WO2018097541A1 - 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법 - Google Patents

순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법 Download PDF

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circulatory
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윤창노
서홍석
한원석
이진각
이준석
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Definitions

  • the present invention relates to a computer-readable recording medium having recorded thereon an apparatus, a method for determining the circulatory disease occurrence potential, and a program for executing the method.
  • portable health indicator measuring instruments remain only in the function that displays the result immediately when a user inputs according to a certain usage, and compares them with actual data. Handheld devices that have the ability to objectively report a result are rarely found, and the price of the device is very high.
  • circulatory disease occurrence potential that can determine how well people with a constitution similar to the user's constitution through the blood pressure, pulse value of the user obtained through a portable measuring device An apparatus and method for determining the figure are provided.
  • a method of determining a potential occurrence of circulatory disease comprising: receiving user data for receiving user data on blood pressure and blood flow of a user; A pattern calculation step of calculating a three-dimensional user pattern for the user based on the received user data; A pattern comparison step of comparing a comparison target pattern calculated based on data on blood pressure and blood pressure of a normal person and a circulatory patient stored in a database with the calculated user pattern; And a result outputting step of outputting a circulatory disease occurrence potential visualized to which position of the normal person and the circulatory system patient is closer to the user based on the comparison result.
  • a device for determining a circulatory disease occurrence potential comprising a comparison target pattern calculated based on data on blood pressure and blood flow of a normal person and a circulatory patient.
  • a database being stored;
  • a user data receiver for receiving user data on blood pressure and blood flow of the user;
  • a pattern calculation unit calculating a 3D user pattern for the user based on the received user data;
  • a pattern comparison unit comparing the comparison target pattern stored in the database with the calculated user pattern;
  • a result output unit configured to output a circulatory disease occurrence potential visualized to which position of the normal person and the circulatory system patient is closer to the user based on the comparison result.
  • the present invention it is possible to visually check the similarity map that expresses the difference between the constitution of all personnel and the user stored in the database in distance and direction, and to determine the potential occurrence of the circulatory disease (potential risk) that the user has. You can understand it intuitively.
  • the user specifies a cluster including only a part of the personnel stored in the database that is determined to be similar to the user's own constitution, and checks only the information of the personnel belonging to the cluster. As a result, it is possible to quickly cope with circulatory diseases that may occur to the user.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for determining a potential occurrence of circulatory disease included in a user terminal.
  • Figure 2 is a block diagram of another example of a device for determining the circulatory system disease occurrence potential according to the present invention.
  • 3 is a diagram illustrating an example of a 3D user pattern calculated by the pattern calculator.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a similarity map output by a result output unit.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the similarity map that is output when the user data receiver receives information on the number of clusters.
  • FIG. 6 is a view for explaining in more detail the first cluster to which the user belongs.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a method of determining a potential occurrence of circulatory disease according to the present invention.
  • a method of determining a potential occurrence of circulatory disease comprising: receiving user data for receiving user data on blood pressure and blood flow of a user; A pattern calculation step of calculating a three-dimensional user pattern for the user based on the received user data; A pattern comparison step of comparing a comparison target pattern calculated based on data on blood pressure and blood pressure of a normal person and a circulatory patient stored in a database with the calculated user pattern; And a result outputting step of outputting a circulatory disease occurrence potential visualized to which position of the normal person and the circulatory system patient is closer to the user based on the comparison result.
  • the received user data characterized in that the data measured at least twice or more periodically during the input time.
  • the pattern calculation step the highest blood pressure pattern calculation step of calculating the user's highest blood pressure pattern based on the user data for the highest blood pressure of the user; Calculating a lowest blood pressure pattern based on the user data on the lowest blood pressure of the user; Calculating a heartbeat pattern based on user data on the pulse of the user; And an individual pattern arrangement step of placing the calculated user highest blood pressure pattern, user lowest blood pressure pattern, and heart rate pattern together in a single three-dimensional space.
  • the pattern comparison step may include: a three-dimensional space pattern comparison step of comparing the calculated user pattern with the comparison target pattern based on a position in a three-dimensional space; And a relative position calculation step of calculating a distance and a direction of the calculated user pattern and the comparison target pattern, based on the result of the comparison in the 3D spatial pattern comparison step.
  • a relative positioning step of determining a relative position of the normal, circulatory patient with respect to the user according to a distance and a direction made; And a batch result output step of arranging the user, the normal person, the circulation patient according to the determined relative position, and outputting the arranged result.
  • the method further includes a cluster information receiving step of receiving information on the number of clusters, and the result outputting step includes the user in at least two or more clusters classified according to the comparison result and the received number of clusters. It may be characterized in that the normal person and the circulatory patient in the cluster belonging to the output with the user.
  • a device for determining a circulatory disease occurrence potential comprising a comparison target pattern calculated based on data on blood pressure and blood flow of a normal person and a circulatory patient.
  • a database being stored;
  • a user data receiver for receiving user data on blood pressure and blood flow of the user;
  • a pattern calculation unit calculating a 3D user pattern for the user based on the received user data;
  • a pattern comparison unit comparing the comparison target pattern stored in the database with the calculated user pattern;
  • a result output unit configured to output a circulatory disease occurrence potential visualized to which position of the normal person and the circulatory system patient is closer to the user based on the comparison result.
  • the received user data characterized in that the data measured at least twice or more periodically during the input time.
  • the pattern calculation unit the highest blood pressure pattern calculation unit for calculating the user's highest blood pressure pattern based on the user data for the highest blood pressure of the user;
  • a lowest blood pressure pattern calculation unit configured to calculate a user lowest blood pressure pattern based on user data on the lowest blood pressure of the user;
  • a heartbeat pattern calculator configured to calculate a pulse pattern based on user data on the heartbeat of the user;
  • an individual pattern arrangement unit for arranging the calculated user highest blood pressure pattern, user lowest blood pressure pattern, and user pulse pattern together in a single three-dimensional space.
  • the pattern comparison unit comprises: a three-dimensional space pattern comparison unit for comparing the calculated user pattern and the comparison target pattern on the basis of the position in the three-dimensional space; And a relative position calculation unit calculating a distance and a direction of the calculated user pattern and the comparison target pattern based on a result of the comparison by the 3D spatial pattern comparison unit, wherein the result output unit is configured to calculate the distance. And a relative positioning unit for determining a relative position of the normal circulation patient based on the user according to a direction. And a batch result output unit for arranging the user, the normal person, the circulation patient according to the determined relative position, and outputting the arranged result.
  • the user data receiving unit further receives information on the number of clusters, and the result output unit, the user belonging to at least two or more of the clusters classified according to the comparison result and the received number of clusters It can be characterized in that the normal person and the circulatory system patient in the cluster and output with the user.
  • a computer-readable recording medium storing a program for executing a method for determining a potential occurrence of a circulatory disease.
  • a specific process order may be performed differently from the described order.
  • two processes described in succession may be performed substantially simultaneously or in the reverse order of the described order.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for determining a potential occurrence of circulatory disease included in a user terminal.
  • the user terminal 10 shown together with the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease has a display unit displaying a screen 11 and an input device for receiving data from a user.
  • the input device provided in the user terminal 10 may be at least one of a keyboard, a mouse, a trackball, a microphone, a mechanical button, and a touch panel.
  • the user terminal 10 is shown in the form of a smartphone, the user terminal 10 when the present invention is implemented is not limited to only a smartphone, tablet PC (Tablet PC), netbook and It may include all of the same portable terminal.
  • the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease may correspond to at least one or more processors, or may include at least one or more processors. Accordingly, the apparatus 100 for determining the circulatory disease occurrence potential may be driven in a form included in another hardware device such as a microprocessor or a general purpose computer system. That is, the device 100 for determining the circulatory disease occurrence potential may be mounted on the user terminal 10 in hardware, or may be connected to the user terminal 10 via a wired or wireless network to display the screen 11 of the user terminal 10.
  • the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease shown in FIG. 1 shows only components for emphasizing only features of an embodiment of the present invention. . Therefore, when the present invention is different from the embodiment shown in FIG. 1, it is understood by those skilled in the art that other general purpose elements may be further included in addition to the elements shown in FIG. 1.
  • the apparatus 100 for determining the circulatory disease occurrence potential controls the contents displayed on the screen 11 of the user terminal 10. More specifically, the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease controls the content displayed on the screen 11 of the user terminal 10 to be displayed differently according to a user's input, and the user terminal 10 Process to output the circulatory diseases that the user may have.
  • the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease may include a user data receiver 110, a pattern calculator 130, a database 150, and a pattern comparator ( 170 and the result output unit 190 may be included.
  • the user data receiver 110 receives data on blood pressure and blood flow of a user.
  • the blood pressure data includes all data such as the user's highest blood pressure, the lowest blood pressure, the difference between the highest blood pressure and the lowest blood pressure, and the like, and the data about blood flow is related to the flow of blood that is directly or indirectly changed according to the user's heartbeat. Data about the heart rate, pulse rate, electrocardiogram, heart sound, and the like.
  • heart rate refers to the pulsation of the heart itself
  • pulse means the periodic pulsation of blood ejected from the heart and reaching the arteries, so that both data do not show a big difference. It can be mixed as data representing data about blood flow.
  • the user data receiver 110 may receive user data regarding the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user.
  • the blood pressure meter and pulse meter transmits the measured value to the user data receiver 110.
  • the value measured by the blood pressure monitor and the pulse measuring device is not only through a wired communication such as a cable connection to the user data receiver 110, but also a user data receiver through a near field communication (NFC) function such as Bluetooth (Bluetooth). May be passed to 110.
  • NFC near field communication
  • the data of the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user received by the user data receiver 110 do not mean a specific peak blood pressure, minimum blood pressure, or pulse rate, and at least two or more times of blood pressure periodically for a predetermined time limit. Means data received from the meter, pulse meter.
  • a user with cardiovascular disease wears a wearable blood pressure and pulse measuring device for 18 hours per day, the average active time, and the measuring device automatically sets every 30 minutes according to the period set in the measuring device. If the user's blood pressure and pulse rate are measured, the time limit is 18 hours, the measurement period is 30 minutes, and the highest blood pressure, lowest blood pressure and pulse set accumulated during the day are included up to the first measured set. It becomes 37 sets.
  • the user's highest blood pressure, lowest blood pressure, and pulse rate do not have significant meanings for each indicator individually, but when the three factors are considered together, it reflects the user's constitution characteristics considerably. It is known as an index used to determine coronary artery disease, acute myocardial infarction, unstable angina, stable form cardiac disease, myocardial infarction, cerebral infarction and peripheral vascular disease.
  • the pattern calculator 130 calculates a 3D user pattern for the user based on the data received by the user data receiver 110.
  • the data received by the user data receiver 110 is three types of data of the highest blood pressure, the lowest blood pressure, the pulse of the user, and the above-mentioned.
  • the three-dimensional user pattern calculated by the pattern calculation unit 130 reflects the characteristics of the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user as it is, and is unique to represent the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse according to the user's constitution.
  • the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse, which are input periodically over time, can be expressed as a time series function, and each user has unique characteristics, so even though it undergoes a specific transformation, The user's own characteristics are retained.
  • the pattern calculator 130 applies various transformations to the data received from the user data receiver 110, finds a coefficient representative of the data, and projects the coefficient on three-dimensional coordinates based on the coefficient to the user. Calculate the three-dimensional pattern for. This will be described in more detail with reference to FIG. 3.
  • the database 150 stores a comparison target pattern calculated based on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate of a normal person and a circulatory patient.
  • the normal person refers to a person who does not suffer from circulatory disease
  • the circulatory patient refers to a person who has been determined by a doctor to suffer from circulatory disease.
  • the comparison target pattern stored in the database 150 is a result of converting data on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate of the normal person and the circulatory patient into various conversion methods applied by the pattern calculation unit 130 to the user data.
  • the comparison unit 170 refers to a pattern that is compared with the user pattern.
  • the peak, trough and pulse rates of normal and circulatory patients for calculating the target pattern are a series of values measured periodically for a predetermined time limit.
  • the pattern comparison unit 170 compares the comparison target pattern of the normal person and the circulatory patient with the user pattern stored in the database 150.
  • the user pattern calculated by the pattern calculation unit 130 is a three-dimensional pattern reflecting all of the highest blood pressure, the lowest blood pressure, the inherent characteristics of the pulse and the temporal change characteristics, and the pattern to be compared is a pattern having a shape in a three-dimensional space.
  • the pattern comparison unit 170 compares and determines the similarity between the user pattern and the comparison target pattern, and transmits the comparison determination result to the result output unit 190.
  • the result output unit 190 is a circulatory system that visualizes which position the user is closer to the normal person and the circulatory patient stored in the database 150 based on the result of the pattern comparison unit 170 compares the user pattern and the comparison target pattern. Outputs the probability of disease occurrence.
  • the circulatory disease occurrence potential is a result of quantifying and visualizing how likely a circulatory disease is to occur to the user.
  • the user inputs his or her highest blood pressure, minimum blood pressure and pulse rate as user data, and Even if he or she has a circulatory disease, he or she can easily check whether the user is likely to be caught through the result of someone similar in constitution.
  • the device 100 for determining the circulatory disease occurrence potential according to the present invention is smart
  • the state includes a measuring device such as a blood pressure monitor and a pulse monitor even without a multifunctional intelligent multifunctional terminal of the user.
  • a measuring device such as a blood pressure monitor and a pulse monitor even without a multifunctional intelligent multifunctional terminal of the user.
  • it may be implemented as a device incorporating a configuration that finally outputs to the user the potential occurrence of circulatory disease.
  • FIG. 2 is a block diagram showing another example of an apparatus for determining the potential occurrence of circulatory system diseases according to the present invention.
  • the apparatus 100 for determining the potential occurrence of circulatory disease includes a user data receiver 110, a pattern calculator 130, a database 150, a pattern comparator 170, and a result.
  • An output unit 190 may be included.
  • the same configuration as the configuration described with reference to FIG. 1 will use the same reference numerals.
  • the user data receiver 110 receives user data on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user.
  • the user data may be data of a user periodically measured for a predetermined limit time.
  • the time limit and the measurement period of the data may vary according to a user's input. More specifically, when the user inputs a value for the limit time and the measurement period through the input device provided in the user terminal 10, the user data receiving unit 110 is the limit time of the result measured by the blood pressure meter and pulse meter It is regarded as user data by receiving according to the measurement period.
  • the user enters 24 hours in the threshold time, every 30 minutes from the morning of 9 am to midnight the next day, and every hour during bedtime.
  • the user data receiver 110 receives, as user data, data measured at least two times according to the input period during the input time. For another example, when the user inputs 120 hours (5 days) at the time limit and sets the measurement period of the blood pressure and pulse meter to 1 hour, the user data receiver 110 according to the input period for the input time. Data measured at least twice is received as user data.
  • the user data receiver 110 When a user inputs a specific value according to his or her physical rhythm and activity cycle, the user data receiver 110 receives user data according to a different time limit and measurement cycle for each user, thereby reflecting unique characteristics of the user. The user data may be received by the user data receiver 110.
  • the pattern calculator 130 calculates a 3D user pattern for the user based on the user data.
  • the user data includes data on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user.
  • the pattern calculator 130 calculates a three-dimensional user pattern by applying various transformations to the user data. .
  • the pattern calculation unit 130 may include a 3D coordinate dictionary (not shown) for coordinates corresponding to the highest blood pressure, the lowest blood pressure, the pulse rate, and the respective values. For example, if the maximum blood pressure of the user at about 2 pm is 130 mmHg, the 3D coordinate value (x-axis coordinate, y-axis coordinate, z-axis coordinate) corresponding to the maximum blood pressure at 130 pmHg at 2 pm is a 3-dimensional coordinate dictionary. It is stored in the (not shown), the pattern calculation unit 130 may calculate one three-dimensional coordinate value as part of the three-dimensional user pattern with reference to the stored three-dimensional coordinate value.
  • the pattern calculation unit 130 models the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate, which are input to the user data receiver 110 over time, as a time series fucntion, and then the function.
  • a user pattern may be calculated by generating a 3D vector in a 3D space according to a time delay embedding process based on the coordinates of the function. Since the time delay insertion process of the present embodiment is generally based on a known technique (for example, the publication described in the background art of the specification, Korean Patent Application Publication No. 2016-0094317), a detailed description thereof will be omitted.
  • the pattern calculation unit 130 may include the highest blood pressure pattern calculation unit 131, the lowest blood pressure pattern calculation unit 133, the heart rate pattern calculation unit 135, and the individual pattern arrangement unit 137.
  • the peak blood pressure pattern calculation unit 131 calculates the user peak blood pressure pattern based on the user data on the peak blood pressure of the user.
  • the peak blood pressure pattern calculator 131 calculates a user peak blood pressure pattern by extracting only the peak blood pressure from the user data after the user data receiver 110 periodically receives the user data as time passes.
  • the lowest blood pressure pattern calculation unit 133 calculates a user lowest blood pressure pattern based on user data on the lowest blood pressure of the user.
  • the lowest blood pressure pattern calculator 133 calculates a user's lowest blood pressure pattern by extracting only the lowest blood pressure from the user data after the user data receiver 110 periodically receives the user data over time.
  • the heartbeat pattern calculator 135 calculates a user pulse pattern based on user data about the heartbeat of the user. Where data about heart rate
  • the heartbeat pattern calculator 135 calculates a user pulse pattern by extracting only a pulse from the user data after the user data receiver 110 periodically receives the user data as time passes.
  • the user's highest blood pressure pattern, the user's lowest blood pressure pattern, and the user's pulse pattern may all be expressed as vectors in three-dimensional space, and the process of expressing three patterns as vectors in three-dimensional space may be described in the above-described three-dimensional coordinate dictionary or time delay insertion process.
  • the individual pattern arrangement unit 137 arranges the three patterns calculated by the highest blood pressure pattern calculator 131, the lowest blood pressure pattern calculator 133, and the heartbeat pattern calculator 135 in a single three-dimensional space.
  • the user's highest blood pressure pattern, the user's lowest blood pressure pattern, and the user's pulse pattern arranged together in a single three-dimensional space reflect the unique constitution characteristics of the user as before the patterns were processed.
  • 3 is a diagram illustrating an example of a 3D user pattern calculated by the pattern calculator.
  • the three-dimensional user pattern calculated by the pattern calculator is a pattern in which the user highest blood pressure pattern 310, the user lowest blood pressure pattern 330, and the user pulse pattern 350 are disposed on a single three-dimensional space.
  • a comparison target pattern 370 which is a pattern compared to the user pattern in the pattern comparison unit 170 to be described later.
  • the individual pattern arrangement unit 137 arranges the user highest blood pressure pattern 310, the user lowest blood pressure pattern 330, and the user pulse pattern 350 in a single three-dimensional space according to each three-dimensional coordinate value.
  • 3 shows that the user highest blood pressure pattern 310, the user lowest blood pressure pattern 330, and the user pulse pattern 350 are arranged in a three-dimensional space by the x-axis, the y-axis, and the z-axis.
  • Each of the patterns in FIG. 3 has a three-dimensional coordinate value for the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse of the user at a specific time, as determined by the above-described three-dimensional coordinate dictionary, and the like. This is the result of vector concatenation.
  • the three-dimensional coordinate value (x-axis coordinate) corresponding to the maximum blood pressure of 130 mmHg at 2 pm , y-axis coordinate, z-axis coordinate) when the maximum blood pressure is 120mmHg at 2:10 pm can be the user's highest blood pressure pattern by connecting the corresponding three-dimensional coordinate values in a vector.
  • the user maximum blood pressure pattern 310, the user lowest blood pressure pattern 330, and the user pulse pattern 350 may be arranged in a three-dimensional vector form in a single three-dimensional space. At this time, it is common to be spaced apart at regular intervals, but when there is a situation such as a sudden change in the user's health condition or a circulatory disease, the highest blood pressure pattern and the lowest blood pressure as shown in the comparative patterns shown in FIG. The boundary between the pattern and the pulse pattern may be difficult, and the overall shape itself may be an element reflecting the user's constitution characteristics.
  • the database 150 stores a comparison target pattern calculated based on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate of a normal person and a circulatory patient.
  • the normal person refers to a person who does not suffer from circulatory disease
  • the circulatory patient refers to a person who has been determined by a doctor to suffer from circulatory disease.
  • the comparison target pattern stored in the database 150 is a result of converting data on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate of the normal person and the circulatory patient into various conversion methods applied by the pattern calculation unit 130 to the user data.
  • the comparison unit 170 is a pattern compared with the user pattern.
  • the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate of the normal person and the circulatory patient to calculate the comparison target pattern are a series of values periodically measured for a predetermined time limit.
  • the interval and amount of user data received by the user data receiver 110 may vary. Accordingly, the measured data are stored in the database at short time intervals.
  • the pattern comparing unit 170 may compare the comparison target pattern stored in the database 150 with the user pattern, and may include a 3D spatial pattern comparing unit 171 and a relative position calculating unit 173.
  • the 3D space pattern comparing unit 171 compares the user pattern and the comparison target pattern based on the position in the 3D space. First, the three-dimensional space pattern comparison unit 171 compares how similar the user pattern existing in the three-dimensional space and the pattern to be compared with each other by their morphological characteristics, and the morphological characteristics of the two patterns being compared are similar. If so, how similar three-dimensional coordinates are when placed in the same three-dimensional space. In this process, it is also possible to consider where the center point of each pattern is, and the patterns to be compared are compared only between the highest blood pressure pattern of the user pattern and the highest blood pressure pattern of the target pattern, and between patterns calculated by different item values. For example, trough and pulse do not compare similarities with each other.
  • the relative position calculating unit 173 receives the result of the comparison by the 3D spatial pattern comparing unit 171, and calculates the distance and direction between the user pattern and the comparison target pattern based on the result. As an example, when the user pattern and the comparison target pattern are substantially similar to each other in the 3D spatial pattern comparison unit 171, the distance calculated by the relative position calculation unit 173 becomes a short value, and the user pattern and the comparison target pattern are different from each other. If not similar, the direction calculated by the relative position calculation unit 173 may be the opposite.
  • the relative position calculator 173 calculates a relative position by comparing the target patterns of all objects (normal person and circulatory patient) stored in the database 150 with the user pattern, and calculates the relative position. To pass on.
  • the result output unit 190 outputs a circulatory disease occurrence potential visualized by visualizing which position the user is closer to the normal person and the circulatory patient based on the result of the pattern comparison unit 170, relative positioning unit 191 ) And a batch result output unit 193.
  • the relative positioning unit 191 receives a value for the distance and direction between the user pattern and the comparison target pattern from the relative position calculation unit 173, and the relative position of the circulatory patient, which is normal with respect to the user, according to the distance and direction. Determine your location.
  • the relative positioning unit 191 determines relative positions of normal persons and circulatory patients based on the relative position calculated by the relative position calculating unit 173. Therefore, in this process, the relative position between the normal person and the circulatory patient stored in the database also needs to be determined, and the relative position is information previously stored in the database 150, and the relative positioning unit 191 is a database ( 150 can be used to receive the information.
  • the relative position determined by the relative positioning unit 191 may be a normal person or a circulatory patient stored in the database 150. Can be seen as a visualization of how similar to the user by the highest blood pressure, the lowest blood pressure, pulse.
  • the relative positioning unit 173 may perform a function performed by the relative positioning unit 191, and the relative positioning unit 191 may be omitted from the result output unit 190.
  • the arrangement result output unit 193 determines that the relative positioning unit 191 determines a relative position of a normal person and a circulatory patient based on the user based on the distance and direction between the user pattern and the comparison target pattern. According to the determined position, a normal person and a circulatory patient are arranged, and the arranged result is visualized and output.
  • the result output from the batch result output unit 193 will be referred to as a similarity map below, and the similarity map is similar to the user's constitution when it is based on the highest blood pressure, the lowest blood pressure, and the pulse rate among the comparison targets stored in the database. It is a visual sign that shows who is a person and how many circulatory patients are among those who are similar to users.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a similarity map output by a result output unit.
  • a relative position of a total of 520 subjects is determined based on the user, and 24 of the 520 persons are confirmed to be circulatory patients.
  • 520 users and comparators as their respective nodes and interpreting FIG. 4, the closer each node is to have a similar constitution, the second and third nodes different from each other for the first node. If are separated by the same distance, and the second node, the third node in the opposite direction with respect to the second node, it can be interpreted that the second node and the third node has a dissimilar constitution.
  • the user data receiver 110 may further receive information on the number of clusters from the user.
  • the result output unit 190 is a user of at least two clusters divided according to the result of the pattern comparison unit 170 compares the user pattern and the comparison target pattern and the number of clusters received by the user data receiver 110. In the community to which the normal people and circulatory patients are identified and output with the user.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the similarity map that is output when the user data receiver receives information on the number of clusters.
  • the similarity map illustrated in FIG. 4 is divided into a plurality of clusters.
  • the plurality of clusters constituting the similarity map are classified according to the number of clusters input by the user.
  • the method of classifying the similarity map according to the number of clusters is limited to a specific method. As such, various methods may be applied, including a support vector machine (SVM).
  • SVM support vector machine
  • nodes may belong to the cluster, but like the third cluster 550, many nodes may belong to one cluster.
  • a person corresponding to a node belonging to the 3rd cluster 550 may be regarded as a person of the most general constitution.
  • FIG. 6 is a view for explaining in more detail the first cluster to which the user belongs.
  • a total of 10 people belong to the first cluster 510, and when a person represented by 61 is regarded as a user, 5 persons (persons corresponding to nodes represented by 44, 350, 392, 1868053, and 1681300 respectively) are directly connected to the user. ) Can be seen as a person who is similar to the user in the first cluster 510, and since the distance between nodes is similar, the person corresponding to the node of 1868053 having the shortest distance to 61 becomes the person who is most similar to the user. .
  • the similarity map is classified into several clusters according to the number of clusters input by the user, among which 9 persons of the cluster to which the user belongs are included.
  • One of the most similar to the user can be interpreted as having a circulatory disease called Unstable Angina pectoris (UA).
  • UUA Unstable Angina pectoris
  • the disease that the people belonging to the same cluster may be indicated beside the node as a reference, and the disease name indicated beside the node depends on the information stored in the database 150.
  • the smaller the number of clusters input by the user the larger the number of people belonging to the cluster to which the user belongs, and the number of clusters received by the user data receiver 110 when the user is the owner of an unusual constitution. Regardless, only a small number of people may belong to a cluster to which a user belongs.
  • the user visually checks the similarity map comparing all the personnel stored in the database with the user's constitution, and checks the circulatory disease of the user.
  • potential risks potential risks that may occur
  • entering information about clusters it is possible to include only a small number of individuals stored in the database that are similar to the user's own constitution.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a method of determining a potential occurrence of circulatory disease according to the present invention.
  • FIG. 7 may be implemented by the apparatus for determining the potential occurrence of circulatory disease described with reference to FIGS. 1 and 2, the method described with reference to FIGS. 1 and 2 will be described with reference to FIGS. 1 and 2. Duplicate explanations will be omitted.
  • the user data receiver receives the user data for the highest blood pressure, the lowest blood pressure and the pulse of the user (S710).
  • the user data may be data measured at least two times periodically during the time input by the user.
  • the pattern calculation unit calculates a 3D user pattern for the user based on the user data received by the user data receiver (S730).
  • the pattern calculation unit calculates the user's highest blood pressure pattern, the user's lowest blood pressure pattern, the user pulse pattern based on the user data to calculate the three-dimensional user pattern by placing them together in a single three-dimensional space Can be.
  • the pattern comparison unit compares the comparison target pattern calculated based on the highest blood pressure, the lowest blood pressure and the pulse rate of the normal person and the circulatory patient stored in the database with the user pattern (S750).
  • the pattern comparison unit compares the user pattern and the comparison target pattern based on the location of the three-dimensional space, calculates the relative position as a result of the comparison and the result output unit outputs a similarity map for the user Do it.
  • the similarity map is for the user to visually determine the incidence of circulatory diseases, as described above with reference to FIGS. 5 and 6.
  • the result output unit outputs a circulatory disease occurrence potential diagram visualizing whether the user is closer to a normal person or a circulatory patient based on the result of comparing the user pattern with the comparison target pattern in step S750 (S770).
  • Embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of a computer program that can be executed through various components on a computer, such a computer program may be recorded in a computer-readable medium.
  • the media may be magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and ROMs.
  • the computer program may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software field.
  • Examples of computer programs may include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code executable by a computer using an interpreter or the like.
  • connection or connection members of the lines between the components shown in the drawings by way of example shows a functional connection and / or physical or circuit connections, in the actual device replaceable or additional various functional connections, physical It may be represented as a connection, or circuit connections.
  • such as "essential”, “important” may not be a necessary component for the application of the present invention.
  • the present invention can be used to develop a device for self-diagnosis of a user's state of health.

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Abstract

본 발명의 일 실시 예는, 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계, 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계, 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계를 포함하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법을 제공한다.

Description

순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법
본 발명은 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치, 방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 관한 것이다.
건강에 대한 사람들의 관심이 날로 늘어나면서 건강관련지표를 간편하게 측정할 수 있는 장비들이 점점 늘어나고 있다. 예를 들어, 혈압측정기, 맥박측정기, 혈중 산소포화도 측정기 등과 같이 다양한 측정장비들이 점차 고도화되고 경량화됨에 따라 사람들은 일정한 장소에 방문하여 측정장비를 사용하는 것뿐만 아니라, 측정장비를 간편하게 휴대하고 다니면서 사용할 수 있게 되었다.
다만, 아직까지는 휴대성과 기술적 한계라는 두 가지 측면을 모두 고려하여 휴대용 건강지표 측정장비들은 사용자가 일정한 사용법에 따라 입력을 가하면, 그에 대한 결과만 바로 표시해주는 기능에만 머물러 있으며, 실제 데이터와 접목시켜서 비교한 결과를 객관적으로 알려주는 기능을 갖고 있는 휴대용 기기는 극히 드물게 찾아볼 수 있을 뿐만 아니라, 그 기기의 가격도 굉장히 높은 편이다.
한편, 스마트폰과 같이 각종 유무선 통신기능을 구비한 다기능 지능형 복합단말기가 널리 보급됨에 따라 스마트폰에 부가장착하여 활용할 수 있는 각종 장비도 늘어나고 있는 추세인데, 스마트폰에 포함되어 있는 고도의 연산처리기능 및 디스플레이기능과 휴대용 건강지표 측정기의 정확한 측정기능을 모두 활용하여 사용자에게 정확하고 쓸모있는 정보를 제공하는 장치의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 휴대용 측정장비를 통해 얻어진 사용자의 혈압, 맥박 수치를 통해 사용자의 체질과 유사한 체질을 가진 사람들이 순환계질환에 얼마나 잘 걸리는지 여부를 판단할 수 있는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치 및 그 방법을 제공하는 데에 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법은, 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계; 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈륩에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계;를 포함한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치는, 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있는 데이터베이스; 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신부; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출부; 상기 데이터베이스에 저장된 비교대상패턴을 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교부; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력부;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 인원들과 사용자의 체질의 차이를 거리와 방향으로 표현한 유사도 맵을 시각적으로 확인하고, 사용자가 갖고 있는 순환계질환의 발생잠재도(발생할 잠재적인 위험도)를 직관적으로 파악할 수 있다.
또한, 사용자는 군집수에 대한 정보를 입력함으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 인원들 중 사용자 자신의 체질과 유사하다고 판단된 일부의 인원만을 포함하는 군집을 특정하고, 그 군집에 속한 인원들의 정보만을 확인하여, 사용자가 걸릴지도 모르는 순환계질환에 대해서 신속하게 대처할 수 있게 된다.
도 1은 사용자단말에 포함되는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 다른 예의 블록도를 도시한 도면이다.
도 3은 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 결과출력부에 의해 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 사용자데이터수신부가 군집수에 대한 정보를 수신한 경우 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 사용자가 속해있는 제1군집을 보다 상세히 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법의 일 예에 대한 흐름도를 도시한 도면이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법은, 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계; 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈륩에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계;를 포함한다.
상기 방법에 있어서, 상기 수신된 사용자데이터는, 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 패턴산출단계는, 상기 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출하는 최고혈압패턴산출단계; 상기 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출하는 최저혈압패턴산출단계; 상기 사용자의 맥박에 대한 사용자데이터를 기초로 심박패턴을 산출하는 심박패턴산출단계; 및 상기 산출된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 심박패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 방법에 있어서, 상기 패턴비교단계는, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교단계; 및 상기 3차원공간패턴비교단계에서 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출단계;를 포함하고, 상기 결과출력단계는, 상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정단계; 및 상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 방법은, 군집수에 대한 정보를 수신하는 군집수정보수신단계를 더 포함하고, 상기 결과출력단계는, 상기 비교한 결과 및 상기 수신된 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집에서 상기 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치는, 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있는 데이터베이스; 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신부; 상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출부; 상기 데이터베이스에 저장된 비교대상패턴을 상기 산출된 사용자패턴과 비교하는 패턴비교부; 및 상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력부;를 포함한다.
상기 장치에 있어서, 상기 수신된 사용자데이터는, 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터인 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 장치에 있어서, 상기 패턴산출부는, 상기 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출하는 최고혈압패턴산출부; 상기 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출하는 최저혈압패턴산출부; 상기 사용자의 심박에 대한 사용자데이터를 기초로 맥박패턴을 산출하는 심박패턴산출부; 및 상기 산출된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 사용자맥박패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 장치에 있어서, 상기 패턴비교부는, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교부; 및 상기 3차원공간패턴비교부가 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출부;를 포함하고, 상기 결과출력부는, 상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정부; 및 상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 장치에 있어서, 상기 사용자데이터수신부는 군집수에 대한 정보를 추가로 수신하고, 상기 결과출력부는, 상기 비교한 결과 및 상기 수신된 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 상기 기술적 과제를 해결하기 위해, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록하고 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시 예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.
이하의 실시 예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는한, 복수의 표현을 포함한다.
이하의 실시 예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징을 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.
도 1은 사용자단말에 포함되는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)와 함께 도시된 사용자단말(10)은 화면(11)을 표시하는 디스플레이부와 사용자로부터 데이터를 입력받는 입력 장치(input device)를 구비한 전자기기를 의미한다. 사용자단말(10)에 구비되는 입력장치로는 키보드, 마우스, 트랙볼, 마이크, 기계버튼, 터치 패널(touch panel) 중 적어도 하나가 될 수 있다.
도 1을 참조하면, 사용자단말(10)은 스마트폰 형태로 도시되어 있으나, 본 발명이 구현될 때의 사용자단말(10)은 스마트폰만으로 한정하지 않으며, 태블릿 퍼스널 컴퓨터(Tablet PC), 넷북과 같은 휴대용 단말을 모두 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)에 해당하거나, 적어도 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 이에 따라, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 마이크로 프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다. 즉, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)에 하드웨어적으로 그대로 탑재될 수도 있고, 사용자단말(10)에 유무선 네트워크로 연결되어 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 제어하는 형태로 구현될 수도 있다.도 1에 도시된 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 본 발명의 실시 예의 특징만을 부각시키기 위한 구성요소들만을 도시한 것이다. 따라서, 도 1에 도시된 실시 예와 다른 실시 예에 의할 때에는, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 제어한다. 보다 구체적으로는, 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자단말(10)의 화면(11)에 표시되는 내용을 사용자의 입력에 따라 다르게 표시되도록 제어하며, 사용자단말(10)이 사용자가 걸릴 가능성이 있는 순환계질환에 대해서 출력할 수 있도록 처리한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자데이터수신부(110), 패턴산출부(130), 데이터베이스(150), 패턴비교부(170) 및 결과출력부(190)를 포함할 수 있다.
먼저, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 수신한다. 여기서, 혈압에 대한 데이터는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 최고혈압 및 최저혈압간의 차이 등과 같은 데이터를 모두 포함하며, 혈류에 대한 데이터는 사용자의 심장박동에 따라 직, 간접적으로 달라지는 혈액의 흐름에 대한 데이터로서, 심박(Heart rate), 맥박(Pulse rate), 심전도(electrocardiogram), 심음(heart sound) 등과 같은 데이터를 모두 포함한다.
특히, 심박은 심장 자체가 움직이는 박동을 의미하고, 맥박은 심장로부터 피가 분출되어 동맥에 닿아 나오는 주기적인 박동을 의미하여, 양 데이터는 큰 차이를 보이지는 않으므로, 이하에서, 심박과 맥박은 모두 혈류에 대한 데이터를 대표하는 데이터로서 혼용될 수 있다.
일 예로서, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신할 수 있다. 사용자가 휴대용 혈압측정기 및 맥박측정기를 통해 사용자 자신의 혈압 및 맥박을 측정하면, 혈압측정기 및 맥박측정기는 측정된 수치를 사용자데이터수신부(110)에 송신한다. 이때 혈압측정기 및 맥박측정기가 측정한 수치는 사용자데이터수신부(110)에 케이블연결 등과 같은 유선통신을 통해서뿐만 아니라 블루투스(Bluetooth) 등과 같은 비접촉 근거리 통신(NFC : Near Field Communication) 기능을 통해서 사용자데이터수신부(110)에 전달될 수 있다.
사용자데이터수신부(110)가 수신한 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 대한 데이터는 특정 한순간의 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 의미하는 것은 아니며, 기설정된 한계시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 혈압측정기, 맥박측정기로부터 수신된 데이터를 의미한다.
예를 들어, 심혈관질환을 앓고 있는 사용자가 하루 평균 활동시간인 18시간내내 착용가능한(wearable) 혈압, 맥박 측정장비를 착용한 상태에서 측정장비가 그 측정장비에 설정된 주기에 따라 30분마다 자동으로 사용자의 혈압 및 맥박을 측정한다면, 한계시간은 18시간이 되며, 측정주기는 30분이 되고, 하루동안 측정되어 누적된 최고혈압, 최저혈압, 맥박 세트(set)는 최초에 측정된 세트까지 포함하여 37 세트가 된다.
사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박은 각각의 지표 개별적으로는 큰 의미를 갖지 못하나, 세 가지를 함께 고려하는 경우에는 사용자의 체질특성을 상당히 많이 반영하게 되며, 실제로 병원에서 의사가 여러가지 실측장비를 통해 획득한 검사결과와 함께 관상동맥질환, 급성심근경색증, 불안정성협심증, 안정성형심증, 진구성심근경색증, 뇌경색, 말초혈관질환 등을 판별하는데 이용하는 지표로 알려져 있다.
패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)가 수신한 데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다. 사용자데이터수신부(110)가 수신한 데이터는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 이상 세 가지 데이터이고, 특정한 순간만의 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 의미하지 않는다는 것은 이미 전술한 바 있다.
패턴산출부(130)가 산출하는 3차원 사용자패턴은 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박의 특성을 그대로 반영하는 것으로서, 사용자의 체질에 따른 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 나타내는 고유한 것이다. 시간의 흐름에 따라 주기적으로 입력되는 최고혈압, 최저혈압, 맥박은 일종의 시계열 함수(time series function)로 표현될 수 있으며, 각각의 사용자마다 고유한 특성을 갖고 있으므로, 특정한 변환(transformation)을 거친다하더라도 사용자만의 특성을 그대로 유지하게 된다.
패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)로부터 전달받은 데이터에 각종 변환을 적용하여, 그 데이터를 대표하는 계수(coefficient)를 찾고, 그 계수를 기초로 3차원 좌표에 투영시켜, 사용자에 대한 3차원 패턴을 산출한다. 이에 대해서는 도 3에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
데이터베이스(150)는 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있다. 여기서, 정상인은 순환계질환을 앓고 있지 않은 자를 의미하고, 순환계환자는 순환계질환을 앓고 있다고 의사로부터 판정받은 자를 의미한다. 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴은 그 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터를 패턴산출부(130)가 사용자데이터에 적용하는 각종 변환법으로 변환시킨 결과로서, 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 서로 비교되는 패턴을 의미한다.
비교대상패턴을 산출하기 위한 정상인 및 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박도 사용자의 데이터와 마찬가지로 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 일련의 값들이다.
패턴비교부(170)는 데이터베이스(150)에 저장된 정상인과 순환계환자의 비교대상패턴을 사용자패턴과 비교한다. 패턴산출부(130)가 산출한 사용자패턴은 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박의 고유특성 및 시간적 변화특성을 모두 반영한 3차원 패턴이고, 비교대상패턴도 3차원 공간에 형상을 갖추고 있는 패턴이다. 패턴비교부(170)는 사용자패턴과 비교대상패턴의 유사성을 비교판단하여, 그 비교판단한 결과를 결과출력부(190)에 전달한다.
결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과를 기초로 하여 사용자가 데이터베이스(150)에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력한다. 여기서, 순환계질환 발생잠재도는 사용자에게 순환계질환이 발생할 가능성이 얼마나 있는지 여부를 수치화 및 시각화한 결과로서, 본 발명에 따르면 사용자는 자신의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 사용자데이터로서 입력하여, 사용자 자신이 순환계질환에 이미 걸렸거나, 걸리지 않았다고 해도 자신과 유사한 체질의 사람이 걸린 결과를 통해서 사용자가 걸릴 가능성이 얼마나 있는지 여부를 간단히 확인할 수 있게 된다.
도 1에서 설명한 것은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)의 일 실시 예이며, 실시 예에 따라서, 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 스마트폰과 같은 다기능 지능형 복합단말기와 유무선으로 연결되거나, 다기능 지능형 복합단말기에 하드웨어, 소프트웨어적으로 포함되는 형태뿐만 아니라, 사용자의 다기능 지능형 복합단말기가 없더라도, 혈압측정기, 맥박측정기와 같은 측정장비를 포함한 상태에서 최종적으로 사용자에게 순환계질환 발생잠재도까지 출력하는 구성을 일체화시킨 장치로 구현될 수도 있다.
도 2는 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치의 다른 일 예의 블록도를 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치(100)는 사용자데이터수신부(110), 패턴산출부(130), 데이터베이스(150), 패턴비교부(170) 및 결과출력부(190)를 포함할 수 있으며, 구성의 혼동을 피하기 위해서 도 1에서 설명한 구성과 같은 구성은 같은 참조번호를 사용하기로 한다.
먼저, 사용자데이터수신부(110)는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신한다. 여기서, 사용자데이터는 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 사용자의 데이터일 수 있다.
선택적 일 실시 예로서, 한계시간 및 데이터의 측정주기는 사용자의 입력에 따라 달라질 수 있다. 보다 구체적으로는, 사용자가 사용자단말(10)에 구비된 입력장치를 통해서 한계시간 및 측정주기에 대한 값을 입력하면, 혈압측정기 및 맥박측정기가 측정한 결과를 사용자데이터수신부(110)는 한계시간동안 측정주기에 따라 수신하여 사용자데이터로 간주하게 된다.
예를 들어, 사용자가 한계시간에 24시간을 입력하고, 활동시간인 아침 9시부터 익일 자정까지는 30분마다, 그 외 취침시간에는 1시간마다 혈압, 맥박측정기가 사용자의 혈압, 맥박을 측정하는 것으로 설정하면, 사용자데이터수신부(110)는 입력된 시간동안 입력된 주기에 따라 적어도 2회 이상 측정된 데이터를 사용자데이터로서 수신한다. 다른 예를 들면, 사용자가 한계시간에 120시간(5일)을 입력하고, 혈압, 맥박측정기의 측정주기를 1시간으로 설정하면, 사용자데이터수신부(110)는 입력된 시간동안 입력된 주기에 따라 적어도 2회 이상 측정된 데이터를 사용자데이터로서 수신하게 된다.
사용자가 자신의 신체리듬과 활동주기에 맞춰서 특정 수치를 입력하면, 사용자마다 다른 한계시간 및 측정주기에 따른 사용자데이터를 사용자데이터수신부(110)가 수신하게 됨에 따라, 사용자만의 고유한 특성을 반영하는 사용자데이터가 사용자데이터수신부(110)에 수신될 수 있다.
이어서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다. 사용자데이터에는 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 대한 데이터가 포함되어 있으나, 혈압과 맥박은 서로 표시단위가 다른 데다가 그 값 자체만으로는 의사의 임상적인 판단하에서만 특정한 의미를 가질 수 있으므로, 사용자만의 특성을 그대로 나타냄과 동시에 시간의 흐름에 따라 주기적으로 수신되는 다음 주기의 사용자데이터와의 연관성을 나타내기 위해서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터에 각종 변환을 가하여 3차원 사용자 패턴을 산출한다.
일 예로서, 패턴산출부(130)는 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 각각의 값에 대응되는 좌표들에 대한 3차원좌표사전(미도시)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 오후 2시경의 사용자의 최고혈압이 130mmHg라면, 오후 2시에 최고혈압이 130mmHg일 때에 해당하는 3차원 좌표값(x축좌표, y축좌표, z축좌표)이 3차원좌표사전(미도시)에 저장되어 있어서, 패턴산출부(130)가 그 저장된 3차원 좌표값을 참조하여 3차원 사용자패턴의 일부로서 3차원 좌표값 하나를 산출할 수 있다.
다른 예로서, 패턴산출부(130)는 사용자데이터수신부(110)에 시간의 흐름에 따라 입력되는 최고혈압, 최저혈압, 맥박, 각각을 시간 연속 함수(time series fucntion)로 모델링한 후, 그 함수 및 그 함수에 대한 좌표들을 기초로 하여 시간 지연 삽입 프로세스(time delay embedding process)에 따라 3차원 공간에 3차원 벡터를 발생시키는 방식으로 사용자패턴을 산출할 수도 있다. 본 실시 예의 시간 지연 삽입 프로세스는 일반적으로 알려진 기술(예를 들어 명세서의 배경기술에 기재된 공개문헌, 대한민국 공개특허공보 제2016-0094317호)에 의하므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
실시 예에 따라 패턴산출부(130)는 최고혈압패턴산출부(131), 최저혈압패턴산출부(133), 심박패턴산출부(135) 및 개별패턴배치부(137)를 포함할 수 있다.
최고혈압패턴산출부(131)는 사용자의 최고혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴을 산출한다. 최고혈압패턴산출부(131)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 최고혈압만을 추출하여 사용자최고혈압패턴을 산출한다.
최저혈압패턴산출부(133)는 사용자의 최저혈압에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자최저혈압패턴을 산출한다. 최저혈압패턴산출부(133)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 최저혈압만을 추출하여 사용자최저혈압패턴을 산출한다.
심박패턴산출부(135)는 사용자의 심박에 대한 사용자데이터를 기초로 사용자맥박패턴을 산출한다. 여기서, 심박에 대한 데이터는
심박패턴산출부(135)는 사용자데이터수신부(110)가 시간의 흐름에 따라 주기적으로 사용자데이터를 수신하고 나면, 그 사용자데이터에서 맥박만을 추출하여 사용자맥박패턴을 산출한다. 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴, 사용자맥박패턴 모두 3차원 공간상의 벡터로 표현될 수 있으며, 세 가지 패턴이 3차원 공간상의 벡터로 표현되는 과정은 전술한 3차원좌표사전 또는 시간 지연 삽입 프로세스에 의한다.
개별패턴배치부(137)는 최고혈압패턴산출부(131), 최저혈압패턴산출부(133), 심박패턴산출부(135)가 산출한 세 가지 패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시킨다. 단일 3차원 공간에 함께 배치된 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴 및 사용자맥박패턴은 그 패턴들이 패턴처리되기 전과 마찬가지로 사용자의 고유한 체질 특성을 반영하고 있게 된다.
도 3은 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 패턴산출부에서 산출되는 3차원 사용자패턴은 사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)을 단일 3차원 공간상에 배치시킨 패턴이고, 그 옆에는 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 비교되는 패턴인 비교대상패턴(370)이 있다는 것을 알 수 있다.
개별패턴배치부(137)는 사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)을 각각의 3차원 좌표값에 따라 단일 3차원 공간에 배치시킨다. 사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)이 x축, y축, z축에 의한 3차원 공간상에 배치된다는 것이 도 3에 나타나 있다.
도 3에서의 각 패턴들은 전술한 3차원좌표사전 등에 의해서, 특정 시각에서의 사용자의 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 대한 3차원 좌표값이 결정되면, 그 결정된 3차원 좌표값을 시간의 흐름에 따라 벡터연결시킨 결과이다. 예를 들어, 오후 2시경의 사용자의 최고혈압이 130mmHg이고, 오후 2시 10분경의 사용자의 최고혈압이 120mmHg라면, 오후 2시에 최고혈압이 130mmHg일 때에 해당하는 3차원 좌표값(x축좌표, y축좌표, z축좌표)에서 오후 2시 10분에 최고혈압이 120mmHg일 때에 해당하는 3차원 좌표값을 벡터로 연결한 것이 사용자의 최고혈압패턴이 될 수 있다.
사용자최고혈압패턴(310), 사용자최저혈압패턴(330), 사용자맥박패턴(350)은 패턴화되기 전의 값이 현저히 다르므로 패턴화된 후 단일 3차원 공간상에 3차원 벡터형태로 각각 배치되었을 때, 일정한 간격을 두고 떨어져 있는 것이 일반적이나, 사용자의 건강 상태가 급변하거나, 순환계질환을 앓고 있는 등의 사정이 있는 경우는 도 3에 도시되어 있는 여러 비교대상패턴들처럼 최고혈압패턴, 최저혈압패턴, 맥박패턴의 경계구분이 어려울 수 있으며, 그러한 전체적인 모양 자체가 사용자의 체질특성을 반영하는 일 요소가 될 수 있다.
이하에서는, 다시 도 2에 대한 설명을 하기로 한다.
데이터베이스(150)는 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있다. 여기서, 정상인은 순환계질환을 앓고 있지 않은 자를 의미하고, 순환계환자는 순환계질환을 앓고 있다고 의사로부터 판정받은 자를 의미한다. 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴은 그 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터를 패턴산출부(130)가 사용자데이터에 적용하는 각종 변환법으로 변환시킨 결과로서, 후술하는 패턴비교부(170)에서 사용자패턴과 비교되는 패턴이다.
비교대상패턴을 산출하기 위한 정상인 및 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박도 사용자의 데이터와 마찬가지로 기설정된 한계시간동안 주기적으로 측정된 일련의 값들이며, 전술한 선택적 실시 예에 따라 사용자의 입력으로 한계시간 및 주기가 달라져서 사용자데이터가 사용자데이터수신부(110)에 수신되는 간격과 양이 다양해질 수 있다는 점을 감안하여, 그에 따라 데이터베이스에는 짧은 시간 간격을 두고 측정된 데이터가 저장된다.
패턴비교부(170)는 데이터베이스(150)에 저장된 비교대상패턴을 사용자패턴과 서로 비교하며, 3차원공간패턴비교부(171) 및 상대적위치산출부(173)를 포함할 수 있다.
3차원공간패턴비교부(171)는 사용자패턴과 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교한다. 먼저, 3차원공간패턴비교부(171)는 3차원 공간상에 존재하는 사용자패턴과 비교대상패턴이 각각의 형태적 특징에 의해서 얼마나 유사한 점이 있는지 비교하고, 비교되는 양 패턴의 형태적 특징이 유사하다면 동일한 3차원 공간에 놓였을 때의 3차원 좌표값이 얼마나 유사한지 비교하게 된다. 이 과정에서 각 패턴의 중심점이 어디인지도 고려될 수 있으며, 비교되는 패턴은 사용자패턴의 최고혈압패턴과 비교대상패턴의 최고혈압패턴끼리 비교될 뿐, 서로 다른 항목값에 의해 산출된 패턴간, 예를 들어, 최저혈압과 맥박은 서로 유사성을 비교하지 않는다.
상대적위치산출부(173)는 3차원공간패턴비교부(171)가 비교한 결과를 수신하여, 그 결과를 기초로 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향을 산출한다. 일 예로서, 3차원공간패턴비교부(171)에서 사용자패턴 및 비교대상패턴이 서로 상당히 유사하면, 상대적위치산출부(173)에서 산출되는 거리는 짧은 값이 되며, 사용자패턴 및 비교대상패턴이 서로 유사하지 않다면, 상대적위치산출부(173)에서 산출되는 방향은 정반대가 될 수 있다.
상대적위치산출부(173)는 데이터베이스(150)에 저장되어 있는 모든 대상(정상인 및 순환계환자)에 대한 비교대상패턴을 사용자패턴과 일일이 비교하여 상대적위치를 산출하고, 이를 상대적위치결정부(191)에 전달한다.
결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 비교한 결과를 기초로 사용자가 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하며, 상대적위치결정부(191) 및 배치결과출력부(193)를 포함할 수 있다.
상대적위치결정부(191)는 상대적위치산출부(173)로부터 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향에 대한 값을 전달받아서, 그 거리 및 방향에 따라 사용자를 중심으로 하여 정상인, 순환계환자의 상대적위치를 결정한다.
상대적위치결정부(191)가 상대적위치산출부(173)로부터 수신한 정보가 사용자패턴과 하나의 비교대상패턴을 비교하여 상대적 위치를 산출한 결과에 비교대상패턴의 수를 곱한 양에 해당하는 정보를 의미하며, 상대적위치결정부(191)는 상대적위치산출부(173)가 산출한 상대적위치에 따라서 사용자를 중심으로 정상인 및 순환계환자의 상대적위치를 결정한다. 그러므로, 이 과정에서 데이터베이스에 저장되어 있는 정상인 및 순환계환자간의 상대적위치도 결정될 필요가 있으며, 이 상대적위치는 데이터베이스(150)에 사전에 저장되어있는 정보로서, 상대적위치결정부(191)는 데이터베이스(150)로부터 그 정보를 전송받아 활용할 수 있다.
이미 상대적위치산출부(173)에서 산출된 값이 사용자패턴과 비교대상패턴간의 거리 및 방향이므로, 결국, 상대적위치결정부(191)가 결정하는 상대적위치는 데이터베이스(150)에 저장된 정상인 또는 순환계환자가 최고혈압, 최저혈압, 맥박에 의해 사용자와 얼마나 비슷한 체질을 갖는지를 시각화시킨 것이라고 볼 수 있다. 실시 예에 따라 상대적위치결정부(191)가 수행하는 기능을 상대적위치산출부(173)가 함께 수행하고, 상대적위치결정부(191)는 결과출력부(190)에서 생략될 수도 있다.
이어서, 배치결과출력부(193)는 상대적위치결정부(191)가 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 거리 및 방향을 기초로 사용자를 중심으로 한 3차원공간상의 정상인 및 순환계환자의 상대적위치를 결정하면, 그 결정된 위치에 따라 정상인 및 순환계환자를 배치하고, 그 배치된 결과를 시각화하여 출력하도록 한다.
배치결과출력부(193)가 출력하는 결과를 이하에서는 유사도 맵이라고 호칭하기로 하며, 유사도 맵은 데이터베이스에 저장된 비교대상사람들 중 최고혈압, 최저혈압, 맥박을 기준으로 했을 때, 사용자의 체질과 유사한 사람은 누구이며, 사용자와 체질이 유사한 사람들 중에서 순환계환자는 얼마나 되는지 단적으로 보여주는 시각적 표지라고 할 수 있다.
도 4는 결과출력부에 의해 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 사용자를 중심으로 총 520명의 비교대상자의 상대적 위치가 결정되어 있으며, 그 520명 중에서 24명은 순환계환자로 확진을 받은 사람이라는 것을 알 수 있다. 사용자 및 비교대상자 520명을 각각의 노드(node)로 간주하고 도 4를 해석하면, 각 노드의 거리가 가까울수록 서로 유사한 체질을 갖고 있으며, 제1노드를 두고 서로 다른 제2노드, 제3노드가 동일한 거리만큼 떨어져있고, 제2노드, 제3노드가 제2노드를 중심으로 서로 반대 방향에 있다면, 제2노드와 제3노드는 서로 유사하지 않은 체질을 갖고 있다고 해석할 수 있다.
선택적 실시 예로서, 사용자데이터수신부(110)는 사용자로부터 군집수에 대한 정보를 추가로 수신할 수 있다. 이 경우, 결과출력부(190)는 패턴비교부(170)가 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과와 사용자데이터수신부(110)가 수신한 군집수에 따라 구분된 적어도 두 개 이상의 군집 중 사용자가 속한 군집내에서 정상인과 순환계환자를 파악하여 사용자와 함께 출력하게 된다.
도 5는 사용자데이터수신부가 군집수에 대한 정보를 수신한 경우 출력되는 유사도 맵의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5에 대한 설명을 용이하게 하기 위해 도 4를 참조하기로 한다.
도 5를 참조하면, 도 4에 도시되어 있던 유사도 맵이 여러 개의 군집으로 나뉜 것을 알 수 있다. 유사도 맵을 구성하는 복수 개의 군집은 사용자가 입력한 군집수에 따라 분류된 것이며, 본 발명에서는 군집수에 대한 정보가 수신되었을 때, 유사도 맵을 그 군집수에 따라 분류하는 방법은 특정한 방법으로 한정하고 있지 않은바, 서포트 벡터 머신(SVM : Support Vector Machine)을 포함하여 다양한 방법이 적용될 수 있다.
제1군집(510)과 제2군집(530)처럼 10개 내외의 노드(node)가 군집에 속해있을 수도 있으나, 제3군집(550)처럼 수많은 노드가 하나의 군집에 속해있을 수 있으며, 제3군집(550)에 속한 노드에 해당하는 사람은 가장 일반적인 체질의 사람이라고 볼 수 있다.
도 6은 사용자가 속해있는 제1군집을 보다 상세히 설명하기 위한 도면이다.
도 6에서 제1군집(510)에는 총 10명이 속해있으며, 61로 표시된 사람을 사용자로 간주하면, 사용자와 직접 연결된 5명(각각 44, 350, 392, 1868053, 1681300으로 표시된 노드에 해당하는 사람)이 제1군집(510)에서 사용자와 유사한 체질인 사람으로 볼 수 있으며, 노드간의 거리가 유사도이므로, 61과 가장 거리가 짧은 1868053의 노드에 해당하는 사람이 가장 사용자와 체질이 유사한 사람이 된다.
순환계환자는 7자리 숫자의 노드로 표현되고 있다고 가정한 후, 도 6를 해석하면, 사용자가 입력한 군집수에 따라 유사도 맵이 여러 개의 군집으로 분류되고, 그 중 사용자가 속한 군집의 9명의 사람 중 가장 사용자와 유사한 체질의 사람은 불안정성협심증(UA : Unstable Angina pectoris)이라는 순환계질환을 앓고 있다고 해석할 수 있다. 그 외에 같은 군집이 속해있는 사람들이 앓고 있는 질환이 참고사항으로서 노드옆에 표기될 수 있으며, 노드옆에 표기되는 질환명칭은 데이터베이스(150)에 저장된 정보에 따른다.
위와 같은 구성에 따라 사용자에 의해 입력되는 군집의 수가 작으면 작을수록 사용자가 속한 군집에 속하게 되는 인원은 많아지게 되며, 사용자가 특이한 체질의 소유자인 경우, 사용자데이터수신부(110)에 수신되는 군집수와 상관없이 사용자가 속한 군집에는 극히 적은 인원만이 속해있을 수도 있다.
본 선택적 실시 예에 따르면, 사용자는 군집수에 대한 정보를 입력하지 않음으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 모든 인원들과 사용자의 체질을 비교한 유사도 맵을 시각적으로 확인하고, 사용자가 갖고 있는 순환계질환의 발생잠재도(발생할 잠재적인 위험도)를 직관적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 군집수에 대한 정보를 입력함으로써, 데이터베이스에 저장되어 있는 인원들 중 사용자 자신의 체질과 유사하다고 판단된 일부의 인원만을 포함하는 군집을 특정하고, 그 군집에 속한 인원들의 정보만을 확인하여, 사용자가 걸릴 가능성이 있는 순환계질환에 대해서 신속하게 대처할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명에 따른 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법의 일 예에 대한 흐름도를 도시한 도면이다.
도 7에 따른 방법은 도 1 및 도 2에서 설명한 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치에 의해 구현될 수 있으므로, 도 1 및 도 2를 참조하여 설명하기로 하며, 도 1 및 도 2에서 설명한 것과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
먼저, 사용자데이터수신부는 사용자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 사용자데이터를 수신한다(S710).
단계 S710의 선택적 일 실시 예로서, 사용자데이터는 사용자에 의해 입력된 시간동안 주기적으로 적어도 2회 이상 측정된 데이터일 수 있다.
이어서, 패턴산출부는 사용자데이터수신부가 수신한 사용자데이터를 기초로 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출한다(S730).
단계 S730의 선택적 일 실시 예로서, 패턴산출부는 사용자데이터를 기초로 사용자최고혈압패턴, 사용자최저혈압패턴, 사용자맥박패턴을 산출하여 단일 3차원 공간에 함께 배치하는 방식으로 3차원 사용자패턴을 산출할 수 있다.
패턴비교부는 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자의 최고혈압, 최저혈압 및 맥박을 기초로 산출된 비교대상패턴을 사용자패턴과 비교한다(S750).
단계 S750의 선택적 일 실시 예로서, 패턴비교부는 사용자패턴과 비교대상패턴을 3차원 공간의 위치를 기초로 비교하고, 그 비교한 결과로 상대적위치를 산출하여 결과출력부가 사용자에 대한 유사도 맵을 출력할 수 있도록 한다. 유사도 맵은 사용자가 순환계질환의 발생잠재도를 시각적으로 판단하기 위한 것으로서, 도 5 및 도 6을 통해 전술한 바 있다.
결과출력부는 단계 S750에서 사용자패턴과 비교대상패턴을 비교한 결과를 기초로 사용자가 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력한다(S770).
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
본 발명은 사용자의 건강상태를 자가진단하는 장치를 개발하는 데에 이용될 수 있다.

Claims (9)

  1. 사용자의 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법으로서,
    입력된 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 혈압측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 최고혈압에 대한 데이터 및 일련의 최저혈압에 대한 데이터와
    상기 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 맥박측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 맥박에 대한 데이터를 포함하는 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신단계;
    상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출단계;
    데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 최고혈압, 최저혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 비교하는 패턴비교단계; 및
    상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력단계;를 포함하고,
    상기 패턴산출단계는,
    상기 사용자데이터에 포함된 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터가 시간의 흐름에 따라서 달라지는 특성을 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 각각 3차원 벡터패턴으로 산출하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 패턴산출단계는,
    상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하고,
    상기 패턴비교단계는,
    상기 단일 3차원 공간에 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을 위치시키고,
    상기 단일 3차원 공간상에서, 상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴과 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 패턴비교단계는,
    상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의
    위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교단계; 및
    상기 3차원공간패턴비교단계에서 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출단계;를 포함하고,
    상기 결과출력단계는,
    상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정단계; 및
    상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 방법은,
    군집수에 대한 정보를 수신하는 군집수정보수신단계를 더 포함하고,
    상기 결과출력단계는,
    상기 비교한 결과를 통한 상기 3차원 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 유사성 및 상기 수신된 군집수에 따라, 상기 정상인, 순환계환자, 사용자를 적어도 두 개 이상의 군집으로 나누고,
    상기 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집에 속하는 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 순환계발생잠재도를 판단하는 방법.
  5. 제1항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  6. 정상인과 순환계(circulatory)환자의 혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 산출된 비교대상패턴을 저장하고 있는 데이터베이스;
    입력된 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 혈압측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 최고혈압에 대한 데이터 및 일련의 최저혈압에 대한 데이터와
    상기 한계시간동안 주기적으로 복수 횟수만큼 맥박측정기로부터 측정되어 송신된, 시간의 흐름에 따라서 달라지는 일련의 맥박에 대한 데이터를 포함하는 사용자데이터를 수신하는 사용자데이터수신부;
    상기 수신된 사용자데이터를 기초로 상기 사용자에 대한 3차원 사용자패턴을 산출하는 패턴산출부;
    상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계(circulatory)환자의 최고혈압, 최저혈압 및 혈류에 대한 데이터를 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 비교하는 패턴비교부; 및
    상기 비교한 결과를 기초로 상기 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 정상인과 순환계환자 중 어느 위치에 더 가까운지 시각화한 순환계질환 발생잠재도를 출력하는 결과출력부;를 포함하고,
    상기 패턴산출부는,
    상기 사용자데이터에 포함된 최고혈압, 최저혈압 및 맥박에 대한 데이터가 시간의 흐름에 따라서 달라지는 특성을 기초로 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 각각 3차원 벡터패턴으로 산출하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 패턴산출부는,
    상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 단일 3차원 공간에 함께 배치시키는 개별패턴배치단계;를 포함하고,
    상기 패턴비교부는,
    상기 단일 3차원 공간에 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴을 위치시키고,
    상기 단일 3차원 공간상에서, 상기 산출된 최고혈압에 대한 3차원 벡터패턴, 최저혈압에 대한 3차원 벡터패턴 및 맥박에 대한 3차원 벡터패턴을 상기 최고혈압, 최저혈압 및 맥박별로 산출된 비교대상패턴과 각각 비교하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 패턴비교부는,
    상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴을 3차원 공간상의 위치를 기초로 비교하는 3차원공간패턴비교부; 및
    상기 3차원공간패턴비교부가 비교한 결과를 기초로, 상기 산출된 3차원 사용자패턴과 상기 비교대상패턴의 거리 및 방향을 산출하는 상대적위치산출부;를 포함하고,
    상기 결과출력부는,
    상기 산출된 거리 및 방향에 따라 상기 사용자를 중심으로 하여 상기 정상인, 상기 순환계환자의 상대적위치를 결정하는 상대적위치결정부; 및
    상기 결정된 상대적위치에 따라 상기 사용자, 상기 정상인, 상기 순환계환자를 배치하고, 상기 배치된 결과를 출력하는 배치결과출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 순환계질환 발생잠재도를 판단하는 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 사용자데이터수신부는 군집수에 대한 정보를 추가로 수신하고
    상기 결과출력부는,
    상기 비교한 결과를 통한 상기 3차원 사용자패턴 및 비교대상패턴간의 유사성 및 상기 수신된 군집수에 따라, 상기 정상인, 순환계환자, 사용자를 적어도 두 개 이상의 군집으로 나누고,
    상기 두 개 이상의 군집 중 상기 사용자가 속한 군집에 속하는 정상인과 순환계환자를 파악하여 상기 사용자와 함께 출력하는 것을 특징으로 하는 순환계발생잠재도를 판단하는 장치.
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