KR20220037547A

KR20220037547A - 멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치

Info

Publication number: KR20220037547A
Application number: KR1020200120014A
Authority: KR
Inventors: 김근영
Original assignee: (주)오상헬스케어
Priority date: 2020-09-17
Filing date: 2020-09-17
Publication date: 2022-03-25

Abstract

개시되는 발명은 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치에 관한 것으로서, 측정 광원으로서 펌프 광과 스톡스 광의 두 개의 레이저 광을 이용하는 SRS 모듈로 구성되는 광학식 모듈;과, 피검체의 생체 임피던스를 측정하는 임피던스식 모듈;과, 상기 피검체의 온도를 측정하는 온도 보상 모듈; 및 상기 광학식 모듈과 임피던스식 모듈, 그리고 온도 보상 모듈의 출력 데이터를 입력받고, 탑재된 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하고 연산을 수행하여 상기 검체의 농도를 출력하는 연산 모듈;을 포함한다.

Description

멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치{Continuous sample density measuring device based on multimodal spectroscopy}

본 발명은 비침습형 검체 농도 측정기에 관한 것으로서, 특히 광학식 측정과 임피던스 기반 측정의 상이한 측정 방식을 상호 유기적으로 복합한 멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치에 관한 것이다.

환자의 건강 상태가 양호한지, 문제가 있다면 어떤 증상을 가지는지를 진단하기 위한 다양한 의료 장비들이 계속 개발되고 있다. 이러한 건강 진단 과정에는 기본적으로 혈액과 관련된 혈당, 인슐린, 적혈구/백혈구/림프구 등의 검체 농도를 측정할 필요가 있다.

종래에는 혈당이나 각종 검체 농도를 측정하고자 침습형 검체 농도 측정기를 이용하는 것이 보편적이었다. 침습형 검체 농도 측정기는 환자의 혈액 자체를 검체로 하기 때문에 정확도가 좋다는 장점이 있지만, 환자가 고통을 느끼고 감염의 문제가 있어 사용하기가 까다롭다는 편의성의 문제가 있다.

이를 보완하기 위해, 다양한 방식, 예를 들어 광학식이나 임피던스 방식의 각종 비침습형 검체 농도 측정기가 개발 및 소개되고 있다.

예를 들어, 광학식 비침습형 검체 농도 측정기는 광원이 피검체에 광을 조사하고, 광 검출기가 피검체로부터 되돌아오는 광 신호를 수신하여 전기 신호로 변환한다. 프로세서는 광 검출기가 변환한 전기 신호를 입력받고, 내장된 알고리듬에 따라 전기 신호에 따른 검체 농도를 산출한다.

그리고, 임피던스 방식의 검체 농도 측정기는 피검체에 전기적으로 접촉한 복수의 전극이 피검체 내부로 침투하여 생체 임피던스를 측정하고, 프로세서는 입력된 생체 임피던스에 기반하여 내장된 알고리듬에 따라 검체 농도를 산출한다.

이와 같은 비침습형 검체 농도 측정기는 환자가 고통을 느끼거나 감염을 일으킬 문제는 거의 없다는 점에서 측정 작업과 과정이 매우 편리하고 빠르다는 장점이 있지만, 검체의 농도를 광이나 전기 신호(생체 임피던스)를 통해 간접적으로 추론한다는 점에서 측정 정확도를 보장하기 어렵다.

비침습형 검체 농도 측정기의 부정확한 측정은 환자의 건강에도 심각한 영향을 줄 수 있다. 예컨대, 혈당을 과다 계측하여 다량으로 인슐린이 투여됨으로써 저혈당 쇼크에 빠질 수도 있다. 그렇지만, 비침습형 검체 농도 측정기의 사용상 편의성 또한 무시할 수 없는 장점이므로, 장기적으로는 비침습형 검체 농도 측정기의 측정 신뢰도를 향상시킬 방안이 모색될 필요가 있다.

한국공개특허공보 제10-2019-0081051호 (2019.07.09 공개)

본 발명은 광학식 측정과 임피던스 기반 측정의 상이한 측정 방식을 상호 유기적으로 복합한 멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치를 제공함으로써, 비침습형 검체 농도 측정기의 측정 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다.

본 발명은 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치에 관한 것으로서, 측정 광원으로서 펌프 광과 스톡스 광의 두 개의 레이저 광을 이용하는 SRS 모듈로 구성되는 광학식 모듈;과, 피검체의 생체 임피던스를 측정하는 임피던스식 모듈;과, 상기 피검체의 온도를 측정하는 온도 보상 모듈; 및 상기 광학식 모듈과 임피던스식 모듈, 그리고 온도 보상 모듈의 출력 데이터를 입력받고, 탑재된 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하고 연산을 수행하여 상기 검체의 농도를 출력하는 연산 모듈;을 포함한다.

상기 SRS 모듈은, 상기 펌프 광과 스톡스 광을 펄스 형태로서 연속적으로 조사하되, 어느 한 광은 펄스 형태를 계속 유지하고, 다른 광은 일정 간격마다 펄스 발생을 휴지하는 변조를 할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 SRS 모듈은, 상기 스톡스 광을 변조하고, 이에 따라 상기 펌프 광에는 이에 대응하는 라만 손실(ΔIωp)이 발생하면, 상기 라만 손실은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 한다.

다른 일 실시예에서, 상기 SRS 모듈은, 상기 펌프 광을 변조하고, 이에 따라 상기 스톡스 광에는 이에 대응하는 라만 이득(ΔIωs)이 발생하면, 상기 라만 이득은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 한다.

또는, 상기 SRS 모듈은, 상기 펌프 광과 스톡스 광을 교번으로 변조하고, 이에 따라 상기 펌프 광에서의 라만 손실(ΔIωp) 및 상기 스톡스 광에서의 라만 이득(ΔIωs)이 교번으로 발생하며, 상기 라만 손실 및 라만 이득은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 임피던스식 모듈은, 피검체 내부로 교류 신호를 침투한 후, 검체를 통과하면서 발생한 상기 교류 신호의 진폭 변화 및 위상각 변화를 측정하고 이를 출력 데이터로 생산한다.

그리고, 상기 연산 모듈은, 상기 SRS 모듈에서 출력하는 라만 손실과 라만 이득 중의 적어도 어느 하나와, 상기 임피던스식 모듈에서 출력하는 위상각 변화, 또는 진폭 변화 및 위상각 변화와, 상기 온도 보상 모듈에서 출력하는 상기 피검체의 온도를 입력받는다.

여기서, 상기 연산 모듈은, 하기의 식(1) 내지 식(3) 중 어느 하나의 식으로 구성된 학습 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하여 검체 농도(y)를 출력한다.

..................... 식(1)

................ 식(2)

............. 식(3)

(여기서, a₀ 및 b₀는 실수 범위에 있는 보정계수임)

또는, 상기 연산 모듈은, 하기의 식(4)로 구성된 딥러닝 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하여 검체 농도(y)를 출력할 수 있다.

............ 식(4)

그리고, 본 발명은 복수의 상기 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치가 클라우드 서버에 연결되어 검체 농도 측정에 대한 빅데이터를 수집하고, 이를 기반으로 기계학습을 수행할 수 있다.

상기와 같은 구성을 가진 본 발명의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치는 측정방식이 광학식과 임피던스식의 서로 상이한 모듈을 이용해 검체 농도를 동시에 측정하고, 측정된 출력 데이터를 하나의 연산 모듈에 탑재된 학습 알고리즘에 의해 유기적으로 분석함으로써 비침습형 검체 농도 측정기의 측정 정확도를 현저히 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 온도 보상 모듈의 출력값도 함께 고려함으로써, 온도 변화에 따른 측정 편차를 줄일 수 있다.

그리고, 본 발명은 연산 모듈에 탑재된 학습 알고리즘이 기계학습 내지 딥러닝을 수행함으로써 데이터가 쌓일수록 측정 정학도가 향상되며, 나아가 다수의 측정장치가 하나의 클라우드 서버에 연결되어 검체 농도 측정에 대한 빅데이터를 수집하고 이를 기반으로 기계학습을 수행함으로써 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치의 전체적인 구성을 간략히 도시한 도면.
도 2는 SRS 모듈의 측정 원리를 설명하기 위한 도면.
도 3은 SRS 모듈에서 펌프 광과 스톡스 광의 변조에 의한 출력 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명에 클라우드 서버가 결합하는 일 실시형태를 간략히 도시한 도면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 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.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1은 본 발명에 따른 멀티모달 스펙트로스코피 기반의 연속 검체 농도 측정장치(10)(이하, 간략히 "멀티모달 연속 검체 농도 측정장치"라 함)의 전체적인 구성을 간략히 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치(10)는 광학식 모듈(100), 임피던스식 모듈(200), 온도 보상 모듈(300), 그리고 연산 모듈(400)을 포함한다.

광학식 모듈(100)은 빛을 이용하여 검체 농도를 측정하는 모듈로서, 본 발명에서는 광학식 모듈(100)로서 SRS(Stimulated Raman Scattering) 모듈을 사용할 수 있다.

도 2를 참조하여, SRS 모듈(100)이 비접촉식으로 검체의 농도를 측정할 수 있는 원리에 대해 설명하면 다음과 같다.

SRS 모듈(100)은 측정 광원으로서, 펌프 광과 스톡스 광의 두 개의 광을 이용한다. 펌프 광과 스톡스 광은 단일 주파수의 레이저 광원으로부터 발생한다. 도 2의 (a)를 보면, 펌프 광의 주파수는 ωp이고, 스톡스 광의 주파수는 ωs로서, 펌프 광의 주파수가 더 높다. 이들 사이의 주파수 차이 Δω= ωp - ωs 는 라만 변이(Raman Shift)라 하며, 라만 변이가 특정 분자의 진동 주파수인 Ω에 일치했을 때 라만 공명이 발생한다.

펌프 광과 스톡스 광이 동일한 검체에 조사되고, 라만 변이가 일어나면, 도 2의 (b)와 같이 검체에서 산란된 자발 라만 신호(spontaneous Raman signal)에는 자극된 여기(stimulated excitation)에 기인한 증폭이 일어난다. 즉, 스톡스 광의 세기 Iωs에는 ΔIωs 만큼의 라만 이득(자극된 라만 이득, SRG)이 발생하고, 펌프 광의 세기 Iωp에는 ΔIωp 만큼의 라만 손실(자극된 라만 손실, SRL)이 발생한다. 이와 같이, SRS 모듈(100)에서는 신호의 증폭이 일어나기 때문에, 출력이 낮은 저가의 레이저 광원을 사용하는 것이 가능하다.

반면에, 펌프 광과 스톡스 광 사이의 주파수 차이 Δω가 특정 분자의 진동 주파수(공진 주파수) Ω와 일치하지 않으면 라만 이득과 라만 손실은 발생하지 않는다. 따라서, 본 발명의 SRS 모듈(100)이 채택한 라만 분광법에서는 비공명성 배경(nonresonant background)이 발생하지 않아 외란에 강하기 때문에 신호 품질이 매우 양호하다. 또한, 도 2의 (b)를 보면, 안티 스톡스 주파수 ωas가 나타나지만, 그 크기가 매우 작기 때문에 출력신호 처리에서는 노이즈로 취급할 수 있다.

여기서, 라만 이득과 라만 손실의 절대값은 스톡스 광의 세기 Iωs 및 펌프 광의 세기 Iωp에 비례하는 것은 물론, 검체에서의 특정 분자의 개수에도 비례한다. 따라서, 라만 이득 또는 라만 손실의 값을 검출하면, 특정 분자에 대한 농도를 측정할 수 있게 되는 것이다. 여기서, 비례라 함은 정비례, 역비례, 비선형 관계 등 상관관계를 갖는 모든 경우를 포괄하는 것으로 이해되어야 한다.

도 3은 레이저 광원에서 발생하는 펌프 광과 스톡스 광을 펄스 형태로서 연속적으로 조사함으로써 검체의 농도를 연속하여 측정하는 경우를 도시한 것이다. 이때, 어느 한 광원은 펄스 형태를 계속 유지하고, 다른 광원은 일정 간격마다 펄스 발생을 휴지하는 변조를 한다. 도 3의 (a)는 스톡스 광을 변조하는 경우이고, 도 3의 (b)는 반대로 펌프 광을 변조하는 경우를 보여준다. 따라서, 도 3의 (a) 경우에 출력되는 펌프 광에는 변조된 스톡스 광에 대응하여 간헐적으로 라만 손실(SRL)이 발생하고, 도 3의 (b) 경우에 출력되는 스톡스 광에는 변조된 펌프 광에 대응하여 라만 이득(SRG)이 간헐적으로 발생한다.

이와 같이, 펌프 광 또는 스톡스 광을 변조하면 라만 공명이 간헐적으로 일어남에 따라 라만 손실 또는 라만 이득의 크기를 검출할 수 있고, 또한 연속적인 펄스 광을 이용하기 때문에 검체 농도를 연속적으로 검출할 수 있다. 그리고, 펌프 광과 스톡스 광의 변조를 일정 시간마다 교대함으로써, 라만 이득과 라만 손실을 모두 측정하는 것도 가능하다.

결론적으로, SRS 모듈(100)에서의 입력 데이터는 펌프 광의 주파수 ωp 및 스톡스 광의 주파수 ωs가 되고, 출력 데이터는 펌프 광에서의 라만 손실 ΔIωp(SRL) 및/또는 스톡스 광에서의 라만 이득 ΔIωs(SRG)이 된다. 여기서, 출력 데이터는 스톡스 광 및/또는 펌프 광의 변조 여부에 따라 정해진다. 즉, 어느 한 쪽 광만 변조하면 라만 손실 또는 라만 이득 중의 하나만 출력되고, 교번으로 양쪽 광을 다 변조하면 라만 손실과 라만 이득이 모두 출력된다. 또한, 출력 데이터는 SRS 모듈(100)이 연속으로 검체 농도를 측정함에 따라 시계열적으로 계속 증가하며, 이들 출력 데이터는 행렬식으로 처리할 수 있다.

그리고, 본 발명의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치(10)에 구비되는 임피던스식 모듈(200)의 측정원리는 SRS 모듈(100)에 비해 간단하고, 현재 많이 쓰이고 있는 기술이다. 간단히 임피던스식 모듈(200)의 측정원리에 대해 설명하면, 임피던스식 모듈(200)은 인체 임피던스의 변화를 측정하기 위해 진폭 A와 주파수 f의 교류 신호(예를 들어, 10∼1,000㎑ 주파수의 교류 신호)를 발생한다. 인체 내부로 침투한 교류 신호는 인체 내부의 검체, 예를 들어 글루코스를 통과하며 진폭과 주파수에 변화가 발생하고, 임피던스식 모듈(200)은 이 변화된 출력 신호를 수신한다. 이러한 교류 신호의 침투와 수신은 인체 표면에 접촉한 전극을 통해 이루어진다. 이러한 출력 신호의 진폭 변화 A'와 주파수의 위상각 변화 θ는 검체의 농도에 따라 변화하므로, 이를 이용함으로써 검체 농도의 측정이 가능하다.

이와 같이, 임피던스식 모듈(200)에서는 입력 데이터로서 교류 신호의 진폭 A와 주파수 f가 되고, 출력 데이터는 진폭 변화 A'와 위상각 변화 θ가 된다. 물론, 임피던스식 모듈(200)의 출력 데이터 역시 연속으로 검체 농도를 측정함에 따라 시계열적으로 계속 증가하며, 이들 출력 데이터도 행렬식으로 처리할 수 있다.

그리고, 온도 보상 모듈(300)은 검체 농도 측정시의 신체(피검체)의 온도(체온)을 측정함으로써, 온도 변화에 따른 출력 데이터의 편차를 보상하기 위해 구비된다. 또한, 필요하다면 연속 검체 농도 측정장치(10)의 내부 온도 및/또는 외부 환경의 온도까지 측정하여 더욱 정밀하게 출력 데이터의 편차를 보상하는 것도 가능하다.

온도 보상 모듈(300)은 별도의 입력 데이터는 없으며 출력 데이터로서 온도값을 생산한다. 온도 보상 모듈(300)에서 측정한 온도는 SRS 모듈(100) 및 임피던스식 모듈(200) 양자의 출력 데이터에 대한 온도 보상에 모두 사용되며, 연속으로 검체 농도를 측정할 때마다 함께 온도값을 출력한다.

연산 모듈(400)은 전술한 광학식 모듈(100), 임피던스식 모듈(200), 온도 보상 모듈(300)의 각 출력 데이터를 통합된 하나의 알고리즘에 입력함으로써 검체 농도를 산출하는 일련의 연산을 수행하는 구성요소이다.

예를 들어, 연산 모듈(400)은 프로세서, 컴퓨터 또는 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 포함한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여, 예를 들어, 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 또는 이들 중 둘 이상의 조합 등, 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 모든 요소를 포함할 수 있다. 프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 또는 코드 등으로 알려진 컴퓨터 프로그램은 컴파일 되거나 해석된 언어 또는 선험적, 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴의 형태는 물론, 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 더 포함하는 다양한 형태로 구현될 수 있다.

연산 모듈(400)은 광학식 모듈(100), 임피던스식 모듈(200), 온도 보상 모듈(300)의 각 출력값 데이터를 아래의 수식 중의 어느 하나의 수식에 입력함으로써, 출력 데이터인 검체 농도(y)를 계산하게 된다.

..................... 식(1)

................ 식(2)

............. 식(3)

여기서, a₀ 및 b₀는 실수 범위에 있는 보정계수임.

식(1) 내지 식(3)은 기본적인 형태는 유사하나, 함수에 입력되는 입력 데이터에 차이가 있다. 식(1)은 SRS 모듈(100)에서 출력되는 라만 손실 ΔIωp, 임피던스식 모듈(200)에서 출력되는 위상각 변화 θ, 온도 보상 모듈(300)에서 출력되는 온도값 T의 3개 변수가 종속변수로서 입력된다.

식(2)는 식(1)에 비해 SRS 모듈(100)에서 출력되는 라만 이득 ΔIωs이 하나 더 입력변수로서 추가되고, 식(3)은 식(2)에 비해 임피던스식 모듈(200)에서 출력되는 진폭 변화 A(A')가 추가된다.

식(1)에서 식(3)으로 가면서 입력변수가 하나씩 증가하며, 검체 농도 계산에 고려되는 변수의 개수가 늘어남에 따라 측정 정확도를 향상시킬 잠재력이 커진다. 물론, 변수가 늘어날수록 연산 회수가 증가하므로, 허용 가능한 정확도 안에서 가능한 변수를 줄이는 것이 바람직할 수 있다.

위의 식(1) 내지 식(3)은 공지된 다양한 학습 알고리즘을 통해 계산될 수 있다. 예를 들어, RBF(Radial Bases Function), Splines, Baysian, HMM(Hidden Markov Model), Global/Local Optimization, SVR(Support Vector Regression), DT(Distance Transform), CART(Classification And Regression Tree), RF(Random Forest), Markov Chain, Monte Carlo, Gaussian Process Regressio 등이 학습 알고리즘으로 사용될 수 있다. 위에 서술된 학습 알고리즘을 통한 학습 데이터가 쌓임에 따라 연산 모듈(400)에서 출력하는 검체 농도의 정확도는 향상된다.

또한, 아래의 식(4)는 딥러닝 알고리즘을 적용할 수 있도록 도출된 식인데, 딥러닝 알고리즘으로는 RNN(Recurrent Neural Networks), CNN(Convolutional Neural Networks), R-CNN(Regions with CNN features), GAN(Generative Adversarial Network), LSTM(Long Short-Term Memory models), DBN(Deep Belief Network), DQN(Deep Q Network), A3C(asynchronous advantage actor-critic) 등이 적용될 수 있다.

............ 식(4)

식(4)는 각각의 입력변수에 대해 가중치를 부여함으로써, 측정하는 농도 범위 등의 개별 조건마다 각 입력변수의 중요도를 다르게 평가할 수 있으며, 이를 통해 넓은 범위에서 상당한 수준의 측정 정확도를 확보할 수 있게 한다.

또한, 도 4에 도시된 것과 같이, 본 발명은 다수의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치(10)가 하나의 클라우드 서버(500)에 연결되어 검체 농도 측정에 대한 빅데이터를 수집하고 이를 기반으로 기계학습을 수행함으로써 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

이상의 설명에서, 본 발명의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치(10)는 피검체의 광 신호와 임피던스, 온도의 생체 신호를 측정할 수 있는 장치로 전자 장치에 탑재될 수 있다. 이때 전자 장치는 검체 농도를 측정하는 전용 장치일 수 있지만, 이외에도 휴대폰, 스마트폰, 타블렛, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 내비게이션, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등에 탑제될 수도 있다. 또한, 웨어러블 디바이스의 형태로 구현된 손목 시계형, 손목 밴드형, 반지형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.

또한, 본 발명의 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치(10)로 측정할 수 있는 검체의 종류 또는 응용 분야로는 혈당, 혈압, 체지방, 인슐린, 케톤, 적혈구, 백혈구, 림프구, 특정 단백질 또는 분자의 구조 중에서 어느 하나 이상이 될 수 있으나, 상술한 예에 제한되지 않는다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 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 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

10: 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치
100: 광학식 모듈(SRS 모듈)
200: 임피던스식 모듈
300: 온도 보상 모듈
400: 연산 모듈
500: 클라우드 서버

Claims

측정 광원으로서 펌프 광과 스톡스 광의 두 개의 레이저 광을 이용하는 SRS 모듈로 구성되는 광학식 모듈;
피검체의 생체 임피던스를 측정하는 임피던스식 모듈;
상기 피검체의 온도를 측정하는 온도 보상 모듈; 및
상기 광학식 모듈과 임피던스식 모듈, 그리고 온도 보상 모듈의 출력 데이터를 입력받고, 탑재된 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하고 연산을 수행하여 상기 검체의 농도를 출력하는 연산 모듈;
을 포함하는 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제1항에 있어서,
상기 SRS 모듈은,
상기 펌프 광과 스톡스 광을 펄스 형태로서 연속적으로 조사하되, 어느 한 광은 펄스 형태를 계속 유지하고, 다른 광은 일정 간격마다 펄스 발생을 휴지하는 변조를 하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제2항에 있어서,
상기 SRS 모듈은,
상기 스톡스 광을 변조하고, 이에 따라 상기 펌프 광에는 이에 대응하는 라만 손실(ΔIωp)이 발생하면, 상기 라만 손실은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제2항에 있어서,
상기 SRS 모듈은,
상기 펌프 광을 변조하고, 이에 따라 상기 스톡스 광에는 이에 대응하는 라만 이득(ΔIωs)이 발생하면, 상기 라만 이득은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제2항에 있어서,
상기 SRS 모듈은,
상기 펌프 광과 스톡스 광을 교번으로 변조하고, 이에 따라 상기 펌프 광에서의 라만 손실(ΔIωp) 및 상기 스톡스 광에서의 라만 이득(ΔIωs)이 교번으로 발생하며, 상기 라만 손실 및 라만 이득은 상기 검체의 농도에 비례하는 것을 특징으로 하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제1항에 있어서,
상기 임피던스식 모듈은,
피검체 내부로 교류 신호를 침투한 후, 검체를 통과하면서 발생한 상기 교류 신호의 진폭 변화 및 위상각 변화를 측정하고 이를 출력 데이터로 생산하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제1항에 있어서,
상기 연산 모듈은,
상기 SRS 모듈에서 출력하는 라만 손실과 라만 이득 중의 적어도 어느 하나와,
상기 임피던스식 모듈에서 출력하는 위상각 변화, 또는 진폭 변화 및 위상각 변화와,
상기 온도 보상 모듈에서 출력하는 상기 피검체의 온도를 입력받는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.
제7항에 있어서,
상기 연산 모듈은,
하기의 식(1) 내지 식(3) 중 어느 하나의 식으로 구성된 학습 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하여 검체 농도(y)를 출력하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.

..................... 식(1)

................ 식(2)

............. 식(3)
(여기서, a₀ 및 b₀는 실수 범위에 있는 보정계수임)
제7항에 있어서,
상기 연산 모듈은,
하기의 식(4)로 구성된 딥러닝 알고리즘에 상기 출력 데이터를 입력하여 검체 농도(y)를 출력하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.

............ 식(4)
제8항 또는 제9항에 있어서,
복수의 상기 멀티모달 연속 검체 농도 측정장치가 클라우드 서버에 연결되어 검체 농도 측정에 대한 빅데이터를 수집하고, 이를 기반으로 기계학습을 수행하는,
멀티모달 연속 검체 농도 측정장치.