KR102312548B1

KR102312548B1 - 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법

Info

Publication number: KR102312548B1
Application number: KR1020190095961A
Authority: KR
Inventors: 이다빛; 강영재; 나지선; 서정희; 남학현
Original assignee: 주식회사 아이센스
Priority date: 2019-08-07
Filing date: 2019-08-07
Publication date: 2021-10-18
Anticipated expiration: 2039-08-07
Also published as: EP4011279A4; EP4011279A1; KR20210018628A; JP7350976B2; US20220330895A1; AU2020324823A1; JP2022541810A; WO2021025260A1; NZ784491A

Abstract

본 발명은 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법은, 사용자의 신체 일부에 배치되고, 사용자의 생체 정보를 측정하는 센서트랜스미터에서 생체 정보를 측정하는 단계; 상기 측정된 생체 정보에 대한 데이터를 상기 센서트랜스미터에서 통신 단말기로 전송하는 단계; 상기 통신 단말기로 전송된 생체 정보 데이터에서 노이즈를 처리하는 단계; 및 상기 노이즈 처리된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 다양한 알고리즘을 이용하여 노이즈 제거를 위한 단계를 단계적으로 처리하여 생체 정보 데이터에 포함된 다양한 종류의 노이즈를 처리하여 정확한 생체 정보 데이터를 획득할 수 있는 효과가 있다.

Description

생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법{NOISE PROCESSING METHOD OF BIOMETRIC MEASURED DATA}

본 발명은 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 연속 혈당 측정 시스템에서 인체의 생체 정보를 측정하는 과정에서 생체 정보 데이터에 포함된 다양한 노이즈를 제거하여 측정된 생체 정보에 대한 정확도를 높일 수 있는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법에 관한 것이다.

당뇨병은 전 세계적으로 주요 사망 원인 및 신체장애를 유발하는 요인이며, 그로 인해, 많은 사람들이 당뇨병으로 인해 건강상에 문제가 발생하고 있다. 특히, 당뇨병은, 심장 및 신장 질병, 실명, 신경손상 및 고혈압을 유발하는 심각한 질병이다. 장기간의 임상연구를 볼 때, 혈당치를 적당히 조절하는 것에 의해 합병증이 유발하는 것을 현저히 감소시킬 수 있다. 따라서 당뇨병은 지속적으로 관리하는 것이 중요한데, 중요한 요인은 혈당치를 자가 모니터링하는 것이다.

이러한 요구에 의해 사용자가 직접 사용자의 혈당을 검사할 수 있는 자가 바이오 측정기가 널리 보급되어 사용된다. 일반적인 혈당 측정기는 검사지인 센서 스트립에 사용자의 혈액을 묻혀 사용자의 혈당치를 측정한다. 즉, 혈액을 묻힌 센서 스트립을 혈당 측정기에 삽입하여 센서 스트립을 통해 측정된 혈당치를 혈당 측정기에서 표시한다.

이때, 채취된 혈액과 센서 스트립 내의 반응물질이 전기 화학적 반응에 의해 발생된 전기적 신호를 혈당 측정기가 수신하여, 혈당치를 측정한다. 이러한 채혈식 혈당기(finger prick method)는, 당뇨병 환자의 혈당 관리에 도움을 주지만, 측정 당시의 결과만 나타내기 때문에 자주 변화하는 혈당 수치를 정확하게 파악하는 것이 어려운 문제가 있다.

당뇨병 환자는, 일반적으로 고혈당 및 저혈당 상태를 오가는데, 응급상황은 저혈당 상태에서 발생하고, 당분 공급이 오랫동안 지속되지 않으면, 의식을 잃거나 최악의 경우 목숨을 잃을 수도 있다. 따라서 저혈당 상태를 즉각적으로 발견하는 것은 당뇨병 환자에게 매우 중요하다. 하지만, 간헐적으로 혈당을 측정하는 채혈식 혈당 측정기는 분명한 한계가 있다.

이러한 채혈식 혈당 측정기의 한계를 극복하기 위해, 인체 내에 삽입하여 수분 간격으로 혈당을 측정하는 연속 혈당 측정 시스템(CGMS, Continuous Glucose Monitoring System)이 개발되었으며, 이를 이용하여 당뇨병 환자의 관리와 응급 상황에 용이하게 대처할 수 있다.

연속 혈당 측정 시스템은, 센서의 일부가 인체에 삽입된 상태에서 인체의 혈액과 같은 검사 물질을 채취하여 혈당 등의 생체 정보를 측정한다. 이를 위해 신체에 부착된 상태에서 생체 정보를 측정하는 센서트랜스미터와 센서트랜스미터로부터 측정된 생체 정보 데이터를 수신하는 통신 단말기를 포함한다.

이때, 센서트랜스미터가 신체에 부착되고 센서의 일부가 인체에 삽입된 상태에서 생체 정보에 대한 측정이 이루어지기 때문에 인체에 삽입된 센서를 이물질로 인식하며 그로 인해 센서트랜스미터에서 측정된 생체 정보 데이터에 노이즈가 발생할 수 있다. 따라서 센서트랜스미터는 신체에 최초 부착이 이루어지면 일정 시간의 안정화 과정을 거친다.

그러나 초기 안정화 과정을 거친 이후에도 측정된 생체 정보 데이터에 노이즈가 포함될 수 있다. 예를 들어 센서의 일부가 인체에 삽입되기 때문에 사람이 움직일 때마다 센서가 움직일 수 있고, 이러한 센서가 움직임에 따라 센서트랜스미터에서 측정된 생체 정보 데이터에 노이즈가 포함될 수 있다.

또는, 센서트랜스미터로부터 통신 단말기로 생체 정보 데이터가 전송될 때, 주변의 전자기파 등에 의해 영향을 받을 수 있으며, 그로 인해 통신 단말기에서 수신되는 생체 정보 데이터에 노이즈가 포함될 수 있다.

종래에는, 생체 정보 데이터에 포함된 노이즈를 처리하기 위해, 센서트랜스미터에서 측정된 생체 정보 데이터에서 노이즈를 축소 및 제거하기 위한 노이즈 필터 단계, 일정 시간 동안 측정된 생체 정보 데이터에서 대표값을 추출하는 평균 추출 단계 및 시간 지연 및 정확도 향상을 위한 교정 단계로 구성된 알고리즘을 이용한다. 이러한 단일 알고리즘을 이용하여 노이즈를 처리하면, 다양한 노이즈에 대한 대응이 쉽지 않은 문제가 있다.

대한민국 등록특허 제10-1145668호 (2012.05.07)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 센서트랜스미터에서 측정된 생체 정보 데이터에 다양한 노이즈가 포함될 수 있으며, 신체 부착 유닛으로부터 통신 단말기로 전송되는 과정에서 노이즈가 추가로 포함될 수 있으므로, 이렇게 추가된 노이즈를 제거하여 정확한 생체 정보를 획득할 수 있는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법은, 사용자의 신체 일부에 배치되고, 사용자의 생체 정보를 측정하는 센서트랜스미터에서 생체 정보를 측정하는 단계; 상기 측정된 생체 정보에 대한 데이터를 상기 센서트랜스미터에서 통신 단말기로 전송하는 단계; 상기 통신 단말기로 전송된 생체 정보 데이터에서 노이즈를 처리하는 단계; 및 상기 노이즈 처리된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 센서트랜스미터에서 측정된 생체 정보 데이터에서 노이즈를 처리하는 단계를 더 포함하고, 상기 통신 단말기로 전송하는 생체 정보 데이터는 상기 센서트랜스미터에서 노이즈가 처리된 생체 정보 데이터일 수 있다.

상기 센서트랜스미터에서 생체 정보 데이터의 노이즈 처리는, 소정의 시간 간격으로 측정된 다수의 생체 정보 데이터를 평균 처리하여 노이즈를 처리할 수 있다.

상기 센서트랜스미터에서 생체 정보 데이터의 노이즈 처리는, 소정의 시간 간격으로 측정된 다수의 생체 정보 데이터의 상위 및 하위 일부 데이터를 각각 삭제하고 나머지 데이터에 대한 평균값을 산정하는 절삭 평균값을 산정하여 노이즈를 처리할 수 있다.

상기 통신 단말기에서 상기 생체 정보 데이터에 대한 노이즈 처리는, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터에 대해, 특이값(outlier) 처리 필터링, 저대역 필터링(low pass filtering), 전처리 및 선형 회기 필터링(linear regression filtering) 중 어느 하나 이상을 수행하여 노이즈를 처리할 수 있다.

상기 통신 단말기에서 수행하는 특이값 처리 필터링은, 하나의 데이터를 기준으로 상기 하나의 데이터 이전의 다수의 데이터를 이용하여 상기 하나의 데이터가 특이값인지 판단하고, 상기 판단된 특이값을 삭제하여 처리할 수 있다.

상기 하나의 데이터가 특이값인지에 대한 판단은, 상기 하나의 데이터 이전의 다수의 데이터에 대한 평균 기울기, 기울기 변화값 및 평균과 표준편차 중 어느 하나를 이용하여 상기 하나의 데이터가 특이값인지 여부를 판단할 수 있다.

상기 통신 단말기에서 수행하는 저대역 필터링은, 하나의 데이터를 기준으로 상기 하나의 데이터 이전의 다수의 데이터에 적용된 가중치를 이용하여 상기 하나의 데이터에 적용되는 가중치를 설정할 수 있다.

상기 통신 단말기에서 수행하는 전처리 수행은, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터에 대해, 상위 및 하위 일부 데이터를 각각 삭제하고 나머지 데이터에 대한 평균값을 산정하는 절삭 평균값을 산정할 수 있다.

상기 통신 단말기에서 전처리가 수행된 생체 정보 데이터에 대한 검증을 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 생체 정보 데이터에 대한 검증은, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터를 이용하여 검증값을 산정하고, 상기 검증값에 대한 검증 범위를 설정하여, 상기 검증값이 상기 검증 범위에 포함될 때, 상기 전처리 수행된 생체 정보 데이터가 인정되도록 검증할 수 있다.

상기 생체 정보 데이터가 인정되지 않는 것으로 검증되면, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터에 대해 상기 선형 회기 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 선형 회기 필터링은, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터 중 하나의 데이터를 기준으로 상기 하나의 데이터 이전의 다수의 데이터를 이용하여 상기 하나의 데이터에 대한 필터링을 수행할 수 있다.

상기 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계는, 상기 선형 회기 필터링된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시할 수 있다.

상기 생체 정보 데이터가 인정되는 것으로 검증되면, 상기 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계는, 전처리가 수행된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시할 수 있다.

상기 노이즈 처리된 생체 정보 데이터에 대해, 채혈을 통해 획득된 생체 정보 데이터를 이용하여 교정을 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계는, 상기 교정된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시할 수 있다.

본 발명에 의하면, 다양한 알고리즘을 이용하여 노이즈 제거를 위한 단계를 단계적으로 처리하여 생체 정보 데이터에 포함된 다양한 종류의 노이즈를 처리하여 정확한 생체 정보 데이터를 획득할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 센서트랜스미터를 신체에 부착하기 위한 어플리케이터를 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4는 센서트랜스미터를 어플리케이터를 이용하여 인체에 부착하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템의 센서트랜스미터를 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 센서트랜스미터에서 이루어지는 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템의 통신 단말기를 도시한 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 특이값을 처리하기 위한 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 저대역 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 통신 단말기에서 이루어지는 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법에서 통신 단말기로 전송된 혈당 정보 데이터를 검증하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 선형 회기 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 혈당 정보 데이터의 교정 과정을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 더 구체적으로 설명한다.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다.

이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템을 도시한 개략도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템은 센서트랜스미터(110) 및 통신 단말기(120)를 포함한다.

센서트랜스미터(110)는 신체에 부착되는데 센서트랜스미터(110)가 신체에 부착 시 센서트랜스미터(110)의 센서 일단은 피부에 삽입되어 인체의 체액을 주기적으로 추출하여 혈당을 측정한다.

통신 단말기(120)는 센서트랜스미터(110)로부터 혈당 정보를 수신하고 수신한 혈당 정보를 사용자에 표시할 수 있는 단말기로, 스마트폰, 태블릿 PC, 또는 노트북 등과 같이 센서트랜스미터(110)와 통신할 수 있는 이동 단말기가 이용될 수 있다. 물론, 통신 단말기(120)는 이에 한정되는 것은 아니며, 통신 기능을 포함하고 프로그램이나 어플리케이션이 설치될 수 있는 단말기이면 어떤 종류의 단말기일 수 있다.

센서트랜스미터(110)는 통신 단말기(120)의 요청에 의해 또는 설정된 시각마다 주기적으로 측정된 혈당 정보를 통신 단말기(120)로 전송하는데, 센서트랜스미터(110)와 통신 단말기(120) 사이에서 데이터 통신을 위해 센서트랜스미터(110)와 통신 단말기(120)는 서로 USB 케이블 등에 의해 유선으로 통신 연결되거나 또는 적외선 통신, NFC 통신, 블루투스 등의 무선 통신 방식으로 통신 연결될 수 있다.

여기서 센서트랜스미터는 어플리케이터를 통해 신체 일부에 부착되는데, 도 2는 본 발명의 센서트랜스미터를 신체에 부착하기 위한 어플리케이터를 도시한 도면이고, 도 3 및 도 4는 센서트랜스미터를 어플리케이터를 이용하여 인체에 부착하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 도 2를 참고로 어플리케이터(130)에 대해 살펴보면, 어플리케이터(130)는, 센서트랜스미터(110)를 내부에 구비하며 사용자의 조작으로 센서트랜스미터(110)를 외부로 토출하여 사용자의 특정 신체 부위에 부착시키도록 작동한다. 어플리케이터(130)는 일면이 개방된 형상으로 형성되어 있는데, 센서트랜스미터(110)는 어플리케이터(130)의 개방된 일면을 통해 어플리케이터(130)에 설치된다.

어플리케이터(130)를 이용하여 센서트랜스미터(110)를 신체 일부에 부착 시, 센서트랜스미터(110)에 구비된 센서의 일단을 피부에 삽입하기 위해 어플리케이터(130)는 센서의 일단을 내부에 감싸도록 형성된 니들(미도시), 니들과 센서 일단을 함께 피부로 밀어내는 제1 탄성 부재(미도시), 니들만을 인출하기 위한 제2 탄성 부재(미도시)를 구비하고 있다. 이러한 어플리케이터(130)의 구성을 통해 어플리케이터(130) 내부에 압축된 상태로 배치된 제1 탄성 부재(미도시)의 압축 해지로 니들과 센서 일단을 동시에 피부에 삽입하며, 센서 일단이 피부에 삽입 시 압축된 제2 탄성부재(미도시)의 압축 해지에 의해 니들만을 인출한다. 사용자는 어플리케이터(130)를 통해 안전하고 용이하게 센서트랜스미터(110)를 피부에 부착시킬 수 있다.

센서트랜스미터(110)를 신체에 부착시키는 과정을 도 3 및 도 4를 참조하여 보다 상세하게 살펴보면, 보호캡(140)을 분리한 상태에서 어플리케이터(130)의 개방된 일면을 신체의 특정 부위 피부(20)에 밀착시킨다. 이렇게 어플리케이터(130)를 신체의 피부(20)에 밀착시킨 상태에서 어플리케이터(130)를 작동시키면, 센서트랜스미터(110)는 어플리케이터(130)에서 토출되면서 피부(20)에 부착될 수 있다. 여기서 센서트랜스미터(110)의 하부에는 센서(112)의 일단이 센서트랜스미터(110)에서 노출되어 배치되어 있으며, 센서(112)의 일단은 어플리케이터(130)에 구비된 니들을 통해 일부가 피부(20)에 삽입된다. 따라서 센서(112)의 일단이 피부(20)에 삽입된 상태로 센서트랜스미터(110)는 피부(20)에 부착될 수 있다.

여기서, 센서트랜스미터(110)의 신체 접촉면에는 센서트랜스미터(110)가 신체의 피부(20)에 고정 부착될 수 있게 접착테이프가 구비될 수 있다. 따라서 어플리케이터(130)를 신체의 피부(20)에서 이격시키면 접착테이프에 의해 센서트랜스미터(110)는 신체의 피부(20)에 고정 부착된 상태가 된다.

이후 센서트랜스미터(110)에 전원이 인가되면 센서트랜스미터(110)는 통신 단말기(130)와 통신을 연결하며, 센서트랜스미터(110)는 측정한 혈당 정보를 통신 단말기로 전송하게 된다.

센서트랜스미터(110)는 혈당 정보뿐만 아니라 다양한 생체 정보를 측정할 수 있는데, 이하에서는 생체 정보의 일례로 혈당 정보를 측정하는 것으로 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법을 도시한 흐름도이다.

도 5를 참조하여, 연속 혈당 측정 시스템(100)의 센서트랜스미터(110)에서 측정된 혈당 정보 데이터에서 노이즈를 제거하는 과정에 대해 설명한다. 이때, 도 1 내지 도 4에 도시된 도면을 참조하여 설명한다.

센서트랜스미터(110)가 신체에 부착되면, 센서트랜스미터(110)에 포함된 센서의 일부가 인체에 삽입된다. 그리고 삽입된 센서가 인체의 검사 물질로부터 혈당 등의 혈당 정보를 측정한다(S101). 이때, 센서트랜스미터(110)에서 이루어지는 혈당 정보의 측정은 소정의 시간 간격을 가지며 측정이 이루어질 수 있다.

센서트랜스미터(110)에서 혈당 정보의 측정이 이루어지면, 측정된 혈당 정보 데이터에 대해 제1 전처리 과정이 이루어진다(S103). 제1 전처리 과정은 센서트랜스미터(110)에서 측정된 혈당 정보 데이터에서 노이즈를 처리하기 위한 과정 중 하나이며, 센서트랜스미터(110)에서 이루어질 수 있다.

제1 전처리 과정은 측정된 혈당 정보 데이터에 대한 평균값을 계산하여 노이즈를 처리하는데, 일례로, 제1 전처리 과정에서 이용하는 평균값은 측정된 혈당 정보 데이터의 가장 큰 부분과 가장 작은 부분을 일정 비율로 잘라 버린 뒤에 평균을 계산하는 절삭 평균값이 이용될 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 모평균, 표본 평균, 가중 평균, 기하 평균, 조화 평균 및 멱평균 중 어느 하나가 이용될 수 있다.

이렇게 제1 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터는 센서트랜스미터(110)로부터 통신 단말기(120)로 전송된다(S105). 본 단계에서, 통신 단말기(120)로 전송되는 혈당 정보 데이터는 절삭 평균값에 대한 데이터일 수 있다.

통신 단말기(120)로 전송된 절삭 평균 혈당 정보 데이터에 대해 통신 단말기(120)에서 특이값(outlier) 처리 필터링 과정이 수행된다(S107). 특이값 처리 필터링은, 다수의 데이터 중 소정의 조건을 벗어난 데이터를 찾아, 해당 데이터를 처리하는 과정이다.

상기와 같이, 특이값의 처리가 완료된 혈당 정보 데이터에 대해 저대역 필터링(low pass filtering) 과정이 이루어질 수 있다(S109). 저대역 필터링 과정은, 고대역에 해당하는 성분을 제거하여 저대역에 해당하는 데이터만 남기기 위한 과정일 수 있다.

이렇게 저대역 필터링 과정을 거친 혈당 정보 데이터는, 제2 전처리 과정을 거칠 수 있다(S111). 제2 전처리 과정은, 제1 전처리 과정과 달리 통신 단말기(120)에서 이루어지며, 저대역 필터링된 혈당 정보 데이터에 대한 평균값을 계산하여 처리할 수 있다. 본 실시예에서, 제2 전처리 과정은 제1 전처리 과정에서와 같이, 절삭 평균값이 이용될 수 있다.

제2 전처리 과정은, 저대역 필터링된 혈당 정보 데이터 중 다수의 데이터를 이용하여 이루어질 수 있다.

이후 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터를 신뢰할 수 있는지를 판단한다(S113). 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터가 신뢰할 수 있는지 검증하는 단계이다. 본 단계는, 저대역 필터링 과정을 거친 혈당 정보 데이터를 이용하여 검증 데이터를 생성하고, 생성한 검증 데이터가 설정된 범위 내에 있으면 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터를 신뢰할 수 있는 것으로 판단한다.

제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터가 신뢰할 수 있는 데이터로 인정되면, 인정된 혈당 정보 데이터에 대한 교정이 이루어진다(S115). 센서트랜스미터(110)에 포함된 센서는 인체에 일부가 삽입된 상태로 센서트랜스미터(110)의 사용기간 동안 지속적으로 유지된다. 따라서 인체에 삽입된 센서에 의해 인체에서 생체 반응이 계속 일어날 수 있는데, 이로 인해 센서트랜스미터(110)에서 측정된 혈당 정보 데이터는 그대로 이용되지 못하고 교정될 필요가 있다. 그에 따라 본 단계에서, 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터를 교정이 이루어진다.

상기와 같이, 혈당 정보 데이터에 대한 교정이 이루어진 혈당 정보 데이터는 통신 단말기(120)에 표시된다(S117).

그리고 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터가 신뢰할 수 있는 데이터로 인정되지 않으면, 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터에 대해 선형 회기 필터링(linear regression filtering) 과정이 이루진다(S114). 선형 회기 필터링 과정은, 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터 중 하나의 데이터를 기준으로 과거 다수 개의 데이터를 이용하여 데이터의 값을 변형할 수 있다. 따라서 이렇게 혈당 정보 데이터가 선형 회기 필터링을 거쳐 변형되면, 변형된 혈당 정보 데이터는 신뢰할 수 있는 데이터로 인정될 수 있다.

이렇게 선형 회기 필터링을 통해 신뢰할 수 있는 데이터로 인정된 혈당 정보 데이터는 단계 S115를 통해 교정될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템의 센서트랜스미터를 도시한 블록도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서 센서트랜스미터(110)는, 센서 모듈(111), 센서 저장부(113), 센서 통신부(115) 및 센서 제어부(117)를 포함한다.

센서 모듈(111)은, 센서(112)를 포함하고, 센서(112)는 신체에 일부가 삽입되어 혈당 정보 등의 혈당 정보를 측정한다.

센서 저장부(113)는, 센서 모듈(111)에서 측정된 혈당 정보에 대한 데이터를 저장한다. 이때, 센서 저장부(113)에 저장되는 혈당 정보 데이터는 디지털 신호로 저장되며, 센서 제어부(117)에 의해 제1 전처리 과정을 거친 데이터가 저장될 수 있다.

센서 통신부(115)는, 센서 저장부(113)에 저장된 혈당 정보 데이터를 통신 단말기(120)로 전송한다.

센서 제어부(117)는, 센서 모듈(111)이 소정의 시간 간격마다 혈당 정보를 측정하도록 제어한다. 센서 제어부(117)는, 센서 모듈(111)에서 아날로그 신호로 측정된 혈당 정보 데이터를 디지털 신호로 변환하고, 노이즈 처리를 위해 제1 전처리 과정을 수행할 수 있다. 제1 전처리 과정은, 센서 모듈(111)에서 측정된 다수의 혈당 정보 데이터의 평균값을 이용하여 노이즈 처리를 수행하는데, 본 실시예에서, 절삭 평균값이 이용될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 센서트랜스미터에서 이루어지는 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 이용하여 본 실시예의 센서트랜스미터(110)에서 이루어지는 제1 전처리 과정에 대해 보다 상세하게 설명한다.

먼저, 센서 모듈(111)에서 측정되는 생체 신호에 대한 데이터는, 앞서 설명한 바와 같이, 소정의 간격마다 측정되는데, 한 번 측정될 때마다 여러 번에 걸쳐 측정될 수 있다. 예컨대, 센서 모듈(111)은 10초마다 생체 신호 데이터를 측정한다. 이때, 한 번 측정할 때마다 30번에 걸쳐 생체 신호를 측정하며, 생체 신호의 측정에 소요되는 시간은 1초일 수 있다. 따라서 센서 모듈(111)은 10초마다 30번의 아날로그 생체 신호 데이터를 측정한다.

즉, 일례로, 오후 2시 14분 25초부터 26초 사이에 혈당 정보를 30번 측정하고, 오후 2시 14분 35초부터 36초 사이에 혈당 정보를 다시 30번 측정하는 것과 같이, 10초 간격으로 혈당 정보를 측정할 수 있다.

이렇게 측정된 생체 신호 데이터는 센서 제어부(117)에 의해 디지털 신호로 변환된다. 센서 제어부(117)는, 디지털 신호로 변환된 혈당 정보 데이터 30개를 절삭 평균 방식으로 평균값을 계산하여 10초마다 하나의 평균값을 산정한다. 이때, 30개의 혈당 정보 데이터 중 상위 7개의 데이터와 하위 7개의 데이터를 제거하고, 나머지 16개의 데이터의 평균값(A)을 산정한다.

이렇게 산정된 절삭 평균값(A)은 10초 단위로 생성될 수 있으며, 도시된 바와 같이, 1분 동안 여섯 개의 절삭 평균값(A1 ~ A6)이 생성될 수 있다.

상기와 같이, 제1 전처리 과정을 통해 측정된 혈당 정보 데이터를 처리함에 따라 측정된 혈당 정보 데이터에 대한 노이즈를 제거할 수 있다.

또한, 제1 전처리 과정은 1분 동안 여섯 개의 절삭 평균값(A1 ~ A6)을 생성하고, 생성한 여섯 개의 절삭 평균값(A1 ~ A6)을 이용하여 다시 2차 절삭 평균값(B1)을 생성한다. 이때, 생성된 2차 절삭 평균값(B1)은 여섯 개의 절삭 평균값(A1 ~ A6) 중 가장 큰 값 및 가장 작은 값을 제거하고 나머지 네 개의 값의 평균으로부터 계산된다. 따라서 제1 전처리 과정은 1분에 하나의 2차 절삭 평균값(B)을 생성한다.

이렇게 1분에 하나의 2차 절삭 평균값(B)으로 계산된 혈당 정보 데이터는 센서 제어부(117)에 의해 센서 저장부(113)에 저장되고, 저장된 혈당 정보 데이터는 센서 통신부(115)를 통해 통신 단말기(120)로 전송될 수 있다. 따라서 통신 단말기(120)는 센서트랜스미터(110)로부터 1분 동안 측정된 혈당 정보 데이터에 대한 2차 절삭 평균값(B)을 수신할 수 있다. 이때, 본 실시예에서, 통신 단말기(120)는 매분마다 측정된 혈당 정보 데이터에 대한 2차 절삭 평균값(B)을 수신할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 5분 단위로 다섯 개의 측정된 혈당 정보 데이터에 대한 2차 절삭 평균값(B)을 수신할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템의 통신 단말기를 도시한 블록도이다.

도 8을 참조하면, 본 실시예에서 통신 단말기(120)는, 단말기 통신부(121), 단말기 저장부(123), 단말기 표시부(125) 및 단말기 제어부(127)를 포함한다.

단말기 통신부(121)는, 센서트랜스미터(110)의 센서 통신부(115)와 통신하고, 센서 통신부(115)를 통해 혈당 정보 데이터를 수신한다. 이때, 단말기 통신부(121)로 수신되는 혈당 정보 데이터는, 센서트랜스미터(110)에서 절삭 평균값으로 계산된 혈당 정보 데이터이며, 매분마다 생성된 하나의 절삭 평균값일 수 있다.

단말기 저장부(123)는, 단말기 통신부(121)에 수신된 혈당 정보 데이터를 저장한다. 그리고 단말기 제어부(127)에 의해 혈당 정보 데이터에 대해 계산되고 변형되거나 교정된 혈당 정보 데이터를 저장한다.

단말기 표시부(125)는 단말기 제어부(127)에 의해 각종 노이즈에 대한 처리가 이루어진 혈당 정보 데이터를 사용자가 확인할 수 있게 표시한다. 이때, 단말기 표시부(125)에 표시되는 혈당 정보 데이터는 수치로 표시될 수 있으며, 또한 그래프의 형태로 표시될 수도 있다.

단말기 제어부(127)는 센서트랜스미터(110)로부터 수신된 혈당 정보 데이터에서 노이즈를 처리하기 위해 다양한 처리 과정을 수행한다. 본 실시예에서, 단말기 제어부(127)는, 특이값 처리 필터링, 저대역 필터링, 제2 전처리, 데이터 검증, 선형 회기 필터링 및 혈당 정보 데이터의 교정 처리를 수행한다.

본 실시예에서, 단말기 제어부(127)는 특이값 처리 필터링을 위해 센서트랜스미터(110)로부터 전송된 절삭 평균값의 혈당 정보 데이터 중 소정의 범위를 벗어난 데이터를 찾아 해당 데이터를 처리한다. 이때, 특이값을 갖는 데이터인 것으로 판단되면, 해당 데이터를 제거하여 처리할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 특이값을 갖는 데이터를 교정하여 이용할 수도 있다.

그리고 단말기 제어부(127)는, 특이값이 처리된 데이터에 대해 저대역 필터링을 수행할 수 있다. 저대역 필터링은, 고대역에 해당하는 성분을 제거하고 저대역에 해당하는 데이터만 남길 수 있다.

또한, 단말기 제어부(127)는, 저대역 필터링된 데이터를 이용하여 제2 전처리를 수행할 수 있다. 제2 전처리 과정은 저대역 필터링된 혈당 정보 데이터에 대한 평균값을 산정하여 처리할 수 있으며, 절삭 평균값을 이용할 수 있다.

단말기 제어부(127)는, 제2 전처리 과정을 거친 혈당 정보 데이터에 대한 검증을 수행한다. 이때, 단말기 제어부(127)는 혈당 정보 데이터에 대한 검증을 통과한 혈당 정보 데이터에 대해 교정 과정을 거쳐 단말기 표시부(125)에 표시되도록 제어한다. 그리고 단말기 제어부(127)는 검증을 통과하지 못한 혈당 정보 데이터에 대해 선형 회기 필터링 과정을 수행한 다음 교정 과정을 거쳐 단말기 표시부(125)에 표시되도록 제어한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 특이값을 처리하기 위한 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 9를 참조하여, 센서트랜스미터(110)로부터 수신된 혈당 정보 측정 데이터에 대해 통신 단말기(120)에서 노이즈 처리를 위해 특이값을 처리하는 과정에 대해 설명한다. 통신 단말기(120)는 혈당 정보 데이터에 포함된 특이값을 판단하고, 판단된 특이값을 처리하는데, 본 실시예에서, 판단된 특이값을 제거하여 처리한다.

도시된 바와 같이, 통신 단말기(120)는 특이값(OT)을 갖는 데이터를 판단하기 위해, 하나의 데이터를 기준으로, 다수의 이전 데이터들을 이용하여 해당 데이터가 특이값을 갖는지 판단한다. 즉, B1 내지 B6의 데이터 중 B6이 특이값 데이터인지 판단하기 위해 B1 내지 B5의 데이터를 이용한다.

이때, B6이 특이값 데이터인지 판단하기 위해 B1 내지 B5의 평균 기울기를 이용할 수 있는데, B6의 값이 B1 내지 B5의 평균 기울기에서 소정의 범위를 벗어나는 경우, 특이값으로 판단할 수 있다.

또는, B6이 특이값 데이터인지 판단하기 위해 B1 내지 B5의 기울기 변화 값을 이용할 수 있다. B6의 값이 B1 내지 B5의 기울기 변화 값에서 소정의 범위를 벗어나는 경우, 특이값으로 판단할 수 있다.

또는, B6이 특이값 데이터인지 판단하기 위해 B1 내지 B5의 평균과 표준편차를 이용할 수도 있다. 따라서 B6의 값이 B1 내지 B5의 표준편차를 벗어나는 경우, 특이값으로 판단할 수 있다.

B6이 특이값을 갖는 데이터인 것으로 판단되면, 해당 데이터를 제거하여 처리할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 특이값을 갖는 B6을 교정하여 B1 내지 B5의 값이 가지는 범위 내에 들어오도록 교정하여 이용할 수도 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 저대역 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 10을 참조하여, 특이값이 처리된 혈당 정보 측정 데이터에 대해 통신 단말기(120)가 노이즈 처리를 위해 저대역 필터링 과정이 이루어지는 것에 대해 설명한다. 통신 단말기(120)는 혈당 정보 데이터에서 고대역에 해당하는 성분을 제거하고 저대역에 해당하는 데이터만 남도록 필터링한다.

이를 위해 통신 단말기(120)는 특이값이 처리된 데이터들에 각각 가중치를 설정하여, 각 데이터의 값을 변형할 수 있다. 통신 단말기(120)는 각 혈당 정보 데이터에 가중치를 설정하기 위해, 하나의 데이터를 기준으로, 다수의 이전 데이터들을 이용하여 해당 데이터의 가중치를 설정한다.

즉, 도시된 바와 같이, B1 내지 B7의 데이터 중 B7에 설정되는 가중치는 B1 내지 B6에 설정된 가중치에 의해 결정될 수 있다. B1 내지 B6의 값들에 각각 설정된 가중치에 의해 도시된 바와 같이, B1 내지 B6의 값들이 B1' 내지 B6'로 변형된 상태이다. 그에 따라 B1' 내지 B6'로 변형된 값들을 이용하여 B7의 가중치를 설정할 수 있다.

따라서 B1' 내지 B6'로 변형된 값들에 비해 B7의 값이 큰 경우 값을 낮추도록 가중치가 설정되고, B1' 내지 B6'로 변형된 값들에 비해 B7의 값이 작은 경우 값이 커지도록 가중치가 설정될 수 있다. 따라서 B7의 값은 B7'으로 변형될 수 있다.

상기와 같이, 각 혈당 정보 데이터에 가중치가 설정되어 변형됨에 따라 고대역에 해당하는 성분이 제거될 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 통신 단말기에서 이루어지는 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 11을 참조하여, 저대역 필터링 처리된 혈당 정보 데이터에 대해 통신 단말기(120)가 노이즈 처리를 위해 제2 전처리 과정이 이루어지는 것에 대해 설명한다. 통신 단말기(120)는 혈당 정보 데이터에서 제2 전처리 과정이 수행되며, 이러한 제2 전처리 과정은 제1 전처리 과정과 유사한 방식으로 수행될 수 있다.

통신 단말기(120)는 제2 전처리 과정을 수행하기 위해, 저대역 필터링된 혈당 정보 데이터를 이용한다. 이때, 통신 단말기(120)는 센서트랜스미터(110)로부터 측정된 혈당 정보 데이터가 매분 단위로 절삭 평균된 값이 수신되는데, 이때, 센서트랜스미터(110)로부터 5분 단위로 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)이 수신된다. 이렇게 수신된 절삭 평균값에 대해, 특이값에 대한 처리 및 저대역 필터링 처리가 이루어진다.

따라서 통신 단말기(120)는 저대역 필터링된 절삭 평균값에 대해 제2 전처리 과정을 수행한다. 즉, 도시된 바와 같이, 통신 단말기(120)는 저대역 필터링된 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)에 해 제2 전처리 과정을 수행한다. 이때, 제2 전처리 과정은 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5) 중 가장 큰 값 및 가장 작은 값을 제거하고 나머지 세 개의 값의 평균을 산정한다. 따라서 제2 전처리 과정은 5분마다 하나의 절삭 평균값(V1)을 생성한다.

이렇게 생성된 절삭 평균값(V1)은 통신 단말기(120)에 표시되는 혈당 정보 데이터일 수 있는데, 통신 단말기(120)에 표시되기 전에 생성된 절삭 평균값(V1)으로 표시된 혈당 정보 데이터에 대한 검증이 수행될 필요가 있다.

생성된 절삭 평균값(V)으로 표시된 혈당 정보 데이터에 대한 검증을 위해, 통신 단말기(120)는 저대역 필터링된 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)을 이용하여 검증 값(CV1)을 생성한다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법에서 통신 단말기로 전송된 혈당 정보 데이터를 검증하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 12를 참조하면, 생성된 절삭 평균값(V)으로 표시된 혈당 정보 데이터에 대해 검증을 위해, 통신 단말기(120)는 저대역 필터링된 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)을 이용하여 검증 값(CV1)을 생성하고, 또한, 검증 값(CV1)에 대한 검증 범위(TH1, TH2)를 설정한다. 이때, 검증 값(CV1) 및 검증 범위(TH1, TH2)는 무수한 실험을 통해 생성된 값과 설정된 범위일 수 있다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 연속 혈당 측정 시스템(100)에서 측정된 혈당 정보 데이터가 신뢰할 수 있도록 무수한 실험을 통해 검증 값(CV1)을 생성하고, 검증 범위(TH1, TH2)를 설정할 수 있다.

본 실시예에서, 통신 단말기(120)는, 저대역 필터링된 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)을 이용하여 검증 값(CV1)을 생성하고, 생성된 검증 값(CV1)이 검증 범위(TH1, TH2) 내에 있는지 여부를 판단한다. 그에 따라 검증 값(CV1)이 검증 범위(TH1, TH2) 내에 있으면, 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)으로 생성된 절삭 평균값(V1)은 검증을 통과한 값으로 인정될 수 있다.

다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)으로 생성된 절삭 평균값(V1)에 대한 검증이 인정되면, 생성된 절삭 평균값(V1)에 대한 교정을 거쳐 통신 단말기(120)는 단말기 표시부(125)에 생성된 절삭 평균값(V1)을 표시한다.

하지만, 생성된 검증 값(CV1)이 검증 범위(TH1, TH2)를 벗어나는 경우, 다섯 개의 절삭 평균값(B1 ~ B5)으로 생성된 절삭 평균값(V1)은 검증을 통과한 값으로 인정되지 못한다.

이렇게 생성된 절삭 평균값(V1)이 검증을 통과하지 못하면, 생성된 절삭 평균값(V1)에 대해 통신 단말기(120)는 별도의 필터링 과정을 추가로 수행할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 선형 회기 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 13을 참조하여, 생성된 절삭 평균값(V1)이 검증을 통과하지 못한 경우에 수행되는 선형 회기 필터링 과정에 대해 설명한다.

통신 단말기(120)는 생성된 절삭 평균값(V1)이 검증을 통과하지 못한 경우, 선형 회기 필터링을 수행하며, 선형 회기 필터링은, 저대역 필터링된 절삭 평균값(B)을 이용하여 수행할 수 있다. 본 실시예에서, 선형 회기 필터링은 하나의 데이터를 기준으로, 다수의 이전 데이터들을 이용하여 해당 데이터에 대한 필터링을 수행한다. 즉, B1 내지 B7의 데이터 중 B7에 대한 필터링을 수행하기 위해 B1 내지 B6의 데이터를 이용한다. 본 선형 회기 필터링은 하나의 데이터에 대해 필터링을 수행하기 위한 여섯 개의 이전 데이터를 이용하여 해당 데이터에 대한 필터링을 수행한다.

그리고 상기와 같이, 모든 데이터에 대한 선형 회기 필터링이 수행되면, 다시 다섯 개의 선형 회기 필터링된 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)를 이용하여 제2 전처리 과정을 거쳐 절삭 평균값(V1)을 생성한다.

그리고 통신 단말기(120)는 이렇게 선형 회기 필터링된 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)를 교정하여 단말기 표시부(125)에 표시한다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보 측정 데이터 노이즈 처리 방법의 혈당 정보 데이터의 교정 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 14를 참조하여, 본 실시예에서, 혈당 정보 데이터의 교정 과정에 대해 설명한다.

앞서 설명한 바와 같이, 통신 단말기(120)에 표시되는 혈당 정보 데이터는, 저대역 필터링을 거친 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)가 제2 전처리 과정을 통해 생성된 혈당 정보 데이터(V1)이거나 또는, 선형 회기 필터링을 거친 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)가 제2 전처리 과정을 통해 생성된 혈당 정보 데이터(V1)일 수 있다.

이렇게 생성된 혈당 정보 데이터(V1)는 그대로 통신 단말기(120)에 표시될 수 있다. 그런데, 본 발명에서 연속 혈당 측정 시스템(100)은, 센서가 인체에 삽입된 상태에서 인체의 혈당 정보를 측정하는데, 센서가 인체에 삽입됨에 따라 인체에서 센서에 대해 지속적으로 생체 반응이 일어날 수 있다.

따라서 이렇게 지속적으로 일어나는 생체 반응에 대한 교정을 주기적으로 수행할 필요가 있다. 본 실시예에서, 생체 반응에 대한 교정을 위해, 주기적으로 채혈식 혈당기를 이용하여 측정된 채혈 혈당값을 이용할 수 있다.

즉, 도시된 바와 같이, 저대역 필터링을 거친 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)를 이용하여 생성된 혈당 정보 데이터(V) 또는, 선형 회기 필터링을 거친 혈당 정보 데이터(B1 ~ B5)를 이용하여 생성된 혈당 정보 데이터(V)가 생성된다(S201). 그리고 채혈식 혈당기를 통해 측정된 채혈 혈당값이 통신 단말기(120)에 입력된다(S203).

그에 따라 통신 단말기(120)는 단계 S201에서 생성된 혈당 정보 데이터(V)를 입력된 채혈 혈당값을 이용하여 교정한다(S203). 이때, 혈당 정보 데이터(V)에 대한 교정은, 측정된 채혈 혈당값으로 대응되도록 교정이 이루어질 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 측정된 채혈 혈당값과 생성된 혈당 정보 데이터(V) 사이의 관계를 이용하여 교정이 이루어질 수도 있다.

이렇게 통신 단말기(120)는 채혈 혈당값으로 교정된 혈당 정보 데이터(V)를 저장하고, 단말기 표시부(125)를 통해 표시한다.

위에서 설명한 바와 같이 본 발명에 대한 구체적인 설명은 첨부된 도면을 참조한 실시예에 의해서 이루어졌지만, 상술한 실시예는 본 발명의 바람직한 예를 들어 설명하였을 뿐이므로, 본 발명이 상기 실시예에만 국한되는 것으로 이해돼서는 안 되며, 본 발명의 권리범위는 후술하는 청구범위 및 그 등가개념으로 이해되어야 할 것이다.

100: 연속 혈당 측정 시스템
110: 센서트랜스미터
111: 센서 모듈
113: 센서 저장부
115: 센서 통신부
117: 센서 제어부
120: 통신 단말기
121: 단말기 통신부
123: 단말기 저장부
125: 단말기 표시부
127: 단말기 제어부
130: 어플리케이터
140: 보호캡

Claims

사용자의 신체에 일부 삽입 배치되어 사용자의 생체 정보를 측정하는 센서트랜스미터에서 생체 정보를 측정하는 단계;
상기 센서트랜스미터는 상기 생체 정보 데이터에서 1차 노이즈를 처리하고 1차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터를 통신 단말기로 전송하는 단계;
상기 통신 단말기에서 상기 생체 정보 데이터에서 2차 노이즈를 처리하는 단계;
상기 통신 단말기에서 상기 2차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터에 대한 검증을 수행하는 단계; 및
상기 2차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터에 대한 검증이 완료되는 경우, 상기 통신 단말기에서 상기 2차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터를 표시하는 단계를 포함하며,
상기 생체 정보 데이터에 대한 검증은, 상기 2차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터를 이용하여 검증값을 산정하고, 상기 검증값에 대한 검증 범위를 설정하여, 상기 검증값이 상기 검증 범위에 포함될 때, 상기 2차 노이즈 처리된 생체 정보 데이터가 인정되도록 검증하는 것을 특징으로 하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 센서트랜스미터에서 생체 정보 데이터의 1차 노이즈 처리는, 소정의 시간 간격으로 측정된 다수의 생체 정보 데이터를 평균 처리하여 노이즈를 처리하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 센서트랜스미터에서 생체 정보 데이터의 1차 노이즈 처리는, 소정의 시간 간격으로 측정된 다수의 생체 정보 데이터의 상위 및 하위 일부 데이터를 각각 삭제하고 나머지 데이터에 대한 평균값을 산정하는 절삭 평균값을 산정하여 노이즈를 처리하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 1항에 있어서,
상기 2차 노이즈를 처리하는 단계는 상기 센서트랜스미터로부터 전송된 생체 정보 데이터에 대해 특이값(outlier) 처리 필터링하는 단계와, 특이값 처리 필터링된 생체 정보 데이터를 저대역 필터링(low pass filtering)하는 단계와, 저대역 필터링된 생체 정보 데이터를 전처리하는 단계를 통해 수행되는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 통신 단말기에서 수행하는 특이값 처리 필터링은, 하나의 생체 정보 데이터를 기준으로 상기 하나의 생체 정보 데이터 이전의 다수의 생체 정보 데이터를 이용하여 상기 하나의 생체 정보 데이터가 특이값인지 판단하고, 상기 판단된 특이값을 삭제하여 처리하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 하나의 생체 정보 데이터가 특이값인지에 대한 판단은, 상기 하나의 생체 정보 데이터 이전의 다수의 생체 정보 데이터에 대한 평균 기울기, 기울기 변화값 및 평균과 표준편차 중 어느 하나를 이용하여 상기 하나의 생체 정보 데이터가 특이값인지 여부를 판단하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 통신 단말기에서 수행하는 저대역 필터링은, 하나의 생체 정보 데이터를 기준으로 상기 하나의 생체 정보 데이터 이전의 다수의 생체 정보 데이터에 적용된 가중치를 이용하여 상기 하나의 생체 정보 데이터에 적용되는 가중치를 설정하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 통신 단말기에서 수행하는 전처리 수행은, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터에 대해, 상위 및 하위 일부 생체 정보 데이터를 각각 삭제하고 나머지 생체 정보 데이터에 대한 평균값을 산정하는 절삭 평균값을 산정하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 생체 정보 데이터가 인정되지 않는 것으로 검증되면, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터에 대해 선형 회기 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 선형 회기 필터링은, 상기 센서트랜스미터로부터 수신된 생체 정보 데이터 중 하나의 생체 정보 데이터를 기준으로 상기 하나의 생체 정보 데이터 이전의 다수의 생체 정보 데이터를 이용하여 상기 하나의 생체 정보 데이터에 대한 필터링을 수행하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계는, 상기 선형 회기 필터링된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 노이즈 처리된 생체 정보 데이터에 대해, 채혈을 통해 획득된 생체 정보 데이터를 이용하여 교정을 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 단계는, 상기 교정된 생체 정보 데이터를 상기 통신 단말기에 표시하는 생체 정보 측정 데이터의 노이즈 처리 방법.