KR20230141018A - Apnea detection method based on non-constrained multiple ballistic sensor - Google Patents
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Abstract
무구속 다중 심탄도 센서 기반 무호흡 검출 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 생체정보 측정장치는, 다수의 압력 센서 모듈들 및 다수의 압력 센서 모듈들로부터 수집된 압력 신호들을 분석하는 프로세서를 포함하고, 다수의 압력 센서 모듈들은 제1 타입의 압력 센서와 제2 타입의 압력 센서를 각각 구비하고, 프로세서는 제1 타입의 압력 센서들에서 생성된 제1 압력 신호들을 분석하여 사용자의 존부와 자세를 추정하고, 제2 타입의 압력 센서들에서 생성된 제2 압력 신호들을 분석하여 사용자의 호흡정보를 생성한다. 이에 의해, 실시간으로 다중 측정 포인트별 압력 측정을 통한 압력 분포로 파악한 자세 측정을 기초로 최적의 생체정보(호흡/심박)를 정확하게 생성할 수 있게 된다.An apnea detection method based on non-constrained multiple cardiac ballistic sensors is provided. A biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention includes a plurality of pressure sensor modules and a processor that analyzes pressure signals collected from the plurality of pressure sensor modules, and the plurality of pressure sensor modules measure a first type of pressure. Each device is provided with a sensor and a second type of pressure sensor, and the processor analyzes the first pressure signals generated from the first type of pressure sensors to estimate the presence and posture of the user and generates the second type of pressure sensors. The user's breathing information is generated by analyzing the second pressure signals. As a result, it is possible to accurately generate optimal biometric information (respiration/heart rate) based on posture measurement determined by pressure distribution through pressure measurement at multiple measurement points in real time.
Description
본 발명은 생체정보 검출 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 수면중 무호흡 상태를 검출할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to biometric information detection technology, and more specifically, to a device and method that can detect a user's apnea state during sleep.
수면무호흡증은 수면 중 기도 폐쇄로 인해서 숨이 10초 이상 멎는 증상을 말한다. 1시간 동안 5번, 7시간 동안 30번 이상 지속이 될 경우 수면무호흡증으로 진단을 내릴 수 있다. 수면무호흡증은 호흡량이 감소해서 저산소증을 일으킬 경우 여러 합병증을 야기해서 생명에도 지장이 갈 수 있다.Sleep apnea is a condition in which a person stops breathing for more than 10 seconds due to airway obstruction during sleep. If it lasts more than 5 times in 1 hour or 30 times in 7 hours, it can be diagnosed as sleep apnea. Sleep apnea causes a variety of complications and can be life-threatening when respiratory volume decreases and hypoxia occurs.
무호흡 측정을 위한 다양한 장치들이 활용되고 있는데, 측정 대상자에 부착하여 사용한다는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 신체가 아닌 매트에 설치된 압력 센서를 이용하여 생체정보를 측정하기 위한 무구속 측정 기술이 등장하였다.Various devices are being used to measure apnea, but there is the inconvenience of having to attach them to the measurement subject. To solve this problem, unconstrained measurement technology has emerged to measure biometric information using a pressure sensor installed on a mat rather than the body.
하지만, 무구속 측정의 경우에는 호흡정보 측정이 부정확하다는 문제가 있다.However, in the case of unconstrained measurement, there is a problem that the respiratory information measurement is inaccurate.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 이종의 압력 센서들이 융합된 압력 센서 모듈을 다수의 측정 포인트에 배치하여, 측정 대상자의 호흡정보를 모니터링하여 수면중 무호홉을 검출하는 방법을 제공함에 있다The present invention was created to solve the above problems, and the purpose of the present invention is to monitor the respiratory information of the measurement subject by placing a pressure sensor module in which heterogeneous pressure sensors are fused at a plurality of measurement points while sleeping. To provide a method for detecting no-aspirating hops.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 측정장치는, 다수의 압력 센서 모듈들; 및 다수의 압력 센서 모듈들로부터 수집된 압력 신호들을 분석하는 프로세서;를 포함하고, 다수의 압력 센서 모듈들은, 제1 타입의 압력 센서와 제2 타입의 압력 센서를 각각 구비하고, 프로세서는, 제1 타입의 압력 센서들에서 생성된 제1 압력 신호들을 분석하여 사용자의 존부와 자세를 추정하고, 제2 타입의 압력 센서들에서 생성된 제2 압력 신호들을 분석하여 사용자의 호흡정보를 생성한다.A biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes a plurality of pressure sensor modules; and a processor that analyzes pressure signals collected from the plurality of pressure sensor modules, wherein the plurality of pressure sensor modules each include a first type of pressure sensor and a second type of pressure sensor, and the processor includes a first type of pressure sensor and a second type of pressure sensor. The user's presence and posture are estimated by analyzing the first pressure signals generated from the first type of pressure sensors, and the user's breathing information is generated by analyzing the second pressure signals generated from the second type of pressure sensors.
제1 타입의 압력 센서는, 압력 센서 모듈의 일 측에 위치하고, 제2 타입의 압력 센서는, 압력 센서 모듈의 타 측에 위치할 수 있다. 제2 타입의 압력 센서는, 다수가 나열되어 있을 수 있다.The first type of pressure sensor may be located on one side of the pressure sensor module, and the second type of pressure sensor may be located on the other side of the pressure sensor module. Pressure sensors of the second type may be listed in large numbers.
제1 타입의 압력 센서는, FSR(Force-Sensing Resistor) 센서이고, 제2 타입의 압력 센서는, 피에조(Piezo) 센서일 수 있다.The first type of pressure sensor may be a Force-Sensing Resistor (FSR) sensor, and the second type of pressure sensor may be a Piezo sensor.
프로세서는, 생성된 사용자의 호흡정보로부터 무호흡 구간을 검출할 수 있다.The processor can detect the apnea section from the generated user's breathing information.
프로세서는, 제1 압력 신호들의 평균이 임계치 보다 크면 사용자가 존재하는 것으로 추정하고, 제1 압력 신호들의 크기들을 기초로 사용자의 가슴 위치를 추정할 수 있다.If the average of the first pressure signals is greater than the threshold, the processor may estimate that the user exists and estimate the position of the user's chest based on the magnitudes of the first pressure signals.
프로세서는, 추정된 가슴 위치를 기초로 제2 압력 신호들에 각기 다른 가중치들을 부여하여, 사용자의 호흡정보를 생성할 수 있다.The processor may generate user's breathing information by assigning different weights to the second pressure signals based on the estimated chest position.
본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 측정방법은, 생체정보 측정장치가 다수의 압력 센서 모듈들로 매트 상의 서로 다른 위치에서 사용자에 의한 압력 신호들을 수집하는 단계; 생체정보 측정장치가 수집 단계에서 수집된 압력 신호들을 분석하는 단계;를 포함하고, 다수의 압력 센서 모듈들은, 제1 타입의 압력 센서와 제2 타입의 압력 센서를 각각 구비하고, 분석 단계는, 제1 타입의 압력 센서들에서 생성된 제1 압력 신호들을 분석하여 사용자의 존부와 자세를 추정하고, 제2 타입의 압력 센서들에서 생성된 제2 압력 신호들을 분석하여 사용자의 호흡정보를 생성한다.A method of measuring biometric information according to another embodiment of the present invention includes the steps of collecting pressure signals from a user at different locations on a mat using a biometric information measuring device using a plurality of pressure sensor modules; A step of the biometric information measuring device analyzing the pressure signals collected in the collection step, wherein the plurality of pressure sensor modules each include a first type of pressure sensor and a second type of pressure sensor, and the analysis step includes: The user's presence and posture are estimated by analyzing the first pressure signals generated from the first type of pressure sensors, and the user's breathing information is generated by analyzing the second pressure signals generated from the second type of pressure sensors. .
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 실시간으로 다중 측정 포인트별 압력 측정을 통한 압력 분포로 파악한 자세 측정을 기초로 최적의 생체정보(호흡/심박)를 정확하게 생성할 수 있게 된다.As described above, according to the embodiments of the present invention, it is possible to accurately generate optimal biometric information (respiration/heart rate) based on posture measurement determined by pressure distribution through pressure measurement at multiple measurement points in real time.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, FSR 센서와 피에조 센서가 적정하게 배치된 압력 센서 모듈로 측정 대상자의 자세정보와 생체정보의 적정한 파악이 가능하며, 높은 확장성을 제공할 수 있게 된다.In addition, according to embodiments of the present invention, a pressure sensor module in which an FSR sensor and a piezo sensor are appropriately arranged can appropriately determine the posture information and biometric information of a measurement subject, and can provide high scalability.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 측정장치의 블럭도,
도 2는, 도 1에 도시된 압력 센서 모듈 셋의 설치도,
도 3은 압력 센서 모듈의 상세 구조도,
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 수면중 무호흡 검출 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 5는 디지털 필터링된 압력신호들을 나타낸 그래프,
도 6은 FFT된 압력신호들을 나타낸 그래프,
도 7은 모니터링되는 호흡상태를 예시한 그래프이다.1 is a block diagram of a biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is an installation diagram of the pressure sensor module set shown in Figure 1;
3 is a detailed structural diagram of the pressure sensor module;
4 is a flowchart provided to explain a method for detecting apnea during sleep according to another embodiment of the present invention;
5 is a graph showing digitally filtered pressure signals;
Figure 6 is a graph showing FFT pressure signals,
Figure 7 is a graph illustrating monitored respiratory conditions.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
본 발명의 실시예에서는 측정 대상자의 수면중에 생체정보(호흡/심박)를 지속적으로 모니터링하여, 수면중 무호흡을 검출하는 생체정보 측정장치 및 방법을 제시한다.An embodiment of the present invention presents a biometric information measurement device and method for detecting apnea during sleep by continuously monitoring biometric information (respiration/heart rate) of a measurement subject while he or she is sleeping.
본 발명의 실시예에서는, 모듈러 타입의 압력 센서를 활용하여 다중 포인트들에서 압력 변화와 분포 변화를 감지하여, 측정 대상자의 움직임을 지속적으로 감지하고, 감지 결과를 기반으로 생체정보를 생성한다.In an embodiment of the present invention, a modular type pressure sensor is used to detect pressure changes and distribution changes at multiple points, continuously detect the movement of the measurement subject, and generate biometric information based on the detection results.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 측정장치의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 생체정보 측정장치는, 도 1에 도시된 바와 같이, 압력 센서 모듈 셋(110), 아날로그 신호 처리부(120), 디지털 신호 처리부(130) 및 통신부(140)를 포함하여 구성된다.1 is a block diagram of a biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention includes a pressure sensor module set 110, an analog signal processing unit 120, a digital signal processing unit 130, and a communication unit 140. It is composed.
압력 센서 모듈 셋(110)은 측정 대상자의 존부(存否)를 감지하고, 자세를 추정하며 생체정보를 생성하기 위한 압력 신호들을 생성한다. 측정 대상자의 존부란 측정 대상자가 침대의 매트에 누워 있는지 여부를 말한다.The pressure sensor module set 110 detects the presence or absence of the measurement subject, estimates the posture, and generates pressure signals to generate biometric information. The presence or absence of the measurement subject refers to whether the measurement subject is lying on the bed mat.
압력 센서 모듈 셋(110)은 다수 개의 압력 센서 모듈들로 구성된다. 도 2는 압력 센서 모듈 셋(110)의 설치도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 압력 센서 모듈들(115)은 측정 대상자가 누워 있는 침대의 매트에 다수 개가 설치된다. 도 2에서 압력 센서 모듈(115)의 개수는 6개인데 이는 예시적인 것에 불과하며, 다른 개수로 구현할 수 있다.The pressure sensor module set 110 is composed of multiple pressure sensor modules. Figure 2 is an installation diagram of the pressure sensor module set 110. As shown in Figure 2, a plurality of pressure sensor modules 115 are installed on the mat of the bed on which the measurement subject lies. In FIG. 2, the number of pressure sensor modules 115 is 6, but this is only an example and can be implemented with a different number.
도 3은 압력 센서 모듈(115)의 상세 구조도이다. 압력 센서 모듈(115)은 도 3에 도시된 바와 같이 일측에 위치하고 있는 FSR(Force-Sensing Resistor) 센서(115-1)와 타측에 위치하고 있는 피에조(Piezo) 센서(115-2)를 포함하여 구성된다.Figure 3 is a detailed structural diagram of the pressure sensor module 115. As shown in FIG. 3, the pressure sensor module 115 includes a Force-Sensing Resistor (FSR) sensor 115-1 located on one side and a Piezo sensor 115-2 located on the other side. do.
FSR 센서(115-1)에서는 절대압 신호를 생성하는데, 이 신호는 측정 대상자의 존부와 자세를 추정하는데 이용된다.The FSR sensor 115-1 generates an absolute pressure signal, which is used to estimate the presence and posture of the measurement subject.
피에조 센서(115-2)에서는 차압 신호를 생성하는데, 여기에는 심박에 의해 전달되는 맥파의 진동과 호흡에 의해 전달되는 기저선의 진동이 나타나 있어, 측정 대상자의 생체정보를 생성하는데 이용된다.The piezo sensor 115-2 generates a differential pressure signal, which shows the vibration of the pulse wave transmitted by the heartbeat and the baseline vibration transmitted by breathing, and is used to generate biometric information of the measurement subject.
다시 도 1을 참조하여 설명한다.Description will be made again with reference to FIG. 1 .
아날로그 신호 처리부(120)는 압력 센서 모듈 셋(110)을 구성하는 다수의 압력 센서 모듈들(115)에서 생성된 압력 신호들에 대해 필요한 아날로그 신호 처리를 수행한다. 그리고, 아날로그 신호 처리부(120)는 신호 처리된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다.The analog signal processing unit 120 performs necessary analog signal processing on pressure signals generated by the plurality of pressure sensor modules 115 constituting the pressure sensor module set 110. Then, the analog signal processing unit 120 converts the processed analog signal into a digital signal.
디지털 신호 처리부(130)는 아날로그 신호 처리부(120)에서 출력되는 압력 신호들에 대해 필요한 디지털 신호 처리를 수행한다. 그리고, 디지털 신호 처리부(130)는 신호 처리된 압력 신호들을 분석하여, 측정 대상자의 존부와 자세를 추정하고 생체정보를 파악한다.The digital signal processor 130 performs necessary digital signal processing on the pressure signals output from the analog signal processor 120. Then, the digital signal processor 130 analyzes the processed pressure signals to estimate the presence and posture of the measurement subject and determines biometric information.
통신부(140)는 디지털 신호 처리부(130)에서 파악된 생체정보를 보호자, 의료진 등의 PC 애플리케이션이나 모바일 애플리케이션으로 전달하기 위한 통신수단이다.The communication unit 140 is a communication means for transmitting biometric information identified in the digital signal processing unit 130 to a PC application or mobile application such as a guardian or medical staff.
본 발명의 실시예에 따른 생체정보 측정장치가 측정 대상자의 수면중 무호흡을 검출하는 과정에 대해, 이하에서 도 4를 참조하여 상세히 설명한다. 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 수면중 무호흡 검출 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.The process by which the biometric information measuring device according to an embodiment of the present invention detects apnea during sleep of a measurement subject will be described in detail below with reference to FIG. 4. Figure 4 is a flowchart provided to explain a method for detecting apnea during sleep according to another embodiment of the present invention.
수면중 무호흡을 검출하기 위해, 도 4에 도시된 바와 같이, 생체정보 측정장치(100)의 압력 센서 모듈 셋(110)을 구성하는 다수의 압력 센서 모듈들(115)에 구비된 FSR 센서들(115-1)이 절대압 신호들을 생성하고 피에조 센서들(115-2)이 차압 신호들을 생성한다(S210).In order to detect apnea during sleep, as shown in FIG. 4, FSR sensors ( 115-1) generates absolute pressure signals and piezo sensors 115-2 generate differential pressure signals (S210).
다음, 아날로그 신호 처리부(120)는 S210단계에서 수집된 압력(절대압/차압) 신호들을 증폭하고(S220), 아날로그 필터링 수행(Band-pass Filtering)한 후에(S230), 디지털 신호로 변환한다(S240).Next, the analog signal processing unit 120 amplifies the pressure (absolute pressure/differential pressure) signals collected in step S210 (S220), performs analog filtering (band-pass filtering) (S230), and converts them into digital signals (S240). ).
그러면, 디지털 신호 처리부(130)는 S240단계에서 디지털 신호로 변환된 압력 신호들에 대해 디지털 필터링을 수행한다(S250). S250단계에서의 디지털 필터링에는, 특정 밴드만을 통과시키기 위한 밴드 패스 필터링과 압력 신호들의 Moving Average를 구하기 위한 디지털 필터링을 포함한다. 도 5에는 S250단계에서 디지털 필터링된 압력 신호들을 나타내었다.Then, the digital signal processor 130 performs digital filtering on the pressure signals converted into digital signals in step S240 (S250). Digital filtering in step S250 includes band-pass filtering to pass only specific bands and digital filtering to obtain the moving average of pressure signals. Figure 5 shows pressure signals digitally filtered in step S250.
이후, 디지털 신호 처리부(130)는 S250단계에서 필터링된 압력 신호들을 FFT(Fast Fourier Transform : 고속 푸리에 변환)하여 주파수 영역으로 변환한다(S260). 도 6에는 FFT된 압력 신호들을 나타내었다.Thereafter, the digital signal processor 130 converts the pressure signals filtered in step S250 into the frequency domain by using Fast Fourier Transform (FFT) (S260). Figure 6 shows FFTed pressure signals.
다음 노이즈(모션 아티팩트)를 제거하여 심박 신호와 호흡 신호를 생성한다(S270). S270단계에서 심박 신호와 호흡 신호 생성을 위해, 디지털 신호 처리부(130)는 먼저 압력 신호들 중 절대압 신호들을 분석하여 측정 대상자가 침대의 매트에 누웠는지 판별한다.Next, noise (motion artifacts) is removed to generate heart rate signals and respiration signals (S270). To generate a heart rate signal and a respiration signal in step S270, the digital signal processor 130 first analyzes absolute pressure signals among the pressure signals to determine whether the measurement subject is lying on the bed mat.
구체적으로, 절대압 신호들의 평균, 즉 압력 센서 모듈 셋(110)을 구성하는 다수의 압력 센서 모듈들(115)에 구비된 FSR 센서들(115-1)에서 생성된 절대압 신호들의 평균이 임계치를 넘은 경우에는, 측정 대상자가 침대의 매트에 누운 것으로 판별한다.Specifically, the average of the absolute pressure signals, that is, the average of the absolute pressure signals generated from the FSR sensors 115-1 provided in the plurality of pressure sensor modules 115 constituting the pressure sensor module set 110 exceeds the threshold. In this case, it is determined that the measurement subject is lying on the bed mat.
심박 신호와 호흡 신호는 압력 센서 모듈 셋(110)을 구성하는 다수의 압력 센서 모듈들(115)에 구비된 피에조 센서들(115-2)에 의해 생성된 절대압 신호들을 기초로 생성한다.The heart rate signal and the respiration signal are generated based on absolute pressure signals generated by the piezo sensors 115-2 provided in the plurality of pressure sensor modules 115 constituting the pressure sensor module set 110.
이를 위해, 먼저 측정 대상자의 가슴 위치를 추정한다. 가슴 위치는 FSR 센서들(115-1)에서 생성된 절대압 신호들을 기초로 추정하는데, 절대압 신호가 큰 FSR 센서(115-1)의 위치에 높은 가중치를 부여하고, 절대압 신호가 작은 FSR 센서(115-1)의 위치에 낮은 가중치를 부여한다. 구체적으로는 다음의 수식으로 산출한다.To do this, first estimate the chest position of the person being measured. The chest position is estimated based on the absolute pressure signals generated from the FSR sensors 115-1, with a high weight given to the position of the FSR sensor 115-1 with a large absolute pressure signal, and the FSR sensor 115 with a small absolute pressure signal. Low weight is given to the position of -1). Specifically, it is calculated using the following formula.
가슴 위치(x,y) = w11*(x1,y1) + w12*(x2,y2) + w13*(x3,y3) + w14*(x4,y4) + w15*(x5,y5) + w16*(x6,y6)Chest position (x,y) = w 11 *(x 1 ,y 1 ) + w 12 *(x 2 ,y 2 ) + w 13 *(x 3 ,y 3 ) + w 14 *(x 4 ,y 4 ) + w 15 *(x 5 ,y 5 ) + w 16 *(x 6 ,y 6 )
여기서, w11, w12, ..., w16은 6개의 FSR 센서(115-1)에 대한 가중치로 가중치 크기는 측정된 절대압 신호에 비례한다. (x1,y1), (x2,y2), ..., (x6,y6)은 6개의 FSR 센서(115-1)의 위치이다.Here, w 11 , w 12 , ..., w 16 are weights for the six FSR sensors 115-1, and the weight size is proportional to the measured absolute pressure signal. (x 1 ,y 1 ), (x 2 ,y 2 ), ..., (x 6 ,y 6 ) are the positions of the six FSR sensors 115-1.
다음 추정된 가슴 위치에서의 심박 신호와 호흡 신호를 생성하기 위해, 가슴 위치와 가까운 곳에 위치한 피에조 센서(115-2)에 의해 생성된 차압 신호에는 높은 가중치를 부여하고, 가슴 위치와 먼 곳에 위치한 피에조 센서(115-2)에 의해 생성된 차압 신호에는 낮은 가중치를 부여한다.In order to generate the heart rate signal and respiration signal at the estimated chest position, high weight is given to the differential pressure signal generated by the piezo sensor 115-2 located close to the chest position, and the piezo sensor located far from the chest position is given high weight. Low weight is given to the differential pressure signal generated by the sensor 115-2.
통합된 차압 신호 = w21*p1 + w22*p2 + w23*p3 + w24*p4 + w25*p5 + w26*p6 Integrated differential pressure signal = w 21 *p 1 + w 22 *p 2 + w 23 *p 3 + w 24 *p 4 + w 25 *p 5 + w 26 *p 6
여기서, w21, w22, ..., w26은 6개의 피에조 센서(115-2)에 대한 가중치로 가중치 크기는 추정된 가슴 위치와 피에조 센서(115-2) 간의 거리에 반비례 한다. p1, p2, ..., p6은 6개의 피에조 센서(115-2)에 의해 생성된 차압 신호의 크기이다.Here, w 21 , w 22 , ..., w 26 are weights for the six piezo sensors 115-2, and the weight size is inversely proportional to the distance between the estimated chest position and the piezo sensors 115-2. p 1 , p 2 , ..., p 6 are the sizes of differential pressure signals generated by six piezo sensors 115-2.
이후 통합된 차압 신호에서 심박 신호 대역을 추출하여 심박 신호를 생성하고, 통합된 차압 신호에서 호흡 신호 대역을 추출하여 호흡 신호를 생성한다.Afterwards, the heart rate signal band is extracted from the integrated differential pressure signal to generate a heart rate signal, and the respiration signal band is extracted from the integrated differential pressure signal to generate a respiration signal.
이후 S270단계에서 생성된 호흡 신호를 기초로 호흡상태를 모니터링하여, 수면중 무호흡 상태를 검출한다(S280). 도 7에는 S280단계에서 모니터링되는 호흡상태를 예시하였다.Afterwards, the breathing state is monitored based on the breathing signal generated in step S270, and apnea during sleep is detected (S280). Figure 7 illustrates the respiratory status monitored in step S280.
지금까지, 무구속 다중 심탄도 센서 기반 무호흡 검출 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.So far, the apnea detection method based on a non-constrained multiple cardiac ballistic sensor has been described in detail with preferred embodiments.
위 실시예에서는 FSR 센서와 피에조 센서를 통해 생체 신호(호흡/심박)를 무구속/무자각 방식으로 분석하여 무호흡 측정이 가능하도록 하였으며, 각 센서들을 모듈 형태로 구현하여 센서의 개수를 늘려가면서 다채널 센싱 방식의 도입이 가능하도록 하였다.In the above embodiment, apnea measurement was made possible by analyzing biological signals (respiration/heart rate) in a non-constrained/unaware manner through the FSR sensor and piezo sensor, and each sensor was implemented in a module form to increase the number of sensors. It made it possible to introduce a channel sensing method.
또한 본 발명의 실시예에 따른 생체 신호 측정장치는 제품의 크기나 형태에 따라 변형을 가하면서도 지속적인 생체 신호(호흡/심박) 측정이 가능하다.In addition, the biosignal measuring device according to an embodiment of the present invention is capable of continuously measuring biosignals (respiration/heart rate) while changing depending on the size or shape of the product.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.Meanwhile, of course, the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program that performs the functions of the device and method according to this embodiment. Additionally, the technical ideas according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer-readable code recorded on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and store data. For example, of course, computer-readable recording media can be ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, etc. Additionally, computer-readable codes or programs stored on a computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.
110 : 압력 센서 모듈 셋
115 : 압력 센서 모듈
115-1 : FSR 센서
115-2 : 피에조 센서
120 : 아날로그 신호 처리부
130 : 디지털 신호 처리부
140 : 통신부110: Pressure sensor module set
115: Pressure sensor module
115-1: FSR sensor
115-2: Piezo sensor
120: analog signal processing unit
130: digital signal processing unit
140: Department of Communications
Claims (8)
다수의 압력 센서 모듈들로부터 수집된 압력 신호들을 분석하는 프로세서;를 포함하고,
다수의 압력 센서 모듈들은,
제1 타입의 압력 센서와 제2 타입의 압력 센서를 각각 구비하고,
프로세서는,
제1 타입의 압력 센서들에서 생성된 제1 압력 신호들을 분석하여 사용자의 존부와 자세를 추정하고, 제2 타입의 압력 센서들에서 생성된 제2 압력 신호들을 분석하여 사용자의 호흡정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
Multiple pressure sensor modules; and
Includes a processor that analyzes pressure signals collected from a plurality of pressure sensor modules,
Multiple pressure sensor modules,
Equipped with a first type of pressure sensor and a second type of pressure sensor, respectively,
The processor is,
Analyzing the first pressure signals generated from the first type of pressure sensors to estimate the user's presence and posture, and analyzing the second pressure signals generated from the second type of pressure sensors to generate the user's breathing information A biometric information measuring device characterized by:
제1 타입의 압력 센서는,
압력 센서 모듈의 일 측에 위치하고,
제2 타입의 압력 센서는,
압력 센서 모듈의 타 측에 위치하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 1,
The first type of pressure sensor is:
Located on one side of the pressure sensor module,
The second type of pressure sensor is,
A biometric information measuring device characterized in that it is located on the other side of the pressure sensor module.
제2 타입의 압력 센서는,
다수가 나열되어 있는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 2,
The second type of pressure sensor is,
A biometric information measuring device characterized by a plurality of listed items.
제1 타입의 압력 센서는,
FSR(Force-Sensing Resistor) 센서이고,
제2 타입의 압력 센서는,
피에조(Piezo) 센서인 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 3,
The first type of pressure sensor is:
It is a Force-Sensing Resistor (FSR) sensor,
The second type of pressure sensor is,
A biometric information measuring device characterized by a Piezo sensor.
프로세서는,
생성된 사용자의 호흡정보로부터 무호흡 구간을 검출하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 1,
The processor is
A biometric information measuring device characterized by detecting an apnea section from the generated user's breathing information.
프로세서는,
제1 압력 신호들의 평균이 임계치 보다 크면 사용자가 존재하는 것으로 추정하고,
제1 압력 신호들의 크기들을 기초로 사용자의 가슴 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 1,
The processor is
If the average of the first pressure signals is greater than the threshold, it is assumed that the user exists,
A biometric information measuring device characterized in that it estimates the position of the user's chest based on the sizes of first pressure signals.
프로세서는,
추정된 가슴 위치를 기초로 제2 압력 신호들에 각기 다른 가중치들을 부여하여, 사용자의 호흡정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정장치.
In claim 6,
The processor is
A biometric information measuring device that generates user's breathing information by assigning different weights to the second pressure signals based on the estimated chest position.
생체정보 측정장치가, 수집 단계에서 수집된 압력 신호들을 분석하는 단계;를 포함하고,
다수의 압력 센서 모듈들은,
제1 타입의 압력 센서와 제2 타입의 압력 센서를 각각 구비하고,
분석 단계는,
제1 타입의 압력 센서들에서 생성된 제1 압력 신호들을 분석하여 사용자의 존부와 자세를 추정하고, 제2 타입의 압력 센서들에서 생성된 제2 압력 신호들을 분석하여 사용자의 호흡정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 생체정보 측정방법.
A biometric information measuring device collecting pressure signals generated by the user at different locations on the mat using a plurality of pressure sensor modules;
The biometric information measuring device includes a step of analyzing pressure signals collected in the collection step,
Multiple pressure sensor modules,
Equipped with a first type of pressure sensor and a second type of pressure sensor, respectively,
The analysis step is,
Analyzing the first pressure signals generated from the first type of pressure sensors to estimate the user's presence and posture, and analyzing the second pressure signals generated from the second type of pressure sensors to generate the user's breathing information A biometric information measurement method characterized by:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220040054A KR20230141018A (en) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | Apnea detection method based on non-constrained multiple ballistic sensor |
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|---|---|---|---|
| KR1020220040054A KR20230141018A (en) | 2022-03-31 | 2022-03-31 | Apnea detection method based on non-constrained multiple ballistic sensor |
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2022
- 2022-03-31 KR KR1020220040054A patent/KR20230141018A/en not_active Application Discontinuation
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