KR20230050423A - 바이오마커 농도의 비침습적 측정 - Google Patents
바이오마커 농도의 비침습적 측정 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20230050423A KR20230050423A KR1020237008611A KR20237008611A KR20230050423A KR 20230050423 A KR20230050423 A KR 20230050423A KR 1020237008611 A KR1020237008611 A KR 1020237008611A KR 20237008611 A KR20237008611 A KR 20237008611A KR 20230050423 A KR20230050423 A KR 20230050423A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- regressor
- body part
- light wave
- reflected
- signal
- Prior art date
Links
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 title claims abstract description 80
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims description 74
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 39
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 31
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims abstract description 5
- 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 claims description 23
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 23
- 230000009131 signaling function Effects 0.000 claims description 12
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims description 9
- BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N Bilirubin Chemical compound N1C(=O)C(C)=C(C=C)\C1=C\C1=C(C)C(CCC(O)=O)=C(CC2=C(C(C)=C(\C=C/3C(=C(C=C)C(=O)N\3)C)N2)CCC(O)=O)N1 BPYKTIZUTYGOLE-IFADSCNNSA-N 0.000 claims description 4
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 claims description 4
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 108010010234 HDL Lipoproteins Proteins 0.000 claims description 3
- 125000002791 glucosyl group Chemical group C1([C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O1)CO)* 0.000 claims description 3
- 108010049003 Fibrinogen Proteins 0.000 claims description 2
- 102000008946 Fibrinogen Human genes 0.000 claims description 2
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 claims description 2
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 claims description 2
- 229940012952 fibrinogen Drugs 0.000 claims description 2
- 108010028554 LDL Cholesterol Proteins 0.000 claims 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 abstract description 8
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 7
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 4
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 4
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 4
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000007410 oral glucose tolerance test Methods 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 3
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 description 3
- 102000015779 HDL Lipoproteins Human genes 0.000 description 2
- 102000007330 LDL Lipoproteins Human genes 0.000 description 2
- 108010007622 LDL Lipoproteins Proteins 0.000 description 2
- 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 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000036555 skin type Effects 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 2
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 241000985694 Polypodiopsida Species 0.000 description 1
- 238000012896 Statistical algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 238000001210 attenuated total reflectance infrared spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 238000010224 classification analysis Methods 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000007636 ensemble learning method Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000004553 finger phalanx Anatomy 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 238000011545 laboratory measurement Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 206010033675 panniculitis Diseases 0.000 description 1
- 239000008194 pharmaceutical composition Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000008247 solid mixture Substances 0.000 description 1
- 210000004304 subcutaneous tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0048—Detecting, measuring or recording by applying mechanical forces or stimuli
- A61B5/0053—Detecting, measuring or recording by applying mechanical forces or stimuli by applying pressure, e.g. compression, indentation, palpation, grasping, gauging
-
- 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
- A61B5/14551—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 for measuring blood gases
-
- 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
- A61B5/1455—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
- A61B5/14551—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 for measuring blood gases
- A61B5/14552—Details of sensors specially adapted therefor
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6843—Monitoring or controlling sensor contact pressure
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6898—Portable consumer electronic devices, e.g. music players, telephones, tablet computers
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
본 발명은 신체 부위(110)의 생리적 구성을 고려하여 신체 부위(110)의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 장치(100)에 관한 것이다. 장치(100)는 신체 부위(110)에 제1 광파(104)를 조사하는 광원(101), 신체 부위(110)로부터 반사된 제1 광파(104)를 측정하는 검출부(102), 및 측정된 제1 광파(104)를 수신하기 위해 검출부(102)에 연결된 처리부(103)를 포함한다. 처리부(103)는 검출부(102)에 의해 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제1 광파(104)의 신호 프로파일(201)에서 제1 특정 신호 구간(202)의 발생 시, 반사된 제1 광파(104)의 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하도록 구성되고, 반사된 제1 광파(104)의 제1 특정 신호 구간(202)에서의 적어도 하나의 특성 값이 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있다.
Description
본 발명은 신체 부위의 생리적 구성을 고려하여 손가락과 같은 신체 부위의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 장치에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 신체 부위의 생리적 구성을 고려하여 손가락과 같은 신체 부위의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 방법에 관한 것이다.
바이오마커 농도, 예를 들어 혈당치 농도를 측정하기 위한 침습적 측정 방법 및 저마다의 측정 장치가 존재한다. 각각의 바이오마커 농도를 결정하기 위해 사람의 조직으로부터 혈액이 채취되고 각각의 혈액이 분석된다.
또한, 비침습적 측정 방법이 알려져 있다. 예를 들어, 정해진 파장을 가진 적외선과 같은 각각의 빛을 사람의 조직으로 방사하는 장치가 존재한다. 측정된 반사광을 바탕으로 특정 바이오마커의 발생 및 농도를 결정하는 것이 일반적으로 가능하다. 그러나 기존의 비침습적 측정 방법은 신체 부위의 다양한 생리적 구성 및 기타 많은 환경 측정 매개변수로 인해 매우 정확하지 않다.
측정 결과가 부정확한 이유 중 하나는 손가락과 같은 측정된 신체 부위의 생리가 시간이 지남에 따라 매우 빠르게 변하기 때문이다. 측정된 부분의 생리는 예를 들어 손가락의 온도, 피부 두께, 피하 조직의 혈액 순환, 피하 두께, 뼈의 깊이, 피부색 및 예를 들어 피부 수분에 의해 정의될 수 있다.
또한, 종래의 측정 방법에서, 각각의 검출 장치에 대한 손가락과 같은 신체 부위의 불확정한 압력은 각각의 바이오 마커 농도의 부정확한 측정을 초래할 수 있다.
예를 들어, WO 2016/068589 A1에는 적외선 분광법을 기반으로 혈당치를 측정하는 혈당 측정 장치가 개시되어 있다. 신체 부위와 감지부 사이의 미지의 압력으로 인한 측정 오차를 결정하기 위해, 압력 센서를 이용하여 신체 부위에서 장치에 가해지는 압력을 측정한다.
WO 00/21437 A2에는 감쇠된 내부 전반사 분광법을 사용하는 적외선 포도당 측정 시스템이 개시되어 있다. 측정 시스템은 신체 부위와 측정 시스템의 각각의 검출 플레이트 사이에 미리 정해진 압력을 유지하기 위한 압력 유지 부재를 포함한다.
따라서, 비침습적 측정 장치는 부정확하여 신뢰할 수 있는 측정 결과가 불가능하거나, 특정 압력을 미리 결정하기 위해 복잡한 장치가 제공되어야 한다.
따라서, 본 발명의 목적은 사람의 혈액 내 바이오마커에 대한 높은 정확도의 비침습적 측정을 추가로 제공하는 간단한 측정 장치를 제공하는 것이다.
상기 목적은 독립항의 청구범위에 따른 신체 부위의 생리적 구성을 고려하여 신체 부위의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 장치 및 방법에 의해 해결된다.
도 1은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 장치의 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 압력 변동 하에서 서로 다른 파장의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램의 개략도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 압력 변동 및 거의 일정한 압력 하에서 서로 다른 파장의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램의 개략도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 압력 변동 하에서 서로 다른 파장의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램의 개략도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 압력 변동 및 거의 일정한 압력 하에서 서로 다른 파장의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램의 개략도를 도시한다.
본 발명의 첫 번째 측면에 따르면, 신체 부위의 생리적 구성을 고려하여 신체 부위, 예를 들어 사람의 손가락의 혈중 바이오마커 농도를 결정하기 위한 장치가 제시된다. 본 장치는 신체 부위에 제1 광파를 조사하는 광원과, 신체 부위로부터 반사된 제1 광파를 측정하는 검출부를 포함한다. 또한, 이 장치는 측정된 제1 광파를 수신하기 위해 검출부에 연결된 처리부를 포함한다.
처리부는 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제1 광파의 신호 프로파일에서 제1 특정 신호 구간의 발생 시, 반사된 제1 광파의 신호 강도를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하도록 구성된다. 반사된 제1 광파의 제1 특정 신호 구간에서의 적어도 하나의 특성 값이 신체 부위의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 신체 부위의 생리적 구성을 고려하여 신체 부위의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 방법이 제시된다. 본 방법은 신체 부위에 제1 광파를 조사하는 단계, 신체 부위로부터 반사된 제1 광파를 측정하는 단계, 및 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제1 광파의 신호 프로파일에서 제1 특정 신호 구간의 발생 시, 반사된 제1 광파의 신호 강도를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하는 단계를 포함하고, 반사된 제1 광파의 제1 특정 신호 구간에서의 적어도 하나의 특성 값이 신체 부위의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있다.
본 장치는 휴대용 핸드헬드 장치, 특히 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 또는 노트북일 수 있다.
결정되는 바이오마커는 글루코스, C-반응성 단백질(CRP), 헤모글로빈(HBC), 콜레스테롤, 저밀도 지질단백질(LDL), 고밀도 지질단백질(HDL), 피브리노겐 및/또는 빌리루빈일 수 있다.
광원은 신체 부위에 제1 파장 또는 미리 정해진 복수의 추가 파장을 갖는 광을 방사하도록 구성된다. 광원은 하나 또는 복수의 발광다이오드(LED)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 파장은 예를 들어 420 nm 내지 490 nm(청색광), 490 nm 내지 575 nm, 특히 530 nm(녹색광), 585 nm 내지 750 nm, 특히 660 nm(적색광) 및 780 nm 내지 1000nm, 특히 960nm(적외선 IR 광)를 가질 수 있다.
검출부는 각각의 방사된 파장에 대해 사용되는 모든 대응 기재 스펙트럼을 측정하도록 구성된 포토다이오드를 포함할 수 있다. 구체적으로, 검출부는 예를 들어 410 nm 및 1090 nm 사이의 다중 스펙트럼 또는 화상을 검출할 수 있다.
검출부는 수신된 반사 파장의 조도를 [Lux] 단위로 측정할 수 있다. 다음으로, 신호 획득 과정에서 측정된 조도는 예를 들어 [nA](나노 암페어) 단위를 갖는 Row-ADC 신호로 전송된다. nA 단위의 신호 강도에 대한 값은 예를 들어 0 및 224,000 nA 사이일 수 있다. 그러나 그 값은 사용된 센서(검출부)에 의존하므로 다른 센서를 사용할 때 달라질 수 있다.
처리부는 광원 및 검출부를 제어하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 구체적으로, 처리부는 예를 들어 오실레이터, LED 드라이버, 온도 센서 및 데이터 레지스터를 포함할 수 있다. 또한, 처리부는 I2C 또는 SPI 통신 등과 같은 표준 버스를 통해 데이터를 전송할 수 있다.
또한, 본 장치는 측정 결과 표시 및/또는 사용자에 대한 지시 제공을 위한 디스플레이부를 포함할 수 있다. 추가로, 디스플레이부는 터치스크린과 같은 입력부를 구성할 수 있다.
반사되어 감지된 파장의 신호 강도의 품질과 양은 신체 부위의 생리적 구성, 구체적으로 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 압력에 따라 달라진다. 본 발명의 접근법에 의해, 신체 부위에 가해진 측정된 압력 값의 지식 및 신체 부위의 생리적 구성과 무관하게, 미리 결정된 압력 변화 동안 검출된 신호는 바이오마커 농도의 양을 나타낼 수 있다는 것을 발견했다.
압력 변동은 예를 들어 특정 시간 간격에서 압력의 증가 또는 감소일 수 있다. 압력 변동은 압력 변동의 최초 압력 및 최후 압력과 무관할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 (하나의) 압력 변동은 예를 들어 10 내지 20초의 시간 범위 내에서 압력의 증가 또는 감소일 수 있다.
미리 정해진 압력 변화 동안 감지된 반사 광파의 신호 프로파일에서 미리 정해진 압력 방사 동안 특정 신호 구간(예를 들어 일정한 모양)이 존재한다는 것을 발견했다. 또한, 특정 신호 구간 및 그 각각의 특성 값(예를 들어 특정 신호 구간에서 검출된 신호의 강도)이 특정 바이오마커(예를 들어 글루코스) 및 그 각각의 농도를 나타낸다는 것을 발견했다. 또한, 특정 신호 구간의 신호에서 도출된 특성 값이 측정 시 신체 부위의 특정 생리적 구성을 정의할 수 있음을 발견했다. 예를 들어, 신체 부위가 손가락이고 미리 정해진 압력 변동 중에 손가락이 검출부 상에 눌려지면, 검출된 신호 프로파일의 신호 구간으로서의 국부 최대값은 손가락 표면과 손가락 뼈 사이의 조직의 양을 나타낼 수 있다. 따라서 뼈와 손가락 표면 사이의 조직 두께를 도출할 수 있으며, 이는 바이오마커 농도의 측정 결과에도 영향을 미친다.
신호 프로파일의 특정 지점 및 특정 신호 구간은 각각 신호 함수의 안정기, 함수 중단(함수 기울기의 급격한 변화), 신호 함수의 최대값 및 최소값일 수 있다.
따라서, 최초 압력을 미리 정하지 않고 압력 변화가 임의의 시점에서 총 압력량을 측정하지 않고 사용자에 의해 수행될 수 있으므로, 본 발명에 의해 복잡한 압력 센서가 필요하지 않게 된다. 또한, 미리 정해진 압력 변화 동안 특정 신호 구간의 특성 값을 결정함으로써 바이오마커 농도를 보다 정확하게 결정할 수 있어 보다 정확한 측정 시스템이 제공된다.
반사된 광파의 특정 신호 구간에서의 결정된 특성 값은 특정 신호 구간의 특정 특성 값에 대한 혈중 각 바이오마커 농도 정보를 포함하는 기존 모델과 비교할 수 있다. 기존 모델은 예를 들어 임상 연구 및 실험실 연구에서 정의된다. 예를 들어, 바이오마커가 글루코스인 경우, 복수의 사람의 글루코스 수치 및 생리적 구성은 예를 들어 침습적으로 측정될 수 있다. 예를 들어, 경구 글루코스 부하 검사(OGTT)를 통해 사용자의 특정 생리적 구성에 대한 정확한 글루코스 수치를 측정할 수 있다. 글루코스 수치의 측정 값에 대해, 반사된 광파의 신호 프로파일에서 특정 신호 구간의 특정 특성 값이 결정될 수 있다. 따라서 혈중 특정 바이오마커 농도를 결정하기 위해 본 발명 장치의 측정된 특성 값과 비교될 수 있는 복수의 공칭 값을 포함하는 데이터베이스가 제공될 수 있다. 실제로, 특정한 생리적 구성을 고려하여 특정 바이오마커 농도에 대해 복수의 서로 다른 광파 하에서 복수의 특정 신호 구간을 유도할 수 있다. 예를 들어, 후술하는 바와 같이, 바이오마커의 결정된 농도 수치의 정확도를 더욱 증가시키기 위해 각각 정의된 회귀자 및 회귀자 관계에 기초한 통계적 방법을 사용할 수 있다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 특성 값은 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 특정 신호 구간의 발생 시 신호 프로파일의 기울기 값을 더 포함한다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 특정 신호 구간은 특성 기울기, 신호 함수의 평탄역, 신호 함수의 급변점, 변곡점, 신호 함수의 최소점, 특히 국부 최소점, 및 신호 함수의 최대점, 특히 국부 최대점에 의해 정해진다. 따라서, 미리 정해진 압력 변동 중에, 반사된 광파의 각각의 신호 프로파일은 예를 들어 신체 부위의 바이오마커 농도 및 생리적 구성을 나타내는 상술한 특정 신호 구간을 포함한다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 처리부는 복수의 반복된 미리 정해진 압력 변동에 기초하여 각각의 수행된 압력 변동에 대해 반사된 제1 광파의 신호 프로파일에서 제1 특정 신호 구간의 발생을 결정하도록 구성된다. 처리부는 각각의 미리 정해진 압력 변동에서 제1 특정 신호 구간의 각각의 특성 값을 결정하고, 미리 정해진 압력 변동에서 결정된 제1 특정 신호 구간의 평균 특성 값을 결정하도록 추가로 구성된다. 따라서 압력 변동이 10초 동안의 압력 증가인 경우 사용자가 5초 동안만 압력을 증가시키면 측정 오차가 발생할 수 있다. 그러나 복수의 압력 변화 동안 복수의 측정을 제공함으로써 모든 측정의 평균 값은 하나의 측정 오차의 영향을 줄인다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 적어도 하나의 결정된 특성 값은 적어도 하나의 각각의 특성 회귀자(Rc)를 정의한다. 처리부는 적어도 하나의 결정된 특성 회귀자(Rc)에 기초하여 회귀자 관계(RR)를 결정하도록 구성되며, 여기서 회귀자 관계는 혈중 바이오마커 농도와 상관관계가 있어서 회귀자 관계에서 결정된 값이 바이오마커 농도 값을 나타낸다.
특정 신호 구간이 나타날 때의 특성 값은 회귀자(특성 회귀자(Rc))의 첫 번째 목록을 정의한다. 이 회귀자(Rc) 목록은 바이오마커 농도와 상관될 수 있는 회귀자 관계를 생성하는 데 사용될 수 있다. 회귀자 관계는 적어도 하나의 특성 회귀자 또는 복수의 서로 다른 특성 회귀자 관계 사이의 수학적 관계를 정의한다. 통계적 방법과 기계 학습, 즉 인공 지능(AI)을 사용하여, 미리 정해진 압력 변동 하에서 반사된 광파의 신호 프로파일의 특정 신호 구간을 기반으로 특정 생리적 구성에 대한 바이오마커 농도를 그 특성 값에 의해 결정하는 데 적합한 특정 회귀자 관계를 찾을 수 있다.
“기계 학습”이라는 용어는 특히 프로세서(예를 들어 컴퓨터 시스템)가 신체 부위의 특정 생리적 구성 하에서 바이오 마커 농도와 가장 일치하는 각각의 회귀자 관계를 찾기 위해 사용할 수 있는 알고리즘 및/또는 통계 모델의 구현을 나타낼 수 있다. 기계 학습을 통해 명시적 지침을 사용하지 않고 그 대신 패턴과 추론에 의존하여 가장 일치하는 회귀자 관계를 찾을 수 있다. 기계 학습은 인공 지능의 부분 집합으로 간주될 수 있다. 특히, 기계 학습 알고리즘은 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있지 않은 채로 예측 또는 결정을 하기 위해 샘플 데이터(예를 들어 바이오마커로서 글루코스의 경우 실험실 조건, 즉 침습적 또는 상술한 OGTT 검사에서 측정된 바이오마커 농도)에 대한 수학적 모델 기반 회귀자 관계를 구축할 수 있다. 반사된 파장의 신호 프로파일에서 특정 신호 구간을 나타내는 회귀자 및 회귀자 관계의 평가에 기계 학습 알고리즘이 특히 적절하게 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 기계 학습은 랜덤 포레스트(Forest), 랜덤 펀(Fern), 서포트 벡터 머신 및 신경망, 특히 콘볼루션(합성곱) 신경망으로 구성된 그룹 중 적어도 하나를 사용한다.
“랜덤 포레스트”라는 용어는 특히 훈련 시간에 다수의 결정 트리를 구성하고 종류들 중 최빈치인 종류(분류로 표시될 수 있음) 또는 개별 트리의 평균 예측(회귀로 표시될 수 있음)을 출력함으로써 작동하는 분류, 회귀 및 기타 작업을 위한 앙상블 학습 방법을 나타낼 수 있다.
“랜덤 펀”이라는 용어는 특히 동일한 장면의 두 이미지 사이에서 동일한 요소를 매칭하는 기계 학습 알고리즘을 나타내며, 객체(예를 들어 고형 제약 조성물 또는 이의 일부)를 인식하거나 추적할 수 있다. 랜덤 펀은 분류 방법으로 구현될 수 있다.
“서포트 벡터 머신”이라는 용어는 특히 분류 및 회귀 분석에 사용되는 데이터를 분석하는 관련 학습 알고리즘이 있는 지도식 학습 모델을 나타낼 수 있다. 두 범주 중 하나 또는 다른 하나의 범주에 속하는 것으로 각각 표시된 일련의 훈련 예제가 주어지면, 서포트 벡터 머신 훈련 알고리즘은 한 범주 또는 다른 하나에 새로운 예제를 할당하는 모델을 구축할 수 있다. 서포트 벡터 머신 모델은 분리된 범주의 예제가 가능한 한 넓은 명확한 간격으로 나누어지도록 매핑된 공간의 점으로 예제를 표현한 것일 수 있다. 그런 다음 새로운 예제는 동일한 공간에 매핑되고 그것이 속하는 간격의 측면을 기반으로 범주에 속하는 것으로 예측될 수 있다.
“신경망”(또는 인공 신경망)이라는 용어는 특히 일반적으로 작업에 특정된 규칙으로 프로그래밍되어 있지 않은 채로 예제를 고려하여 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있는 컴퓨팅 시스템(인간 또는 동물의 뇌를 구성하는 생물학적 신경망에서 영감을 받았을 수 있음)을 나타낼 수 있다. 신경망은 식별 대상(예를 들어 고형 조성물의 코팅)에 대한 어떠한 사전 지식 없이 패턴을 식별할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 신경망은 신경망이 처리하는 훈련 데이터의 예제로부터 식별 특성을 자동으로 생성할 수 있다. 신경망은 인공 뉴런으로 표시될 수 있는 연결된 단위 또는 노드의 집합을 기반으로 할 수 있다. 서로 다른 노드 사이의 각 연결은 신호를 다른 뉴런으로 전송할 수 있다. 신호를 수신한 인공 뉴런은 그것을 처리하고 연결된 뉴런에 신호를 보낼 수 있다.
따라서 기계 학습은 적절한 회귀자 관계를 찾는 평가에 구현될 수 있다. 검출부에 의해 실험실 조건에서 획득된 반사 파장의 검출 데이터는 기계 학습을 사용하여 적어도 부분적으로 분석될 수 있다. 이는 특정 신체 부위(예를 들어 손가락)의 특정 생리적 구성 하에서 바이오마커 농도를 나타내는 회귀자 관계에 대한 매우 신뢰할 수 있는 정보를 얻는 것을 가능하게 할 수 있다.
본 발명에 의해 반사된 파장의 신호 프로파일에서 특정 신호 구간을 나타내는 회귀자 관계가 기계 학습에 의해 평가되기에 적절 하다는 것이 밝혀졌는데, 이는 그러한 구성(예를 들어 서로 다른 파장의 신호 프로파일에서 각각의 신호 구간의 회귀자들의 회귀자 관계)이 바이오마커 농도에 대한 신뢰할 수 있는 예측을 보여줄 수 있기 때문이다.
특정 신체 부위(예를 들어 사람의 손가락, 입술 등)의 특정 생리적 구성 하에서 특정 바이오마커의 바이오마커 농도를 결정하기 위해 결정된 적절한 회귀자 관계는 실험실 검사에서의 사람의 바이오마커 농도의 실험실 측정 결과와 연관될 수 있고 각각의 데이터 기반에 저장될 수 있다. 따라서 특정 회귀자 관계에 대한 특정 특성 값을 측정할 때, 사용자의 생리적 구성을 결정하지 않고 데이터베이스에 있는 회귀자 관계의 각 공칭 값과 비교하여 각 바이오마커의 농도를 결정할 수 있는데, 이는 실제 바이오마커 농도의 영향이 회귀자 관계에 의해 이미 고려되었기 때문이다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 본 장치는 각각의 바이오마커 농도와 관련된 미리 정의된 회귀자 관계의 데이터 세트를 포함하는 데이터부를 더 포함한다. 데이터부는 결정된 회귀자 관계를 미리 정의된 회귀자 관계와 비교하고, 결정된 회귀자 관계가 미리 정의된 회귀자 관계에 근접하면 바이오마커 농도가 유도될 수 있도록 추가로 구성된다.
데이터부는 본 장치에서 구현될 수 있다. 그러나 데이터부는 장치의 입력/출력 인터페이스에 의해 실현될 수 있고, 데이터는 데이터를 저장하는 이격된 데이터부로 수신 및/또는 송신될 수 있다. 따라서 데이터가 (웹) 서버 또는 클라우드 서버에 저장되고 장치가 인터넷 또는 다른 네트워크 연결을 통해 데이터를 수신 및/또는 송신하는 웹 기반 애플리케이션이 사용될 수 있다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 처리부는 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제1 광파의 신호 프로파일에서 추가 제1 특정 신호 구간의 발생 시, 반사된 제1 광파의 추가 신호 강도를 포함하는 적어도 하나의 추가 특성 값을 결정하도록 추가로 구성되고, 반사된 제1 광파의 추가 제1 특정 신호 구간에서의 적어도 하나의 추가 특성 값이 신체 부위의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있다. 추가 제1 특정 신호 구간의 적어도 하나의 결정된 추가 특성 값은 적어도 하나의 각각의 추가 특성 회귀자(Rcf)를 정의하고, 회귀자 관계는 적어도 하나의 결정된 추가 특성 회귀자(Rcf)에 기초하여 추가로 결정된다. 전형적인 실시예에 의해, 반사된 파장의 신호 프로파일이 회귀자 관계를 정의하기 위한 회귀자로서 사용될 수 있는 복수의 특정 신호 구간을 가질 수 있다는 것이 약술되어 있다. 따라서 회귀자 관계(RR)는 특성 회귀자(Rc) 및 추가 특성 회귀자(Rcf)의 수학적 종속성과 관계에 의해 형성된다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 처리부는 검출부를 신체 부위 상에 특히 일정하게 배치하는(이로써 거의 일정한 압력에 있는) 동안 반사된 제1 광파의 신호 강도의 적어도 하나의 측정 값을 결정하도록 추가로 구성되고, 여기서 측정 값은 적어도 하나의 측정 회귀자(Rm)를 정의한다. 회귀자 관계(RR)는 적어도 하나의 결정된 특성 회귀자(Rc, Rcf) 및 적어도 하나의 측정 회귀자(Rm)에 기초하여 추가로 결정된다.
검출기를 신체 부위에 배치하는 동안, 즉 (거의) 일정한 압력에서 반사된 파장을 추가로 측정함으로써 거의 일정한 압력에서 취한 특정 파장의 반사 신호의 특성 값이 신체 부위의 현재 생리적 구성 및 광원, 예를 들어 LED의 보정과 관련하여 데이터의 정규화에 사용할 수 있는 측정 회귀자를 정의할 수 있음이 밝혀졌다. 측정 회귀자는 회귀자 관계에서 추가로 고려되어 바이오마커 농도를 나타내는 공칭 회귀자 관계에 대한 회귀자 관계의 개선된 기준이 획득될 수 있다.
추가의 전형적인 실시예에 따르면, 광원은 신체 부위에 제2 광파를 조사하도록 구성되고, 검출부는 신체 부위로부터 반사된 제2 광파를 측정하도록 구성된다. 검출부는 측정된 제2 광파를 수신하도록 구성된다. 처리부는 검출부에 의해 신체 부위에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제2 광파의 제2 신호 프로파일에서 제2 특정 신호 구간의 발생 시, 반사된 제2 광파의 신호 강도를 포함하는 적어도 하나의 추가 특성 값을 결정하도록 추가로 구성되며, 반사된 제2 광파의 제2 특정 신호 구간에서의 적어도 하나의 추가 특성 값이 신체 부위의 생리적 구성을 나타낸다. 적어도 하나의 결정된 추가 특성 값은 적어도 하나의 각각의 추가 특성 회귀자를 정의하며, 회귀자 관계는 적어도 하나의 결정된 추가 특성 회귀자(Rc2)에 기초하여 추가로 결정된다.
전술한 전형적인 실시예에 의해, 서로 다른 파장의 특정 스펙트럼이 본 장치에 의해 방사되고 수신될 수 있으며, 이에 따라 회귀자 관계가 추가의 서로 다른 파장의 신호 프로파일의 신호 구간을 나타내는 추가 특성 회귀자에 의해 추가적으로 형성된다는 것이 설명된다.
요약하면, 신체 부위에 대한 미리 정의된 압력 변동 하에서 신체 부위의 반사광을 측정하는 동안, 각 반사 파장(예를 들어 적색광, 적외선, 청색광, 녹색광 등)은 신체 부위에 가해지는 특정 압력 변동 하에서 특정 신호 프로파일을 갖는다. 압력 변동 하의 각 신호 프로파일은 반사된 제1 광파의 신호 프로파일에서 생리적 구성 및/또는 측정된 바이오마커의 농도를 나타내는 각각의 특정 신호 구간을 포함한다는 것이 발견되었다.
광 센서에 의해 신체 부위에 미리 정해진 압력 변화가 가해지는 동안 제1 특정 신호 구간이 발생할 때의 신호 강도를 포함하는 적어도 하나의 특성 값이 도출될 수 있다. 이 신호 프로파일로부터의 특성 값은 특정 신호 구간에서의 신호 강도 및/또는 특정 지점에서의 기울기(미분) 값을 포함할 수 있다.
본 발명의 두 번째 발견에 따르면, 많은 회귀자의 특정 회귀자 관계가 혈중 바이오마커 농도(예를 들어 글루코스 수치)와 유의하게 더 잘 상관될 수 있다는 것이 발견되었다. 특정 회귀자 관계는 Rm1/Rc1, Rm2/Rc1, Rm1/Rc2, Rm1/ln(Rc1), ln(Rm1)/eRc1 등과 같은 특성 회귀자(Rc) 및 예를 들어 측정 회귀자(Rm)의 수학적 관계로 구한다. (거의 일정한 압력 하의 측정의 두 번째 부분으로부터의) 회귀자 Rm은 측정 당시 피부의 특정 생리에 관한 정보가 부족하기 때문에 혈중 바이오마커와 충분히 좋은 상관관계가 없다.
회귀자 Rm과 회귀자 Rc를 결합하여 특정 회귀자 관계 RR을 생성할 수 있으며 그것들은 예를 들어 입력 회귀자(Ri)를 형성한다. 입력 회귀자(Ri)는 혈중 바이오마커 농도(예를 들어 글루코스 수치)와 훨씬 더 잘 연관된다. 특성 회귀자에 의한 측정 회귀자의 수학적 수정 절차를 생리적 정규화라고 한다.
따라서, 위에서 언급한 중대한 발견의 조합은 각 신체 부위의 혈액에서 글루코스와 같은 바이오마커의 농도를 매우 정확하게 비침습적으로 측정하는 결과를 가져온다. 구체적으로, 미리 정해진 압력 변동 하에서의 측정에 따른 생리적 정규화에 의해 측정이 정규화되기 때문에, 측정 시 신체 부위의 생리적 구성이 측정 시 측정 결과의 품질에 더 이상 큰 영향을 미치지 않는다. 추가적으로, 거의 일정한 압력 하에서의 측정에 의한 특정 회귀자 관계를 사용하면 원하는 바이오마커 농도에 대한 매우 정확한 상관관계가 가능하다.
실제로, 각 파장(적외선, 녹색, 빨간색 등)은 미리 정의된 압력 변화(측정의 첫 번째 부분)에서 특정 신호 프로파일과 각각의 특정 신호 프로파일 구간을 정의한다. 따라서, 많은 신호 프로파일과 각각의 특정 신호 구간을 기반으로 복수의 회귀자는 보다 복잡한 특정 회귀자 관계를 형성할 수 있다. 특정 바이오마커 농도에 대한 이러한 복잡한 특정 회귀자 관계는 예를 들어 수학적/통계적 알고리즘을 적용하여 형성될 수 있다. 이러한 복잡한 특정 회귀자 관계는 기계 학습 및 인공 지능을 이용한 회귀 분석을 위한 입력 매개변수(회귀자)로 매우 성공적으로 사용될 수 있다.
본 발명의 장치에 의해 수행되는 예시적인 측정 절차에서, 회귀자(Rc)의 첫 번째 목록은 미리 정의된 압력 간격 동안(예를 들어 최소 압력부터 최대 압력까지) 신체 부위(예를 들어 손가락)에 광검출기를 누름으로써 수신되고, 회귀자(Rm)의 두 번째 목록은 광검출기를 손가락에 대어 거의 일정한 압력을 가함으로써 수신된다.
또한, 변하는 압력 및 일정한 압력 동안의 측정 주기는 측정 품질 향상을 위한 회귀자에 대한 적절한 평균 값을 제공하기 위해 여러 번 반복될 수 있다. 또한, 측정을 수행하기 전에 발광체와 각 광검출기 각각의 보정을 수행할 수 있다.
본 장치는 스마트폰일 수도 있고, 프로세서, 화면, 전원 관리, 통신 모듈, 배터리, 충전기 등과 같은 구성요소가 적절하게 추가된 독립형 장치로 기능할 수도 있다. 측정이 수행될 때 장치는 피부 표면에 직접 접촉할 수 있다. 측정이 시작되면 센서는 먼저 광원, 예를 들어 포토다이오드를 켜고 광원의 전류를 측정한다. 이러한 방식으로 센서는 환경 또는 광원의 물리적 매개변수의 영향으로 인해 광원 자체에서 발생하는 전류 토크인 주변 광 문제를 해결할 수 있다. 그런 다음 장치는 예를 들어 20 Hz에서 100 Hz의 주파수로 예를 들어 광원의 다이오드를 개별적으로 구동한다.
장치가 신체 부위(예를 들어 손가락 패드, 바람직하게는 검지 또는 약지)로 덮일 때, 보다 정확한 측정을 위해 신체 부위를 장치에 고정하는 데 장치의 고정 요소(예를 들어 고무 링, 탄성 또는 기타 신축성 소재, 로프, 패스너)가 사용될 수 있다.
다음으로 개인의 측정이 시작된다. 각 사람은 본 발명의 장치에 의해 평가될 수 있는 상이한 피부 유형 및 기타 생리적 특성을 갖는다. 본 발명에 따르면 피부 표면은 예를 들어 세 번의 연속적인 압력으로 장치에 눌러져서 혈액이 신체 부위(예를 들어 손가락 끝)에서 짜내어져 신체 부위가 약간 희미해진다. 압력은 예를 들어 순차적으로 발생하는데, 먼저 다이오드 신호를 더 이상 구분할 수 없는 지점까지 예를 들어 약 10초 동안 점진적인 압력 증가가 발생하고 나서 예를 들어 5초 동안 압력이 점진적으로 해제되며, 그런 다음 전체 과정이 예를 들어 두 번 이상 반복될 수 있다. 그런 다음, 신체 부위는 거의 일정한 압력 하에서 예를 들어 20초 동안 장치에 놓일 수 있다.
다음으로, 먼저 신호의 유효성과 품질을 확인할 수 있다. 다음으로, 본 발명에 의해 손가락 피부의 생리는 상술한 회귀자와 회귀자 관계 사이의 관련성에 기초하여 고찰될 수 있다. 신체 부위의 생리는 각각의 회귀자 관계에서 고려된다. 이러한 측정 데이터를 바탕으로, 압력 변동 하에서의 측정의 첫 번째 부분을 기반으로 실제 피부 및 피하 특성을 결정하고, 거의 일정한 압력 하에서의 측정의 두 번째 부분에 대한 생리적 정규화(FN)를 수행할 수 있다. 생리적 정규화는 값을 중립(보편적) 모델(데이터베이스)로 변환하여 측정의 두 번째 부분의 데이터를 정규화하는 데 사용되며, 여기서 얻은 모든 값은 예를 들어 동일한 척도(단위)를 가진다. 회귀자 관계의 데이터에 기초하여, 바이오마커의 농도, 예를 들어 혈당 수치와 상관되는 공칭 회귀자 관계의 데이터베이스의 다차원 공간 내에서 실제 측정된 회귀자 관계의 위치를 결정할 수 있다. 데이터베이스의 다차원 공간에서의 측정된 회귀자 관계의 위치는 예를 들어 측정의 첫 번째 부분의 데이터를 기초로 모델들의 스펙트럼 공간에서 통계 모델의 위치를 결정하는 클러스터링을 기반으로 결정된다. 주어진 측정 범위에서 서로 다른 파장의 신호 사이의 관계를 확인하여 측정된 회귀자 관계의 보다 상세한 분류가 제공될 수 있다.
본 발명의 또 다른 전형적인 실시예에 따르면, 프로세서, 예를 들어 프로세서 유닛(예를 들어 마이크로프로세서, CPU, GPU, FPGA 또는 ASCI)에 의해 실행될 때 위에서 언급한 특징을 갖는 방법을 제어하거나 수행하도록 구성된 프로그램 요소(예를 들어 소스 코드 또는 실행 가능한 코드의 소프트웨어 루틴)가 제공된다.
본 발명의 또 다른 전형적인 실시예에 따르면, 프로세서(예를 들어 마이크로프로세서, CPU, GPU, FPGA 또는 ASCI)에 의해 실행될 때 위에서 언급한 특징을 갖는 방법을 제어하거나 수행하도록 구성된 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 매체(예를 들어 CD, DVD, USB 스틱, 플로피 디스크, 하드 디스크, 플래시 드라이브 또는 블루레이 디스크)가 제공된다.
본 발명의 실시예에 따라 수행될 수 있는 데이터 처리는 컴퓨터 프로그램(예를 들어 스마트폰에 설치된 애플리케이션(앱)), 즉 소프트웨어에 의하거나, 하나 이상의 특수 전자 최적화 회로, 즉 하드웨어를 사용하거나, 소프트웨어 구성요소와 하드웨어 구성요소에 의한 하이브리드 형태로 실현될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 서로 다른 대상에 관하여 설명되었음을 주의해야 한다. 특히, 일부 실시예는 장치 유형 청구항에 관하여 설명되었지만 다른 실시예는 방법 유형 청구항에 관하여 설명되었다. 그러나 당업자는 다른 통지가 없는 한 전술하였거나 뒤따르는 설명으로부터 헤아릴 것이며, 한 유형의 대상에 속하는 특징들의 임의의 조합에 더하여, 또한 서로 다른 대상에 관한 특징들 사이, 특히 장치 유형 청구항의 특징들과 방법 유형 청구항의 특징들 사이의 임의의 조합은 본 출원에 의해 개시된 것으로 간주된다.
위에서 정의된 측면 및 본 발명의 추가 측면은 이하에 설명되는 실시예의 사례로부터 명백하고 실시예의 사례를 참조하여 설명된다. 본 발명은 본 발명이 이에 제한되지 않는 실시예의 사례를 참조하여 이하에서 더 상세히 설명될 것이다.
도면의 삽화는 개략적이다. 서로 다른 도면에서 유사하거나 동일한 요소에는 동일한 참조 부호가 제공된다는 점에 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 장치의 개략도를 도시한다. 도 2는 도 1에 따른 장치에 의한 압력 변동 하에서 서로 다른 파장의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램을 도시한다.
도시된 스마트폰과 같은 장치(100)는 신체 부위(110)의 생리적 구성을 고려하여 도시된 손가락 끝과 같은 신체 부위(110)의 혈중 바이오마커 농도를 결정한다. 장치(100)는 신체 부위(110)에 제1 광파(104)를 조사하는 광원(101), 신체 부위(110)로부터 반사된 제1 광파(104)를 측정하는 검출부(102), 및 측정된 제1 광파(104)를 수신하기 위해 검출부(102)에 연결된 처리부(103)를 포함한다. 처리부(103)는 검출부(102)에 의해 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 제1 광파(104)의 신호 프로파일(201)에서 제1 특정 신호 구간(202)의 발생 시, 반사된 제1 광파(104)의 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하도록 구성되며, 반사된 제1 광파(104)의 제1 특정 신호 구간(202)에서의 적어도 하나의 특성 값이 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있다.
광원(101)은 신체 부위에 제1 파장(104) 또는 미리 정해진 복수의 추가 파장(204, 205)을 갖는 광을 방사하도록 구성된다. 광원(101)은 하나 또는 복수의 발광다이오드(LED)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 파장(104)은 적외선, 제2 파장(204)은 청색광, 제3 파장(205)은 녹색광일 수 있다.
검출부(102)는 각각의 방사된 파장(104, 204, 205)에 대해 사용되는 모든 대응 기재 스펙트럼을 측정하도록 구성된 포토다이오드를 포함할 수 있다. 구체적으로, 검출부(102)는 예를 들어 410 nm 및 1090 nm 사이의 다중 스펙트럼 또는 화상을 검출할 수 있다.
처리부(103)는 광원(101) 및 검출부(102)를 제어하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 구체적으로, 처리부는 예를 들어 오실레이터, LED 드라이버, 온도 센서 및 데이터 레지스터(예를 들어 데이터부(105))를 포함할 수 있다. 또한, 처리부는 I2C 또는 SPI 통신 등과 같은 표준 버스를 통해 데이터를 전송할 수 있다.
또한, 장치(100)는 측정 결과 표시 및/또는 사용자에 대한 지시 제공을 위한 디스플레이부(106)를 포함할 수 있다. 추가로, 디스플레이부(106)는 터치스크린과 같은 입력부를 구성할 수 있다.
반사되어 감지된 파장(104, 204, 205)의 신호 강도의 품질과 양은 신체 부위(110)의 생리적 구성, 구체적으로 검출부(102)에 의해 신체 부위(110)에 가해지는 압력에 따라 달라진다. 그러나 신체 부위(110)에 가해진 압력 및 신체 부위(110)의 생리적 구성과 무관하게, 미리 결정된 압력 변화 동안 검출된 신호는 바이오마커 농도의 양을 나타낼 수 있다.
미리 정해진 압력 변화 동안 감지된 반사 광파의 신호 프로파일(201, 206)에서 미리 정해진 압력 방사 동안 특정 신호 구간(202, 207)(예를 들어 일정한 모양)이 존재한다. 또한, 특정 신호 구간(202, 207) 및 그 각각의 특성 값(예를 들어 특정 신호 구간(202, 207)에서 검출된 신호의 강도)이 특정 바이오마커(예를 들어 글루코스) 및 그 각각의 농도를 나타낸다는 것을 발견했다. 신호 강도(SS)에 대한 값은 도 2에 도시된 예에서 0 내지 224,000 nA일 수 있다. 도 2에서, 파장(104, 204, 205)에 대해 시간 t에 따른 압력 변동 및 이에 의한 신호 강도 변동이 도시되어 있다.
또한, 특정 신호 구간(202, 207)의 신호에서 도출된 특성 값이 측정 시 신체 부위의 특정 생리적 구성을 정의할 수 있음을 발견했다. 예를 들어, 신체 부위(110)가 손가락이고 미리 정해진 압력 변동 중에 손가락이 검출부(102) 상에 눌려지면, 검출된 신호 프로파일(201, 206)의 신호 구간(202, 207)으로서의 국부 최대값은 손가락 표면과 손가락 뼈 사이의 조직의 양을 나타낼 수 있다. 따라서 뼈와 손가락 표면 사이의 조직 두께를 도출할 수 있으며, 이는 바이오마커 농도의 측정 결과에도 영향을 미친다.
신호 프로파일(201, 206)의 특정 지점 및 특정 신호 구간(202, 207)은 각각 신호 함수의 안정기, 함수 중단(함수 기울기의 급격한 변화), 신호 함수의 최대값 및 최소값일 수 있다.
반사된 광파(104, 204, 205)의 특정 신호 구간(202, 207)에서의 결정된 특성 값은 특정 신호 구간(202, 207)의 특정 특성 값에 대한 혈중 각 바이오마커 농도 정보를 포함하는 기존 모델과 비교할 수 있다. 기존 모델은 예를 들어 임상 연구 및 실험실 연구에서 정의된다. 예를 들어, 바이오마커가 글루코스인 경우, 복수의 사람의 글루코스 수치 및 생리적 구성은 예를 들어 침습적으로 측정될 수 있다. 예를 들어, 경구 글루코스 부하 검사(OGTT)를 통해 사용자의 특정 생리적 구성에 대한 정확한 글루코스 수치를 측정할 수 있다. 글루코스 수치의 측정 값에 대해, 반사된 광파의 신호 프로파일(201, 206)에서 특정 신호 구간(202, 207)의 특정 특성 값이 결정될 수 있다. 따라서 혈중 특정 바이오마커 농도를 결정하기 위해 본 발명 장치의 측정된 특성 값과 비교될 수 있는 복수의 공칭 값을 포함하는, 예를 들어 데이터부(105)에 저장된 데이터베이스가 제공될 수 있다. 실제로, 특정한 생리적 구성을 고려하여 특정 바이오마커 농도에 대해 복수의 서로 다른 광파 하에서 복수의 특정 신호 구간(202, 203, 207)을 유도할 수 있다.
특정 신호 구간(202)은 예를 들어 최대점을 표시한다. 추가 제1 특정 신호 구간(203)은 예를 들어 변곡점을 표시한다. 제2 신호 프로파일(206)의 제2 신호 구간(207)은 예를 들어 신호 함수의 평탄역을 표시한다. 따라서, 미리 정해진 압력 변동 중에, 반사된 광파의 각각의 신호 프로파일(201, 206)은 예를 들어 신체 부위(110)의 바이오마커 농도 및 생리적 구성을 나타내는 위에 열거된 특정 신호 구간(202, 203, 207)을 포함한다.
처리부(103)는 복수의 반복된 미리 정해진 압력 변동에 기초하여 각각의 수행된 압력 변동에 대해 반사된 제1 광파의 신호 프로파일(201, 206)에서 제1 특정 신호 구간(202, 203, 207)의 발생을 결정하도록 구성된다. 처리부(103)는 각각의 미리 정해진 압력 변동에서 제1 특정 신호 구간의 각각의 특성 값을 결정하고, 미리 정해진 압력 변동에서 결정된 제1 특정 신호 구간(202, 203, 207)의 평균 특성 값을 결정하도록 추가로 구성된다.
특정 신호 구간(202, 203, 207)의 적어도 하나의 결정된 특성 값, 예를 들어 신호 강도 또는 신호의 기울기는 적어도 하나의 각각의 특성 회귀자(Rc, Rcf)를 정의한다. 예를 들어, 반사된 파장(104, 204, 205)의 신호 프로파일(201, 206)은 회귀자 관계를 정의하기 위한 회귀자로서 사용될 수 있는 복수의 특정 신호 구간(202, 203, 207)을 가질 수 있다. 따라서 회귀자 관계(RR)는 특성 회귀자(Rc) 및 추가 특성 회귀자(Rcf)의 수학적 종속성과 관계에 의해 형성된다.
본 장치의 데이터부(105)는 각각의 바이오마커 농도와 관련된 미리 정의된 회귀자 관계(RR)의 데이터 세트를 포함한다. 처리부(103)는 결정된 회귀자 관계(RR)를 미리 정의된 회귀자 관계(RR)와 비교하고, 결정된 회귀자 관계(RR)가 미리 정의된 회귀자 관계에 근접하면 바이오마커 농도가 유도될 수 있도록 추가로 구성된다.
특정 신호 구간(202, 203, 207)이 나타날 때의 특성 값은 특성 회귀자(Rc, Rcf)의 첫 번째 목록을 정의한다. 회귀자(Rc, Rcf)의 이 목록은 바이오마커 농도와 상관될 수 있는 회귀자 관계(RR)를 생성하는 데 사용될 수 있다. 회귀자 관계(RR)는 적어도 하나의 특성 회귀자(Rc, Rcf) 또는 복수의 서로 다른 특성 회귀자 관계 사이의 수학적 관계를 정의한다. 통계적 방법과 기계 학습, 즉 인공 지능(AI)을 사용하여, 미리 정해진 압력 변동 하에서 반사된 광파의 신호 프로파일(201, 206)의 특정 신호 구간(202, 207)을 기반으로 특정 생리적 구성에 대한 바이오마커 농도를 그 특성 값에 의해 결정하는 데 적합한 특정 회귀자 관계를 찾을 수 있다.
따라서 기계 학습은 적절한 회귀자 관계를 찾는 평가에 구현될 수 있다. 검출부에 의해 실험실 조건에서 획득된 반사 파장(104, 204, 205)의 검출 데이터는 기계 학습을 사용하여 적어도 부분적으로 분석될 수 있다. 이는 특정 신체 부위(예를 들어 손가락)의 특정 생리적 구성 하에서 바이오마커 농도를 나타내는 회귀자 관계에 대한 매우 신뢰할 수 있는 정보를 얻는 것을 가능하게 할 수 있다.
데이터부(105)는 장치(100)에서 구현될 수 있다. 그러나 데이터부(105)는 장치(100)의 입력/출력 인터페이스에 의해 실현될 수 있고, 데이터는 데이터를 저장하는 이격된 데이터부로 수신 및/또는 송신될 수 있다.
도 3은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 압력 변동(I) 및 거의 일정한 압력(II) 하에서 서로 다른 파장(104, 204, 205)의 검출된 신호를 나타내는 다이어그램의 개략도를 도시한다.
도 2에 도시된 바와 같은 압력 변동 하의 위 측정에 더하여, 처리부(103)는 검출부(102)를 신체 부위(110) 상에 특히 일정하게 배치하는 동안 반사된 광파(104, 204, 205)의 신호 강도(SS)의 적어도 하나의 측정 값을 결정하도록 추가로 구성되고, 여기서 측정 값은 적어도 하나의 측정 회귀자(Rm)를 정의한다. 신호 강도(SS)에 대한 값은 도 3에 도시된 예에서 0 내지 224,000 nA일 수 있다. 도 3에서, 압력 변동 측정(I) 및 압력 무변동 측정(II) 하에서 파장(104, 204, 205)에 대해 시간 t에 따른 압력 변동 및 이에 의한 신호 강도 변동이 도시되어 있다.
회귀자 관계(RR)는 적어도 하나의 결정된 특성 회귀자(Rc, Rcf) 및 적어도 하나의 측정 회귀자(Rm)에 기초하여 추가로 결정된다. 검출기(102)를 신체 부위에 배치하는 동안, 즉 (거의) 일정한 압력에서 반사된 파장(104, 204, 205)을 추가로 측정함으로써 거의 일정한 압력에서 취한 특정 파장(104, 204, 205)의 반사 신호의 특성 값이 신체 부위(110)의 현재 생리적 구성 및 광원(101), 예를 들어 LED의 보정과 관련하여 데이터의 정규화에 사용할 수 있는 측정 회귀자(Rm)를 정의할 수 있다. 측정 회귀자(Rm)는 회귀자 관계(RR)에서 추가로 고려되어 바이오마커 농도를 나타내는 공칭 회귀자 관계에 대한 회귀자 관계(RR)의 개선된 기준이 획득될 수 있다.
요약하면, 신체 부위에 대한 미리 정의된 압력 변동 하에서 신체 부위(110)의 반사광을 측정하는 동안, 각 반사 파장(104, 204, 205)(예를 들어 적색광, 적외선, 청색광, 녹색광 등)은 신체 부위에 가해지는 특정 압력 변동 하에서 특정 신호 프로파일(201, 206)을 갖는다. 압력 변동 하의 각 신호 프로파일(201, 206)은 반사된 제1 광파의 신호 프로파일(201, 206)에서 각각의 특정 신호 구간(202, 203, 207)을 포함한다는 것이 발견되었다. 또한, 특정 회귀자 관계(RR)는 그림 3의 구간 II에 도시된 거의 일정한 압력 하에서 획득된 측정 회귀자(Rm)를 고려하여 혈중 바이오마커 농도(예를 들어 글루코스 수치)와 유의하게 더 잘 상관될 수 있다.
특정 회귀자 관계는 Rm1/Rc1, Rm2/Rc1, Rm1/Rc2, Rm1/ln(Rc1), ln(Rm1)/eRc1 등과 같은 특성 회귀자(Rc) 및 예를 들어 측정 회귀자(Rm)의 수학적 관계로 구한다. 회귀자 관계(RR)는 혈중 바이오마커 농도와 상관관계가 있어서 회귀자 관계에서 결정된 값이 바이오마커 농도 값을 나타낸다.
장치(100)를 이용한 바이오마커 농도의 측정은 다음과 같이 수행될 수 있다.
장치(100)가 신체 부위(110)(예를 들어 손가락 패드, 바람직하게는 검지 또는 약지)로 덮일 때, 보다 정확한 측정을 위해 신체 부위(110)를 장치에 고정하는 데 장치의 고정 요소(예를 들어 고무 링, 탄성 또는 기타 신축성 소재, 로프, 패스너)가 선택적으로 사용될 수 있다.
다음으로 개인의 측정이 시작된다. 각 사람은 장치(100)에 의해 평가될 수 있는 상이한 피부 유형 및 기타 생리적 특성을 갖는다. 본 발명에 따르면 피부 표면은 예를 들어 세 번의 연속적인 압력으로 장치에 눌러져서 혈액이 신체 부위(110)(예를 들어 손가락 끝)에서 짜내어져 신체 부위가 약간 희미해진다. 압력은 예를 들어 순차적으로 발생하는데, 먼저 다이오드 신호를 더 이상 구분할 수 없는 지점까지 예를 들어 약 10초 동안 점진적인 압력 증가가 발생하고 나서 예를 들어 5초 동안 압력이 점진적으로 해제되며(예를 들어 그림 3의 구간 I의 신호 곡선 참조), 그런 다음 전체 과정이 예를 들어 두 번 이상 반복될 수 있다. 그런 다음, 신체 부위는 거의 일정한 압력 하에서 예를 들어 20초 동안 장치에 놓일 수 있다(예를 들어 그림 3의 구간 II의 신호 곡선 참조).
사람에 대한 지시는 장치(100)의 디스플레이(106)로부터 얻을 수 있다(도 1 참조).
다음으로, 먼저 신호의 유효성과 품질을 확인할 수 있다. 다음으로, 손가락 피부의 생리는 상술한 회귀자와 회귀자 관계(RR) 사이의 관련성에 기초하여 고찰될 수 있다. 신체 부위(110)의 생리는 각각의 회귀자 관계(RR)에서 고려된다. 측정 데이터를 바탕으로, 압력 변동 하에서의 측정의 첫 번째 부분(I)을 기반으로 실제 피부 및 피하 특성을 결정하고, 거의 일정한 압력 하에서의 측정의 두 번째 부분(II)에 대한 생리적 정규화(FN)를 수행할 수 있다. 생리적 정규화는 값을 중립(보편적) 모델(데이터베이스)로 변환하여 측정의 두 번째 부분의 데이터를 정규화하는 데 사용되며, 여기서 얻은 모든 값은 예를 들어 동일한 척도(단위)를 가진다. 회귀자 관계(RR)의 데이터에 기초하여, 바이오마커의 농도, 예를 들어 혈당 수치와 상관되는 공칭 회귀자 관계의 데이터베이스의 다차원 공간 내에서 실제 측정된 회귀자 관계(RR)의 위치를 결정할 수 있다.
데이터베이스의 다차원 공간에서의 측정된 회귀자 관계의 위치는 예를 들어 측정의 첫 번째 부분의 데이터를 기초로 모델들의 스펙트럼 공간에서 통계 모델의 위치를 결정하는 클러스터링을 기반으로 결정된다. 주어진 측정 범위에서 서로 다른 파장의 신호 사이의 관계를 확인하여 측정된 회귀자 관계의 보다 상세한 분류가 제공될 수 있다.
“포함하는”이라는 용어는 다른 구성요소 또는 단계를 배제하지 않으며, 단수 표현은 복수를 배제하지 않는다는 점에 유의해야 한다. 또한 서로 다른 실시예와 관련하여 설명된 구성요소들은 서로 결합될 수 있다. 또한 청구범위의 참조 부호는 청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다는 점에 유의해야 한다.
100 : 장치
101 : 광원
102 : 검출부
103 : 처리부
104 : 제1 광파
105 : 데이터부
106 : 디스플레이
110 : 신체 부위
201 : 제1 신호 프로파일
202 : 제1 특정 신호 구간
203 : 추가 제1 특정 신호 구간
204 : 제2 광파
205 : 제3 광파
206 : 제2 신호 프로파일
207 : 제2 특정 신호 구간
I : 압력 변동 측정
II : 압력 무변동 측정
SS : 신호 강도
t : 시간
Rc : 특성 회귀자
Rcf, Rcf2 : 추가 특성 회귀자
Rm : 측정 회귀자
RR : 회귀자 관계
101 : 광원
102 : 검출부
103 : 처리부
104 : 제1 광파
105 : 데이터부
106 : 디스플레이
110 : 신체 부위
201 : 제1 신호 프로파일
202 : 제1 특정 신호 구간
203 : 추가 제1 특정 신호 구간
204 : 제2 광파
205 : 제3 광파
206 : 제2 신호 프로파일
207 : 제2 특정 신호 구간
I : 압력 변동 측정
II : 압력 무변동 측정
SS : 신호 강도
t : 시간
Rc : 특성 회귀자
Rcf, Rcf2 : 추가 특성 회귀자
Rm : 측정 회귀자
RR : 회귀자 관계
Claims (13)
- 신체 부위(110)의 생리적 구성을 고려하여 신체 부위의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 장치(100)로서,
상기 신체 부위(110)에 제1 광파(104)를 조사하는 광원(101);
상기 신체 부위(110)로부터 반사된 상기 제1 광파(104)를 측정하는 검출부(102); 및
측정된 상기 제1 광파(104)를 수신하기 위해 상기 검출부(102)에 연결된 처리부(103)를 포함하고,
상기 처리부(103)는 상기 검출부(102)에 의해 상기 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 상기 제1 광파(104)의 제1 신호 프로파일(201)에서 제1 특정 신호 구간(202)의 발생 시, 반사된 상기 제1 광파(104)의 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하도록 구성되며,
반사된 상기 제1 광파(104)의 상기 제1 특정 신호 구간(202)에서의 적어도 하나의 상기 특성 값이 상기 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있는, 장치(100). - 제1항에 있어서, 상기 특성 값은 상기 검출부(102)에 의해 상기 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 특정 신호 구간(202)의 발생 시 신호 프로파일(201)의 기울기 값을 더 포함하는, 장치(100).
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제1 광파는 적외선, 적색광, 녹색광 및 청색광을 포함하는 그룹 중 하나로부터 선택되는, 장치(100).
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 특정 신호 구간(202)은 특성 기울기, 신호 함수의 평탄역, 신호 함수의 급변점, 변곡점, 신호 함수의 최소점, 특히 국부 최소점, 및 신호 함수의 최대점, 특히 국부 최대점에 의해 정해지는, 장치(100).
- 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리부(103)는,
복수의 반복된 미리 정해진 압력 변동에 기초하여 각각의 수행된 압력 변동에 대해 반사된 상기 제1 광파(104)의 신호 프로파일(201)에서 상기 제1 특정 신호 구간(202)의 발생을 결정하고,
각각의 미리 정해진 압력 변동에서 상기 제1 특정 신호 구간(202)의 각각의 특성 값을 결정하며,
미리 정해진 압력 변동에서 결정된 상기 제1 특정 신호 구간(202)의 평균 특성 값을 결정하도록 구성되는, 장치(100). - 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 하나의 결정된 상기 특성 값은 적어도 하나의 각각의 특성 회귀자(Rc)를 정의하고,
상기 처리부(103)는 적어도 하나의 결정된 상기 특성 회귀자(Rc)에 기초하여 회귀자 관계를 결정하도록 구성되며,
상기 회귀자 관계는 혈중 바이오마커 농도와 상관관계가 있어 상기 회귀자 관계에서 결정된 값이 바이오마커 농도 값을 나타내는, 장치(100). - 제6항에 있어서, 각각의 바이오마커 농도와 관련된 미리 정의된 회귀자 관계의 데이터 세트를 포함하는 데이터부(105)를 더 포함하고,
상기 데이터부(105)는 결정된 상기 회귀자 관계를 미리 정의된 회귀자 관계와 비교하고, 결정된 상기 회귀자 관계가 미리 정의된 회귀자 관계에 근접하면 상기 바이오마커 농도가 유도될 수 있도록 추가로 구성되는, 장치(100). - 제6항 또는 제7항에 있어서, 상기 처리부(103)는 상기 검출부(102)에 의해 상기 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 상기 제1 광파(104)의 신호 프로파일(201)에서 추가 제1 특정 신호 구간(203)의 발생 시, 반사된 상기 제1 광파(104)의 추가 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 추가 특성 값을 결정하도록 추가로 구성되고,
반사된 상기 제1 광파(104)의 상기 추가 제1 특정 신호 구간(203)에서의 적어도 하나의 상기 추가 특성 값이 상기 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있으며,
적어도 하나의 결정된 상기 추가 특성 값은 적어도 하나의 각각의 추가 특성 회귀자(Rcf)를 정의하고,
상기 회귀자 관계는 적어도 하나의 결정된 상기 추가 특성 회귀자(Rcf)에 기초하여 추가로 결정되는, 장치(100). - 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리부(103)는 상기 검출부(102)를 상기 신체 부위(110) 상에 특히 일정하게 배치하는 동안 반사된 제1 광파의 상기 신호 강도(SS)의 적어도 하나의 측정 값을 결정하도록 추가로 구성되고,
상기 측정 값은 적어도 하나의 측정 회귀자(Rm)를 정의하며,
상기 회귀자 관계는 적어도 하나의 결정된 상기 특성 회귀자(Rc) 및 적어도 하나의 상기 측정 회귀자(Rm)에 기초하여 추가로 결정되는, 장치(100). - 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 광원(101)은 상기 신체 부위(110)에 제2 광파(204)를 조사하도록 구성되고,
상기 검출부(102)는 상기 신체 부위(110)로부터 반사된 상기 제2 광파(204)를 측정하도록 구성되며,
상기 검출부(102)는 반사된 상기 제2 광파(204)를 수신하도록 구성되고,
상기 처리부(103)는 상기 검출부(102)에 의해 상기 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 상기 제2 광파(204)의 제2 신호 프로파일(206)에서 제2 특정 신호 구간(207)의 발생 시, 반사된 상기 제2 광파(204)의 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 추가 특성 값을 결정하도록 구성되며,
반사된 상기 제2 광파(204)의 상기 제2 특정 신호 구간(207)에서의 적어도 하나의 상기 추가 특성 값이 상기 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내고,
적어도 하나의 결정된 상기 추가 특성 값은 적어도 하나의 각각의 추가 특성 회귀자(Rc2)를 정의하며,
상기 회귀자 관계는 적어도 하나의 결정된 상기 추가 특성 회귀자(Rc2)에 기초하여 추가로 결정되는, 장치(100). - 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치는 휴대용 핸드헬드 장치, 특히 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 또는 노트북인, 장치(100).
- 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 바이오마커는 글루코스, C-반응성 단백질(CRP), 헤모글로빈(HBC), 콜레스테롤, LDL, HDL, 피브리노겐 및/또는 빌리루빈인, 장치(100).
- 신체 부위(110)의 생리적 구성을 고려하여 상기 신체 부위(110)의 혈중 바이오마커 농도를 결정하는 방법으로서,
상기 신체 부위(110)에 제1 광파를 조사하는 단계;
상기 신체 부위(110)로부터 반사된 상기 제1 광파를 측정하는 단계; 및
검출부(102)에 의해 상기 신체 부위(110)에 가해지는 미리 정해진 압력 변동 중에 반사된 상기 제1 광파(104)의 신호 프로파일(201)에서 제1 특정 신호 구간(202)의 발생 시, 반사된 상기 제1 광파의 신호 강도(SS)를 포함하는 적어도 하나의 특성 값을 결정하는 단계를 포함하고,
반사된 상기 제1 광파의 상기 제1 특정 신호 구간(202)에서의 적어도 하나의 상기 특성 값이 상기 신체 부위(110)의 생리적 구성을 나타내어 혈중 바이오마커 농도를 결정할 수 있는, 방법.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE102020124166.6A DE102020124166A1 (de) | 2020-09-16 | 2020-09-16 | Nicht-invasive Messung der Biomarker-Konzentration |
| DE102020124166.6 | 2020-09-16 | ||
| PCT/EP2021/075352 WO2022058363A1 (en) | 2020-09-16 | 2021-09-15 | Noninvasive measurement of biomarker concentration |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230050423A true KR20230050423A (ko) | 2023-04-14 |
Family
ID=77951671
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020237008611A KR20230050423A (ko) | 2020-09-16 | 2021-09-15 | 바이오마커 농도의 비침습적 측정 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20240016385A1 (ko) |
| EP (1) | EP4213725A1 (ko) |
| JP (1) | JP2023540967A (ko) |
| KR (1) | KR20230050423A (ko) |
| DE (1) | DE102020124166A1 (ko) |
| WO (1) | WO2022058363A1 (ko) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7205780B2 (ja) | 2020-11-24 | 2023-01-17 | 株式会社タツノ | 安全継手 |
| JP7300111B2 (ja) | 2021-01-06 | 2023-06-29 | 株式会社タツノ | 安全継手 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000021437A2 (en) | 1998-10-13 | 2000-04-20 | Medoptix, Inc. | Infrared atr glucose measurement system |
| US20030212316A1 (en) * | 2002-05-10 | 2003-11-13 | Leiden Jeffrey M. | Method and apparatus for determining blood parameters and vital signs of a patient |
| US20080249393A1 (en) * | 2007-04-04 | 2008-10-09 | Alexander Finarov | Method and apparatus for enhancement and quality improvement of analyte measurement signals |
| EP2869764B1 (en) * | 2012-07-06 | 2023-07-26 | Orsense Ltd. | System and method for measuring blood parameters |
| JP6055688B2 (ja) * | 2013-01-31 | 2016-12-27 | 日本光電工業株式会社 | 生体信号測定システム、生体信号測定装置、および生体信号測定装置の制御プログラム |
| JP6148869B2 (ja) * | 2013-01-31 | 2017-06-14 | 日本光電工業株式会社 | 生体信号測定システム、生体信号測定装置、および生体信号測定装置の制御プログラム |
| KR102390874B1 (ko) | 2014-10-29 | 2022-04-26 | 삼성전자주식회사 | 혈당 측정기 및 그에 따른 혈당 측정 방법 |
| JP6378051B2 (ja) * | 2014-11-11 | 2018-08-22 | 日本光電工業株式会社 | 測定システム、及び測定装置 |
-
2020
- 2020-09-16 DE DE102020124166.6A patent/DE102020124166A1/de active Pending
-
2021
- 2021-09-15 EP EP21778380.2A patent/EP4213725A1/en active Pending
- 2021-09-15 KR KR1020237008611A patent/KR20230050423A/ko unknown
- 2021-09-15 WO PCT/EP2021/075352 patent/WO2022058363A1/en active Application Filing
- 2021-09-15 JP JP2023514844A patent/JP2023540967A/ja active Pending
- 2021-09-15 US US18/245,521 patent/US20240016385A1/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023540967A (ja) | 2023-09-27 |
| DE102020124166A1 (de) | 2022-03-17 |
| WO2022058363A1 (en) | 2022-03-24 |
| US20240016385A1 (en) | 2024-01-18 |
| EP4213725A1 (en) | 2023-07-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12004879B2 (en) | Systems and methods for detecting photoplethysmographic device usage | |
| US11617523B2 (en) | Apparatus and method for estimating biological component | |
| AU754677B2 (en) | System and method for noninvasive blood analyte measurements | |
| US6501982B1 (en) | System for the noninvasive estimation of relative age | |
| KR102219911B1 (ko) | 신체 내부 조직의 광학적인 검출 및 분석 방법 및 장치 | |
| US6280381B1 (en) | Intelligent system for noninvasive blood analyte prediction | |
| KR20230050423A (ko) | 바이오마커 농도의 비침습적 측정 | |
| JP6947531B2 (ja) | 濃度予測方法、濃度予測プログラム、および濃度予測装置 | |
| US6587702B1 (en) | Classification and characterization of tissue through features related to adipose tissue | |
| US9597021B1 (en) | Noninvasive method for estimating glucose, glycosylated hemoglobin and other blood constituents | |
| KR102443262B1 (ko) | 분석물질 농도 예측 방법 및 장치 | |
| Gonçalves et al. | Data mining and electronic devices applied to quality of life related to health data | |
| EP1250083A1 (en) | Classification system for sex determination and tissue characterization | |
| KR20220149498A (ko) | 분광 정량화를 위한 감소된 오긍정 식별 | |
| Liu et al. | Simple model for encoding natural images by retinal ganglion cells with nonlinear spatial integration | |
| Chen et al. | A decision tree network with semi-supervised entropy learning strategy for spectroscopy aided detection of blood hemoglobin | |
| CN113160970A (zh) | 指标数据的分析方法、装置、设备及存储介质 | |
| CA3064427C (en) | Method and apparatus for light-weight, non-invasive, point of care diabetes screening device | |
| EP3632311B1 (en) | Apparatus for estimating blood concentration of analyte, and method for generating model | |
| Lum et al. | A Machine Learning-based pH Color Recognition for Monitoring Chronic Kidney Disease | |
| US20200397301A1 (en) | Electronic device for acquiring state information on object, and control method therefor | |
| Azmi et al. | Performance Analysis of IoT-Based Cyanosis Detection Device in Medical Training. | |
| WO2023078823A1 (en) | Measuring the human skin age through near-infrared spectroscopy | |
| KR20220127569A (ko) | 피부측정장치 및 이를 이용한 피부측정방법 | |
| WO2023081449A1 (en) | System and method for determining infraspectral markers using transdermal infrared optics |