KR20210076594A - 수치 데이터를 이용한 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법 - Google Patents

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Abstract

수면 중인 사람의 호흡 소리 또는 코골이 소리를 이용하여 높은 정확도로 수면무호흡증을 예측할 수 있는 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법이 제공된다. 이 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법은, 복수의 대상자들로 이루어진 대상군이 수면상태에 있는 동안 각 대상자의 호흡 소리를 녹음한 오디오 데이터를 준비하는 단계; 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계; 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하는 단계(분할된 오디오 데이터 각각을 '윈도우'라 함); 윈도우마다 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출하는 단계; 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하는 단계; 및 각 대상자에 대한 수치 데이터 및 무호흡-저호흡 지수를 변수로 이용하여, 대상군을 대상으로 기계 학습을 수행하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

수치 데이터를 이용한 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법{Method for making prediction model for sleep apnea syndrome by using numerical data and method for predicting sleep apnea syndrome by using the same prediction model}
본 발명은 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 수면 중인 사람의 호흡 소리 또는 코골이 소리를 이용하여 높은 정확도로 수면무호흡증을 예측할 수 있는 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법에 관한 것이다.
수면무호흡(sleep apnea)은 수면 중에 최소 10초 이상 호흡이 멈추는 경우로서, 숨을 쉬려는 시도가 있음에도 불구하고 구강 내 기도가 폐쇄되어 발생하는 폐쇄성 수면무호흡(Obstructive Sleep Apnea, OSA)과, 숨을 쉬려는 노력자체가 일시적으로 정지를 보이는 중추성 수면무호흡(Central Sleep Apnea, CSA)으로 분류된다. 중추선 수면무호흡은 주로 심장이나 뇌 문제와 연관이 있지만, 폐쇄성 수면무호흡은 코골이와 함께 나타나는 증상으로 일반적으로 심각한 병으로 취급하지 않는 경향이 있다. 하지만, 폐쇄성 수면무호흡이 발생하면, 혈액 내 산소의 농도가 떨어지고 이산화탄소의 농도가 증가하며 반복적인 수면 중 각성으로 인해 교감신경의 활성화가 일어나서, 고혈압, 심혈관 질환 및 뇌혈관 질환으로 악화되기도 한다. 폐쇄성 수면무호흡은 성인 남자의 약 25%에 나타나고, 전체 인구의 5% 이상에 나타나는 것으로 알려져 있으며, 비만인구가 증가함에 따라 그 비율도 점점 증가하는 것으로 알려져 있다.
현재까지 폐쇄성 수면무호흡증 여부를 알기 위한 유일한 방법은 수면다원검사(polysomnography)를 받는 것이다. 수면다원검사는 수면 중 발생하는 여러 가지 비정상적인 상태를 진단하기 위해 여러 기구를 이용하여 수면 중 상태를 기록하여 분석하는 검사이다. 예를 들어, 뇌기능 상태를 알기 위한 뇌파 검사(EEG), 눈 움직임을 보기 위한 안전도 검사(EOG), 근육 상태를 알기 위한 근전도 검사(EMG), 심장 리듬을 보기 위한 심전도(ECG), 전체적인 상태를 보기 위한 비디오 촬영 등을 같이 시행하면서 대개 하룻밤 정도 수면을 취하면서 검사하는 방법이다. 특히 폐쇄성 수면무호흡을 진단하는 과정을 살펴보면, 검사대상자가 수면을 취하는 동안 검사자가 무호흡 또는 저호흡이 발생한 회수를 직접 카운팅하는 고전적인 방법을 택하고 있다. 하지만 이러한 수면다원 검사실은 전국적으로 수적으로 부족하기 때문에 접근성이 매우 떨어지고, 또한 적어도 하룻밤을 보내야 하기 때문에 검사 정체로 인한 대기 시간이 매우 길다. 따라서 폐쇄성 수면무호흡증이 의심되는 모든 환자들에게 수면다원검사를 처방하기에는 현실적으로 어려움이 따른다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 기계 학습을 통해 수면 중 호흡 소리 또는 코골이 소리를 이용해 높은 정확도로 수면무호흡증을 예측할 수 있는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법은, 오디오 처리 모듈이: (1) 복수의 대상자들로 이루어진 대상군이 수면상태에 있는 동안 각 대상자의 호흡 소리가 녹음된 오디오 데이터를 준비하는 단계; (2) 상기 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계; (3) 상기 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하는 단계(상기 분할된 오디오 데이터 각각을 '윈도우'라 함); (4) 상기 윈도우마다 상기 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출하는 단계; (5) 상기 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하는 단계; 및 수면무호흡증 예측 모듈이: (6) 각 대상자에 대한 상기 수치 데이터 및 무호흡-저호흡 지수를 변수로 이용하여, 상기 대상군을 대상으로 기계학습을 수행하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 오디오 피처를 추출하는 단계는, 상기 윈도우마다 분할된 상기 오디오 데이터를 멜 스펙트로그램으로 변환하는 단계; 및 상기 멜 스펙트로그램을 평균 풀링으로 압축하여 오디오 피처를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 수치 데이터로 변환하는 단계는, 상기 오디오 피처의 평균 및 표준편차를 연산하는 단계; 이웃하는 오디오 피처 간의 차를 피처 델타로 정의하고 상기 피처 델타의 평균 및 표준편차를 연산하는 단계; 및 상기 오디오 피처의 평균 및 표준편차와 상기 피처 델타의 평균 및 표준편차를 상기 수치 데이터로 정의하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 무호흡-저호흡 지수는 수면다원검사를 통해 각 대상자에 대해 측정될 수 있다.
상기 호흡주기는 2 내지 10초일 수 있다.
상기 다른 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 방법은, 오디오 처리 모듈이: (1) 수면상태에 있는 피진단자의 호흡 소리가 녹음된 오디오 데이터를 준비하는 단계; (2) 상기 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계; (3) 상기 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하는 단계(상기 분할된 오디오 데이터 각각을 '윈도우'라 함); (4) 상기 윈도우마다 상기 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출하는 단계; (5) 상기 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하는 단계; 및 수면무호흡증 예측 모듈이: (6) 제1항에 의해 생성된 상기 수면무호흡증 예측 모델을 이용하여 상기 수치 데이터로부터 상기 피진단자에 대한 무호흡-저호흡 지수를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 구체적인 내용 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법에 의하면, 피진단자가 수면다원검사실을 방문할 필요 없이 어느 곳에서나 수면을 취하는 동안 오디오 처리 모듈을 통해 녹음한 호흡 소리 또는 코골이 소리를 이용하여 무호흡-저호흡 지수(Apnea-Hypopnea Index, AHI)를 손쉽게 예측할 수 있다. 구체적으로, 복수의 대상자들로부터 녹음한 수면 호흡 소리로부터 무호흡 또는 저호흡의 음향적 특징을 정의하는 오디오 피처를 추출하여 이를 기계 학습에 의해 수면무호흡증 예측 모델을 생성하기 때문에 높은 정확도로 피진단자의 호흡 소리로부터 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 예측할 수 있다.
일반적으로 모바일 기기를 이용하여 6시간 동안 수면 중 호흡 소리를 녹음하면 약 300MB 크기의 압축 파일(예를 들어 m4a 파일 등)이 생성된다. 이 압축 파일을 분석 가능한 오디오 데이터(예를 들어 wav 파일 등)로 변환하면 약 3GB 크기의 대용량 파일이 생성된다. 본 발명은 '대용량의 오디오 데이터'를 직접 사용하기 보다는, 오디오 데이터를 윈도우 단위로 분할하여 오디오 피처를 추출하고 이를 '저용량의 수치 데이터'로 변환한 후 수치 데이터를 이용해 예측 모델을 생성하고 AHI를 예측한다. 따라서 본 발명은 데이터 처리가 간편하여 짧은 시간 내에 AHI 예측 결과를 제공할 수 있다.
이러한 본 발명에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 및 이 모델을 이용한 수면무호흡증 예측 방법을 수행하는 오디오 처리 모듈 및 수면무호흡증 예측 모듈은 하나의 전자기기에 함께 설치될 수도 있고, 복수의 전자기기에 분리되어 설치될 수도 있다. 사용자 편의성과 데이터 처리 속도를 더욱 개선하기 위해, 오디오 데이터를 수집하는 오디오 처리 모듈은 단말 장치에 설치될 수 있고 많은 데이터 처리를 수행하는 수면무호흡증 예측 모듈은 서버 장치에 설치될 수 있다. 예를 들어, 피진단자가 평소 잠자리 옆에 단말 장치(예를 들어 모바일 디바이스 등)를 놓고 수면을 취하면 오디오 처리 모듈은 수면 중 호흡 소리의 오디오 데이터를 생성하고 이를 수치 데이터로 변환하여 서버 장치에 제공한다. 서버 장치는 수치 데이터를 이용하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성하고 나아가 이 모델을 이용하여 예측 결과를 단말 장치에 제공한다. 단말 장치는 서버 장치로 저용량의 수치 데이터를 전송하기 때문에 빠른 데이터 전송이 가능하고 서버 장치도 저용량의 수치 데이터를 이용하여 수면무호흡증을 예측하기 때문에 빠른 예측 결과를 얻어서 단말 장치에 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 예측 시스템의 구성을 대략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 예측 시스템 에 대해 자세히 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 예측 시스템의 구성을 대략적으로 나타낸 도면이다. 본 발명의 수면 무호흡증 예측 시스템은 대상자 또는 피진단자의 호흡 소리를 녹음하는 오디오 처리 모듈(10)과, 대상자의 녹음된 호흡 소리를 이용해 수면무호흡증 예측 모델을 생성하고 이 모델을 이용해 피진단자의 수면무호흡증 여부를 진단하는 수면무호흡증 예측 모듈(20)을 포함한다.
먼저 수면무호흡증 예측 모델을 생성하기 위해 복수의 대상자들로 이루어진 대상군을 선정한다. 예를 들어, 폐쇄성 수면 무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)을 앓고 있거나 습관적으로 코골이를 하는 환자를 대상군으로 선정할 수 있다. 만일 대상자에게 중추성 수면무호흡증(Central Sleep Apnea, CSA), 신경질환, 신경근 질환, 심부전 등 중대한 의학적 증상이 있는 경우 대상군에서 제외하는 것이 바람직하다. 본 발명에서 무호흡(apnea)은 수면 중에 최소 10초 이상 호흡이 멈춘 경우를 의미하며, 저호흡(hypopnea)은 호흡이 완전히 정지하지는 않으나 최소 10초 이상 호흡량이 50% 이상 감소하거나 각성 또는 산소 불포화(<4%)와 연관되어 최소 10초 이상 호흡량이 완만히 감소하는 경우를 의미한다. 대상자들에 대해 수면다원검사를 실시하여 무호흡-저호흡 지수(Apnea-Hypopnea Index, AHI)를 측정한다. 무호흡-저호흡 지수(AHI)는 수면 중 10초간 무호흡이나 저호흡이 흉곽의 움직임이 없는 이벤트를 총 수면 시간으로 평균화한 수치를 의미한다. 무호흡-저호흡 지수(AHI)가 5회 이상 15회 미만인 경우 경도 OSA(mild OSA)로, 15회 이상 30회 미만인 경우 중등도 OSA(moderate OSA), 그리고 30회 이상인 경우 중도 OSA(severe OSA)로 분류될 수 있다.
오디오 처리 모듈(10)은 녹음 기능 및 데이터 처리 기능을 가진 전자기기로서 주변 장치와 유무선 네트워크를 통해 데이터 송수신이 가능한 장치이다. 예를 들어, 오디오 처리 모듈(10)은 오디오 리코더, 비디오 리코더, 스마트폰, 이동 전화기, 태블릿 PC, 웨어러블 스마트장치, PDA, 컴퓨터, 노트북, 또는 디지털 TV 등으로 구성될 수 있다. 오디오 처리 모듈(10)은 대상자 또는 피진단자의 수면 호흡 소리를 녹음하여 오디오 데이터를 생성하고 이를 수치 데이터로 변환하여 수면무호흡증 예측 모듈(20)에 전송한다.
오디오 처리 모듈(10)은 오디오 데이터 생성부(12), 노이즈 제거부(14), 오디오 피처 추출부(16) 및 수치 데이터 변환부(18)를 포함한다.
오디오 데이터 생성부(12)는 대상자 또는 피진단자의 수면 호흡 소리를 녹음하여 오디오 데이터를 생성한다. 예를 들어, 수면 호흡 소리는 'FFmpeg' 소프트웨어를 사용하여 8kHz 샘플링 주파수의 WAV 형식의 오디오 데이터로 생성될 수 있다. 통상 수면 단계는 N1 단계(transition to sleep), N2 단계(light sleep), N3 단계(deep sleep), REM 단계(rapid eye movement stage), 및 기상 단계(wake stage)로 이루어지는데, 본 발명에서는 하루 밤 동안 모든 수면 단계에서 발생하는 호흡 소리를 녹음하여 사용하였다.
노이즈 제거부(14)는 전처리 과정으로서 오디오 처리 모듈(10)로부터 수신된 오디오 데이터에서 노이즈를 제거한다. 예를 들어, 노이즈 제거부(14)는 스펙트럼 차감법(spectral subtraction method)에 의해 호흡 소리 이외의 노이즈를 제거할 수 있다.
오디오 피처 추출부(16)는 하루 밤 동안 녹음된 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할한다. 여기서 분할된 오디오 데이터 각각은 '윈도우(window)'로 정의되며, 호흡주기는 평균적인 들숨, 날숨의 주기로서 예를 들어 2 내지 10초, 바람직하게는 5초로 설정될 수 있다. 오디오 피처 추출부(16)는 각 윈도우마다 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처(audio feature)를 추출한다. 윈도우는 호흡주기 단위로 분할되어 있기 때문에, 전체 오디오 데이터를 대상으로 하는 것보다 각 윈도우를 대상으로 오디오 피처를 추출하는 것이 무호흡 또는 저호흡의 음향적 특징 또는 패턴을 추출하는데 더 유리하다. 구체적으로 오디오 피처 추출부(16)는 다음과 같은 과정을 거쳐 오디오 피처를 추출할 수 있다.
먼저 오디오 피처 추출부(16)는 각 윈도우마다 분할된 오디오 데이터를 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)으로 변환한다. 구체적으로 오디오 피처 추출부(16)는 각 윈도우마다 분할된 오디오 데이터를 STFT(Short Time Fourier Transform)를 이용하여 주파수 및 시간을 축으로 하는 STFT 스펙트로그램으로 변환하고, STFT 스펙트로그램의 주파수 축을 피치 스케일(pitch scale 또는 mel scale)로 압축하여 멜 스펙트로그램으로 변환한다. 예를 들어 1초당 오디오 샘플 개수로 정의되는 샘플 레이트(sample rate)가 8,000Hz이고 44,543 오디오 샘플을 하나의 윈도우로 설정하면 각 윈도우는 5.568초 (=44,543/8,000) 간격으로 분할된다. 각 윈도우(44,543 샘플)를 STFT 변환하여 1024×87 (주파수×시간) 크기의 STFT 스펙트로그램을 생성한다. 이어서 STFT 스펙트로그램의 주파수 축을 피치 스케일로 압축하여 32×87 (주파수×시간) 크기의 멜 스펙트로그램으로 변환한다. 여기서 STFT 스펙트로그램 및 멜 스펙트로그램에서 시간 축으로 한 픽셀의 길이는 512 오디오 샘플에 대응하고 시간으로 환산하며 64ms (=512/8,000)에 해당한다.
이어서 오디오 피처 추출부(16)는 멜 스펙트로그램을 평균 풀링(average pooling)으로 압축하여 오디오 피처를 생성한다. 평균풀링은 2차원 형태의 스펙트로그램을 더 압축시키는 위한 것으로 풀링 블록(pooling block) 안에 있는 값들의 평균을 취해 하나의 값으로 압축시키는 방법이다. 예를 들어 풀링 블록은 8×3 형태를 가지므로 32×87 크기의 멜 스펙트로그램을 평균풀링하면 4×29 크기의 오디오 피처가 생성된다.
수치 데이터 변환부(18)는 오디오 피처를 수치 데이터로 변환한다. 구체적으로, 수치 데이터 변환부(18)는 각 윈도우마다 추출된 오디오 피처의 평균 및 표준편차를 연산한다. 또한 수치 데이터 변환부(18)는 이웃하는 오디오 피처, 즉 이웃하는 윈도우로부터 추출된 오디오 피처 간의 차를 피처 델타(feature delta)로 정의하고 피처 델타의 평균 및 표준편차를 연산한다. 수치 데이터 변환부(18)는 이러한 오디오 피처의 평균 및 표준편차, 그리고 피처 델타의 평균 및 표준편차를 수치 데이터로 정의한다.
이상에서 살펴본 바와 같이 오디오 처리 모듈(10)은 대용량의 오디오 데이터를 원도우 단위로 분할하여 오디오 피처를 추출하고 이를 저용량의 수치 데이터로 변환하여 수면무호흡증 예측 모듈(20)에 전송한다.
수면무호흡증 예측 모듈(20)은 모델 생성부(22), 수면무호흡증 진단부(24) 및 데이터 베이스(26)를 포함한다. 데이터 베이스(26)는 수면무호흡증 진단을 위해 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장한다.
모델 생성부(22)는 각 대상자에 대해 오디오 처리 모듈(10)에서 추출한 수치 데이터와, 각 대상자에 대해 수면다원검사를 통해 측정된 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 변수로 사용하여, 전체 또는 일부 대상군을 대상으로 DNN(Deep Neural Network) 등의 기계 학습을 수행하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성한다. 또한 모델 생성부(22)는 생성된 수면무호흡증 예측 모델에 대하여 교차 검증(예를 들어, 10겹 교차 검증), Leave-one-out 등의 검증 알고리즘을 수행할 수도 있다. 10겹 교차 검증이란, 데이터 셋을 훈련용 데이터와 테스트용 데이터로 나누고 모델링을 수 차례 반복 수행하여 최적의 파라미터를 구하는 방법이다. 우선 전체 데이터 셋을 10개의 집단으로 나눈 후, 이 중 9개의 집단을 훈련집합(training set)으로 사용하고 나머지 1개의 집단을 테스트집합(test set)으로 사용한다. 훈련집합에서 학습 후 얻은 모델 파라미터를 테스트집합에 적용해서 이 모형의 정확도 및 성능을 측정한다. 이 과정을 서로 다른 집단을 테스트집합으로 사용하면서 총 10번 수행하고, 10번의 정확도를 평균하여(mean cross-validated performance) 그 분류기의 성능으로 정의한다.
모델 생성부(22)는 무호흡-저호흡 지수(AHI)가 복수의 임계값 이상인 대상군에 대하여 각 임계값에 대한 예측 모델을 생성하고, 각 예측 모델의 성능을 비교하여 최적의 예측 모델을 최종적으로 선정할 수 있다. 예를 들어, 모델 생성부(22)는 무호흡-저호흡 지수(AHI)가 5이상, 15이상 또는 30이상인 대상군에 대하여 각각 예측 모델을 생성하고 각 예측 모델에 대한 성능, 예를 들어, 민감도(sensitivity), 특이성(specificity), 양성예측도(positive predictive value, PPV), 음성예측도(negative predictive value, NPV), 정확도(accuracy)를 측정하여 각 예측 모델을 비교할 수 있다.
이상과 같이 생성된 수면무호흡증 예측 모델을 이용하여 수면무호흡증 진단부(24)는 피진단자의 수면 중 호흡 소리로부터 피진단자에 대한 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 예측한다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법 에 대하여 자세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
먼저 수면무호흡증 예측 모델을 생성하기 위해 오디오 데이터 생성부(12)는 복수의 대상자들의 수면 중 호흡 소리를 녹음하여 오디오 데이터를 준비한다(S10). 대상자들이 수면을 취하는 동안 수면다원검사를 통해 각 대상자에 대한 무호흡-저호흡 지수가 측정될 수 있다.
노이즈 제거부(14)는 오디오 데이터 생성부(12)로부터 오디오 데이터를 전송받아 오디오 데이터에서 노이즈를 제거한다(S20).
오디오 피처 추출부(16)는 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하여 복수의 윈도우를 생성한다(S30). 여기서 호흡주기는 2 내지 10초, 바람직하게는 5초일 수 있다.
오디오 피처 추출부(16)는 각 윈도우마다 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출한다(S40). 구체적으로 오디오 피처 추출부(16)는 각 윈도우마다 분할된 오디오 데이터를 STFT를 이용하여 주파수 및 시간을 축으로 하는 STFT 스펙트로그램으로 변환하고, STFT 스펙트로그램의 주파수 축을 피치 스케일로 압축하여 멜 스펙트로그램으로 변환한다. 이어서 오디오 피처 추출부(16)는 멜 스펙트로그램을 평균 풀링으로 압축하여 오디오 피처를 생성한다.
이어서 수치 데이터 변환부(18)는 앞서 윈도우마다 추출된 오디오 피처를 수치 데이터로 변환한다(S50). 구체적으로, 수치 데이터 변환부(18)는 각 윈도우마다 추출된 오디오 피처의 평균 및 표준편차를 연산한다. 또한 수치 데이터 변환부(18)는 이웃하는 오디오 피처, 즉 이웃하는 윈도우로부터 추출된 오디오 피처 간의 차를 피처 델타(feature delta)로 정의하고 피처 델타의 평균 및 표준편차를 연산한다. 오디오 처리 모듈(10)은 오디오 피처의 평균 및 표준편차, 그리고 피처 델타의 평균 및 표준편차를 수치 데이터로 정의하고, 수치 데이터를 수면무호흡증 예측 모듈(20)에 전송한다.
모델 생성부(22)는 각 대상자에 대한 오디오 피처와 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 변수로 사용하여, 대상군을 대상으로 DNN 등의 기계 학습을 수행하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성한다(S60). 모델 생성부(22)는 생성된 수면무호흡증 예측 모델에 대하여 교차 검증(예를 들어, 10겹 교차 검증), Leave-one-out 등의 검증 알고리즘을 수행할 수도 있다. 모델 생성부(22)는 무호흡-저호흡 지수(AHI)가 소정의 임계값 이상인 대상자들로 이루어진 대상군을 특정하고, 서로 다른 복수의 임계값에 대한 개별 수면무호흡증 예측 모델을 생성하고 각 수면무호흡증 예측 모델의 성능을 비교하여 최종 수면무호흡증 예측 모델을 선정할 수도 있다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 방법 에 대하여 자세히 설명한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면무호흡증 예측 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
앞서 설명한 과정을 통해 복수의 대상자들의 수면 중 호흡 소리를 기반으로 수면무호흡증 예측 모델이 생성되면, 수면무호흡증 진단부(24)는 이 수면무호흡증 예측 모델을 이용하여 피진단자에 대한 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 예측한다.
구체적으로, 오디오 데이터 생성부(12)는 수면상태에 있는 피진단자의 호흡 소리가 녹음된 오디오 데이터를 준비한다(S10). 노이즈 제거부(14)는 오디오 데이터에서 노이즈를 제거한다. 오디오 피처 추출부(16)는 오디오 데이터를 호흡주기 단위로 분할하고(S30) 윈도우마다 오디오 피처를 추출한다(S40). 수치 데이터 변환부(18)는 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하여 수면무호흡증 예측 모듈(20)에 전송한다(S50). 수면무호흡증 진단부(24)는 수면무호흡증 예측 모델에 피진단자의 수치 데이터를 입력하여 피진단자에 대한 무호흡-저호흡 지수(AHI)를 예측한다(S70).
본 실시예에서는 오디오 처리 모듈(10)과 수면무호흡증 예측 모듈(20)은 서로 물리적으로 구분된 것으로 표현되어 있으나 본 발명은 이에 한정될 필요는 없다. 즉 오디오 처리 모듈(10)과 수면무호흡증 예측 모듈(20)은 서로 기능적으로 구분된 것일 뿐 반드시 물리적으로 구분될 필요는 없다. 예를 들어 수면무호흡증 예측 모듈(20)의 전체 구성 또는 일부 구성은 오디오 처리 모듈(10) 내에 설치된 애플리케이션 형태로 구현될 수 있다. 다른 예로 오디오 처리 모듈(10)의 전체 구성 또는 일부 구성은 수면무호흡증 예측 모듈(20) 내에 설치된 애플리케이션 형태로 구현될 수 있다. 또한 오디오 처리 모듈(10)과 수면무호흡증 예측 모듈(20)은 하나의 장치에 구현될 수도 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 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.
10: 오디오 처리 모듈
12: 오디오 데이터 생성부
14: 노이즈 제거부
16: 오디오 피처 추출부
18: 수치 데이터 변환부
20: 수면무호흡증 예측 모듈
22: 모델 생성부
24: 수면무호흡증 진단부
26: 데이터 베이스

Claims (6)

  1. 오디오 처리 모듈이: (1) 복수의 대상자들로 이루어진 대상군이 수면상태에 있는 동안 각 대상자의 호흡 소리가 녹음된 오디오 데이터를 준비하는 단계; (2) 상기 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계; (3) 상기 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하는 단계(상기 분할된 오디오 데이터 각각을 '윈도우'라 함); (4) 상기 윈도우마다 상기 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출하는 단계; (5) 상기 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하는 단계; 및
    수면무호흡증 예측 모듈이: (6) 각 대상자에 대한 상기 수치 데이터 및 무호흡-저호흡 지수를 변수로 이용하여, 상기 대상군을 대상으로 기계학습을 수행하여 수면무호흡증 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 오디오 피처를 추출하는 단계는, 상기 윈도우마다 분할된 상기 오디오 데이터를 멜 스펙트로그램으로 변환하는 단계; 및 상기 멜 스펙트로그램을 평균 풀링으로 압축하여 오디오 피처를 생성하는 단계를 포함하는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수치 데이터로 변환하는 단계는, 상기 오디오 피처의 평균 및 표준편차를 연산하는 단계; 이웃하는 오디오 피처 간의 차를 피처 델타로 정의하고 상기 피처 델타의 평균 및 표준편차를 연산하는 단계; 및 상기 오디오 피처의 평균 및 표준편차와 상기 피처 델타의 평균 및 표준편차를 상기 수치 데이터로 정의하는 단계를 포함하는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 무호흡-저호흡 지수는 수면다원검사를 통해 각 대상자에 대해 측정되는 것을 특징으로 하는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 호흡주기는 2 내지 10초인 것을 특징으로 하는 수면무호흡증 예측 모델의 생성 방법.
  6. 오디오 처리 모듈이: (1) 수면상태에 있는 피진단자의 호흡 소리가 녹음된 오디오 데이터를 준비하는 단계; (2) 상기 오디오 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계; (3) 상기 오디오 데이터를 소정의 호흡주기 단위로 분할하는 단계(상기 분할된 오디오 데이터 각각을 '윈도우'라 함); (4) 상기 윈도우마다 상기 호흡 소리의 특징에 관한 오디오 피처를 추출하는 단계; (5) 상기 오디오 피처를 수치 데이터로 변환하는 단계; 및
    수면무호흡증 예측 모듈이: (6) 제1항에 의해 생성된 상기 수면무호흡증 예측 모델을 이용하여 상기 수치 데이터로부터 상기 피진단자에 대한 무호흡-저호흡 지수를 예측하는 단계를 포함하는 수면무호흡증 예측 방법.
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