KR20210075649A - 생체정보 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

생체정보 추정 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면 생체정보 추정 장치는 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파센서 및 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하고, 추출된 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하며, 감지된 자세 변화를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}
비침습적 생체정보 추정 기술과 관련된다.
최근 고령화된 인구구조, 급증하는 의료비, 전문 의료서비스인력의 부족 등으로 인해 IT 기술과 의료기술이 접목된 IT-의료 융합기술에 대한 활발한 연구가 수행되고 있다. 특히, 인체의 건강상태에 대한 모니터링 행위는 병원에서만 국한되지 않고 가정과 사무실 등의 일상생활 속에서 움직이는 사용자의 건강상태를 언제 어디서나 모니터링해 주는 모바일 헬스케어 분야로 확대되고 있다. 개인의 건강상태를 나타내주는 생체신호의 종류에는 대표적으로 ECG(심전도, Electrocardiography), PPG(광전용적맥파, Photoplethysmogram), EMG(근전도, Electromyography) 신호 등이 있으며, 일상생활에서 이를 측정하기 위해서 다양한 생체신호 센서가 개발되고 있다. 특히 PPG 센서의 경우는, 심혈관계 상태 등을 반영하는 맥파 형태를 분석하여 인체의 혈압 추정이 가능하다.
전진파 및 반사파와 관련된 개별 요소 파형 성분들을 이용하여 사용자의 측정 자세 변화를 추정하고, 이를 기초로 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.
생체정보 추정 장치는 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파센서 및, 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하고, 추출된 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하며, 감지된 자세 변화를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량을 기초로 자세 변화를 감지할 수 있다
프로세서는 시간 간격의 변화량과 소정 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지할 수 있다.
프로세서는 기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량를 더 기초로 자세 변화를 감지할 수 있다.
프로세서는 시간 간격의 변화량과 제1 임계치, 심박수의 변화량과 제2 임계치를 비교하고, 그 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지할 수 있다.
이때, 복수의 요소 파형은 전진파와 관련된 제1 요소 파형, 반사파와 관련된 제2 요소 파형 및 제3 요소 파형 중의 적어도 둘 이상을 포함할 수 있다.
프로세서는 측정된 맥파신호의 미분신호를 획득하고, 획득된 미분신호 파형의 극소점/극대점 분석을 통해 상기 요소 파형의 시간을 획득할 수 있다.
프로세서는 측정된 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 하나 이상의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
프로세서는 감지된 자세 변화를 기초로 오차 보정값을 산출하고, 산출된 오차 보정값을 기초로 상기 추정된 생체정보를 보정할 수 있다.
프로세서는 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량 및, 기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 상기 오차 보정값을 산출할 수 있다.
프로세서는 산출된 오차 보정값이 임계치를 초과하면 임계치를 오차 보정값으로 결정할 수 있다.
생체정보는 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 방법은 사용자로부터 맥파신호를 획득하는 단계, 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하는 단계, 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하는 단계 및, 감지된 자세 변화를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
자세 변화를 감지하는 단계는 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량을 획득하고, 시간 간격의 변화량을 기초로 자세 변화를 감지할 수 있다.
자세 변화를 감지하는 단계는 시간 간격의 변화량과 소정 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지할 수 있다.
자세 변화를 감지하는 단계는 기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량을 더 기초로 자세 변화를 감지할 수 있다.
자세 변화를 감지하는 단계는 시간 간격의 변화량과 제1 임계치, 심박수의 변화량과 제2 임계치를 비교하여 그 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지할 수 있다.
생체정보를 추정하는 단계는 맥파신호를 기초로 하나 이상의 특징을 추출하는 단계 및 추출된 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
생체정보를 추정하는 단계는 감지된 자세 변화를 기초로 오차 보정값을 산출하는 단계 및 오차 보정값을 기초로 상기 추정된 생체정보를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
오차 보정값을 산출하는 단계는 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량 및, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 오차 보정값을 산출할 수 있다.
오차 보정값을 산출하는 단계는 산출된 오차 보정값이 소정 임계치를 초과하면 상기 임계치를 오차 보정값으로 결정할 수 있다.
또한, 생체정보 추정 방법은 생체정보 추정 결과를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 사용자로부터 맥파신호를 획득하는 맥파센서, 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하고, 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하여 사용자에게 자세 변화를 가이드하는 프로세서 및, 자세 변화를 가이드하는 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
프로세서는 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 상기 자세 변화를 감지할 수 있다.
프로세서는 자세가 변화한 것으로 감지되면 사용자에게 기준 자세로 전환하도록 안내하는 시각적 이미지 및 음성 신호 중의 적어도 하나를 포함하는 가이드 정보를 생성할 수 있다.
프로세서는 자세가 변화하지 않은 것으로 감지되면 사용자에게 측정 자세를 유지하도록 안내하는 시각적 이미지 및 음성 신호 중의 적어도 하나를 포함하는 가이드 정보를 생성할 수 있다.
프로세서는 자세가 변화하지 않은 것으로 감지되면 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 하나 이상의 특징을 추출하고, 추출된 하나 이상의 특징을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
전진파 및 반사파와 관련된 개별 요소 파형 성분들을 이용하여 사용자의 측정 자세 변화를 추정함으로써 측정 자세 변화에 따른 생체정보 추정값의 오차를 줄여 생체정보를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 2는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 3a 내지 도 3d는 맥파신호의 요소 파형을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
도 6a 및 도 6b는 측정 자세를 가이드하는 실시예들이다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 8은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다.
도 10은 일 실시예에 따른 스마트 기기를 도시한 것이다.
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.
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.
이하, 생체정보 추정 장치 및 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명하도록 한다. 실시예들에 따른 생체정보 추정 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 단말 등에 탑재되거나 독립적인 하드웨어 기기로 제작될 수 있다. 이때, 독립적인 하드웨어 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 또는 헤어밴드형 등 피검체에 착용 가능한 웨어러블 기기일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다. 도 2는 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 생체정보 추정 장치(100,200)는 맥파센서(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
맥파센서(110)는 피검체로부터 광용적 맥파(photoplethysmography, PPG)를 포함한 맥파신호를 측정할 수 있다. 맥파센서(110)는 피검체로부터 광 신호 검출을 위해 피검체에 광을 조사하는 광원과, 광원에 의해 조사된 광이 피검체의 피부 표면이나 혈관 등의 생체조직에서 산란 또는 반사되면, 산란 또는 반사된 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다. 광원은 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 디텍터는 포토다이오드(photo diode), 포토트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 이미지 센서(예: CMOS 이미지 센서) 등을 포함할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 맥파센서(110)는 복수의 광원 및 하나의 디텍터로 형성되는 구조나 광원과 디텍터 쌍의 어레이로 형성되는 구조 등과 같이 특별히 제한됨이 없이 다양한 형태의 구조를 가질 수 있다.
이때, 피검체는 맥파센서(110)와 접촉하거나 인접하는 생체 영역으로 맥파 측정이 용이한 인체의 부위일 수 있다. 예를 들어, 요골 동맥에 인접한 손목 피부 영역, 모세혈이나 정맥혈이 지나가는 인체 피부 영역을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 기타 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락, 발가락 등 인체의 말초 부위일 수도 있다.
프로세서(120)는 맥파센서(110)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(120)는 생체정보 추정 요청에 따라 맥파센서(110)를 제어하고, 맥파센서(110)로부터 맥파신호를 수신할 수 있다. 생체정보 추정 요청은 사용자로부터 입력되거나 미리 설정된 주기를 만족하는 경우 발생할 수 있다. 프로세서(120)는 맥파센서(110)로부터 전기적인 맥파신호가 수신되면 노이즈를 제거하기 위한 필터링, 맥파신호의 증폭 또는 디지털 신호로의 변환, 스무딩 등의 전처리를 할 수 있다.
프로세서(120)는 맥파신호가 수신되면 맥파신호로부터 심혈관 연관 특징을 획득하고, 획득된 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 등의 심혈관 관련 정보를 포함할 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위해 필요한 경우 혈압을 예로 들어 설명하기로 한다.
일반적으로 평균 혈압(Mean Arterial Pressure, MAP)의 변화량은 아래의 수학식 1과 같이 심박출량과 총혈관저항에 비례한다.
Figure pat00001
여기서, ΔMAP는 좌심실과 우심방 사이의 평균 혈압 차이를 나타내고, 일반적으로 우심방 평균 혈압의 경우 3~5mmHg를 넘지 않아 좌심실 평균 혈압 또는 상완 평균 혈압과 유사한 값을 가진다. 절대적인 실제 심박출량과 총혈관저항 값을 알고 있다면 대동맥 혹은 상완에서의 평균 혈압을 구할 수 있다. 하지만, 생체신호를 기반으로 절대적인 심박출량 및 총혈관저항 값을 추정하는 것은 쉽지 않다.
프로세서(120)는 맥파신호로부터 심박출량(cardiac output, CO)과 연관된 특징 및 총혈관저항(total periphral resistance, TPR)과 연관된 특징을 획득할 수 있다. 여기서, 심박출량과 연관된 특징은 안정상태 대비 실제 총혈관저항은 큰 변화가 없지만 실제 심박출량은 상대적으로 증가/감소할 때 이와 비례하여 증가/감소하는 경향을 보이는 특징일 수 있다. 총혈관저항 연관 특징은 안정상태 대비 실제 심박출량은 큰 변화가 없지만 실제 총혈관저항은 상대적으로 증가/감소할 때 비례하여 증가/감소하는 경향을 보이는 특징일 수 있다.
프로세서(120)는 측정된 맥파신호의 파형을 분석하여 심혈관 연관 특징을 획득할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 맥파신호의 파형 분석을 통해 심박 정보를 포함한 맥파신호 파형의 면적을 심박출량과 연관된 특징으로 획득할 수 있다. 또한, 전진파와 첫 번째 반사파의 크기의 비율을 총혈관저항과 연관된 특징으로 획득할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 맥파신호 파형의 형태, 맥파신호의 최대점의 시간 및 진폭, 맥파신호의 최소점의 시간 및 진폭, 맥파신호의 시간 경과, 맥파신호 파형을 구성하는 개별 요소 파형의 성분 예컨대, 요소 파형의 시간 및 진폭 또는, 이와 같이 획득된 값들 사이의 내분점에 해당하는 정보 등을 더 활용하여 심혈관 연관 특징을 획득할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 혈압 추정 장치(200)는 통신부(210), 출력부(220) 및 저장부(230)를 더 포함할 수 있다.
통신부(210)는 프로세서(120)의 제어에 따라 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기(250)와 통신 연결하고 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 생체정보 추정 결과를 외부 기기(250)에 전송할 수 있다. 또한, 외부 기기(250)로부터 생체정보 추정에 필요한 각종 기준 정보, 예컨대, 커프형 혈압계에 의해 측정된 기준 혈압, 생체정보 추정 모델 등을 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 커프형 혈압계, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC 및 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다.
이때, 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(220)는 맥파센서(110) 및 프로세서(120)에 의해 처리된 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(220)는 생체정보 추정값을 디스플레이 모듈을 통해 시각적으로 출력할 수 있다. 또는, 스피커 모듈 또는 햅틱 모듈 등을 통해 음성이나 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 출력부(220)는 설정에 따라 디스플레이의 영역을 둘 이상으로 분리하고 제1 영역에 생체정보 추정에 이용된 맥파신호 그래프, 생체정보 추정 결과 등을 출력할 수 있으며, 제2 영역에 생체정보 추정 이력을 그래프 등의 형태로 출력할 수 있다. 이때, 생체정보 추정값이 정상 범위를 벗어나는 경우, 빨간 색 등을 사용하여 강조, 정상 범위를 함께 표시, 음성 경고 메시지 출력, 진동 강도 조절 등의 다양한 방식으로 경고 정보를 함께 출력할 수 있다.
저장부(230)는 맥파센서(110) 및 프로세서(120)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(230)는 생체정보 추정에 필요한 다양한 기준 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 기준 정보는 기준 혈압, 생체정보 추정 모델, 오차 보정값 산출식, 생체정보 추정 주기 외에 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보를 더 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
이때, 저장부(230)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory: RAM) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등의 저장매체를 포함하며, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 3a 내지 도 3d는 맥파신호의 개별 요소 파형을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 일반적으로 맥파신호(30)는 좌심실 구출(ejection)에 의해 심장에서 출발하여 신체 말단부나 혈관 분기점들로 향하는 전진파(P1)와 말단부나 혈관 분기점들에서 다시 되돌아오는 반사파(P2,P3)의 중첩으로 구성될 수 있다. 이때, 전진파(P1)는 심장 특성과 관련되며, 반사파(P2,P3)는 혈관 특성과 관련이 있다고 할 수 있다. 도시된 바와 같이 맥파신호의 파형(30) 개별 요소 파형 예컨대. 좌심실 구출에 의한 전진파(P1)와, 신장동맥(renal arteries)에서 주요하게 반사되는 첫 번째 반사파(P2)와 장골동맥(iliac arteries)에서 주요하게 반사되는 두 번째 반사파(P3) 등으로 구성될 수 있다. 이와 같이 맥파신호 파형 내에 포함된 전진파와 반사파의 시간 간격 및/또는 크기의 비 등에 혈압 관련 정보가 포함될 수 있음은 알려져 있다.
프로세서(120)는 이와 같이 전진파 및 반사파와 관련된 요소 파형의 성분 예컨대 첫 번째 요소 파형의 시간 및 크기, 두 번째 요소 파형의 시간 및/또는 크기 등을 추출하고, 추출된 각 요소 파형 성분을 기초로 혈압 추정을 위한 특징을 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 이와 같이 맥파신호로부터 획득된 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
한편, 일반적으로 혈압 측정 자세에 따라 맥파신호 파형은 변화할 수 있으며 이로 인해 맥파신호 파형을 기초로 혈압을 추정할 때 혈압 추정값에 오차가 발생할 수 있다. 예를 들어, 심장 높이에 있는 대동맥 중심 혈압에 비해 서거나 앉은 자세에서 대동맥 각 부위의 혈압은 정수압의 높이가 아래로 내려갈 때마다 증가하게 된다. 이와 같이 맥파가 혈관을 따라 전달될 때 자세에 따라 그 경로상의 혈관 압력이 달라지고 이는 맥파의 전달 속도에 영향을 미치게 된다. 즉, 사람이 앉거나 서 있는 자세에서 누운 자세로 변화하게 되면 맥파의 주요 반사가 일어나는 콩팥 동맥 및 장골 동맥까지의 혈압이 낮아지고, 맥파의 전달 속도도 느려질 수 있다.
예를 들어, 도 3c는 일반적으로 앉은 자세에서의 요소 파형들 간의 시간 간격을 예시하고 있으며, 도 3d는 누운 자세에서의 요소 파형들 간의 시간 간격을 예시하고 있다. 본 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 도시된 바와 같이 전진파의 시간(T1)과 반사파들의 시간(T2,T3) 간격의 변화(T3-T1,T2-T1,T3-T2)를 이용하여 사용자의 측정 자세 변화를 감지할 수 있으며, 이와 같이 감지된 자세 변화를 고려하여 혈압 추정값을 획득함으로써 사용자의 측정 자세에 상관없이 연속 측정이 가능하도록 할 수 있을 뿐만 아니라 그 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(400)는 특징 추출부(410), 추정부(420), 자세 변화 감지부(430), 오차 보정값 산출부(440) 및 보정부(450)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(410)는 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 특징을 추출할 수 있다. 전술한 바와 같이 맥파신호 파형 분석을 통해 맥파신호의 파형을 구성하는 개별 요소 파형들의 성분을 획득하고, 획득된 개별 요소 파형들의 성분을 이용하여 혈압과 관련된 심박 연관 특징 및 총혈관 저항 연관 특징을 추출할 수 있다.
일 예로, 특징 추출부(410)는 맥파신호의 미분신호 예컨대 2차 미분신호를 도출하고 2차 미분신호 파형의 극대점/극소점 검출을 통해 전진파 및 반사파와 관련된 개별 요소 파형의 성분을 획득할 수 있다. 이때, 미분 차수에는 특별히 제한되지 않는다.
예컨대, 특징 추출부(410)는 2차 미분신호의 첫 번째 극소점의 시간을 전진파와 관련된 제1 요소 파형의 시간 성분으로 추출할 수 있다. 또한, 두 번째 및 세 번째 극소점의 시간을 각각 반사파와 관련된 제2 요소 파형의 시간 성분 및 제3 요소 파형의 시간 성분으로 획득할 수 있다. 특징 추출부(410)는 이와 같이 개별 요소 파형의 시간 성분이 획득되면, 맥파신호 파형에서 각 요소 파형의 시간에 대응하는 지점의 진폭을 각 요소 파형의 진폭 성분으로 획득할 수 있다.
다만, 앞에서 설명한 예에 제한되는 것은 아니며 맥파신호 파형의 소정 구간의 면적, 맥파신호 파형에서 진폭이 최대인 지점의 시간 및/또는 진폭, 진폭이 최대인 지점을 기준으로 좌우 소정 비율에 해당하는 지점의 시간 및/또는 진폭, 심박수 등을 더 기초로 하여 특징을 획득할 수 있다.
추정부(420)는 특징 추출부(410)에 의해 추출된 특징을 기초로 생체정보 추정 모델을 적용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 예를 들어, 생체정보 추정 모델은 아래의 수학식 2와 같이 선형 함수식으로 정의될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 아니며 비선형 회귀 분석, 신경망, 딥러닝 등의 다양한 기법을 활용하여 미리 정의될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, BP는 혈압 추정값을 나타낸다. 또한, F는 특징 추출부(410)에 의해 추출된 특징값과 관련되며 예컨대 그 특징값 자체, 또는 캘리브레이션 시점 대비 생체정보 추정 시점의 생체정보의 변화량을 의미할 수 있다. 이때, 생체정보의 변화량은 캘리브레이션 시점의 특징값 대비 생체정보 추정 시점의 특징값의 변화량 또는, 그 변화량을 캘리브레이션 시점의 특징값으로 나눈 정규화값일 수 있다. 또한, SF는 전처리 과정을 통해 미리 정의되는 값으로서 특징값과 관련된 값을 스케일링하는 스케일링 요소일 수 있다. OFF는 캘리브레이션 시점에 외부 생체정보 측정 장치를 이용하여 측정된 캘리브레이션 생체정보 측정값이 수 있다.
자세 변화 감지부(430)는 맥파신호로부터 개별 요소 파형 성분이 추출되면, 추출된 개별 요소 파형들 간의 시간 간격을 기초로, 캘리브레이션 시점의 기준 자세 대비 맥파신호를 측정한 시점의 현재 측정 자세의 변화를 추정할 수 있다. 기준 자세는 사용자별로 설정될 수 있으며, 예컨대 앉은 자세, 선 자세 등일 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 똑바로 누운 자세, 측면으로 누운 자세, 앉아서 뒤로 기댄 자세 등 사용자의 다양한 측정 환경, 건강 상태 등을 고려하여 적절하게 설정될 수 있다.
자세 변화 감지부(430)는 캘리브레이션 시점에 기준 자세에서 측정된 맥파신호의 요소 파형들 간의 시간 간격과 생체정보 추정 시점에 현재 측정 자세에서 획득된 맥파신호의 요소 파형들간의 시간 간격을 비교하여 미리 설정된 기준을 벗어나는 경우 자세의 변화가 있는 것으로 판단할 수 있다. 예컨대, 기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량이 소정 임계치보다 큰 경우 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 하강시키는 자세로 변화한 것으로 감지할 수 있다.
또한, 자세 변화 감지부(430)는 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 비교 외에 추가적으로 심박수에 관한 정보를 기초로 자세 변화를 추정할 수 있다. 이때, 심박수에 관한 정보는 캘리브레이션 시점의 기준 자세에서의 심박수, 생체정보 추정 시점의 현재 측정 자세에서의 심박수, 캘리브레이션 시점의 심박수 대비 생체정보 추정 시점의 심박수의 변화량 또는, 캘리브레이션 시점의 심박수를 기초로 그 심박수 변화량을 정규화한 값 예컨대, 심박수 변화량을 캘리브레이션 시점의 심박수로 나눈 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 기준 자세 대비 현재 측정 자세에서의, 제1 요소 파형과 제2 요소 파형 간의 시간 간격(T2-T1)의 변화량(Δ(T2-T1))이 제1 임계치(예: 4)보다 크고, 제1 요소 파형과 제3 요소 파형 간의 시간 간격(T3-T1)의 변화량(Δ(T3-T1))이 제2 임계치(예: 15)보다 크며, 제2 요소 파형과 제3 요소 파형 간의 시간 간격(T3-T2)의 변화량(Δ(T3-T2))이 제3 임계치(예: 10)보다 크며, 심박수 변화량을 정규화한 값(ΔHRnorm)이 제 4 임계치(예: 1.02) 보다 작으면 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 하강시키는 자세로 변화한 것으로 감지할 수 있다.
오차 보정값 산출부(440)는 자세 변화 감지부(430)에 의해 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압 하강/상승 기전으로 변화한 것으로 감지되면 자세 변화에 상응하는 오차 보정값을 산출할 수 있다.
예를 들어, 기준 자세가 앉은 자세 또는 선 자세인 경우 현재 측정 자세가 누운 자세로 변화하여 혈압을 하강시키는 것으로 감지되면, 아래의 수학식 3과 같이 심박수에 관한 정보 예컨대, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량의 정규화 값을 기초로 오차 보정값을 산출할 수 있다. 다만, 수학식 3은 일 예에 지나지 않으므로 특별히 제한되지 않으며 요소 파형들 간의 시간 간격을 더 반영하는 것도 가능하다.
Figure pat00003
여기서, EV는 오차 보정값이며, HRnorm은 캘리브레이션 시점에 기준 자세에서 측정된 심박수를 기초로 심박수의 변화량을 정규화한 값을 나타내며, e1,e2 및 e3는 전처리 과정을 통해 미리 정의되는 값이다. min은 최소값을 구하는 함수식을 의미한다.
오차 보정값 산출부(440)는 자세 변화 감지부(430)에 의해 자세 변화가 감지되지 않으면 오차 보정값을 0으로 산출할 수 있다.
보정부(450)는 오차 보정값이 산출되면 추정부(420)에 의해 추정된 생체정보 추정값을 보정할 수 있다. 아래의 수학식 4는 위 수학식 2의 혈압 추정 모델에 혈압이 하강하는 자세로 변화한 경우의 오차 보정값을 적용한 오차 보정식의 일 예이다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
Figure pat00004
여기서, EV는 오차 보정값 산출부(440)에 의해 산출된 오차 보정값이며, BP는 오차 보정값이 반영된 최종 혈압 추정값을 의미한다.
도 5는 다른 실시예에 따른 프로세서 구성의 블록도이다. 도 6a 및 도 6b는 측정 자세를 가이드하는 실시예들이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(500)는 특징 추출부(510), 추정부(520), 자세 변화 감지부(530) 및 자세 가이드부(540)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(510)는 맥파센서(110)에 의해 맥파신호가 획득되면, 맥파신호의 파형을 분석하여 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 맥파신호의 파형을 구성하는 개별 요소 파형들의 성분, 맥파신호 파형의 전체 또는 부분 면적, 맥파신호 진폭 최대값, 진폭 최대값을 중심으로 좌우 소정 비율에 해당한 시간 및/또는 진폭 등을 기초로 심혈관 연관 특징을 추출할 수 있다.
자세 변화 감지부(530)는 맥파신호의 개별 요소 파형들 간의 시간 간격 및/또는 심박수에 관한 정보를 기초로 캘리브레이션 시점의 기준 자세 대비 생체정보 추정 시점의 현재 측정 자세의 변화를 감지할 수 있다. 이때, 기준 자세는 사용자별로 설정될 수 있다. 심박수에 관한 정보는 캘리브레이션 시점의 기준 자세에서의 심박수, 생체정보 추정 시점의 측정 자세에서의 심박수, 캘리브레이션 시점의 심박수 대비 생체정보 추정 시점에 획득된 심박수의 변화량 또는, 캘리브레이션 시점의 심박수를 기초로 그 심박수 변화량을 정규화한 값을 포함할 수 있다.
자세 변화 감지부(530)는 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 생체정보 추정값에 영향을 주는 자세로 변화된 것으로 판단되면 자세 가이드부(540)를 통해 자세 가이드를 요청하고, 맥파센서를 제어하여 맥파신호를 다시 측정하도록 할 수 있다.
자세 가이드부(540)는 자세 변화 감지부(530)에 의해 감지된 자세 변화에 관한 정보를 기초로 자세 변화를 가이드하는 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 가이드 정보는 측정 자세가 기준 자세 대비 변화한 것으로 감지되면 사용자에게 기준 자세로 전환하도록 안내하는 시각적 이미지 및/또는 음성 신호 등의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 가이드 정보는 측정 자세가 변화하지 않은 것으로 감지되면 사용자에게 측정 자세를 유지하도록 안내하는 시각적 이미지 및 음성 신호 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 2의 출력부(220)는 자세 가이드부(540)에 의해 생성된 가이드 정보를 출력할 수 있다.
예를 들어, 도 6a를 참조하면, 사용자의 기준 자세가 앉은 자세이고 사용자의 현재 측정 자세가 누운 자세라고 할 때, 출력부(220)는 도시된 바와 같이 모바일 기기(60a)의 디스플레이(62)의 소정 영역에 "앉아서 혈압을 추정하세요"와 같은 텍스트(63)를 출력할 수 있으며, 이와 동시 또는 별도로 "누운 자세"에서 "앉은 자세"로 자세 전환을 유도하는 시각적 이미지(64,65)를 출력할 수 있다.
도 6b를 참조하면, 사용자의 기준 자세가 앉은 자세이고 사용자의 현재 측정 자세가 변하지 않은 것으로 감지된 경우 도시된 바와 같이 모바일 기기(60b)의 디스플레이(62)의 소정 영역에 "지금 자세를 유지해 주세요"와 같은 텍스트(66)를 출력할 수 있다. 이와 동시 또는 별도로 "앉은 자세" 이미지(67)를 혈압이 추정되는 동안 출력할 수 있다.
추정부(520)는 자세 변화 감지부(530)에 의해 사용자의 측정 자세가 기준 자세 대비 변화하지 않은 것으로 감지되면, 특징 추출부(510)에 의해 맥파신호로부터 추출된 특징을 기초로 위 수학식 2와 같이 미리 정의된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다. 도 7은 도 1 또는 도 2의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치(100,200)에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다. 앞에서 다양한 실시예들에 대해 자세히 설명한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 생체정보 추정 장치(100,200)는 생체정보 추정 요청을 수신하면 피검체로부터 맥파신호를 획득할 수 있다(710). 생체정보 추정 장치(100,200)는 사용자에게 인터페이스를 제공하고, 사용자가 인터페이스를 통해 입력하는 생체정보 추정 요청을 수신할 수 있다. 또는, 외부 기기와 통신 연결하고 외부 기기로부터 생체정보 추정 요청을 수신할 수 있다.
그 다음, 획득된 맥파신호의 파형을 분석하여 맥파신호 파형을 구성하는 복수의 요소 파형의 성분을 추출할 수 있다(720). 맥파신호 파형은 좌심실 구출(ejection)에 의해 심장에서 출발하여 신체 말단부나 혈관 분기점들로 향하는 전진파와 말단부나 혈관 분기점들에서 다시 되돌아오는 반사파의 중첩으로 구성될 수 있다. 생체정보 추정 장치(100,200)는 맥파신호의 파형 분석을 통해 전진파 및/또는 반사파와 관련된 개별 요소 파형의 성분 예컨대, 전진파 및/또는 반사파의 시간 및 크기에 관한 정보를 추출할 수 있다.
그 다음, 맥파신호의 파형 분석을 통해 심혈관 연관 특징을 획득할 수 있다(730). 이때, 심혈관 연관 특징은 심박출량과 연관된 특징과 총혈관저항과 연관된 특징을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단계(720)에서 추출된 복수의 요소 파형의 성분들, 맥파신호 파형의 전체 또는 부분 면적, 맥파신호 파형의 최대 진폭값, 최대 진폭값의 좌우 소정 비율에 해당하는 지점의 진폭값, 심박수 또는 그 추출된 정보들의 조합을 생체정보 추정을 위한 특징으로 획득할 수 있다.
그 다음, 추출된 심혈관 특징을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다(740). 단계(730)에서 추출된 다양한 심혈관 특징이 추출되면 미리 정의된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다.
그 다음, 단계(720)에서 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 측정 자세의 변화가 있는지 감지할 수 있다(750). 예를 들어, 기준 자세는 캘리브레이션 시점에 사용자별로 설정될 수 있다.
그 다음, 단계(750)에서 사용자의 측정 자세를 감지한 결과 기준 자세 대비 생체정보 추정값에 영향을 미치는 자세로 변화하였는지 판단할 수 있다(760). 예를 들어, 단계(720)에서 획득된 요소 파형들의 시간 간격이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 기준 자세 대비 혈압을 하강시키는 기전의 자세로 변화한 것으로 판단할 수 있다. 또는, 심박수 정보를 더 고려하여 요소 파형들의 시간 간격이 제1 임계치를 초과하고, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 또는 그 심박수의 변화량을 기준 자세에서의 심박수로 정규화한 값이 제2 임계치보다 작은 경우 혈압을 하강시키는 자세로 변화한 것으로 판단할 수 있다.
그 다음, 단계(750)에서 측정 자세의 변화가 있는 것으로 판단되면 측정 자세에 다른 오차 보정값을 산출할 수 있다(770). 이때, 오차 보정값은 요소 파형들 간의 시간 간격 및/또는, 기준 자세에서의 심박수 대비 측정 자세에서의 심박수의 변화량 또는 그 심박수의 변화량의 정규화값을 기초로 오차 보정값을 산출할 수 있다.
그 다음, 단계(770)에서 산출된 오차 보정값을 기초로 단계(740)에서 추정된 생체정보 추정값을 보정하여 최종 생체정보 추정값을 획득할 수 있다(780). 만약, 단계(760)에서 측정 자세의 변화가 없는 것으로 판단되면 오차 보정없이 바로 단계(740)에서 추정된 생체정보 추정값을 최종 생체정보 추정값으로 획득할 수 있다.
그 다음, 생체정보 추정 결과를 출력할 수 있다(790). 생체정보 추정 장치(100,200)는 생체정보 추정 결과를 디스플레이, 햅틱 장치, 스피커 등의 다양한 출력 수단을 이용하여 생체정보 추정 결과, 그 추정 결과를 이용하여 분석한 사용자의 건강 정보 등을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 8은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다. 도 8은 도 1 또는 도 2의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치(100,200)에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예이다. 앞에서 다양한 실시예들에 대해 자세히 설명한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.
먼저, 생체정보 추정 장치(100,200)는 생체정보 추정 요청을 수신하면 피검체로부터 맥파신호를 획득할 수 있다(810).
그 다음, 획득된 맥파신호의 파형을 분석하여 맥파신호 파형을 구성하는 복수의 요소 파형의 성분을 추출할 수 있다(820). 생체정보 추정 장치(100,200)는 맥파신호의 파형 분석을 통해 전진파 및/또는 반사파와 관련된 개별 요소 파형의 시간 및 크기에 관한 정보를 추출할 수 있다.
그 다음, 단계(820)에서 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 측정 자세의 변화가 있는지 감지할 수 있다(830).
그 다음, 단계(830)에서 감지된 사용자의 측정 자세가 기준 자세 대비 생체정보 추정값에 영향을 미치는 자세로 변화한 경우(840), 측정 자세를 전환하도록 사용자에게 가이드할 수 있다(850). 이때, 음성 신호나 시각적 이미지를 이용하여 사용자에게 기준 자세에 대한 정보를 안내할 수 있다.
그 다음, 단계(840)에서 최초 맥파신호를 측정한 자세의 변화가 없는 것으로 판단되거나, 단계(850)에서 측정 자세 전환을 가이드하여 사용자가 기준 자세를 취한 상태에서 맥파신호를 다시 획득함으로써(810), 단계(840)에서 측정 자세의 변화가 없는 것으로 판단된 경우 그 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 심혈관 특징을 추출할 수 있다(860).
그 다음, 추출된 심혈관 특징 및 미리 정의된 생체정보 추정 모델을 이용하여 생체정보를 추정하고(870), 생체정보 추정 결과를 출력할 수 있다(880).
도 9는 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 설명하기 위한 도면이다. 전술한 생체정보 추정 장치의 다양한 실시예들은 도시된 바와 같이 손목에 착용하는 스마트 워치나 스마트 밴드형 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다.
도 9를 참조하면, 웨어러블 기기(900)는 기기 본체(910)와 스트랩(930)을 포함할 수 있다.
본체(910)는 다양한 형태를 갖도록 형성될 수 있으며, 내부 또는 표면에 전술한 생체정보 추정 기능과 그 밖의 다양한 기능을 수행하기 위한 모듈들이 장착될 수 있다. 본체(910) 또는 스트랩(930)의 내부에는 기기(900)의 각종 모듈에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다.
스트랩(930)은 본체(910)에 연결될 수 있다. 스트랩(930)은 사용자의 손목을 감싸는 형태로 구부려질 수 있도록 플렉시블(flexible)하게 형성될 수 있다. 스트랩(930)은 사용자의 손목으로부터 분리되는 형태 또는 분리되지 않는 밴드 형태로 구성될 수 있다. 스트랩(930)은 손목에 가해지는 압력의 변화에 따라 탄성을 갖도록 내부에 공기가 주입되거나 공기 주머니를 포함할 수 있으며 본체(910)로 손목의 압력 변화를 전달할 수 있다.
본체(910)에는 생체신호를 측정하는 맥파센서(920)가 장착될 수 있다. 맥파센서(920)는 사용자의 손목 상부가 접촉되는 본체(910)의 후면에 장착될 수 있으며, 손목 피부에 광을 조사하는 광원과 피검체로부터 산란 또는 반사되는 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
본체(910) 내부에 프로세서가 실장될 수 있으며, 프로세서는 웨어러블 기기(900)에 장착된 각종 구성들과 전기적으로 연결되어 각종 구성들을 제어할 수 있다.
또한, 프로세서는 맥파센서(930)에 의해 측정된 맥파신호를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 프로세서는 맥파신호의 파형을 분석하여 심혈관 연관 특징을 획득하고, 획득된 특징을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 예컨대, 맥파신호 파형을 구성하는 요소 파형의 시간 및 크기, 심박수, 최대 진폭값, 맥파신호 파형의 면적 등의 다양한 값 및 그 값들을 적절히 조합하여 심혈관 연관 특징을 획득할 수 있다.
한편, 웨어러블 기기는 사용자의 손목에 항시 착용된 상태에서 사용자의 다양한 자세에서 생체정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 기기는 사용자가 바른 자세로 앉아 있는 경우 외에, 의자에 기대어 있는 동안 또는, 누워서 잠을 자는 동안에도 생체정보를 추정할 수 있다. 하지만, 캘리브레이션 시점에 앉은 자세에서 캘리브레이션이 수행된 경우 측정 자세가 변화하게 되면 생체정보 추정값에 오차가 발생할 수 있다.
따라서, 프로세서는 캘리브레이션 시점의 기준 자세 대비 측정 시점의 자세 변화를 감지하고, 측정 자세 변화에 따라 적절하게 생체정보 추정값에 오차를 보정함으로써 생체정보 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 이때, 프로세서는 측정 자세의 변화에 따라 맥파신호 파형의 요소 파형들 간의 시간 간격 및/또는 심박수가 변화하는 특징을 고려하여 자세 변화 추정 및 오차 보정값을 산출할 수 있다.
본체(910)는 피검체가 맥파센서(920)에 접촉하여 맥파신호가 측정되는 동안 피검체와 맥파센서(920) 사이에 접촉압력을 측정하는 접촉압력 센서를 더 포함할 수 있다. 이때, 프로세서는 접촉압력 센서를 통해 측정된 접촉압력을 기초로 피검체의 접촉 상태를 모니터링할 수 있으며, 표시부를 통해 사용자에게 접촉 위치 및/또는 접촉 상태를 가이드할 수 있다.
또한, 본체(910) 내부에는 프로세서의 처리 결과 및 각종 정보를 저장하는 저장부가 장착될 수 있다. 이때, 각종 정보는 생체정보 추정을 위한 기준 정보 이외에 웨어러블 기기(900)의 기능과 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 사용자의 제어 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(940)가 본체(910)에 장착될 수 있다. 조작부(940)는 웨어러블 기기(900)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.
표시부는 본체(910)의 전면에 장착될 수 있으며, 터치 입력이 가능한 터치 패널을 포함할 수 있다. 표시부는 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서에 전달하고, 프로세서의 처리 결과를 표시할 수 있다.
예를 들어, 표시부는 생체정보 추정 결과를 표시할 수 있다. 이때, 생체정보 추정일자나 건강상태 등의 부가 정보를 함께 표시할 수 있다. 이때, 사용자가 조작부(940)를 조작하거나 표시부의 터치 입력을 통해 상세정보를 요청하는 경우 다양한 방식으로 상세정보를 출력할 수 있다.
또한, 본체(910) 내부에는 사용자의 휴대 단말과 같은 외부 기기와 통신하기 위한 통신부가 장착될 수 있다. 통신부는 외부 기기 예컨대, 사용자의 스마트폰에 생체정보 추정 결과를 전송하여 사용자에게 표시되도록 할 수 있다. 다만, 이에 제한됨이 없이 필요한 다양한 정보를 송수신할 수 있다.
도 10은 생체정보 추정 장치의 실시예들이 적용된 스마트 기기를 도시한 것이다. 이때, 스마트 디바이스는 스마트폰 및 태블릿 PC등을 포함할 수 있다.
도 10을 참조하면, 스마트 기기(1000)는 본체(1010)의 일면에 맥파센서(1030)가 장착될 수 있다. 맥파센서(1030)는 하나 이상의 광원(1031)과 디텍터(1032)를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이 맥파센서(1030)는 본체(1010)의 후면에 장착될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 전면의 지문 센서 또는 터치 패널과 결합하여 센서부(1030)를 구성하는 것도 가능하다.
또한, 본체(1010)의 전면에 표시부가 장착될 수 있다. 표시부는 생체정보 추정 결과 등을 시각적으로 출력할 수 있다. 표시부는 터치 패널을 포함할 수 있으며, 터치 패널을 통해 입력되는 다양한 정보를 수신하여 프로세서에 전달할 수 있다.
한편, 본체(1010)에는 이미지 센서(1020)가 장착될 수 있다. 이미지 센서(1020)는 사용자가 맥파 신호를 측정하기 위해 손가락을 맥파센서(1030)에 접근시키는 경우, 손가락을 촬영하여 프로세서로 전달할 수 있다. 이때, 프로세서는 손가락의 이미지로부터 맥파센서(1030)의 실제 위치 대비 손가락의 상대 위치를 파악하고, 표시부를 통해 손가락의 상대 위치 정보를 사용자에게 제공함으로써 보다 정확하게 맥파 신호 측정이 이루어지도록 가이드할 수 있다.
프로세서는 맥파센서(1030)에 의해 측정된 맥파신호의 파형 분석을 통해 전진파 및 반사파와 관련된 개별 요소 파형의 성분 및/또는 심박수를 추출하고, 추출된 요소 파형의 성분 및/또는 심박수 정보를 이용하여 사용자의 측정 자세 변화, 자세 변화에 따른 오차 보정 및 특징 추출 등을 수행하고, 획득된 정보들을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.
스마트 디바이스(1000)의 본체(1010)는 그 밖에 사용자로부터 입력된 정보, 각종 센서를 통해 획득된 정보, 프로세서에 의해 처리된 정보 및 그 밖의 생체정보 추정에 필요한 기준 정보를 포함하여 스마트 디바이스(1000)의 동작을 위한 기준 정보 등을 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.
또한, 스마트 디바이스(1000)의 본체(1010)는 다양한 외부 기기, 예컨대 웨어러블 기기, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC, 커프 혈압계, 다른 사용자의 스마트 디바이스 등과 통신하기 위한 통신부를 포함할 수 있다. 프로세서는 통신부를 제어하여 생체정보 추정 결과, 각종 기준 정보 등을 다른 외부 기기와 송수신할 수 있다.
한편, 본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 해당 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 개시된 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100, 200: 생체정보 추정 장치 110: 맥파센서
120: 프로세서 210: 통신부
220: 출력부 230: 저장부
400, 500: 프로세서 410, 510: 특징 추출부
420, 520: 추정부 430, 530: 자세 변화 감지부
440: 오차 보정값 산출부 450: 보정부
540: 자세 가이드부 900: 웨어러블 기기
910: 본체 920: 맥파센서
930: 스트랩 940: 조작부
1000: 스마트 기기 1010: 본체
1020: 이미지 센서 1030: 맥파센서
1031: 광원 1032: 디텍터

Claims (27)

  1. 사용자로부터 맥파신호를 측정하는 맥파센서; 및
    상기 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하고, 추출된 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하며, 감지된 자세 변화를 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량을 기초로 상기 자세 변화를 감지하는 생체정보 추정 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 시간 간격의 변화량과 소정 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지하는 생체정보 추정 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는
    기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량를 더 기초로 상기 자세 변화를 감지하는 생체정보 추정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 시간 간격의 변화량과 제1 임계치, 상기 심박수의 변화량과 제2 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지하는 생체정보 추정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 요소 파형은
    전진파와 관련된 제1 요소 파형, 반사파와 관련된 제2 요소 파형 및 제3 요소 파형 중의 적어도 둘 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 측정된 맥파신호의 미분신호를 획득하고, 획득된 미분신호 파형의 극소점/극대점 분석을 통해 상기 요소 파형의 시간을 획득하는 생체정보 추정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 측정된 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 하나 이상의 특징을 추출하고, 추출된 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 감지된 자세 변화를 기초로 오차 보정값을 산출하고, 산출된 오차 보정값을 기초로 상기 추정된 생체정보를 보정하는 생체정보 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 상기 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량 및, 기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 상기 오차 보정값을 산출하는 생체정보 추정 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 산출된 오차 보정값이 임계치를 초과하면 상기 임계치를 오차 보정값으로 결정하는 생체정보 추정 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 생체정보는
    혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
  13. 사용자로부터 맥파신호를 획득하는 단계;
    상기 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하는 단계;
    상기 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하는 단계; 및
    상기 감지된 자세 변화를 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 자세 변화를 감지하는 단계는
    기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 상기 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량을 획득하고, 상기 시간 간격의 변화량을 기초로 상기 자세 변화를 감지하는 생체정보 추정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 자세 변화를 감지하는 단계는
    상기 시간 간격의 변화량과 소정 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지하는 생체정보 추정 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 자세 변화를 감지하는 단계는
    기준 자세에서의 심박수(Heart Rate) 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량을 더 기초로 상기 자세 변화를 감지하는 생체정보 추정 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 자세 변화를 감지하는 단계는
    상기 시간 간격의 변화량과 제1 임계치, 상기 심박수의 변화량과 제2 임계치를 비교하고, 비교 결과를 기초로 현재 측정 자세가 기준 자세 대비 혈압을 상승 또는 하강시키는 자세로 변화했는지 여부를 감지하는 생체정보 추정 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 생체정보를 추정하는 단계는
    상기 맥파신호를 기초로 하나 이상의 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 생체정보를 추정하는 단계는
    상기 감지된 자세 변화를 기초로 오차 보정값을 산출하는 단계; 및
    상기 오차 보정값을 기초로 상기 추정된 생체정보를 보정하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 오차 보정값을 산출하는 단계는
    기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량 및, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 오차 보정값을 산출하는 생체정보 추정 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 오차 보정값을 산출하는 단계는
    상기 산출된 오차 보정값이 소정 임계치를 초과하면 상기 임계치를 오차 보정값으로 결정하는 생체정보 추정 방법.
  22. 제13항에 있어서,
    생체정보 추정 결과를 출력하는 단계를 더 포함하는 생체정보 추정 방법.
  23. 사용자로부터 맥파신호를 획득하는 맥파센서;
    상기 맥파신호로부터 복수의 요소 파형을 추출하고, 추출된 복수의 요소 파형을 기초로 기준 자세 대비 현재 측정 자세의 변화를 감지하여 사용자에게 자세 변화를 가이드하는 프로세서; 및
    상기 자세 변화를 가이드하는 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 생체정보 추정 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 프로세서는
    기준 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격 대비 현재 측정 자세에서의 맥파신호 요소 파형들 간의 시간 간격의 변화량, 기준 자세에서의 심박수 대비 현재 측정 자세에서의 심박수의 변화량 중의 적어도 하나를 기초로 상기 자세 변화를 감지하는 생체정보 추정 장치.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 프로세서는
    자세가 변화한 것으로 감지되면 사용자에게 기준 자세로 전환하도록 안내하는 시각적 이미지 및 음성 신호 중의 적어도 하나를 포함하는 가이드 정보를 생성하는 생체정보 추정 장치.
  26. 제23항에 있어서,
    상기 프로세서는
    자세가 변화하지 않은 것으로 감지되면 사용자에게 측정 자세를 유지하도록 안내하는 시각적 이미지 및 음성 신호 중의 적어도 하나를 포함하는 가이드 정보를 생성하는 생체정보 추정 장치.
  27. 제23항에 있어서,
    상기 프로세서는
    자세가 변화하지 않은 것으로 감지되면 상기 맥파신호를 기초로 생체정보 추정을 위한 하나 이상의 특징을 추출하고, 추출된 하나 이상의 특징을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
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