KR20240057212A - 정수압 차이를 이용한 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

정수압 차이를 이용한 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 커프리스(Cuffless) 혈압 추정 장치는, 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정하고, 상기 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정하고, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 혈류역학 상태 추정 회로; 그리고 상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하여, 상기 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정한다.

Description

정수압 차이를 이용한 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법 {CUFFLESS BLOOD PRESSURE ESTIMATING DEVICE USING HYDROSTATIC PRESSURE DIFFERENCE AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 정수압 차이를 이용한 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 적어도 두 개의 높이로부터 측정한 사용자 생체신호들에 기초하는 정수압 차이를 이용한 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.
스마트 디바이스가 발전함에 따라 헬스케어와 관련된 센싱 디바이스 시장이 커지고 있다. 이에 따라 혈압 및 혈당을 측정하는 다양한 혈압 추정 장치들이 개발되고 있다.
혈압 추정 장치들은 바늘을 혈관에 삽입하는 침습적(Invasive) 방법과 외부에서 측정하는 비침습적(Non-invasive) 방법으로 구분된다. 비침습적 방법은 커프 액츄에이터(Cuff Actuator)를 이용하는 커프 방식과 커프리스(Cuffless) 방식으로 구분된다. 커프리스 방식은 측정이 간편하나, 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 기존의 커프리스 방식의 혈압 추정 장치들은 커프 방식의 외부 혈압계와 연동하여 정기적으로 캘리브레이션(Calibration)을 수행해야 한다.
본 발명의 목적은 정수압 차이를 이용하여 캘리브레이션-프리 또는 최소 캘리브레이션의 커프리스 혈압 추정 장치 및 그의 동작 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 커프리스(Cuffless) 혈압 추정 장치는, 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정하고, 상기 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정하고, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 혈류역학 상태 추정 회로; 그리고 상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하여, 상기 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정한다.
본 발명의 실시 예에 따른 혈압을 추정하는 커프리스 혈압 추정 장치의 동작 방법은, 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정하는 단계, 상기 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정하는 단계, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 단계, 그리고 상기 혈류역학 상태로부터 상기 혈압을 추정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 손가락 혹은 손목에서 측정되는 사용자 생체신호의 측정 높이를 변화시키며 캘리브레이션-프리 또는 최소 캘리브레이션으로 혈압을 추정할 수 있다. 또한, 혈압을 추정함과 동시에 혈액 밀도, 혈관 탄성도 등 다른 혈류역학 정보를 추정할 수 있다.
도 1은 심장과의 거리에 따른 혈압의 변화를 예시적으로 보여준다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치를 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2의 혈류역학 상태 추정 회로를 예시적으로 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치의 동작을 예시적으로 보여준다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 혈류역학 상태 추정 회로의 기준값 결정 방법을 예시적으로 보여준다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치를 보여주는 블록도이다.
아래에서는, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
도 1은 심장과의 거리에 따른 혈압의 변화를 예시적으로 보여준다. 도 1을 참조하면, 심장의 수축기에 해당하는 혈압은 수축기 혈압, 심장의 이완기에 해당하는 혈압은 이완기 혈압, 그리고 최고 동맥압 및 최저 동맥압의 평균에 해당하는 혈압을 평균 동맥압이라 한다. 각각의 혈관에서 측정되는 혈압은 심장을 기준으로 떨어질 수 있다. 심장에서 손가락으로 갈수록 측정되는 혈압은 심장에서 나온 직후의 혈압보다 낮아지나, 동맥압 내에서는 큰 차이가 없을 것이라 가정한다.
팔뚝, 손목 및 손가락에서 혈압을 측정할 때 고려해야 할 요소는 혈압의 측정 높이와 심장 높이의 일치 여부일 수 있다. 혈압의 측정 높이와 심장 높이가 일치하지 않는 경우 정수압의 차이가 발생하고, 그 차이만큼 측정되는 혈압은 바이어스될 수 있다. 예를 들어, '손에서의 측정 혈압 = 손에서의 실제 혈압 - 정수압'일 수 있다. 이‹š, 정수압은 '중력가속도 * 혈액 밀도 * 혈압의 측정 높이와 심장 높이의 차이'일 수 있다.
커프리스(Cuffless) 및 캘리브레이션-프리(Calibration-free)(또는 최소 캘리브레이션) 혈압 추정을 할 경우, PPG(photoplethysmogram)신호, ECG(Electrocardiogram) 신호 또는 PTT(Pulse Transit Time) 값이 필요할 수 있다. 이때, PPG 신호는 광학센서를 통해 혈액의 볼륨 변화량을 측정한 신호이고, ECG 신호는 심장박동에 따른 전기적 신호를 측정한 신호이고, 그리고 PTT 값은 심장과 측정 부위 사이에서의 펄스 간 시간 지연일 수 있다. PTT 값은 PPG 신호 또는 ECG 신호로부터 계산되는 값일 수 있다.
PPG 신호는 혈액의 볼륨 변화량을 나타내므로, PPG 신호의 파형으로부터 혈관 모양의 변화를 추정할 수 있다. 따라서, PPG 신호의 파형은 혈압에 대한 정보를 내포하고 있을 수 있다.
PPG 신호(또는 PPG 신호의 파형) 및 PTT값은 혈류역학 파라미터로 표현될 수 있다. 혈류역학 파라미터는 혈압, 혈액 밀도, 혈관 탄성계수, 혈관벽 두께, 혈관 반경 및 혈관 길이 등을 포함할 수 있다. 이때, 혈압을 제외한 혈액 밀도, 혈관 탄성계수, 혈관벽 두께, 혈관 반경 및 혈관 길이 등을 추정하기 위해, 커프리스 혈압 추정 기술은 외부 커프형 혈압계를 이용하여 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치(1000)를 보여주는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 혈압 추정 장치(1000)는 프로세서들(1100), 혈류역학 상태 추정 회로(1200), 네트워크 인터페이스(1300) 및 메모리(1400)를 포함할 수 있다.
프로세서들(1100)은 혈압 추정 장치(1000)의 중앙 처리 장치로의 기능을 수행할 수 있다. 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 중앙 프로세싱 유닛(1110)(CPU), 응용 프로세서(1120)(AP) 등과 같은 적어도 하나의 범용 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서들(1100)은 또한 뉴럴 프로세싱 유닛(1130), 뉴로모픽 프로세서(1140), 그래픽 프로세싱 유닛(1150)(GPU) 등과 같은 적어도 하나의 특수 목적 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서들(1100)은 두 개 이상의 동일한 종류의 프로세서들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 다양한 기계 학습(Machine Learning) 또는 심층 학습(Deep Learning) 모듈들을 구현하도록 제조될 수 있다. 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 기계 학습을 수행하여 Regression 모델을 혈류역학 상태 공간 모델로 결정할 수 있다.
프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어할 수 있다. 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 기준값보다 큰 제1 높이값 및 기준값보다 작은 제2 높이값을 측정할 수 있다.
프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 혈압을 추정하기 위해 기준값을 결정할 수 있다. 기준값은 지면으로부터 사용자의 심장까지의 높이를 나타내는 값일 수 있다. 예를 들어, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 사용자의 심장 위치 정보에 기초하여 기준값을 결정할 수 있다. 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 제1 높이값 및 제2 높이값으로부터 기준값을 결정할 수 있다. 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 사용자의 손의 이동 경로로부터 기준값을 결정할 수 있다.
다른 예로서, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정할 수 있다. 이때, 사용자 생체신호들은 PPG 신호 또는 ECG 신호일 수 있다.
다른 예로서, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다.
혈류역학 상태 공간 모델은 아래의 수학식 1 내지 수학식 5에 기초하여 결정될 수 있다.
여기서, X(m)은 혈류역학 상태벡터를 나타내고(m은 센서의 높이 인덱스), Z(m)은 k x 1의 크기를 가지는 특징벡터를 나타내고(k는 자연수로서, 측정되는 특징벡터 크기), Pa는 혈압을 나타내고, ρ는 혈액 밀도를 나타내고, E는 혈관 탄성계수를 나타내고, T(m)은 혈관벽 두께를 나타내고, R(m)은 혈관 반경을 나타내고, L은 혈관 길이를 나타내고, H(m)은 기준값과 높이값들 사이의 차이값들을 나타내고(예를 들어, H1은 기준값과 제1 높이값의 차이인 제1 차이값이고, H2는 기준값과 제2 높이값의 차이인 제2 차이값을 나타낸다), PPG(m)은 사용자의 손의 위치에서 측정된 PPG 신호를 나타내고 PTT(m)은 사용자의 손의 위치에서 측정된 PTT 값을 나타내고, f( ), g1( ) 및 g2( )는 혈류역학 공식들에 기초하는 함수이다. 이때, 혈류역학 공식들 중 하나는 아래의 수학식 6일 수 있다.
예를 들어, g2(X(m))은 아래의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
예를 들어, M개의 위치에서 사용자 생체신호들을 측정하고, 각각의 사용자 생체신호들로부터 k개의 특징벡터를 추출할 경우, k x M개의 방정식을 얻을 수 있다. 따라서, k x M개 이하의 독립변수를 가지는 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 즉, 캘리브레이션-프리 또는 최소 캘리브레이션의 커프리스 혈압 추정을 할 수 있다. 독립변수의 개수는 혈류역학 상태 공간 모델의 정확도 또는 간략화 정도에 따라 증가하거나 감소할 수 있다. 측정되는 위치 개수가 많아지면 혈류역학 상태 추정의 정확도는 증가하지만, 추정 시간은 증가할 수 있다. 측정되는 위치 개수가 적어지면 혈류역학 상태 추정의 정확도는 감소하지만, 추정 시간은 감소할 수 있다.
프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 상기 상태 추정 알고리즘은 Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter 및 Particle Filter 중 하나일 수 있다.
다른 예로서, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 제어하여, 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정할 수 있다.
혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 적어도 두 개의 높이값들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 기준값보다 큰 제1 높이값 및 기준값보다 작은 제2 높이값을 측정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 사용자의 심장 위치 정보에 기초하여 기준값을 결정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 제1 높이값 및 제2 높이값으로부터 기준값을 결정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 사용자의 손의 이동 경로로부터 기준값을 결정할 수 있다.
혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세스들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정할 수 있다. 이때, 사용자 생체신호들은 PPG 신호, PTT 또는 ECG 신호일 수 있다.
혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다.
혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 상기 상태 추정 알고리즘은 Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter 및 Particle Filter 중 하나일 수 있다.
혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 프로세서들(1100) 중 적어도 하나의 제어 하에, 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정할 수 있다.
네트워크 인터페이스(1300)는 외부의 장치와 원격 통신을 제공할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1300)는 외부의 장치와 무선 또는 유선 통신을 할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1300)는 이더넷, 와이파이, LTE, 5G 모바일 이동 통신 등과 같은 다양한 통신 형태들 중 적어도 하나를 통해 외부의 장치와 통신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(1300)는 커프리스 혈압 추정 장치(1000)의 외부 장치와 통신할 수 있다.
네트워크 인터페이스(1300)는 커프리스 혈압 추정 장치(1000)에 의해 처리되기 위한 연산 데이터를 외부 장치로부터 수신할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1300)는 혈압 추정 장치(1000)에 의해 생성된 결과 데이터를 외부 장치로 출력할 수 있다.
메모리(1400)는 프로세서들(1100)에 의하여 처리되거나 처리될 예정인 데이터 및 프로세스 코드들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시 예들에 있어서, 메모리(1400)는 커프리스 혈압 추정 장치(1000)로 입력되기 위한 데이터 또는 프로세서들(1100)에 의해 심층 학습의 수행 과정에서 생성 또는 학습되는 데이터들을 저장할 수 있다.
메모리(1400)는 커프리스 혈압 추정 장치(1000)의 주기억 장치로 이용될 수 있다. 메모리(1400)는 DRAM (Dynamic RAM), SRAM (Static RAM), PRAM (Phase-change RAM), MRAM (Magnetic RAM), FeRAM (Ferroelectric RAM), RRAM (Resistive RAM) 등을 포함할 수 있다.
도 3은 도 2의 혈류역학 상태 추정 회로(1200)를 예시적으로 보여주는 블록도이다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 위치 측정기(1210), 생체신호 측정기(1220) 및 혈류역학 상태 추정기(1230)을 포함할 수 있다.
위치 측정기(1210)는 적어도 하나의 위치 감지 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 위치 측정기(1210)는 기압 센서(1211), 자이로 센서(1212), 가속도 센서(1213) 및 거리측정 센서(1214)를 포함할 수 있다. 거리측정 센서는(1214) 초음파 또는 레이저를 이용하여 거리를 측정할 수 있다.
위치 측정기(1210)는 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정할 수 있다. 예를 들어, 위치 측정기(1210)는 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 기준값보다 큰 제1 높이값 및 기준값보다 작은 제2 높이값을 측정할 수 있다. 위치 측정기(1210)는 사용자의 심장 위치 정보에 기초하여 기준값을 결정할 수 있다. 위치 측정기(1210)는 제1 높이값 및 제2 높이값으로부터 기준값을 결정할 수 있다. 위치 측정기(1210)는 사용자의 손의 이동 경로로부터 기준값을 결정할 수 있다.
위치 측정기(1210)는 센서들이 포함된 스마트 기기일 수 있다. 예를 들어, 위치 측정기(1210)는 스마트폰, 스마트워치 또는 스마트링일 수 있다.
생체신호 측정기(1212)는 사용자로부터 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정할 수 있다. 이때, 사용자 생체신호들은 각각 PPG 신호 또는 ECG 신호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
생체신호 측정기(1212)는 PPG 센서(1221) 및 ECG 센서(1222)를 포함할 수 있다. PPG 센서(1221)는 사용자의 한손으로부터 혈액 볼륨의 변화량을 측정하여 PPG 신호를 측정할 수 있다. 이때, PPG 센서는 LED 및 포토 디텍터를 포함할 수 있다. ECG 센서(1222)는 사용자의 양손으로부터 심장박동에 따른 전기적 신호를 측정하여 ECG 신호를 측정할 수 있다.
생체신호 측정기(1212)는 심장과 측정 부위 사이에서의 펄스로부터 PTT 값을 측정할 수 있다. 생체신호 측정기(1212)는 PPG 신호 및 ECG 신호로부터 PTT 값을 계산할 수 있다.
생체신호 측정기(1212)는 센서들이 포함된 스마트 기기일 수 있다. 예를 들어, 생체신호 측정기(1212)는 스마트폰, 스마트워치 또는 스마트링일 수 있다.
혈류역학 상태 추정기(1230)는 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정기(1230)는 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다.
혈류역학 상태 추정기(1230)는 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 상기 상태 추정 알고리즘은 Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter 및 Particle Filter 중 하나일 수 있다.
도 4는 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치(1000)의 동작을 예시적으로 보여준다. 도 1 내지 도 4를 참조하면, S100 단계에서, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정할 수 있다. 이때, 적어도 두 개의 높이값들은 기준값보다 큰 제1 높이값 및 기준값보다 작은 제2 높이값을 포함할 수 있다.
S200 단계에서, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정할 수 있다. 이때, 사용자 생체신호들은 각각 PPG 신호 또는 ECG 신호 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S300 단계에서, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 이때, 혈류역학 상태는 혈압, 혈액 밀도, 혈관 탄성계수, 혈관벽 두께, 혈관반경 및 혈관 길이를 포함할 수 있다.
S400 단계에서, 프로세서들(1100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하여, 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 혈류역학 상태 추정 회로(1200)의 기준값 결정 방법을 예시적으로 보여준다. 도 2, 도 3 및 도 5a를 참조하면, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 사용자가 손을 위로 뻗었을 때의 제1 높이값(h1) 및 사용자가 손을 아래로 뻗었을 때의 제2 높이값(h2)을 측정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200) 제1 높이값(h1) 및 제2 높이값(h2)의 중간 지점을 기준값(hr)으로 결정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 기준값(hr)으로부터 사용자의 심장 높이를 추정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 기준값(hr)과 제1 높이값(h1)의 차이 또는 기준값(hr)과 제2 높이값(h2)의 차이로부터 사용자의 팔 길이를 추정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 혈관 길이를 추정할 때에 사용자의 팔 길이를 이용할 수 있다.
도 2, 도 3 및 도 5b를 참조하면, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 사용자의 손의 이동 경로로부터 기준값(hr)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 사용자의 손의 이동 경로 중 지면과 수직 방향인 지점을 기준으로 기준값(hr)을 결정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 기준값(hr)으로부터 사용자의 심장 높이를 추정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 사용자의 손의 이동 경로의 곡률 반경으로부터 사용자의 팔 길이를 추정할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 회로(1200)는 혈관 길이를 추정할 때에 사용자의 팔 길이를 이용할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 커프리스 혈압 추정 장치(2000)를 보여주는 블록도이다. 도 2, 도 3 및 도 6을 참조하면, 커프리스 혈압 추정 장치(2000)는 혈류역학 상태 추정 모듈(3000), 프로세서들(2100), 위치 측정기(2200), 생체신호 측정기(2300), 네트워크 인터페이스(2400), 메모리(2500)를 포함할 수 있다.
프로세서들(2100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행할 수 있다. 혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행한 때에, 상기 프로세서들(2100) 중 적어도 하나는 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 예를 들어, 혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행한 때에, 상기 프로세서들(2100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 높이값들 및 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정할 수 있다.
혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행한 때에, 상기 프로세서들(2100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 혈류역학 상태를 추정할 수 있다. 상기 상태 추정 알고리즘은 Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter 및 Particle Filter 중 하나일 수 있다.
혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행한 때에, 상기 프로세서들(2100) 중 적어도 하나는 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정할 수 있다.
프로세서들(2100)이 혈류역학 상태 추정 모듈(3000)을 실행하는 것을 제외하면, 커프리스 혈압 추정 장치(2000)는 도 2의 커프리스 혈압 추정 장치(1000)와 동일한 구조를 갖고, 그리고 동일한 동작을 수행한다. 따라서, 중복되는 설명은 생략된다.
상술된 실시 예들에서, 제1, 제2, 제3 등의 용어들을 사용하여 본 발명의 기술적 사상에 따른 구성 요소들이 설명되었다. 그러나 제1, 제2, 제3 등과 같은 용어들은 구성 요소들을 서로 구별하기 위해 사용되며, 본 발명을 한정하지 않는다. 예를 들어, 제1, 제2, 제3 등과 같은 용어들은 순서 또는 임의의 형태의 수치적 의미를 내포하지 않는다.
위에서 설명한 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 예들이다. 본 발명에는 위에서 설명한 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경하거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들도 포함될 것이다. 또한, 본 발명에는 상술한 실시 예들을 이용하여 앞으로 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다.
1000, 2000: 커프리스 혈압 추정 장치

Claims (20)

  1. 적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정하고, 상기 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정하고, 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 혈류역학 상태 추정 회로; 그리고
    상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는, 상기 혈류역학 상태 추정 회로를 제어하여, 상기 혈류역학 상태로부터 혈압을 추정하는 커프리스(Cuffless) 혈압 추정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 높이값들은 기준값보다 큰 제1 높이값 및 상기 기준값보다 작은 제2 높이값을 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태 추정 회로는 사용자의 심장 위치 정보에 기초하여 상기 기준값을 결정하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태 추정 회로는:
    상기 적어도 하나의 위치 감지 센서를 포함하고, 상기 높이값들을 측정하는 위치 측정기;
    상기 사용자 생체신호들을 측정하는 생체신호 측정기; 그리고
    상기 혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 상기 혈류역학 상태를 추정하는 혈류역학 상태 추정기를 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 위치 감지 센서는 기압 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 및 거리측정 센서 중 적어도 하나를 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자 생체신호들은 각각 PPG(Photoplethysmogram) 신호를 포함하고,
    상기 생체신호 측정기는 PPG 센서를 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자 생체신호들은 각각 ECG(Electrocardiogram) 신호를 더 포함하고,
    상기 생체신호 측정기는 ECG 센서를 더 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 기준값과 상기 제1 높이값의 차이인 제1 차이값 및 상기 기준값과 상기 제2 높이값의 차이인 제2 차이값으로부터 상기 혈류역학 상태를 추정하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태는 상기 혈압, 혈관 밀도, 혈관 탄성계수, 혈관벽 두께, 혈관 반경 및 혈관 길이를 포함하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 사용자 생체신호들은 각각 PPG 신호를 포함하고,
    상기 혈류역학 상태 공간 모델은 아래의 수학식 1 내지 수학식 5에 기초하여 결정되는 커프리스 혈압 추정 장치.
    [수학식 1]

    [수학식 2]

    [수학식 3]

    [수학식 4]

    [수학식 5]

    (여기서, m은 높이 인덱스를 나타내고, X(m)은 혈류역학 상태벡터를 나타내고, Z(m)은 k x 1의 크기를 가지는 특징벡터를 나타내고, Pa는 혈압을 나타내고, ρ는 혈액 밀도를 나타내고, E는 혈관 탄성계수를 나타내고, T(m)은 혈관벽 두께를 나타내고, R(m)은 혈관 반경을 나타내고, L은 혈관 길이를 나타내고, H(m)은 기준값과 높이값들 사이의 차이값들을 나타내고, PPG(m)은 손의 위치에서 측정된 PPG 신호를 나타내고 PTT(m)은 상기 손의 위치에서 측정된 PTT 값을 나타내고, f( ) 및 g( )는 혈류역학 공식들에 기초하는 함수임)
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 상기 혈류역학 상태를 추정하는 커프리스 혈압 추정 장치.
  12. 혈압의 추정하는 커프리스 혈압 추정 장치의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 위치 감지 센서로부터 출력되는 위치 정보에 기초하여 적어도 두 개의 높이값들을 측정하는 단계;
    상기 높이값들에 각각 대응하는 사용자 생체신호들을 측정하는 단계;
    혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 단계; 그리고
    상기 혈류역학 상태로부터 상기 혈압을 추정하는 단계를 포함하는 동작 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 높이값들은 기준값보다 큰 제1 높이값 및 상기 기준값보다 작은 제2 높이값을 포함하는 동작 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 기준값은 사용자의 심장 위치 정보에 기초하여 결정되는 값인 동작 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태로부터 상기 혈압을 추정하는 단계는, 상기 기준값과 상기 제1 높이값의 차이인 제1 차이값 및 상기 기준값과 상기 제2 높이값의 차이인 제2 차이값으로부터 상기 혈류역학 상태를 추정하는 단계를 포함하는 동작 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 기준값과 상기 제1 높이값의 차이인 제1 차이값 및 상기 기준값과 상기 제2 높이값의 차이인 제2 차이값으로부터 상기 혈류역학 상태를 추정하는 단계는, 상기 제1 높이값 및 상기 제2 높이값으로부터 상기 기준값을 결정하는 단계를 포함하는 동작 방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 사용자 생체신호들은 각각 PPG 신호를 포함하는 동작 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 사용자 생체신호들은 각각 ECG 신호를 더 포함하는 동작 방법.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 혈류역학 상태는 상기 혈압, 혈관 밀도, 혈관 탄성계수, 혈관벽 두께,혈관 반경 및 혈관 길이를 포함하는 동작 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    혈류역학 상태 공간 모델에 기초하여 상기 높이값들 및 상기 사용자 생체신호들로부터 혈류역학 상태를 추정하는 단계는, 상기 혈류역학 상태 공간 모델 기반의 상태 추정 알고리즘에 기초하여 상기 혈류역학 상태를 추정하는 단계를 포함하는 동작 방법.
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