KR20240065856A - 적외선 카메라를 이용하여 수면무호흡을 진단하기 위한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

적외선 카메라를 이용하여 수면무호흡을 진단하기 위한 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

실시예에 의한 적외선 카메라를 이용하여 수면무호흡을 진단하기 위한 시스템 및 그 방법이 개시된다. 상기 수면무호흡 진단 시스템은 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하는 적외선 카메라; 및 상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하고, 상기 검출된 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 호흡 주기와 무호흡 기간을 추출하고, 상기 추출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 상기 대상자의 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 대상자 단말을 포함할 수 있다.

Description

적외선 카메라를 이용하여 수면무호흡을 진단하기 위한 시스템 및 그 방법 {SYSTEM FOR DIAGNOSING SLEEP APNEA USING IR CAMERA AND METHOD THE SAME}
본 발명은 적외선 카메라를 이용하여 수면무호흡을 진단하기 위한 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
심장질환이나 뇌졸증의 원인이 되기도 하는 수면무호흡 환자가 세계적으로 증가하는 추세에 있는 반면, 독신으로 사는 경우 정작 본인은 그 사실을 모르는 경우가 많고 비독신의 경우는 가족에 의해 발견되기도 한다.
이러한 수면무호흡을 조기에 숙지하고 정확히 진단하기 위해서는 수면다원검사가 가장 확실한 방법이지만, 병원에서 하룻밤을 보내면서 많은 센서를 부착하고 기사가 모니터링해야 하기 때문에 번거롭고 많은 비용이 들 뿐 아니라, 여러 가지 부착된 센서들이 예민한 환자에게 불면을 유발하기 때문에 정확한 진단을 어렵게 만든다.
따라서 편안하고 저렴하게 수면무호흡을 진단하기 위한 기술의 연구 개발이 필요한 실정이다.
대한민국 등록특허공보 제10-2444598호(2022.09.14.) 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0059633호(2017.05.31.) 대한민국 공개특허공보 제10-2019-0025792호(2019.03.12.)
본 발명이 이루고자 하는 목적은, 적외선 카메라를 이용하여 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하고, 획득된 얼굴 영상 내 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하여 검출된 결과로 호흡 상태를 판단하도록 함으로써, 댁내에서 편안하고 저렴하게 수면무호흡 상태를 진단하기 위한 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템은 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하는 적외선 카메라; 및 상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하고, 상기 검출된 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 호흡 주기와 무호흡 기간을 추출하고, 상기 추출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 상기 대상자의 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 대상자 단말을 포함할 수 있다.
상기 대상자 단말은 모바일 어플리케이션을 활성화하고 상기 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 상기 적외선 카메라로부터 얼굴 영상을 수집하고, 상기 수집한 얼굴 영상의 미리 정해진 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 검출할 수 있다.
상기 관심 영역은 주름이 있는 마스크의 상단부로 설정되고, 상기 관심 영역은 주름이 없는 마스크의 중앙부로 설정될 수 있다.
상기 대상자 단말은 상기 수집한 얼굴 영상의 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출하고, 상기 검출된 날숨과 들숨을 이용하여 상기 호흡 주기와 상기 무호흡 기간을 추출할 수 있다.
상기 무호흡 기간은 미리 정해진 제1 임계 시간 이상 무호흡이 관측된 기간일 수 있다.
상기 대상자 단말은, 상기 검출된 날숨과 들숨의 세기를 이용하여 현재의 호흡 주기가 무호흡 기간에 해당하는지 판단하고, 상기 현재의 호흡 주기가 무호흡 기간에 해당하는 것으로 판단한 경우, 상기 현재의 호흡 주기와 적어도 하나의 이전 호흡 주기를 기반으로 무호흡 기간을 산출하는 것을 특징으로 한다.
상기 대상자 단말은 상기 무호흡 기간이 상기 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 상기 대상자의 호흡 상태를 무호흡 위험 상태로 결정할 수 있다.
상기 수면무호흡 진단 시스템은 상기 무호흡 기간에 상기 대상자의 전체 영상을 촬영하는 감시용 카메라를 더 포함하고, 상기 대상자 단말은 상기 무호흡 기간에 상기 대상자의 전체 영상을 표시할 수 있다.
상기 대상자 단말은, 상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상으로부터 복수의 진단 대상자를 검출하고, 상기 복수의 진단 대상자 각각에 대하여 또는 상기 복수의 진단 대상자 중에서 선택된 적어도 하나의 대상자에 대하여 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 방법은 적외선 카메라가 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하는 단계; 대상자 단말이 상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하는 단계; 상기 대상자 단말이 상기 검출된 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 호흡 주기와 무호흡 기간을 추출하는 단계; 및 상기 대상자 단말이 상기 추출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 상기 대상자의 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 검출하는 단계는 모바일 어플리케이션을 활성화하고 상기 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 상기 적외선 카메라로부터 얼굴 영상을 수집하고, 상기 수집한 얼굴 영상의 미리 정해진 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 검출할 수 있다.
상기 추출하는 단계는 상기 수집한 얼굴 영상의 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출하고, 상기 검출된 날숨과 들숨을 이용하여 상기 호흡 주기와 상기 무호흡 기간을 추출할 수 있다.
상기 무호흡 기간은 미리 정해진 제1 임계 시간 이상 무호흡이 관측된 기간일 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 무호흡 기간이 상기 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 상기 대상자의 호흡 상태를 무호흡 위험 상태로 결정할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 적외선 카메라를 이용하여 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하고, 획득된 얼굴 영상 내 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하여 검출된 결과로 호흡 상태를 판단하도록 함으로써, 댁내에서 편안하고 저렴하게 수면무호흡 상태를 진단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 호흡 상태를 판단한 정보는 인터넷을 통해 병원이나 전문 기관으로 전송되어 대상자의 증상을 정확하게 분석 및 관리하는 것이 가능할 수 있다.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 대상자 단말의 상세한 구성을 나타내는 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 주름이 있는 마스크를 착용한 상태의 들숨과 날숨을 보여주는 영상들이다.
도 4a 내지 도 4b는 주름이 없는 마스크를 착용한 상태의 들숨과 날숨을 보여주는 영상들이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 호흡 주기 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상태 천이 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 방법을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 방법을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 복수의 사람을 진단하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 수면 중 자세를 바꾼 사람을 진단하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합, 치환하여 사용할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, "A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)"로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다.
이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.
그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 '연결', '결합' 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 '연결', '결합' 또는 '접속' 되는 경우도 포함할 수 있다.
또한, 각 구성 요소의 "상(위) 또는 하(아래)"에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, 상(위) 또는 하(아래)는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, "상(위) 또는 하(아래)"으로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함할 수 있다.
실시예에서는, 적외선 카메라를 이용하여 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하고, 획득된 얼굴 영상 내 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하여 검출된 결과로 대상자의 무호흡 상태를 판단하도록 한 방안을 제안한다.
수면 무호흡이란 잠을 자는 동안 일시적으로 숨을 쉬지 않는 상태를 말하며, 이로 인해 잠에서 깨면 다시 수면을 취하기 어렵고 낮에 활동하는데 지장을 초래한다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템은 적외선 카메라(100), 대상자 단말(200), 관리자 서버(300), 데이터베이스(400)를 포함할 수 있다.
적외선 카메라(100)는 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다. 적외선 카메라(100)는 대상자의 얼굴을 촬영하기 위한 위치에 설치되고, 대상자의 호흡을 검출하기 위해 미리 정해진 주기로 대상자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다.
여기서 적외선 카메라는 잡음 처리 방식에 따라 냉각과 비냉각 방식으로 분류할 수 있다. 냉각형 센서는 열잡음을 낮출 수 있기 때문에 온도 분해능이 탁월하여 고해상도의 이미지를 제공할 수 있으나 가격이 고가이므로 대부분 군사용으로 사용된다. 비냉각 센서는 온도 분해능이 떨어지고, 큰 시상수 값으로 인해 빠른 움직임의 물체 영상을 정확하게 획득하지 못하는 단점을 가지고 있지만, 최근에 와서 성능도 향상되고 가격이 저렴하여 민수용으로 사용 범위가 확대되고 있다.
동작하는 파장에 따라서 적외선 카메라는 근적외선(Near IR, NIR), 단파장 적외선(Short Wave IR, SWIR), 중파장 적외선(Middle Wave IR, MWIR), 장파장 적외선(Long Wave IR, LWIR)로 분류된다. SWIR은 유리를 관통하여 영상 획득이 가능하기 때문에 안경을 낀 사람의 눈을 탐지할 수 있으나, 최소한의 조명이 있는 상황에서 사용할 수 있다. 반면에 LWIR 센서를 사용하는 카메라는 빛이 전혀 없는 어둠 속에서 유일하게 대상을 관찰할 수 있기 때문에, 야간에 실내 환경에서 수면무호흡을 관측하기에 가장 적합하다.
적외선 카메라(100)는 대상자의 얼굴을 촬영하기 위한 위치에 하나만 설치될 수 있지만 반드시 이에 한정되지 않고 필요에 따라 다수 개가 설치될 수 있다. 예컨대, 적외선 카메라(100)는 얼굴의 정면, 좌측면, 우측면에 설치될 수 있다.
대상자 단말(200)은 수면무호흡 진단을 위한 모바일 어플리케이션을 활성화하고 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 적외선 카메라(100)와 연동할 수 있다.
대상자 단말(200)은 적외선 카메라(100)로부터 대상자의 얼굴 영상을 수집하고, 수집된 얼굴 영상 내 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하여 검출된 결과로 대상자의 호흡 상태를 판단할 수 있다. 여기서 호흡 상태는 호흡이 관측된 정상 호흡 상태, 무호흡이 관측된 무호흡 상태를 포함할 수 있다.
대상자 단말(200)은 영상을 분석하여 대상자의 호흡 상태를 추출하기 위한 전자 장치로, 예컨대, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC 등을 포괄할 수 있다.
관리자 서버(300)는 대상자 단말(200)로부터 호흡 상태를 수집하여 관리할 수 있다. 이렇게 대상자 단말(200)로부터 수집된 호흡 상태를 기초로 병원이나 전문기관에서 대상자의 증상을 정확하게 분석 및 관리하는 것이 가능할 수 있다
데이터베이스(400)는 대상자 단말(200)로부터 수집된 호흡 상태뿐 아니라, 대상자의 개인 정보와 전문가에 의해 분석된 정보 등을 저장하여 관리할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 대상자 단말의 상세한 구성을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 대상자 단말(200)은 통신부(210), 입력부(220), 제어부(230), 표시부(240), 저장부(250)를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 적외선 카메라(100), 관리자 서버(300)와 유선 통신 또는 무선 통신으로 연동하여 정보를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(210)는 적외선 카메라(100)로부터 얼굴 영상을 수신할 수 있고, 추출된 대상자의 호흡 정보를 관리자 서버(300)에 송신할 수 있다. 이때, 통신부(210)는 적외선 카메라와 연동하는 제1 통신부와 관리자 서버와 연동하는 제2 통신부를 포함할 수 있다.
입력부(220)는 사용자의 키 또는 메뉴 조작에 따른 정보를 입력 받을 수 있다.
제어부(230)는 사용자의 조작에 따라 모바일 어플리케이션을 활성화하고, 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 대상자의 수면무호홉 증상을 진단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(230)는 모바일 어플리케이션을 통해 적외선 카메라(100)로부터 대상자의 얼굴 영상을 수집하고, 수집된 얼굴 영상 내 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출할 수 있다.
실시예에서는 효율적인 호흡 검출을 위해 마스크를 착용한 상태에서 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하여 들숨과 날숨을 판단하고자 한다.
도 3a 내지 도 3b는 주름이 있는 마스크를 착용한 상태의 들숨과 날숨을 보여주는 영상들이고, 도 4a 내지 도 4b는 주름이 없는 마스크를 착용한 상태의 들숨과 날숨을 보여주는 영상들이다.
도 3a 내지 도 3b를 참조하면, 주름이 있는 마스크 예컨대, 비말 차단용 덴탈 마스크를 착용한 상태에서 비냉각형 LWIR 센서를 내장한 카메라가 검출한 날숨과 들숨의 영상을 보여주는데, 호기에는 코 아래쪽 주름으로 숨이 빠져나가고 흡기에는 주름쪽에 공기가 유입된다.
이로 인해 날숨과 들숨의 영상은 호기에는 마스크의 온도가 상승하기 때문에 좀 더 밝은 영상으로 나타나지만 흡기에는 마스크가 어두워지는 영역이 나타나게 된다. 따라서 실시예에서는 주름이 있는 마스크를 착용한 상태에서 검출한 날숨과 들숨의 영상에서는 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 마스크의 상단부로 설정함으로써 마스크 표면의 온도 변화 관측을 용이하게 할 수 있다.
도 4a 내지 도 4b를 참조하면, 주름이 없는 마스크 예컨대, 미세먼지 차단용 마스크를 착용한 상태에서 비냉각형 LWIR 센서를 내장한 카메라가 검출한 날숨과 들숨의 영상을 보여주는데, 호기에는 마스크 전체를 통해 숨이 빠져나가고 흡기에는 마스크 중앙부로 공기가 유입된다.
이로 인해 날숨과 들숨의 영상은 호기에는 마스크의 온도가 상승하기 때문에 좀 더 밝은 영상으로 나타나지만 흡기에는 마스크가 어두워지는 영역이 나타나게 된다. 이때, 마스크가 어두워지는 영역이 도 3b의 주름이 있는 마스크와 다르기 때문에 실시예에서는 주름이 없는 마스크를 착용한 상태에서 검출한 날숨과 들숨의 영상에서는 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 마스크의 중앙부로 설정함으로써 마스크 표면의 온도 변화 관측을 용이하게 할 수 있다.
제어부(230)는 검출된 날숨과 들숨을 이용하여 호흡 주기와 무호흡 기간을 산출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 호흡 주기 산출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 시간에 따른 호흡 주기를 보여주고 있는데, 세로축에서 양의 구간은 날숨의 세기를 나타내고, 음의 구간은 들숨의 세기를 나타낼 수 있다. 적외선 영상 신호 관점에서 신호의 마루는 가장 밝은 색 또는 가장 높은 온도를 나타내고, 신호의 골은 가장 어두운 색 또는 가장 낮은 온도를 나타낼 수 있다.
이때, 신호의 마루와 마루 사이의 시간 간격을 호흡 주기 Tb로 정의하고, 미리 정해진 시간 동안 호흡이 없는 기간을 무호흡 기간 Ta로 정의할 수 있다. 여기서 미리 정해진 시간은 예컨대, 10초일 수 있다.
나이에 따라 호흡수와 호흡 주기는 가변적인데, 다음의 [표 1]과 같이 정리될 수 있다.
상기 표 1에 따르면 나이가 들수록 호흡의 주기가 길어지지만 노인의 경우에 성인에 비해 약간 더 짧아질 수도 있음을 알 수 있다.
대상자 단말(200)은 현재의 호흡 주기와 이전의 호흡 주기를 기반으로 무호흡 기간(Ta)를 산출할 수 있다.
예를 들어, 대상자 단말(200)은 현재 호흡 주기와 이전 호흡 주기 간의 차이가 미리 결정된 기준값 범위(예를 들어, 9 ~ 11초)를 벗어나는 경우, 현재 호흡 주기를 무호흡 기간(Ta)이라고 판단할 수 있다. 이전 호흡 주기는 현재 호흡 주기(Tb n) 직전의 호흡 주기(Tb n-1)일 수 있고, n-2 번째, n-3 번째 ... 등 이전 호흡 주기들 중 어느 하나일 수도 있다.
다른 예를 들면, 대상자 단말(200)은 현재 호흡 주기와 이전 호흡 주기들의 이동 평균값 간의 차이가 미리 결정된 기준값 범위(예를 들어, 9 ~ 11초)를 벗어나는 경우, 현재 호흡 주기를 무호흡 기간(Ta)이라고 판단할 수 있다. 여기서, 이동 평균값은 현재 호흡 주기 이전의 모든 호흡 주기(무호흡 기간을 제외한)의 이동 평균값일 수 있고, 미리 결정된 구간 동안의 이동 평균값일 수도 있다.
n번째의 호흡 주기를 Tb n 이라고 하면 M개의 이동 평균은 다음의 [수학식 1]과 같다.
(n+1)번째 호흡 주기에서 발생한 무호흡 기간은 다음의 [수학식 2]와 같다.
즉, 대상자 단말(200)은 현재의 호흡 주기가 무호흡 기간이라고 판단한 경우, [수학식 2]와 같이 현재 호흡 주기에서 이전 호흡 주기들의 이동 평균값을 빼는 방식으로 무호흡 기간을 산출할 수 있다.
무호흡 기간은 호흡 주기의 이동 평균에서 제외될 수 있다. 무호흡이 발생하지 않았을 경우(즉, 현재의 호흡 주기(Tb n+1)가 무호흡 기간이 아닌 경우) 호흡 주기의 이동 평균값은 다음의 [수학식 3]과 같이 갱신될 수 있다.
제어부(230)는 산출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 대상자의 호흡 상태 즉, 정상 호흡 상태 또는 무호흡 상태를 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상태 천이 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 실시예에는 얼굴 영상으로부터 정확한 진단을 결정하기 위한 상태 천이 다이어그램을 보여주고 있는데(S1 ~ S5), 상태에 대한 세부적인 내용은 다음과 같다.
1. Face and Mask Hunt (안면 및 마스크 추적 상태): 장치의 초기화가 완료되고 순차적으로 얼굴과 마스크를 추적하는 상태이다(S1).
2. Breath Hunt (호흡 추적): 얼굴과 마스크를 인식하고 호흡을 추적하는 상태이다(S2).
3. Breathing (호흡 상태): 호흡 추적 상태에서 수회의 호흡이 관측된 상태 또는 무호흡 상태에서 다시 호흡이 되돌아온 상태이다(S3).
4. Apnea (무호흡 상태): 호흡 상태에서 10초 이상의 무호흡이 관측된 상태이다(S4).
5. Alarm (경보 상태): 무호흡 상태 또는 호흡 추적 상태에서 150초 이상 호흡이 정지된 상태이다(S5).
이렇게 안면 및 마스크 추적 상태(S1)를 제외한 나머지 상태(S2 ~ S5)들은 대상자가 마스크를 착용하고 있는 상태이다. 마스크를 착용하고 있는 모든 상태에서 마스크를 인식하지 못하는 이벤트가 발생하면 다시 마스크 추적 상태(S1)로 돌아가야 한다.
상기 설명과 같이 상태들 간의 천이를 유발하는 이벤트를 정리하면 다음과 같다.
1. Face & Mask Discovery: 순차적으로 얼굴과 마스크를 찾아낸다. 이것은 적외선 카메라를 통해 안면을 인식하고 마스크를 인식한 이벤트를 말하며, 다양한 알고리즘 혹은 딥러닝을 통해 얻어진다. 특히 약간 돌아누워 있을 때도 호흡을 인식할 수 있도록 지능적인 처리가 요구된다.
2. LOM (Loss of Mask, 마스크 착용이 인식되지 않음): 수면 중 자리이탈 (화장실, 몸부림으로 인해 화면에서 대상자가 사라짐), 수면 중 마스크 이탈, 완전히 돌아누운 경우 등이 있을 수 있다.
3. n1 consecutive breath (n1회 연속 호흡 감지): 인식된 마스크에서 영상의 색상 또는 온도가 n1회 이상 감지되는 이벤트로 마스크 내의 영상 색 변화 또는 온도 변화가 주기적으로 변화한다. 여기서, 정상적인 경우 변화 주기는 1초 내지 6초일 수 있다.
4. No breath more than t1 [t2] (t1 [t2]초 동안 숨이 멎음): t1과 t2의 전형적인 값은 각각 10초와 150초 이며, 장치에서 설정 가능한 값이다.
5. One breath (한번의 호흡): 무호흡 상태에서 한번의 호흡이 발생한다.
6. Clear alarm (경보 해지): 디바이스의 수동 리셋 또는 원격 모니터링 요원에 의한 원격 리셋이다.
이상에서 기술한 상태와 상태 천이를 야기하는 이벤트가 발생하는 경우 출발하는 상태와 도달하는 상태의 전체적인 과정을 정리하면, 다음의 [표 2]와 같다.
이때, 제어부(230)는 호흡 상태에서 호흡이 관측되지 않은 기간이 미리 정해진 제1 임계 시간 이상인 경우 무호흡 상태라고 판단하고, 무호흡 상태가 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 무호흡 위험 상태라고 판단할 수 있다.
표시부(240)는 생성된 대상자의 호흡 상태를 화면 상에 표시할 수 있다. 표시부(240)는 대상자가 무호흡 위험 상태인 경우 미리 정해진 경고 문구를 표시할 수 있다.
저장부(250)는 수면 시간 동안 추출된 대상자의 호흡 상태를 저장할 수 있다.
도 7은 본 발명의 제1 실시예에 따른 수면무호흡 진단 방법을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템(이하 진단 시스템이라고 함)은 수면 중인 마스크를 착용한 대상자를 촬영하여 대상자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다(S701).
다음으로, 진단 시스템은 획득된 얼굴 영상에 마스크의 종류에 따라 미리 정해진 관심 영역을 설정하고(S702), 설정된 관심 영역의 색 변화 또는 온도 변화를 검출할 수 있다(S703).
다음으로, 진단 시스템은 검출된 관심 영역의 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 대상자의 호흡 주기와 무호흡 기간을 산출할 수 있다(S704).
다음으로, 진단 시스템은 산출된 대상자의 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 대상자의 호흡 상태 즉, 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정할 수 있다(S705). 이때, 무호흡 상태는 무호흡 기간이 미리 정해진 제1 임계 시간 이상인 경우를 의미할 수 있다.
다음으로, 진단 시스템은 결정된 대상자의 호흡 상태를 화면 상에 표시할 수 있다(S706).
다음으로, 진단 시스템은 대상자의 호흡 상태가 무호흡 상태인지를 확인할 수 있다(S707).
다음으로, 진단 시스템은 결정된 대상자의 호흡 상태가 무호흡 상태인 경우 무호흡 상태가 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는지를 확인하여(S708) 제2 임계 시간 이상인 경우 대상자가 무호흡 위험 상태라고 판단할 수 있다(S709).
다음으로, 진단 시스템은 대상자가 위험 상황에 있다고 판단하여 대상자의 무호흡 위험 상태를 화면 상에 표시하면서 미리 정해진 경보를 출력할 수 있다(S710).
도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템은 적외선 카메라(100), 감시용 카메라(120), 대상자 단말(200), 관리자 서버(300), 데이터베이스(400)를 포함할 수 있다.
제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템은 제1 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템의 구성과 기능과 동일하고 감시용 카메라(120)만 추가된 구성이다.
감시용 카메라(120)는 일반 카메라로, 대상자에 대한 영상을 획득할 수 있다. 감시용 카메라(120)는 대상자가 무호흡 상태인 경우 대상자가 실제로 무호흡 상태인지 아니면 수면 중 자리를 이탈할 것인지를 확인할 전체 영상을 획득할 수 있다.
적외선 카메라(100)는 대상자의 얼굴을 촬영하도록 초점이 맞춰지고, 감시용 카메라(120)는 대상자의 수면 중인 위치를 촬영하도록 초점이 맞춰질 수 있다.
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 방법을 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템(이하 진단 시스템이라고 한다)은 수면 중인 마스크를 착용한 대상자를 촬영하여 대상자의 얼굴 영상을 획득할 수 있다(S901).
다음으로, 진단 시스템은 획득된 얼굴 영상에 마스크의 종류에 따라 미리 정해진 관심 영역을 설정하고(S902), 설정된 관심 영역의 색 변화 또는 온도 변화를 검출할 수 있다(S903).
다음으로, 진단 시스템은 검출된 관심 영역의 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 대상자의 호흡 주기와 무호흡 기간을 산출할 수 있다(S904).
다음으로, 진단 시스템은 산출된 대상자의 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 대상자의 호흡 상태 즉, 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정할 수 있다(S905). 이때, 무호흡 상태는 무호흡 기간이 미리 정해진 제1 임계 시간 이상인 경우를 의미할 수 있다.
다음으로, 진단 시스템은 결정된 대상자의 호흡 상태를 화면 상에 표시할 수 있다(S906).
다음으로, 진단 시스템은 대상자의 호흡 상태가 무호흡 상태인지를 확인하고(S907), 무호흡 상태인 경우 대상자를 촬영한 전체 영상을 화면에 함께 표시할 수 있다(S908).
다음으로, 진단 시스템은 무호흡 상태가 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는지를 확인하여(S909) 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 대상자가 무호흡 위험 상태라고 판단할 수 있다(S910).
다음으로, 진단 시스템은 대상자가 위험 상황에 있다고 판단하여 대상자의 무호흡 위험 상태를 화면 상에 표시하고 미리 정해진 경보를 출력할 수 있다(S911).
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 복수의 사람을 진단하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대상자 단말(200)은 적외선 카메라(100)로부터 복수의 사람 각각에 대한 얼굴 영상을 수집하고, 수집된 얼굴 영상 내의 복수의 마스크 표면의 색 변화 또는 온도 변화를 각각 검출하여 검출된 결과로 대상자들 각각의 호흡 상태를 판단할 수 있다.
여기서, 대상자 단말(200)이 적외선 카메라(100)로부터 수집하는 얼굴 영상은 복수의 사람 각각의 얼굴을 하나의 영상 안에 모두 포함하는 것일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 대상자들 각각에 대응하는 복수의 얼굴 영상일 수도 있다.
대상자 단말(200)은 적외선 카메라(100)로부터 수집한 얼굴 영상으로부터 복수의 진단 대상자를 검출하고, 복수의 진단 대상자 각각에 대하여 또는 상기 복수의 진단 대상자 중에서 사용자의 조작에 의하여 선택된 적어도 하나의 대상자에 대하여 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정할 수 있다.
입력부(220)는 사용자의 메뉴 조작에 따라 복수의 대상자들 모두에 대하여 수면무호흡 증상 진단을 요청하는 정보를 입력 받을 수 있고, 복수의 대상자들 중에서 일부에 대하여 수면무호흡 증상 진단을 요청하는 정보를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 입력부(220)를 통하여 복수의 대상자들 중에서 가장 좌측에 위치한 대상자에 대해서만 수면무호흡 증상 진단을 요청하는 정보를 입력할 수 있고, 4인의 대상자들 중에서 왼쪽에서 첫번째 그리고 세번째에 위치한 대상자들에 대해서만 수면무호흡 증상 진단을 요청하는 정보를 입력할 수도 있다.
통신부(210)는 적외선 카메라(100)로부터 복수의 대상자가 포함된 얼굴 영상을 수신할 수 있고, 대상자 각각에 대하여 추출된 호흡 정보를 관리자 서버(300)에 송신할 수 있다.
제어부(230)는 사용자의 조작에 따라 모바일 어플리케이션을 활성화하고, 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 대상자 각각에 대한 수면무호홉 증상을 진단할 수 있다.
구체적으로, 제어부(230)는 모바일 어플리케이션을 통해 적외선 카메라(100)로부터 대상자 각각에 대한 얼굴 영상을 수집하고, 수집된 얼굴 영상 내 복수의 마스크 표면 각각의 색 변화 또는 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출할 수 있다.
도 10은 적외선 카메라(100)로부터 2인의 대상자들에 대한 얼굴 영상을 수집하고, 2인의 대상자들 각각에 대하여 설정된 관심 영역의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
IR 카메라로 사람의 코, 입과 같은 호흡기를 검출하는 것은 코 또는 입의 좁은 범위 때문에 추적이 제한되는 문제점이 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 마스크 착용자의 호흡에 따라 온도 변화의 범위가 넓은 마스크를 관심 영역으로 결정하여 용이하게 날숨과 들숨을 검출할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 수면 중 자세를 바꾼 사람을 진단하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 11의 (a)는 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 대상자가 수면 중 바로 누워있는 상태로부터 약 45°만큼 자세를 바꾼 상태에서 관심 영역을 포착하는 것을 나타내는 도면이다.
도 11의 (b)는 본 발명의 실시예에 따른 수면무호흡 진단 시스템이 대상자가 수면 중 바로 누워있는 상태로부터 약 90°만큼 자세를 바꾼 상태에서 관심 영역을 포착하는 것을 나타내는 도면이다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 대상자가 수면 중에 옆으로 소정의 각도(예를 들어, 대상자가 반듯이 누운 상태를 0°로 설정할 때 -90°~ +90°)만큼 돌아 눕더라도 호흡을 검출할 수 있다.
수면 중인 사람은 수면 중에 지속적으로 자세를 바꾸고 움직이기 때문에 대상자의 고개가 적외선 카메라(100)을 기준으로 이동하거나 회전할 수 있다. 대상자의 코를 추적하는 방식보다 본 발명에 따라 대상자로 하여금 마스크를 쓰게 하는 방식의 장점은 관측의 범위가 넓어지는 것이다. 도 11에서 도시한 바와 같이 피실험자가 고개를 일정한 각도만큼 돌리더라도 마스크의 온도 변화를 감지할 수 있다.
본 발명을 적용함으로써 호흡을 할 때 고개가 돌아가더라도 마스크의 온도가 변화하는 영역인 관심 영역을 정확히 인식하여 수면무호흡을 진단할 수 있다.
본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 적외선 카메라
120: 감지용 카메라
200: 대상자 단말
300: 관리자 서버
400: 데이터베이스

Claims (15)

  1. 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하는 적외선 카메라; 및
    상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하고, 상기 검출된 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 호흡 주기와 무호흡 기간을 추출하고, 상기 추출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 상기 대상자의 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 대상자 단말을 포함하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대상자 단말은,
    모바일 어플리케이션을 활성화하고 상기 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 상기 적외선 카메라로부터 얼굴 영상을 수집하고,
    상기 수집한 얼굴 영상의 미리 정해진 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 검출하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 관심 영역은 주름이 있는 마스크의 상단부로 설정되는, 수면무호흡 진단 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 관심 영역은 주름이 없는 마스크의 중앙부로 설정되는, 수면무호흡 진단 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 대상자 단말은,
    상기 수집한 얼굴 영상의 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출하고,
    상기 검출된 날숨과 들숨을 이용하여 상기 호흡 주기와 상기 무호흡 기간을 추출하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 무호흡 기간은,
    미리 정해진 제1 임계 시간 이상 무호흡이 관측된 기간인, 수면무호흡 진단 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 대상자 단말은,
    상기 검출된 날숨과 들숨의 세기를 이용하여 현재의 호흡 주기가 무호흡 기간에 해당하는지 판단하고,
    상기 현재의 호흡 주기가 무호흡 기간에 해당하는 것으로 판단한 경우,
    상기 현재의 호흡 주기와 적어도 하나의 이전 호흡 주기를 기반으로 무호흡 기간을 산출하는 것을 특징으로 하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 대상자 단말은,
    상기 무호흡 기간이 상기 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 상기 대상자의 호흡 상태를 무호흡 위험 상태로 판단하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 무호흡 기간에 상기 대상자의 전체 영상을 촬영하는 감시용 카메라를 더 포함하고,
    상기 대상자 단말은,
    상기 무호흡 기간에 상기 대상자의 전체 영상을 표시하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 대상자 단말은,
    상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상으로부터 복수의 진단 대상자를 검출하고,
    상기 복수의 진단 대상자 각각에 대하여 또는 상기 복수의 진단 대상자 중에서 선택된 적어도 하나의 대상자에 대하여 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 결정하는 것을 특징으로 하는, 수면무호흡 진단 시스템.
  11. 적외선 카메라가 마스크를 착용한 대상자의 얼굴 영상을 획득하는 단계;
    대상자 단말이 상기 적외선 카메라로부터 수집한 얼굴 영상의 색 변화 또는 온도 변화를 검출하는 단계; 및
    상기 대상자 단말이 상기 검출된 색 변화 또는 온도 변화를 기초로 호흡 주기와 무호흡 기간을 추출하는 단계; 및
    상기 대상자 단말이 상기 추출된 호흡 주기와 무호흡 기간을 기초로 시간에 따른 상기 대상자의 정상 호흡 상태 또는 무호흡 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 수면무호흡 진단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는,
    모바일 어플리케이션을 활성화하고 상기 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 상기 적외선 카메라로부터 얼굴 영상을 수집하고,
    상기 수집한 얼굴 영상의 미리 정해진 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 검출하는, 수면무호흡 진단 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 수집한 얼굴 영상의 관심 영역에서 상기 색 변화 또는 상기 온도 변화를 이용하여 날숨과 들숨을 검출하고,
    상기 검출된 날숨과 들숨을 이용하여 상기 호흡 주기와 상기 무호흡 기간을 추출하는, 수면무호흡 진단 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 무호흡 기간은
    미리 정해진 제1 임계 시간 이상 무호흡이 관측된 기간인, 수면무호흡 진단 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 무호흡 기간이 상기 제1 임계 시간보다 긴 제2 임계 시간 이상 지속되는 경우 상기 대상자의 호흡 상태를 무호흡 위험 상태로 결정하는, 수면무호흡 진단 방법.
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