KR100493714B1 - Autonomic function analyzer - Google Patents
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Abstract
본 발명은 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치에 관한 것이다.The present invention relates to an autonomic neurological examination apparatus using a heart rate variability with improved accuracy.
본 발명의 자율신경 검사장치는, 피검자의 신체로부터 심전도 신호 또는 산소포화도 신호를 검출하는 신호검출부; 상기 신호검출부의 출력신호를 디지탈 신호로 변환하는 A/D변환기; 상기 A/D변환기의 출력신호로부터 심전도 신호의 R포인트와 RR간격을 검출하는 피크검출부; 상기 피크검출부의 출력신호로 부터 동잡음을 제거하는 동잡음제거부와, 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 평균 심박수(mean HRT), 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN), 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD), 연속되는 RR간격차(SRD), 압박 지수(PI)를 구하는 시간연산부를 구비하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 아주 낮은 주파수대역(VLF) 강도(PSD), 저주파수대역(LF) 강도(PSD), 고주파수대역(HF) 강도(PSD), 5분간 전체 강도(TP), 저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF), 고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio), 감성적 상태(ES), 정신적 스트레스 지수(MSI)를 구하는 주파수 분석부; 성별, 나이를 포함하는 피검자 정보를 입력하여 임시저장하는 데이터 입력부; 동양인의 성별, 나이 및 파라미터에 따른 기준범위를 설정하기위한 데이터를 저장하는 데이터베이스; 상기 시간분석부와 상기 주파수분석부로부터 출력된 파라미터들이 상기 기준범위내 인지를 비교하는 파라미터 분석부;를 구비하는 것을 특징으로 한다.The autonomic neurological examination apparatus of the present invention includes a signal detection unit for detecting an electrocardiogram signal or an oxygen saturation signal from a body of a subject; An A / D converter for converting the output signal of the signal detector into a digital signal; A peak detector for detecting an R point and an RR interval of an ECG signal from an output signal of the A / D converter; Difference between an average heart rate (mean HRT), a standard deviation of total RR intervals (SDNN), and adjacent RR intervals from an output signal of the peak detector, and a noise removal unit for removing the noise from the output signal of the peak detector; A time analyzer having a time calculator for calculating a square root of the mean of the squared values (RMSSD), successive RR intervals (SRD), and a compression index (PI); Very low frequency band (VLF) strength (PSD), low frequency band (LF) strength (PSD), high frequency band (HF) strength (PSD), 5 minutes total strength (TP), low frequency from the output signal of the noise reduction unit Normalized LF of band, normalized HF of high frequency band, normalized HF of high frequency band, LF / HF ratio of low frequency high frequency, emotional state (ES), mental stress index (MSI) A frequency analyzer; A data input unit configured to temporarily store and input subject information including gender and age; A database storing data for setting a reference range according to gender, age and parameters of Asians; And a parameter analyzer for comparing whether the parameters output from the time analyzer and the frequency analyzer are within the reference range.
Description
본 발명은 자율신경 검사장치에 관한 것으로 보다 상세히는 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치에 관한 것이다.The present invention relates to an autonomic examination device, and more particularly, to an autonomic examination device using a heart rate variability with increased accuracy.
심박 변이도(Heart Rate Variability)(이하 HRV라 한다)란 시간에 따른 심박의 주기적인 변화를 말하며, 이는 체내/외부환경의 요인에 대한 자율신경계의 항상성 조절 메카니즘을 추적하는데 중요한 열쇠가 된다. Heart rate variability (hereinafter referred to as HRV) is a periodic change in heart rate over time, which is an important key in tracking the homeostatic control mechanisms of the autonomic nervous system for factors in the body and the external environment.
자율신경 검사장치는 심박 변이도에 따라 심박동의 미세한 변화를 파형을 통해 분석하여, 스트레스에 대한 인체의 자율신경 반응을 가시화하고, 현재의 건강 상태 및 정신 생리학적 안정상태를 확인할 수 있는 장비이다.The autonomic examination device is a device that visualizes the autonomic nervous response of the human body to stress by analyzing minute changes in the heartbeat according to the heart rate variability and checks the current state of health and psychophysiological stability.
자율 신경이란, 내장이나 혈관 등의 기능을 통제하는 신경으로 교감 신경(交感神經)과 부교감 신경(副交感神經)으로 나뉜다. 이 자율신경이 인체의 오장육부와 호르몬의 원활한 작용에 관여하므로 자율신경의 안정된 길항작용은 건강하고 편안한 심신을 유지하는데 절대적인 요소이다. 자율신경은 그 중추를 간뇌의 시상하부에 두고 말초를 신체 내의 모든 장기와 조직기관에 두고 있으므로 오장육부의 활동을 모두 관장하여 호흡, 순환, 소화, 내분비기능, 신진대사 등의 생명활동에 중요한 조절기능을 담당하고 있다. Autonomic nerves are nerves that control the function of the internal organs and blood vessels, and are divided into sympathetic nerves and parasympathetic nerves. Since this autonomic nerve is involved in the smooth functioning of the five viscera and hormones of the human body, stable antagonism of the autonomic nerve is an absolute factor in maintaining a healthy and comfortable mind and body. The autonomic nerve has its center in the hypothalamus of the brain, and the peripherals in all organs and tissue organs in the body, so it manages all the activities of the five intestines, which is important for vital activities such as breathing, circulation, digestion, endocrine function, and metabolism. It is in charge of function.
자율신경계 활동과 심장박동의 움직임은 밀접한 관계가 있다. 따라서 심박변이도를 측정함으로써 자율신경계 활동을 추정할 수 있다. 특히 심박변이도를 측정함으로써 자율신경계 활동을 분석하는 방법은 재현성이 우수하고 비침습적인 검사 방식으로 이루어진다는 장점이 있다.Autonomic nervous system activity and heart rate movements are closely related. Therefore, autonomic nervous system activity can be estimated by measuring heart rate variability. In particular, the method of analyzing autonomic nervous system activity by measuring heart rate variability has an advantage of being excellent in reproducibility and non-invasive test method.
보다 상세히는, 심박수는 동방결절에 있는 심박 조율 세포의 고유의 자발성에 자율신경계가 영향을 미쳐 결정된다. 동방결절은 교감신경과 부교감신경 모두의 지배를 받고 이들의 서로 상반되는 영향이 균형을 이루어 심박수를 결정한다. 따라서, 단기의 심박동수 변이는 호흡, 압수용기(baroreceptor), 화학수용기(chemoreceptor), 자율 신경계 활동에 의해 결정된다. 또한 장시간의 심박동수 변이는 호흡, 압수용기, 화학수용기, 자율 신경계 활동뿐만아니라 체온, 대사량(metabolic rate), 수면 사이클등 도 기여한다.More specifically, heart rate is determined by the effect of the autonomic nervous system on the inherent spontaneity of pacemaker cells in the nodule. Magnolia are controlled by both sympathetic and parasympathetic nerves, and their conflicting effects are balanced to determine heart rate. Thus, short-term heart rate variability is determined by respiration, baroreceptor, chemoreceptor, autonomic nervous system activity. Long-term heart rate variability also contributes to body temperature, metabolic rate, and sleep cycles, as well as respiratory, seizure, chemoreceptor, and autonomic nervous system activity.
HRV는 동방결절에 영향을 미치는 교감 신경과 부교감 신경 사이의 상호 작용과 관련이 있으며 이는 기록상으로 나타나는 심박동수의 시간에 따른 변화를 의미하는 것이 아니라 심박동 및 RR 간격(심전도의 R포인트에서 R포인트까지의 간격)의 변동을 반영한다. 즉, 하나의 심장 주기로부터 다음 심장 주기 사이의 미세한 변이를 의미한다.HRV is related to the interaction between the sympathetic and parasympathetic nerves affecting the nostril, which does not mean the change in the recorded heart rate over time, but rather the heart rate and RR interval (from R point to R point of ECG). Reflects fluctuations in the interval). That is, it means a minute variation between one cardiac cycle and the next.
일반적으로 심박변이 측정은 심전도(이하 ECG라 함)나 산소포화도(이하 PPG라 함)를 이용하여 측정한다. 심박간격은 심전도나 산소포화도 신호 상의 파형에서 피크(peak)를 검지하고, 피크간 간격을 측정하여 구하여 지며, 이렇게 측정된 심박 간격은 800msec 전후로 끊임없이 변화하게 된다. 이런 심박 간격이 실시간으로 측정되면 이는 또다시 수식에 의해서 실시간 분당 심박동수로 표현되어 질 수 있으며, 측정된 심박 간격으로부터 계산된 심박동수의 변화 그래프를 HRT(Heart Rate turbulence) 태코그램(tachogram) 이라고 한다.In general, heart rate variability is measured using electrocardiogram (hereinafter referred to as ECG) or oxygen saturation (hereinafter referred to as PPG). The heartbeat interval is obtained by detecting peaks in the waveforms on the ECG or oxygen saturation signal and measuring the intervals between the peaks. The measured heartbeat intervals constantly change around 800 msec. When the heart rate is measured in real time, it can be expressed as the real-time heart rate per minute by the formula, and the graph of the change in the heart rate calculated from the measured heart rate is called HRT tachogram. do.
도 1a는 정상인의 심박변화의 일예이고, 도 1b는 질병상태의 사람의 심박변화의 일예이다.Figure 1a is an example of heart rate changes in normal people, Figure 1b is an example of heart rate changes in a person in a diseased state.
도 1a 및 도 1b는 기록시간 동안의 심박동의 변화를 기록한 것인데, ECG 또는 PPG 상의 피크간 간격, 즉 RR 간격 또는 NN(Normal to Normal) 간격이 측정 되면 그것으로부터 순간적인 심박동수가 계산되어 도 1a 및 도 1b와 같은 그래프가 그려지게 된다. Figures 1a and 1b records the change in heart rate during the recording time, the instantaneous heart rate is calculated from the peak-to-peak interval on the ECG or PPG, that is, the RR interval or NN (Normal to Normal) interval is measured from that A graph as shown in FIG. 1B is drawn.
도 1a의 건강한 사람은 위와 같은 그래프가 불규칙적이고 복잡하게 나타나지만, 도 1b의 질병 상태에 있는 사람의 경우 심박동의 미세한 변화가 매우 단조롭게 나타난다. 즉, HRV 감소의 의미는 심박동의 역동적 변화의 복잡성이 감소되었음을 말하며 이는 끊임없이 변화하는 환경에 대한 체내 적응 능력의 감소를 의미한다. 박동간의 미세한 변화로부터 자율신경계의 체내 항상성 조절 메커니즘을 추정할 수 있는데, 건강하고 조절능력이 뛰어난 사람은 혈중 산소농도, 체온, 혈압 등에 민감하게 반응하여 빠른 시간 내에 생리적인 균형 상태에 이를 수 있지만 질병 상태에 있는 경우에는 그렇지 못하여 생리적인 균형 상태에 다다를 수 없게 된다. In the healthy person of FIG. 1A, the graph is irregular and complicated, but in the person in the disease state of FIG. 1B, minute changes in the heartbeat are very monotonous. In other words, HRV reduction means that the complexity of the dynamic change in heart rate is reduced, which means that the body's ability to adapt to the ever-changing environment is reduced. It is possible to estimate the mechanism of regulating the homeostasis of the autonomic nervous system from the minute changes of the pulsating heart.The healthy and highly controllable person can react to the blood oxygen level, body temperature, and blood pressure so that the physiological balance can be reached in a short time. If you are in a state, you will not be able to reach your physiological balance.
HRV 분석 방법은 시간 도메인 분석과 주파수 도메인 분석으로 크게 대별된다. HRV analysis methods are roughly classified into time domain analysis and frequency domain analysis.
시간 도메인 분석(Time domain analysis)은 동성 심박 사이의 RR 간격을 통계적으로 처리하는 기법으로, 일반적으로는 24시간동안의 자료를 분석하나, 유럽 및 북미 심장조율과 전기생리학(the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology)(이하 NASPE라 한다)의 특별전문위원회(the Task Force)에서는 5분 기록에서도 가능하다고 한다. 특정시간에서의 심박수나 정상적인 펄스(pulse)사이의 간격이 측정된다. 연속적인 ECG나 PPG 파형을 통해 RR간격이나 순간적인 심박동이 결정된다. 시간 범위의 심박 변이도는 주로 부교감 신경계의 영향을 반영하며 시간 범위분석의 모든 단위는 msec이다. 시간 범위 분석에서 일련의 자료들은 두 유형으로 얻어지게 되는데 하나는 RR간격이나 순간 심박동의 직접적인 측정으로 얻어지는 것이 있고, 다른 하나는 RR간격의 차이로부터 얻어진 것이다. 시간 범위 분석을 통해 구해지는 파라미터로는 평균 심박수(Mean Heart rate), 전체 RR 간격의 표준편차(이하 SDNN이라 한다), 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(이하, RMSSD라 한다)이 있다.Time domain analysis is a technique that statistically processes the RR intervals between same-sex heartbeats, which typically analyzes data for 24 hours, but does not include cardiac and electrophysiology in Europe and North America. The Task Force of the North American Society of Pacing and Electrophysiology (hereafter referred to as NASPE) is said to be capable of a five-minute record. The heart rate at any given time or the interval between normal pulses is measured. Continuous ECG or PPG waveforms determine RR intervals or instantaneous heartbeats. The heart rate variability of the time range mainly reflects the effects of the parasympathetic nervous system and all units of time range analysis are msec. In the time range analysis, a series of data are obtained in two types, one obtained by direct measurement of the RR interval or the instantaneous heartbeat, and the other from the difference in the RR interval. The parameters obtained through the time range analysis are the mean heart rate, the standard deviation of the entire RR interval (hereinafter referred to as SDNN), and the square root of the mean of the square of the difference between adjacent RR intervals (hereinafter referred to as RMSSD). There is).
주파수 도메인 분석은 FFT(퓨리에 변환 : Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 범위를 분석하는 것으로, HRV변동 신호를 구성하는 각 주파수 대역을 분리 평가할 수 있는 분석 방식이다. 즉, HRV 신호는 각기 다른 대역의 주파수 신호가 합쳐져서 하나의 복잡한 신호로 나타나게 되는데, 이러한 HRV 신호를 구성하는 각 주파수 대역의 강도(PSD: Power Spectral Density)를 분리 평가하는 방식이다. 주파수 범위 분석을 통해 구해지는 파라미터는 아주 낮은 주파수대역(Very low frequency)(이하 VLF라 한다)의 강도, 저주파수대역(low frequency)(이하 LF라 한다)의 강도, 고주파수대역(High frequency)(이하 HF라 한다)의 강도, 5분간 전체 강도(5-minute total power)(이하 TP라 한다), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio), 저·고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF and HF)가 있다.Frequency domain analysis uses FFT (Four Fourier Transform) to analyze the frequency range. It is an analysis method that can separately evaluate each frequency band constituting the HRV variation signal. In other words, the HRV signal is represented as a complex signal by combining the frequency signals of different bands, which is a method of separately evaluating the power spectral density (PSD) of each frequency band constituting the HRV signal. The parameters obtained through the frequency range analysis are the intensity of the very low frequency band (hereinafter referred to as VLF), the intensity of the low frequency (hereinafter referred to as LF), and the high frequency (hereinafter referred to as "high frequency"). Intensity of HF), 5-minute total power (hereinafter referred to as TP), LF / HF ratio of low frequency to high frequency, and normalized intensity of low and high frequency bands. LF and HF).
그러나 종래의 자율신경 검사장치는 동잡음 등에 의해 파라미터가 잘못측정되는 경우가 많이 있었으며, 또한 종래의 자율신경 검사장치에서 검사값에 대한 기준치가 동양인에게는 맞지 않아 잘못된 결과를 내는 경우가 많이 있었다. 이들 기준치들은 NASPE에 정의한 값을 사용하는데, 이들 값들은 서양인을 기준으로 측정되어 만들어 진 것으로서, 한국을 비롯한 일본 등의 동양인에게는 적당하지 않다.However, in the conventional autonomic neural examination apparatus, the parameters are often incorrectly measured due to the dynamic noise, etc. In addition, in the conventional autonomic neural examination apparatus, the reference value for the inspection value is not suitable for the Asian people, and there are many cases of incorrect results. These reference values use the values defined in NASPE, which are measured based on Westerners and are not suitable for Asians such as Korea and Japan.
따라서 정확도를 높인 자율신경 검사장치가 요망된다.Therefore, an autonomic neural examination apparatus with improved accuracy is desired.
본 발명에서는 시간 도메인 분석과 주파수 도메인 분석을 둘다 하며, 동잡음을 제거하고, 동양인에게 맞는 기준치를 구비하여, 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치를 제공한다.The present invention provides both an autonomic neural examination apparatus using a heart rate variability with both a time domain analysis and a frequency domain analysis, eliminating dynamic noise, and providing a reference value suitable for Asians.
또한 본 발명에서는 압박 지수(육체적 스트레스 지수), 감성적 상태(정신적 스트레스 지수)를 정량적으로 분석할 수 있는 지수를 구비하는 자율신경 검사장치를 제공한다.In another aspect, the present invention provides an autonomic examination device having an index capable of quantitatively analyzing the compression index (physical stress index), emotional state (mental stress index).
또한 본 발명은 자율 신경계 활동에 대한 정량 분석을 하며 교감 신경과 부교감 신경의 활동을 동시에 분석할 수 있으며, 본 발명은 자율 신경계 균형 정도를 확인할 수 있으며, 전반적인 건강상태를 예측하고, 스트레스에 의한 신체의 반응 정도를 확인하고, 스트레스에 대한 반응의 급/만성 정도를 파악하고, 육체적/정신적 스트레스의 정도를 파악하고, 스트레스 관련 질환의 발병 위험을 예측하고, 피검자의 피로 정도를 쉽게 확인하며, 심장의 전기적 안정도를 예측하며, 기능성 소화 장애의 자율신경학적 해석을 할 수 있는 자율신경 검사장치를 제공한다.In addition, the present invention can perform a quantitative analysis of the activity of the autonomic nervous system and simultaneously analyze the activity of the sympathetic nerve and parasympathetic nerve, the present invention can determine the degree of autonomic nervous system balance, predict the overall health state, the body caused by stress To determine the degree of response to stress, to determine the degree of acute / chronic response to stress, to determine the degree of physical / mental stress, to predict the risk of developing a stress-related disorder, to easily determine the degree of fatigue of a subject, To predict the electrical stability of the autonomous neurological analysis device capable of autonomic neurological analysis of functional digestive disorders.
본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는 교감 신경과 부교감 신경의 활동을 동시에 분석할 수 있으며, 자율 신경계 균형 정도를 확인할 수 있으며, 스트레스에 의한 신체의 반응 정도를 확인할 수 있는 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다. The technical problem to be achieved by the present invention is to provide an autonomic nervous system that can analyze the activity of the sympathetic nerve and parasympathetic nerve at the same time, check the balance of the autonomic nervous system, and can determine the degree of response of the body by stress. .
본 발명이 이루고자하는 또다른 기술적 과제는 압박 지수, 감성적 상태를 정량적으로 분석하는 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다.Another technical problem to be achieved by the present invention is to provide an autonomic nervous system for quantitatively analyzing the pressure index, emotional state.
본 발명이 이루고자하는 또다른 기술적 과제는 동잡음을 제거하여 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide an autonomic neurological examination apparatus using a heart rate variability which improves accuracy by removing dynamic noise.
본 발명이 이루고자하는 또다른 기술적 과제는 한국 및 일본을 비롯한 동양인에게 알맞는 정상기준치(reference)에 대한 성별, 연령별로 구축된 데이터베이스를 구비하여, 육체적, 감성적 상태 정도, 전반적인 건강상태 정도를 보다 정확히 분석할 수 있는 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다.Another technical problem to be achieved by the present invention is to have a database constructed by gender and age for a normal reference suitable for Asians including Korea and Japan, so that the physical, emotional, and general health may be more accurately measured. The present invention provides an autonomic neuroanalysis device that can be analyzed.
이하 본 발명의 일 실시예에 의한 자율신경 검사장치의 구성 및 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the structure and operation of the autonomic nervous system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 자율신경 검사장치의 구성을 개략적으로 설명하기위한 블록도로서, 신호검출부(1000), A/D변환기(1300), 피크검출부(1600), 시간분석부(2000), 주파수분석부(3000), 파라미터분석부(4000), 기준치 데이터베이스(5000), 데이터 입력부(5500), 분석결과 표시부(6000)을 구비한다.FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an autonomic neural examination apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention, and includes a signal detector 1000, an A / D converter 1300, a peak detector 1600, and time analysis. A unit 2000, a frequency analyzer 3000, a parameter analyzer 4000, a reference database 5000, a data input unit 5500, and an analysis result display unit 6000 are provided.
신호검출부(1000)는 피검자의 신체로부터 심전도(ECG) 신호 및 산소포화도(PPG) 신호를 검출하기 위한 것으로, ECG신호검출부(100)과 PPG신호검출부(500)으로 이루어진다.The signal detector 1000 detects an electrocardiogram (ECG) signal and an oxygen saturation (PPG) signal from a body of a subject, and includes an ECG signal detector 100 and a PPG signal detector 500.
ECG신호검출부(100)는 두개의 심전도 전극, 증폭기, 필터로 이루어지며, 두개의 심전도 전극으로부터 심전도 신호를 검출하여 증폭하고 잡음을 제거한다.The ECG signal detector 100 includes two ECG electrodes, an amplifier, and a filter, and detects and amplifies an ECG signal from two ECG electrodes, and removes noise.
PPG신호검출부(500)는 광학센서, 증폭기, 필터로 이루어지며, 광학센서로 부터 PPG신호를 검출하여 증폭하고 잡음을 제거한다.PPG signal detection unit 500 is composed of an optical sensor, an amplifier, a filter, detects and amplifies the PPG signal from the optical sensor and removes the noise.
A/D변환기(1300)는 신호검출부(1000)의 ECG신호검출부(100)과 PPG신호검출부(500)의 출력신호로부터 디지탈 신호로 변환한다.The A / D converter 1300 converts the output signals of the ECG signal detector 100 and the PPG signal detector 500 of the signal detector 1000 into digital signals.
피크검출부(1600)는 A/D변환기(1300)의 출력신호로부터 심전도 신호의 피크(peak)인 R 포인트를 검출하고, RR 간격을 구하고, 심박수를 계산한다. 일반적으로 한주기의 심전도 신호는 P, Q, R, S, T 포인트를 구비하며, 그중에 피크점에 해당하는 포인트가 R포인트이므로, 여기서는 R 포인트를 검출한다. 그리고 R 포인트에서 다음 R 포인트까지의 간격을 구하는데, RR 간격은 심박주기에 해당한다. RR 간격의 값으로부터 해당 시간의 심박수를 계산하여, 측정 시간 동안 저장한다. 측정이 완료 되면 그 값들을 시간분석부(2000)로 전달한다.The peak detector 1600 detects an R point which is a peak of the ECG signal from the output signal of the A / D converter 1300, obtains an RR interval, and calculates a heart rate. In general, an ECG signal of one cycle includes P, Q, R, S, and T points, and since the point corresponding to the peak point is an R point, the R point is detected here. The interval between the R point and the next R point is obtained, and the RR interval corresponds to the heart rate period. The heart rate of the time is calculated from the value of the RR interval and stored for the measurement time. When the measurement is completed, the values are transmitted to the time analyzer 2000.
시간분석부(2000)는 통계적인 기법을 이용하여 시간 도메인 파라미터, 즉, 평균 심박수(mean HRT), 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)(이하 SDNN이라 한다), 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)(이하, RMSSD라 한다), 연속되는 RR간격차(successive RR interval difference)(이하 SRD이라 한다), 근사 엔트로피(approximate entrophy)(이하 APEN이라 한다), 압박지수(pressure index)(이하 PI라 한다)를 구한다. 특히 압박 지수(PI)는 육체적 스트레스 지수(Physical Stress index)(이하 PSI라고 한다)이라고도 할 수 있다.The time analyzer 2000 squares the difference between time domain parameters, namely mean heart rate (mean HRT), standard deviation (SDNN) of the entire RR interval (hereinafter referred to as SDNN), and adjacent RR intervals by using a statistical technique. The root mean square of the value (RMSSD) (hereinafter referred to as RMSSD), successive RR interval difference (hereinafter referred to as SRD), approximate entrophy (hereinafter referred to as APEN), and compression index ( pressure index (hereinafter referred to as PI). In particular, the pressure index (PI) may also be referred to as a physical stress index (hereinafter referred to as PSI).
주파수 분석(3000)은 주파수 도메인 파라미터, 즉, FFT 변환을 통해 얻어진 결과를 아주 낮은 주파수대역(VLF), 저주파수대역(LF), 고주파수대역(HF)의 영역대별로 강도를 계산하고 이를 이용하여 5분간 전체 강도(TP), 저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF), 고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio)를 연산한다. 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio)로부터 감성적 상태(emotional state)(이하 ES라 한다)를 결정한다. 특히 감성적 상태(ES)는 정신적 스트레스 지수(mental stress index)(이하 MSI라고 한다)라고도 할 수 있다.The frequency analysis 3000 calculates the intensity of each domain of the very low frequency band (VLF), low frequency band (LF), and high frequency band (HF) based on the frequency domain parameter, that is, the result obtained through the FFT transformation. Calculate the total intensity (TP), normalized LF of low frequency band, normalized HF of high frequency band, and LF / HF ratio of low frequency to high frequency. The emotional state (hereinafter referred to as ES) is determined from the LF / HF ratio of the low frequency to high frequency. In particular, the emotional state (ES) may be referred to as the mental stress index (hereinafter referred to as MSI).
기준치 데이터베이스(5000)는 정상인 약 5000 여명의 임상데이터를 토대로 얻어진 성별, 나이에 따른 정상범위에 대한 데이터베이스이다. 이를 바탕으로 정상유무를 판단한다. 기준치 데이터베이스(5000)는 한국 및 일본을 비롯한 동양인에게 알맞는 데이터베이스이다.The baseline database 5000 is a database of normal ranges according to gender and age obtained based on clinical data of about 5000 normal people. Based on this, it is judged normal status. The reference value database 5000 is a database suitable for Asians including Korea and Japan.
데이터 입력부(5500)는 피검자의 성별, 나이를 입력받아 임시저장한다.The data input unit 5500 temporarily receives the sex and age of the examinee.
파라미터 분석부(4000)는 시간분석부(2000) 및 주파수분석부(3000)로 부터 구해진 파라미터 즉, 평균 심박수, SDNN, RMSSD, APEN, SRD, APEN, PI, TP, VLF의 강도, LF의 강도, HF의 강도, 저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF), 고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF), 저주파수대 고주파수의 대역 강도비(LF/HF ratio), ES들을 기준치 데이터베이스(500)에 기 구축되어 있는 값들과 비교 분석한다. 그리고 시간분석부(2000) 및 주파수분석부(3000)으로 부터 검출된 각 파라미터마다 가지는 생체신호와 임상 결과와의 관계를 유추하여 자율신경 활성도, 자율신경 균형도, 스트레스 저항도, 스트레스 지수, 피로도, 심장안정도 이상 심박동수 등을 분석한다.The parameter analyzer 4000 is a parameter obtained from the time analyzer 2000 and the frequency analyzer 3000, that is, the average heart rate, SDNN, RMSSD, APEN, SRD, APEN, PI, TP, VLF, and LF. , The strength of the HF, the normalized LF of the low frequency band, the normalized HF of the high frequency band, the LF / HF ratio of the low frequency band, and the ESs into the reference database 500. Compare and analyze the existing values. In addition, autonomic activity, autonomic balance, stress resistance, stress index, and fatigue degree are derived by inferring the relationship between biosignals and clinical results of each parameter detected by the time analyzer 2000 and the frequency analyzer 3000. Analyze heart rate abnormalities and heart rate.
피크검출부(1600), 시간분석부(2000), 주파수분석부(3000), 파라미터분석부(4000)는 마이크로프로세서에 의해 이루어질 수 있다.The peak detector 1600, the time analyzer 2000, the frequency analyzer 3000, and the parameter analyzer 4000 may be formed by a microprocessor.
분석 결과 표시부(6000)는 분석 결과는 두가지 방법에 의해 표시되어 진다. 제1표시방법은 각 파라미터 고유의 값을 정상영역을 기준으로 표시하는 일반적인 표시방법으로, 압박지수(PI), 감성적 상태(ES)등을 표시한다. The analysis result display unit 6000 displays the analysis result by two methods. The first display method is a general display method of displaying a value unique to each parameter with respect to a normal region, and displays a pressure index (PI), an emotional state (ES), and the like.
제2표시방법은 각 파라미터마다 가지는 생체신호와 임상 결과와의 관계를 유추하여 자율신경 활성도, 자율신경 균형도, 스트레스 저항도, 스트레스 지수, 피로도, 평균 심박수, 심장안정도 이상 심박동수 등을 표시한다.The second display method infers the relationship between the biosignal and clinical results of each parameter to display autonomic nerve activity, autonomic balance, stress resistance, stress index, fatigue, average heart rate, heart rate abnormal heart rate, and the like. .
도 3은 도 2의 신호검출부를 설명하기위한 구성도로, 도 3의 (a)는 도 2의 ECG신호검출부(100)를 설명하기위한 블럭도이고, 도 3의 (b)는 도 2의 PPG신호검출부(500)를 설명하기위한 블럭도이다. 3 is a block diagram illustrating the signal detection unit of FIG. 2, FIG. 3A is a block diagram illustrating the ECG signal detection unit 100 of FIG. 2, and FIG. 3B is a PPG of FIG. 2. It is a block diagram for explaining the signal detection unit 500.
도 3의 (a)에서 ECG신호검출부(100)는 두개의 심전도 전극(110), 증폭기(130), 필터부(160)으로 이루어진다. 두개의 심전도 전극(110)은 심전도 신호를 검출한다. 심전도 전극(110)으로 양팔에 장착하는 집게형 리드를 사용할 수 있다. 증폭기(130)는 심전도 전극(110)의 출력신호를 차동 증폭한다. 필터부(160)는 60Hz잡음 등의 잡음을 제거한다. In FIG. 3A, the ECG signal detector 100 includes two ECG electrodes 110, an amplifier 130, and a filter 160. Two ECG electrodes 110 detect an ECG signal. As the ECG electrode 110, a forceps-type lead mounted on both arms may be used. The amplifier 130 differentially amplifies the output signal of the ECG electrode 110. The filter unit 160 removes noise such as 60 Hz noise.
도 3의 (b)에서 PPG신호검출부(500)는 광학센서(510), 증폭기(530), 필터부(560)로 이루어진다. 두개의 광학센서(510)는 혈액흐름신호를 전기적 신호로 바꾸어준다. 증폭기(130)는 광학센서(510)의 출력신호를 증폭한다. 필터부(160)는 60Hz잡음 등의 잡음을 제거한다.In FIG. 3B, the PPG signal detector 500 includes an optical sensor 510, an amplifier 530, and a filter 560. The two optical sensors 510 convert blood flow signals into electrical signals. The amplifier 130 amplifies the output signal of the optical sensor 510. The filter unit 160 removes noise such as 60 Hz noise.
도 4는 도 2의 피크검출부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다. 피크검출부(1600)는 잡음 제거부(1610), R포인트 검출부(1620), RR간격 검출부(1630), 심박수 연산부(1640), 버퍼부(1650, 1660)를 구비한다.FIG. 4 is a block diagram illustrating the configuration of the peak detector of FIG. 2. The peak detector 1600 includes a noise canceller 1610, an R point detector 1620, an RR interval detector 1630, a heart rate calculator 1640, and buffers 1650 and 1660.
잡음 제거부(1610)는 A/D변환기(1300)로부터 수신된 심전도 신호로부터 아티팩트를 제거한다.The noise canceller 1610 removes the artifact from the ECG signal received from the A / D converter 1300.
R포인트 검출부(1620)는 잡음 제거부(1610)의 출력신호를 미분하여 그 미분 파형에서 변곡점을 찾으며, 이로부터 제1피크와 제2피크의 값과 시간위치를 검출한다. 여기서 제1피크는 제1의 R포인트에 해당하며 제2피크는 제2의 R포인트에 해당한다.The R point detector 1620 detects the inflection point in the differential waveform by differentiating the output signal of the noise canceller 1610, and detects the values and time positions of the first and second peaks therefrom. Here, the first peak corresponds to the first R point and the second peak corresponds to the second R point.
RR간격 검출부(1630)는 R포인트 검출부(1620)의 출력신호로부터 RR간격, 즉 제2의 R포인트에서 제1의 R포인트까지의 시간 간격을 구한다. The RR interval detector 1630 obtains an RR interval, that is, a time interval from the second R point to the first R point, from the output signal of the R point detector 1620.
심박수 연산부(1640)는 A/D 변환기(1300)로부터 1분동안 입력된 데이터수를 상기 RR간격으로 나누어 분당 심박동수를 연산한다.The heart rate calculator 1640 calculates the heart rate per minute by dividing the number of data input from the A / D converter 1300 for one minute by the RR interval.
버퍼부(1650, 1660)는 RR간격 검출부(1630)와 심박수 연산부(1640)에서 구한 RR간격들과 분당 심박동수들을 버퍼링하며, 시간제어부(1600)로 출력한다.The buffer units 1650 and 1660 buffer the RR intervals and heart rate per minute obtained by the RR interval detector 1630 and the heart rate calculator 1640, and output the buffers to the time controller 1600.
도 2의 피크 검출부(1600)를 도 5에서 보다 상세히 설명한다.The peak detector 1600 of FIG. 2 will be described in more detail with reference to FIG. 5.
도 5는 도 2의 피크검출부를 설명하기위한 흐름도이다.5 is a flowchart for describing a peak detector of FIG. 2.
A/D변환기(1300)(S110)로부터 수신된 심전도 신호로부터 30Hz 3차 저역통과필터(LPF)를 통과하여 아티팩트를 제거한다(S120). 그리고 미분하여 그 미분 파형에서 변곡점을 찾는다(S130). The artifact is removed from the ECG signal received from the A / D converter 1300 (S110) by passing through a 30 Hz third-order low pass filter (LPF) (S120). The derivative is found to find the inflection point in the differential waveform (S130).
이렇게 찾아진 변곡점으로부터 제1피크가 있는 시간위치 즉 제1피크 시간위치를 구하며, 그 시간 위치에 있는 제1피크값을 얻는다(S140). 이렇게 얻어진 제1피크가 소정의 R설정기준에 맞으면 제1피크가 구해진 것이며(S150), 이외의 경우는 종료한다(S160). 제1피크는 제1의 R포인트가 되며, 소정의 R설정기준에 맞는 R포인트로, 정상(normal) R포인트에 해당한다.The time position where the first peak is located, that is, the first peak time position is obtained from the found inflection point, and the first peak value at the time position is obtained (S140). If the first peak thus obtained satisfies a predetermined R setting criterion, the first peak is obtained (S150), and otherwise, the process ends (S160). The first peak becomes the first R point, and is an R point that satisfies a predetermined R setting criterion and corresponds to a normal R point.
상기 미분파형에서 제1피크 시간위치 이후에서 변곡점을 찾아 제2피크가 있는 시간위치 즉, 제2피크 시간위치를 구하며, 그 시간 위치에 있는 제2피크값을 얻는다(S170). 이렇게 얻어진 제2피크가 소정의 R설정기준에 맞으면 제2피크가 구해진 것이며(S180), 이외의 경우는 종료한다(S190). 제2피크는 제1피크 바로다음의 피크이며, 제2피크는 제2의 R포인트이다. 제2의 R포인트는 소정의 R설정기준에 맞는 R포인트로, 정상(normal) R포인트에 해당한다. 또한 제2의 R포인트는 제1의 R포인트의 바로 다음의 R포인트가 된다. In the differential waveform, the inflection point is found after the first peak time position to obtain a time position with a second peak, that is, a second peak time position, and obtain a second peak value at the time position (S170). If the second peak thus obtained satisfies a predetermined R setting criterion, the second peak is obtained (S180). Otherwise, the second peak is terminated (S190). The second peak is the peak immediately after the first peak, and the second peak is the second R point. The second R point is an R point that meets a predetermined R setting criterion and corresponds to a normal R point. In addition, the second R point becomes the R point immediately after the first R point.
그러므로 RR간격인 제2의 R포인트에서 제1의 R포인트까지의 시간 간격, 즉 제2피크 시간위치에서 제1피크 시간위치까지의 시간 간격은 제2피크 시간위치에서 제1피크 시간위치를 감하여 RR간격을 구하여진다(S200). 상기 RR간격을 정상(normal) R포인트에서 정상(normal) R포인트까지의 간격으로서 NN간격이라고도 부르며, 상기 RR간격은 심전도의 한주기, 다시말해 한번의 심박동에 대한 시간간격이라 할 수 있다.Therefore, the time interval from the second R point to the first R point, that is, the RR interval, that is, the time interval from the second peak time position to the first peak time position is subtracted from the second peak time position. The RR interval is obtained (S200). The RR interval is also referred to as NN interval as the interval from normal R point to normal R point, and the RR interval may be referred to as a time interval for one cycle of the electrocardiogram, that is, one heartbeat.
따라서 분당박동수는 A/D 변환기(1300)의 샘플링주파수에 60을 곱하면 1분동안의 데이터수이며, 이를 상기 RR간격으로 나누면 분당 심박동수가 된다(210).Therefore, the beats per minute is the number of data for one minute by multiplying the sampling frequency of the A / D converter 1300 by 60, and dividing it by the RR interval becomes the beats per minute (210).
다음은 본 발명중 시간 도메인(time domain) 상에서 분석되는 파라미터에 대하여 설명한다.The following describes the parameters analyzed on the time domain of the present invention.
시간분석부(2000)는 시간분석부(2000)에서 구한 RR간격, 분당 심박동수을 통계적인 기법을 이용하여 평균 심박수(mean HRT), 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN), 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD), 근사 엔트로피(APEN), 연속되는 RR간격차(SRD), 압박지수(PI)를 구한다. The time analyzer 2000 calculates the difference between the mean heart rate (mean HRT), the standard deviation of the total RR intervals (SDNN), and the adjacent RR intervals by using a statistical method for the RR interval and the heart rate per minute obtained by the time analyzer 2000. The square root of the mean of squared values (RMSSD), approximate entropy (APEN), successive RR intervals (SRD), and compression index (PI) are obtained.
측정시간 동안 취득된 N개의 RR간격(RRI)은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.N number of RR intervals (RRI) acquired during the measurement time can be represented by Equation 1.
수학식 1에 있어서, RRI는 측정시간 동안 취득된 N개의 RR간격으로, I(1), I(2), I(3)....I(N) 각각은 RR간격이다. In Equation 1, RRI is N RR intervals acquired during the measurement time, and each of I (1), I (2), I (3) .... I (N) is an RR interval.
측정시간동안 취득된 N개의 심박수(이하 HRT라 한다) 데이터는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.N heart rate data (hereinafter referred to as HRT) data acquired during the measurement time may be represented by Equation 2 below.
HRT는 측정시간동안 취득된 N개의 심박수로, hr(1), hr(2), hr(3),..., hr(N) 각각은 심박수이다. hr(1), hr(2), hr(3),..., hr(N) 각각은 수학식 1의 RR간격들, 즉 I(1), I(2), I(3),...., I(N)의 각각에 의해 구해지는 심박수들이다.HRT is the N heart rate acquired during the measurement time, hr (1), hr (2), hr (3), ..., hr (N) are each heart rate. hr (1), hr (2), hr (3), ..., hr (N) are each RR intervals of Equation 1, i (1), I (2), I (3),. ... are the heart rates obtained by each of I (N).
i번째 심박수는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.The i th heart rate may be expressed as in Equation 3.
만약 A/D 변환기의 샘플링주파수가 500Hz이라면, 1분간(60초) 총 샘플수는 500×60이므로 30000이된다.If the sampling frequency of the A / D converter is 500 Hz, the total number of samples for one minute (60 seconds) is 500 × 60, which is 30000.
그러므로 기록 시간 동안의 평균 심 박동수를 평균 심박수(mean HRT)라 하고 이는 수학식 4와 같이 나타내어진다.Therefore, the average heart rate during the recording time is called the mean heart rate (mean HRT), which is expressed by Equation (4).
수학식 4에서 N은 총 심박수이고, hr(i)는 i번째 심박수이다. 평균 심박수(mean HRT)는 분당의 심박동의 수로, 단위가 bpm이다In Equation 4, N is the total heart rate, and hr (i) is the i-th heart rate. The mean heart rate (mean HRT) is the number of heart beats per minute, in bpm.
전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)는 수학식 5와 같이 구해진다.The standard deviation SDNN of the entire RR interval is calculated as shown in Equation 5.
수학식 5에서 meanRRI는 평균 RR간격을 말하며, I(i)는 i번째 RR간격을 말한다.In Equation 5, meanRRI refers to an average RR interval, and I (i) refers to an i-th RR interval.
인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)은 수학식 6과 같이 구해진다.The root mean square (RMSSD) of the square of the difference between adjacent RR intervals is calculated as in Equation 6.
연속되는 RR간격차(successive RRI difference)(SRD)는 수학식 7과 같이 구해진다.Successive RRI differences (SRDs) are obtained as shown in Equation (7).
SRD는 5분 구간 중 앞부분 일정구간을 베이스라인으로 잡아 변화의 정도 측정하는 것으로 이 데이터가 일정한 상태(status)를 유지하느냐를 알 수 있는 지수가 된다.The SRD measures the degree of change by taking the first part of the five-minute section as a baseline, and it is an index that can determine whether the data is kept in a constant state.
압박 지수(PI)는 수학식 8과 같이 구해진다.The compression index PI is calculated as in Equation 8.
수학식 8에서 VS는 변위범위(Variation Scope)로서, 즉, RR간격 변이의 범위를 말한다. MO는 RR간격데이타 중에서 RR간격의 가장 잦은 평균(most probable meaning)이며, MOA는 RR간격 데이타에서 RR간격의 가장 잦은 평균(most probable meaning)의 개수, 즉 MO의 개수이다. In Equation 8, VS is a variation range, that is, a range of RR interval variation. The MO is the most probable meaning of the RR intervals among the RR interval data, and the MOA is the number of the most probable meanings of the RR intervals, that is, the number of MOs in the RR interval data.
압박 지수(PI)는 육체적 스트레스 지수(PSI)와도 같으므로, 수학식 9와 같다고 할 수 있다.Since the compression index (PI) is also the same as the physical stress index (PSI), it can be said that the equation (9).
그외에, 시간분석부(2000)는 근사 엔트로피(approximate entrophy)(APEN)를 구하는데, APEN은 타임 시리즈(time series)에서 그 신호가 얼마나 복잡한 가 (complexity)를 통계적으로 정량화한 수치로, 여기서는 전체 심박동 시간의 일련의 복잡성을 정량화한 수치이다. In addition, the time analyzer 2000 obtains an approximate entrophy (APEN), which is a statistical quantification of how complex the signal is in the time series. It is a quantitative measure of the complexity of the total heartbeat time.
근사 엔트로피(APEN)은 수학식 10과 같이 구해질 수 있다.Approximate entropy (APEN) can be obtained as shown in Equation 10.
단, 이때 Pm(i)는 집합 RRI의 연속된 m개의 원소로 이루어진 부분집합을 말하며, Pm={Pm(1),Pm(2),Pm(3),ㆍㆍㆍ,Pm(N-m+1)}으로 나타내 질 수 있다. 그리고 Pm(i)와 Pm(j)가, 0≤k<m일때, |I(i+k)-I(j+k)|<r 을 만족하면, 두 패턴 Pm (i)와 Pm(j)는 '유사하다'고 정의하며, 집합 Pm에서 Pm(i)와 '유사한' 패턴의 개수를 nim(r)라고 한다.Where P m (i) refers to a subset of contiguous m elements of the set RRI, where P m = {P m (1), P m (2), P m (3), ... P m (N-m + 1)}. And when P m (i) and P m (j) satisfy 0 | k <m, where | I (i + k) -I (j + k) | <r satisfies the two patterns P m (i) and P m (j) is defined as 'similar', and the number of patterns similar to P m (i) in the set P m is called n im (r).
도 6은 도 2의 시간분석부(2000)의 구성을 설명하기위한 블럭도로서, 동잡음 제거부(2100), 시간 연산처리부(2050), 시간 버퍼부(2700)를 구비한다. 시간 연산처리부(2050)은 평균심박수 연산부(2200), SDNN 연산부(2300), RMSSD 연산부(2400), SRD 연산부(2500), PI 연산부(2600)로 이루어지며, 시간버퍼부(700)은 제1 시간 버퍼부(2150), 제2 시간 버퍼부(2250), 제3 시간 버퍼부(2350), 제4 시간 버퍼부(2450), 제5 시간 버퍼부(2550), 제6 시간 버퍼부(2650)를 구비한다.FIG. 6 is a block diagram illustrating the configuration of the time analyzer 2000 of FIG. 2, and includes a noise reduction unit 2100, a time operation processor 2050, and a time buffer unit 2700. The time calculating unit 2050 includes an average heart rate calculating unit 2200, an SDNN calculating unit 2300, an RMSSD calculating unit 2400, an SRD calculating unit 2500, and a PI calculating unit 2600, and the time buffer unit 700 includes a first buffering unit. Time buffer unit 2150, second time buffer unit 2250, third time buffer unit 2350, fourth time buffer unit 2450, fifth time buffer unit 2550, and sixth time buffer unit 2650. ).
동잡음 제거부(2100)는 피크검출부(1600)에서 입력된 데이터 중 동잡음(motion artifact)에 의해 잘못 검출된 데이터를 제거하고 그 자리를 동잡음 없는 깨끗한 데이터로 대치한다.The noise removing unit 2100 removes data incorrectly detected by motion artifacts among the data input from the peak detector 1600 and replaces the place with clean data without noise.
평균심박수 연산부(2200)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 4에 의해 평균 심박수(mean HRT)를 구한다.The average heart rate calculator 2200 calculates an average heart rate (mean HRT) by using Equation 4 using the output signal of the dynamic noise canceller 2100.
SDNN 연산부(2300)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호 및 평균심박수 연산부(2200)의 출력신호를 이용하여 수학식 5에 의해 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)을 구한다.The SDNN calculating unit 2300 calculates the standard deviation SDNN of the entire RR intervals by using Equation 5 using the output signal of the dynamic noise removing unit 2100 and the output signal of the average heart rate calculating unit 2200.
RMSSD 연산부(2400)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 6에 의해 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)을 구한다.The RMSSD calculator 2400 calculates a root mean square (RMSSD) of an average of squared differences between adjacent RR intervals by using the output signal of the dynamic noise canceller 2100.
SRD 연산부(2500)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 7에 의해 연속되는 RR간격차(SRD)를 구한다.The SRD calculator 2500 calculates a continuous RR gap SRD by Equation 7 using the output signal of the dynamic noise canceller 2100.
PI 연산부(2600)는 평균심박수 연산부(2200)의 출력신호를 이용하여 수학식 8에 의해 PI를 구한다.The PI calculator 2600 calculates PI using Equation 8 using the output signal of the average heart rate calculator 2200.
또한 도면에 도시 되어있지 않지만 시간 분석부(2000)는 APEN 연산부(미도시) 및 그에 따른 버퍼부를 더 구비한다.In addition, although not shown in the drawing, the time analyzer 2000 further includes an APEN calculator (not shown) and a buffer unit accordingly.
제1 내지 제6 시간 버퍼부(2150, 2250, 2350, 2450, 2550, 2650)은 동잡음 제거부(2100), 평균심박수 연산부(2200), SDNN 연산부(2300), RMSSD 연산부(2400), SRD 연산부(2500), PI 연산부(2600)의 출력신호를 버퍼링하며, 이들 출력신호를 주파수 주파수 분석부(3000)와 파라미터검출부(4000)로 출력한다.The first to sixth time buffer units 2150, 2250, 2350, 2450, 2550, and 2650 include the noise reduction unit 2100, the average heart rate calculator 2200, the SDNN calculator 2300, the RMSSD calculator 2400, and the SRD. The output signals of the operation unit 2500 and the PI operation unit 2600 are buffered, and the output signals are output to the frequency frequency analyzer 3000 and the parameter detector 4000.
다음은 본 발명중 주파수 도메인(freauency domain) 상에서 분석되는 파라미터에 대하여 설명한다.The following describes the parameters analyzed on the frequency domain (freauency domain) in the present invention.
주파수 분석부(3000)는 심박변이(HRV) 신호를 구성하는 각 주파수 대역(VLF, LF, HF)의 강도(POWER)를 분리 평가하기 위한 것으로, RR간격의 변화를 파형 분석하여 각 주파수 영역의 신호가 상대적으로 어떤 강도 즉 파워 스팩트럼 밀도(PSD: Power spectral density)를 가지고 있는지를 평가하기 위한 것이다.The frequency analyzer 3000 separates and evaluates the intensity (POWER) of each frequency band (VLF, LF, HF) constituting the HRV signal, and analyzes the change in the RR interval to perform waveform analysis on each frequency domain. This is to evaluate the relative strength of the signal, that is, the power spectral density (PSD).
주파수 분석부(3000)는 피크검출부(1600)의 출력신호로부터 주파수 분석을 진행하기 위해 FFT 변환을 수행한다. 변환을 통해 얻어진 결과를 아주 낮은 주파수대역(VLF) 저주파수대역(LF), 고주파수대역(HF)의 영역대별로 강도를 계산하고 이를 이용하여 5분간 전체 강도(TP), 저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF), 고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF), 저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio) 등을 계산한다.The frequency analyzer 3000 performs FFT transformation to perform frequency analysis from the output signal of the peak detector 1600. The results obtained through the conversion are calculated for each region of the very low frequency band (VLF), low frequency band (LF), and high frequency band (HF), and used for 5 minutes for the total intensity (TP) and the normalized intensity of the low frequency band ( normalized LF), normalized intensity of high frequency band (normalized HF), and low frequency to high frequency band strength ratio (LF / HF ratio).
VLF, LF, HF의 주요 주파수 대역과 그 파워스팩트럼의 분포는 고정적이지 않고 호흡과 심장에 대한 자율신경계의 조절에 따라 다양하게 나타난다. 고주파수 영역(HF)의 HRV의 크기는 호흡에 따른 미주신경의 부교감 신경의 활성과 관계가 있고, 저주파수 영역의 HRV의 크기는 미주신경 활성과 교감신경 활성 모두의 영향을 받는다. 그리고 저주파수 영역의 크기/고주파수 영역의 크기의 비는 교감신경의 활성과 부교감신경의 활성의 균형을 반영하는 지수가 된다.The distribution of the major frequency bands of VLF, LF, and HF and their power spectrum is not fixed and varies with the regulation of the autonomic nervous system on respiration and heart. The HRV size in the high frequency region (HF) is related to the parasympathetic activity of the vagus nerve during breathing, and the HRV size in the low frequency region is affected by both vagus nerve activity and sympathetic activity. The ratio of the size of the low frequency region to the size of the high frequency region is an index reflecting the balance of the activity of sympathetic and parasympathetic.
일반적으로 5분간 심박변이(HRV) 신호의 주요 주파수 대역은 0.04Hz에서 0.4Hz사이이며, 도 7은 심박변이(HRV) 신호의 주요 주파수 대역에서의 파워스팩트럼 밀도(이하 PSD라 한다)의 일예를 나타낸다.In general, the major frequency band of a HRV signal is between 0.04 Hz and 0.4 Hz for 5 minutes, and FIG. 7 shows an example of the power spectrum density (hereinafter referred to as PSD) in the major frequency band of a HRV signal. Indicates.
심박변이(HRV) 신호의 파워 스팩트럼 밀도(PSD(x)), 즉 PSD(x)는 주파수가 x인 파워 스팩트럼 밀도로 x는 0.0≤x≤0.4이다.The power spectrum density PSD (x) of the HRV signal, i.e., PSD (x), is a power spectrum density of frequency x, where x is 0.0≤x≤0.4.
VLF (Very low frequency)의 PSD는 0.0033~0.04Hz의 주파수 대역의 PSD로, 교감신경의 부가적인 정보를 제공해준다. VLF의 PSD는 수학식 11과 같이 나타내진다.VLF (Very Low Frequency) PSD is a PSD in the frequency band 0.0033 ~ 0.04Hz, providing additional information of the sympathetic nerve. The PSD of the VLF is represented by Equation (11).
수학식 11에서 VLF는 VLF에서의 PSD를 나타낸다.In Equation 11, VLF represents PSD in VLF.
LF (low frequency)의 PSD는 0.04~0.15Hz의 주파수 대역의 PSD로, 혈압조절과 메커니즘의 활동을 반영하는 0.1Hz부근의 상대적인 저주파 성분이며, 교감신경계와 부교감신경계의 활동을 동시에 반영한다. LF의 PSD는 수학식 12과 같이 나타내진다.LF (low frequency) PSD is a frequency band of 0.04 ~ 0.15Hz, which is a relative low frequency component near 0.1Hz that reflects blood pressure control and mechanism activity, and simultaneously reflects the activity of the sympathetic nervous system and parasympathetic nervous system. The PSD of the LF is represented by Equation 12.
수학식 12에서 LF는 LF에서의 PSD를 나타낸다.In Equation 12, LF represents a PSD in LF.
HF (High frequency)의 PSD는 0.15~0.4Hz의 주파수 대역의 PSD이며, 이주파수 대역은 호흡에 관련된 주파수대역(Respiratory band)으로, 즉, 호흡 활동과 관련있는 상대적인 고주파수 성분이다. HF의 PSD는 부교감신경계(미주신경)의 활동에 대한 지수이다. HF의 PSD는 수학식 13과 같이 나타내진다.HF (High frequency) PSD is a PSD of the frequency band of 0.15 ~ 0.4Hz, this frequency band is a respiratory band (ie, relative high frequency components related to respiratory activity). HF PSD is an index of activity of the parasympathetic nervous system. The PSD of the HF is represented by Equation 13.
수학식 13에서 HF는 HF에서의 PSD를 나타낸다.In Equation 13, HF represents PSD in HF.
5분간 전체 강도(5- minute total power)(TP)는 VLF, LF, HF의 PSD들을 포함하는 5분 동안의 모든 파워(power)를 의미한다. 이것은 기본적인 영향 인자인 교감신경의 활동과 함께 자율신경계의 전체적인활동을 반영한다. TP는 수학식 14로 나타낼 수 있다.5-minute total power (TP) means all power for 5 minutes including PSDs of VLF, LF, HF. This reflects the overall activity of the autonomic nervous system along with the activity of the sympathetic nerve, which is a basic influence factor. TP may be represented by Equation 14.
수학식 12에서 VLF, LF, HF는 VLF, LF, HF의 PSD를 나타낸다. 즉 5분간 전체 강도(TP)는 주파수 x가 0.0033≤x≤0.4인 파워 스팩트럼 밀도(PSD)이다.In Equation 12, VLF, LF, and HF represent PSDs of VLF, LF, and HF. That is, the total intensity TP for 5 minutes is the power spectrum density PSD with a frequency x of 0.0033 ≦ x ≦ 0.4.
저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF)(LFnorm)는 LF의 PSD를 LF의 PSD와 HF의 PSD를 합친값으로 정규화시킨것이다. 저주파수대역의 정규화된 강도(LFnorm)는 수학식 15과 같다.The normalized LF (LFnorm) of the low frequency band is a normalization of the PSD of the LF to the sum of the PSD of the LF and the PSD of the HF. The normalized intensity (LFnorm) of the low frequency band is expressed by Equation 15.
수학식 13에서 LF, HF는 LF, HF의 PSD를 나타낸다.In Equation 13, LF and HF represent PSDs of LF and HF.
고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF)(HFnorm)는 HF의 PSD를 LF의 PSD와 HF의 PSD를 합친값으로 정규화시킨것이다. 고주파수대역의 정규화된 강도(HFnorm)는 수학식 16와 같다.The normalized HF (HFnorm) of the high frequency band is obtained by normalizing the PSD of the HF to the sum of the PSD of the LF and the PSD of the HF. The normalized intensity HFnorm of the high frequency band is expressed by Equation 16 below.
수학식 16에서 LF, HF는 LF, HF의 PSD를 나타낸다.In Equation 16, LF and HF represent PSDs of LF and HF.
저주파수대역의 정규화된 강도(LFnorm)와 고 주파수대역의 정규화된 강도(HFnorm)로 자율신경계 두 계통의 조절 정도와 균형 정도를 알수있다. The normalized intensity (LFnorm) in the low frequency band and the normalized intensity (HFnorm) in the high frequency band indicate the degree of control and balance of the two systems of the autonomic nervous system.
저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio)(Ratio)는 LF와 HF간의 비율로, 저주파수대 고주파수 대역 강도비(Ratio)는 교감 신경과 부교감 신경 사이의 전체적인 균형정도를 반영한다. 저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio)(Ratio)는 교감 신경의 활동도에 비례하고 부교감 신경의 활동도에 반비례한다. 저주파수대 고주파수 대역 강도비(Ratio)는 수학식 17와 같다.LF / HF ratio (Ratio) is the ratio between LF and HF, and low-frequency high-frequency band strength ratio (Ratio) reflects the overall balance between sympathetic and parasympathetic nerves. The LF / HF ratio (Ratio) is inversely proportional to the activity of the sympathetic nerve and inversely related to the activity of the parasympathetic nerve. The low frequency band high frequency band intensity ratio is represented by Equation 17.
수학식 17에서 LFnorm은 저주파수대역의 정규화된 강도이고, HFnorm는 고 주파수대역의 정규화된 강도를 나타내며, Ratio는 저주파수대 고주파수 대역 강도비를 나타낸다.In Equation 17, LFnorm is a normalized intensity of the low frequency band, HFnorm represents a normalized intensity of the high frequency band, and Ratio represents a low frequency band high frequency band intensity ratio.
감성적 상태(Emotional State)(ES)와 정신적 스트레스(Mental stress index)(MSI)는 저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio)와 같으며, 이를 수학식으로 표시하면 수학식 18과 같다.Emotional State (ES) and Mental Stress Index (MSI) are equal to the low frequency band high frequency band strength ratio (LF / HF ratio), which is represented by Equation 18.
도 8은 도 2의 주파수분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도로서, FFT 연산처리부(3100), TP 연산부(3200), VLF 연산부(3300), LF 연산부(3400), HF 연산부(3500), 정규화 연산부(3600), 강도비 연산부(3700), 제1 내지 제6 주파수 버퍼부(3250, 3350, 3450, 3550, 3650, 3750)으로 이루어진다.FIG. 8 is a block diagram illustrating the configuration of the frequency analyzer of FIG. 2. The FFT calculator 3100, the TP calculator 3200, the VLF calculator 3300, the LF calculator 3400, the HF calculator 3500, and normalization are illustrated in FIG. The calculator 3600, the intensity ratio calculator 3700, and the first to sixth frequency buffers 3250, 3350, 3450, 3550, 3650, and 3750 are included.
FFT 연산처리부(3100)는 시간분석부(2000)의 동잡음 제거부(2100)로부터 제1시간버퍼부(2150)을 통해 수신된 신호, 즉, 시간분석부(2000)의 동잡음 제거부(2100)로 부터 동잡음을 제거하고 동잡음이 있던 부분은 동잡음 없는 깨끗한 데이터로 대치한 심전도 신호로부터 FFT를 구한다.The FFT computation processor 3100 receives a signal received from the dynamic noise canceller 2100 of the time analyzer 2000 through the first time buffer unit 2150, that is, the dynamic noise canceller of the time analyzer 2000. The noise is removed from the 2100), and the FFT is obtained from the ECG signal replaced with the clean data without the noise.
TP 연산부(3200)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 5분동안의 전체 강도(TP), 즉 5분동안의 전체 PSD를 구한다. The TP calculator 3200 calculates the total intensity TP for 5 minutes, that is, the total PSD for 5 minutes, using the output signal of the FFT calculation processor 3100.
VLF 연산부(3300)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 11에 의해 0.0033~0.04Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다. The VLF calculator 3300 obtains a PSD having a frequency band of 0.0033 to 0.04 Hz by using Equation 11 using the output signal of the FFT processor 3100.
LF 연산부(3400)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 12에 의해, 0.04~0.15Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다. The LF calculator 3400 calculates a PSD of a frequency band of 0.04 to 0.15 Hz by using Equation 12 using the output signal of the FFT calculation processor 3100.
HF 연산부(3500)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 13에 의하여 0.15~0.4Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다.The HF calculator 3500 obtains a PSD of a frequency band of 0.15 to 0.4 Hz by using Equation 13 using the output signal of the FFT processor 3100.
정규화 연산부(3600)는 LF 연산부(3400)와 HF 연산부(3500)의 출력신호를 이용하여 수학식 15과 수학식 16에 의하여 저주파수대역의 정규화된 강도(LFnorm)와 고 주파수대역의 정규화된 강도(HFnorm)를 구한다.The normalization operation unit 3600 uses the output signals of the LF operation unit 3400 and the HF operation unit 3500 and the normalized intensity of the low frequency band (LFnorm) and the normalized intensity of the high frequency band according to Equation 15 and Equation 16. HFnorm)
강도비 연산부(3700)는 정규화 연산부(3600)의 출력신호를 이용하여 수학식 17에 의하여 저주파수(LF)대 고주파수(HF) 대역 강도비(LF/HF ratio)(Ratio)를 구한다. 저주파수(LF)대 고주파수(HF) 대역 강도비(LF/HF ratio)(Ratio)는 감성적 상태(Emotional State)(ES)와 정신적 스트레스 지수(Mental stress index)(MSI)에 해당한다.The intensity ratio calculator 3700 calculates a low frequency (LF) to a high frequency (HF) band intensity ratio (LF / HF ratio) ratio by using the output signal of the normalization calculator 3600. The low frequency (LF) to high frequency (HF) band intensity ratio (LF / HF ratio) (Ratio) corresponds to the emotional state (ES) and the mental stress index (MSI).
제1 내지 제6 주파수 버퍼부(3250, 3350, 3450, 3550, 3650, 3750)는 TP 연산부(3200), VLF 연산부(3300), LF 연산부(3400), HF 연산부(3500), 정규화 연산부(3600), 강도비 연산부(3700)의 출력신호를 버퍼링하며, 이를 파라미터부(4000)로 전달한다.The first to sixth frequency buffer units 3250, 3350, 3450, 3550, 3650, and 3750 may include the TP calculator 3200, the VLF calculator 3300, the LF calculator 3400, the HF calculator 3500, and the normalization calculator 3600. ) And buffers the output signal of the intensity ratio calculator 3700 and transmits it to the parameter unit 4000.
다음은 본 발명에서 구축된 기준치 데이터베이스에 대하여 설명한다. The following describes the reference database constructed in the present invention.
기준치 데이터베이스(5000)는 정상인 약 5000 여명의 임상데이터를 토대로 얻어진 성별, 나이에 따른 정상범위에 대한 데이터베이스이다. The baseline database 5000 is a database of normal ranges according to gender and age obtained based on clinical data of about 5000 normal people.
도 9는 한국 남자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이고, 도 10은 한국 여자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다. FIG. 9 is an example of average heart rate according to age of Korean men, and FIG. 10 is an example of average heart rate according to age of Korean women.
도 9로 부터 한국 남자들의 평균심박수에 대한 피팅 선의 방정식은 수학식 19와 같이 구해졌으며, 이때 표준편차는 약 ±11이다.From Fig. 9, the equation of the fitting line for the average heart rate of Korean men was obtained as shown in Equation 19, where the standard deviation is about ± 11.
여기서 y는 평균심박수를 나타내며, x는 나이를 나타낸다. 따라서 데이터 베이스에는 동양인 남자의 평균심박수에 대해 계수 -0.1, 절편 78.1, 표준편차 ±11가 저장된다.Where y represents your average heart rate and x represents your age. Therefore, the database stores the coefficient -0.1, the intercept 78.1, and the standard deviation ± 11 for the mean heart rate of Asian males.
도 10으로 부터 한국 여자들의 평균심박수에 대한 피팅 선의 방정식은 수학식 20과 같이 구해졌으며, 이때 표준편차는 약 ±10이다.From Fig. 10, the equation of the fitting line for the average heart rate of Korean women was obtained as shown in Equation 20, wherein the standard deviation is about ± 10.
여기서 y는 평균심박수를 나타내며, x는 나이를 나타낸다. 따라서 데이터 베이스에는 동양인 남자의 평균심박수에 대해 계수 -0.16, 절편 81.1, 표준편차 ±10이 저장된다.Where y represents your average heart rate and x represents your age. Therefore, the database stores the coefficient -0.16, the intercept 81.1, and the standard deviation ± 10 for the mean heart rate of Asian males.
즉 도 9, 도 10은 기준치 데이터 베이스를 구축하기 위해 통계작업을 수행한 그래프의 일예로 다른 파라미터도 같은 방식에 의해 구해졌으며, 이 그래프들의 피팅 선을 통해 기준 범위가 구해졌다. 9 and 10 are examples of graphs in which statistics are performed to construct a reference value database, and other parameters were obtained by the same method, and reference ranges were obtained through fitting lines of the graphs.
파라미터분석부(4000)는 데이터베이스(5000)를 바탕으로 기준범위 내인지 아닌지를 판단한다. 본 발명에서 구축된 기준치 데이터베이스(5000)는 한국 및 일본을 비롯한 동양인에게 알맞는 데이터베이스이다.The parameter analyzer 4000 determines whether the parameter is within a reference range based on the database 5000. The baseline database 5000 constructed in the present invention is a database suitable for Asians including Korea and Japan.
즉, 본 발명에 있어서, 각 파라미터의 기준범위는 수학식 21과 같다.That is, in the present invention, the reference range of each parameter is expressed by Equation 21.
ymin=Ax + B - Cy min = Ax + B-C
여기서 ymax는 그 파라미터의 최대기준치를 나타내며, ymin은 그 파라미터의 최소기준치를 나타내고, ymax및 ymin은 0보다 크다. 또한 x는 나이를 나타내며, C는 표준편차를 나타낸다. A, B, C는 성별과 파라미터에 따라 달라지는 값으로, 데이터 베이스에 기 저장된 값이다. A는 그 파라미터의 계수에 해당하며, B는 그 파라미터의 절편에 해당한다. 즉 각 파라미터의 값이 그 파라미터의 최대 기준치와 최소 기준치 내에 있는 경우, 그 파라미터는 기준범위내에 있는 것으로 결정한다.Where y max represents the maximum reference value of the parameter, y min represents the minimum reference value of the parameter, and y max and y min are greater than zero. X represents age and C represents standard deviation. A, B, and C are values that depend on gender and parameters and are stored in the database. A corresponds to the coefficient of that parameter, and B corresponds to the intercept of that parameter. That is, if the value of each parameter is within the maximum reference value and the minimum reference value of the parameter, it is determined that the parameter is within the reference range.
도 11은 도 2의 파라미터분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도로서, 평균심박수 분석부(4100), SDNN 분석부(4150), RMSSD 분석부(4200), SRD 분석부(4250), PI 분석부(4300), TP 분석부(4400), VLF 분석부(4450), LF 분석부(4500), HF 분석부(4550), 정규화된LF 분석부(4600), 정규화된HF 분석부(4650), 강도비 분석부(4700)를 구비한다. 이하에서 주파수 분석과 관련된 수리는 로그스케일로 표시한다.FIG. 11 is a block diagram illustrating the configuration of the parameter analyzer of FIG. 2. The average heart rate analyzer 4100, the SDNN analyzer 4150, the RMSSD analyzer 4200, the SRD analyzer 4250, and the PI analyzer are illustrated. 4300, TP analyzer 4400, VLF analyzer 4450, LF analyzer 4500, HF analyzer 4550, LF analyzer 4600, HF analyzer 4650, and An intensity ratio analyzer 4700 is provided. In the following, repairs related to frequency analysis are presented in log scale.
파라미터분석부(4000)은 시간분석부(2000)로부터 평균심박수, SDNN, RMSSD, SRD, PI, APEN을 수신하고, 주파수분석부(3000)로부터 TP, VLF의 강도(PSD), LF의 강도(PSD), HF의 강도(PSD), 정규화된 LF의 강도, 정규환된 HF의 강도, LF대 HF의 대역 강도비를 수신한다. 또한 데이터 입력부(5500)로부터 피검자의 성별과 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 상기 각 파라미터에 해당하는 계수, 절편, 표준편차 등등으로 구성되는 기준데이터를 데이터베이스(5000)로부터 읽어들여, 수학식 21에 의해 각 파라미터의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000) 또는 주파수분석부(3000)로부터 수신된 상기 각 파라미터를 각 파라미터의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다.The parameter analyzer 4000 receives the average heart rate, the SDNN, the RMSSD, the SRD, the PI, and the APEN from the time analyzer 2000, and the strengths of the TP and VLF (PSD) and the strength of the LF from the frequency analyzer 3000. PSD), HF strength (PSD), normalized LF strength, normalized HF strength, and band strength ratio of LF to HF. In addition, the gender and age of the examinee are received from the data input unit 5500. Reference data consisting of coefficients, intercepts, standard deviations, and the like corresponding to the respective parameters are read from the database 5000 according to the sex of the examinee, and the maximum and minimum reference values of each parameter are obtained by the equation (21). The parameters received from the time analyzer 2000 or the frequency analyzer 3000 are compared with the maximum reference value and the minimum reference value of each parameter.
평균심박수 분석부(4100)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 평균심박수를 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로부터 피검자의 성별과 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 평균심박수 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 평균심박수의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 평균심박수를 상기 평균심박수의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 평균심박수 분석부(4100)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 평균심박수가 평균심박수 최소기준치보다 크거나 같고 평균심박수 최대기준치보다 작거나 같은 범위내에 속하는지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 평균심박수 기준데이터들은 계수 -0.1, 절편 78.1, 표준편차 11이며, 따라서 남성의 평균심박수의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 22와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 평균심박수 기준데이터들은 계수 -0.16, 절편 81.1, 표준편차 10이며, 따라서 여성의 평균심박수의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 23과 같다.The average heart rate analyzer 4100 receives the average heart rate received from the time analyzer 2000, and also receives the sex and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the average heart rate are calculated by Equation 21 from the predetermined average heart rate reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The average heart rate received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the average heart rate. That is, the average heart rate analyzer 4100 compares whether the average heart rate received from the time analyzer 2000 is greater than or equal to the average heart rate minimum reference value and less than or equal to the same range. In the present invention, the predetermined average heart rate reference data read from the database 5500 when the gender of the examinee inputted from the data input unit 5500 is male is a coefficient of -0.1, an intercept 78.1, and a standard deviation of 11. Equation 22 for the reference value and the minimum reference value. In the present invention, the predetermined average heart rate reference data read from the database 5500 when the gender of the subject input from the data input unit 5500 is female is a coefficient of -0.16, an intercept 81.1, and a standard deviation of 10, so that the average heart rate of the female Equation 23 for the maximum reference value and the minimum reference value.
ymin=-0.1x + 78.1 - 11=-0.1x + 67.1y min = -0.1x + 78.1-11 = -0.1x + 67.1
ymin=-0.16x + 81.1 - 10=-0.16x + 71.1y min = -0.16x + 81.1-10 = -0.16x + 71.1
여기서 ymax는 평균심박수의 최대기준치이며, ymin은 평균심박수의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. ymax 및 ymin의 단위는 bpm(bit/minute)이다.Where y max is the maximum baseline of the average heart rate, y min is the minimum baseline of the average heart rate, and x is the age (age). The unit of y max and y min is bpm (bit / minute).
SDNN 분석부(4150)는 시간분석부(2000)로 부터 SDNN을 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SDNN 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 SDNN의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 SDNN를 상기 SDNN의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 SDNN 분석부(4150)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 SDNN이, SDNN의 기준범위인 SDNN 최대기준치보다 작거나 같고, SDNN 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SDNN 기준데이터들은 계수 -0.52, 절편 60.4, 표준편차 20이며, 따라서 남성의 SDNN의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 24와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SDNN기준데이터들은 계수 -0.44, 절편 55, 표준편차 16이며, 따라서 여성의 SDNN의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 25과 같다.The SDNN analyzer 4150 receives the SDNN from the time analyzer 2000, and also receives the gender and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the SDNN are obtained from Equation 21 from predetermined SDNN reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The SDNN received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the SDNN. That is, the SDNN analyzer 4150 compares whether the SDNN received from the time analyzer 2000 is less than or equal to the SDNN maximum reference value, which is the reference range of the SDNN, and is greater than or equal to the SDNN minimum reference value. In the present invention, when the sex of the subject input from the data input unit 5500 is male, the predetermined SDNN reference data read from the database 5500 is a coefficient of -0.52, an intercept 60.4, and a standard deviation of 20, and thus the maximum reference value of the male SDNN and Equation (24) for the minimum reference value. In the present invention, the predetermined SDNN reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is a female is a coefficient of -0.44, an intercept 55, and a standard deviation 16, and thus the maximum reference value of the female SDNN. And Equation 25 for the minimum reference value.
ymin=-0.52x + 60.4 - 20=-0.52x + 40.4y min = -0.52x + 60.4-20 = -0.52x + 40.4
ymin=-0.44x + 55 - 16.1=-0.44x + 38.9y min = -0.44x + 55-16.1 = -0.44x + 38.9
여기서 ymax는 SDNN의 최대기준치이며, ymin은 SDNN의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 수학식 24, 25에 의해 구해진 ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 한다.Where y max is the maximum baseline of SDNN, y min is the minimum baseline of SDNN, and x is the age (age). When y max and y min obtained by the equations (24) and (25) are smaller than 0, the value is 0.
SDNN이라고 하는 파라미터는 심박 변이도(HRV)를 나타내는 지수로 이는 즉, 각각의 정상 RR간격(NN간격)이 평균과 얼마나 많은 차이를 나타내는가를 의미하는데, SDNN이 큰 경우에는 심박 변동 신호가 그만큼 불규칙하다는 것을 의미하며, 반대로 SDNN이 작다는 이유는 심박 변동 신호가 그만큼 단조롭다는 것을 의미한다. A parameter called SDNN is an index for heart rate variability (HRV), which means how much difference each normal RR interval (NN interval) represents from the mean. On the contrary, the reason why SDNN is small means that the heart rate fluctuation signal is so monotonous.
RMSSD 분석부(4200)는 시간분석부(2000)로 부터 RMSSD을 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 RMSSD 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 RMSSD의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 RMSSD를 상기 RMSSD의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 RMSSD 분석부(4200)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 RMSSD가, RMSSD의 기준범위인 RMSSD 최대기준치보다 작거나 같고, RMSSD 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 RMSSD 기준데이터들은 계수 -0.35, 절편 41.5, 표준편차 15.4이며, 따라서 남성의 RMSSD의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 26와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 RMSSD 기준데이터들은 계수 -0.35, 절편 43.2, 표준편차 15.7이며, 따라서 여성의 RMSSD의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 27과 같다.The RMSSD analyzer 4200 receives the RMSSD from the time analyzer 2000, and also receives the gender and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the RMSSD are obtained from Equation 21 from predetermined RMSSD reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The RMSSD received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the RMSSD. That is, the RMSSD analyzer 4200 compares whether the RMSSD received from the time analyzer 2000 is less than or equal to the maximum RMSSD, which is the reference range of the RMSSD, and is greater than or equal to the minimum RMSSD. In the present invention, the predetermined RMSSD reference data read from the database 5500 when the gender of the examinee inputted from the data input unit 5500 is male is a coefficient of -0.35, an intercept 41.5, and a standard deviation of 15.4. Therefore, the maximum reference value of the male RMSSD and Equation 26 for the minimum reference value. In the present invention, the predetermined RMSSD reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is a female is a coefficient of -0.35, an intercept 43.2, and a standard deviation of 15.7, and thus the maximum reference value of the female RMSSD. And Equation 27 for the minimum reference value.
ymin=-0.35x + 41.5 - 15.4=-0.35x + 26.1y min = -0.35x + 41.5-15.4 = -0.35x + 26.1
ymin=-0.35x + 43.2 - 15.7=-0.35x + 27.5y min = -0.35x + 43.2-15.7 = -0.35x + 27.5
여기서 ymax는 RMSSD의 최대기준치이며, ymin은 RMSSD의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 수학식 26, 27에 의해 구해진 ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 한다. 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)는 심장에 관여하는 자율 신경 중 부교감 신경의 활동을 평가하고자 할 때 이용되는 변수이다.Where y max is the maximum baseline of RMSSD, y min is the minimum baseline of RMSSD, and x is age (age). When y max and y min obtained by Equations 26 and 27 are smaller than 0, the value is 0. The root mean square (RMSSD) of the square of the difference between adjacent RR intervals is a variable used to evaluate the activity of parasympathetic nerves in the autonomic nerves involved in the heart.
SRD 분석부(4250)는 시간분석부(2000)로 부터 SRD를 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SRD 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 SRD의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 SRD를 상기 SRD의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 SRD 분석부(4250)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 SRD가, SRD의 기준범위인 SRD 최대기준치보다 작거나 같고, SDNN 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SRD 기준데이터들은 계수 0.0009 절편 0.92, 표준편차 0.13이며, 따라서 남성의 SRD의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 28과 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 SRD기준데이터들은 계수 0.0013, 절편 0.9, 표준편차 0.11이며, 따라서 여성의 SRD의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 29와 같다.The SRD analyzer 4250 receives the SRD from the time analyzer 2000, and also receives the sex and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the SRD are obtained from Equation 21 from predetermined SRD reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The SRD received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the SRD. That is, the SRD analyzer 4250 compares whether the SRD received from the time analyzer 2000 is less than or equal to the SRD maximum reference value, which is the reference range of the SRD, and is greater than or equal to the SDNN minimum reference value. In the present invention, the predetermined SRD reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is male is a coefficient of 0.0009 intercept 0.92 and a standard deviation of 0.13, and thus the maximum reference value and the minimum reference value of the male SRD. Equation 28 for In the present invention, the predetermined SRD reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is a female is a coefficient of 0.0013, an intercept 0.9, and a standard deviation of 0.11. Thus, the maximum reference value of the female SRD and Equation 29 for the minimum reference value.
ymin=0.0009x + 0.92 - 0.13=0.0009x + 0.79y min = 0.0009x + 0.92-0.13 = 0.0009x + 0.79
ymin=0.0013x + 0.9 - 0.11=0.0013x + 0.79y min = 0.0013x + 0.9-0.11 = 0.0013x + 0.79
여기서 ymax는 SRD의 최대기준치이며, ymin은 SRD의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다.Where y max is the maximum reference value of the SRD, y min is the minimum reference value of the SRD, and x is the age (age).
PI 분석부(4300)는 시간분석부(2000)로 부터 PI를 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 PI 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 PI의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 PI를 상기 PI의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 PI 분석부(4300)는 시간분석부(2000)로 부터 수신된 PI가, PI의 기준범위인 PI 최대기준치보다 작거나 같고, PI 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 PI 기준데이터들은 계수 1.88, 절편 -13.1, 표준편차 27이며, 따라서 남성의 PI의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 30과 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 PI기준데이터들은 계수 1.54, 절편 -0.3, 표준편차 30이며, 따라서 여성의 PI의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 31와 같다.The PI analyzer 4300 receives the PI from the time analyzer 2000 and also receives the gender and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of PI are obtained from Equation 21 from predetermined PI reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. Then, the PI received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the PI. That is, the PI analyzer 4300 compares whether the PI received from the time analyzer 2000 is less than or equal to the PI maximum reference value, which is a reference range of the PI, or greater than or equal to the PI minimum reference value. In the present invention, when the sex of the subject input from the data input unit 5500 is male, the predetermined PI reference data read from the database 5500 are coefficient 1.88, intercept -13.1, standard deviation 27, and thus the maximum reference value of male PI Equation 30 for the minimum reference value. In the present invention, the predetermined PI reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is a female is a coefficient 1.54, an intercept -0.3, and a standard deviation of 30, and thus the maximum reference value of the female PI. And Equation 31 for the minimum reference value.
ymin=1.88x - 13.1 - 27=1.88x - 40.1y min = 1.88x-13.1-27 = 1.88x-40.1
ymin=1.54x - 0.3 - 30=1.54x - 30.3y min = 1.54x-0.3-30 = 1.54x-30.3
여기서 ymax는 PI의 최대기준치이며, ymin은 PI의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 수학식 30, 31에 의해 구해진 ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 한다.Where y max is the maximum reference value of PI, y min is the minimum reference value of PI, and x is the age (age). When y max and y min obtained by Equations 30 and 31 are smaller than 0, the value is 0.
일반적으로 HRV의 증가는 심박수 증가를 의미하는 것은 아니라, 심박의 변화율의 증가를 의미한다. HRV의 증가는 생리적으로 심장박동이 불규칙하며 복잡하다는 것을 의미하고, HRV의 감소는 심장박동이 규칙적이며 일정해진다는 것을 의미한다. In general, an increase in HRV does not mean an increase in heart rate, but an increase in the rate of change in heart rate. An increase in HRV means that the heart rate is irregular and complex in physiology, and a decrease in HRV means that the heart rate is regular and constant.
또한 도면에 도시 되어있지 않지만 파라미터분석부(4000)는 APEN 분석부(미도시)를 더 구비한다. APEN 분석부는 시간분석부(2000)로 부터 APEN을 수신하며, 또한 데이터 입력부(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 APEN 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 APEN의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 시간 분석부(2000)로부터 수신된 APEN를 상기 APEN의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. In addition, although not shown in the figure, the parameter analyzer 4000 further includes an APEN analyzer (not shown). The APEN analyzer receives the APEN from the time analyzer 2000, and also receives the gender and age of the examinee from the data input unit 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of APEN are obtained from Equation 21 from predetermined APEN reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The APEN received from the time analyzer 2000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the APEN.
TP 분석부(4400)는 주파수분석부(3000)로 부터 TP를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 TP 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 TP의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 TP를 상기 TP의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 TP 분석부(4400)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 TP가, TP의 기준범위인 TP 최대기준치보다 작거나 같고, TP 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 TP 기준데이터들은 계수 -0.031, 절편 8, 표준편차 0.93이며, 따라서 남성의 TP의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 32와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 TP기준데이터들은 계수 -0.27, 절편 7.75, 표준편차 0.86이며, 따라서 여성의 TP의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 33과 같다.The TP analyzer 4400 receives the TP from the frequency analyzer 3000, and also receives the gender and age of the examinee from the database 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the TP are obtained from Equation 21 from predetermined TP reference data read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The TP received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the TP. That is, the TP analyzer 4400 compares whether the TP received from the frequency analyzer 3000 is less than or equal to the TP maximum reference value that is the reference range of the TP and is greater than or equal to the TP minimum reference value. In the present invention, the predetermined TP reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is male is a coefficient of -0.031, an intercept 8, and a standard deviation of 0.93. Therefore, the maximum reference value of the male TP and Equation 32 for the minimum reference value. In the present invention, the predetermined TP reference data read from the database 5500 when the gender of the test subject input from the data input unit 5500 is a female is a coefficient of -0.27, an intercept 7.75, and a standard deviation of 0.86, and thus the maximum reference value of the female TP. And Equation 33 for the minimum reference value.
ymin=-0.031x + 8 - 0.93=-0.031x + 7.07y min = -0.031x + 8-0.93 = -0.031x + 7.07
ymin=-0.27x + 7.75 - 0.86=-0.27x + 6.89y min = -0.27x + 7.75-0.86 = -0.27x + 6.89
여기서 ymax는 TP의 최대기준치이며, ymin은 TP의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 여기서 TP의 단위는 ms2/Hz이다.Where y max is the maximum threshold of TP, y min is the minimum threshold of TP, and x is the age (age). Here, the unit of TP is ms 2 / Hz.
VLF 분석부(4450)는 주파수분석부(3000)로 부터 VLF 강도(PSD)를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 VLF 강도의 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 VLF 강도의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 VLF 강도를, 상기 VLF 강도의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 VLF 분석부(4450)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 VLF 강도가, VLF 강도의 기준범위인 VLF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고, VLF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. The VLF analyzer 4450 receives the VLF intensity (PSD) from the frequency analyzer 3000, and also receives the gender and age of the examinee from the database 5500. According to the gender of the examinee, the maximum reference value and the minimum reference value of the VLF intensity are obtained from Equation 21 from reference data of the predetermined VLF intensity read from the database 5500. The VLF strength received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the VLF strength. That is, the VLF analyzer 4450 compares whether the VLF intensity received from the frequency analyzer 3000 is less than or equal to the maximum reference value of the VLF intensity, which is the reference range of the VLF intensity, and is greater than or equal to the minimum reference value of the VLF intensity. .
LF 분석부(4500)는 주파수분석부(3000)로 부터 LF 강도(PSD)를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 LF 강도의 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 LF 강도의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 LF 강도를, 상기 LF 강도의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 LF 분석부(4500)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 LF 강도가, LF 강도의 기준범위인 LF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고, LF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 LF 강도의 기준데이터들은 계수 -0.044, 절편 7.3, 표준편차 1.08이며, 따라서 남성의 LF 강도의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 34와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 LF 강도의 기준데이터들은 계수 -0.038, 절편 6.75, 표준편차 1.01이며, 따라서 여성의 LF 강도의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 35과 같다.The LF analyzer 4500 receives the LF intensity (PSD) from the frequency analyzer 3000, and also receives the sex and age of the examinee from the database 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the LF intensity are obtained from Equation 21 from reference data of the predetermined LF intensity read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The LF strength received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the LF strength. That is, the LF analyzer 4500 compares whether the LF intensity received from the frequency analyzer 3000 is less than or equal to the maximum reference value of the LF intensity, which is the reference range of the LF intensity, and is greater than or equal to the minimum reference value of the LF intensity. . In the present invention, when the sex of the subject input from the data input unit 5500 is male, the reference data of the predetermined LF intensity read from the database 5500 is the coefficient -0.044, the intercept 7.3, and the standard deviation 1.08, and thus the male LF intensity Equation 34 for the maximum reference value and the minimum reference value. In the present invention, when the sex of the subject input from the data input unit 5500 is female, the reference data of the predetermined LF intensity read from the database 5500 are the coefficient -0.038, the intercept 6.75, the standard deviation 1.01, and thus the female LF strength. Equation 35 for the maximum reference value and the minimum reference value of.
ymin=-0.044x + 7.3 - 1.08=-0.044x + 6.22y min = -0.044x + 7.3-1.08 = -0.044x + 6.22
ymin=-0.038x + 6.75 - 1.01=-0.038x + 5.74y min = -0.038x + 6.75-1.01 = -0.038x + 5.74
여기서 ymax는 LF 강도의 최대기준치이며, ymin은 LF 강도의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 여기서 LF 강도의 단위는 ms2/Hz이다. LF의 강도는 교감신경계와 부교감신경계의 활동을 동시에 반영하나 대부분 교감 신경 활동의 지수로 활용된다.Where y max is the maximum reference value for LF intensity, y min is the minimum reference value for LF intensity, and x is the age (age). Here, the unit of LF intensity is ms 2 / Hz. The intensity of LF reflects the activity of the sympathetic and parasympathetic nervous system at the same time, but is mostly used as an index of sympathetic nervous activity.
HF 분석부(4550)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 HF의 강도(PSD)를 상기 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 HF기준데이터들과 비교 분석한다. 이때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 HF 기준데이터는 최대 HF 기준데이터와 최소 HF 기준데이터이다. 즉 HF 분석부(4550)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 HF의 강도(PSD)가 최대 HF 기준데이터보다 작거나 같고, 최소 HF 기준데이터보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 HF 강도의 기준데이터들은 계수 -0.034, 절편 6.23, 표준편차 1.19이며, 따라서 남성의 HF 강도의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 36와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 HF 강도의 기준데이터들은 계수 -0.035, 절편 6.39, 표준편차 1.16이며, 따라서 여성의 HF 강도의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 37과 같다.The HF analyzer 4550 compares and analyzes the strength PSD of the HF received from the frequency analyzer 3000 with predetermined HF reference data read from the database 5500. At this time, the HF reference data read from the database 5500 is the maximum HF reference data and the minimum HF reference data. That is, the HF analyzer 4550 compares whether the strength PSD of the HF received from the frequency analyzer 3000 is less than or equal to the maximum HF reference data and greater than or equal to the minimum HF reference data. In the present invention, when the sex of the subject input from the data input unit 5500 is male, the reference data of the predetermined HF intensity read from the database 5500 is a coefficient of -0.034, an intercept 6.23, and a standard deviation of 1.19, and thus the male HF intensity Equation 36 for the maximum reference value and the minimum reference value. In the present invention, the reference data of predetermined HF intensity read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is female is a coefficient of -0.035, an intercept 6.39, and a standard deviation of 1.16. Equation 37 for the maximum reference value and the minimum reference value of.
ymin=-0.034x + 6.23 - 1.19=-0.034x + 5.04y min = -0.034x + 6.23-1.19 = -0.034x + 5.04
ymin=-0.038x + 6.75 - 1.01=-0.038x + 5.74y min = -0.038x + 6.75-1.01 = -0.038x + 5.74
여기서 ymax는 HF 강도의 최대기준치이며, ymin은 HF 강도의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 여기서 HF 강도의 단위는 ms2/Hz이다.Where y max is the maximum reference for HF intensity, y min is the minimum reference for HF intensity, and x is age (age). Where the unit of HF intensity is ms 2 / Hz.
HF의 강도는 부교감신경계(미주신경)의 활동에 대한 지수인데 심장의 전기적인 안정도와 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 일반적으로 HF가 증가하게 되면 전반적으로 HRV가 증가하게 된다.The strength of HF is an index of the parasympathetic nervous system's activity and is known to be closely related to the electrical stability of the heart. In general, as HF increases, the overall HRV increases.
정규화된 LF 분석부(4600)는 주파수분석부(3000)로 부터 정규화된 LF 강도(PSD)를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 정규화된 LF 강도의 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 정규화된 LF 강도의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 정규화된 LF 강도를, 상기 정규화된 LF 강도의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 정규화된 LF 분석부(4600)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 정규화된 LF 강도가, 정규화된 LF 강도의 기준범위인 정규화된 LF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고, 정규화된 LF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다.The normalized LF analyzer 4600 receives the normalized LF intensity (PSD) from the frequency analyzer 3000, and also receives the sex and age of the examinee from the database 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the LF intensity normalized by Equation 21 are obtained from reference data of predetermined normalized LF intensity read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The normalized LF intensity received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the normalized LF intensity. That is, the normalized LF analyzer 4600 may have a normalized LF intensity received from the frequency analyzer 3000 less than or equal to the maximum reference value of the normalized LF intensity, which is a reference range of the normalized LF intensity, and the normalized LF intensity. Compare greater than or equal to the minimum threshold.
정규화된 HF 분석부(4650)는 주파수분석부(3000)로 부터 정규화된 HF 강도(PSD)를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 정규화된 HF 강도의 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 정규화된 HF 강도의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 정규화된 HF 강도를, 상기 정규화된 HF 강도의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 정규화된 HF 분석부(4650)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 정규화된 HF 강도가, 정규화된 HF 강도의 기준범위인 정규화된 HF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고, 정규화된 HF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다.The normalized HF analyzer 4650 receives the normalized HF intensity (PSD) from the frequency analyzer 3000, and also receives the sex and age of the subject from the database 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of HF intensity normalized by Equation 21 are obtained from reference data of predetermined normalized HF intensity read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The normalized HF intensity received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the normalized HF intensity. That is, the normalized HF analyzer 4650 may have a normalized HF intensity received from the frequency analyzer 3000 less than or equal to a maximum reference value of the normalized HF intensity, which is a reference range of the normalized HF intensity, and normalized HF intensity. Compare greater than or equal to the minimum threshold.
수학식 15에서와 같이, 정규화된 LF강도는 LF의 강도와 HF의 강도의 합을 100으로 했을 때 LF의 강도가 차지하는 비율을 의미하며, 수학식 16에서와 같이, 정규화된 HF강도는 LF의 강도와 HF의 강도의 합을 100으로 했을 때 HF가 차지하는 비율을 의미한다. 이는 LF대 HF의 대역 강도비와 함께 교감 신경과 부교감 신경간의 밸런스(balance)를 평가하는데 중요한 지수이다. As shown in Equation 15, the normalized LF strength means the ratio of the strength of the LF when the sum of the strength of the LF and the HF is 100, and as shown in Equation 16, the normalized HF strength is When the sum of the strength and the strength of the HF is 100, the ratio of the HF occupies. This is an important index for evaluating the balance between sympathetic and parasympathetic nerves with the band intensity ratio of LF to HF.
강도비 분석부(4700)는 주파수분석부(3000)로 부터 LF대 HF 대역의 강도비를 수신하며, 또한 데이터베이스(5500)로 부터 피검자의 성별 및 나이를 수신한다. 피검자의 성별에 따라 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 강도비의 기준데이터들로부터 수학식 21에 의해 강도비의 최대기준치와 최소기준치를 구한다. 그리고 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 상기 강도비를, 상기 강도비의 최대기준치 및 최소기준치와 비교한다. 즉 강도비 분석부(4700)는 주파수분석부(3000)로 부터 수신된 상기 강도비가, 강도비의 기준범위인 강도비의 최대기준치보다 작거나 같고, 강도비의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교한다. 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 강도비의 기준데이터들은 계수 -0.015, 절편 3.57, 표준편차 2.0이며, 따라서 남성의 강도비의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 38와 같다. 그리고 본 발명에서 데이터 입력부(5500)로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때 데이터베이스(5500)에서 읽어들인 소정의 강도비의 기준데이터들은 계수 -0.003, 절편 2.04, 표준편차 2.07이며, 따라서 여성의 강도비의 최대기준치 및 최소기준치에 대한 수학식 39과 같다.The intensity ratio analyzer 4700 receives the intensity ratio of the LF to HF band from the frequency analyzer 3000, and also receives the sex and age of the examinee from the database 5500. The maximum reference value and the minimum reference value of the intensity ratio are obtained from Equation 21 from reference data of the predetermined intensity ratio read from the database 5500 according to the gender of the examinee. The intensity ratio received from the frequency analyzer 3000 is compared with the maximum reference value and the minimum reference value of the intensity ratio. That is, the intensity ratio analyzer 4700 compares the intensity ratio received from the frequency analyzer 3000 to be less than or equal to the maximum reference value of the intensity ratio, which is the reference range of the intensity ratio, and greater than or equal to the minimum reference value of the intensity ratio. do. In the present invention, the reference data of the predetermined intensity ratio read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is male is a coefficient of -0.015, an intercept 3.57, and a standard deviation 2.0. Equation 38 for the maximum reference value and the minimum reference value. In the present invention, the reference data of the predetermined intensity ratio read from the database 5500 when the gender of the test subject inputted from the data input unit 5500 is a female is a coefficient of -0.003, an intercept 2.04, and a standard deviation of 2.07. Equation 39 for the maximum reference value and the minimum reference value of.
ymin=-0.015x + 3.57 - 2.0=-0.015x + 1.57y min = -0.015x + 3.57-2.0 = -0.015x + 1.57
ymin=-0.003x + 2.04 - 2.07=-0.003x -0.03y min = -0.003x + 2.04-2.07 = -0.003x -0.03
여기서 ymax는 강도비의 최대기준치이며, ymin은 강도비의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다. 수학식 38, 39에 의해 구해진 ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 한다.Where y max is the maximum threshold of intensity ratios, y min is the minimum threshold of intensity ratios, and x is age (age). When y min obtained by the equations 38 and 39 is smaller than 0, the value is 0.
주파수 분석부(3000)에서 감성적 상태(Emotional State), 정신적 스트레스(Mental stress index)(MSI)는 수학식 18에 의해, 다시말해 LF대 HF의 대역 강도비에 의해 구해진다. 따라서 강도비 분석부(4700)은 서 감성적 상태(Emotional State), 정신적 스트레스(Mental stress index)(MSI)를 비교 분석하는 것이 된다.In the frequency analyzer 3000, an emotional state and a mental stress index (MSI) are calculated by Equation 18, that is, by a band strength ratio of LF to HF. Therefore, the intensity ratio analyzer 4700 is to compare the emotional state (Emotional State), mental stress (Mental stress index) (MSI).
LF대 HF의 대역 강도비는 LF와 HF간의 비율을 의미하는데 이는 교감 신경과 부교감 신경 즉, 자율 신경전체적인 균형 정도를 반영한다. 경우에 따라서는 LF대 HF의 대역 강도비는 교감 신경의 활동에 대한 지수로 이용되기도 한다. LF대 HF의 대역 강도비는 교감 신경의 활동도에 비례하고 부교감 신경의 활동도에 반비례한다.The band strength ratio of LF to HF refers to the ratio between LF and HF, which reflects the overall balance of sympathetic and parasympathetic nerves, ie autonomic nerves. In some cases, the band strength ratio of LF to HF is used as an index for sympathetic activity. The band intensity ratio of LF to HF is proportional to the activity of the sympathetic nerve and inversely to the activity of the parasympathetic nerve.
도 12는 도2의 분석 결과 표시부에서 스트레스 지수를 표시한 일예이다.12 is an example of displaying a stress index on the analysis result display unit of FIG. 2.
분석 결과 표시부(6000)의 화면상에 스트레스 지수를 나타낸 것으로 압력 지수(PI)(Pressure Index)는 육체적 스트레스 지수(Physical stress index)(PSI)를 나타내며, LF대 HF의 대역 강도비는 감성적 상태(Emotional State), 정신적 스트레스(Mental stress index)(MSI)를 나타낸다.The result of the analysis shows the stress index on the screen of the display unit 6000. The pressure index (PI) represents the physical stress index (PSI), and the band intensity ratio of the LF to HF represents the emotional state ( Emotional State, Mental stress index (MSI).
본 발명은 이상에서 설명되고 도면에 예시된 것에 의해 한정되는 것은 아니며, 당업자라면 다음에 기재되는 청구범위 내에서 더 많은 변형 및 변용예가 가능한 것임은 물론이다.The present invention is not limited to the above described and illustrated in the drawings, and of course, more modifications and variations are possible to those skilled in the art within the scope of the following claims.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 자율신경 검사장치는 압박정도, 감성적 상태 정도, 정신적 스트레스 정도를 정량적으로 분석하며, 동잡음을 제거하여 정확도를 높였으며, 한국 및 일본을 비롯한 동양인에게 알맞는 정상기준치(reference)에 대한 성별, 연령별로 구축된 데이터베이스를 구비하여, 육체적, 정신적, 감성적 상태 정도, 전반적인 건강상태 정도를 보다 정확히 분석한다.As described above, the autonomic examination device of the present invention quantitatively analyzes the degree of pressure, the degree of emotional state, the degree of mental stress, removes the noise and improves the accuracy, and is suitable for Asians including Korea and Japan. With a database constructed by gender and age for reference, a more accurate analysis of physical, mental and emotional status, and general health status is provided.
또한 본 발명의 자율신경 검사장치로 자율 신경계 활동에 대한 정량 분석을 하며 교감 신경과 부교감 신경의 활동을 동시에 분석할 수 있으며, 자율 신경계 균형 정도를 확인할 수 있으며, 전반적인 건강상태를 예측하고, 스트레스에 의한 신체의 반응 정도를 확인하고, 스트레스에 대한 반응의 급/만성 정도를 파악하고, 육체적/정신적 스트레스의 정도를 파악하고, 스트레스 관련 질환의 발병 위험을 예측하고, 피검자의 피로 정도를 쉽게 확인하며, 심장의 전기적 안정도를 예측하며, 기능성 소화 장애의 자율신경학적 해석을 할 수 있다.In addition, the autonomic nervous system of the present invention can perform quantitative analysis on the activity of the autonomic nervous system, and analyze the activity of the sympathetic and parasympathetic nerves at the same time, check the degree of autonomic nervous system balance, predict the overall health state, stress Determine the degree of response to the body, determine the degree of acute / chronic response to stress, determine the degree of physical / mental stress, predict the risk of developing stress-related diseases, and easily determine the degree of fatigue of a subject. In addition, it can predict the electrical stability of the heart and autonomic neurological analysis of functional digestive disorders.
도 1a는 정상인의 심박변화의 일예이다.Figure 1a is an example of heart rate changes in normal people.
도 1b는 질병상태의 사람의 심박변화의 일예이다.1B is an example of heart rate change in a diseased person.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 자율신경 검사장치의 구성을 개략적으로 설명하기위한 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an autonomic nervous apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 3은 도 2의 신호검출부를 설명하기위한 구성도이다.3 is a configuration diagram illustrating the signal detector of FIG. 2.
도 4는 도 2의 피크검출부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.FIG. 4 is a block diagram illustrating the configuration of the peak detector of FIG. 2.
도 5는 도 2의 피크검출부를 설명하기위한 흐름도이다.5 is a flowchart for describing a peak detector of FIG. 2.
도 6은 도 2의 시간분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a time analyzer of FIG. 2.
도 7은 심박변이(HRV) 신호의 주요 주파수 대역에서의 파워스팩트럼 밀도(PSD)의 일예이다.7 is an example of power spectrum density (PSD) in the major frequency band of a HRV signal.
도 8은 도 2의 주파수분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the frequency analyzer of FIG. 2.
도 9는 한국 남자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다.9 is an example of average heart rate according to age of Korean men.
도 10는 한국 여자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다.10 is an example of average heart rate according to age of Korean women.
도 11은 도 2의 파라미터분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.FIG. 11 is a block diagram illustrating a configuration of a parameter analyzer of FIG. 2.
도 12는 도2의 분석 결과 표시부에서 스트레스 지수를 표시한 일예이다.12 is an example of displaying a stress index on the analysis result display unit of FIG. 2.
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Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7711414B2 (en) | 2005-10-05 | 2010-05-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Circuit and method for compensating for an electrode motion artifact |
KR101025510B1 (en) | 2009-06-10 | 2011-04-04 | 연세대학교 산학협력단 | Personal optimization system of emotional recognition device and its optimization method |
KR101070122B1 (en) | 2009-11-06 | 2011-10-05 | 서울대학교산학협력단 | A device and method for diagnosing schizophrenia using heart rate variability measures |
KR20120011772A (en) * | 2010-07-20 | 2012-02-08 | 삼성전자주식회사 | Virtual World Manipulation Device and Method Using Biological Information |
KR101352479B1 (en) * | 2012-02-15 | 2014-01-20 | 주식회사 두성기술 | Method and Apparatus for measuring a stress degree using measuring of heart rate and pulse rate |
KR101470439B1 (en) * | 2012-02-20 | 2014-12-10 | 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 | Method for RRI dectecting using Lookup-table |
US8932229B2 (en) | 2012-12-06 | 2015-01-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for real-time emotion recognition using heart rate variability |
KR101526144B1 (en) * | 2013-12-26 | 2015-06-04 | (주)유엔씨 | Portable Stress Monitoring Device |
KR101534131B1 (en) * | 2014-12-12 | 2015-07-24 | 순천향대학교 산학협력단 | Automatic Detection of CHF and AF with Short RR Interval Time Series using Electrocardiogram |
KR20160123571A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 상명대학교서울산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using ECG |
KR20160123572A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 상명대학교서울산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using body micro-movement |
CN106108885A (en) * | 2016-06-14 | 2016-11-16 | 上海康情信息科技有限公司 | Assessment physical motion state and electrocardio disturb method and the instrument thereof of size |
US9662032B2 (en) | 2011-09-26 | 2017-05-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Biosignal measuring apparatus and method of measuring biosignal |
KR101816292B1 (en) * | 2016-04-15 | 2018-01-08 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using ECG |
KR20180014417A (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-08 | 연세대학교 원주산학협력단 | Classification of Sleep/Wakefulness using Nasal Pressure for Patients with Sleep-disordered Breathing |
KR101827522B1 (en) * | 2016-07-13 | 2018-02-09 | 비아이에스웍스 주식회사 | Apparatus and method for measuring heart rate through non-contact |
KR101846350B1 (en) * | 2016-04-15 | 2018-05-18 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using body micro-movement |
KR20190050725A (en) * | 2017-11-03 | 2019-05-13 | 주식회사 딥메디 | Method and apparatus for estimating ppg signal and stress index using a mobile terminal |
KR20190132141A (en) * | 2018-05-18 | 2019-11-27 | 상명대학교산학협력단 | method and system of recognizing emotions in competition-cooperation using electrocardiogram. |
KR20200028911A (en) * | 2020-02-28 | 2020-03-17 | 상명대학교산학협력단 | method and apparatus of recognizing relationship in competition-cooperation using electrocardiogram. |
KR20200038146A (en) * | 2018-10-02 | 2020-04-10 | 상명대학교산학협력단 | The Recognition Method and Apparatus for Focus level using ECG |
KR20200138675A (en) * | 2019-05-30 | 2020-12-10 | 고려대학교 산학협력단 | System of evaluating function of autonomic nervous system |
WO2024219776A1 (en) * | 2023-04-20 | 2024-10-24 | 재단법인대구경북과학기술원 | Apparatus and method for diagnosing disease on basis of artificial intelligence by using blood flow signals measured by means of optical method |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5491749B2 (en) * | 2009-03-06 | 2014-05-14 | 株式会社疲労科学研究所 | Fatigue level judgment processing system |
US9307908B2 (en) * | 2012-10-30 | 2016-04-12 | Vital Connect, Inc. | Measuring psychological stress from cardiovascular and activity signals |
CN103006210B (en) * | 2013-01-11 | 2014-10-15 | 山东师范大学 | Sinus heart rate turbulence trend detection method based on piecewise linearization |
JP6203554B2 (en) * | 2013-07-01 | 2017-09-27 | 匡弘 中川 | KANSEI STATE JUDGING DEVICE AND KANSEI STATE JUDGING COMPUTER PROGRAM |
JP2015054002A (en) * | 2013-09-11 | 2015-03-23 | 株式会社日立システムズ | Examination system for fatigue and stress |
WO2015107266A1 (en) * | 2014-01-16 | 2015-07-23 | Aboa Legis Oy | Method and device for the detection of the degree of entropy of medical data |
KR102122240B1 (en) * | 2014-03-19 | 2020-06-16 | 주식회사 메디코아 | Autonomic Balance and Controllability Diagram |
US9675258B2 (en) * | 2014-04-24 | 2017-06-13 | Fujitsu Limited | Streaming updates of central moments for heart rate variability quantification |
JP6513005B2 (en) * | 2015-09-29 | 2019-05-15 | シチズン時計株式会社 | Fatigue meter |
KR102028517B1 (en) * | 2016-06-22 | 2019-10-04 | 한국전자통신연구원 | Heart rate variability analysis device and method of heart rate variability detection using the same |
CN106137226B (en) * | 2016-07-29 | 2019-01-29 | 华南理工大学 | A kind of stress appraisal procedure based on cardiogenic breath signal |
CN106923810A (en) * | 2017-01-11 | 2017-07-07 | 上海脉融健康科技有限公司 | A kind of detection means and method based on the analysis of heart rate variability rate |
JP2018202130A (en) * | 2017-05-30 | 2018-12-27 | アルパイン株式会社 | State estimation apparatus, information processor, and state estimation system |
CN107510437A (en) * | 2017-08-01 | 2017-12-26 | 广州安德生物科技有限公司 | Autonomic nervous function appraisal procedure and device during a kind of urine incontinence product urine |
WO2019097509A1 (en) * | 2017-11-15 | 2019-05-23 | Technion Research & Development Foundation Limited | Non-invasive analysis of sinoatrial node and autonomic nervous input to heart function |
JP7619175B2 (en) * | 2021-06-09 | 2025-01-22 | トヨタ紡織株式会社 | CONTROL DEVICE, CONTROL SYSTEM, AND METHOD FOR OPERATION OF CONTROL DEVICE |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05212006A (en) * | 1992-02-03 | 1993-08-24 | Na Detsukusu:Kk | Heartbeat interval measuring instrument |
JP4505096B2 (en) * | 2000-02-07 | 2010-07-14 | テルモ株式会社 | Heart rate interval display method and heart rate interval display device |
JP2004267409A (en) * | 2003-03-07 | 2004-09-30 | Noritz Corp | Health care system |
JP4393789B2 (en) * | 2003-05-09 | 2010-01-06 | テルモ株式会社 | Autonomic nerve activity monitoring device |
-
2004
- 2004-11-26 KR KR1020040097869A patent/KR100493714B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2005
- 2005-09-30 JP JP2005286122A patent/JP4243605B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8682419B2 (en) | 2005-10-05 | 2014-03-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Circuit and method for compensating for an electrode motion artifact |
US7711414B2 (en) | 2005-10-05 | 2010-05-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Circuit and method for compensating for an electrode motion artifact |
KR101025510B1 (en) | 2009-06-10 | 2011-04-04 | 연세대학교 산학협력단 | Personal optimization system of emotional recognition device and its optimization method |
KR101070122B1 (en) | 2009-11-06 | 2011-10-05 | 서울대학교산학협력단 | A device and method for diagnosing schizophrenia using heart rate variability measures |
US9545567B2 (en) | 2010-07-20 | 2017-01-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for manipulating a virtual world by utilizing biometric information |
KR20120011772A (en) * | 2010-07-20 | 2012-02-08 | 삼성전자주식회사 | Virtual World Manipulation Device and Method Using Biological Information |
WO2012011665A3 (en) * | 2010-07-20 | 2012-03-29 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for manipulating a virtual world by utilizing biometric information |
KR101890717B1 (en) | 2010-07-20 | 2018-08-23 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for operating virtual world using vital information |
US9662032B2 (en) | 2011-09-26 | 2017-05-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Biosignal measuring apparatus and method of measuring biosignal |
KR101352479B1 (en) * | 2012-02-15 | 2014-01-20 | 주식회사 두성기술 | Method and Apparatus for measuring a stress degree using measuring of heart rate and pulse rate |
KR101470439B1 (en) * | 2012-02-20 | 2014-12-10 | 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 | Method for RRI dectecting using Lookup-table |
US8932229B2 (en) | 2012-12-06 | 2015-01-13 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for real-time emotion recognition using heart rate variability |
KR101526144B1 (en) * | 2013-12-26 | 2015-06-04 | (주)유엔씨 | Portable Stress Monitoring Device |
KR101534131B1 (en) * | 2014-12-12 | 2015-07-24 | 순천향대학교 산학협력단 | Automatic Detection of CHF and AF with Short RR Interval Time Series using Electrocardiogram |
KR20160123571A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 상명대학교서울산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using ECG |
KR20160123572A (en) * | 2015-04-16 | 2016-10-26 | 상명대학교서울산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using body micro-movement |
KR102389360B1 (en) * | 2015-04-16 | 2022-04-21 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using ECG |
KR102389361B1 (en) * | 2015-04-16 | 2022-04-21 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using body micro-movement |
KR101816292B1 (en) * | 2016-04-15 | 2018-01-08 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using ECG |
KR101846350B1 (en) * | 2016-04-15 | 2018-05-18 | 상명대학교산학협력단 | evaluation method and system for user flow or engagement by using body micro-movement |
CN106108885A (en) * | 2016-06-14 | 2016-11-16 | 上海康情信息科技有限公司 | Assessment physical motion state and electrocardio disturb method and the instrument thereof of size |
CN106108885B (en) * | 2016-06-14 | 2021-07-23 | 上海康情信息科技有限公司 | Method and instrument for evaluating body motion state and electrocardio interference |
KR101827522B1 (en) * | 2016-07-13 | 2018-02-09 | 비아이에스웍스 주식회사 | Apparatus and method for measuring heart rate through non-contact |
KR20180014417A (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-08 | 연세대학교 원주산학협력단 | Classification of Sleep/Wakefulness using Nasal Pressure for Patients with Sleep-disordered Breathing |
KR101868888B1 (en) | 2016-07-29 | 2018-06-26 | 연세대학교 원주산학협력단 | Classification of Sleep/Wakefulness using Nasal Pressure for Patients with Sleep-disordered Breathing |
KR20190050725A (en) * | 2017-11-03 | 2019-05-13 | 주식회사 딥메디 | Method and apparatus for estimating ppg signal and stress index using a mobile terminal |
KR102265934B1 (en) * | 2017-11-03 | 2021-06-17 | 주식회사 딥메디 | Method and apparatus for estimating ppg signal and stress index using a mobile terminal |
KR20190132141A (en) * | 2018-05-18 | 2019-11-27 | 상명대학교산학협력단 | method and system of recognizing emotions in competition-cooperation using electrocardiogram. |
KR102173807B1 (en) | 2018-05-18 | 2020-11-04 | 상명대학교산학협력단 | method and system of recognizing emotions in competition-cooperation using electrocardiogram. |
KR102214460B1 (en) | 2018-10-02 | 2021-02-09 | 상명대학교산학협력단 | The Recognition Method and Apparatus for Focus level using ECG |
KR20200038146A (en) * | 2018-10-02 | 2020-04-10 | 상명대학교산학협력단 | The Recognition Method and Apparatus for Focus level using ECG |
KR20200138675A (en) * | 2019-05-30 | 2020-12-10 | 고려대학교 산학협력단 | System of evaluating function of autonomic nervous system |
KR102382615B1 (en) * | 2019-05-30 | 2022-04-06 | 고려대학교 산학협력단 | System of evaluating function of autonomic nervous system |
KR102193727B1 (en) | 2020-02-28 | 2020-12-21 | 상명대학교산학협력단 | method and apparatus of recognizing relationship in competition-cooperation using electrocardiogram. |
KR20200028911A (en) * | 2020-02-28 | 2020-03-17 | 상명대학교산학협력단 | method and apparatus of recognizing relationship in competition-cooperation using electrocardiogram. |
WO2024219776A1 (en) * | 2023-04-20 | 2024-10-24 | 재단법인대구경북과학기술원 | Apparatus and method for diagnosing disease on basis of artificial intelligence by using blood flow signals measured by means of optical method |
Also Published As
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---|---|
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