KR20220025378A - 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 - Google Patents
대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220025378A KR20220025378A KR1020200106001A KR20200106001A KR20220025378A KR 20220025378 A KR20220025378 A KR 20220025378A KR 1020200106001 A KR1020200106001 A KR 1020200106001A KR 20200106001 A KR20200106001 A KR 20200106001A KR 20220025378 A KR20220025378 A KR 20220025378A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- spectrum
- target signal
- matrix
- signal spectrum
- obtaining
- Prior art date
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 353
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 86
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 55
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 55
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 34
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 16
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 claims description 14
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 claims description 9
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 claims description 9
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 claims description 8
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 8
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 claims description 5
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-M Lactate Chemical compound CC(O)C([O-])=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims description 4
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 claims description 4
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 4
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 4
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 claims description 4
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 claims description 3
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 claims description 3
- 235000021466 carotenoid Nutrition 0.000 claims description 3
- 150000001747 carotenoids Chemical class 0.000 claims description 3
- 150000003626 triacylglycerols Chemical class 0.000 claims description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 29
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 29
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 22
- 125000002791 glucosyl group Chemical group C1([C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O1)CO)* 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 6
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 5
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 5
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000011365 complex material Substances 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 239000013077 target material Substances 0.000 description 3
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 2
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 2
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N lactic acid Chemical compound CC(O)C(O)=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 2
- 0 C(*1)C2C1C*C2 Chemical compound C(*1)C2C1C*C2 0.000 description 1
- KMPOBGDAKPIAQY-UHFFFAOYSA-N C(CCC1)CCCC2=CC1C#C2 Chemical compound C(CCC1)CCCC2=CC1C#C2 KMPOBGDAKPIAQY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- GDOPTJXRTPNYNR-UHFFFAOYSA-N CC1CCCC1 Chemical compound CC1CCCC1 GDOPTJXRTPNYNR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OFOWVXZNKFNTFE-UHFFFAOYSA-N CCCC(CC(C1)[O]2CC2)CC1=C Chemical compound CCCC(CC(C1)[O]2CC2)CC1=C OFOWVXZNKFNTFE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 239000004310 lactic acid Substances 0.000 description 1
- 235000014655 lactic acid Nutrition 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 238000012306 spectroscopic technique Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/314—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry with comparison of measurements at specific and non-specific wavelengths
-
- 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
- A61B5/14546—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 analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
-
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4866—Evaluating metabolism
-
- 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
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- 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
- A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
- G01J3/32—Investigating bands of a spectrum in sequence by a single detector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/66—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving blood sugars, e.g. galactose
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
- A61B2560/04—Constructional details of apparatus
- A61B2560/0431—Portable apparatus, e.g. comprising a handle or case
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
- A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
- A61B2562/0233—Special features of optical sensors or probes classified in A61B5/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J2003/283—Investigating the spectrum computer-interfaced
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N2021/3125—Measuring the absorption by excited molecules
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N2021/3129—Determining multicomponents by multiwavelength light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/04—Endocrine or metabolic disorders
- G01N2800/042—Disorders of carbohydrate metabolism, e.g. diabetes, glucose metabolism
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Hematology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Obesity (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Diabetes (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Microbiology (AREA)
Abstract
비침습적으로 대상 신호 추정을 위한 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면 대상 신호 스펙트럼 획득 장치는 복수의 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부 및, 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼 행렬을 획득하고, 획득된 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 프로세서를 포함할 수 있다.
Description
비침습적으로 대상 신호를 추정하기 위한 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 기술과 관련된다.
당뇨병은 다양한 합병증을 일으키며 치료가 잘 안 되는 만성질환이어서 규칙적으로 혈당을 체크해서 합병증 발생을 예방해야 한다. 또한 인슐린을 투여하는 경우에는 저혈당을 대비하고 인슐린 투여량을 조절하기 위해 혈당을 체크해야 한다. 일반적으로 혈당을 측정하기 위해 침습적인 방식이 이용되고 있다. 침습적으로 혈당을 측정하는 방식은 측정의 신뢰성이 높다고 할 수 있으나 주사를 이용하여 혈액 채취의 고통, 번거로움 및 질병 감염 위험이 존재한다. 최근에는 혈액을 직접 채취하지 않고 분광기를 이용한 스펙트럼 분석을 통해 비침습적으로 혈당과 같은 생체 정보를 추정하는 방법이 연구되고 있다.
파장 연관성을 고려하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 장치 및 방법이 제시된다.
일 양상에 따르면, 대상 신호 스펙트럼 획득 장치는 복수의 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부 및, 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼 행렬을 획득하고, 획득된 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 프로세서를 포함할 수 있다.
스펙트럼 측정부는 피검체에 광을 조사하는 광원 및, 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 검출하는 디텍터를 포함할 수 있다.
스펙트럼 측정부는 대상 신호가 변화하는 체내(in-vivo) 또는 체외(in-vitro) 환경에서 소정 시간 간격으로 스펙트럼을 연속 측정할 수 있다.
기준 스펙트럼은 복수의 스펙트럼 중의 소정 시점의 스펙트럼, 상기 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 체내 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 공복시 측정된 스펙트럼, 및 체외 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서는 2차 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), detrend, MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 하나 이상을 기초로 측정된 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거할 수 있다.
프로세서는 차분 스펙트럼 행렬과 상기 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 내적하여 대칭행렬을 획득하고, 획득된 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서는 획득된 대칭행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서는 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도를 기초로 상기 하나의 행/열을 선택할 수 있다.
프로세서는 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도가 가장 큰 파장의 행/열 또는 대상 신호의 흡수 정도가 가장 큰 파장의 행/열을 선택할 수 있다.
프로세서는 차분 스펙트럼 행렬에서 소정 파장의 변화 벡터와 나머지 파장의 변화 벡터 사이를 내적하고, 내적한 결과를 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
프로세서는 기준 대상 신호 스펙트럼의 크기에 상응하도록 상기 획득된 대상 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링(scaling)할 수 있다.
대상 신호는 항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드, 젖산(lactate) 및 요산 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 대상 신호 스펙트럼 획득 방법은 복수의 스펙트럼을 측정하는 단계, 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼 행렬을 획득하는 단계 및, 획득된 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
기준 스펙트럼은 복수의 스펙트럼 중의 소정 시점의 스펙트럼, 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 체내 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 공복시 측정된 스펙트럼, 및 체외 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 대상 신호 스펙트럼 획득 방법은 2차 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), detrend, MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 하나 이상을 기초로 상기 측정된 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 차분 스펙트럼 행렬과 상기 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 내적하여 대칭행렬을 획득하는 단계 및 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 대칭행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도를 기초로 하나의 행/열을 선택할 수 있다.
대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 차분 스펙트럼 행렬에서 소정 파장의 변화 벡터와 나머지 파장의 변화 벡터 사이를 내적하고, 내적한 결과를 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는 기준 대상 신호 스펙트럼의 크기에 상응하도록 상기 획득된 대상 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링(scaling)할 수 있다.
파장 연관성을 고려하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이를 통해 대상 신호 추정의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 장치의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 대상 신호와 파장 연관성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3d는 대상 신호 스펙트럼 획득 과정의 일 예이다.
도 4a 및 도 4b는 복합 물질 및 수용액에서 획득된 대상 신호 스펙트럼의 예이다.
도 5는 일 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 대상 신호 추정 장치의 블록도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다.
도 2a 내지 도 2c는 대상 신호와 파장 연관성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 내지 도 3d는 대상 신호 스펙트럼 획득 과정의 일 예이다.
도 4a 및 도 4b는 복합 물질 및 수용액에서 획득된 대상 신호 스펙트럼의 예이다.
도 5는 일 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 대상 신호 추정 장치의 블록도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 웨어러블 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.
도 1은 일 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)는 스펙트럼 측정부(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.
스펙트럼 측정부(110)는 체내(in-vivo) 또는 체외(in-vitro) 환경에서 피검체로부터 스펙트럼을 측정한다. 이때, 피검체는 체내(in-vivo) 환경에서 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 경우 인체 피부일 수 있으며, 체외(in-vitro) 환경에서 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 경우 대상 신호를 포함한 수용액 또는 대상 신호 외에 다른 성분 신호들을 포함하고 있는 복합 물질일 수 있다.
스펙트럼 측정부(110)는 일 예로 넓은 파장 대역의 스펙트럼을 측정할 수 있는 분광기를 포함할 수 있다. 이때, 분광기는 근적외선, 중적외선 등의 적외선 분광법(Infrared spectroscopy)이나 라만 분광법(Raman spectroscopy) 등의 다양한 분광 기법을 이용할 수 있다. 다른 예로 좁은 파장 대역의 스펙트럼 측정이 가능한 광학 센서를 포함할 수 있다.
분광기 또는 광학 센서는 피검체에 광을 조사하는 하나 이상의 광원과 피검체로부터 산란 또는 산란된 광을 검출하는 하나 이상의 디텍터를 포함할 수 있다. 광원은 발광 다이오드(light emitting diode, LED), 레이저 다이오드(laser diode, LD) 또는 형광체 등을 포함할 수 있다. 디텍터는 포토다이오드(photo diode), 포토트랜지스터(photo transistor, PTr) 또는 이미지 센서(예: CMOS 이미지 센서) 등을 포함할 수 있다. 다만 이에 제한되지 않는다.
스펙트럼 측정부(110)는 피검체로부터 복수의 스펙트럼을 측정할 수 있다. 예를 들어, 대상 신호가 변화하는 환경에서 소정 시간 간격으로 연속적으로 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 대상 신호는 항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드(carotenoid), 젖산(lactate) 및 요산 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 온도, 습도 등의 노이즈 신호일 수도 있다.
예를 들어, 체내 환경에서 혈당 신호 스펙트럼을 획득하고자 하는 경우 소정 시간 간격으로 당 섭취량을 증가 또는 감소시키면서 스펙트럼을 측정할 수 있다. 이때, 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 복수의 스펙트럼은 추정하고자 하는 혈당 신호 스펙트럼 이외에 다양한 체내 성분 및/또는 노이즈(예: 온도, 습도) 성분 등의 스펙트럼을 포함할 수 있다. 이때, 체내 환경에서 온도 신호 스펙트럼을 획득하고자 하는 경우 소정 시간 간격으로 온도를 증가 또는 감소시키면서 스펙트럼을 측정할 수 있다.
다른 예로, 체외 환경에서 혈당 신호 스펙트럼을 획득하고자 하는 경우 예컨대 수용액 또는 혈당과 다른 성분을 포함한 복합 물질 용액에 소정 시간 간격으로 혈당 성분을 증가시켜가면서 스펙트럼을 측정할 수 있다. 또한, 체외 환경에서 온도 신호 스펙트럼을 획득하고자 하는 경우 혈당 성분을 포함한 수용액 또는 복합 물질 용액에 소정 시간 간격으로 온도를 증가 또는 감소시키면서 스펙트럼을 측정할 수 있다.
프로세서(110)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 복수의 스펙트럼을 기초로 파장 연관성을 고려하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 대상 신호와 파장 연관성을 설명하기 위한 도면이다. 도 2a는 수용액에서 온도를 변화시키면서 획득한 스펙트럼을 도시한 것이다. 도 2b는 도 2a에서 파장 5600cm-1 주변 구간(A)에서의 스펙트럼을 확대한 것이다. 도 2c는 도 2a에서 파장 6400cm-1 주변 구간(B)에서의 스펙트럼을 확대한 것이다.
도 2b를 참조하면 상대적으로 낮은 파장 구간(A)에서 온도가 점차 증가할수록 흡광도 역시 증가하는 것을 알 수 있다. 도 2c를 참조하면 상대적으로 높은 파장 구간(B)에서 온도가 점차 증가할수록 흡광도는 감소하는 것을 알 수 있다. 즉, 파장 5520cm-1 의 스펙트럼과 파장 5560cm-1의 스펙트럼은 온도 증가에 따른 스펙트럼 흡광도의 변화가 모두 양의 값을 갖기 때문에 두 파장의 스펙트럼 공분산이 양의 값이 되어 서로 양의 상관관계를 갖는다. 이에 반해 파장 5520cm-1 의 스펙트럼은 온도 증가에 따른 스펙트럼 흡광도의 변화가 양의 값을 갖고, 파장 6360cm-1의 스펙트럼은 온도 증가에 따른 스펙트럼 흡광도의 변화가 음의 값을 갖기 때문에 두 파장의 스펙트럼 공분산은 음의 값이 되어 서로 음의 상관관계를 갖는다.
본 실시예에 따르면 파장별로 대상 신호 스펙트럼의 변화 양상이 다르기 때문에 파장별 연관성을 고려하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
도 3a 내지 도 3d는 대상 신호 스펙트럼 획득 과정의 일 예이다. 도 4a 및 도 4b는 체내(in-vivo) 및 체외(in-vitro) 환경에서의 대상 신호 스펙트럼 획득을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 대상 신호가 변화하는 환경에서 획득한 복수의 스펙트럼을 도시한 것이다. 이때, 스펙트럼 측정부(110)는 캘리브레이션시 전술한 바와 같이 체내 또는 체외 환경에서 대상 신호를 소정 시간 간격으로 점차 변화시키면서 측정할 수 있다. 아래의 수학식 1은 대상 성분의 변화에 따른 스펙트럼 행렬을 예시한 것이다.
여기서, X는 n개의 파장에 대하여 대상 성분을 m번 변화시켜 얻은 m개의 스펙트럼을 n×m 행렬로 나타낸 것이다.
프로세서(120)는 이와 같이 복수의 스펙트럼이 측정되면, 측정된 스펙트럼에서 노이즈를 제거할 수 있다. 예를 들어, 1차 미분, 2차 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), detrend, MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 등을 통해 노이즈를 제거할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 측정된 각 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 도 3b와 같이 차분 스펙트럼을 획득할 수 있다. 아래의 수학식 2는 측정된 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 획득한 차분 스펙트럼 행렬을 나타낸 것이다.
여기서, D는 차분 스펙트럼 행렬을 나타내고, Xref는 기준 스펙트럼의 n×1 행렬을 나타낸다. 기준 스펙트럼은 일 예로 미리 획득될 수 있다. 예컨대, 체내 환경인 경우 사용자가 공복인 상태에서 측정된 스펙트럼일 수 있다. 또는, 체외 환경인 경우 수용액에서 측정된 스펙트럼일 수 있다. 다른 예로, 기준 스펙트럼은 스펙트럼 측정부(110)에 의해 측정된 복수의 스펙트럼을 기초로 획득될 수 있다. 예컨대, 복수의 스펙트럼 중의 특정 시점의 스펙트럼 예컨대, 첫 번째 스펙트럼, 중간 스펙트럼, 또는 마지막 스펙트럼 등이 될 수 있다. 또는, 측정된 전체 스펙트럼의 평균 또는 특정 구간의 스펙트럼의 평균 스펙트럼일 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
프로세서(130)는 이와 같이 차분 스펙트럼 행렬이 획득되면, 아래의 수학식 3과 같이 차분 스펙트럼 행렬과 차분 스펙트럼 행렬의 전치 행렬을 내적하여 대칭행렬을 생성할 수 있다. 도 3c는 이와 같이 생성된 스펙트럼을 도시한 것이다.
여기서, M은 대칭행렬을 나타내고, D는 차분 스펙트럼 행렬, DT는 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 나타낸다. 대칭행렬은 파장 개수의 n×n 행렬일 수 있다. 프로세서(130)는 이와 같이 획득된 대칭행렬을 스펙트럼 개수(m)를 기초로 정규화할 수 있다.
그 다음, 프로세서(130)는 이와 같이 생성된 대칭행렬에서 수학식 4와 같이 어느 하나의 행 또는 열을 선택하고 선택된 행 또는 열을 기초로 도 3d와 같이 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
여기서, St는 대상 신호 스펙트럼을 나타내고, k는 특정 파장 즉, 대칭행렬의 특정 행 또는 열을 나타낸다. M(k)는 대칭행렬(M)에서 특정 파장 k에 대한 스펙트럼을 나타낸다. 이때, k는 대칭행렬에서 변화가 가장 큰 행 또는 열의 파장일 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 전술한 바와 같이 차분 스펙트럼이 획득되면 기준 파장에서의 변화 벡터와 모든 파장의 변화 벡터를 내적하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수도 있다. 이때 기준 파장은 차분 스펙트럼에서 변화가 가장 큰 파장이거나, 대상 신호의 흡수 정도가 가장 큰 파장일 수 있다. 예를 들어, 도 3b의 차분 스펙트럼에서 변화가 가장 큰 약 1580nm에 해당하는 변화 벡터를 기준으로 모든 파장의 변화 벡터를 내적하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
또한, 스펙트럼 측정 장치(110)의 구조 등에 따라 대상 신호 스펙트럼의 형태가 상이할 수 있으므로, 프로세서(120)는 이와 같이 대상 신호 스펙트럼이 획득되면, 기준 데이터베이스에 저장된 기준 대상 신호 스펙트럼의 크기를 기초로 예컨대 기준 대상 신호 스펙트럼의 크기에 상응하도록 대상 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링(scaling)할 수 있다. 이 경우 스케일링된 대상 신호 스펙트럼을 대상 물질의 농도를 추정하기 위한 단위 스펙트럼으로 사용할 수 있다.
도 4a는 복합 물질에서 획득된 포도당 신호 스펙트럼의 예이다. 즉, 젖산(Lactate)과 포도당(Glucose) 복합 물질 용액에서 젖산은 1mM로 유지하고 포도당을 (1) 5 mM (2) 7 mM (3) 13 mM로 점차 증가시키면서 획득한 포도당 신호 스펙트럼을 나타낸 것으로, 포도당이 점차 증가함에 따라 획득된 포도당 신호 스펙트럼의 피크가 변화하는 것을 알 수 있다. 도4b는 포도당 성분을 포함한 수용액에서 측정한 스펙트럼(1)과, 노이즈를 제거한 다음 획득한 포도당 신호 스펙트럼(2)의 예이다.
도 5는 일 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다.
도 5는 도 1의 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)에 의해 수행되는 일 실시예이다.
먼저, 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)는 피검체로부터 복수의 스펙트럼을 측정할 수 있다(510). 이때, 대상 신호는 혈당과 같이 추정하고자 하는 성분이거나 혈당 등의 추정시 고려해 주기 위한 노이즈 예컨대 온도 등일 수 있다. 피검체는 인체 피부, 대상 신호를 포함한 수용액 또는, 대상 신호와 그 밖의 성분 신호들을 포함한 복합 물질일 수 있다. 즉, 체내 또는 체외 환경에서 대상 신호 예컨대 포도당이나 온도와 같이 구하고자 하는 대상 신호를 변화시키면서 복수의 스펙트럼을 측정할 수 있다.
그 다음, 측정된 각 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼을 획득할 수 있다(520). 이때, 기준 스펙트럼은 사용자가 공복인 상태에서 측정된 스펙트럼, 수용액에서 측정된 스펙트럼 또는, 단계(510)에서 측정된 복수의 스펙트럼 중의 어느 하나 예컨대 특정 시점의 스펙트럼, 측정된 전체 스펙트럼의 평균 또는 특정 구간의 스펙트럼의 평균 스펙트럼 등일 수 있다.
그 다음, 차분 스펙트럼 행렬과 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 곱하여 대칭행렬을 생성할 수 있다(530). 이때, 대칭행렬은 파장 개수인 n×n 행렬일 수 있다. 여기서 n은 파장의 개수이다.
그 다음, 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다(540). 예를 들어, 대칭행렬에서 어느 하나의 행 또는 열을 선택하고, 선택된 행 또는 열을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이때, 예컨대 대칭행렬에서 변화가 가장 큰 파장의 행 또는 열을 선택할 수 있다. 또는 기 설정된 파장 예컨대 대상 신호의 흡수 정도가 가장 큰 파장의 행 또는 열을 선택할 수 있다.
또한, 이와 같이 어느 하나의 행 또는 열의 스펙트럼이 대상 신호 스펙트럼으로 획득되면, 획득된 대상 신호 스펙트럼의 크기를 미리 정의된 기준 대상 스펙트럼의 크기에 상응하도록 스케일링할 수 있다. 이 경우 대상 신호 스펙트럼을 대상 물질의 농도를 추정하기 위한 단위 스펙트럼으로 사용할 수 있다.
도 6은 다른 실시예에 따른 대상 신호 스펙트럼 획득 방법의 흐름도이다. 도 6은 도 1의 대상 신호 획득 장치(100)에 의해 수행되는 다른 실시예이다.
먼저, 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)는 피검체로부터 복수의 스펙트럼을 측정할 수 있다(610). 전술한 바와 같이 체내 또는 체외 환경에서 대상 신호를 변화시키면서 복수의 스펙트럼을 측정할 수 있다.
그 다음, 측정된 각 스펙트럼에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼을 획득할 수 있다(620).
그 다음, 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 기준 파장을 결정할 수 있다(630). 이때, 기준 파장은 차분 스펙트럼 행렬에서 대상 신호의 변화에 따른 스펙트럼 흡광도의 변화가 가장 큰 파장 또는 대상 물질의 흡수 계수가 가장 큰 파장일 수 있다.
그 다음, 차분 스펙트럼의 행렬에서 기준 파장의 변화 벡터와 모든 파장의 변화 벡터 각각을 내적하여 대상 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다(640). 이와 같이 대상 스펙트럼이 획득되면, 획득된 대상 스펙트럼의 크기를 미리 정의된 기준 대상 스펙트럼을 기초로 스케일링할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 대상 신호 추정 장치의 블록도이다.
실시예에 따른 대상 신호 추정 장치(700)는 전술한 대상 신호 획득 기술을 이용하여 대상 신호 예컨대 혈당, 콜레스테롤, 중성 지방, 단백질 및 요산 등의 대상 신호를 추정할 수 있다. 다만, 이하 설명의 편의를 위해 혈당을 예로 들어 설명한다.
도 7을 참조하면, 대상 신호 추정 장치(700)는 스펙트럼 측정부(710), 프로세서(720), 출력부(730), 저장부(740) 및 통신부(750)를 포함할 수 있다.
스펙트럼 측정부(710)는 넓은 파장 대역의 분광기 또는 상대적으로 좁은 파장 대역의 광학 센서 등을 포함할 수 있다. 스펙트럼 측정부(710)는 사용자의 피부에 광을 조사하고, 사용자의 피부 표면에 반사되거나 혈관 표면 또는 혈관 내부의 성분들에 의해 산란 또는 반사된 광을 검출하여 스펙트럼을 측정할 수 있다.
프로세서(720)는 스펙트럼 측정부(710)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(720)는 혈당 신호 추정 요청에 따라 스펙트럼 측정부(710)를 제어하여 스펙트럼을 획득할 수 있다. 이때, 프로세서(720)는 일정 시간 동안 소정 시간 간격으로 복수의 스펙트럼을 연속 측정하도록 스펙트럼 측정부(710)를 제어할 수 있다. 또는 스펙트럼 측정부(710)에 의해 현 시점의 스펙트럼이 측정되면, 저장부(740)로부터 이전 시점에 획득된 하나 이상의 스펙트럼을 추출할 수 있다.
일 예로, 프로세서(720)는 스펙트럼 측정부(710)에 의해 일정 시간 동안 복수의 스펙트럼이 측정되거나, 저장부(740)로부터 추출한 이전 시점의 스펙트럼과 현 시점의 스펙트럼을 이용하여 혈당 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다.
예컨대, 프로세서(720)는 복수의 스펙트럼으로부터 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼을 획득하고, 획득된 차분 스펙트럼을 이용하여 혈당 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다. 일 예로, 차분 스펙트럼 행렬과 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 곱하여 대칭행렬을 생성하고, 대칭행렬에서 어느 하나의 행 또는 열을 선택하여 혈당 신호 스펙트럼을 획득할 수 있다. 다른 예로, 차분 스펙트럼에서 변화가 가장 큰 파장의 변화 벡터를 기준으로 각 파장의 변화 벡터를 곱하여 혈당 신호 스펙트럼을 획득할 수도 있다. 프로세서(720)는 혈당 신호 스펙트럼이 획득되면 저장부(740)에 저장된 기준 혈당 신호 스펙트럼을 기초로 혈당 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링할 수 있다.
프로세서(720)는 이와 같이 혈당 신호 스펙트럼이 획득되면, 혈당 신호 스펙트럼을 이용하여 혈당 신호를 추정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(720)는 비어 램버트 법칙(Beer Lambert's Law)을 기초로 NAS(net analyte signal) 분석 기법을 통해 미리 정의된 혈당 추정 모델을 이용하여 혈당 신호 스펙트럼으로부터 혈당 신호를 추정할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
다른 예로, 프로세서(720)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 현 시점의 스펙트럼이 측정되면 저장부(740)로부터 혈당 신호에 대한 단위 스펙트럼을 추출하고, 추출된 단위 스펙트럼 및 현 시점에 측정된 스펙트럼과 단위 스펙트럼을 기초로, 비어 램버트 법칙을 기초로 미리 정의된 혈당 추정 모델을 이용하여 혈당을 추정할 수 있다. 이때, 단위 스펙트럼은 전술한 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)에 의해 예컨대 수용액에서 획득된 혈당 신호 스펙트럼일 수 있다. 프로세서(720)는 통신부(750)를 통해 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)로부터 수신하여 저장부(740)에 저장될 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서(720)는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치(100)에 의해 온도와 같은 노이즈 신호 스펙트럼이 획득되면, 통신부(750)를 통해 노이즈 신호 스펙트럼을 수신하고 저장부(740)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(720)는 노이즈 신호 스펙트럼을 혈당 추정 모델에 반영하여 혈당 추정 모델을 갱신할 수 있다. 또한, 프로세서(720)는 스펙트럼 측정부(110)에 의해 현 시점의 스펙트럼이 측정되면 혈당 추정 모델을 기초로 혈당을 추정할 수 있다.
출력부(730)는 프로세서(720)의 처리 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로, 출력부(730)는 디스플레이에 프로세서(720)의 처리 결과 예컨대 혈당 추정값을 표시할 수 있다. 이때, 혈당 추정값이 정상 범위를 벗어나면 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 색깔이나 선의 굵기 등을 조절하거나 정상 범위를 함께 표시함으로써 사용자에게 경고 정보를 제공할 수 있다. 또한, 출력부(730)는 시각적 표시와 함께 또는 단독으로 스피커 등의 음성 출력 모듈, 햅틱 모듈 등을 이용하여 음성, 진동, 촉감 등의 비시각적인 방식으로 사용자에게 성분 분석 결과를 제공할 수 있다.
저장부(740)는 대상 신호 추정에 필요한 기준 정보, 스펙트럼 측정부(710) 및/또는 프로세서(720)의 처리 결과를 저장할 수 있다. 이때, 기준 정보는 사용자의 나이, 성별, 건강 상태 등과 같은 사용자 특성 정보를 포함할 수 있다. 또한, 기준 정보는 혈당 추정 모델, 기준 스펙트럼 등의 정보를 포함할 수 있다.
저장부(740)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.
통신부(750)는 외부 기기와 통신하여 대상 신호 스펙트럼 등 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 외부 기기는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 혈당 추정 결과를 사용자의 스마트폰 등에 전송하여 사용자가 상대적으로 성능이 우수한 기기를 통해 사용자의 혈당을 관리 및 모니터링하도록 할 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니다.
통신부(750)는 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 포함하는 다양한 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 8은 일 실시예에 따른 웨어러블 기기를 도시한 것이다. 도 7의 대상 신호 추정 장치(700)의 다양한 실시예들은 도시된 바와 같이 스마트 밴드나 스마트 워치형 웨어러블 기기에 탑재될 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 스마트 폰, 태블릿 PC, 스마트 이어폰, 스마트 안경 등의 스마트기기나, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 정보 처리 기기에 탑재되는 것이 가능하다.
도 8을 참조하면 웨어러블 기기(800)는 기기 본체(810)와 스트랩(820)을 포함할 수 있다.
본체(810)는 스트랩(820)에 의해 사용자의 손목에 착용될 수 있다. 본체(810)는 웨어러블 기기(800)의 다양한 기능들을 수행하는 각종 모듈을 포함할 수 있다. 본체(810) 또는 스트랩(820)의 내부에는 각종 모듈에 전원을 공급하는 배터리가 내장될 수 있다. 스트랩(820)은 본체(210)에 연결될 수 있다. 스트랩(820)은 사용자의 손목을 감싸는 형태로 구부려질 수 있도록 플렉시블(flexible)하게 형성될 수 있다. 스트랩(820)은 서로 분리된 제1 스트랩과 제2 스트랩으로 구성될 수 있다. 제1 스트랩과 제2 스트랩의 일단부는 각각 본체(810)의 양측에 연결되고, 제1 스트랩과 제2 스트랩의 타단부에 형성된 결합수단을 이용하여 서로 체결될 수 있다. 이때, 결합수단은 자석 결합, 벨크로(velcro) 결합, 핀 결합 등의 방식으로 형성될 수 있으며 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 스트랩(820)은 밴드와 같이 서로 분리되지 않는 일체로 형성될 수도 있다.
본체(810)에는 스펙트럼 측정부가 장착될 수 있다. 스펙트럼 측정부는 전술한 바와 같이 광원과 디텍터를 포함하며, 사용자로부터 스펙트럼을 측정할 수 있다.
본체(810) 내부에 프로세서가 실장되며 프로세서는 웨어러블 기기(800)의 각종 구성들과 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서는 스펙트럼 측정부에 의해 측정된 스펙트럼을 기초로 혈당 신호 스펙트럼을 획득하고, 획득된 혈당 신호 스펙트럼을 이용하여 혈당 신호를 획득할 수 있다. 또한, 대상 신호 스펙트럼 획득 장치에 의해 획득된 혈당 신호의 단위 스펙트럼을 이용하여 혈당 신호를 추정할 수 있다.
또한, 본체(810) 내부에 각종 기준 정보 및 각종 구성들에 의해 처리된 정보를 저장하는 저장부가 장착될 수 있다.
또한, 본체(810)에 일측면에 사용자의 제어 명령을 수신하여 프로세서로 전달하는 조작부(815)가 장착될 수 있다. 조작부(815)는 웨어러블 기기(800)의 전원을 온/오프시키는 명령을 입력하기 위한 전원 버튼을 포함할 수 있다.
또한, 본체(810)의 전면에 사용자에게 정보를 출력하는 표시부(814)가 장착될 수 있으며, 표시부(814)는 터치 입력이 가능한 터치 스크린을 포함할 수 있다. 표시부는 사용자의 터치 입력을 수신하여 프로세서에 전달하고 프로세서의 처리 결과를 표시할 수 있다.
또한, 본체(810) 내부에 외부 기기와 통신하는 통신부가 장착될 수 있다. 통신부는 외부 기기 예컨대 사용자의 스마트폰 등에 혈당 추정 결과를 전송할 수 있으며, 혈당 신호 스펙트럼 획득 장치로부터 혈당 신호의 단위 스펙트럼을 획득할 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 본 발명이 속하는 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: 대상 신호 스펙트럼 획득 장치
110: 스펙트럼 측정부 111: 광원
112: 디텍터 120: 프로세서
700: 대상 신호 추정 장치
710: 스펙트럼 측정부 720: 프로세서
730: 출력부 740: 저장부
800: 웨어러블 기기
810: 본체 820: 스트랩
814: 표시부 815: 조작부
110: 스펙트럼 측정부 111: 광원
112: 디텍터 120: 프로세서
700: 대상 신호 추정 장치
710: 스펙트럼 측정부 720: 프로세서
730: 출력부 740: 저장부
800: 웨어러블 기기
810: 본체 820: 스트랩
814: 표시부 815: 조작부
Claims (20)
- 복수의 스펙트럼을 측정하는 스펙트럼 측정부; 및
상기 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼 행렬을 획득하고, 획득된 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 프로세서를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정부는
피검체에 광을 조사하는 광원; 및
상기 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 검출하는 디텍터를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 스펙트럼 측정부는
대상 신호가 변화하는 체내(in-vivo) 또는 체외(in-vitro) 환경에서 소정 시간 간격으로 스펙트럼을 연속 측정하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 기준 스펙트럼은
상기 복수의 스펙트럼 중의 소정 시점의 스펙트럼, 상기 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 체내 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 공복시 측정된 스펙트럼, 및 체외 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제4항에 있어서,
상기 프로세서는
2차 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), detrend, MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 하나 이상을 기초로 상기 측정된 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 차분 스펙트럼 행렬과 상기 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 내적하여 대칭행렬을 획득하고, 획득된 대칭행렬을 이용하여 상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제6항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 획득된 대칭행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제7항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도를 기초로 상기 하나의 행/열을 선택하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도가 가장 큰 파장의 행/열 또는 대상 신호의 흡수 정도가 가장 큰 파장의 행/열을 선택하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 차분 스펙트럼 행렬에서 소정 파장의 변화 벡터와 나머지 파장의 변화 벡터 사이를 내적하고, 내적한 결과를 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는
기준 대상 신호 스펙트럼의 크기에 상응하도록 상기 획득된 대상 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링(scaling)하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 제1항에 있어서,
상기 대상 신호는
항산화 관련 성분, 혈당, 중성지방, 콜레스테롤, 칼로리, 단백질, 카로테노이드, 젖산(lactate) 및 요산 중의 하나 이상을 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 장치. - 복수의 스펙트럼을 측정하는 단계;
상기 복수의 스펙트럼 각각에서 기준 스펙트럼을 차분하여 차분 스펙트럼 행렬을 획득하는 단계; 및
상기 획득된 차분 스펙트럼 행렬을 기초로 상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제13항에 있어서,
상기 기준 스펙트럼은
상기 복수의 스펙트럼 중의 소정 시점의 스펙트럼, 상기 복수의 스펙트럼의 평균 스펙트럼, 체내 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 공복시 측정된 스펙트럼, 및 체외 환경에서 스펙트럼을 측정한 경우 수용액에서 측정된 스펙트럼 중의 적어도 하나를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제13항에 있어서,
22차 미분, 필터링, ALS(asymmetric least square), detrend, MSC(multiplicative scatter correction), EMSC(extended multiplicative scatter correction), SNV(standard normal variate), MC(mean centering), FT(fourier transform), OSC(orthogonal signal correction), 및 SG(Savitzky-Golay smoothing) 중의 하나 이상을 기초로 상기 측정된 복수의 스펙트럼으로부터 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제13항에 있어서,
상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 차분 스펙트럼 행렬과 상기 차분 스펙트럼 행렬의 전치행렬을 내적하여 대칭행렬을 획득하는 단계; 및
상기 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계를 포함하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제16항에 있어서,
상기 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 대칭행렬에서 하나의 행/열을 선택하고, 선택된 행/열을 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제17항에 있어서,
상기 대칭행렬을 이용하여 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 획득된 대칭행렬에서 대상 신호의 변화 정도를 기초로 상기 하나의 행/열을 선택하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제13항에 있어서,
상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
상기 차분 스펙트럼 행렬에서 소정 파장의 변화 벡터와 나머지 파장의 변화 벡터 사이를 내적하고, 내적한 결과를 기초로 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법. - 제13항에 있어서,
상기 대상 신호 스펙트럼을 획득하는 단계는
기준 대상 신호 스펙트럼의 크기에 상응하도록 상기 획득된 대상 신호 스펙트럼의 크기를 스케일링(scaling)하는 대상 신호 스펙트럼 획득 방법.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200106001A KR20220025378A (ko) | 2020-08-24 | 2020-08-24 | 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 |
| US17/119,634 US11786151B2 (en) | 2020-08-24 | 2020-12-11 | Apparatus and method for obtaining target signal spectrum |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200106001A KR20220025378A (ko) | 2020-08-24 | 2020-08-24 | 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220025378A true KR20220025378A (ko) | 2022-03-03 |
Family
ID=80269100
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200106001A KR20220025378A (ko) | 2020-08-24 | 2020-08-24 | 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11786151B2 (ko) |
| KR (1) | KR20220025378A (ko) |
Family Cites Families (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6998247B2 (en) | 2002-03-08 | 2006-02-14 | Sensys Medical, Inc. | Method and apparatus using alternative site glucose determinations to calibrate and maintain noninvasive and implantable analyzers |
| US7459713B2 (en) | 2003-08-14 | 2008-12-02 | Microptix Technologies, Llc | Integrated sensing system approach for handheld spectral measurements having a disposable sample handling apparatus |
| US7460895B2 (en) | 2005-01-24 | 2008-12-02 | University Of Iowa Research Foundation | Method for generating a net analyte signal calibration model and uses thereof |
| US8405827B2 (en) * | 2006-11-21 | 2013-03-26 | Ricardo Claps | Time-resolved spectroscopy system and methods for multiple-species analysis in fluorescence and cavity-ringdown applications |
| US7873397B2 (en) | 2007-06-19 | 2011-01-18 | Richard Higgins | Spectroscopic optical system |
| US7734321B2 (en) | 2007-07-13 | 2010-06-08 | All Protect, Llc | Apparatus for non-invasive spectroscopic measurement of analytes, and method of using the same |
| WO2011013694A1 (ja) * | 2009-07-28 | 2011-02-03 | パナソニック電工株式会社 | 血糖値推定装置 |
| US10949677B2 (en) | 2011-03-29 | 2021-03-16 | Thermal Matrix USA, Inc. | Method and system for detecting concealed objects using handheld thermal imager |
| JP5964773B2 (ja) | 2013-03-22 | 2016-08-03 | 日本電信電話株式会社 | 温度測定方法および装置 |
| WO2016035881A1 (ja) * | 2014-09-05 | 2016-03-10 | パナソニックヘルスケアホールディングス株式会社 | グルコース濃度の定量方法及びグルコース濃度測定装置 |
| JP2016075625A (ja) | 2014-10-08 | 2016-05-12 | セイコーエプソン株式会社 | 検量線作成装置、目的成分検量装置、及び、電子機器 |
| GB201511574D0 (en) | 2015-07-01 | 2015-08-12 | Stfc Science & Technology | Clinical thermometer |
| US20170319066A1 (en) | 2016-05-05 | 2017-11-09 | Morelight Technologies, Inc. | Method and apparatus for measuring body core temperature and core to skin temperature gradients |
| JP2018021833A (ja) | 2016-08-04 | 2018-02-08 | セイコーエプソン株式会社 | 温度測定装置および温度測定方法 |
| KR102638309B1 (ko) | 2016-10-26 | 2024-02-19 | 삼성전자주식회사 | 웨어러블 장치 및 헬스 모니터링 방법 |
| US11452456B2 (en) | 2016-11-01 | 2022-09-27 | Koninklijke Philips N.V. | Device, system and method for determining the core body temperature of a subject |
| KR102655737B1 (ko) | 2016-11-30 | 2024-04-05 | 삼성전자주식회사 | 생체 성분 추정 장치 및 방법 |
| JP7116286B2 (ja) | 2017-03-31 | 2022-08-10 | 日本電気株式会社 | 温度拡散係数計測装置、それを用いた深部体温計、深部体温計測装置、および深部体温計測方法 |
| KR102539144B1 (ko) | 2017-10-19 | 2023-06-01 | 삼성전자주식회사 | 개인화된 단위 스펙트럼 획득 장치 및 방법과, 생체 성분 추정 장치 및 방법 |
| KR102498121B1 (ko) | 2017-11-20 | 2023-02-09 | 삼성전자주식회사 | 생체정보 추정 장치 및 방법 |
| JP6999385B2 (ja) | 2017-11-30 | 2022-01-18 | 株式会社テクノ・コモンズ | 物体のデータ測定装置 |
| KR102627146B1 (ko) | 2018-07-20 | 2024-01-18 | 삼성전자주식회사 | 스펙트럼 처리 장치 및 방법 |
| KR102638310B1 (ko) | 2018-10-04 | 2024-02-19 | 삼성전자주식회사 | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법 |
| KR102669993B1 (ko) | 2018-10-17 | 2024-05-27 | 삼성전자주식회사 | 대상체의 온도 변화에 따른 스펙트럼 처리 장치 및 방법 |
-
2020
- 2020-08-24 KR KR1020200106001A patent/KR20220025378A/ko unknown
- 2020-12-11 US US17/119,634 patent/US11786151B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20220054050A1 (en) | 2022-02-24 |
| US11786151B2 (en) | 2023-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11617523B2 (en) | Apparatus and method for estimating biological component | |
| US11291374B2 (en) | Apparatus and method for estimating bio-information | |
| KR102693439B1 (ko) | 스펙트럼 측정 장치, 스펙트럼의 광원 온도 변화 보정 방법, 농도 추정 장치 및 방법 | |
| KR102640331B1 (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법과, 생체정보 추정 지원 장치 | |
| US20230009905A1 (en) | Apparatus and method for estimating biological information | |
| US11147521B2 (en) | Apparatus and method for health care | |
| KR20190043967A (ko) | 개인화된 단위 스펙트럼 획득 장치 및 방법과, 생체 성분 추정 장치 및 방법 | |
| US20200129095A1 (en) | Apparatus and method for estimating biological component | |
| KR102638310B1 (ko) | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법 | |
| US10753797B2 (en) | Spectrum processing apparatus and spectrum processing method | |
| KR20220046167A (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법과, 온도 변화 특성에 기초한 생체정보 추정 모델 최적화 방법 | |
| KR20220025378A (ko) | 대상 신호 스펙트럼 획득 장치 및 방법 | |
| KR20220124468A (ko) | 대상 성분 추정 장치 및 방법 | |
| KR20210050967A (ko) | 분석 물질의 농도 추정 장치 및 방법과, 캘리브레이션 방법 | |
| KR20200137103A (ko) | 생체 정보 추정 모델 갱신 장치 및 방법 | |
| EP4001871B1 (en) | Apparatus and method for estimating body temperature, and helathcare device | |
| US20220233149A1 (en) | Apparatus and method for estimating body component | |
| US11495329B2 (en) | Apparatus and method for determining validity of bio-information estimation model | |
| KR20220029061A (ko) | 대상 성분 추정 장치 및 방법 | |
| KR20220045340A (ko) | 대상 성분 추정 장치 및 방법 | |
| KR20230146347A (ko) | 체수분 상태 추정 장치 및 방법 | |
| KR20210051267A (ko) | 생체정보 추정 장치 및 방법 |