WO2020242101A1 - Ir-uwb 레이더를 이용한 비침습/비접촉 방식 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법 - Google Patents

Ir-uwb 레이더를 이용한 비침습/비접촉 방식 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법 Download PDF

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조성호
조석현
강선
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한양대학교 산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for detecting and diagnosing sleep apnea, and to an apparatus and method for detecting and diagnosing sleep apnea in a non-invasive/non-contact manner using an IR-UWB radar.
  • polysomnography is mainly used as a sleep monitoring method.
  • the polysomnographic test is a test method that systematically and accurately analyzes various events occurring during sleep using a plurality of contact sensors through a plurality of sensors attached to a subject.
  • polysomnography is performed by attaching a sensor to the nose, belly, chest, etc. that can obtain vital signs related to the subject's breathing, and monitoring events occurring in the subject through the attached sensors.
  • the test subject since the polysomnography test uses a contact sensor, the test subject must sleep while wearing the sensor to proceed with the test. Therefore, there is a problem that it is difficult to get a comfortable sleep due to restrictions in the movement of the subject during the examination. In addition, in order to continuously check whether the sensors are stably attached to the test subject, there is an inconvenience that the tester must continuously monitor during the test period.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for detecting and diagnosing sleep apnea capable of accurately detecting and diagnosing sleep apnea in a non-contact/non-invasive manner.
  • Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for detecting and diagnosing sleep apnea capable of automatic monitoring without requiring continuous monitoring by an examiner.
  • Another object of the present invention is to provide a sleep apnea detection and diagnosis apparatus and method capable of detecting and diagnosing sleep apnea by analyzing a tester's breath signal obtained using an IR-UWB radar in a time domain without conversion to a frequency domain. There is.
  • the apparatus for detecting and diagnosing sleep apnea for achieving the above object is a clutter signal from the received signal signal by reflecting the impulse signal radiated from at least one IR-UWB radar disposed at a predetermined position.
  • a signal acquisition unit that obtains a clutter subtraction signal by removing the signal; Determine the position where the change is greatest from the plurality of clutter subtraction signals acquired during the predetermined signal acquisition period, extract the clutter subtraction signal at the determined position to obtain a respiration signal, a respiration waveform signal, and the respiration signal
  • a breathing signal extracting unit that detects a local maximum value and a local minimum value that are peaks of; The deviation between the local maximum value and the local minimum value is accumulated to set a first threshold value, which is a standard for a normal state, and a first weight for determining the start of an apnea state is applied to a change in the local maximum value or the local minimum value.
  • a second weight for determining the end of the apnea state is set according to a change in the number of the local maximum value and the local minimum value acquired during a predetermined reference time period, and the first threshold value and the first and A threshold value setting unit that sets a second threshold value, which is a criterion for determining an apnea state, from the second weight; And a detection and diagnosis unit configured to detect an apnea state by comparing the deviation with the second threshold value, and to diagnose a sleep apnea level of a test subject based on the number of detected apnea states.
  • the threshold value setting unit may include a first threshold value setting unit that accumulates a deviation between the local maximum value and the local minimum value, and sets the first threshold value to a deviation corresponding to a lower predetermined ratio of the accumulated deviations; At the reference time point, the ratio of the current local maximum value to the previous local maximum value or the ratio of the local minimum value to the previous local minimum value is compared with a predetermined first reference ratio, and the first weight is different predetermined values according to the comparison result And the number of the local maximum value and the local minimum value acquired during the previous reference time period at the reference time point and the number of the local maximum value and the local minimum value acquired during a later reference time period. 2 A weight setting unit that sets the weights to different predetermined values; And a second threshold value setting unit that sets the second threshold value by multiplying the first threshold value and first and second weights that change over time. It may include.
  • the weight setting unit may apply the first weight during a first weighting interval predetermined from the reference point of view, and apply the second weight during a second weighting interval previously predetermined from the reference point of time.
  • the weight setting unit includes an apnea detection unit that compares the deviation with the second threshold value in units of a predetermined detection interval, and detects an apnea state if the deviation is greater than or equal to the second threshold value; And an apnea diagnosis unit that determines the level of sleep apnea of the test subject according to the number of detected apnea conditions compared to the total sleep time. It may include.
  • Sleep apnea detection and diagnosis method for achieving the above object is a clutter signal from the received signal signal by reflecting the impulse signal radiated from at least one IR-UWB radar disposed at a predetermined position. Removing a clutter to obtain a subtraction signal; Determine the position where the change is greatest from the plurality of clutter subtraction signals acquired during the predetermined signal acquisition period, extract the clutter subtraction signal at the determined position to obtain a respiration signal, a respiration waveform signal, and the respiration signal Detecting a local maximum value and a local minimum value, which are peaks of; The deviation between the local maximum value and the local minimum value is accumulated to set a first threshold value, which is a standard for a normal state, and a first weight for determining the start of an apnea state is applied to a change in the local maximum value or the local minimum value.
  • a first threshold value which is a standard for a normal state
  • a first weight for determining the start of an apnea state
  • a second weight for determining the end of the apnea state is set according to a change in the number of the local maximum value and the local minimum value acquired during a predetermined reference time period, and the first threshold value and the first and Setting a second threshold value, which is a criterion for determining an apnea state, from the second weight; And detecting an apnea state by comparing the deviation with the second threshold value, and diagnosing a sleep apnea level of the test subject based on the number of detected apnea states.
  • the apparatus and method for detecting and diagnosing sleep apnea can accurately detect and diagnose sleep apnea in a non-contact/non-invasive manner using an IR-UWB radar, thereby reducing discomfort for a subject.
  • it is possible to automatically monitor using existing occupancy detection and bio-signal extraction technologies it is possible to detect and diagnose sleep apnea regardless of time and place, since continuous monitoring by the examiner is not required.
  • FIG. 1 shows a schematic structure of an apparatus for detecting and diagnosing sleep apnea according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 shows an example of a sleep apnea detection and diagnostic test environment according to the present embodiment.
  • FIG. 3 shows an example of a breathing signal obtained by the breathing waveform extraction unit of FIG. 1.
  • FIG 4 shows the respiratory activity detected in the nose and abdomen during central sleep apnea and the respiratory signal detected using a radar.
  • FIG. 5 is a view for explaining a concept in which the apparatus for detecting and diagnosing sleep apnea according to the present embodiment detects sleep apnea.
  • FIG. 6 shows a method of detecting and diagnosing sleep apnea according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 shows a schematic structure of a sleep apnea detection and diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 shows an example of a sleep apnea detection and diagnosis test environment according to the present embodiment
  • FIG. 3 is a respiration of FIG. It shows an example of the breathing signal obtained from the waveform extraction unit.
  • Figure 4 shows the respiratory activity detected in the nose and abdomen during central sleep apnea and the respiratory signal detected using a radar
  • Figure 5 is the concept of detecting sleep apnea by the sleep apnea detection and diagnosis apparatus according to the present embodiment It is a figure for explaining.
  • the apparatus for detecting and diagnosing sleep apnea includes a signal acquisition unit 10, a respiration signal extraction unit 20, a threshold value setting unit 30, and a detection diagnosis unit 40. .
  • the signal acquisition unit 10 acquires a bio-signal for measuring the respiration of the test subject in a non-contact/non-invasive manner using an IR-UWB (Impulse Radio Ultra-Wideband) radar.
  • the signal acquisition unit 10 emits an impulse signal including at least one IR-UWB radar, and obtains a biosignal by removing a clutter from a received signal by reflecting the radiated impulse signal.
  • the IR-UWB radar emits a short impulse signal with a width of tens of nano/pico units and operates by determining the existence and distance of an object by using the temporal difference between the signal reflected and received by the object and the impulse signal. Since the IR-UWB radar uses an ultra-wideband frequency that is harmless to the human body, it can detect the target in a non-contact method without interference from other sensors, and because the transmission power is very small, it can be implemented in a low power, low cost and compact size. It is resistant to band interference and has the advantage of improving security as the spectrum of the signal shows a similar noise form.
  • the signal acquisition unit 10 may include a radar unit 11 and a clutter removal unit 12.
  • the radar unit 11 includes at least one IR-UWB radar and periodically radiates an impulse signal s(t) of a predetermined waveform toward the subject.
  • At least one IR-UWB radar may be disposed apart from the test subject by a predetermined distance (0.5 m in FIG. 2 as an example) as shown in FIG. 2, and it is easy to detect the breath of the test subject. It can be arranged to orient in a direction designated to do so.
  • the IR-UWB radar may be arranged to point to the chest or abdomen where the body change due to the breathing of the test subject appears large.
  • At least one IR-UWB radar of the radar unit 11 acquires a received signal r i (t) received by reflecting the radiated impulse signal s(t) on an object.
  • each of the at least one IR-UWB radar separates the received signal r i (t) obtained between time intervals of a plurality of impulse signals s(t) radiated periodically, and thus each impulse signal s
  • the received signal r i (t) for (t)) can be distinguished.
  • an auto-correlation signal for the received signal r i (t) is obtained, and the received signal ( By determining the periodicity of r i (t)), the received signals r i (t) for each impulse signal can be distinguished.
  • the received signal (r i (t)) is delayed and attenuated as the impulse signal (s(t)) radiated from the radar is reflected in various paths by the wall, the subject, and various objects in the indoor environment, and noise (n(t)) ) Is introduced and received by each of at least one IR-UWB radar. Therefore, the received signal r i (t) received from the i-th radar may be expressed as Equation 1.
  • N path represents the number of paths from which the radiated impulse signal is reflected
  • a n,i and ⁇ n,i represent the scale value and delay when the impulse signal is received by the i th radar along the n th path, respectively. Indicates the value.
  • the sleep apnea detection and diagnosis apparatus may include a plurality of IR-UWB radars.
  • the clutter removal unit 12 obtains a clutter subtraction signal B(t) by removing clutter from the received signal r i (t) in a predetermined manner.
  • the impulse signal s(t) emitted from the radar is reflected on various objects other than the subject, that is, a background object such as a wall, table, or chair, and is received as a received signal r i (t). Therefore, the clutter signal component, which is a component reflected and received by a background object other than the test subject, must be removed.
  • the clutter signal (C(t)) included in the current received signal (r i (t)) is the previously acquired clutter signal (C(t-1). )) can be obtained as in Equation 2, and the clutter subtraction signal (B(t)) is calculated by subtracting the clutter signal (C(t)) from the received signal (r i (t)). It can be obtained as in 3.
  • ⁇ is a weight for determining the ratio of the received signal r i (t) and the clutter signal C(t), which is a real value in the range 0 ⁇ ⁇ 1.
  • the breathing signal extracting unit 20 includes a breathing waveform extracting unit 21 and a peak detecting unit 22, and a respiration indicating the subject's breathing from the clutter subtraction signal B(t) obtained from the signal obtaining unit 10
  • the signal (V(t)) is extracted, and the maximum and minimum peak values are detected in the extracted respiration signal (V(t)).
  • the breathing waveform extraction unit 21 receives a clutter subtraction signal B(t) from the signal acquisition unit 10.
  • the clutter subtraction signal B(t) is represented by a pattern according to the distance d of the path through which the impulse signal s(t) signal radiated from the radar is reflected and received. Therefore, the clutter subtraction signal B(t) for each of the plurality of impulse signals s(t) is obtained in the same pattern if the reflection distance is the same at the same distance, whereas when a change in the reflection distance occurs, the pattern Change occurs.
  • the IR-URB radar emits an impulse signal s(t) toward the subject, the greatest change occurs at a specific distance by the subject's breath.
  • the breathing waveform extraction unit 21 determines the position (D(t)) having the largest change in a plurality of clutter subtraction signals (B(t)) acquired during a predetermined signal acquisition period (here, for example, 15 seconds). It is obtained as in Equation 4.
  • B d (t) denotes the clutter subtraction signal obtained when the distance to the reflective object is d in the clutter subtraction signal (B(t)) at time t, and p denotes the signal acquisition period. .
  • Equation 5 a breathing signal V(t) having a waveform according to the breathing of the test subject may be obtained by Equation 5.
  • the respiration signal (V(t)) extracts the clutter subtraction signal (B D(t) (t)) for the position (D(t)) with the largest change from the clutter subtraction signal (B(t)). Is obtained by
  • the peak detection unit 22 has a local maximum value (L max (n)) and a local minimum value (L min ()) according to Equations 6 and 7 with respect to the breathing signal V(t) obtained from the breathing waveform extraction unit 21 n)) respectively.
  • the peak detection unit 22 includes a respiration signal V(t-1/FPS) obtained in one frame immediately before and one frame immediately before the respiration signal V(t).
  • a respiration signal (V(t)) greater than the respiration signal (V(t+1/FPS)) is detected and obtained as the n-th local maximum value (L max (n)).
  • FPS is the number of frames per second (Frame-per-second). That is, if the breathing signal (V(t)) is greater than the breathing signal obtained immediately before and after (V(t-1/FPS), V(t+1/FPS)), the local maximum value (L max (n)) To detect.
  • the peak detection unit 22 acquires the breathing signal V(t-1/FPS) acquired in the first frame immediately preceding the breathing signal V(t) and the breathing signal acquired in the first frame immediately after A respiration signal (V(t)) smaller than the respiration signal (V(t+1/FPS)) is detected and obtained as the nth local minimum value (L min (n)). That is, if the breathing signal (V(t)) is less than the breathing signal obtained immediately before and after (V(t-1/FPS), V(t+1/FPS)), the local minimum value (L min (n)) To detect.
  • the peak detection unit 22 compares the breathing signal (V(t)) with the immediately before and after breathing signals (V(t-1/FPS), V(t+1/FPS)) at frames per second (FPS).
  • the local maximum and minimum values (L max (n), L min (n)) are detected, the local maximum and minimum values (L max (L max )) are set by a guard interval of a predetermined time (here, for example, 1 second) as both times. This is to prevent false detection of (n), L min (n)).
  • the respiration signal V(t) does not appear in a sinusoidal waveform, and a very large number of peaks appear in the vicinity of the top and bottom frequently. Therefore, in this embodiment, the peak detection unit 22 detects frames larger and smaller than the previous and subsequent frames within the guard interval at a guard interval, as maximum and minimum values, so that one local maximum and minimum values (L max) in each interval. (n), L min (n)) can be easily detected.
  • the threshold value setting unit 30 When the local maximum and minimum values (L max (n), L min (n)) for the breathing signal (V(t)) are detected by the breathing signal extraction unit 20, the threshold value setting unit 30 performs sleep apnea. Set a threshold for detection.
  • the waveform of the breathing signal V(t) shows a different waveform from that of normal breathing.
  • (a) shows the respiratory activity found in the nose during central sleep apnea
  • (b) shows the breathing activity found in the abdomen
  • (c) is the respiratory signal detected using the IR-UWB radar ( V(t)).
  • the threshold value setting unit 30 may include a first threshold value setting unit 31, a weight setting unit 32, and a second threshold value setting unit 33.
  • the first threshold value setting unit 31 includes a local maximum value (L max (n)) and a local minimum value (L min (n)) of the respiration signal V(t) detected by the respiration signal extraction unit 20 The cumulative deviation between is acquired, and a first threshold value Thr1(t), which is a reference value for a normal breathing state, is set.
  • a deviation corresponding to a predetermined lower ratio from the obtained k deviations A(1), A(2), ..., A(k) may be set as a first threshold value Thr1(t).
  • the deviation corresponding to the lower 30% position in k deviations (A(1), A(2), ..., A(k)) is set as the first threshold value (Thr1(t)). I can.
  • setting the first threshold value Thr1(t) by accumulating the deviation A(n) for a predetermined time by the first threshold value setting unit 31 is the respiration signal V(t) for the same subject. )), the breathing state of the subject may change over time.
  • the weight setting unit 32 sets a weight for easily determining an apnea state. Referring to FIG. 5, when apnea occurs, the peak size rapidly decreases. Also, at the end of apnea, the peak interval of the respiration signal V(t) decreases. That is, the number of peaks of the breathing signal V(t) increases compared to the apnea.
  • the weight setting unit 32 sets first and second weights (weight1( ⁇ ) and weight2( ⁇ )) to determine the start and end of the apnea state.
  • the first and second weights (weight1( ⁇ 1 ) and weight2( ⁇ 2 )) are weights applied during the predetermined first and second weighting intervals ( ⁇ 1 , ⁇ 2 ).
  • the first weighting interval ( ⁇ 1 ) may be set as an interval (t ⁇ 1 ⁇ t + 30 seconds) of 30 seconds from the reference time point (t) as an example
  • the second weighting interval ( ⁇ 2 ) is an example. It may be set as an interval (t-30 ⁇ 2 ⁇ t) of the previous 30 seconds from the reference time point t.
  • the weight setting unit 32 is the ratio of the local maximum value (L max (n)) to the previous local maximum value (L max (n-1)) (
  • > w 1 ), that is, when the size of the peak decreases rapidly, During the first weighting period ( ⁇ 1 ), the first weight (weight1( ⁇ 1 )) is set to a first value (here, as an example, 1.6) (weight1( ⁇ 1 ) 1.6).
  • the ratio of the local maximum (L max (n)) to the previous local maximum (L max (n-1)) is the first reference ratio. If (w 1 ) does not exceed (
  • ⁇ 1.6), the first weight (weight1( ⁇ 1 )) is set to the second value (here, as an example, 1) (weight1( ⁇ 1 ) 1).
  • the weight setting unit 32 sets the first weight (weight1( ⁇ 1 )) based on a change in the local maximum value (L max (n)), but the weight setting unit 32 A first weight (weight1( ⁇ 1 )) may be set based on a change (
  • the second threshold value setting unit 33 includes a first threshold value Thr1(t) obtained by the first threshold setting unit 31 and first and second weights set by the weight setting unit 32.
  • a second threshold value Thr2(t) for detecting an apnea state from ⁇ ) and weight2( ⁇ )) is set according to Equation 8.
  • the detection and diagnosis unit 40 determines an apnea state by comparing the deviation A(n) obtained by the threshold value setting unit 30 with a set second threshold value Thr2(t), and when it is determined as an apnea state , To diagnose the level of sleep apnea.
  • the detection diagnosis unit 40 may include an apnea detection unit 41 and an apnea diagnosis unit 42.
  • the apnea detection unit 41 determines whether the deviation (A ⁇ (n)) is equal to or greater than the second threshold (Thr2(t)) (A ⁇ (n) ⁇ Thr2(t)) in units of a predetermined detection interval ( ⁇ ), and , If the second threshold Thr2(t) or more, it is determined as an apnea section.
  • the detection period ⁇ may be set to 10 seconds, which is a minimum determination time for determining the symptoms of sleep apnea in the past.
  • the apnea diagnosis unit 42 diagnoses the level of sleep apnea according to the number (c) of occurrence of apnea conditions detected by the apnea detection unit 41 during the sleep time of the test subject.
  • the apnea diagnosis unit 42 may diagnose the level of sleep apnea according to the Apnea-Hypopnea Index (hereinafter AHI), which is generally used as an index of the severity of sleep apnea, for example, and AHI Is obtained as the number of apnea occurrences (c) compared to the total sleep time of the test subject as shown in Equation 9.
  • AHI Apnea-Hypopnea Index
  • the level of sleep apnea is diagnosed according to the AHI obtained in the same way as the conventional sleep apnea diagnosis method.
  • AHI sleep apnea is normal when an AHI is less than 5 (AHI ⁇ 5), mild sleep apnea when an AHI is 5 or more and less than 15 (5 ⁇ AHI ⁇ 15), and an AHI is 15. If it is less than 30 (15 ⁇ AHI ⁇ 30), it is diagnosed as moderate sleep apnea, and if the AHI is 30 or more (30 ⁇ AHI), it is diagnosed as severe sleep apnea.
  • FIG. 6 shows a method of detecting and diagnosing sleep apnea according to an embodiment of the present invention.
  • an impulse signal s(t) of a predetermined waveform is periodically transmitted to the test subject using at least one IR-URB radar. It radiates toward, and acquires a received signal r i (t) for the radiated impulse signal s(t) (S11). Then, a clutter subtraction signal B(t) is obtained by removing the clutter signal C(t) from the received signal r i (t) (S12).
  • the breathing waveform signal (V(t)) When the breathing waveform signal (V(t)) is acquired, the peak of the acquired breathing wave signal (V(t)) is analyzed, and the local maximum value (L max (n)) and the local minimum value (L min (n)) Are respectively detected (S14).
  • the first threshold value (Thr1(t)) acquires a number of deviations (A(n)) between the local maximum value (L max (n)) and the local minimum value (L min (n)) detected during a predetermined time. And, it is set as a deviation corresponding to a predetermined lower ratio from the obtained multiple deviations A(n).
  • first and second weights (weight1( ⁇ ) and weight2( ⁇ )) for determining the start and end of the apnea state are set (S16).
  • the first weight (weight1( ⁇ 1 )) is the ratio of the local maximum value (L max (n)) to the previous local maximum value (L max (n-1)) (
  • the second weight is the number of peaks (N(t)) acquired during a previously known reference time (m) based on a specific time point (t) and a reference time ( It is set to vary according to the ratio (N(t)/N(t+m)) of the number of peaks (N(t+m)) acquired during m).
  • the ratio of the number of peaks (N(t)/N(t+m)) is less than the second reference ratio (w 2 ) (N(t)/ N(t+m) ⁇ w 2 )
  • the known second During the weighting period ( ⁇ 2 ), the second weight (weight2( ⁇ 2 )) is set to the first value, while when the second reference ratio (w 2 ) is greater than the second weighting period ( ⁇ 2 ), the second weight ( weight2( ⁇ 2 )) is set to a first value.
  • the second threshold Thr2(t) is set from the first threshold Thr1(t) and the first and second weights weight1( ⁇ ) and weight2( ⁇ ) (S17).
  • the deviation (A ⁇ (n)) in units of the predetermined detection interval ( ⁇ ) is equal to or greater than the second threshold value (Thr2(t)) (A ⁇ (n) ⁇ Thr2(t)) is determined, and if it is greater than or equal to the second threshold Thr2(t), it is detected as an apnea section (S18).
  • the level of sleep apnea is diagnosed according to the number (c) of occurrence of apnea detected during the entire sleep time of the test subject (S19).
  • the method according to the present invention may be implemented as a computer program stored in a medium for execution on a computer.
  • the computer-readable medium may be any available medium that can be accessed by a computer, and may also include all computer storage media.
  • Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data, and ROM (Read Dedicated memory), RAM (random access memory), CD (compact disk)-ROM, DVD (digital video disk)-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like.

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Abstract

본 발명은 적어도 하나의 IR-UWB 레이더에서 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 신호신호로부터 피검사자의 호흡 신호를 추출하고, 추출된 호흡 신호의 피크 사이의 편차 및 피크 간격의 변화로부터 무호흡 상태를 판별하기 위한 문턱값을 설정하고, 설정된 문턱값을 피크 사이의 편차와 비교하여 무호흡 상태를 정확하게 판별할 수 있는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 따라서 비접촉/비침습 방식으로 수면 무호흡증을 정확하게 검출 및 진단할 수 있어 피검사자의 불편을 줄일 수 있다.

Description

IR-UWB 레이더를 이용한 비침습/비접촉 방식 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법
본 발명은 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, IR-UWB 레이더를 이용한 비침습/비접촉 방식 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재 수면 모니터링 방법으로는 주로 수면다원검사가 이용되고 있다. 수면다원검사는 다수의 접촉식 센서를 이용하여 수면 중에 발생하는 다양한 이벤트를 피검사자에 부착된 다수의 센서들을 통해 체계적이고 정확하게 분석하는 검사 방법이다. 일반적으로 수면다원검사는 센서를 피검사자의 호흡과 관련된 생명징후를 얻을 수 있는 코, 배, 가슴 등에 부착하고, 부착된 센서들을 통해 피검사자에게 발생되는 이벤트를 검사자가 모니터링하는 방식으로 수행된다.
그러나 수면다원검사는 접촉식 센서를 사용하므로, 피검사자는 센서를 착용한 상태로 수면을 취해 검사를 진행해야 한다. 따라서 검사받는 동안 피검사자의 움직임에 제약이 생겨 편안한 수면을 취하기 어렵다는 문제가 있다. 또한 센서들이 피검사자에게 안정적으로 부착되어 있는지 여부를 지속적으로 확인하기 위해, 검사자는 검사 기간 동안 지속적으로 모니터링을 해야 하는 불편함이 존재한다.
이러한 수면다원검사의 문제점을 개선하기 위해 다양한 센서들이 연구 및 개발되어 오고 있으나, 현장에서 요구하는 수준의 정확도를 제공하지 못함에 따라 현재에도 여전히 비접촉/비침습 방식으로 검사자의 수면 무호흡증을 정확하게 검출하고 진단할 수 있는 장치 및 방법에 대한 요구가 지속되고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은 비접촉/비침습 방식으로 수면 무호흡증을 정확하게 검출 및 진단할 수 있는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 검사자의 지속적인 모니터링을 요구하지 않고 자동 모니터링이 가능한 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또다른 목적은 IR-UWB 레이더를 이용하여 획득된 검사자의 호습 신호를 주파수 도메인으로의 변환없이 시간 도메인에서 분석하여 수면 무호흡증 검출 및 진단할 수 있는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치는 기지정된 위치에 배치된 적어도 하나의 IR-UWB 레이더에서 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 신호신호에서 클러터 신호를 제거하여 클러터 차감 신호를 획득하는 신호 획득부; 기지정된 신호 획득 기간동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호에서 변화가 가장 큰 위치를 판별하고, 판별된 위치에서의 클러터 차감 신호를 추출하여 호흡 파형 신호인 호흡 신호를 획득하며, 상기 호흡 신호의 피크인 로컬 최대값 및 로컬 최소값을 검출하는 호흡 신호 추출부; 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하여 정상 상태의 기준인 제1 문턱값을 설정하고, 무호흡 상태의 시작을 판별하기 위한 제1 가중치를 상기 로컬 최대값 또는 상기 로컬 최소값의 변화에 따라 설정하며, 무호흡 상태의 종료를 판별하기 위한 제2 가중치를 기기정된 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수 변화에 따라 설정하고, 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치로부터 무호흡 상태 판별 기준인 제2 문턱값을 설정하는 문턱값 설정부; 및 상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여 무호흡 상태를 검출하고, 검출된 무호흡 상태의 횟수에 기반하여 피검사자의 수면 무호흡 수준을 진단하는 검출 진단부; 를 포함한다.
상기 문턱값 설정부는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하고, 누적된 편차들의 하위 기지정된 비율에 대응하는 편차를 상기 제1 문턱값을 설정하는 제1 문턱값 설정부; 기준 시점에서 이전 로컬 최대값에 대한 현재 로컬 최대값의 비 또는 이전 로컬 최소값에 대한 로컬 최소값의 비를 기지정된 제1 기준 비와 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 제1 가중치를 서로 다른 기지정된 값으로 설정하고, 상기 기준 시점에서 이전 상기 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수와 이후 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수의 비에 따라 상기 제2 가중치를 서로 다른 기지정된 값으로 설정하는 가중치 설정부; 및 시간에 따라 변화하는 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치를 곱하여 상기 제2 문턱값을 설정하는 제2 문턱값 설정부; 를 포함할 수 있다.
상기 가중치 설정부는 상기 제1 가중치를 상기 기준 시점으로부터 기지정된 제1 가중 구간 동안 적용하며, 상기 제2 가중치를 상기 기준 시점에서 이전 기지정된 제2 가중 구간 동안 적용할 수 있다.
상기 가중치 설정부는 기지정된 검출 구간 단위로 상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여, 상기 편차가 상기 제2 문턱값 이상이면, 무호흡 상태로 검출하는 무호흡 검출부; 및 전체 수면 시간 대비 검출된 무호흡 상태의 횟수에 따라 피검사자의 수면 무호흡증의 수준을 판별하는 무호흡증 진단부; 를 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법은 기지정된 위치에 배치된 적어도 하나의 IR-UWB 레이더에서 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 신호신호에서 클러터 신호를 제거하여 클러터 차감 신호를 획득하는 단계; 기지정된 신호 획득 기간동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호에서 변화가 가장 큰 위치를 판별하고, 판별된 위치에서의 클러터 차감 신호를 추출하여 호흡 파형 신호인 호흡 신호를 획득하며, 상기 호흡 신호의 피크인 로컬 최대값 및 로컬 최소값을 검출하는 단계; 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하여 정상 상태의 기준인 제1 문턱값을 설정하고, 무호흡 상태의 시작을 판별하기 위한 제1 가중치를 상기 로컬 최대값 또는 상기 로컬 최소값의 변화에 따라 설정하며, 무호흡 상태의 종료를 판별하기 위한 제2 가중치를 기기정된 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수 변화에 따라 설정하고, 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치로부터 무호흡 상태 판별 기준인 제2 문턱값을 설정하는 단계; 및 상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여 무호흡 상태를 검출하고, 검출된 무호흡 상태의 횟수에 기반하여 피검사자의 수면 무호흡 수준을 진단하는 단계; 를 포함한다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치 및 방법은 IR-UWB 레이더를 이용하여 비접촉/비침습 방식으로 수면 무호흡증을 정확하게 검출 및 진단할 수 있어 피검사자의 불편을 줄일 수 있다. 그리고 기존에 개발된 재실감지 및 생체신호 추출 기술 등을 활용하여 자동 모니터링이 가능하므로, 검사자의 지속적인 모니터링을 요구하지 않으므로, 시간과 장소에 무관하게 수면 무호흡증 검출 및 진단할 수 있다. 또한 IR-UWB 레이더에서 획득된 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하지 않고 수면 무호흡증 검출 및 진단할 수 있어 저비용으로 제조가 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치의 개략적 구조를 나타낸다.
도 2는 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 검사 환경의 일예를 나타낸다.
도 3은 도 1의 호흡 파형 추출부에서 획득된 호흡 신호의 일예를 나타낸다.
도 4는 중추 수면 무호흡 시에 코, 복부에서 확인되는 호흡 활동과 레이더를 이용하여 검출된 호흡 신호를 나타낸다.
도 5는 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치가 수면 무호흡증을 검출하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법을 나타낸다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치의 개략적 구조를 나타내고, 도 2는 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 검사 환경의 일예를 나타내며, 도 3은 도 1의 호흡 파형 추출부에서 획득된 호흡 신호의 일예를 나타낸다. 그리고 도 4는 중추 수면 무호흡 시에 코, 복부에서 확인되는 호흡 활동과 레이더를 이용하여 검출된 호흡 신호를 나타내고, 도 5는 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치가 수면 무호흡증을 검출하는 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치는 신호 획득부(10), 호흡 신호 추출부(20), 문턱값 설정부(30) 및 검출 진단부(40)를 포함한다.
신호 획득부(10)는 IR-UWB(Impulse Radio Ultra-Wideband) 레이더를 이용하여 비접촉/비침습 방식으로 피검사자의 호흡을 측정하기 위한 생체 신호를 획득한다. 신호 획득부(10)는 적어도 하나의 IR-UWB 레이더를 포함하여 임펄스 신호를 방사하고, 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 수신 신호에서 클러터(clutter)를 제거하여 생체 신호를 획득한다.
IR-UWB 레이더는 수십 나노/피코 단위 너비의 짧은 임펄스 신호를 방사하고, 물체에 반사되어 수신되는 신호와 임펄스 신호의 시간적 차이를 활용하여 물체의 존재와 거리를 판단하는 방식으로 동작한다. IR-UWB 레이더는 인체에 무해한 초광대역 주파수를 사용하므로 다른 센서의 간섭없이 대상을 비접촉 방식으로 탐지할 수 있으며, 송신 파워가 매우 작기 때문에 저전력, 저가격 소형으로 구현이 가능하며, 광대역을 사용하여 협대역 간섭에 강하며 신호의 스펙트럼이 유사 잡음 형태를 보이므로 보안성 또한 향상되는 장점이 있다.
신호 획득부(10)는 레이더부(11) 및 클러터 제거부(12)를 포함할 수 있다. 레이더부(11)는 적어도 하나의 IR-UWB 레이더를 포함하여, 기지정된 파형의 임펄스 신호(s(t))를 주기적으로 피검사자를 향해 방사한다.
본 실시예에서 적어도 하나의 IR-UWB 레이더는 도 2에 도시된 바와 같이, 피검사자로부터 기지정된 거리(도 2에서는 일예로 0.5m)만큼 이격되어 배치될 수 있으며, 피검사자의 호흡을 감지하기에 용이하도록 지정된 방향을 지향하도록 배치될 수 있다. 일예로, IR-UWB 레이더는 피검사자의 호흡에 의한 신체 변화가 크게 나타나는 가슴 또는 복부를 지향하도록 배치될 수 있다.
그리고 레이더부(11)의 적어도 하나의 IR-UWB 레이더는 방사된 임펄스 신호(s(t))가 물체에 반사되어 수신되는 수신 신호(r i(t))를 획득한다. 이때, 적어도 하나의 IR-UWB 레이더 각각은 주기적으로 방사되는 다수의 임펄스 신호(s(t))들의 시간 간격 사이에서 획득되는 수신 신호(r i(t))를 구분함으로써, 각 임펄스 신호(s(t))에 대한 수신 신호(r i(t))를 구별할 수 있다. 경우에 따라 주기적으로 방사되는 임펄스 신호(s(t))의 방사 시점을 판별하지 못하는 경우, 수신 신호(r i(t))에 대한 자기 상관(auto-correlation) 신호를 획득하여, 수신 신호(r i(t))의 주기성을 판별함으로써, 각 임펄스 신호에 대한 수신 신호(r i(t))들을 구분할 수 있다.
수신 신호(r i(t))는 레이더에서 방사된 임펄스 신호(s(t))가 실내 환경에서 벽과 피검사자 및 여러 물체에 의해 다양한 경로로 반사되면서 지연 및 감쇄하고, 노이즈(n(t))가 유입되어 적어도 하나의 IR-UWB 레이더 각각으로 수신된다. 따라서 i번째 레이더에서 수신된 수신 신호(r i(t))는 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000001
여기서 N path는 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신되는 경로의 수를 나타내고, a n,i와 τ n,i는 임펄스 신호가 각각 n번째 경로에 따라 i번째 레이더로 수신된 경우의 스케일값과 지연값을 나타낸다.
IR-UWB 레이더를 이용하는 경우, 하나의 레이더만으로도 수면 무호흡을 검사할 수 있으므로 여기서는 하나의 IR-UWB 레이더를 이용하는 것으로 가정하여 설명하며, 따라서 이하에서는 레이더 식별자인 i를 생략하여 표시한다. 그러나 상기한 바와 같이, 본 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치는 다수의 IR-UWB 레이더를 포함하여도 무방하다.
클러터 제거부(12)는 수신 신호(r i(t))에서 기지정된 방식으로 클러터를 제거하여 클러터 차감 신호(B(t))를 획득한다. 레이더에서 방사된 임펄스 신호(s(t))는 피검사자 이외의 다양한 물체, 즉 벽이나, 테이블, 의자와 같은 배경 물체에 반사되어 수신 신호(r i(t))로 수신된다. 따라서 피검사자가 아닌 배경 물체에 의해 반사되어 수신되는 성분인 클러터 신호 성분은 제거되어야 한다.
일반적으로 배경에 해당하는 물체는 피검사자와 달리 고정되어 있으므로, 현재 수신 신호(r i(t))에 포함된 클러터 신호(C(t))는 이전 획득된 클러터 신호(C(t-1))를 이용하여 수학식 2와 같이 획득될 수 있으며, 클러터 차감 신호(B(t))는 수신 신호(r i(t))에서 클러터 신호(C(t))를 차감하여 수학식 3과 같이 획득될 수 있다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000002
여기서 α는 수신 신호(r i(t))와 클러터 신호(C(t))의 비율을 판별하기 위한 가중치로서 0 < α < 1 범위의 실수값이다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000003
호흡 신호 추출부(20)는 호흡 파형 추출부(21) 및 피크 검출부(22)를 포함하여 신호 획득부(10)에서 획득된 클러터 차감 신호(B(t))에서 피검사자의 호흡을 나타내는 호흡 신호(V(t))를 추출하고, 추출된 호흡 신호(V(t))에서 최대 및 최소 피크치를 검출한다.
호흡 파형 추출부(21)는 신호 획득부(10)로부터 클러터 차감 신호(B(t))를 인가받는다. 클러터 차감 신호(B(t))는 레이더에서 방사된 임펄스 신호(s(t)) 신호가 반사되어 수신되는 경로의 거리(d)에 따른 패턴으로 나타낸다. 따라서 다수의 임펄스 신호(s(t)) 각각에 대한 클러터 차감 신호(B(t))는 동일한 거리에서 반사 거리가 동일하다면 동일한 패턴으로 획득되는 반면, 반사 거리에 변화가 발생되면, 패턴의 변화가 발생된다. 그리고 IR-URB 레이더가 피검사자를 지향하여 임펄스 신호(s(t))를 방사하는 경우, 피검사자의 호흡에 의해 특정 거리에서 가장 큰 변화가 발생하게 된다.
이에 호흡 파형 추출부(21)는 기지정된 신호 획득 기간(여기서는 일예로 15초)동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호(B(t))에서 변화가 가장 큰 위치(D(t))를 수학식 4와 같이 획득한다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000004
(여기서 B d(t)는 시간(t)에서의 클러터 차감 신호(B(t))에서 반사 대상 물체와의 거리가 d일때 획득된 클러터 차감 신호를 나타내고, p는 신호 획득 기간을 나타낸다.)
수학식 4로부터 피검사자의 호흡에 따른 파형을 갖는 호흡 신호(V(t))는 수학식 5로 획득될 수 있다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000005
즉 호흡 신호(V(t))는 클러터 차감 신호(B(t))에서 변화가 가장 큰 위치(D(t))에 대한 클러터 차감 신호(B D(t)(t))를 추출하여 획득된다.
피크 검출부(22)는 호흡 파형 추출부(21)에서 획득된 호흡 신호(V(t))에 대해 수학식 6 및 7에 따라 로컬 최대값(L max(n)) 및 로컬 최소값(L min(n))을 각각 검출한다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000006
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000007
수학식 6에 따르면, 피크 검출부(22)는 호흡 신호(V(t))에 대해 직전 1프레임(frame)에서 획득된 호흡 신호(V(t-1/FPS))와 직후 1프레임에서 획득된 호흡 신호(V(t+1/FPS))보다 큰 호흡 신호(V(t))를 검출하여 n번째 로컬 최대값(L max(n))으로 획득한다. 여기서 FPS는 초당 프레임수(Frame-per-second)이다. 즉 호흡 신호(V(t))가 직전 및 직후 획득된 호흡 신호(V(t-1/FPS), V(t+1/FPS))보다 크면, 로컬 최대값(L max(n))으로 검출한다.
또한 수학식 7에 따르면, 피크 검출부(22)는 호흡 신호(V(t))에 대해 직전 1프레임(frame)에서 획득된 호흡 신호(V(t-1/FPS))와 직후 1프레임에서 획득된 호흡 신호(V(t+1/FPS))보다 작은 호흡 신호(V(t))를 검출하여 n번째 로컬 최소값(L min(n))으로 획득한다. 즉 호흡 신호(V(t))가 직전 및 직후 획득된 호흡 신호(V(t-1/FPS), V(t+1/FPS))보다 작으면, 로컬 최소값(L min(n))으로 검출한다.
여기서 피크 검출부(22)가 호흡 신호(V(t))를 초당 프레임수(FPS)에서 직전 및 직후 호흡 신호(V(t-1/FPS), V(t+1/FPS))와 비교하는 것은 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n)) 검출 시에 양측 시간으로 기지정된 시간(여기서는 일예로 1초)의 보호 간격(guard interval)을 두어 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n))을 오검출하는 것을 방지하기 위함이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 호흡 신호(V(t))는 정현파형으로 나타나지 않고, 상단 및 하단 부근에서 매우 다수의 피크가 나타나는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라서 본 실시예에서는 피크 검출부(22)가 보호 간격을 두고 보호 간격 내에서 이전 및 이후 프레임보다 큰 프레임과 작은 프레임을 최대 및 최소값으로 검출함으로써, 각 구간 내에서 하나의 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n))을 용이하게 검출할 수 있다.
호흡 신호 추출부(20)에서 호흡 신호(V(t))에 대한 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n))이 검출되면, 문턱값 설정부(30)는 수면 무호흡을 검출하기 위한 문턱값을 설정한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 무호흡 시에는 호흡 신호(V(t))의 파형이 정상 호흡 시와는 다른 파형을 나타낸다. 도 4에서 (a)는 중추 수면 무호흡 시에 코에서 확인되는 호흡활동을 나타내고, (b)는 복부에서 확인되는 호흡 활동을 나타내며, (c)는 IR-UWB 레이더를 이용하여 검출된 호흡 신호(V(t))를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 수면 무호흡 시에는 정상 호흡시에 비해 호흡 신호(V(t))의 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L max(n))의 편차가 큰 변화가 발생한다. 일반적으로 수면 무호흡이 발생되면, 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n))의 편차가 매우 작아지게 된다.
따라서 호흡 신호 추출부(20)에서 획득된 호흡 신호(V(t))에 대한 로컬 최대 및 최소값(L max(n), L min(n))을 분석하여, 수면 무호흡을 판별할 수 있다. 다만 정상 호흡 시와 수면 무호흡 시의 호흡 신호(V(t))의 파형은 피검사자에 따라 다양하게 나타난다. 따라서 우선 피검사자에 대한 정상 호흡 상태와 무호흡 상태를 구분할 수 있는 문턱값을 생성할 필요가 있다.
도 1을 참조하면, 문턱값 설정부(30)는 제1 문턱값 설정부(31), 가중치 설정부(32) 및 제2 문턱값 설정부(33)를 포함할 수 있다.
우선 제1 문턱값 설정부(31)는 호흡 신호 추출부(20)에서 검출된 호흡 신호(V(t))의 로컬 최대값(L max(n))과 로컬 최소값(L min(n)) 사이의 누적 편차를 획득하여, 정상 호흡 상태에 대한 기준값인 제1 문턱값(Thr1(t))을 설정한다.
제1 문턱값 설정부(31)는 기지정된 시간(예를 들면 t를 기준으로 이전 및 이후 2분)동안의 호흡 신호(V(t))에 대한 로컬 최대값(L max(n))과 로컬 최소값(L min(n)) 사이의 편차(A(n) = L max(n) - L min(n))를 획득한다. 그리고 획득된 k개의 편차(A(1), A(2), ..., A(k))에서 기지정된 하위 비율에 해당하는 편차를 제1 문턱값(Thr1(t))로 설정할 수 있다. 일예로 k개의 편차(A(1), A(2), ..., A(k))에서 크기가 하위 30% 위치에 해당하는 편차를 제1 문턱값(Thr1(t))으로 설정될 수 있다.
여기서 제1 문턱값 설정부(31)가 기지정된 시간 동안의 편차(A(n))를 누적하여 제1 문턱값(Thr1(t))을 설정하는 것은 동일한 피검사자에 대해 호흡 신호(V(t))를 획득하더라도, 시간에 따라 피검사자의 호흡 상태가 변화할 수 있기 때문이다.
가중치 설정부(32)는 무호흡 상태를 용이하게 판별하기 위한 가중치를 설정한다. 도 5를 참조하면, 무호흡 발생시 피크 크기가 급격하게 감소하게 된다. 또한 무호흡 종료 시에는 호흡 신호(V(t))의 피크 간격이 감소하게 된다. 즉 호흡 신호(V(t))의 피크 개수가 무호흡시보다 증가하게 된다.
이에 가중치 설정부(32)는 무호흡 상태의 시작 및 종료를 판별하기 위해, 제1 및 제2 가중치(weight1(τ), weight2(τ))를 설정한다. 여기서 제1 및 제2 가중치(weight1(τ 1), weight2(τ 2))는 기지정된 제1 및 제2 가중 구간(τ 1, τ 2)동안 적용되는 가중치이다. 여기서 제1 가중 구간(τ 1)은 일예로 기준 시점(t)으로부터 이후 30초의 구간(t < τ 1 < t + 30초)으로 설정될 수 있으며, 제2 가중 구간(τ 2)은 일예로 기준 시점(t)로부터 이전 30초의 구간(t - 30 < τ 2 < t)으로 설정될 수 있다.
가중치 설정부(32)는 이전 로컬 최대값(L max(n-1))에 대한 로컬 최대값(L max(n))의 비(|L max(n-1)/L max(n)|)가 제1 기준 비(w 1, 여기서는 일예로 1.6)를 초과(|L max(n-1)/L max(n)| > w 1)하면, 즉, 피크의 크기가 급격하게 감소되면, 제1 가중 구간(τ 1) 동안 제1 가중치(weight1(τ 1))를 제1 값(여기서는 일예로 1.6)으로 설정(weight1(τ 1) = 1.6)한다.
그러나 이전 로컬 최대값(L max(n-1))에 대한 로컬 최대값(L max(n))의 비(|L max(n-1)/L max(n)|)가 제1 기준 비(w 1)를 초과하지 않으면(|L max(n-1)/L max(n)| ≤ 1.6), 제1 가중치(weight1(τ 1))를 제2 값(여기서는 일예로 1)으로 설정(weight1(τ 1) = 1)한다.
상기에서는 일예로 가중치 설정부(32)가 로컬 최대값(L max(n))의 변화에 기반하여, 제1 가중치(weight1(τ 1))를 설정하는 것으로 설명하였으나, 가중치 설정부(32)가 로컬 최소값(L min(n))의 변화(|L min(n)/L min(n-1)|)에 기반하여, 제1 가중치(weight1(τ 1))를 설정할 수도 있다.
또한 가중치 설정부(32)는 기준 시점(t)을 기준으로 이전 기지정된 기준 시간 구간(m, 여기서는 일예로 30초) 동안 획득된 피크 개수(로컬 최대값(L max(n)) 및 로컬 최소값(L min(n))의 개수)(N(t))와 기준 시점(t)으로부터 이후 기준 시간 구간(m) 동안 획득된 피크 개수(N(t+m))의 비(N(t)/ N(t+m))가 제2 기준 비(w 2, 여기서는 일예로 1.8) 미만(N(t)/ N(t+m) < w 2)이면, 즉, 피크의 개수가 급격하게 증가되지 않으면, 기지정된 제2 가중 구간(τ 2) 동안 제2 가중치(weight2(τ 2))를 제1 값(여기서는 일예로 1.8)으로 설정(weight2(τ 2) = 1.8)한다.
그러나 피크 개수의 비(N(t)/ N(t+m))가 제2 기준 비(w 2) 이상이면 N(t)/ N(t+m) ≥ w 2), 제2 가중치(weight2(τ 2))를 제2 값(여기서는 일예로 1)으로 설정(weight2(τ 2) = 2)한다.
제2 문턱값 설정부(33)는 제1 문턱값 설정부(31)에서 획득된 제1 문턱값(Thr1(t))과 가중치 설정부(32)에서 설정된 제1 및 제2 가중치(weight1(τ), weight2(τ))으로부터 무호흡 상태를 검출하기 위한 제2 문턱값(Thr2(t))을 수학식 8에 따라 설정한다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000008
검출 진단부(40)는 문턱값 설정부(30)에서 획득된 편차(A(n))를 설정된 제2 문턱값(Thr2(t))과 비교하여 무호흡 상태를 판정하고, 무호흡 상태로 판정되면, 수면 무호흡증의 수준을 진단한다.
검출 진단부(40)는 무호흡 검출부(41) 및 무호흡증 진단부(42)를 포함할 수 있다.
무호흡 검출부(41)는 기지정된 검출 구간(γ) 단위로 편차(A γ(n))가 제2 문턱값(Thr2(t)) 이상(A γ(n) ≥ Thr2(t))인지 판별하고, 제2 문턱값(Thr2(t)) 이상이면, 무호흡 구간으로 판별한다. 여기서 검출 구간(γ)은 일예로 기존에 수면 무호흡 증상을 판별하는 최소 판정 시간인 10초로 설정될 수 있다.
무호흡증 진단부(42)는 피검사자의 수면 시간 동안 무호흡 검출부(41)가 검출한 무호흡 상태 발생 횟수(c)에 따라 수면 무호흡증의 수준을 진단한다.
본 실시예에서 무호흡증 진단부(42)는 일예로 수면 무호흡증의 중증도 지표로 일반적으로 이용되는 무호흡/저호흡 지수(Apnea-Hypopnea Index: 이하 AHI)에 따라 수면 무호흡증의 수준을 진단할 수 있으며, AHI는 수학식 9와 같이 피검사자의 총 수면 시간(Total sleep time) 대비 무호흡 상태 발생 횟수(c)로 획득된다.
Figure PCTKR2020006421-appb-img-000009
그리고 기존의 수면 무호흡증 진단 방법과 동일하게 획득된 AHI에 따라 수면 무호홉증의 수준을 진단한다. AHI에 따르면 수면 무호홉증은 AHI가 5 미만(AHI < 5)이면 정상 상태(Nomal), AHI가 5 이상 15 미만(5 ≤ AHI < 15)이면 경증 수면 무호흡(Mild sleep apnea), AHI가 15 이상 30 미만(15 ≤ AHI < 30)이면 중등도 수면 무호흡(Moderate sleep apnea)이고, AHI가 30 이상(30 ≤ AHI)이면 중증 수면 무호흡(Severe sleep apnea)으로 진단된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법을 나타낸다.
도 1 내지 도 5를 참조하여, 도 6의 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법을 설명하면, 우선 적어도 하나의 IR-URB 레이더를 이용하여 기지정된 파형의 임펄스 신호(s(t))를 주기적으로 피검사자를 향해 방사하고, 방사된 임펄스 신호(s(t))에 대한 수신 신호(r i(t))를 획득한다(S11). 그리고 수신 신호(r i(t))에서 클러터 신호(C(t))를 제거하여 클러터 차감 신호(B(t))를 획득한다(S12).
클러터 차감 신호(B(t))가 획득되면, 기지정된 신호 획득 기간(여기서는 일예로 15초)동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호(B(t))에서 변화가 가장 큰 위치(D(t))를 판별하고, 판별된 위치(D(t))에 대한 클러터 차감 신호(B D(t)(t))를 추출하여 호흡 파형 신호(V(t))를 획득한다(S13).
호흡 파형 신호(V(t))가 획득되면, 획득된 호흡 파형 신호(V(t))의 피크를 분석하여, 로컬 최대값(L max(n)) 및 로컬 최소값(L min(n))을 각각 검출한다(S14).
그리고 피검자의 정상 호흡 상태에 대한 기준인 제1 문턱값(Thr1(t))로 설정한다(S15). 제1 문턱값(Thr1(t))은 기지정된 시간 동안 검출되는 로컬 최대값(L max(n))과 로컬 최소값(L min(n)) 사이의 다수의 편차(A(n))를 획득하고, 획득된 다수의 편차(A(n))에서 기지정된 하위 비율에 해당하는 편차로 설정된다.
또한 무호흡 상태의 시작 및 종료를 판별하기 위한 제1 및 제2 가중치(weight1(τ), weight2(τ))를 설정한다(S16).
제1 가중치(weight1(τ 1))는 이전 로컬 최대값(L max(n-1))에 대한 로컬 최대값(L max(n))의 비(|L max(n-1)/L max(n)|)에 따라 가변되도록 설정된다. 만일 이전 로컬 최대값(L max(n-1))에 대한 로컬 최대값(L max(n))의 비(|L max(n-1)/L max(n)|)가 제1 기준 비(w 1)를 초과(|L max(n-1)/L max(n)| > w 1)하면, 제1 가중치(weight1(τ 1))는 기지정된 제1 값으로 설정되는 반면, 초과하지 않으면, 제1 가중치(weight1(τ 1))는 기지정된 제2 값으로 설정한다.
또한 제2 가중치(weight2(τ 2))는 특정 시점(t)을 기준으로 이전 기지정된 기준 시간(m) 동안 획득된 피크 개수(N(t))와 특정 시점(t)으로부터 이후 기준 시간(m) 동안 획득된 피크 개수(N(t+m))의 비(N(t)/ N(t+m))에 따라 가변되도록 설정된다. 만일 피크 개수의 비(N(t)/ N(t+m))가 제2 기준 비(w 2) 미만(N(t)/ N(t+m) < w 2)이면, 기지정된 제2 가중 구간(τ 2) 동안 제2 가중치(weight2(τ 2))는 제1 값으로 설정되는 반면, 제2 기준비(w 2) 이상이면, 제2 가중 구간(τ 2) 동안 제2 가중치(weight2(τ 2))는 제1 값으로 설정된다.
그리고 제1 문턱값(Thr1(t))과 제1 및 제2 가중치(weight1(τ), weight2(τ))으로부터 제2 문턱값(Thr2(t))을 설정한다(S17).
제2 문턱값(Thr2(t))이 설정되면, 기지정된 검출 구간(γ) 단위로 편차(A γ(n))가 제2 문턱값(Thr2(t)) 이상(A γ(n) ≥ Thr2(t))인지 판별하고, 제2 문턱값(Thr2(t)) 이상이면, 무호흡 구간으로 검출한다(S18).
이후 피검사자의 전체 수면 시간 동안 검출되는 무호흡 상태 발생 횟수(c)에 따라 수면 무호흡증의 수준을 진단한다(S19).
본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행 시키기 위한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 여기서 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 또한 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함하며, ROM(판독 전용 메모리), RAM(랜덤 액세스 메모리), CD(컴팩트 디스크)-ROM, DVD(디지털 비디오 디스크)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등을 포함할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 기지정된 위치에 배치된 적어도 하나의 IR-UWB 레이더에서 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 신호신호에서 클러터 신호를 제거하여 클러터 차감 신호를 획득하는 신호 획득부;
    기지정된 신호 획득 기간동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호에서 변화가 가장 큰 위치를 판별하고, 판별된 위치에서의 클러터 차감 신호를 추출하여 호흡 파형 신호인 호흡 신호를 획득하며, 상기 호흡 신호의 피크인 로컬 최대값 및 로컬 최소값을 검출하는 호흡 신호 추출부;
    상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하여 정상 상태의 기준인 제1 문턱값을 설정하고, 무호흡 상태의 시작을 판별하기 위한 제1 가중치를 상기 로컬 최대값 또는 상기 로컬 최소값의 변화에 따라 설정하며, 무호흡 상태의 종료를 판별하기 위한 제2 가중치를 기기정된 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수 변화에 따라 설정하고, 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치로부터 무호흡 상태 판별 기준인 제2 문턱값을 설정하는 문턱값 설정부; 및
    상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여 무호흡 상태를 검출하고, 검출된 무호흡 상태의 횟수에 기반하여 피검사자의 수면 무호흡 수준을 진단하는 검출 진단부; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 문턱값 설정부는
    상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하고, 누적된 편차들의 하위 기지정된 비율에 대응하는 편차를 상기 제1 문턱값을 설정하는 제1 문턱값 설정부;
    기준 시점에서 이전 로컬 최대값에 대한 현재 로컬 최대값의 비 또는 이전 로컬 최소값에 대한 로컬 최소값의 비를 기지정된 제1 기준 비와 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 제1 가중치를 서로 다른 기지정된 값으로 설정하고, 상기 기준 시점에서 이전 상기 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수와 이후 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수의 비에 따라 상기 제2 가중치를 서로 다른 기지정된 값으로 설정하는 가중치 설정부; 및
    시간에 따라 변화하는 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치를 곱하여 상기 제2 문턱값을 설정하는 제2 문턱값 설정부; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치.
  3. 제2 항에 있어서, 상기 가중치 설정부는
    상기 제1 가중치를 상기 기준 시점으로부터 기지정된 제1 가중 구간 동안 적용하며, 상기 제2 가중치를 상기 기준 시점에서 이전 기지정된 제2 가중 구간 동안 적용하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치.
  4. 제3 항에 있어서, 상기 가중치 설정부는
    기지정된 검출 구간 단위로 상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여, 상기 편차가 상기 제2 문턱값 이상이면, 무호흡 상태로 검출하는 무호흡 검출부; 및
    전체 수면 시간 대비 검출된 무호흡 상태의 횟수에 따라 피검사자의 수면 무호흡증의 수준을 판별하는 무호흡증 진단부; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 장치.
  5. 기지정된 위치에 배치된 적어도 하나의 IR-UWB 레이더에서 방사된 임펄스 신호가 반사되어 수신된 신호신호에서 클러터 신호를 제거하여 클러터 차감 신호를 획득하는 단계;
    기지정된 신호 획득 기간동안의 획득된 다수의 클러터 차감 신호에서 변화가 가장 큰 위치를 판별하고, 판별된 위치에서의 클러터 차감 신호를 추출하여 호흡 파형 신호인 호흡 신호를 획득하며, 상기 호흡 신호의 피크인 로컬 최대값 및 로컬 최소값을 검출하는 단계;
    상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하여 정상 상태의 기준인 제1 문턱값을 설정하고, 무호흡 상태의 시작을 판별하기 위한 제1 가중치를 상기 로컬 최대값 또는 상기 로컬 최소값의 변화에 따라 설정하며, 무호흡 상태의 종료를 판별하기 위한 제2 가중치를 기기정된 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수 변화에 따라 설정하고, 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치로부터 무호흡 상태 판별 기준인 제2 문턱값을 설정하는 단계; 및
    상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여 무호흡 상태를 검출하고, 검출된 무호흡 상태의 횟수에 기반하여 피검사자의 수면 무호흡 수준을 진단하는 단계; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법.
  6. 제5 항에 있어서, 상기 제2 문턱값을 설정하는 단계는
    상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값 사이의 편차를 누적하고, 누적된 편차들의 하위 기지정된 비율에 대응하는 편차를 상기 제1 문턱값을 설정하는 단계;
    기준 시점에서 이전 로컬 최대값에 대한 현재 로컬 최대값의 비 또는 이전 로컬 최소값에 대한 로컬 최소값의 비를 기지정된 제1 기준 비와 비교하고, 비교 결과에 따라 서로 다른 기지정된 값으로 상기 제1 가중치를 설정하는 단계;
    상기 기준 시점에서 이전 상기 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수와 이후 기준 시간 구간 동안 획득되는 상기 로컬 최대값 및 상기 로컬 최소값의 개수의 비에 따라 서로 다른 기지정된 값으로 상기 제2 가중치를 설정하는 단계; 및
    시간에 따라 변화하는 상기 제1 문턱값과 제1 및 제2 가중치를 곱하여 상기 제2 문턱값을 설정하는 단계; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법.
  7. 제6 항에 있어서, 상기 제1 가중치를 설정하는 단계는
    상기 제1 가중치를 상기 기준 시점으로부터 기지정된 제1 가중 구간 동안 적용하고,
    상기 제2 가중치를 설정하는 단계는
    상기 제2 가중치를 상기 기준 시점에서 이전 기지정된 제2 가중 구간 동안 적용하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 수면 무호흡 수준을 진단하는 단계는
    기지정된 검출 구간 단위로 상기 편차를 상기 제2 문턱값과 비교하여, 상기 편차가 상기 제2 문턱값 이상이면, 무호흡 상태로 검출하는 단계; 및
    전체 수면 시간 대비 검출된 무호흡 상태의 횟수에 따라 피검사자의 수면 무호흡증의 수준을 판별하는 단계; 를 포함하는 수면 무호흡증 검출 및 진단 방법.
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