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KR100493714B1 - 자율신경 검사장치 - Google Patents

자율신경 검사장치 Download PDF

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KR100493714B1
KR100493714B1 KR1020040097869A KR20040097869A KR100493714B1 KR 100493714 B1 KR100493714 B1 KR 100493714B1 KR 1020040097869 A KR1020040097869 A KR 1020040097869A KR 20040097869 A KR20040097869 A KR 20040097869A KR 100493714 B1 KR100493714 B1 KR 100493714B1
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KR
South Korea
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Application number
KR1020040097869A
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Inventor
이병채
정기삼
김민
조영신
Original Assignee
주식회사 메디코아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Abstract

본 발명은 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치에 관한 것이다.
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.

Description

자율신경 검사장치{Autonomic Function Analyzer }
본 발명은 자율신경 검사장치에 관한 것으로 보다 상세히는 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치에 관한 것이다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 1a는 정상인의 심박변화의 일예이고, 도 1b는 질병상태의 사람의 심박변화의 일예이다.
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.
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.
HRV 분석 방법은 시간 도메인 분석과 주파수 도메인 분석으로 크게 대별된다.
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.
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.
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.
따라서 정확도를 높인 자율신경 검사장치가 요망된다.
본 발명에서는 시간 도메인 분석과 주파수 도메인 분석을 둘다 하며, 동잡음을 제거하고, 동양인에게 맞는 기준치를 구비하여, 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치를 제공한다.
또한 본 발명에서는 압박 지수(육체적 스트레스 지수), 감성적 상태(정신적 스트레스 지수)를 정량적으로 분석할 수 있는 지수를 구비하는 자율신경 검사장치를 제공한다.
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.
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.
본 발명이 이루고자하는 또다른 기술적 과제는 압박 지수, 감성적 상태를 정량적으로 분석하는 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자하는 또다른 기술적 과제는 동잡음을 제거하여 정확도를 높인 심박변이도를 이용한 자율신경 검사장치를 제공하는데 있다.
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.
이하 본 발명의 일 실시예에 의한 자율신경 검사장치의 구성 및 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
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.
신호검출부(1000)는 피검자의 신체로부터 심전도(ECG) 신호 및 산소포화도(PPG) 신호를 검출하기 위한 것으로, ECG신호검출부(100)과 PPG신호검출부(500)으로 이루어진다.
ECG신호검출부(100)는 두개의 심전도 전극, 증폭기, 필터로 이루어지며, 두개의 심전도 전극으로부터 심전도 신호를 검출하여 증폭하고 잡음을 제거한다.
PPG신호검출부(500)는 광학센서, 증폭기, 필터로 이루어지며, 광학센서로 부터 PPG신호를 검출하여 증폭하고 잡음을 제거한다.
A/D변환기(1300)는 신호검출부(1000)의 ECG신호검출부(100)과 PPG신호검출부(500)의 출력신호로부터 디지탈 신호로 변환한다.
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.
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.
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.
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.
데이터 입력부(5500)는 피검자의 성별, 나이를 입력받아 임시저장한다.
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.
피크검출부(1600), 시간분석부(2000), 주파수분석부(3000), 파라미터분석부(4000)는 마이크로프로세서에 의해 이루어질 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
잡음 제거부(1610)는 A/D변환기(1300)로부터 수신된 심전도 신호로부터 아티팩트를 제거한다.
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.
RR간격 검출부(1630)는 R포인트 검출부(1620)의 출력신호로부터 RR간격, 즉 제2의 R포인트에서 제1의 R포인트까지의 시간 간격을 구한다.
심박수 연산부(1640)는 A/D 변환기(1300)로부터 1분동안 입력된 데이터수를 상기 RR간격으로 나누어 분당 심박동수를 연산한다.
버퍼부(1650, 1660)는 RR간격 검출부(1630)와 심박수 연산부(1640)에서 구한 RR간격들과 분당 심박동수들을 버퍼링하며, 시간제어부(1600)로 출력한다.
도 2의 피크 검출부(1600)를 도 5에서 보다 상세히 설명한다.
도 5는 도 2의 피크검출부를 설명하기위한 흐름도이다.
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).
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.
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.
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.
따라서 분당박동수는 A/D 변환기(1300)의 샘플링주파수에 60을 곱하면 1분동안의 데이터수이며, 이를 상기 RR간격으로 나누면 분당 심박동수가 된다(210).
다음은 본 발명중 시간 도메인(time domain) 상에서 분석되는 파라미터에 대하여 설명한다.
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.
측정시간 동안 취득된 N개의 RR간격(RRI)은 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
RRI={I(1), I(2), I(3),..., I(N)}
수학식 1에 있어서, RRI는 측정시간 동안 취득된 N개의 RR간격으로, I(1), I(2), I(3)....I(N) 각각은 RR간격이다.
측정시간동안 취득된 N개의 심박수(이하 HRT라 한다) 데이터는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
HRT={hr(1), hr(2), hr(3),..., hr(N)}
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.
i번째 심박수는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
hr(i)=(1분간 총 샘플수)/I(i)
만약 A/D 변환기의 샘플링주파수가 500Hz이라면, 1분간(60초) 총 샘플수는 500×60이므로 30000이된다.
그러므로 기록 시간 동안의 평균 심 박동수를 평균 심박수(mean HRT)라 하고 이는 수학식 4와 같이 나타내어진다.
수학식 4에서 N은 총 심박수이고, hr(i)는 i번째 심박수이다. 평균 심박수(mean HRT)는 분당의 심박동의 수로, 단위가 bpm이다
전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)는 수학식 5와 같이 구해진다.
수학식 5에서 meanRRI는 평균 RR간격을 말하며, I(i)는 i번째 RR간격을 말한다.
인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)은 수학식 6과 같이 구해진다.
연속되는 RR간격차(successive RRI difference)(SRD)는 수학식 7과 같이 구해진다.
SRD는 5분 구간 중 앞부분 일정구간을 베이스라인으로 잡아 변화의 정도 측정하는 것으로 이 데이터가 일정한 상태(status)를 유지하느냐를 알 수 있는 지수가 된다.
압박 지수(PI)는 수학식 8과 같이 구해진다.
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.
압박 지수(PI)는 육체적 스트레스 지수(PSI)와도 같으므로, 수학식 9와 같다고 할 수 있다.
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.
근사 엔트로피(APEN)은 수학식 10과 같이 구해질 수 있다.
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.
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.
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.
평균심박수 연산부(2200)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 4에 의해 평균 심박수(mean HRT)를 구한다.
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.
RMSSD 연산부(2400)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 6에 의해 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)을 구한다.
SRD 연산부(2500)는 동잡음 제거부(2100)의 출력신호를 이용하여 수학식 7에 의해 연속되는 RR간격차(SRD)를 구한다.
PI 연산부(2600)는 평균심박수 연산부(2200)의 출력신호를 이용하여 수학식 8에 의해 PI를 구한다.
또한 도면에 도시 되어있지 않지만 시간 분석부(2000)는 APEN 연산부(미도시) 및 그에 따른 버퍼부를 더 구비한다.
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.
다음은 본 발명중 주파수 도메인(freauency domain) 상에서 분석되는 파라미터에 대하여 설명한다.
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.
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.
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.
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.
심박변이(HRV) 신호의 파워 스팩트럼 밀도(PSD(x)), 즉 PSD(x)는 주파수가 x인 파워 스팩트럼 밀도로 x는 0.0≤x≤0.4이다.
VLF (Very low frequency)의 PSD는 0.0033~0.04Hz의 주파수 대역의 PSD로, 교감신경의 부가적인 정보를 제공해준다. VLF의 PSD는 수학식 11과 같이 나타내진다.
수학식 11에서 VLF는 VLF에서의 PSD를 나타낸다.
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.
수학식 12에서 LF는 LF에서의 PSD를 나타낸다.
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.
수학식 13에서 HF는 HF에서의 PSD를 나타낸다.
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.
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.
저주파수대역의 정규화된 강도(normalized LF)(LFnorm)는 LF의 PSD를 LF의 PSD와 HF의 PSD를 합친값으로 정규화시킨것이다. 저주파수대역의 정규화된 강도(LFnorm)는 수학식 15과 같다.
수학식 13에서 LF, HF는 LF, HF의 PSD를 나타낸다.
고 주파수대역의 정규화된 강도(normalized HF)(HFnorm)는 HF의 PSD를 LF의 PSD와 HF의 PSD를 합친값으로 정규화시킨것이다. 고주파수대역의 정규화된 강도(HFnorm)는 수학식 16와 같다.
수학식 16에서 LF, HF는 LF, HF의 PSD를 나타낸다.
저주파수대역의 정규화된 강도(LFnorm)와 고 주파수대역의 정규화된 강도(HFnorm)로 자율신경계 두 계통의 조절 정도와 균형 정도를 알수있다.
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.
수학식 17에서 LFnorm은 저주파수대역의 정규화된 강도이고, HFnorm는 고 주파수대역의 정규화된 강도를 나타내며, Ratio는 저주파수대 고주파수 대역 강도비를 나타낸다.
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.
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.
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.
TP 연산부(3200)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 5분동안의 전체 강도(TP), 즉 5분동안의 전체 PSD를 구한다.
VLF 연산부(3300)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 11에 의해 0.0033~0.04Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다.
LF 연산부(3400)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 12에 의해, 0.04~0.15Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다.
HF 연산부(3500)는 FFT 연산처리부(3100)의 출력신호를 이용하여 수학식 13에 의하여 0.15~0.4Hz의 주파수 대역의 PSD를 구한다.
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.
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.
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.
다음은 본 발명에서 구축된 기준치 데이터베이스에 대하여 설명한다.
기준치 데이터베이스(5000)는 정상인 약 5000 여명의 임상데이터를 토대로 얻어진 성별, 나이에 따른 정상범위에 대한 데이터베이스이다.
도 9는 한국 남자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이고, 도 10은 한국 여자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다.
도 9로 부터 한국 남자들의 평균심박수에 대한 피팅 선의 방정식은 수학식 19와 같이 구해졌으며, 이때 표준편차는 약 ±11이다.
y=-0.1x + 78.1
여기서 y는 평균심박수를 나타내며, x는 나이를 나타낸다. 따라서 데이터 베이스에는 동양인 남자의 평균심박수에 대해 계수 -0.1, 절편 78.1, 표준편차 ±11가 저장된다.
도 10으로 부터 한국 여자들의 평균심박수에 대한 피팅 선의 방정식은 수학식 20과 같이 구해졌으며, 이때 표준편차는 약 ±10이다.
y=-0.16x + 81.1
여기서 y는 평균심박수를 나타내며, x는 나이를 나타낸다. 따라서 데이터 베이스에는 동양인 남자의 평균심박수에 대해 계수 -0.16, 절편 81.1, 표준편차 ±10이 저장된다.
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.
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.
즉, 본 발명에 있어서, 각 파라미터의 기준범위는 수학식 21과 같다.
ymax=Ax + B + C
ymin=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.
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.
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.
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.
ymax=-0.1x + 78.1 + 11=-0.1x + 89.1
ymin=-0.1x + 78.1 - 11=-0.1x + 67.1
ymax=-0.16x + 81.1 + 10=-0.16x + 91.1
ymin=-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.
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.
ymax=-0.52x + 60.4 + 20=-0.52x + 80.4
ymin=-0.52x + 60.4 - 20=-0.52x + 40.4
ymax=-0.44x + 55 + 16.1=-0.44x + 71.1
ymin=-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.
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.
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.
ymax=-0.35x + 41.5 + 15.4=-0.35x + 56.9
ymin=-0.35x + 41.5 - 15.4=-0.35x + 26.1
ymax=-0.35x + 43.2 + 15.7=-0.35x + 58.9
ymin=-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.
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.
ymax=0.0009x + 0.92 + 0.13=0.0009x + 1.05
ymin=0.0009x + 0.92 - 0.13=0.0009x + 0.79
ymax=0.0013x + 0.9 + 0.11=0.0013x + 1.01
ymin=0.0013x + 0.9 - 0.11=0.0013x + 0.79
여기서 ymax는 SRD의 최대기준치이며, ymin은 SRD의 최소기준치이고, x는 나이(연령)이다.
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.
ymax=1.88x - 13.1 + 27=1.88x + 13.9
ymin=1.88x - 13.1 - 27=1.88x - 40.1
ymax=1.54x - 0.3 + 30=1.54x + 29.7
ymin=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.
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.
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.
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.
ymax=-0.031x + 8 + 0.93=-0.031x + 8.93
ymin=-0.031x + 8 - 0.93=-0.031x + 7.07
ymax=-0.27x + 7.75 + 0.86=-0.27x + 8.61
ymin=-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.
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.
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.
ymax=-0.044x + 7.3 + 1.08=-0.044x + 8.38
ymin=-0.044x + 7.3 - 1.08=-0.044x + 6.22
ymax=-0.038x + 6.75 + 1.01=-0.038x + 7.76
ymin=-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.
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.
ymax=-0.034x + 6.23 + 1.19=-0.034x + 7.42
ymin=-0.034x + 6.23 - 1.19=-0.034x + 5.04
ymax=-0.038x + 6.75 + 1.01=-0.038x + 7.76
ymin=-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.
HF의 강도는 부교감신경계(미주신경)의 활동에 대한 지수인데 심장의 전기적인 안정도와 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 일반적으로 HF가 증가하게 되면 전반적으로 HRV가 증가하게 된다.
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.
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.
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.
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.
ymax=-0.015x + 3.57 + 2.0=-0.015x + 5.57
ymin=-0.015x + 3.57 - 2.0=-0.015x + 1.57
ymax=-0.003x + 2.04 + 2.07=-0.003x + 4.11
ymin=-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.
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.
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.
도 12는 도2의 분석 결과 표시부에서 스트레스 지수를 표시한 일예이다.
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.
본 발명은 이상에서 설명되고 도면에 예시된 것에 의해 한정되는 것은 아니며, 당업자라면 다음에 기재되는 청구범위 내에서 더 많은 변형 및 변용예가 가능한 것임은 물론이다.
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.
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.
도 1a는 정상인의 심박변화의 일예이다.
도 1b는 질병상태의 사람의 심박변화의 일예이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의한 자율신경 검사장치의 구성을 개략적으로 설명하기위한 블록도이다.
도 3은 도 2의 신호검출부를 설명하기위한 구성도이다.
도 4는 도 2의 피크검출부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.
도 5는 도 2의 피크검출부를 설명하기위한 흐름도이다.
도 6은 도 2의 시간분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.
도 7은 심박변이(HRV) 신호의 주요 주파수 대역에서의 파워스팩트럼 밀도(PSD)의 일예이다.
도 8은 도 2의 주파수분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.
도 9는 한국 남자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다.
도 10는 한국 여자들의 연령에 따른 평균심박수의 일예이다.
도 11은 도 2의 파라미터분석부의 구성을 설명하기위한 블럭도이다.
도 12는 도2의 분석 결과 표시부에서 스트레스 지수를 표시한 일예이다.

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  6. 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)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 평균심박수를 평균심박수 최대기준치보다 작거나 같고 평균심박수 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 평균심박수 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 평균심박수 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 평균심박수 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.1x + 89.1
    에 의해 구해지며,
    상기 평균심박수 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.1x + 67.1
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 평균심박수의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  7. 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)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 평균심박수를 평균심박수 최대기준치보다 작거나 같고 평균심박수 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 평균심박수 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 평균심박수 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 평균심박수 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.16x + 91.1
    에 의해 구해지며,
    상기 평균심박수 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.16x + 71.1
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 및 ymin은 평균심박수의 최대 기준치 및 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  8. 삭제
  9. 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 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 SDNN(전체 RR 간격의 표준편차)를 SDNN 최대기준치보다 작거나 같고 SDNN 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 SDNN 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 SDNN 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 SDNN 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.52x + 80.4
    에 의해 구해지며,
    상기 SDNN 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.52x + 40.4
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 SDNN 의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  10. 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 전체 RR 간격의 표준편차(SDNN)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 SDNN(전체 RR 간격의 표준편차)를 SDNN 최대기준치보다 작거나 같고 SDNN 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 SDNN 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 SDNN 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 SDNN 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.44x + 71.1
    에 의해 구해지며,
    상기 SDNN 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.44x + 38.9
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 SDNN 의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  11. 삭제
  12. 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 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 RMSSD(제곱한 값의 평균의 제곱근)를 RMSSD 최대기준치보다 작거나 같고 RMSSD 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 RMSSD 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 RMSSD 분석부는
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 RMSSD 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.35x + 56.9
    에 의해 구해지며,
    상기 RMSSD 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.35x + 26.1
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 RMSSD의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  13. 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 인접한 RR간격의 차이를 제곱한 값의 평균의 제곱근(RMSSD)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 RMSSD(제곱한 값의 평균의 제곱근)를 RMSSD 최대기준치보다 작거나 같고 RMSSD 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 RMSSD 분석부를 적어도 구비하며,
    상기 RMSSD 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 RMSSD 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.35x + 58.9
    에 의해 구해지며,
    상기 RMSSD 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.35x + 27.5
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 RMSSD의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  14. 삭제
  15. 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 연속되는 RR간격차(SRD)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 SRD(연속되는 RR간격차)를 SRD 최대기준치보다 작거나 같고 SRD 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 SRD 분석부를 포함하며,
    상기 SRD 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 SRD 최대기준치(ymax)는
    ymax=0.0009x + 1.05
    에 의해 구해지며,
    상기 SRD 최소기준치(ymin)는
    ymin=0.0009x + 0.79
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 SRD의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  16. 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 연속되는 RR간격차(SRD)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 SRD(연속되는 RR간격차)를 SRD 최대기준치보다 작거나 같고 SRD 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 SRD 분석부를 포함하며,
    상기 SRD 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 SRD 최대기준치(ymax)는
    ymax=0.0013x + 1.01
    에 의해 구해지며,
    상기 SRD 최소기준치(ymin)는
    ymin=0.0013x + 0.79
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 SRD의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  17. 삭제
  18. 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 압박 지수(PI)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 PI(압박 지수)를 PI 최대기준치보다 작거나 같고 PI 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 PI 분석부를 포함하며,
    상기 PI 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 PI 최대기준치(ymax)는
    ymax=1.88x + 13.9
    에 의해 구해지며,
    상기 PI 최소기준치(ymin)는
    ymin=1.88x - 40.1
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 PI 의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  19. 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 압박 지수(PI)를 포함하는 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 시간분석부로 부터 수신된 PI(압박 지수)를 PI 최대기준치보다 작거나 같고 PI 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 PI 분석부를 포함하며,
    상기 PI 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 PI 최대기준치(ymax)는
    ymax=1.54x + 29.7
    에 의해 구해지며,
    상기 PI 최소기준치(ymin)는
    ymin=1.54x - 30.3
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 PI 의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이고, ymax, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로 하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  20. 삭제
  21. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 5분간 전체 강도(TP)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 TP(5분간 전체 강도(파워 스팩트럼 밀도))를 TP 최대기준치보다 작거나 같고 TP 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 TP 분석부를 포함하며,
    상기 TP 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 TP 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.031x + 8.93
    에 의해 구해지며,
    상기 TP 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.031x + 7.07
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 TP의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  22. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 5분간 전체 강도(TP)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 TP(5분간 전체 강도(파워 스팩트럼 밀도))를 TP 최대기준치보다 작거나 같고 TP 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 TP 분석부를 포함하며,
    상기 TP 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 TP 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.27x + 8.61
    에 의해 구해지며,
    상기 TP 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.27x + 6.89
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 TP의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 저주파수대역(LF) 강도(파워스팩트럼)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 LF(저주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, LF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 LF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 LF 분석부를 포함하며,
    상기 LF 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 LF 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.044x + 8.38
    에 의해 구해지며,
    상기 LF 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.044x + 6.22
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 LF의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  26. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 저주파수대역(LF) 강도(파워스팩트럼)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 LF(저주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, LF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 LF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 LF 분석부를 포함하며,
    제1항에 있어서, 상기 LF 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 LF 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.038x + 7.76
    에 의해 구해지며,
    상기 LF 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.038x + 5.74
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 LF의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  27. 삭제
  28. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 고주파수대역(HF) 강도(파워스팩트럼)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 HF(고주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, HF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 HF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 HF 분석부를 포함하며,
    상기 HF 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 HF 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.034x + 7.42
    에 의해 구해지며,
    상기 HF 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.034x + 5.04
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 HF의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  29. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 고주파수대역(HF) 강도(파워스팩트럼)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 HF(고주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, HF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 HF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 HF 분석부를 포함하며,
    상기 HF 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 HF 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.038x + 7.76
    에 의해 구해지며,
    상기 HF 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.038x + 5.74
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 HF의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)인 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  30. 삭제
  31. 삭제
  32. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 정규화된 LF(저주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도), 정규화된 HF(고 주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는,
    상기 주파수분석부로 부터 수신된 정규화된 LF(저주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, 정규화된 LF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 정규화된 LF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 정규화된 LF 분석부,
    상기 주파수분석부로 부터 수신된 정규화된 HF(고 주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, 정규화된 HF 강도의 최대기준치보다 작거나 같고 정규화된 HF 강도의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 정규화된 HF 분석부를 포함하며,
    상기 정규화된 LF강도는, LF(저주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, LF의 강도와 HF의 강도의 합으로 정규화시킨 것이고,
    상기 정규화된 HF강도는, HF(고주파수대역) 강도(파워 스팩트럼 밀도)를, LF의 강도와 HF의 강도의 합으로 정규화시킨 것을 특징으로하는 자율신경 검사장치.
  33. 삭제
  34. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio), 감성적 상태(ES), 정신적 스트레스 지수(MSI)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 저주파수대 고주파수 대역 강도비를, 강도비의 최대기준치보다 작거나 같고 강도비의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 강도비 분석부를 포함하며,
    상기 강도비 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 남자일때,
    상기 강도비 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.015x + 5.57
    에 의해 구해지며,
    상기 강도비 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.015x + 1.57
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 강도비의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이며, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  35. 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 시간도메인상의 파라미터를 구하는 시간분석부; 상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 저주파수대 고주파수 대역 강도비(LF/HF ratio), 감성적 상태(ES), 정신적 스트레스 지수(MSI)를 포함하는 주파수도메인상의 파라미터를 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 파라미터 분석부는, 상기 주파수분석부로 부터 수신된 저주파수대 고주파수 대역 강도비를, 강도비의 최대기준치보다 작거나 같고 강도비의 최소기준치보다 크거나 같은지를 비교하는 강도비 분석부를 포함하며,
    상기 강도비 분석부는,
    상기 데이터 입력부로부터 입력된 피검자의 성별이 여자일때,
    상기 강도비 최대기준치(ymax)는
    ymax=-0.003x + 4.11
    에 의해 구해지며,
    상기 강도비 최소기준치(ymin)는
    ymin=-0.003x -0.03
    에 의해 구해지고,
    이때 ymax 과 ymin은 강도비의 최대 기준치와 최소기준치이며, x는 나이(연령)이며, ymin이 0보다 작아질때는 그 값은 0으로하는 것을 특징으로 하는 자율신경 검사장치.
  36. 삭제
  37. 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(파워 스팩트럼 밀도)(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 고주파수 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 주파수분석부에서
    감성적 상태(Emotional State)(ES)는
    의 수학식에 의해 구해지며, LFnorm은 저주파수대역(LF) 강도(PSD)를 저주파수대역(LF) 강도(PSD)와 고주파수대역(HF) 강도(PSD)의 합으로 정규화한 것이며, HFnorm는 저주파수대역(LF) 강도(PSD)를 저주파수대역(LF) 강도(PSD)와 고주파수대역(HF) 강도(PSD)의 합으로 정규화한 것인 것을 특징으로하는 자율신경 검사장치.
  38. 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(파워 스팩트럼 밀도)(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 고주파수 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 주파수분석부에서
    정신적 스트레스 지수(Mental stress index)(MSI)는
    의 수학식에 의해 구해지며, LFnorm은 저주파수대역(LF) 강도(PSD)를 저주파수대역(LF) 강도(PSD)와 고주파수대역(HF) 강도(PSD)의 합으로 정규화한 것이며, HFnorm는 저주파수대역(LF) 강도(PSD)를 저주파수대역(LF) 강도(PSD)와 고주파수대역(HF) 강도(PSD)의 합으로 정규화한 것인 것을 특징으로하는 자율신경 검사장치.
  39. 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(파워 스팩트럼 밀도)(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 고주파수 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 시간분석부에서
    압박 지수(PI)는
    의 수학식에 의해 구해지며, VS는 RR간격 변이의 범위이며, 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 개수인 것을 특징으로하는 자율신경 검사장치.
  40. 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), 육체적 스트레스 지수(PSI)를 구하는 시간연산부를 구비하는 시간분석부;상기 동잡음 제거부의 출력신호로부터 아주 낮은 주파수대역(VLF) 강도(파워 스팩트럼 밀도)(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 고주파수 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 자율신경 검사장치에 있어서,
    상기 시간분석부에서
    육체적 스트레스 지수(PSI)는
    의 수학식에 의해 구해지며, VS는 RR간격 변이의 범위이며, 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 개수인 것을 특징으로하는 자율신경 검사장치.
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Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
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KR101070122B1 (ko) 2009-11-06 2011-10-05 서울대학교산학협력단 심박변이도 측정 지표를 이용한 정신분열병 진단 장치 및 방법
KR20120011772A (ko) * 2010-07-20 2012-02-08 삼성전자주식회사 생체 정보를 활용한 가상 세계 조작 장치 및 방법
KR101352479B1 (ko) * 2012-02-15 2014-01-20 주식회사 두성기술 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법
KR101470439B1 (ko) * 2012-02-20 2014-12-10 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 룩업테이블을 이용한 ｒｒｉ획득방법
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 (ko) * 2013-12-26 2015-06-04 (주)유엔씨 휴대용 자율신경계 반응 모니터링 장치
KR101534131B1 (ko) * 2014-12-12 2015-07-24 순천향대학교 산학협력단 심전도를 이용한 짧은 ｒｒ 시계열로 ｃｈｆ 및 ａｆ의 자동 감지 방법
KR20160123571A (ko) * 2015-04-16 2016-10-26 상명대학교서울산학협력단 심전도를 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR20160123572A (ko) * 2015-04-16 2016-10-26 상명대학교서울산학협력단 신체 미동 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
CN106108885A (zh) * 2016-06-14 2016-11-16 上海康情信息科技有限公司 评估身体运动状态及心电干扰大小的方法及其仪器
US9662032B2 (en) 2011-09-26 2017-05-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Biosignal measuring apparatus and method of measuring biosignal
KR101816292B1 (ko) * 2016-04-15 2018-01-08 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 시스템
KR20180014417A (ko) * 2016-07-29 2018-02-08 연세대학교 원주산학협력단 비강압력신호를 이용한 수면호흡장애 환자의 수면/각성 분류 장치 및 방법
KR101827522B1 (ko) * 2016-07-13 2018-02-09 비아이에스웍스 주식회사 비접촉 심박 측정 장치 및 그 방법
KR101846350B1 (ko) * 2016-04-15 2018-05-18 상명대학교산학협력단 신체 미동 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR20190050725A (ko) * 2017-11-03 2019-05-13 주식회사 딥메디 모바일 단말을 이용한 맥파 신호 및 스트레스 측정 방법 및 장치
KR20190132141A (ko) * 2018-05-18 2019-11-27 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 경쟁-협력의 감성 인식 방법
KR20200028911A (ko) * 2020-02-28 2020-03-17 상명대학교산학협력단 Ecg를 이용한 경쟁-협력 관계성 평가 방법 및 장치
KR20200038146A (ko) * 2018-10-02 2020-04-10 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 집중도 인식 방법 및 장치
KR20200138675A (ko) * 2019-05-30 2020-12-10 고려대학교 산학협력단 자율신경계 기능 평가 시스템
WO2024219776A1 (ko) * 2023-04-20 2024-10-24 재단법인대구경북과학기술원 광학 방법으로 측정된 혈류 신호를 이용한 인공지능 기반 질병 진단 장치 및 그 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5491749B2 (ja) * 2009-03-06 2014-05-14 株式会社疲労科学研究所 疲労度の判定処理システム
US9307908B2 (en) * 2012-10-30 2016-04-12 Vital Connect, Inc. Measuring psychological stress from cardiovascular and activity signals
CN103006210B (zh) * 2013-01-11 2014-10-15 山东师范大学 基于分段线性化的窦性心率震荡趋势检测方法
JP6203554B2 (ja) * 2013-07-01 2017-09-27 匡弘 中川 感性状態判定装置及び感性状態判定用コンピュータプログラム
JP2015054002A (ja) * 2013-09-11 2015-03-23 株式会社日立システムズ 疲労・ストレス検診システム
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 (ko) * 2014-03-19 2020-06-16 주식회사 메디코아 자율신경 균형 및 조절능력의 평가 장치 및 그 제어 방법
US9675258B2 (en) * 2014-04-24 2017-06-13 Fujitsu Limited Streaming updates of central moments for heart rate variability quantification
JP6513005B2 (ja) * 2015-09-29 2019-05-15 シチズン時計株式会社 疲労度計
KR102028517B1 (ko) * 2016-06-22 2019-10-04 한국전자통신연구원 심박 변이도 분석 장치 및 이를 이용한 심박 변이도 검출 방법
CN106137226B (zh) * 2016-07-29 2019-01-29 华南理工大学 一种基于心源性呼吸信号的精神压力评估方法
CN106923810A (zh) * 2017-01-11 2017-07-07 上海脉融健康科技有限公司 一种基于心率变异率分析的检测装置及方法
JP2018202130A (ja) * 2017-05-30 2018-12-27 アルパイン株式会社 状態推定装置、情報処理装置、状態推定システム
CN107510437A (zh) * 2017-08-01 2017-12-26 广州安德生物科技有限公司 一种尿失禁患者积尿过程中自主神经功能评估方法及装置
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 (ja) * 2021-06-09 2025-01-22 トヨタ紡織株式会社 制御装置、制御システム、および制御装置の作動方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05212006A (ja) * 1992-02-03 1993-08-24 Na Detsukusu:Kk 心拍間隔計測装置
JP4505096B2 (ja) * 2000-02-07 2010-07-14 テルモ株式会社 心拍間隔表示方法および心拍間隔表示装置
JP2004267409A (ja) * 2003-03-07 2004-09-30 Noritz Corp 健康管理システム
JP4393789B2 (ja) * 2003-05-09 2010-01-06 テルモ株式会社 自律神経活動モニタ装置

Cited By (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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 (ko) 2009-06-10 2011-04-04 연세대학교 산학협력단 감성인식장치의 개인별 최적화시스템 및 그 최적화 방법
KR101070122B1 (ko) 2009-11-06 2011-10-05 서울대학교산학협력단 심박변이도 측정 지표를 이용한 정신분열병 진단 장치 및 방법
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 (ko) * 2010-07-20 2012-02-08 삼성전자주식회사 생체 정보를 활용한 가상 세계 조작 장치 및 방법
WO2012011665A3 (ko) * 2010-07-20 2012-03-29 삼성전자주식회사 생체 정보를 활용한 가상 세계 조작 장치 및 방법
KR101890717B1 (ko) 2010-07-20 2018-08-23 삼성전자주식회사 생체 정보를 활용한 가상 세계 조작 장치 및 방법
US9662032B2 (en) 2011-09-26 2017-05-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Biosignal measuring apparatus and method of measuring biosignal
KR101352479B1 (ko) * 2012-02-15 2014-01-20 주식회사 두성기술 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법
KR101470439B1 (ko) * 2012-02-20 2014-12-10 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 룩업테이블을 이용한 ｒｒｉ획득방법
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 (ko) * 2013-12-26 2015-06-04 (주)유엔씨 휴대용 자율신경계 반응 모니터링 장치
KR101534131B1 (ko) * 2014-12-12 2015-07-24 순천향대학교 산학협력단 심전도를 이용한 짧은 ｒｒ 시계열로 ｃｈｆ 및 ａｆ의 자동 감지 방법
KR20160123571A (ko) * 2015-04-16 2016-10-26 상명대학교서울산학협력단 심전도를 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR20160123572A (ko) * 2015-04-16 2016-10-26 상명대학교서울산학협력단 신체 미동 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR102389360B1 (ko) * 2015-04-16 2022-04-21 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR102389361B1 (ko) * 2015-04-16 2022-04-21 상명대학교산학협력단 신체 미동 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
KR101816292B1 (ko) * 2016-04-15 2018-01-08 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 시스템
KR101846350B1 (ko) * 2016-04-15 2018-05-18 상명대학교산학협력단 신체 미동 이용한 사용자의 몰입도 평가 방법 및 그 장치
CN106108885A (zh) * 2016-06-14 2016-11-16 上海康情信息科技有限公司 评估身体运动状态及心电干扰大小的方法及其仪器
CN106108885B (zh) * 2016-06-14 2021-07-23 上海康情信息科技有限公司 评估身体运动状态及心电干扰大小的方法及其仪器
KR101827522B1 (ko) * 2016-07-13 2018-02-09 비아이에스웍스 주식회사 비접촉 심박 측정 장치 및 그 방법
KR20180014417A (ko) * 2016-07-29 2018-02-08 연세대학교 원주산학협력단 비강압력신호를 이용한 수면호흡장애 환자의 수면/각성 분류 장치 및 방법
KR101868888B1 (ko) 2016-07-29 2018-06-26 연세대학교 원주산학협력단 비강압력신호를 이용한 수면호흡장애 환자의 수면/각성 분류 장치 및 방법
KR20190050725A (ko) * 2017-11-03 2019-05-13 주식회사 딥메디 모바일 단말을 이용한 맥파 신호 및 스트레스 측정 방법 및 장치
KR102265934B1 (ko) * 2017-11-03 2021-06-17 주식회사 딥메디 모바일 단말을 이용한 맥파 신호 및 스트레스 측정 방법 및 장치
KR20190132141A (ko) * 2018-05-18 2019-11-27 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 경쟁-협력의 감성 인식 방법
KR102173807B1 (ko) 2018-05-18 2020-11-04 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 경쟁-협력의 감성 인식 방법
KR102214460B1 (ko) 2018-10-02 2021-02-09 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 집중도 인식 방법 및 장치
KR20200038146A (ko) * 2018-10-02 2020-04-10 상명대학교산학협력단 심전도를 이용한 집중도 인식 방법 및 장치
KR20200138675A (ko) * 2019-05-30 2020-12-10 고려대학교 산학협력단 자율신경계 기능 평가 시스템
KR102382615B1 (ko) * 2019-05-30 2022-04-06 고려대학교 산학협력단 자율신경계 기능 평가 시스템
KR102193727B1 (ko) 2020-02-28 2020-12-21 상명대학교산학협력단 Ecg를 이용한 경쟁-협력 관계성 평가 방법 및 장치
KR20200028911A (ko) * 2020-02-28 2020-03-17 상명대학교산학협력단 Ecg를 이용한 경쟁-협력 관계성 평가 방법 및 장치
WO2024219776A1 (ko) * 2023-04-20 2024-10-24 재단법인대구경북과학기술원 광학 방법으로 측정된 혈류 신호를 이용한 인공지능 기반 질병 진단 장치 및 그 방법

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