KR20230067770A - 심장 신호 분할 방법 및 이를 이용한 심장 신호 분할용 디바이스 - Google Patents
심장 신호 분할 방법 및 이를 이용한 심장 신호 분할용 디바이스 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은, 프로세서에 의해 구현되는 심장 신호 분할 방법으로서, 개체의 심장 신호를 수신하는 단계, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터를 획득하도록, 심장 신호에 대하여 웨이블릿 (wavelets) 변환을 수행하는 단계, 및 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 학습된 신호 분할 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터를 복수의 구간으로 분할하는 단계를 포함하는, 심장 신호 분할 방법 및 이를 이용한 디바이스를 제공한다.
Description
본 발명은 심장 신호 분할 방법 및 이를 이용한 심장 신호 분할용 디바이스에 관한 것이다.
생체 신호인 심음도 (Phonocardiogram; PCG) 와 심전도 (ECG; electrocardiogram 또는 EKG; Elektro kardiogramm) 는 심장 기능에 관한 정보를 제공한다. 심음도는 심장의 기계적 현상의 정보는 얻어내는 것이라면, 심전도는 심장의 전기적 신호의 정보를 얻어내는 것이라 할 수 있다.
예를 들어, 심음도는 박동하는 심장과 그로 인한 혈류가 만들어 내는 소리로서, 전자 청진기로 시각화 가능하다. 이와 같이 획득된 심음도를 통해 심장의 상태에 대한 여러 주요한 정보가 파악될 수 있다.
보다 구체적으로, 심음은 판막이 닫히면서 나는 소리로 정상의 성인의 경우 두 개의 심음이 관찰될 수 있다. 보다 구체적으로, 제1 심음 (S1) 은 심실 수축기의 시초에 방실 판막이 닫힐 때 생기는 음으로 낮고 둔하며 소리의 지속이 긴 것이 특징이다. 제2 심음 (S2) 은 심실 확장기의 시초에 대동맥 판막과 폐동맥 판막이 닫힐 때 생기는 음으로 높고 예리하며 소리의 지속이 짧은 것이 특징이다. 이외에 제3 심음 (S3) 과 제4 심음 (S4) 이 있을 수 있는데, 이들은 심장 판막의 이상 시 발생될 수 있다.
즉, 심장 신호는 심장 질환과 높은 상관관계가 있어, 다양한 심장 질환의 진단 시 이용될 수 있다.
그러나, 최근에는 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명영상, 초음파 영상 검사 등 정밀 검사 방법들이 표준으로 자리 잡으면서 심장 신호의 활용도는 점차 낮아지고 있는 상황이다. 더욱이, 심장 신호 기반의 진단에 이용되는 청진법은 비침습적인 방법으로 쉽게 심장 박동음 분석이 가능하다는 장점이 있음에도, 사람의 감각에 의존하는 방법이므로 주관적인 판단으로 오진 가능성이 있고, 신뢰성이 부족한 문제점이 있다.
따라서, 새로운 심장 신호 분할 시스템에 대한 개발이 지속적으로 요구되고 있는 실정이다.
발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 심장 신호 분석을 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 대표적으로, 심음 신호에 1차원 합성곱 신경망 (convolutional neural network, CNN) 을 이용한 방법과 은닉 마르코프 모델 (hidden markov models HMM) 을 활용한 방법이 있다. 다른 방법으로는 장단기 기억 (long short-term memory, LSTM) 기반 인공신경망 네트워크를 활용한 분석, 신호의 스팩트럼을 분석해 이미지 형태로 분석하는 2D CNN방법이 있다.
그러나, 전술한 방법은 제1 심음 및 제2 심음과 같은 신호 분할의 한계가 있는 것으로 나타난다.
한편, 본 발명의 발명자들은 종래의 심장 신호 기반 심장 신호 분할 시스템의 한계를 극복하기 위한 방안으로 심장 신호의 크기와 함께 위상 (phase) 특성이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터가 신호 분할의 정확도 향상에 기여할 수 있음을 인지할 수 있었다.
나아가, 본 발명의 발명자들은, 신뢰도 높은 정보를 제공하기 위해, 스팩트로그램 데이터를 학습하여 신호를 분할하도록 학습된 인공 신경망 네트워크 기반의 모델을 심장 신호 분할 시스템에 적용할 수 있었다.
이때, 본 발명의 발명자들은, 스팩트로그램 데이터를 획득하기 위한 변환 (transform) 단계에서, 심장 신호의 주요 구간 (예를 들어, 제1 심음 및 제2 심음) 의 주파수 대역을 고려하여 스팩트로그램 변환이 가능한 모듈을 적용하고자 하였다. 더욱이, 이와 같이 변환된, 위상 특성이 반영된 스팩트로그램 데이터를 신호 분할 모델의 학습에 적용하고자 하였다.
더욱이 본 발명의 발명자들은 데이터에 대한 전처리, 예를 들어 노이즈 제거를 수행하도록 학습된 신호 처리 모델을 심장 신호 분할 시스템에 적용하고자 하였다.
그 결과, 본 발명의 발명자들은, 신호 분할 모델에 대한 주요 주파수 대역 집중적인 학습이 수행될 수 있어 신호 분할 성능이 보다 향상될 수 있음을 인지할 수 있었다.
특히, 본 발명의 발명자들은, 설명 가능한 (learnable) 스팩트로그램 데이터 기반의 새로운 심장 신호 분할 시스템을 제공함으로써, 심음의 정확도 높은 분할뿐만 아니라 심장 질환 발병 여부를 높은 정확도로 분류할 수 있음을 기대할 수 있었다.
이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 개체로부터 획득된 심장 신호로부터 스팩트로그램 데이터를 획득하고, 위상 특성이 반영된 스팩트로그램 데이터 기반의 분할 모델을 이용하여 신호를 분할하도록 구성된, 심장 신호 분할 방법 및 디바이스를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 프로세서에 의해 구현되는 심장 신호 분할 방법으로서, 프로세서에 의해 구현되는 심장 신호 분할 방법으로서, 개체의 심장 신호를 수신하는 단계, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터를 획득하도록, 심장 신호에 대하여 웨이블릿 (wavelets) 변환을 수행하는 단계, 및 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 학습된 신호 분할 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터를 복수의 구간으로 분할하는 단계를 포함한.
본 발명의 특징에 따르면, 상기 방법은 웨이블릿 변환을 수행하는 단계 이후에, 심장 신호를 입력으로 하여 전처리 (preprocessing) 된 신호를 출력하도록 학습된 신호 처리 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 신호 처리 모델은, 학습용 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 노이즈 (noise) 를 검출하고, 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하도록 비지도학습 (unsupervised) 된 모델이고, 전처리를 수행하는 단계는, 신호 처리 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 처리 모델은, 노이즈 검출 네트워크 및 판별자 (Discriminator) 를 포함하는, GAN (Generative adversarial network) 를 기반으로 비지도학습된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 처리 모델은, 노이즈 검출 네트워크를 이용하여 학습용 스팩트로그램 데이터로부터 노이즈를 검출하는 단계, 유사 스팩트로그램 데이터를 생성하도록, 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하는 단계, 노이즈가 미리 제거된 표준 스팩트로그램 데이터를 수신하는 단계, 판별자를 이용하여 유사 스팩트로그램 데이터 및 표준 스팩트로그램 데이터를 평가하는 단계, 및 평가 결과에 기초하여 노이즈 검출 네트워크 및 상기 판별자를 업데이트하는 단계를 통해 학습된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 웨이블릿 변환을 수행하는 단계는, 가버 필터 (Gabor filters) 를 이용한 가버 웨이블릿 변환을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 스팩트로그램 데이터는, 심장 신호에 대한 실수부 및 허수부를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 웨이블릿 변환을 수행하는 단계는, 심장 신호에 대한 주요 주파수 영역을 결정하는 단계, 및 주요 주파수 영역에 대응하는 주파수 영역에 기초하여 웨이블릿 변환을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은, CV CNN (Complex-valued Convolutional Neural Network) 구조를 가질 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은, 활성 함수 (Activation Function) 로서 CReLU (complexed-valued ReU) 가 적용된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은, 복소수 값의 배치 정규화 (Complex-valued Batch Normalization) 가 적용된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은, 심장 신호를 입력으로 하여 제1 신음 (S1) 및 제2 심음 (S2) 을 분할하도록 학습된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은, 심장 신호를 입력으로 하여, 제1 심음, 제2 심음, 수축기 (systole) 및 이완기 (Diastole) 를 분할하도록 학습된 모델일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 심장 신호는, 심음도 (ECG; electrocardiogram 또는 EKG; Elektro kardiogramm) 또는 심전도일 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스가 제공된다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스는, 개체의 심장 신호를 수신하도록 구성된 통신부, 및 통신부와 통신하도록 연결된 프로세서를 포함한다. 이때, 프로세서는, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터를 획득하도록, 심장 신호에 대하여 웨이블릿 (wavelets) 변환을 수행하고, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 학습된 신호 분할 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터를 복수의 구간으로 분할하도록 구성된다.
본 발명의 특징에 따르면, 프로세서는, 심장 신호를 입력으로 하여 전처리 (preprocessing) 된 신호를 출력하도록 학습된 신호 처리 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리를 수행하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 신호 처리 모델은, 학습용 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 노이즈 (noise) 를 검출하고, 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하도록 비지도학습 (unsupervised) 된 모델일 수 있다. 이때, 프로세서는, 신호 처리 모델을 이용하여, 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 가버 필터 (Gabor filters) 를 이용하여 가버 웨이블릿 변환을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 심장 신호에 대한 주요 주파수 영역을 결정하고, 주요 주파수 영역에 대응하는 주파수 영역에 기초하여 웨이블릿 변환을 수행하도록 더 구성될 수 있다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은, 심장 신호에 대하여 위상 특성이 반영된 스팩트로그램 데이터를 적용한 심장 신호 분할 시스템을 제공함에 따라, 심장 질환의 신뢰도 높은 진단에 기여할 수 있다.
이에, 본 발명은, 신뢰도 낮은 정보를 제공하는 종래의 청진음 기반 분석 방법의 한계를 극복할 수 있다.
특히, 본 발명은, 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리를 수행하는 신호 처리 모델, 나아가 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 분할하도록 학습된 복수의 신호 분할 모델이 적용된 심장 신호 분할 시스템을 제공함으로써, 심장 질환의 발병에 대한 신뢰도 높은 정보를 제공할 수 있다.
따라서, 의료진은 CT, MRI 등의 추가 진단 절차 없이 심장 질환 의심 개체에 대한 정보를 획득할 수 있어, 심장 질환에 대한 신속한 진단이 가능할 수 있다.
즉, 본 발명은 심장 질환 발병 여부에 대한 정보를 제공함에 따라, 심장 질환의 조기 진단 및 좋은 치료 예후에 기여할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스팩트로그램 데이터를 이용한 심장 신호 분할 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스로부터 정보를 제공받는 사용자 디바이스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 기반하여 심장 신호 분할 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 심장 신호를 분할하는 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 학습 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 분할 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
도 9a 및 9b, 10a 내지 10c는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스의 평가 결과를 도시한 것이다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스로부터 정보를 제공받는 사용자 디바이스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 기반하여 심장 신호 분할 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 심장 신호를 분할하는 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 학습 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 분할 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
도 9a 및 9b, 10a 내지 10c는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스의 평가 결과를 도시한 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "심장 신호"는 심음도 (Phonocardiogram; PCG) 또는 심전도 (ECG; electrocardiogram 또는 EKG; Elektro kardiogramm) 신호를 의미할 수 있다.
본 발명의 특징에 따르면, 심장 신호는 심음도일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 심장 신호는 심장 주기 동안의 심음에 대한 신호를 의미할 수 있다. 이때, 심장 신호는 제1 심음 (S1), 제2 심음 (S2), 수축기 (systole) 및 이완기 (Diastole) 의 "복수의 구간"을 포함할 수 있다.
그러나, 이에 제한되는 것은 아니며 심장 신호는, 심장 질환이 있는 개체인 경우 제3 심음 (S3) 및 제4 심음 (S4) 을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, "제1 심음"은 심실 수축 초기에 이첨판과 삼첨판의 폐쇄 시 혈액이 판막벽에 부딪치는 소리로서, 길고 둔한 저음일 수 있다.
"제2 심음"은 심실확장 직후에 대동맥판과 폐동맥판이 닫힘으로써 일어나는 진동음으로서 짧은 고음일 수 있다.
"제3 심음"은 제2 심음 후 0.12초 내지 0.16초 사이의 심장 확장기 초에 일어나는 심실의 충만음일 수 있다. 이는 방실 판막이 열려 심방으로부터 들어온 혈액이 심실을 통과한 직후에 발생되는 아주 약하고 짧은 음으로 청진 상으로도 구별될 수 있으며 심장 질환의 첫 징후일 수 있다. 특히, 제3 심음은 갑상선 기능항진증, 빈혈로 좌심실의 박동량이 많을 경우, 대동맥 폐쇄 부전증, 승모판이나 삼첨판의 역류, 심장중격 결손증, 폐성심등 심장의 순환부담이 클 때는 검출될 수 있다.
"제4 심음"은 정상 심장인 사람에게는 일반적으로 들을 수 없으며 선천성 심장 질환자에서 청취되는 심음일 수 있다. 더욱이, 제4 심음은 대동맥 협착증, 허혈성 심질환, 동성 부정맥, 심부전증 등에서 들을 수 있기 때문에 임상적으로 중요할 수 있다.
이에 제한되는 것은 아니며, 심장 신호는 심전도이고, 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 의 복수의 구간을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "스팩트로그램 데이터"는 심장 신호에 대한 위상 (phase) 정보를 포함하는 특징을 의미할 수 있다.
이때, "복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터"는 실수부 (real part) 및 허수부 (imaginary part) 를 갖는 데이터로서, 복소수 웨이블릿 (Complex wavelets) 변환에 의해 획득될 수 있다.
예를 들어, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터는 가버 필터 (Gabor filters) 를 이용한 가버 웨이블릿 변환에 의해 획득될 수 있다. 획득된 스팩트로그램 데이터는, 실수부 및 허수부를 포함할 수 있다.
한편, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터의 획득 방법은 이에 제한되는 것은 아니다.
이러한 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터는, 설명 가능한 (learnable) 데이터로서, 다른 스칼로그램 데이터보다 S1, S2의 특정 구간에 대한 특성이 보다 높은 수준으로 반영될 수 있다. 이에, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터는 심장 신호 분할에 적용될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "신호 분할 모델"은 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여, 제1 심음 또는 제2 심음, 나아가 이완기 및 수축기를 분할하도록 학습된 모델일 수 있다.
즉, 신호 분할 모델은, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터에 대하여 제1 심음 구간 및 제2 심음 구간, 나아가 이완기 구간 및 수축기 구간을 분할하도록 학습된 모델일 수 있다.
나아가 신호 분할 모델은 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여, 심장 질환과 연관도가 높은 제3 심음 및 제4 심음을 분할하도록 더욱 학습될 수 있다.
그러나, 이에 제한되는 것은 아니며 신호 분할 모델은 심전도 기반의 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여, 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 의 복수의 구간을 분할하도록 학습될 수도 있다.
이때, 본 발명의 특징에 따르면, 신호 분할 모델은 CV CNN (Complex-valued Convolutional Neural Network) 구조를 갖는 분할 모델일 수도 있다.
보다 구체적으로, 신호 분할 모델은, 스팩트로그램 데이터의 실수부 및 허수부의 두 개의 입력 채널을 갖고, 이로부터 특징을 추출하도록 구성된 CV CNN 구조를 가질 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은 활성 함수 (Activation Function) 로서 CReLU (complexed-valued ReU) 가 적용된 모델일 수 있다.
이때, CReLU는 실수부와 허수부가 동시에 '양'이거나 '음'일 때 코시-리만 방정식 (Cauchy-Riemann equations) 을 충족하는 함수로서, 위상에서 정교한 비선형 (non- linear) 작업이 가능하며, 위상 링에서 4가지 다른 패턴으로 표현될 수 있다.
그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, modReLU 또는 zRELU의 복소수 함수가 활성 함수로서 채택될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 신호 분할 모델은 학습에 있어서 복소수 배치 정규화 (Complex Batch Normalization) 가 적용된 모델일 수 있다.
이때, 복소수 배치 정규화는, 복소수 값에 적용 가능한 배치 정규화를 의미할 수 있으며, 오버핏팅 (overfitting) 의 위험을 감소시킬 수 있다.
보다 구체적으로, 복소수 배치 정규화는, 실수부 및 허수부를 갖는 복소수 파라미터에 대응하는 '쉬프트 파라미터 (shift parameter)' 및 함수의 비선형성을 유지하기 위한 '스케일링 파라미터 (scaling parameter)'에 기초하여 정의될 수 있다.
한편, 본 발명의 신호 분할 모델은, Complex-valued U-net, Complex-valued SegNet, Complex-valued VGG-16, Complex-valued ResNet일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 보다 다양한 CV-CNN 구조 기반의 모델일 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "신호 처리 모델"은 심장 신호, 특히 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 노이즈를 검출하고, 나아가 노이즈가 제거된 신호를 출력하도록 비지도학습된 (unsupervised) 모델일 수 있다.
여기서, "비지도학습"이란, 입력 값만 있는 훈련 데이터, 즉 출력 값에 대한 라벨링이 없는 데이터를 이용하여 입력들의 규칙성을 찾는 학습 방법을 의미할 수 있다.
이때, 신호 처리 모델은 노이즈를 생성하기 위한 GAN (Generative adversarial network) 등에 기반할 수 있으나, 신호 처리 모델은 복소수 특징이 반영된 데이터로부터 노이즈가 제거된 데이터를 출력하도록, Complex-valued U-net, Complex-valued SegNet, Complex-valued VGG-16, Complex-valued ResNet일 수도 있다.
이하에서는, 도 1, 도 2a 내지 2b를 참조하여, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스팩트로그램 데이터를 이용한 심장 신호 분할 시스템을 설명하기 위한 개략도이다.
먼저, 도 1을 참조하면, 심장 신호 분할 시스템 (1000) 은, 사용자의 심장 신호, 특히 스팩트로그램 데이터를 기초로 심장 질환과 관련된 정보를 제공하도록 구성된 시스템일 수 있다. 이때, 심장 신호 분할 시스템 (1000) 은, 스팩트로그램 데이터에 기초하여, 신호를 분할하도록 구성된 심장 신호 분할용 디바이스 (100), 사용자 디바이스 (200) 및 사용자의 심장 신호를 측정하도록 구성된 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 로 구성될 수 있다.
먼저, 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 는 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 로부터 제공된 사용자의 심장 신호를 스팩트로그램 데이터로 변환하고, 이를 기초로 심장 신호를 분할하기 위해 다양한 연산을 수행하는 범용 컴퓨터, 랩탑, 및/또는 데이터 서버 등을 포함할 수 있다.
사용자 디바이스 (200) 는 심장 신호 분할과 연관된 정보가 저장된 웹 페이지를 제공하는 웹 서버 (web server) 또는 모바일 웹 사이트를 제공하는 모바일 웹 서버 (mobile web server) 에 액세스하기 위한 디바이스일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
심장 신호 측정용 디바이스 (400) 는, 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 와 통신하는 통신 모듈이 구비된 전자 청진기일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
보다 구체적으로, 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 는 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 로부터 심장 신호를 수신하고, 수신된 심장 신호를 스팩트로그램 데이터로 전환한 후 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 구성될 수 있다.
심장 신호 분할용 디바이스 (100) 는 분할된 신호를 사용자 디바이스 (200) 로 제공할 수 있다.
이와 같이 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 로부터 제공되는 데이터는 사용자 디바이스 (200) 에 설치된 웹 브라우저를 통해 웹 페이지로 제공되거나, 어플리케이션, 또는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서 이러한 데이터는 클라이언트-서버 환경에서 플랫폼에 포함되는 형태로 제공될 수 있다.
다음으로, 사용자 디바이스 (200) 는 신호 분할 결과 제공을 요청하고 분석 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 전자 장치로서, 스마트폰, 태블릿 PC (Personal Computer), 노트북 및/또는 PC 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 디바이스 (200) 는 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 로부터 신호 분할 결과를 수신할 수 있다. 이때, 수신된 결과는 사용자 디바이스 (200) 의 표시부를 통해 표시될 수 있다. 여기서, 신호 분할 결과는, 제1 심음, 제2 심음, 제3 심음 및 제4 심음, 나아가 이완기 또는 수축기일 수 있고, 예측 값 (예를 들어, 분할 확률) 등을 포함할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 가 심전도 측정기일 경우, 신호 분할 결과는, 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 을 포함할 수 있다.
다음으로, 도 2a를 참조하여, 본 발명의 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 의 구성 요소에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스를 설명하기 위한 개략도이다.
도 2a를 참조하면, 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 는 저장부 (110), 통신부 (120) 및 프로세서 (130) 를 포함한다.
먼저, 저장부 (110) 는 신호 분할 결과를 제공을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (110) 는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
통신부 (120) 는 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 가 외부 장치와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부 (120) 는 유/무선 통신을 이용하여 사용자 디바이스 (200) 와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (120) 는 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 로부터 개체의 심장 신호를 수신하고 사용자 디바이스 (200) 로 분할 결과를 전달할 수 있다.
프로세서 (130) 는 저장부 (110) 및 통신부 (120) 와 동작 가능하게 연결되며, 개체에 대한 스팩트로그램 데이터를 분석하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
구체적으로, 프로세서 (130) 는 통신부 (120) 를 통해 심장 신호 측정용 디바이스 (400) 로부터 개체의 심장 신호를 수신하고, 수신된 심장 신호를 기반하여 스팩트로그램 데이터를 결정하고, 신호를 분할할 수 있다.
더욱이, 프로세서 (130) 는 스팩트로그램 데이터에 기초하여 신호를 분할하도록 구성된 복수의 신호 분할 모델에 기초할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 심장 신호를 분할하고, 임상적으로 유의미한 정보를 제공하는 특정 구간을 정확도로 분할하여 제공함에 따라, 심장 질환의 조기 진단 및 좋은 치료 예후에 기여할 수 있다.
한편, 도 2b를 함께 참조하면, 사용자 디바이스 (200) 는 통신부 (210), 표시부 (220), 저장부 (230) 및 프로세서 (240) 를 포함한다.
통신부 (210) 는 사용자 디바이스 (200) 가 외부 장치와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부 (210) 는 유/무선 통신을 이용하여 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 와 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (210) 는 심장 신호 분할용 디바이스 (100) 로부터 심장 신호 분할 결과를 수신할 수 있다.
표시부 (220) 는 심장 신호 분할 결과를 나타내기 위한 다양한 인터페이스 화면을 표시할 수 있다.
다양한 실시예에서 표시부 (220) 는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치 (touch), 제스처 (gesture), 근접, 드래그 (drag), 스와이프 (swipe) 또는 호버링 (hovering) 입력 등을 수신할 수 있다.
저장부 (230) 는 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (230) 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.
프로세서 (240) 는 통신부 (210), 표시부 (220) 및 저장부 (230) 와 동작 가능하게 연결되며, 정보를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
이하에서는 도 3 및 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 심장 신호 분할 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 기반하여 심장 신호 분할 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 심장 신호를 분할하는 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
먼저, 도 3을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 심장 신호 분할 방법에 따라 개체의 심장 신호가 수신된다 (S310). 그 다음, 신호 처리 모델에 의해 심장 신호에 대한 전처리가 수행되고 (S320). 최종적으로, 신호 분할 모델에 의해 심장 신호가 복수의 구간으로 분할된다 (S330).
예를 들어, 도 4를 함께 참조하면, 개체의 심장 신호가 수신되는 단계 (S310) 에서, 전술한 심장 신호 측정용 디바이스로부터 심장 신호 (412) 가 획득된다. 이때, 심장 신호 (412) 는 노이즈를 포함할 수 있다.
그 다음, 전처리가 수행되는 단계 (S320) 에서, 심장 신호 (412) 는 신호 처리 모델 (420) 에 입력된다. 그 결과, 노이즈 (422) 가 결정되고, 노이즈가 제거된 심장 신호 (424) 가 획득될 수 있다. 선택적으로, 노이즈가 제거되는 단계 (S320) 에서, 신호 처리 모델 (420) 에 의해 노이즈가 제거된 심장 신호 (424) 가 출력될 수 있다. 즉, 신호 처리 모델 (420) 은 노이즈를 검출하고, 노이즈가 제거된 신호를 출력하도록 비지도학습된 (unsupervised) 모델일 수 있다.
그 다음, 심장 신호가 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S330) 에서, 노이즈가 제거된 심장 신호 (424) 가 신호 분할 모델 (430) 에 입력된다. 그 다음, 노이즈가 제거된 심장 신호 (424) 는 제1 심음 (S1) 및 제2 심음 (S2), 나아가 기타 심음 (예를 들어, 이완기 및 수축기) 의 복수의 구간으로 분할되어 출력 (분할) 될 수 있다.
즉, 심장 신호가 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S330) 의 결과로 분할된 심장 신호 (432) 가 획득 가능할 수 있다.
한편, 본 발명의 특징에 따르면, 정확도 높은 심장 신호의 분할을 위해, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터가 심장 분할에 이용될 수 있다.
이하에서는 도 5 및 6a 및 6b를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 심장 신호 분할 방법에 대하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스에서 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리 철차를 예시적으로 도시한 것이다.
먼저, 도 5를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 심장 신호 분할 방법에 따라 개체의 심장 신호가 수신된다 (S410). 그 다음, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터가 획득되도록, 웨이블릿 변환이 수행되고 (S420), 선택적으로 전처리가 수행된 후 (S430), 신호 분할 모델에 의해 심장 신호 (스팩트로그램 데이터) 가 복수의 구간으로 분할된다 (S440).
본 발명의 특징에 따르면, 심장 신호가 수신되는 단계 (S410) 에서 심전도의 심장 신호가 수신되고, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 에서 심전도 신호에 대한 웨이블릿 변환이 수행될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 에서, 가버 필터 (Gabor filters) 를 이용한 가버 웨이블릿 변환이 수행될 수 있다.이때, 도 6a 및 도 6b를 함께 참조하면, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 의 결과로 스팩트로그램 데이터 (512) 가 획득될 수 있다. 이때, 가버 웨이블릿 변환과 같은 복소수 웨이블릿 (Complex wavelets) 변환에 의해 획득된 스팩트로그램 데이터 (512) 는, 실수부 (real part) 및 허수부 (imaginary part) 를 포함할 수 있다. 즉, 이러한 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터는, 심장 신호에 대한 위상 차를 반영할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 에서, 심장 신호에 대한 주요 주파수 영역이 결정되고, 주요 주파수 영역에 대응하는 주파수 영역 기초하여 웨이블릿 변환이 수행될 수도 있다.
즉, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 에서, 웨이블릿 변환은 S1, S2 나아가 수축기 및 이완기와 같은 임상적으로 유의미한 구간 집중적으로 수행될 수 있다.
선택적으로, 웨이블릿 변환이 수행되는 단계 (S420) 에서, 심전도 신호 기반의 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터의 웨이블릿 변환은 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 의 구간 집중적으로 수행될 수 있다.
선택적으로 전처리가 수행되는 단계 (S430) 에서, 신호 처리 모델에 의해 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리가 수행될 수 있다.
예를 들어, 다시 도 6a를 참조하면, 전처리가 수행되는 단계 (S430) 에서, 스팩트로그램 데이터 (512) 는 신호 처리 모델 (420) 에 입력된다. 그 결과, 노이즈 (522) 가 결정되고, 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터 (524) 가 획득될 수 있다. 이때, 신호 처리 모델 (420) 은 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터 (524) 를 출력하도록 더욱 구성될 수 있다.
한편, 신호 처리 모델 (420) 은, 실수부 및 허수부를 포함하는 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터 (512) 에 대한 노이즈를 제거하기 위해, CV (Complex-valued) 네트워크 구조를 갖는 모델일 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S440) 에서, 신호 분할 모델에 의해 심장 신호가 복수의 구간으로 분할될 수 있다.
이때, 신호 분할 모델은, CV CNN (Complex-valued Convolutional Neural Network) 구조를 가질 수 있다.
예를 들어, 도 6a를 참조하면, 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S440) 에서, 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터 (524) 가 신호 분할 모델 (430) 에 입력된다. 이때, 신호 분할 모델 (430) 은, 스팩트로그램 데이터의 실수부 및 허수부의 두 개의 입력 채널을 갖고, 이로부터 특징을 추출하도록 구성된 CV CNN 구조를 가질 수 있다. 즉, 입력된 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터 (524) 의 실수부 및 허수부 각각에 대한 특징 맵 (feature map) 이 결정될 수 있다. 그 다음, CReLU (complexed-valued ReU) 가 적용되어 다양한 연산이 이루어지고, 실수부 및 허수부 각각으로부터 추출된 특징 맵에 대한 머징이 수행되고, 실수 값에 대한 출력값이 0 (S1), 1 (수추기 또는 이완기), 또는 2 (S2) 로 출력될 수 있다. 즉, 심장 신호가 제1 심음 (S1) 및 제2 심음 (S2), 나아가 기타 심음 (예를 들어, 이완기 및 수축기) 의 복수의 구간으로 분할되어 출력될 수 있다.
즉, 심장 신호가 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S440) 의 결과로 분할된 심장 신호 (432) 가 획득 가능할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 복소수 특징이 반영된 데이터 및 이들 데이터의 특성에 따라 특성화된 구조를 갖는 모델 기반의 심장 신호 분할 방법에 의해 심장 신호에 대한 정확도 높은 분할이 가능할 수 있다.
이에, 의료진은 개체의 심장 질환과 연관된 신뢰도 높은 정보를 획득할 수 있어, 심장 질환 의심 개체에 대한 심장 질환의 정확한 조기 진단이 가능할 수 있다.
한편, 심장 신호가 복수의 구간으로 분할되는 단계 (S440) 에서 심장 신호는 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 의 복수의 구간으로 분할되어 출력될 수도 있다.
즉, 심장 신호의 분할 시스템은, 심전도 신호에 대한 제1 파형, 제2 파형, 제3 파형, 제4 파형 및 제5 파형의 분할에 적용될 수 있다.
이하에서는 도 7a 및 7b를 참조하여 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 신호 처리 모델의 구조 및 학습 방법을 설명한다.
도 7a는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다. 도 7b는 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 처리 모델의 학습 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
먼저 도 7a를 참조하면, 본 발명의 본 발명의 다양한 실시예에서 이용되는 신호 처리 모델은, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터의 전처리를 위한 복소수 U-Net (COMPLEX U-NET) 구조를 가질 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
보다 구체적으로, 도 7a의 U 자 형태의 신호 처리 모델은 입력된 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터 (이미지) 에 대한 전역적 특징을 추출하고, 이로부터 노이즈를 추출하고, 복소수 마스킹 (Complex masking) 하는 마스크 프로세싱 (Mask processing) 을 수행하는 구조를 갖는다. 이때, 마스킹된 노이즈는 입력된 스팩트로그램 데이터로부터 제거되어, 최종적으로 '노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터'가 출력될 수 있다.
한편, 도 7b를 함께 참조하면, 신호 처리 모델은 GAN (Generative adversarial network) 에 기반하여 비지도 학습이 수행될 수 있다.
특히, 신호 처리 모델은, 노이즈 검출 네트워크 (720) 및 판별자 (Discriminator) (740) 을 포함하고, 노이즈 검출 네트워크 (720) 및 판별자 (740) 가 경쟁을 통해 학습이 수행될 수 있다.
보다 구체적으로, 노이즈 검출 네트워크 (720) 에 노이즈가 포함된 학습용 스팩트로그램 데이터 (712) 가 입력되면, 노이즈 (722) 가 검출된다. 검출된 노이즈 (722) 가 학습용 스팩트로그램 데이터 (712) 에 제거되고, 그 결과 유사 스팩트로그램 데이터 (732) 가 생성된다. 이때, 노이즈가 제거된 유사 스팩트로그램 데이터 (732) 와 노이즈가 미리 제거된 표준 스팩트로그램 데이터 (714) 가 판별자 (740) 에 입력되면, 판별자 (740) 는 입력된 데이터에 대한 참 또는 거짓 (742) 을 판별하여 평가를 수행한다. 그 다음, 평가 결과에 기초하여 노이즈 검출 네트워크 (720) 및 판별자 (740) 가 업데이트된다. 예를 들어, 판별자 (740) 가 유사 스팩트로그램 데이터 (732) (거짓) 와 표준 스팩트로그램 데이터 (714) (참) 을 구별하기 어려울 때까지, 노이즈 검출 네트워크 (720) 에 대한 업데이트가 수행될 수 있다. 선택적으로, 학습 단계에서 유사 스팩트로그램 데이터 (732) 를 이용한 학습이 더욱 수행될 수도 있다.
그러나 신호 처리 모델의 학습 방법은 스팩트로그램 데이터를 이용한 방법에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 학습 단계에서 신호 처리 모델은, 심장 신호가 입력되면, 자체적으로 심장 신호를 스팩트로그램 데이터로 전환할 수도 있다. 그 다음, 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터에 대한 역변환 (Inverse transform) 을 통해 다시 신호를 출력할 수 있다. 판별자 (740) 는 해당 신호에 대해서 '노이즈 없음' 또는 '노이즈 있음'을 판별할 수 있다. 나아가, 분할 단계에서 역변환을 수행하기 전 스팩트로그램의 복소수 값의 사용이 가능할 수 있다.
즉, 이러한 비지도학습 절차에 따라 신호 처리 모델은 입력된 스팩트로그램 데이터로부터 노이즈를 검출하고 나아가 노이즈가 제거된 데이터를 생성하도록 학습될 수 있다.
다음으로, 도 8을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 신호 분할 모델의 특징 추출을 위한 구조를 설명한다.
도 8은 본 발명의 다양한 실시예에 적용되는 신호 분할 모델의 구조를 예시적으로 도시한 것이다.
도 8을 참조하면, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터의 복소수 값 처리된 이미지 (Complex-valued image) 가 준비되고, 입력 특징 맵 (Input feature map) 을 통해 실수부 및 허수부 각각이 두 개의 채널 (Channel Q, Channel I) 에 입력된다. 그 다음, 두 개의 커널 (Kernel q, Kernel i) 에서 컨볼루션이 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, 복소수 벡터 'h = x + yi (여기서, x 및 y는 실 벡터 (real vector))' 가 복소수 필터 행렬 (complex filter matrix) 'W = A + iB (여기서, A 및 B는 실 행렬 (real matrices))'에 의해 컨볼루션될 수 있다. 그 다음, 커플링 연산 (Coupling computation) 을 통해 출력 특징 맵 (Output feature map) 으로부터 실수부 및 허수부 각각에 대한 특징 맵 (feature map) 이 결정될 수 있다.
그 다음, CV-CNN 이후 동일한 층에서 복소수 값의 배치 정규화 (CBatchNorm; complexed Batch normalization), CReLU 등의 연산이 수행된다. 이때, CV-CNN, CBatchNorm 및 CReLU의 연산층이 복수로 존재할 수 있다.
최종적으로, 머징 층 (Merging layer) 에서 실수부 및 허수부 각각으로부터 추출된 특징 맵에 대한 머징이 수행되고, 출력층의 소프트맥스 층 (softmax layer) 을 통해 출력값이 0 (S1), 1 (수추기 또는 이완기), 또는 2 (S2) 로 출력될 수 있다.
즉, CV-CNN 구조의 신호 분할 모델을 통해, 심장 신호가 제1 심음 (S1) 및 제2 심음 (S2), 나아가 기타 심음 (예를 들어, 이완기 및 수축기) 의 복수의 구간으로 분할되어 출력 (분할) 될 수 있다.
그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 심전도 신호 기반의 복소수 특징이 반영된 스펙트로그램 데이터가 입력될 경우, CV-CNN 구조의 신호 분할 모델을 통해, 소프트맥스 층으로부터 제1 파형 (P), 제2 파형 (Q), 제3 파형 (R), 제4 파형 (S), 및 제5 파형 (T) 이 출력될 수도 있다.
평가: 심장 신호 분할용 디바이스의 분할 성능 평가
이하에서는, 도 9a, 9b, 도 10a 내지 10b를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스의 평가 결과를 설명한다.
도 9a 및 9b, 10a 내지 10c는 본 발명의 실시예에 따른 심장 신호 분할용 디바이스의 평가 결과를 도시한 것이다.
먼저 도 9a의 (a), (b) 및 (c)를 참조하면, 웨이블릿 변환 단계에서 복소수 특징이 반영되지 않은, 변환된 스팩트로그램과 함께 PCG 신호가 도시된다.
보다 구체적으로, 복소수 특징이 반영되지 않았을 때, S1 및 S2와 같은 주요 구간뿐만 아니라 노이즈 구간을 포함한 넓은 영역에서 스팩트로그램 변환이 수행된 것으로 나타난다.
한편, 도 9b의 (a), (b) 및 (c)를 참조하면, 웨이블릿 변환 단계에서 복소수 특징이 반영되어, 변환된 스팩트로그램과 함께 PCG 신호가 도시된다.
이때, 웨이블릿 변환 단계에서 복소수 특징을 고려하여 변환된 스팩트로그램은, S1 및 S2와 같은 주요 구간 집중적으로 웨이블릿 변환이 수행된 것으로 나타난다.
즉, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램은, 심장 신호에 대한 위상차를 반영할 수 있어 본 발명의 다양한 실시예에 따른 신호 분할 방법에 적용될 수 있다. 특히, 심장 신호 모델의 입력 데이터로서 적용될 수 있다.
다음으로, 도 10a 내지 10c를 참조하면, 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 신호 분할 모델의 평가 결과가 도시된다. 이때, 신호 분할 모델은, 입력된 스팩트로그램 데이터에 대하여 0 (S1), 1 (수축기 및 이완기), 또는 2 (S2) 의 심음을 분할하도록 학습된 모델일 수 있다. 그러나, 이의 출력 값은 이에 제한되는 것은 아니다.
보다 구체적으로 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 신호 분할 모델은, PCG 신호에 대하여 기 설정된 정답 (Ground truth) 과 매우 높은 유사도로 예측 값 (prediction) 을 결정한 것으로 나타난다.
즉, 이는 신호 분할 모델이 S1 및 S2 심음 그리고 이완기 및 수축기의 심음을 매우 높은 정확도로 분할한 것을 의미할 수 있다.
이상의 결과에 따라, 복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 데이터를 학습 데이터로 이용하여 신호를 분할하도록 학습된 신호 분할 모델이 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법에 적용될 수 있다.
이에, 본 발명은, 신뢰도 낮은 정보를 제공하는 종래의 청진음 기반 분석 방법의 한계를 극복할 수 있다.
즉, 본 발명은 임상적으로 유의미한 심장 신호를 분할하여 제공함에 따라 심장 질환의 조기 진단 및 좋은 치료 예후에 기여할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 심장 신호 분할용 디바이스
110, 230: 저장부
120, 210: 통신부
130, 240: 프로세서
200: 사용자 디바이스
220: 표시부
400: 심장 신호 측정용 디바이스
412: 심장 신호
420: 신호 처리 모델
422: 노이즈
424: 노이즈가 제거된 심장 신호
430: 신호 분할 모델
432: 분할된 심장 신호
512: 스팩트로그램 데이터
522: 노이즈
524: 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터
712: 학습용 스팩트로그램 데이터
714: 표준 스팩트로그램 데이터
720: 노이즈 검출 네트워크
722: 노이즈
732: 유사 스팩트로그램 데이터
740: 판별자
742: 참 또는 거짓
1000: 심장 신호 분할 시스템
110, 230: 저장부
120, 210: 통신부
130, 240: 프로세서
200: 사용자 디바이스
220: 표시부
400: 심장 신호 측정용 디바이스
412: 심장 신호
420: 신호 처리 모델
422: 노이즈
424: 노이즈가 제거된 심장 신호
430: 신호 분할 모델
432: 분할된 심장 신호
512: 스팩트로그램 데이터
522: 노이즈
524: 노이즈가 제거된 스팩트로그램 데이터
712: 학습용 스팩트로그램 데이터
714: 표준 스팩트로그램 데이터
720: 노이즈 검출 네트워크
722: 노이즈
732: 유사 스팩트로그램 데이터
740: 판별자
742: 참 또는 거짓
1000: 심장 신호 분할 시스템
Claims (22)
- 프로세서에 의해 구현되는 심장 신호 분할 방법으로서,
개체의 심장 신호를 수신하는 단계;
복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터를 획득하도록,
상기 심장 신호에 대하여 웨이블릿 (wavelets) 변환을 수행하는 단계, 및
상기 복소수 특징이 반영된 상기 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 학습된 신호 분할 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터를 복수의 구간으로 분할하는 단계를 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계 이후에,
심장 신호를 입력으로 하여 전처리 (preprocessing) 된 신호를 출력하도록 학습된 신호 처리 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리를 수행하는 단계를 더 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제2항에 있어서,
상기 신호 처리 모델은,
학습용 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 노이즈 (noise) 를 검출하고,
상기 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 상기 노이즈를 제거하도록 비지도학습 (unsupervised) 된 모델이고,
상기 전처리를 수행하는 단계는,
상기 신호 처리 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제2항에 있어서,
상기 신호 처리 모델은,
노이즈 검출 네트워크 및 판별자 (Discriminator) 를 포함하는, GAN (Generative adversarial network) 를 기반으로 비지도학습된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제4항에 있어서,
상기 신호 처리 모델은,
상기 노이즈 검출 네트워크를 이용하여 학습용 스팩트로그램 데이터로부터 노이즈를 검출하는 단계;
유사 스팩트로그램 데이터를 생성하도록, 상기 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 상기 노이즈를 제거하는 단계;
노이즈가 미리 제거된 표준 스팩트로그램 데이터를 수신하는 단계;
상기 판별자를 이용하여 상기 유사 스팩트로그램 데이터 및 상기 표준 스팩트로그램 데이터를 평가하는 단계, 및
평가 결과에 기초하여 상기 노이즈 검출 네트워크 및 상기 판별자를 업데이트하는 단계를 통해 학습된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계는,
가버 필터 (Gabor filters) 를 이용한 가버 웨이블릿 변환을 수행하는 단계를 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 스팩트로그램 데이터는,
상기 심장 신호에 대한 실수부 및 허수부를 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계는,
상기 심장 신호에 대한 주요 주파수 영역을 결정하는 단계, 및
상기 주요 주파수 영역에 대응하는 주파수 영역에 기초하여 웨이블릿 변환을 수행하는 단계를 포함하는, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
CV CNN (Complex-valued Convolutional Neural Network) 구조를 갖는, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
활성 함수 (Activation Function) 로서 CReLU (complexed-valued ReU) 가 적용된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
쉬프트 파라미터 (shift parameter) 및 스케일링 파라미터 (scaling parameter) 기반의
복소수 값의 배치 정규화 (Complex-valued Batch Normalization) 가 적용된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
심장 신호를 입력으로 하여 제1 신음 (S1) 및 제2 심음 (S2) 을 분할하도록 학습된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제12항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
심장 신호를 입력으로 하여, 제1 심음, 제2 심음, 수축기 (systole) 및 이완기 (Diastole) 를 분할하도록 학습된 모델인, 심장 신호 분할 방법. - 제1항에 있어서,
상기 심장 신호는, 심음도 (Phonocardiogram; PCG) 또는 심전도 (ECG; electrocardiogram 또는 EKG; Elektro kardiogramm) 인, 심장 신호 분할 방법. - 개체의 심장 신호를 수신하도록 구성된 통신부, 및
상기 통신부와 통신하도록 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
복소수 특징이 반영된 스팩트로그램 (spectrogram) 데이터를 획득하도록, 상기 심장 신호에 대하여 웨이블릿 (wavelets) 변환을 수행하고,
상기 복소수 특징이 반영된 상기 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 신호를 복수의 구간으로 분할하도록 학습된 신호 분할 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터를 복수의 구간으로 분할하도록 구성된, 심장 신호 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
심장 신호를 입력으로 하여 전처리 (preprocessing) 된 신호를 출력하도록 학습된 신호 처리 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터에 대한 전처리를 수행하도록 더 구성된, 심장 신호 분할용 디바이스. - 제16항에 있어서,
상기 신호 처리 모델은,
학습용 스팩트로그램 데이터를 입력으로 하여 노이즈 (noise) 를 검출하고,
상기 학습용 스팩트로그램 데이터에 대하여 상기 노이즈를 제거하도록 비지도학습 (unsupervised) 된 모델이고,
상기 프로세서는,
상기 신호 처리 모델을 이용하여, 상기 스팩트로그램 데이터에 대하여 노이즈를 제거하도록 더 구성된, 심장 신호의 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
가버 필터 (Gabor filters) 를 이용하여 가버 웨이블릿 변환을 수행하도록 구성된, 심장 신호의 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 심장 신호에 대한 주요 주파수 영역을 결정하고,
상기 주요 주파수 영역에 대응하는 주파수 영역에 기초하여 웨이블릿 변환을 수행하도록 더 구성된, 심장 신호의 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
CV CNN (Complex-valued Convolutional Neural Network) 구조를 갖는, 심장 신호의 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
활성 함수 (Activation Function) 로서 CReLU (complexed-valued ReU) 가 적용된 모델인, 심장 신호의 분할용 디바이스. - 제15항에 있어서,
상기 신호 분할 모델은,
복소수 값의 배치 정규화 (Complex-valued Batch Normalization) 가 적용된 모델인, 심장 신호의 분할용 디바이스.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210152606A KR20230067770A (ko) | 2021-11-08 | 2021-11-08 | 심장 신호 분할 방법 및 이를 이용한 심장 신호 분할용 디바이스 |
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