KR20220013088A - 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법 - Google Patents

청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법 Download PDF

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KR20220013088A
KR20220013088A KR1020200092122A KR20200092122A KR20220013088A KR 20220013088 A KR20220013088 A KR 20220013088A KR 1020200092122 A KR1020200092122 A KR 1020200092122A KR 20200092122 A KR20200092122 A KR 20200092122A KR 20220013088 A KR20220013088 A KR 20220013088A
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Abstract

본 발명은 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법은, 데이터 획득부에서 전자 청진기를 이용하여 피험자의 경동맥으로부터 청진음 데이터를 획득하는 단계; 함수 도출부에서 상기 청진음 데이터에 단시간 퓨리에 변환을 적용하여 시간-주파수-크기 영역에서 정의되는 1차 함수를 도출하는 단계; 상기 함수 도출부에서 상기 1차 함수로부터 시간에 대한 주파수 평균값을 획득하여 주파수-크기 영역의 2차 함수를 도출하는 단계; 연산부에서 상기 2차 함수로부터 설정 주파수 이상의 적분 데이터를 통해 주파수에 관한 청진음 에너지의 크기를 연산하는 단계; 및 진단부에서 그 연산된 에너지 크기를 협착 유무 진단에 활용하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

Description

청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법{The assessment method of arterial stenosis by stethoscope sound analysis}
본 발명은 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 경동맥 협착 여부를 의사가 청진음을 듣고 직관적으로 판단했던 기존 방식과는 달리, 청진음의 디지털 데이터를 수학식에 기초하여 정량적으로 평가함으로써 정밀하고 객관적으로 진단할 수 있도록, 개선된 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법에 관한 것이다.
전통적으로 건강 진단은 병원에서 의사의 진료를 통해 이루어져 왔다. 즉, 대부분의 사람들은 병원에 가서 혈압이나 소변 또는 혈액을 확인하는 것에 의해 건강 상태를 체크한다.
그러나, 일반적인 사람들은 병원에 가서 진료를 받는 것을 꺼려 하기 때문에, 병원에서의 검사 결과 시기적으로 너무 늦거나 좀 더 일찍 발견하였다면 빠른 치유를 할 수 있음에도 불구하고 그렇지 못한 안타까운 결과가 초래되어 왔다.
근자에는 이러한 단점을 보완하기 위해 생체신호를 센싱하여 누구나 쉽게 실시간으로 건강 상태를 신속하게 체크할 수 있는 기술이 개발되고 있다.
예컨대, 등록특허공보 제10-2123147호에 개시된 혈류 바이오마커 기반 웨어러블 혈관건강 관리 장치에 의하면, 혈류에 따른 주파수 변화 원리에 기초하여 혈류 변화를 측정할 수 있게 하는 도플러 센서에 의한 센싱 기술로, 혈관건강 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있게 된다.
특히, 경동맥 협착은 혈관 손상 또는 동맥경화로 혈관이 점점 좁아지다가 결국 막히는 질환으로, 혈관이 절반 이상 좁아지더라도 별다른 자각증상이 없이 갑작스런 뇌졸중을 일으킬 수 있기 때문에, 뇌졸중 발병 이전에 혈관 협착을 발견하여 치료하는 것이 중요하다.
대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1178867호 대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-2123147호 일본등록특허 제6073799호
본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 청진음의 디지털 데이터를 수학식에 기초하여 정량적으로 평가함으로써 의사의 진찰이나 고가의 검사에 의하지 않고도 정확하고 신속하게 자가 진단할 수 있게 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법을 제공하고자 하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법은, 데이터 획득부에서 전자 청진기를 이용하여 피험자의 경동맥으로부터 청진음 데이터를 획득하는 단계; 함수 도출부에서 상기 청진음 데이터에 단시간 퓨리에 변환을 적용하여 시간-주파수-크기 영역에서 정의되는 1차 함수를 도출하는 단계; 상기 함수 도출부에서 상기 1차 함수로부터 시간에 대한 주파수 평균값을 획득하여 주파수-크기 영역의 2차 함수를 도출하는 단계; 연산부에서 상기 2차 함수로부터 설정 주파수 이상의 적분 데이터를 통해 주파수에 관한 청진음 에너지의 크기를 연산하는 단계; 및 진단부에서 그 연산된 에너지 크기를 협착 유무 진단에 활용하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
상기 1차 함수에 관한 수학식은,
Figure pat00001
여기서, {
Figure pat00002
은 기록된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
Figure pat00003
는 윈도우 함수,
Figure pat00004
는 주파수,
Figure pat00005
는 시간, n은 시간영역의 데이터 인덱스} 인 것이 바람직하다.
상기 2차 함수에 관한 수학식은,
Figure pat00006
여기서, {
Figure pat00007
는 단시간 퓨리에 변환으로 얻어진 시간-주파수 영역의 데이터,
Figure pat00008
는 주파수,
Figure pat00009
는 시간,
Figure pat00010
는 데이터의 개수,
Figure pat00011
는 Sampling Rate} 인 것이 바람직하다.
상기 에너지를 얻기 위한 수학식은,
Figure pat00012
여기서, {
Figure pat00013
는 측정된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
Figure pat00014
는 경동맥 청진음의 주파수 영역의 데이터 (앙상블 평균 혹은 주파수 평균을 통해 얻어진 데이터를 의미),
Figure pat00015
은 데이터의 개수, n은 시간영역의 데이터 인덱스, k는 주파수 영역의 데이터 인덱스} 인 것이 바람직하다.
상기 활용 단계는, 전체 주파수 영역의 상기 청진음 에너지와 설정 주파수 이상의 청진음 에너지의 비율을 이용하여 협착 유무 진단에 활용할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다.
상기 에너지 비가 제1기준 이하인 경우에는 협착이 없는 것으로 진단하고, 제2기준 이상인 경우에는 협착이 있는 것으로 진단하며, 상기 제1기준 초과 제2기준 미만인 경우에는 추가적인 정밀 분석이 필요한 것으로 진단하여, 경동맥 협착 유무를 의사의 진찰이나 고가의 검사에 의존하지 않고 환자 스스로 자가진단할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다.
상술한 구성을 가지는 본 발명에 의한 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법은 경동맥 협착 여부를 의사가 청진음을 듣고 직관적으로 판단했던 기존 방식과는 달리, 청진음의 디지털 데이터를 수학식에 기초하여 정량적으로 평가하되 정상인 경우와 비정상인 경우 확연히 구별되는 특정 주파수 영역의 에너지 크기를 이용하여 정확하고 신속하게 진단할 수 있도록 구성됨으로써, 누구나 쉽게 실시간으로 경동맥과 같은 혈관 건강 상태를 신속하게 체크할 수 있어서 국민 건강 증진에 기여할 수 있는 효과를 가진다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법의 논리 흐름을 설명하기 위한 블럭도.
도 2는 본 발명 일실시예의 구현을 위한 장치 구성을 설명하기 위한 블럭도.
도 3는 본 발명 일실시예에 채용된 청진음 데이터 획득 단계에서 획득한 청진음 데이터에 관한 그래프.
도 4는 본 발명 일실시예에 채용된 1차 함수 도출 단계에서 수행된 단시간 퓨리에 변환 결과를 보인 그래프.
도 5는 본 발명 일실시예에 채용된 2차 함수 도출 단계에서 수행된 앙상블 평균 결과를 보인 그래프.
도 6은 본 발명 일실시예에 채용된 에너지 크기 연산 단계에서 수행된 청진음 에너지 연산 결과를 보인 그래프.
도 7은 본 발명 일실시예에 채용된 활용 단계에서 전체 주파수 영역의 상기 청진음 에너지와 설정 주파수 이상의 청진음 에너지의 비율 결과를 보인 그래프.
도 8은 본 발명 일실에 채용된 활용 단계에서 에너지 비를 구분된 bruit의 여부를 실제 의사의 진단과 비교한 결과를 보인 테이블.
이하의 설명에서 본 발명에 대한 이해를 명확히 하기 위하여, 본 발명의 특징에 대한 공지의 기술에 대한 설명은 생략하기로 한다. 이하의 실시 예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아님은 당연할 것이다. 따라서, 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 균등한 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.
그리고, 이하의 설명에서 동일한 식별 기호는 동일한 구성을 의미하며, 불필요한 중복적인 설명 및 공지 기술에 대한 설명은 생략하기로 한다. 또한, 상기 발명의 배경이 되는 기술에 대한 기재 내용과 중복되는 이하의 본 발명의 각 실시예에 관한 설명 역시 생략하기로 한다.
이하에서는 본 발명의 일실시예에 따른 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법의 논리 흐름을 설명하기 위한 블럭도이고, 도 2는 본 발명 일실시예의 구현을 위한 장치 구성을 설명하기 위한 블럭도이며, 도 3는 본 발명 일실시예에 채용된 청진음 데이터 획득 단계에서 획득한 청진음 데이터에 관한 그래프이며, 도 4는 본 발명 일실시예에 채용된 1차 함수 도출 단계에서 수행된 퓨리에 변환 결과를 보인 그래프이며, 도 5는 본 발명 일실시예에 채용된 2차 함수 도출 단계에서 수행된 앙상블 평균 결과를 보인 그래프이며, 도 6은 본 발명 일실시예에 채용된 에너지 크기 연산 단계에서 수행된 청진음 에너지 연산 결과를 보인 그래프이며, 도 7은 본 발명 일실시예에 채용된 활용 단계에서 전체 주파수 영역의 상기 청진음 에너지와 설정 주파수 이상의 청진음 에너지의 비율 결과를 보인 그래프이다.
이들 도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법은, 청진음 데이터 획득 단계(S1)와 1차함수 도출단계(S2)와 2차함수 도출단계(S3)와 연산 단계(S4)와 활용 단계(S5)를 포함하여 이루어진다.
도 1,2 및 도 3에 잘 도시된 바와 같이, 상기 청진음 데이터 획득 단계(S1)에서는, 예컨대 소리를 측정할 수 있는 소리 센서가 탑재된 전자 청진기를 포함하여 이루어진 데이터 획득부(1)에서, 피험자의 경동맥으로부터 청진음 데이터를 획득하게 된다.
청진음 측정시에는 환자의 숨소리가 분석에 영향을 미치기 때문에, 피 측정자에게 호흡을 참도록 권고함이 바람직하고, 주변 소음이 적을수록 분석의 정확도가 향상될 수 있으며, 경동맥 청진음 기록에 사용된 전자 청진기는 1초당 4000개의 데이터를 저장하는 Sampling Rate 4000Hz의 전자 청진기가 사용되었다.
도 1,2 및 도 4에 잘 도시된 바와 같이, 상기 1차함수 도출단계(S2)에서는, 제어부(3)의 제어명령에 기초하여 함수 도출부(2)에서 상기 청진음 데이터에 단시간 퓨리에 변환을 적용하여 시간-주파수-크기 영역에서 정의되는 1차 함수를 도출하게 된다.
즉, 상기 함수 도출부(2)는, 상기 청진음 데이터 획득 단계(S1)에서 획득한 경동맥 청진음에 단시간 퓨리에 변환(Short Time Fourier Transform)을 적용하여 주파수 분석(Spectral Analysis)을 수행할 수 있게 한다.
상기 1차 함수 도출을 위한 단시간 퓨리에 변환에 관한 수학식은,
Figure pat00016
여기서, {
Figure pat00017
은 기록된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
Figure pat00018
는 윈도우 함수,
Figure pat00019
는 주파수,
Figure pat00020
는 시간, n은 시간영역의 데이터 인덱스}
본 실시예에서는 단시간 퓨리에 변환의 윈도우 함수로써 Hamming window를 사용하였다. 위의 식에서 윈도우 함수
Figure pat00021
에서 윈도우의 길이는 한 beat의 경동맥음을 충분히 포함하되, 두 beat의 경동맥음을 포함하지 않게 하는 적정 값을 선정함이 바람직하다. 이를 위해 측정된 경동맥 청진음 Database를 기반으로 0.5초의 윈도우 길이가 채택되었다. 이는 2000개의 데이터를 포함하는 길이이다.
윈도우의 Offset은 단시간 퓨리에 변환에 충분한 시간 분해능을 제공하는 적정 값을 선정함이 바람직하다. 본 실시예에서는 0.025초의 Offset이 설정되었다. 이는 100개의 데이터를 포함하는 Offset이다.
이와 같이, 본 실시예에 의하면, 환자 별 경동맥 청진음 데이터에 단시간 퓨리에 변환을 적용함으로써, 각 환자마다 도 4와 같이 시간-주파수-크기 영역에서 정의되는 1차 함수에 관한 Spectrogram을 얻을 수 있게 된다.
도 1,2 및 도 5에 잘 도시된 바와 같이, 상기 함수 도출부(2)에서는 상기 1차 함수로부터 시간에 대한 주파수 평균값을 획득하여 주파수-크기 영역의 2차 함수를 도출하게 된다.
즉, 상기 2차함수 도출단계(S3)에서는 상기 1차 함수 도출 단계에서 획득한 시간-주파수-크기의 영역에서 정의되는 함수를 보다 정략적으로 평가하기 위하여 앙상블 평균을 적용하여 주파수-크기 영역의 함수를 얻게 된다.
상기 2차 함수 도출을 위한 앙상블 평균에 관한 수학식은,
Figure pat00022
여기서, {
Figure pat00023
는 단시간 퓨리에 변환으로 얻어진 시간-주파수 영역의 데이터,
Figure pat00024
는 주파수,
Figure pat00025
는 시간,
Figure pat00026
는 데이터의 개수,
Figure pat00027
는 Sampling Rate}
본 실시예는 이러한 시간-주파수 영역의 데이터를 확보할 수 있게 하는 2차 함수를 도출함으로써, 도 5와 같이, 협착이 있는 환자와 협착이 없는 정상인에서의 차이가 고주파 영역에서 발생함을 확인할 수 있었다.
도 1,2 및 도 6에 잘 도시된 바와 같이, 상기 연산 단계(S4)에서는 연산부(4)에서 상기 2차 함수로부터 설정 주파수 이상의 적분 데이터를 통해 주파수에 관한 청진음 에너지의 크기를 연산하게 된다.
즉, 본 실시예에서는 앙상블 평균을 통해 확인한 경동맥 협착이 있는 환자와 경동맥 협착이 없는 정상인의 차이를 더 정량적으로 평가하기 위하여 에너지의 개념이 도입되었다.
도 6과 같이, 경동맥 협착여부와 관계없이 경동맥 청진음은 공통적으로 0~100hz 사이에서 뚜렷한 첫번째 Peak Frequency를 나타내기 때문에, 첫번째 Peak Frequency는 협착과 무관한 경동맥 청진음의 고유한 특성으로 볼 수 있어서, 이 Peak Frequency 이후의 주파수적 특징이 bruit의 유무, 즉 협착 여부를 판가름하는 근거자료로 활용된 것이다.
예컨대, 본 실시예는 이러한 Peak Frequency 이후의 주파수적 특징을 이용하여 경동맥 청진음의 첫번째 Peak Frequency 이상의 에너지와 경동맥 청진음의 전체 에너지를 계산함으로써, 이 경동맥 청진음에서의 bruit 발생 여부를 정량적으로 평가할 수 있는 장점을 기대할 수 있게 된다.
한편, 상기 청진음 에너지의 크기는 다음의 식으로 계산되어진다.
Figure pat00028
이때,
Figure pat00029
는 측정된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
Figure pat00030
는 경동맥 청진음의 주파수 영역의 데이터 (앙상블 평균 혹은 주파수 평균을 통해 얻어진 데이터를 의미),
Figure pat00031
은 데이터의 개수, n은 시간영역의 데이터 인덱스, k는 주파수 영역의 데이터 인덱스를 의미한다. 위의 식에서 k값을 조정함으로써 특정 주파수에서의 에너지를 계산할 수 있다.
상기 활용 단계(S5)에서는 진단부(5)에서 상기 연산 단계(4)에서 연산된 에너지 크기를 협착 유무 진단에 활용하게 된다. 예컨대, 도 6에 잘 도시된 바와 같이, 상기 특정 주파수의 에너지의 크기가 정상인 경우와 비정상인 경우가 구별되기 때문에, 좀 더 많은 에너지 크기에 관한 데이터를 확보하여 경동맥 협착 여부 진단에 활용할 수 있음은 물론이다.
결국 이러한 구성을 가지는 본 발명의 일실시예에 따른 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법은 경동맥 협착 여부를 의사가 청진음을 듣고 직관적으로 판단했던 기존 방식과는 달리, 청진음의 디지털 데이터를 수학식에 기초하여 정량적으로 평가하되 정상인 경우와 비정상인 경우 확연히 구별되는 특정 주파수 영역의 에너지 크기를 이용하여 정확하고 신속하게 진단할 수 있도록 구성됨으로써, 누구나 쉽게 실시간으로 경동맥과 같은 혈관 건강 상태를 신속하게 체크할 수 있어서 국민 건강 증진에 기여할 수 있는 장점을 가진다.
더욱 구체적으로 본 실시예에 채용된 활용 단계(S5)는, 전체 주파수 영역의 상기 청진음 에너지와 설정 주파수 이상의 청진음 에너지의 비율을 이용하여 협착 유무 진단에 활용할 수 있도록 구성된다.
즉, 경동맥 청진음의 전체 에너지 및 경동맥 청진음의 첫번째 Peak Frequency 이상의 에너지의 비는 다음과 같이 계산되어진다.
Figure pat00032
이때,
Figure pat00033
는 경동맥 청진음의 주파수 영역의 데이터 (앙상블 평균을 통해 얻어진 데이터를 의미),
Figure pat00034
는 첫번째 Peak Frequecny에 해당하는 주파수,
Figure pat00035
는 Sampling Rate, k는 주파수 영역의 데이터 인덱스를 의미한다.
도 7에 잘 도시된 바와 같이, 각 경동맥 청진음별로 경동맥 청진음의 전체 에너지와 경동맥 청진음의 첫번째 Peak Frequency 이상의 에너지비의 비가 정량적으로 평가되어 질 수 있다. 본 실시예에서는 협착의 정도에 따른 에너지의 비를 평가하기 위하여 협착의 정도를 정량적으로 평가하는 ECST 기준이 사용되어 졌다.
도 7의 그래프에서 x는 bruit가 없는 경우, o는 bruit가 있는 경우를 나타내며, 점선은 협착정도에 따른 이상적인 에너지 비 분포를 나타낸다. 이 도면으로 확인할 수 있듯이, Bruit가 있는 경우가 Bruit가 없는 경우에 비해 높은 에너지 비 값을 나타냈다.
이와 같이, 본 실시예는 상기와 같은 에너지 비를 통해 bruit 유무, 즉 경동맥 협착 여부를 구분할 수 있어서 기존에 의사가 청진음을 듣고 직접 판단하던 것과 달리 정량적인 지표를 통해 신뢰성 있는 진단이 가능한 장점을 도출한다.
예컨대, 도 7과 같이 확보된 청진음 Database를 기준으로, 에너지 비가 73%이하인 경우 bruit가 없다고 진단할 수 있고, 에너지 비가 80%이상인 경우 bruit가 있다고 진단할 수 있으며, 에너지 비가 73%~80%인 경우 bruit가 있는 경우와 없는 경우가 혼재되어 있기 때문에 재 검사가 필요한 것으로 진단할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 상기 에너지 비가 제1기준 이하인 경우에는 협착이 없는 것으로 진단하고, 제2기준 이상인 경우에는 협착이 있는 것으로 진단하며, 상기 제1기준 초과 제2기준 미만인 경우에는 추가적인 정밀 분석이 필요한 것으로 진단하여, 경동맥 협착 유무를 의사의 직관에 의존하지 않고 환자 스스로 자가진단 할 수 있는 장점을 기대할 수 있게 한다.
도 8은 에너지 비를 구분된 bruit의 여부를 실제 의사의 진단과 비교한 테이블이다.
이 테이블로 확인되는 바와 같이, 에너지 비가 73% 이하인 경우 bruit 가 없다(Without bruit)고 판단하였으며, 에너지 비가 73~80% 인 경우 ambiguous한 상태로 판단하였다. 또한 에너지 비가 80%이상인 경우는 bruit가 존재한다(With bruit)고 판단하였다. Bruit 가 있는 경우에는 90%의 정확도를, bruit 가 없는 경우에는 80%의 정확도를 나타낸다.
따라서, 에너지 비를 사용함으로써, 의사의 직관에 의존하던 기존의 방식과 달리 정량적인 기준을 통해 bruit의 유무를 높은 정확도로 구별해 낼 수 있고, 이 bruit 유무 진단 기법은 전자 청진기를 통해 환자 스스로 bruit의 진단여부를 진단하는 자가진단 기법으로 사용될 수 있음은 물론이다.
이상 본 발명의 다양한 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
1:데이터 획득부 2:함수 도출부
3:제어부 4:연산부
5:진단부

Claims (6)

  1. 데이터 획득부에서 전자 청진기를 이용하여 피험자의 경동맥으로부터 청진음 데이터를 획득하는 단계;
    함수 도출부에서 상기 청진음 데이터에 단시간 퓨리에 변환을 적용하여 시간-주파수-크기 영역에서 정의되는 1차 함수를 도출하는 단계;
    상기 함수 도출부에서 상기 1차 함수로부터 시간에 대한 주파수 평균값을 획득하여 주파수-크기 영역의 2차 함수를 도출하는 단계;
    연산부에서 상기 2차 함수로부터 설정 주파수 이상의 적분 데이터를 통해 주파수에 관한 청진음 에너지의 크기를 연산하는 단계; 및
    진단부에서 그 연산된 에너지 크기를 협착 유무 진단에 활용하는 단계;를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 1차 함수에 관한 수학식은
    Figure pat00036

    여기서, {
    Figure pat00037
    은 기록된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
    Figure pat00038
    는 윈도우 함수,
    Figure pat00039
    는 주파수,
    Figure pat00040
    는 시간, n은 시간영역의 데이터 인덱스}
    인 것을 특징으로 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 2차 함수에 관한 수학식은
    Figure pat00041

    여기서, {
    Figure pat00042
    는 단시간 퓨리에 변환으로 얻어진 시간-주파수 영역의 데이터,
    Figure pat00043
    는 주파수,
    Figure pat00044
    는 시간,
    Figure pat00045
    는 데이터의 개수,
    Figure pat00046
    는 Sampling Rate}
    인 것을 특징으로 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 에너지를 얻기 위한 수학식은
    Figure pat00047

    여기서, {
    Figure pat00048
    는 측정된 경동맥 청진음의 시간 영역의 데이터,
    Figure pat00049
    는 경동맥 청진음의 주파수 영역의 데이터 (앙상블 평균 혹은 주파수 평균을 통해 얻어진 데이터를 의미),
    Figure pat00050
    은 데이터의 개수, n은 시간영역의 데이터 인덱스, k는 주파수 영역의 데이터 인덱스}
    인 것을 특징으로 하는 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 활용 단계는, 전체 주파수 영역의 상기 청진음 에너지와 설정 주파수 이상의 청진음 에너지의 비율을 이용하여 협착 유무 진단에 활용할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 에너지 비가 제1기준 이하인 경우에는 협착이 없는 것으로 진단하고, 제2기준 이상인 경우에는 협착이 있는 것으로 진단하며, 상기 제1기준 초과 제2기준 미만인 경우에는 추가적인 정밀 분석이 필요한 것으로 진단하여, 경동맥 협착 유무를 의사의 직관에 의존하지 않고 환자 스스로 자가진단할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 청진기 음파 분석을 통한 혈관 협착 평가 방법.
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Title
유재영 et. al., 대한기계학회 2019년 학술대회 "경동맥 협착진단을 위한 혈류소음의 국소 푸리에 변환 및 서포트 벡터 머신 기법 개발", Vol. 19, No. 11 (2019.11.)* *

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