KR20220130905A

KR20220130905A - 생체정보 추정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20220130905A
Application number: KR1020210035741A
Authority: KR
Inventors: 최진우; 강재민; 노승우; 박상윤; 임혜림
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-03-19
Filing date: 2021-03-19
Publication date: 2022-09-27
Also published as: CN115105039A; KR102564545B1; EP4059418A1; US20220296115A1

Abstract

생체정보를 추정하는 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 제1 센서, 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 제2 센서 및 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하며, 상기 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하고, 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하며, 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

생체정보 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING BIO-INFORMATION}

생체정보 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 커프 없이 오실로메트리를 기반으로 혈압을 추정하는 기술과 관련된다.

압박 커프를 사용하지 않고 혈압 등의 심혈관계 특징을 추출하는 일반적인 기술은 맥파분석(pulse wave analysis)법과 맥파속도(pulse wave velocity)법이 있다.

맥파분석법은 체말단 예컨대, 손가락 끝, 요골 동맥 등에서 광용적 맥파나 체표 압력 신호를 얻은 후 그 모양을 분석하여 심혈관계 특징을 추출하는 방법이다. 좌심실에서 박출된 혈액은 신동맥이나 하대동맥 등 큰 분지가 있는 지점에서 반사(refelection)를 일으키게 되고 이는 체말단에서 측정한 광용적 맥파 또는 체표 압력파 등의 모양에 영향을 주게 된다. 따라서 이러한 모양을 분석함으로써 동맥 경화도나 혈관 나이, 대동맥압 파형 등을 유추할 수 있다.

맥파속도법은 맥파의 전달 시간을 측정함으로써 동맥경화도, 혈압 등의 심혈관계 특징을 추출하는 방법으로 심전도와 체말단의 광용적 맥파를 측정하여 심전도의 R 피크(좌심실 수축 구간)와 광용적 맥파의 피크 사이의 지연(pulse transit time, PTT)를 측정하고, 측정 결과로 팔의 길이 근사치를 나누어 심장에서 출발한 혈액이 체말단에 도달하기까지 걸린 속도를 구하는 방식이다.

녹색 파장의 맥파신호를 이용하여 혈관 크기를 예측하고, 예측된 혈관 크기를 이용하여 생체정보를 추정하는 장치 및 방법이 제시된다.

일 양상에 따르면, 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 제1 센서, 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 제2 센서 및, 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하며, 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하고, 예측 결과를 기초로 특징값을 보정하며, 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

이때, 제1 파장은 적외 파장이고, 제2 파장은 녹색 파장일 수 있다.

프로세서는 제1 파장의 맥파신호 AC 성분의 피크(peak)와 풋(foot)의 차이, 및, 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성할 수 있다.

프로세서는 오실로메트리 포락선에서 특징점을 검출하며, 검출된 특징점을 기초로 특징값을 획득할 수 있다.

이때, 특징점은 오실로메트리 포락선의 피크 지점, 및 상기 피크 지점의 진폭값 대비 소정 비율에 해당하는 상기 피크 지점의 전/후 지점 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이때, 특징값은 검출된 특징점의 힘/압력 및 진폭 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서는 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 추출하고, 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기초로 상기 혈관 크기를 예측할 수 있다.

프로세서는 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고, 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면, 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 큰 것으로 예측할 수 있다.

프로세서는 혈관 크기가 작은 것으로 예측되면 특징값을 증가시키고, 큰 것으로 예측되면 특징값을 감소시킬 수 있다.

프로세서는 정규화된 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 상기 특징값의 증가 또는 감소 정도를 결정할 수 있다.

프로세서는 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정할 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 피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 단계, 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 단계, 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하는 단계, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하는 단계, 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하는 단계, 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하는 단계 및 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

이때, 제1 파장은 적외 파장이고, 상기 제2 파장은 녹색 파장일 수 있다.

오실로메트리 포락선을 생성하는 단계는 제1 파장의 맥파신호 AC 성분의 피크(peak)와 풋(foot)의 차이, 및 상기 힘/압력을 기초로 상기 오실로메트리 포락선을 생성할 수 있다.

특징값을 획득하는 단계는 오실로메트리 포락선에서 특징점을 검출하며, 검출된 특징점을 기초로 상기 특징값을 획득할 수 있다.

특징점은 오실로메트리 포락선의 피크 지점, 및 상기 피크 지점의 진폭값 대비 소정 비율에 해당하는 상기 피크 지점의 전/후 지점 중의 적어도 하나를 포함하는 을 포함할 수 있다.

혈관 크기를 예측하는 단계는 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 추출하고, 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기초로 상기 혈관 크기를 예측할 수 있다.

혈관 크기를 예측하는 단계는 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고, 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면, 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 큰 것으로 예측할 수 있다.

특징값을 보정하는 단계는 측정 혈관 크기가 작은 것으로 예측되면 상기 특징값을 증가시키고, 큰 것으로 예측되면 특징값을 감소시킬 수 있다.

특징값을 보정하는 단계는 정규화된 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 상기 특징값의 증가 또는 감소 정도를 결정할 수 있다.

생체정보를 추정하는 단계는 생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정할 수 있다.

일 양상에 따르면, 전자장치는 생체정보 추정 장치와 상기 생체정보 추정 장치의 처리 결과를 출력하는 출력장치를 포함하고, 생체정보 추정 장치는 피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 제1 센서, 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 제2 센서 및 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하며, 상기 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하고, 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하며, 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함할 수 있다.

전자장치는 시계 타입 웨어러블 기기, 이어(Ear) 타입 웨어러블 기기, 및 모바일 기기 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

프로세서는 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고, 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면, 측정 혈관 크기가 타겟 혈관보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 큰 것으로 예측할 수 있다.

녹색 파장의 맥파신호를 이용하여 혈압과 같은 생체정보를 추정할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 2는 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분과 조직 변화와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 동일한 기준 혈압을 갖는 피험자의 혈관 크기에 따른 혈압 연관 특징값과 녹색 파장의 DC 성분의 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 측정 위치에 따른 혈관 크기 변화를 예시한 것이다.
도 4b는 예측된 혈관 크기에 따른 특징값 보정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는 적외 파장의 맥파신호를 이용하여 오실로메트리 포락선을 획득하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 또 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.
도 8은 생체정보 추정 장치를 포함한 전자장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
도 9는 도 8의 전자장치의 시계형 실시예를 도시한 도면이다.
도 10은 도 8의 전자장치의 모바일형 실시예를 도시한 도면이다.
도 11은 도 8의 전자장치의 이어(Ear) 웨어러블형 실시예를 도시한 도면이다.

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.

이하 설명되는 생체정보 추정 장치의 다양한 실시예들은 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 노트북 PC 등의 단말, 웨어러블 기기 등에 탑재될 수 있다. 이때, 웨어러블 기기는 손목 시계형, 팔찌형, 손목 밴드형, 반지형, 안경형, 또는 헤어밴드형으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 1은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.

도 1을 참조하면 생체정보 추정 장치(100)는 제1 센서(110), 제2 센서(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.

제1 센서(110)는 피검체로부터 광전용적 맥파(photoplethysmography, PPG) 신호(이하, "맥파신호"라 함)를 측정한다. 예를 들어, 제1 센서(110)는 서로 다른 제1 파장(예: 적외 파장) 및 제2 파장(예: 녹색 파장)의 맥파신호를 측정할 수 있다. 이때, 피검체는 제1 센서(110)가 접촉할 수 있는 생체영역으로, PPG를 통한 맥파 측정이 용이한 인체의 부위일 수 있다. 예를 들어, 인체 내의 혈관 밀도가 높은 부위인 손가락일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며 요골 동맥과 인접한 손목 표면의 영역으로 모세혈이나 정맥혈이 지나가는 손목 상부, 발가락 등 인체의 말초 부위일 수도 있다.

제1 센서(110)는 예컨대 피검체에 적외 파장의 광을 조사하는 적외 광원과 녹색 파장의 광을 조사하는 녹색 광원을 포함할 수 있다. 또한, 광원으로부터 소정 거리 떨어져 배치되며 피검체로부터 산란 또는 반사된 광을 검출하여 녹색 파장의 맥파신호 및 적외 파장의 맥파신호를 획득하는 수광부를 포함할 수 있다. 광원은 LED(light emitting diode), 레이저 다이오드(laser diode) 및 형광체 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 또한, 수광부는 포토다이오드(photodiode), 포토다이오드 어레이 및 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 이미지 센서, CCD(charge-coupled device) 이미지 센서 등을 포함할 수 있다.

제2 센서(120)는 피검체가 제1 센서(110)에 접촉하고 맥파 진폭의 변화를 유도하기 위해 누르는 힘을 증가 또는 감소시킬 때 피검체에 작용하는 힘/압력을 측정할 수 있다. 여기서, 힘/압력은 힘과 압력 중의 적어도 하나를 의미한다. 제2 센서(120)는 스트레인 게이지(strain gauge) 등으로 형성된 하나의 힘센서, 힘센서 어레이, 압력센서, 공기주머니(air bladder) 형태의 압력센서, 힘센서와 면적센서가 결합된 압력센서 등을 포함할 수 있다.

프로세서(130)는 제1 센서(110)와 전기적으로 연결될 수 있다. 프로세서(130)는 혈압 추정을 위해 제1 센서(110) 및 제2 센서(120)를 제어하며, 제1 센서(110) 및 제2 센서(120)로부터 맥파신호 및 힘/압력 데이터를 수신할 수 있다.

프로세서(130)는 수신된 맥파신호를 전처리 할 수 있다. 예를 들어, 필터링(filtering), 스무딩(smoothing) 등의 노이즈 제거 기법을 이용하여 동잡음 등의 노이즈를 제거할 수 있다. 예컨대, 컷오프 주파수 1-10Hz를 갖는 밴드 패스 필터링을 수행할 수 있다.

프로세서(130)는 수신된 제1 파장의 맥파신호와 힘/압력, 및 제2 파장의 맥파신호를 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다. 이때, 생체정보는 혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수, 피로도, 피부 나이 및 피부 탄력도 등을 포함하며 이에 한정되지 않는다. 이하, 설명의 편의를 위해 혈압 추정을 예로 들어 설명한다.

프로세서(130)는 제1 파장(예: 적외 파장)의 맥파신호와 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선을 이용하여 혈압을 추정할 수 있다. 프로세서(130)는 적외 파장의 오실로메트리 포락선으로부터 혈압 연관 특징값을 획득하고, 획득된 특징값을 미리 정의된 혈압 추정 모델에 입력하여 혈압 추정값을 획득할 수 있다. 혈압 추정 모델은 피검체 예컨대 손가락의 타겟 혈관 크기에서 측정된 특징값을 예컨대 상완 동맥 혈압으로 변환하는 모델일 수 있다. 이때, 피검체가 제1 센서(110)에 접촉할 때 그 접촉 위치에 따라 실제 측정된 혈관 크기는 타겟 혈관 크기와 달라질 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 제2 파장(예: 녹색 파장)의 맥파신호를 이용하여 실제 측정된 혈관 크기를 예측하고, 제1 파장의 오실로메트리 포락선으로부터 추출된 특징값을 타겟 혈관 크기에 상응하도록 보정할 수 있다.

이하, 도 2 내지 도 5c를 참조하여 혈압을 추정하는 예를 설명한다.

도 2는 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분과 조직 변화와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.

도 2의 그래프에서 X축은 피검체에 인가된 힘/압력, Y축은 정규화된 녹색 파장 맥파신호 DC 성분(21)의 세기를 나타낸다. 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분(21)은 피검체에 인가되는 힘/압력이 증가함에 따라 상승하며, 이는 피검체의 조직/혈관의 변화와 일정한 연관 관계가 있음을 보여준다. 즉, DC 성분(21)이 상대적으로 낮은 지점(A)의 조직 변화는 작고, DC 성분(21)이 상대적으로 높은 지점(B)의 조직 변화는 큰 것을 알 수 있다. 따라서, 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분(21)을 이용하여 조직 변화 추정이 가능하고, 추정된 조직 변화를 토대로 혈관 크기를 간접적으로 예측할 수 있다. 예컨대, 조직 변화가 작을 때는 상대적으로 작은 혈관 크기(혈관 내 압력이 상대적으로 낮음)로 예측하고, 조직 변화가 클 때는 상대적으로 큰 혈관 크기(혈관 내 압력이 상대적으로 높음)로 예측할 수 있다. 이와 같이, 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분을 이용하여 피검체 측정 위치의 측정 혈관 크기를 예측하고, 혈압 추정시 예측된 혈관 크기 정보를 이용함으로써 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 3a 및 도 3b는 동일한 기준 혈압을 갖는 피험자의 혈관 크기에 따른 혈압 연관 특징값과 녹색 파장의 DC 성분의 변화를 설명하기 위한 도면이다.

도 3a와 도 3b의 (1)은 동일한 기준 혈압(예: 커프 혈압)을 갖는 피험자로부터 각각 큰 혈관과 작은 혈관에서 측정된 적외 파장의 맥파신호와 힘/압력을 이용하여 생성한 오실로메트리 포락선(IR)을 도시한 것이다. 서로 다른 혈관 크기의 각 오실로메트리 포락선(IR)에서 동일한 기준으로 혈압 연관 특징점(31,33)을 추출할 때, 각 특징점(31,33)의 힘/압력(a,a')은 서로 다른 크기를 갖는 것을 알 수 있다. 이때, 각 특징점(31,33)의 힘/압력(a,a')을 혈압 추정 특징값으로서 혈압 추정 모델에 적용하게 되면, 기준 혈압이 동일함에도 불구하고 그 혈압 추정값은 서로 다르게 되어 측정 혈관의 크기에 따라 오차가 발생할 수 있다.

도 3a와 도 3b의 (2)는 동일 기준 혈압을 갖는 피험자로부터 각각 상대적으로 큰 혈관과 작은 혈관에서 측정한 녹색 파장의 맥파신호의 정규화된 DC 성분(G)을 도시한 것이다. (2)의 그래프에서 각 지점(32,34)은 (1)의 오실로메트리 포락선(IR)에서 추출된 각 특징점(31,33)에 대응한다. 각 지점(32,34) 사이의 DC 성분(b,b')의 변화는 각 특징점(31,33) 사이의 힘/압력(a,a')의 변화에 상응하는 것을 알 수 있다. 도 2에서 설명한 바와 같이 DC 성분의 세기는 힘/압력의 변화에 따른 조직/혈관 크기의 변화와 일정한 상관 관계를 갖기 때문에, 타겟 혈관과 측정 혈관의 DC 성분을 이용하여 측정 혈관의 상대적인 크기를 예측할 수 있고 그 예측된 혈관 크기에 따라 특징값의 보정이 가능하다.

도 4a는 다양한 측정 위치에 따른 혈관 크기 변화를 예시한 것이다. 도 4b는 예측된 혈관 크기에 따른 특징값 보정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a 및 도 4b를 참조하면, 손가락에서 혈압을 추정할 때 상대적으로 큰 크기의 혈관(A)을 타겟 혈관으로 설정하는 경우, 혈압 추정 모델은 타겟 혈관(A)의 오실로메트리 포락선으로부터 추출된 특징값을 상완 동맥(T) 혈압으로 변환하도록 정의될 수 있다. 도시된 바와 같이, 손가락의 타겟 혈관(A)에 비해 상대적으로 작은 크기의 혈관(B,C,D)에서 맥파신호가 측정되는 경우, 상대적으로 작은 크기 혈관의 오실로메트리 포락선으로부터 추출된 특징값을 타겟 혈관(A)에 상응하도록 보정한 후 혈압 추정 모델에 적용될 수 있다.

프로세서(130)는 피검체로부터 적외 파장의 맥파신호와 힘/압력이 측정되면, 측정된 적외 파장의 맥파신호 AC 성분의 피크(peak)와 풋(foot)의 차이, 및 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성할 수 있다.

예를 들어, 도 5a 내지 도 5c는 적외 파장의 맥파신호를 이용하여 오실로메트리 포락선을 획득하는 예를 설명하기 위한 도면으로, 도 5a는 적외 파장의 맥파신호의 AC 성분을 도시한 것이고, 도 5b는 힘/압력을 도시한 것이며, 도 5c는 오실로메트리 포락선을 도시한 것이다.

도 5a 내지 도 5c를 참조하면 프로세서(130)는 각 측정 시점에서 맥파 엔벨로프(in1)의 플러스 지점 즉, 피크(peak) 진폭값(in2)에서 마이너스 지점의 즉, 풋(foot) 진폭값(in3)을 빼서 피크-투-피크(peak-to-peak) 지점을 추출하고, 피크-투-피크 지점의 진폭을 대응하는 시점의 힘/압력을 기준으로 플롯(plot)하고, 예컨대 폴리노미얼 커브 피팅(polynomial curve fitting)을 수행하여 오실로메트리 포락선(OW)을 획득할 수 있다.

프로세서(130)는 이와 같이 획득된 오실로메트리 포락선(OW)에서 특징점을 검출하고, 검출된 특징점의 힘/압력, 진폭 등을 특징값으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 오실로메트리 포락선(OW)에서 피크 지점, 그 피크 지점의 이전 구간에서 피크 지점 진폭(MA)의 제1 비율(예: 0.5~0.7)에 해당하는 제1 지점 및/또는 그 피크 지점의 이후 구간에서 피크 지점 진폭(MA)의 제2 비율(예: 0.5~0.7)에 해당하는 제2 지점을 검출하고, 검출된 피크 지점, 제1 지점 및/또는 제2 지점의 힘/압력(MP, DP, SP)을 각각 MAP(mean arterial pressure) 특징값, DBP(diastolic blood pressure) 특징값, 및 SBP(systolic blood pressure) 특징값으로 획득할 수 있다.

프로세서(130)는 피검체로부터 녹색 파장의 맥파신호가 획득되면, 예컨대 밴드 패스 필터(band pass filter), 로우 패스 필터(low pass filter) 등을 이용하여 녹색 파장의 맥파신호로부터 DC 성분을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 각 시점의 DC 성분값들을 정규화할 수 있다. 예컨대, 각 시점의 DC 성분값을 최대값으로 나누는 방식 등을 통해 각 시점의 DC 성분값이 0 ~ 1 범위 내의 값을 갖도록 정규화할 수 있다.

프로세서(130)는 정규화된 DC 성분값을 기초로 측정 혈관 크기를 예측할 수 있다. 예를 들어, 오실로메트리 포락선에서 추출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기준값과 비교하여, 기준값 미만이면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기에 비해 상대적으로 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 상대적으로 큰 것으로 예측할 수 있다. 이때, 기준값은 사용자별로 정의될 수 있으며, 예컨대 캘리브레이션 시점에 피검체의 타겟 혈관에서 측정된 적외 파장의 오실로메트리 포락선에서 추출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 녹색 파장의 맥파신호 DC 성분값일 수 있다. 기준값은 MAP 특징값, DBP 특징값, 및 SBP 특징값 각각에 대해 개별적으로 정의될 수 있으며, 각 특징점의 힘/압력(MP, DP, SP)에 해당하는 DC 성분값과 개별적으로 비교하여 MAP 특징값, DBP 특징값, 및 SBP 특징값 각각을 보정할 수 있다.

프로세서(130)는 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기에 비해 상대적으로 작은 것으로 예측되면, 혈압 추정을 위해 적외 파장의 오실로메트리 포락선으로부터 추출된 특징값을 증가시키고 그 반대이면 그 특징값을 감소시킬 수 있다. 프로세서(130)는 오실로메트리 포락선에서 추출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 그 증가 또는 감소 정도를 결정하고, 결정된 증가 또는 감소 정도를 그 특징값에 반영할 수 있다.

예를 들어, 도 3a가 타겟 혈관, 도 3b가 측정 혈관인 경우라고 가정할 때, 측정 혈관에서의 특징점(33)의 힘/압력(a')에 해당하는 지점(34)의 DC 성분값(b')이 타겟 혈관에서의 특징점(31)의 힘/압력(a)에 해당하는 지점(32)의 기준값(b) 보다 작으므로, 측정 혈관 크기가 타겟 혈관에 비해 상대적으로 작은 것으로 예측하고, 측정 혈관에서 획득된 특징값(a')에 DC 성분값(b')과 기준값(b) 사이의 차이 또는 소정 기준에 따라 그 차이값을 조절한 값만큼 증가시켜 보정된 특징값을 획득할 수 있다.

프로세서(130)는 이와 같이 보정된 특징값을 혈압 추정 모델에 적용하여 혈압을 추정할 수 있다. 아래의 수학식 1은 간단한 선형 함수식으로 정의된 혈압 추정 모델을 예시한 것이다. 다만, 이와 같은 선형 함수식으로 한정되지 않으며, 비선형 회귀분석(linear/nonlinear regression analysis), 신경망(neural network), 딥러닝(deep learning) 등의 다양한 방법으로 미리 정의될 수 있다.

여기서, y는 혈압 추정값, x는 보정된 특징값, a는 미리 정의된 특징값의 조절 계수, b는 오프셋을 나타내며 예컨대 캘리브레이션 시점에 획득된 커프 혈압일 수 있다. 이때, a 및/또는 b는 MAP, DBP, SBP 별로 각각 정의될 수 있으며, 보정된 후의 MAP 특징값, DBP 특징값 및 SBP 특징값을 각각의 혈압 추정 모델에 적용하여 MAP, DBP, SBP를 독립적으로 추정할 수 있다.

도 6은 다른 실시예에 따른 생체정보 추정 장치의 블록도이다.

도 6을 참조하면 생체정보 추정 장치(600)는 제1 센서(110), 제2 센서(120), 프로세서(130), 저장부(610), 출력부(620) 및 통신부(630)를 포함할 수 있다. 제1 센서(110), 제2 센서(120) 및 프로세서(130)는 앞에서 자세히 설명하였으므로 이하 생략한다.

저장부(610)는 생체정보 추정과 관련된 데이터를 저장한다. 예를 들어, 제1 센서(110), 제2 센서(120) 및 프로세서(130)에 의해 측정 및 처리된 맥파신호, 힘/압력, 오실로메트리 포락선, 보정 전/후 특징값, 생체정보 추정값 등의 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 사용자의 성별, 연령, 건강 상태와 같은 특성 정보, 기준 혈압, 생체정보 추정 모델, 기준값 등의 데이터를 저장할 수 있다. 다만, 이러한 예들에 제한되는 것은 아니다.

저장부(610)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 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

출력부(620)는 생체정보 추정과 관련된 데이터를 출력할 수 있다. 예를 들어, 제1 센서(110), 제2 센서(120) 및 프로세서(130)에 의해 측정 및 처리된 맥파신호, 힘/압력, 오실로메트리 포락선, 특징값, 생체정보 추정값 등의 데이터를 출력할 수 있다. 출력부(620)는 디스플레이, 음향 출력 모듈, 햅틱 모듈 등을 이용하여 다양한 시각적/비시각적으로 데이터를 사용자에게 출력할 수 있다.

통신부(630)는 프로세서(130)의 제어에 따라 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 기기와 통신 연결하고 각종 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(630)는 생체정보 추정 결과를 외부 기기에 전송할 수 있으며, 외부 기기로부터 혈압 추정에 필요한 각종 기준 정보를 수신할 수 있다. 이때, 외부 기기는 커프형 혈압 측정 기기, 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.

도 7은 일 실시예에 따른 생체정보 추정 방법의 흐름도이다.

도 7은 도 1 또는 도 6의 실시예에 따른 생체정보 추정 장치에 의해 수행되는 생체정보 추정 방법의 일 실시예로, 앞에서 자세히 상술한 바 있으므로 이하 간단하게 설명한다.

먼저 생체정보 추정 장치는 제1 센서를 이용하여 피검체가 제1 센서에 접촉할 때 피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정할 수 있다(711). 이때, 제1 파장은 적외 파장, 제2 파장은 녹색 파장일 수 있다.

또한, 제2 센서를 이용하여 피검체가 제1 센서에 접촉하여 가하는 힘/압력을 측정할 수 있다(712).

그 다음, 제1 파장의 맥파신호 및 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 획득할 수 있다(713). 예를 들어, 적외 파장의 맥파신호의 AC 성분의 피크 및 풋의 차이와 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 획득할 수 있다.

그 다음, 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득할 수 있다(714). 예를 들어, 오실로메트리 포락선의 피크 지점 및/또는 그 피크 지점의 소정 비율에 해당하는 전후 지점을 특징점으로 검출하고, 검출된 특징점의 힘/압력을 특징값으로 획득할 수 있다.

그 다음, 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관의 크기를 예측할 수 있다(715). 예를 들어, 제2 파장의 맥파신호로부터 DC 성분을 추출하고, DC 성분을 정규화할 수 있다. 또한, 단계(714)에서 추출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값과 기준값을 비교하여 타겟 혈관 대비 측정 혈관의 크기를 예측할 수 있다.

그 다음, 예측된 혈관 크기를 기초로 단계(714)에서 획득한 특징값을 보정할 수 있다(716). 예를 들어, 단계(714)에서 추출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 그 증가 또는 감소 정도를 결정하고, 결정된 증가 또는 감소 정도를 특징값에 반영하여 보정된 특징값을 획득할 수 있다.

그 다음, 보정된 특징값을 이용하여 생체정보를 추정할 수 있다(717).

도 8은 생체정보 추정 장치를 포함한 전자장치의 일 실시예를 도시한 블록도이다. 도 9는 도 8의 전자장치의 시계형 실시예를 도시한 도면이다. 도 10은 도 8의 전자장치의 모바일형 실시예를 도시한 도면이다. 도 11은 도 8의 전자장치의 이어(Ear) 웨어러블형 실시예를 도시한 도면이다.

도 8을 참조하면, 전자장치(800)는 센서모듈(810), 프로세서(820), 입력장치(830), 통신모듈(840), 카메라모듈(850), 출력장치(860), 저장장치(870), 및 전력모듈(880)을 포함할 수 있다. 전자장치(800)의 구성들은 특정 기기에 일체로 탑재되거나, 둘 이상의 기기에 분산 탑재될 수 있다. 전술한 생체정보 추정 장치(100,600)의 구성들은 전자장치(800)의 구성들에 통합되거나 별도로 구성될 수 있다.

센서모듈(810)은 전술한 생체정보 추정 장치(100,600)의 제1 센서 및 제2 센서를 포함할 수 있다. 제1 센서는 광원과 수광부를 포함할 수 있다. 이때 광원은 녹색 파장의 광원과 적외 파장의 광원으로 형성될 수 있다. 제1 센서는 피검체가 접촉할 때 녹색 파장 및 적외 파장의 맥파신호를 획득할 수 있다. 제2 센서는 제1 센서의 상단 또는 하단에 배치되며, 피검체와 제1 센서 사이에 작용하는 힘/압력을 측정할 수 있다. 센서모듈(810)은 그 밖의 기능들을 수행하기 위한 다양한 센서, 예컨대 자이로센서, GPS(Global Positioning System) 등을 포함할 수 있다.

프로세서(820)는 저장장치(870)에 저장된 프로그램 등을 실행하여 프로세서(820)에 연결된 구성요소들을 제어할 수 있으며, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(820)는 중앙 처리 장치 및 어플리케이션 프로세서 등과 같은 메인 프로세서 및, 이와 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서 예컨대, 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 커뮤니케이션 프로세서 등을 포함할 수 있다.

프로세서(820)는 사용자의 생체정보 추정 요청에 따라 센서모듈(810)에 제어신호를 전달할 수 있으며, 센서모듈(810)로부터 수신된 적외 파장의 맥파신호, 녹색 파장의 맥파신호 및 힘/압력을 이용하여 전술한 방식으로 생체정보를 추정할 수 있다.

입력장치(830)는 전자장치(800)의 각 구성요소에서 사용될 명령 및/또는 데이터를 사용자 등으로부터 수신할 수 있다. 입력장치(830)는 마이크, 마우스, 키보드, 및/또는 디지털 펜(스타일러스 펜 등)을 포함할 수 있다.

통신모듈(840)은 전자장치(800)와 네트워크 환경 내에 있는 다른 전자장치나 서버 또는 센서모듈(810) 사이의 직접(유선) 통신 채널 및/또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신모듈(840)은 프로세서(820)와 독립적으로 운영되고, 직접 통신 및/또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 통신장치(920)는 예컨대 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, GNSS(Global Navigation Satellite System 등) 통신 모듈 등의 무선 통신 모듈, 및/또는 예컨대 LAN(Local Area Network) 통신 모듈, 전력선 통신 모듈 등의 유선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 이와 같이 다양한 종류의 통신 모듈들은 단일 칩 등으로 통합되거나, 서로 별도의 복수 칩으로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈은 가입자 식별 모듈에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI) 등)를 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자장치(800)를 확인 및 인증할 수 있다.

카메라모듈(850)은 정지영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라모듈(850)은 하나 이상의 렌즈를 포함하는 렌즈 어셈블리, 이미지센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 및/또는 플래시들을 포함할 수 있다. 카메라모듈(850)에 포함된 렌즈 어셈블리는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다.

출력장치(860)은 전자장치(800)에 의해 생성되거나 처리된 데이터를 시각적/비시각적인 방식으로 출력할 수 있다. 출력장치(860)는 음향 출력 장치, 표시 장치, 오디오 모듈 및/또는 햅틱 모듈을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치는 음향 신호를 전자장치(800)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치는 스피커 및/또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 리시버는 스피커의 일부로 결합되어 있거나 또는 독립된 별도의 장치로 구현될 수 있다.

표시 장치는 전자장치(800)의 외부로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치는 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 표시 장치는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(Touch Circuitry) 및/또는 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(압력 센서 등)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈은 입력 장치를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치 및/또는 전자 장치(800)와 직접 또는 무선으로 연결된 다른 전자 장치의 스피커 및/또는 헤드폰을 통해 소리를 출력할 수 있다.

햅틱 모듈은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(진동, 움직임 등) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 햅틱 모듈은, 모터, 압전 소자, 및/또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

저장장치(870)는 센서모듈(810)의 구동을 위해 필요한 구동 조건 및, 그 밖의 전자장치(800)의 구성요소들이 필요로 하는 다양한 데이터 예컨대, 소프트웨어 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 및/또는 출력 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장장치(870)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

전력모듈(880)은 전자장치(800)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 전력 관리 모듈은 PMIC(Power Management Integrated Circuit)의 일부로서 구현될 수 있다. 전력모듈(880)은 배터리를 포함할 수 있으며, 배터리는 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 및/또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

도 9 내지 도 11은 도 8의 전자장치(800)의 구조들을 예시적으로 나타낸 도면들이다.

도 9를 참조하면 전자장치(800)는 시계 타입의 웨어러블 장치(900)로 구현될 수 있으며 본체와 손목 스트랩을 포함할 수 있다. 본체의 전면에는 디스플레이가 마련되어, 시간 정보, 수신 메시지 정보 등을 포함하는 다양한 어플리케이션 화면이 표시될 수 있다. 본체의 후면에는 센서모듈(910)가 배치되어, 혈압 추정을 위한 맥파신호 및 힘/압력을 측정할 수 있다.

도 10을 참조하면 전자장치(800)는 스마트 폰(Smart Phone)과 같은 모바일 장치(1000)로 구현될 수 있다.

모바일 장치(1000)는 하우징 및 디스플레이 패널을 포함할 수 있다. 하우징은 모바일 장치(1000)의 외관을 형성할 수 있다. 하우징의 제1 면에는 디스플레이 패널 및 커버 글래스(Cover Glass)가 차례로 배치될 수 있고, 디스플레이 패널은 커버 글래스를 통해 외부로 노출될 수 있다. 하우징의 제2 면에는 센서모듈(1010), 카메라 모듈, 및/또는 적외선 센서 등이 배치될 수 있다. 사용자가 모바일 장치(1000)에 탑재된 어플리케이션 등을 실행하여 생체정보 추정을 요청하는 경우 센서모듈(1010)를 이용하여 생체정보를 추정하고 사용자에게 생체정보 추정값을 영상 및/또는 음향으로 제공할 수 있다.

도 11을 참조하면 전자장치(800)는 이어(Ear) 웨어러블 장치(1100)로도 구현될 수 있다.

이어(Ear) 웨어러블 장치(1100)는 본체와 이어 스트랩(Ear Strap)을 포함할 수 있다. 사용자는 이어 스트랩을 귓바퀴에 걸어 착용할 수 있다. 이어 스트랩은 이어 웨어러블 장치(1100)의 형태에 따라 생략이 가능하다. 본체는 사용자의 외이도(External Auditory Meatus)에 삽입될 수 있다. 본체에는 센서모듈(1110)가 탑재될 수 있다. 이어 웨어러블 장치(1100)는 혈압 추정 결과를 사용자에게 음향으로 제공하거나, 본체 내부에 마련된 통신 모듈을 통해 외부 기기 예컨대, 모바일, 테블릿, PC 등으로 전송할 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.

100,8600: 생체정보 추정 장치
110: 제1 센서 120: 제2 센서
130: 프로세서 610: 저장부
620: 출력부 630: 통신부
800: 전자장치 810: 센서모듈
820: 프로세서 830: 입력장치
840: 통신모듈 850: 카메라모듈
860: 출력장치 870: 저장장치
880: 전력모듈

Claims

피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 제1 센서;
상기 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 제2 센서; 및
상기 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하며, 상기 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하고, 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하며, 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 제1 파장은 적외 파장이고, 상기 제2 파장은 녹색 파장인 생체정보 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제1 파장의 맥파신호 AC 성분의 피크(peak)와 풋(foot)의 차이, 및 상기 힘/압력을 기초로 상기 오실로메트리 포락선을 생성하는 생체정보 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 오실로메트리 포락선에서 특징점을 검출하며, 검출된 특징점을 기초로 상기 특징값을 획득하는 생체정보 추정 장치.
제4항에 있어서,
상기 특징점은
상기 오실로메트리 포락선의 피크 지점, 및 상기 피크 지점의 진폭값 대비 소정 비율에 해당하는 상기 피크 지점의 전/후 지점 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제4항에 있어서,
상기 특징값은
상기 검출된 특징점의 힘/압력 및 진폭 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 장치.
제4항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 추출하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기초로 상기 혈관 크기를 예측하는 생체정보 추정 장치.
제7항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 큰 것으로 예측하는 생체정보 추정 장치.
제8항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 혈관 크기가 작은 것으로 예측되면 상기 특징값을 증가시키고, 큰 것으로 예측되면 상기 특징값을 감소시키는 생체정보 추정 장치.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 정규화된 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 상기 특징값의 증가 정도를 결정하는 생체정보 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는
생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 생체정보는
혈압, 혈관 나이, 동맥경화도, 대동맥압 파형, 혈관 탄성도, 스트레스 지수 및 피로도 중의 하나 이상을 포함하는 생체정보 추정 장치.
피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 단계;
상기 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 단계;
상기 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하는 단계;
상기 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하는 단계;
상기 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하는 단계;
상기 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하는 단계; 및
상기 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 단계를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제13항에 있어서,
상기 제1 파장은 적외 파장이고, 상기 제2 파장은 녹색 파장인 생체정보 추정 방법.
제13항에 있어서,
상기 오실로메트리 포락선을 생성하는 단계는
상기 제1 파장의 맥파신호 AC 성분의 피크(peak)와 풋(foot)의 차이, 및 상기 힘/압력을 기초로 상기 오실로메트리 포락선을 생성하는 생체정보 추정 방법.
제13항에 있어서,
상기 특징값을 획득하는 단계는
상기 오실로메트리 포락선에서 특징점을 검출하며, 검출된 특징점을 기초로 상기 특징값을 획득하는 생체정보 추정 방법.
제16항에 있어서,
상기 특징점은
상기 오실로메트리 포락선의 피크 지점, 및 상기 피크 지점의 진폭값 대비 소정 비율에 해당하는 상기 피크 지점의 전/후 지점 중의 적어도 하나를 포함하는 을 포함하는 생체정보 추정 방법.
제16항에 있어서,
상기 특징값은
상기 검출된 특징점의 힘/압력 및 진폭 중의 적어도 하나를 포함하는 생체정보 추정 방법.
제16항에 있어서,
상기 혈관 크기를 예측하는 단계는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 추출하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기초로 상기 혈관 크기를 예측하는 생체정보 추정 방법.
제19항에 있어서,
상기 혈관 크기를 예측하는 단계는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 크기보다 큰 것으로 예측하는 생체정보 추정 방법.
제20항에 있어서,
상기 특징값을 보정하는 단계는
상기 측정 혈관 크기가 작은 것으로 예측되면 상기 특징값을 증가시키고, 큰 것으로 예측되면 상기 특징값을 감소시키는 생체정보 추정 방법.
제21항에 있어서,
상기 특징값을 보정하는 단계는
상기 정규화된 DC 성분값과 기준값의 차이에 기초하여 상기 특징값의 증가 E또는 감소 정도를 결정하는 생체정보 추정 방법.
제13항에 있어서,
상기 생체정보를 추정하는 단계는
생체정보 추정 모델을 이용하여 상기 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 생체정보 추정 방법.
생체정보 추정 장치와 상기 생체정보 추정 장치의 처리 결과를 출력하는 출력장치를 포함하고,
상기 생체정보 추정 장치는
피검체로부터 제1 파장 및 제2 파장의 맥파신호를 측정하는 제1 센서;
상기 피검체에 인가되는 힘/압력을 측정하는 제2 센서; 및
상기 제1 파장의 맥파신호와 상기 힘/압력을 기초로 오실로메트리 포락선을 생성하고, 생성된 오실로메트리 포락선으로부터 특징값을 획득하며, 상기 제2 파장의 맥파신호를 기초로 측정 혈관 크기를 예측하고, 예측 결과를 기초로 상기 특징값을 보정하며, 보정된 특징값을 기초로 생체정보를 추정하는 프로세서를 포함하는 전자장치.
제24항에 있어서,
상기 전자장치는
시계 타입 웨어러블 기기, 이어(Ear) 타입 웨어러블 기기, 및 모바일 기기 중의 적어도 하나를 포함하는 전자장치.
제24항에 있어서,
상기 제1 파장은 적외 파장이고, 상기 제2 파장은 녹색 파장인 전자 장치.
제24항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 오실로메트리 포락선에서 특징점을 검출하며, 검출된 특징점을 기초로 상기 특징값을 획득하는 전자 장치.
제27항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 추출하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 DC 성분값을 기초로 상기 혈관 크기를 예측하는 전자 장치.
제28항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제2 파장의 맥파신호의 DC 성분을 정규화하고,
상기 검출된 특징점의 힘/압력에 해당하는 정규화된 DC 성분값이 기준값 미만이면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관보다 작은 것으로 예측하고, 기준값을 초과하면 측정 혈관 크기가 타겟 혈관 보다 큰 것으로 예측하는 전자 장치.
제29항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 혈관 크기가 작은 것으로 예측되면 상기 특징값을 증가시키고, 큰 것으로 예측되면 상기 특징값을 감소시키는 전자 장치.