's'의 범위는 20 내지 36에 해당한다.
모션 아티팩트 검출 서브 모듈(430)은 선택된 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 이상치(outliers)로 식별한다. 선택된 계수의 에너지 백분율이 동일한 변환 파라미터 및 둘 이상의 배율 파라미터에 대한 임계값을 초과할 때, 선택된 계수는 이상치로 식별된다. 각 's'값에 대해, 변환 파라미터에서 에너지 평균 및 표준 편차가 계산된다. 일 실시 예에서, 임계값은 평균으로부터 3 표준 편차(three standard deviations)가 되도록 선택된다.
강도 감소 서브 모듈(440)은 선택된 웨이브릿 계수의 강도를 감소시킴으로써 식별된 이상치를 보정한다. 일 실시 예에서, 각 's'값에 대해, 강도 감소는 수학식 8에 개시된 바와 같이, 비손상 계수의 평균 및 표준 편차를 계산하고 모션 아티팩트 손상 계수를 업데이트함으로써 수행된다.
[수학식8]
Figure pat00015
이동 평균 필터 서브 모듈(450)은 모든 웨이브릿 계수를 필터링하여 평활화된 계수를 획득한다. 일 실시 예에서, 수학식 9에 개시된 바와 같이 이동 평균 필터는 모든 웨이브릿 계수에 적용되는 미리 정의된 윈도우 크기(window size)의 단순한 저역 통과 유한 임펄스 응답(finite impulse response: FIR) 필터이다. 윈도우 크기는 편의에 따라 선택될 수 있으며, 이동 평균 필터 서브 모듈(450)로부터 획득된 평활화된 계수는 최저 보정 계수(trough corrected coefficient)이다.
[수학식9]
Figure pat00016
여기서, M은 윈도우 크기에 해당한다.
역-연속 웨이브릿 변환 서브 모듈(460)은 수학식 10에 개시된 바와 같이 ICWT를 이용하여 평활화된 계수로부터 PPG 신호를 재구성한다. 일 실시 예에서, 모릿 웨이브릿은 보정된 PPG 신호(135)의 재구성을 위한 마더 웨이브릿으로 이용된다.
[수학식10]
Figure pat00017
여기서, M은 윈도우 크기에 해당한다.
도 5는 일 실시예에 따른 PPG 신호를 보정하는 것에 대한 흐름도이다.
먼저, PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거한다.(502)
PPG 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거하는 단계는, 상세 계수 및 근사 계수를 획득하기 위해 이산 웨이브릿 변환을 이용하여 상기 입력 신호에 대해 다중 레벨 분해를 수행하는 단계를 포함한다. 일 실시 예에서, 근사 계수는
Figure pat00018
Figure pat00019
를 이용하여 획득되고, 상세 계수는
Figure pat00020
Figure pat00021
를 이용하여 획득된다.
또한, PPG 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거하는 단계는 미리 정의된 레벨의 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득하는 단계를 더 포함한다. 일 실시 예에서, 미리 정의된 레벨은 9이다.
드리프트 신호는 근사 계수로부터 획득된다.
또한, PPG 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거하는 단계는 드리프트 신호를 제거하여 드리프트 제거된 신호(235)를 획득하는 단계를 더 포함한다.
다음으로, 드리프트 제거된 신호(235)를 필터링한다.(504)
드리프트 제거된 신호(235)를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계는, 2, 3, 5, 및 7 차수 중에서 하나의 차수의 필터를 이용하여 수행된다.
노이즈 제거 모듈(120)에서 사용되는 주파수 범위 및 필터의 차수의 선택은 PPG 입력 신호(105)의 필수 정보를 보존하기 위해 매우 중요하다. 일 실시예에서, PPG 입력 신호에서 필수 정보를 보존하기 위해서 0.04 내지 30Hz의 주파수 대역이 선택된다.
다음으로, 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정을 수행한다.(506)
일 실시 예에서, 모션 아티팩트 보정을 수행하는 단계는, CWT를 이용하여, 복수의 웨이브릿 계수(wavelet coefficient)를 획득하기 위해 필터링된 신호를 분해하는 단계 및 선택된 계수에 대한 웨이브릿 스캘로그램(에너지 분포)를 얻기 위해 's'의 범위를 선택하는 단계를 포함한다. 일 실시 예에서, 웨이브릿 스캘로그램은 각 웨이브릿 계수의 에너지 백분율을 나타낸다. 또한, 일 실시 예에서, 's'의 범위는 20 내지 36에 해당한다.
일 실시 예에서, 모션 아티팩트 보정을 수행하는 단계는 선택된 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 이상치(outliers)로 식별하는 단계를 더 포함한다. 선택된 계수의 에너지 백분율이 동일한 변환 파라미터 및 둘 이상의 배율 파라미터를 갖는 선택된 계수에 대한 임계값을 초과할 때, 선택된 계수는 이상치로 식별된다. 각 's'값에 대해, 변환 파라미터에서 에너지 평균 및 표준 편차가 계산된다. 일 실시 예에서, 임계값은 평균으로부터 3 표준 편차(three standard deviations)가 되도록 선택된다.
일 실시 예에서, 모션 아티팩트 보정을 수행하는 단계는, 선택된 웨이브릿 강도를 감소시킴으로써 식별된 이상치를 보정하는 단계, 평활화된 계수를 획득하기 위해 업데이트된 이상치 계수를 필터링하는 단계 및 보정된 PPG 신호를 재구성하기 위해 ICWT를 통해서 평활화된 계수를 통과시키는 단계를 포함한다.
도 6은 다른 실시예에 따른 PPG 신호 처리 장치의 블록도이다.
PPG 신호 처리 장치(600)는 입/출력(I/O) 인터페이스(602), 메모리(604) 및 적어도 하나의 중앙 처리 장치(CPU 또는 프로세서)(606)을 포함할 수 있다.
입/출력 인터페이스(602)는 입력 신호 또는/및 출력 신호가 통신되는 프로세서(606)와 연결된다.
메모리(604)는 휘발성 메모리(RAM 등), 비휘발성 메모리(ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 메모리(604)는 적어도 하나의 프로세서(606)에 의해 실행 가능한 하나 이상의 명령어를 저장하고 프로세서(606)에 통신 가능하게 연결된다.
하나 이상의 데이터(608)은 메모리(604) 내에 저장될 수 있다. 하나 이상의 데이터(608)는 근사 및 상세 계수 데이터, 드리프트 신호 데이터, 웨이브릿 계수의 평균 및 표준 편차를 포함한다.
프로세서(606)는 메모리(604)에 저장된 데이터(608)에 기초하여 PPG 신호의 정확도를 향상시키기 위해 PPG 신호를 처리하도록 구성된다. 프로세서(606)는 마이크로 프로세서(μP), 마이크로 컨트롤러(μC), 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 유형일 수 있다. 프로세서(606)는 레벨 1 캐시, 레벨 2 캐시, 프로세서 코어 및 레지스터와 같은 하나 이상의 레벨의 캐싱을 포함할 수 있다. 프로세서 코어는 산술 논리부(arithmetic logic unit: ALU), 부동 소수점부(floating-point unit: FPU) 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
메모리(604)의 하나 이상의 데이터(608)는 프로세서(606)의 모듈(610)에 의해 처리된다. 모듈(610)은 드리프트 제거 모듈(612), 노이즈 제거 모듈(614), 모션 아티팩트 보정 모듈(616) 및 다른 처리 모듈(618)을 포함한다. 드리프트 제거 모듈(612)는 드리프트 제거된 신호를 획득하기 위해 입력 신호(105)로부터 기준선 드리프트를 제거한다. 노이즈 제거 모듈(614)은 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하도록 한다. 모션 아티팩트 보정 모듈(616)은 보정된 신호를 획득하기 위해 필터링된 신호에 대해서 모션 아티팩트 보정을 수행하도록 한다. 일 실시예에서, PPG 신호 처리 장치(600)는 의료 장치일 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.
105: PPG 입력 신호 110: 드리프트 제거 모듈
120: 노이즈 제거 모듈
130: 모션 아티팩트 보정 모듈
135: 보정된 PPG 신호
210: DWT 분해 서브 모듈 220 : 추정 드리프트 신호 서브 모듈
230: 드리프트 신호 제거 서브 모듈 235: 드리프트 제거된 신호
350: 필터링된 신호
410: CWT 분해 서브 모듈
420: 웨이브릿 스케일 선택 서브 모듈
430: 모션 아티팩트 검출 서브 모듈
440: 강도 감소 서브 모듈
450: 이동 평균 필터 서브 모듈
460: 역-연속 웨이브릿 변환 서브 모듈
600: PPG 신호 처리 장치 602: 입출력 인터페이스
604: 메모리
606: 프로세서 608: 데이터
610: 모듈 612: 드리프트 제거 모듈
614: 노이즈 제거 모듈 616: 모션 아티팩트 보정 모듈
618: 다른 처리 모듈

Claims (20)

  1. PPG(photoplethysmogram: 광용적맥파) 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계;
    상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계; 및
    상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정(motion artifact correction)을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 단계;를 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생리학적 파라미터는 혈압, 심박수, 산소 포화도, 글루코스, 및 정신적 스트레스 중 적어도 하나를 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계는,
    상세 계수(detail coefficient) 및 근사 계수 (approximation coefficient)를 획득하기 위해 이산 웨이브릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용하여 상기 입력 신호에 대해 다중 레벨 분해(multi-level decomposition)를 수행하는 단계;
    미리 정의된 레벨의 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득하는 단계; 및
    상기 입력 신호로부터 상기 드리프트 신호를 제거하여 상기 드리프트 제거된 신호를 획득하는 단계;를 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 다중 레벨 분해는 도브쉬(Daubechies) 4 (db4) 머더 웨이브릿(mother wavelet)을 이용하여 수행되는, PPG 신호 처리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 단계는, 2, 3, 5, 및 7 차수 중에서 하나의 차수의 필터를 이용하여 수행되는, PPG 신호 처리 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 필터는 버터워스 필터(butterworth filter), 타입 1 체비셰프 필터(Type-I chebyshev filter) 및 타입 2 체비셰프 필터(Type-II chebyshev filter) 중 적어도 하나를 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 드리프트 제거된 신호의 최대 에너지 및 필요한 정보가 유지되도록 상기 필터의 주파수 대역을 0.04Hz 내지 30Hz 범위에서 선택하는 단계를 더 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정(motion artifact correction)을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 단계는,
    연속 웨이브릿 변환(continuous wavelet transform: CWT)을 이용하여, 모릿 웨이브릿(morlet wavelet)을 이용하여 획득된 복수의 웨이브릿 계수(wavelet coefficient)를 획득하기 위해 상기 필터링된 신호를 분해(decomposing)하는 단계;
    상기 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수(motion artifact corrupted coefficient)를 식별하는 단계;
    상기 식별된 계수의 강도를 감소시킴으로써 상기 모션 아티팩트 손상 계수를 업데이트하는 단계;
    평활화된 계수(smoothed coefficient)를 획득하기 위해 웨이블릿 계수에 이동 평균 필터(moving average filter: MAF)를 적용하는 단계; 및
    역-연속 웨이브릿 변환(inverse continuous wavelet transform: ICWT)을 이용하여 상기 평활화된 계수로부터 상기 보정된 신호를 재구성하는 단계;를 포함하는, PPG 신호 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하는 단계는 상기 웨이브릿 계수로부터 웨이브릿 스캘로그램(wavelet scalogram)을 획득함으로써 수행되는, PPG 신호 처리 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 강도는 비 손상 웨이브릿 계수(non-corrupted wavelet coefficient)의 평균 및 표준편차를 이용하여 감소되는, PPG 신호 처리 방법.
  11. 메모리; 및
    PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하고, 상기 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하고, 상기 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는, 메모리에 연결된 프로세서를 포함하는, PPG 신호 처리 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 생리학적 파라미터는 혈압, 심박수, 산소 포화도, 글루코스, 및 정신적 스트레스 중 적어도 하나를 포함하는, PPG 신호 처리 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서가 PPG 신호인 입력 신호로부터 기준선 드리프트를 제거하여 드리프트 제거된 신호를 획득하는 것은, 상세 계수 및 근사 계수를 획득하기 위해 이산 웨이브릿 변환을 이용하여 상기 입력 신호에 대해 다중 레벨 분해를 수행하고, 미리 정의된 레벨의 근사 계수로부터 드리프트 신호를 획득하고, 상기 입력 신호로부터 상기 드리프트 신호를 제거하여 상기 드리프트 제거된 신호를 획득하는 것을 포함하는, PPG 신호 처리 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 다중 레벨 분해는 db4 머더 웨이브릿을 이용하여 수행되는, PPG 신호 처리 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서가 드리프트 제거된 신호를 필터링하여 필터링된 신호를 획득하는 것은, 2, 3, 5, 및 7 차수 중에서 하나의 차수의 필터를 이용하여 수행되는, PPG 신호 처리 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 필터는 버터워스 필터, 타입 1 체비셰프 필터 및 타입 2 체비셰프 필터 중 적어도 하나를 포함하는, PPG 신호 처리 장치.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 드리프트 제거된 신호의 최대 에너지 및 필요한 정보가 유지되도록 상기 필터의 주파수 대역을 0.04Hz 내지 30Hz 범위에서 선택하는, PPG 신호 처리 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서가 필터링된 신호에 대한 모션 아티팩트 보정을 수행하여 대상체의 생리학적 파라미터를 측정하기 위한 보정된 신호를 획득하는 것은, 연속 웨이브릿 변환을 이용하여, 모릿 웨이브릿을 이용하여 획득된 복수의 웨이브릿 계수를 획득하기 위해 상기 필터링된 신호를 분해하고, 상기 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하고, 상기 식별된 계수의 강도를 감소시킴으로써 상기 모션 아티팩트 손상 계수를 업데이트하고, 평활화된 계수를 획득하기 위해 웨이블릿 계수에 이동 평균 필터를 적용하고, 역-연속 웨이브릿 변환을 이용하여 상기 평활화된 계수로부터 상기 보정된 신호를 재구성하는 것을 포함하는, PPG 신호 처리 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서가 복수의 웨이브릿 계수로부터 모션 아티팩트 손상 계수를 식별하는 것은 상기 웨이브릿 계수로부터 웨이브릿 스캘로그램을 획득함으로써 수행되는, PPG 신호 처리 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 강도는 비 손상 웨이브릿 계수의 평균 및 표준편차를 이용하여 감소되는, PPG 신호 처리 장치.













KR1020200014244A 2019-04-11 2020-02-06 Ppg 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치 KR20200120494A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/828,364 US11607178B2 (en) 2019-04-11 2020-03-24 Drift, noise, and motion artifact correction method for photoplethysmogram (PPG) signals and system thereof

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
IN201941014614 2019-04-11
IN201941014614 2019-04-11

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200120494A true KR20200120494A (ko) 2020-10-21

Family

ID=73034945

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200014244A KR20200120494A (ko) 2019-04-11 2020-02-06 Ppg 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200120494A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220102216A (ko) * 2021-01-12 2022-07-20 주식회사 아이메디신 Ppg 신호 기반의 사용자 심박음 제공 장치 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220102216A (ko) * 2021-01-12 2022-07-20 주식회사 아이메디신 Ppg 신호 기반의 사용자 심박음 제공 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7725147B2 (en) System and method for removing artifacts from waveforms
CN106880351B (zh) 减少光体积描记(ppg)信号中运动诱发的伪影
US7725146B2 (en) System and method for pre-processing waveforms
JP6821088B2 (ja) バイタルサインのリモート測定のためのシステム及び方法
Fekete et al. The NIRS analysis package: noise reduction and statistical inference
Raghuram et al. Evaluation of wavelets for reduction of motion artifacts in photoplethysmographic signals
US8594759B2 (en) Systems and methods for resolving the continuous wavelet transform of a signal
US20110071376A1 (en) Determination Of A Physiological Parameter
CN112220471A (zh) 时域干扰去除和改进的心率测量跟踪机理
US20110112387A1 (en) Simultaneous measurement of pulse and regional blood oxygen saturation
CN106798552B (zh) 具有状态序列优化的心率估计设备
Kasambe et al. VLSI wavelet based denoising of PPG signal
Murthy et al. Multiple spectral peak tracking for heart rate monitoring from photoplethysmography signal during intensive physical exercise
Mullan et al. Unobtrusive heart rate estimation during physical exercise using photoplethysmographic and acceleration data
KR20180012891A (ko) 생체신호 노이즈 제거방법
Wu et al. An implementation of motion artifacts elimination for PPG signal processing based on recursive least squares adaptive filter
KR20200120494A (ko) Ppg 신호에 대한 드리프트, 노이즈 및 모션 아티팩트 보정 방법 및 그 장치
KR101483756B1 (ko) 맥파 검출 방법
Luke et al. Motion artifact removal and feature extraction from PPG signals using efficient signal processing algorithms
CN111603174B (zh) 血氧检测方法、装置、电子设备及存储介质
Hosni et al. Remote real-time heart rate monitoring with recursive motion artifact removal using PPG signals from a smartphone camera
TWI504378B (zh) 脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀
US20200323493A1 (en) Drift, noise, and motion artifact correction method for photoplethysmogram (ppg) signals and system thereof
Yang et al. A pulse oximetry system with motion artifact reduction based on Fourier analysis
Janjarasjitt et al. Examination of scale-invariant characteristics of epileptic electroencephalograms using wavelet-based analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination