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特表2024-531768ＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-08-29
(54)【発明の名称】ＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/022 20060101AFI20240822BHJP
A61B 5/02 20060101ALI20240822BHJP
【ＦＩ】
A61B5/022 C
A61B5/02 310B
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024516829
(86)(22)【出願日】2022-09-14
(85)【翻訳文提出日】2024-03-29
(86)【国際出願番号】 KR2022013737
(87)【国際公開番号】W WO2023043198
(87)【国際公開日】2023-03-23
(31)【優先権主張番号】10-2021-0124274
(32)【優先日】2021-09-16
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】524099360
【氏名又は名称】スカイ ラブズ インコーポレイテッド
【氏名又は名称原語表記】Ｓｋｙ Ｌａｂｓ Ｉｎｃ．
【住所又は居所原語表記】Ｒｍ．７０３， ７Ｆ， ５８ Ｐａｎｇｙｏ－ｒｏ ２５５ｂｅｏｎ－ｇｉｌ， Ｂｕｎｄａｎｇ－ｇｕ， Ｓｅｏｎｇｎａｍ－ｓｉ， Ｇｙｅｏｎｇｇｉ－ｄｏ １３４８６， Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
(74)【代理人】
【識別番号】110003281
【氏名又は名称】弁理士法人大塚国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】チョ， ソン ミ
(72)【発明者】
【氏名】イ， ミン ヒョン
(72)【発明者】
【氏名】キム， チャン ヒョン
(72)【発明者】
【氏名】チョイ， チャン ウ
(72)【発明者】
【氏名】イ， ビョン ファン
【テーマコード（参考）】
4C017
【Ｆターム（参考）】
4C017AA08
4C017AA09
4C017AB03
4C017AC28
4C017BC11
4C017EE01
4C017FF05
4C017FF17
(57)【要約】
光電容積脈波（ＰＰＧ）信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムが提供される。該システムは、サーバを含み、サーバは、ＰＰＧ信号から、第１ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴を抽出するように構成された信号特徴抽出コンポーネントと、ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定された第１テストＰＰＧ信号、及び従来の血圧計を利用し、第１テストＰＰＧ信号と同時に測定された収縮期テスト血圧及び弛緩期テスト血圧、並びにユーザ情報から、第２ディープラーニングモデルを利用し、ユーザ特徴を抽出するように構成されたユーザ特徴抽出コンポーネントと、第３ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴及びユーザ特徴から、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定するように構成された血圧推定コンポーネントと、を含み、該ＰＰＧ信号は、ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定され、該サーバは、ＰＰＧ信号感知指輪から、端末機を介し、ＰＰＧ信号を受信しうる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
光電容積脈波（ＰＰＧ）信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムであり、前記システムは、サーバを含み、前記サーバは、ＰＰＧ信号から、第１ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴を抽出するように構成された信号特徴抽出コンポーネントと、
前記ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定された第１テストＰＰＧ信号、及び従来の血圧計を利用し、前記第１テストＰＰＧ信号と同時に測定された収縮期テスト血圧及び弛緩期テスト血圧、並びにユーザ情報から、第２ディープラーニングモデルを利用し、ユーザ特徴を抽出するように構成されたユーザ特徴抽出コンポーネントと、
第３ディープラーニングモデルを利用し、前記ＰＰＧ特徴及び前記ユーザ特徴から、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定するように構成された血圧推定コンポーネントと、を含み、
前記ＰＰＧ信号は、前記ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定され、前記サーバは、前記ＰＰＧ信号感知指輪から、端末機を介し、前記ＰＰＧ信号を受信することを特徴とするＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項2】
前記ユーザ情報は、ユーザの年齢、体重、身長及び性別のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項3】
前記テストＰＰＧ信号、前記収縮期テスト血圧及び前記弛緩期テスト血圧、並びに前記ユーザ情報は、周期的に更新されることを特徴とする請求項１に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項4】
前記ＰＰＧ信号感知指輪は、互いに異なる位置において、それぞれ複数のＰＰＧ信号を同時に測定するように構成された複数のセンサを含み、前記複数のセンサそれぞれは、光源及び光電変換装置を含むことを特徴とする請求項１に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項5】
前記端末機は、前記複数のセンサを利用して測定された第２テストＰＰＧ信号それぞれのＤＣ（direct current）成分が所定の範囲内になるように、前記複数のセンサそれぞれの前記光源を制御するように構成される光源制御コンポーネントを含むことを特徴とする請求項４に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項6】
前記端末機は、前記複数のセンサのうち、前記複数の第２テストＰＰＧ信号のうち、信号品質が最も高い第２テストＰＰＧ信号を測定したセンサを、前記ＰＰＧ信号を測定するためのセンサとして選択するように構成されたセンサ選択コンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項7】
前記複数の第２テストＰＰＧ信号の前記信号品質は、加速度信号大きさ、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）、及びＡＣ成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比のうち少なくとも一つによって評価されることを特徴とする請求項６に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項8】
前記光源制御コンポーネントによる光源制御、及び前記センサ選択コンポーネントによるセンサ選択は、順次に行われ、前記光源制御コンポーネントによる前記光源制御、及び前記センサ選択コンポーネントによる前記センサ選択は、周期的に行われることを特徴とする請求項６に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項9】
前記サーバは、前記ＰＰＧ信号の信号品質を、良否のうち一つに分類するように構成された信号品質分類コンポーネントをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【請求項10】
前記サーバは、血圧指標を計算するように構成された血圧指標計算コンポーネントをさらに含み、前記血圧指標は、前記信号品質分類コンポーネントにより、前記ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、前記収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは前記弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間と、前記信号品質分類コンポーネントにより、前記ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間との比率でもって定義されることを特徴とする請求項９に記載のＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、血圧推定システムに係り、さらに具体的には、光電容積脈波（ＰＰＧ：photoplethysmography）信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
血圧は、心臓のポンプ作用によって発生し、血圧は、血液が血管壁に及ぼす圧力である。一般的に広く使用される血圧測定方法は、クロトコフ音を使用した間接的な血圧測定方法である。まず、腕上部にカフ（cuff）を巻き付け、コロトコフ音検出器を配する。次に、カフ圧力を収縮期血圧以上に上げ、その後、徐々にカフ圧力を下げれば、コロトコフ音が聞こえ始める。このときの圧力が収縮期血圧である。カフ圧力をさらに下げれば、コロトコフ音が低減され始め、コロトコフ音が消え始める。このときの圧力が弛緩期血圧である。このような従来の血圧測定方法は、腕を圧迫することにより、ユーザが不都合さを感じうる。また、そのような従来の血圧測定方法は、リアルタイムで血圧を測定することが不可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
本開示が解決しようとする課題は、ＰＰＧ（photoplethysmography）信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0004】
前述課題を解決するために、本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムは、サーバを含み、前記サーバは、ＰＰＧ信号から、第１ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴を抽出するように構成された信号特徴抽出コンポーネントと、前記ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定された第１テストＰＰＧ信号、及び従来の血圧計を利用し、前記第１テストＰＰＧ信号と同時に測定された収縮期テスト血圧及び弛緩期テスト血圧、並びにユーザ情報から、第２ディープラーニングモデルを利用し、ユーザ特徴を抽出するように構成されたユーザ特徴抽出コンポーネントと、第３ディープラーニングモデルを利用し、前記ＰＰＧ特徴及び前記ユーザ特徴から、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定するように構成された血圧推定コンポーネントと、を含み、前記ＰＰＧ信号は、前記ＰＰＧ信号感知指輪を利用して測定され、前記サーバは、前記ＰＰＧ信号感知指輪から、端末機を介し、前記ＰＰＧ信号を受信しうる。
【0005】
一部実施形態において、前記ユーザ情報は、ユーザの年齢、体重、身長及び性別のうち少なくとも一つを含むものでもある。
【0006】
一部実施形態において、前記テストＰＰＧ信号、前記収縮期テスト血圧及び前記弛緩期テスト血圧、並びに前記ユーザ情報は、周期的に更新されうる。
【0007】
一部実施形態において、前記ＰＰＧ信号感知指輪は、互いに異なる位置において、それぞれ複数のＰＰＧ信号を同時に測定するように構成された複数のセンサを含み、前記複数のセンサそれぞれは、光源及び光電変換装置を含むものでもある。
【0008】
一部実施形態において、前記端末機は、前記複数のセンサを利用して測定された第２テストＰＰＧ信号それぞれのＤＣ（direct current）成分が所定の範囲内になるように、前記複数のセンサそれぞれの前記光源を制御するように構成される光源制御コンポーネントを含むものでもある。
【0009】
一部実施形態において、前記端末機は、前記複数のセンサのうち、前記複数の第２テストＰＰＧ信号のうち、信号品質が最も高い第２テストＰＰＧ信号を測定したセンサを、前記ＰＰＧ信号を測定するためのセンサとして選択するように構成されたセンサ選択コンポーネントをさらに含むものでもある。
【0010】
一部実施形態において、前記複数の第２テストＰＰＧ信号の前記信号品質は、加速度信号大きさ、信号対ノイズ比（ＳＮＲ：signal to noise ratio）、及びＡＣ（alternating current）成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比のうち少なくとも一つによって評価されうる。
【0011】
一部実施形態において、前記光源制御コンポーネントによる光源制御、及び前記センサ選択コンポーネントによるセンサ選択は、順次に行われ、前記光源制御コンポーネントによる前記光源制御、及び前記センサ選択コンポーネントによる前記センサ選択は、周期的に行われうる。
【0012】
一部実施形態において、前記サーバは、前記ＰＰＧ信号の信号品質を、良否のうち一つに分類するように構成された信号品質分類コンポーネントをさらに含むものでもある。
【0013】
一部実施形態において、前記サーバは、血圧指標を計算するように構成された血圧指標計算コンポーネントをさらに含み、前記血圧指標は、前記信号品質分類コンポーネントにより、前記ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、前記収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは前記弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間と、前記信号品質分類コンポーネントにより、前記ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間との比率でもって定義されうる。
【発明の効果】
【0014】
ＰＰＧ（photoplethysmography）信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムが提供される。本発明によれば、血圧を測定するために、腕を圧迫する必要がないので、ユーザが便利に血圧を測定しうる。また、本発明によれば、リアルタイムで血圧を測定しうる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪の三次元図である。
【図2】本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪の分解三次元図である。
【図3】本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システムのブロック図である。
【図4A】前処理前のＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図4B】前処理前のＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図5A】良質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図5B】良質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図5C】低品質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図5D】低品質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。
【図6】信号特徴抽出コンポーネント、ユーザ特徴抽出コンポーネント及び血圧推定コンポーネントを示したブロック図である。
【図7】ＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤血圧推定方法を示したフローチャートである。
【図8】ＰＰＧ信号感知指輪のセンサを設定する方法を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0016】
図１は、本開示の一実施形態によるＰＰＧ（photoplethysmography）信号感知指輪１００の三次元図面である。図２は、本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪１００の分解三次元図面である。
【0017】
【0018】
外部電極１３０は、円弧形状を有しうる。外部電極１３０は、導体によって構成され、心電図（ＥＣＧ：electrocardiogram）を測定するための電極として機能しうる。また、外部電極１３０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の外観を形成し、外部電極１３０は、ユーザの身体に接触されうる。
【0019】
内部電極１４０は、環形状を有し、複数のセンサ１６０のための複数の開口１４５を有しうる。内部電極１４０は、導体によって構成され、心電図を測定するための電極として機能しうる。また、内部電極１４０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の内観を形成し、内部電極１４０は、ユーザの指に接触しうる。
【0020】
絶縁ユニット１５０は、外部電極１３０と内部電極１４０との間に配されうる。絶縁ユニット１５０は、外部電極１３０と内部電極１４０との電気的絶縁を可能にしうる。
【0021】
トップカバー１１０は、円弧形状を有し、外部電極１３０と共に、環形状を形成しうる。トップカバー１１０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の外観を形成しうる。
【0022】
動作表示ユニット１２０は、トップカバー１１０に結合されうる。動作表示ユニット１２０は、複数のＬＥＤ（light-emitting diode）、例えば、緑色ＬＥＤ及び赤色ＬＥＤを含むものでもある。動作表示ユニット１２０は、複数のＬＥＤを利用し、ＰＰＧ信号感知指輪１００の動作を表示しうる。例えば、測定開始を知らせるために、緑色ＬＥＤが２秒間オン（on）になり、測定終了を知らせるために、緑色ＬＥＤが１秒間オン（on）になりうる。また、故障を知らせるために、赤色ＬＥＤが１秒周期で点滅を繰り返しうる。
【0023】
複数のセンサ１６０は、ユーザの指に接触するように配されうる。複数のセンサ１６０は、内部電極１４０の複数の開口１４５内にそれぞれ位置し、内部電極１４０の表面から突出されうる。複数のセンサ１６０は、互いに異なる位置において、互いに異なるＰＰＧ信号を獲得するように構成されうる。それぞれのセンサ１６０は、光源及び光電変換装置を含むものでもある。
【0024】
【0025】
図３は、本開示の一実施形態によるＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム１０００のブロック図である。図４Ａ及び図４Ｂは、前処理前のＰＰＧ信号を示したグラフである。図４Ｃ及び図４Ｄは、それぞれ前処理された後の図４Ａ及び図４ＢのＰＰＧ信号を示したグラフである。図５Ａ及び図５Ｂは、良質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。図５Ｃ及び図５Ｂは、低品質に分類されたＰＰＧ信号を示したグラフである。図６は、信号特徴抽出コンポーネント３３０、ユーザ特徴抽出コンポーネント３４０及び血圧推定コンポーネント３５０を示したブロック図である。
【0026】
図３、図４Ａないし図４Ｄ、図５Ａないし図５Ｄ、及び図６を参照すれば、ＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤の血圧推定システム１０００は、ＰＰＧ信号感知指輪１００、第１端末機２００、サーバ３００及び第２端末機４００を含むものでもある。
【0027】
ＰＰＧ信号感知指輪１００は、複数のセンサ、例えば、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂを含むものでもある。図３には、ＰＰＧ信号感知指輪１００が２個のセンサを含むように図示されているが、ＰＰＧ信号感知指輪１００に含まれるセンサの数は、２個に制限されるものではない。一部実施形態において、図３に図示されていないが、ＰＰＧ信号感知指輪１００は、加速度センサをさらに含むものでもある。
【0028】
第１センサ１６０Ａは、第１光源１６１Ａ及び第１光電変換装置１６４Ａを含むものでもある。第１センサ１６０Ａは、第１光源１６１Ａと第１光電変換装置１６４Ａとを利用し、第１ＰＰＧ信号を感知しうる。第１光源１６１Ａは、例えば、緑色ＬＥＤ、赤色ＬＥＤまたは赤外線ＬＥＤを含み、第１光電変換装置１６４Ａは、フォトダイオードを含むものでもある。
【0029】
第２センサ１６０Ｂは、第２光源１６１Ｂ及び第２光電変換装置１６４Ｂを含むものでもある。第２センサ１６０Ｂは、第２光源１６１Ｂと第２光電変換装置１６４Ｂとを利用し、第２ＰＰＧ信号を感知しうる。第２光源１６１Ｂは、例えば、緑色ＬＥＤ、赤色ＬＥＤまたは赤外線ＬＥＤを含むものでもある。第２光源１６１Ｂは、第１光源１６１Ａと同一波長の光を放出しうる。第２光電変換装置１６４Ｂは、フォトダイオードを含むものでもある。
【0030】
加速度センサは、ＰＰＧ信号感知指輪１００の加速度を測定することにより、ユーザの動きを感知しうる。
【0031】
第１端末機２００は、ユーザによって使用されうる。第１端末機２００は、例えば、スマートフォンまたはタブレットＰＣ（personal computer）を含むものでもある。第１端末機２００は、有線または無線でもって、ＰＰＧ信号感知指輪１００に連結されうる。例えば、第１端末機２００は、ブルルトスまたはワイパイを利用し、ＰＰＧ信号感知指輪１００に連結されうる。第１端末機２００は、有線または無線でもって、サーバ３００に連結されうる。例えば、第１端末機２００は、Ｗｉ－Ｆｉ（wireless fidelity）、または、例えば、３Ｇ（3rd generation）、ＬＴＥ（long term evolution）、５Ｇ（5th generation）のような移動通信（mobile telecommunication）技術を介してサーバ３００に連結されうる。
【0032】
第１端末機２００は、光源制御コンポーネント２１０、センサ選択コンポーネント２２０、測定制御コンポーネント２３０及びディスプレイコンポーネント２４０を含むものでもある。第１端末機２００には、アプリケーションがインストールされうる。光源制御コンポーネント２１０、センサ選択コンポーネント２２０、測定制御コンポーネント２３０及びディスプレイコンポーネント２４０は、アプリケーションによって具現されうる。代案として、第１端末機２００は、ウェブサイトに接続し、光源制御コンポーネント２１０、センサ選択コンポーネント２２０、測定制御コンポーネント２３０及びディスプレイコンポーネント２４０は、ウェブサイトに具現されうる。
【0033】
光源制御コンポーネント２１０は、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂから受信した２つのテストＰＰＧ信号それぞれのＤＣ成分が、所定の範囲を満足するように、第１光源１６１Ａ及び第２光源１６１Ｂを制御しうる。
【0034】
光源制御コンポーネント２１０が、第１光源１６１Ａ及び第２光源１６１Ｂを制御した後、センサ選択コンポーネント２２０は、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂのうち一つを、追ってＰＰＧ信号を測定するためのセンサとして選択しうる。センサ選択コンポーネント２２０は、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂのうち、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂからの２つのテストＰＰＧ信号のうち、信号品質が最も高いテストＰＰＧ信号を測定したセンサを選択しうる。該信号品質は、加速度信号大きさ、信号対ノイズ比（ＳＮＲ：signal to noise ratio）、及びＡＣ成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比のうち少なくとも一つによって評価されうる。該加速度信号大きさが小さく、信号対ノイズ比が高く、ＡＣ成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比が高いほど、信号品質が高いのである。その後、センサ選択コンポーネント２２０によって選択されたセンサにより、ＰＰＧ信号が測定されうる。
【0035】
光源制御コンポーネント２１０による第１光源１６１Ａ及び第２光源１６１Ｂの制御、及びセンサ選択コンポーネント２２０によるセンサ選択は、順次に行われうる。すなわち、光源制御コンポーネント２１０が、第１光源１６１Ａ及び第２光源１６１Ｂを制御した後、センサ選択コンポーネント２２０がセンサを選択しうる。光源制御コンポーネント２１０による第１光源１６１Ａ及び第２光源１６１Ｂの制御、及びセンサ選択コンポーネント２２０によるセンサ選択は、周期的に行われうる。ＰＰＧ信号感知指輪１００が指に対して移動または回転しうるので、光源制御コンポーネント２１０が周期的に光源を制御し、センサ選択コンポーネント２２０が周期的にセンサを選択しうる。
【0036】
測定制御コンポーネント２３０は、ユーザの入力により、測定モードを選択するか、あるいは測定を開始したり終了したりしうる。例えば、ユーザは、測定制御コンポーネント２３０を利用し、測定モードをセルフチェックモードとバックグラウンドモードとのうちから選択しうる。該セルフチェックモードにおいて、ユーザは、測定制御コンポーネント２３０を利用し、測定を開始及び終了しうる。該バックグラウンドモードにおいては、ユーザの入力と係わりなく測定が始まって測定が持続される。該バックグラウンドモードにおいてユーザは、測定周期を設定するか、あるいは変更しうる。一部実施形態において、測定制御コンポーネント２３０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００に含まれうる。すなわち、ユーザは、ＰＰＧ信号感知指輪１００の測定制御コンポーネント２３０を利用し、測定モードを選択するか、あるいは測定を開始したり終了したりしうる。一部実施形態において、測定制御コンポーネント２３０は、サーバ３００に含まれるものでもある。すなわち、サービス提供者は、サーバ３００の測定制御コンポーネント２３０を利用し、測定モードを選択するか、あるいは測定を開始したり終了したりしうる。
【0037】
ディスプレイコンポーネント２４０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００によって測定され、サーバ３００のＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１に保存されたＰＰＧ信号、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１に保存されたＰＰＧ信号の測定日時、サーバ３００の信号品質分類コンポーネント３２０によって分類され、サーバ３００の血圧保存コンポーネント３８２に保存された信号品質分類結果、サーバ３００の血圧推定コンポーネント３５０によって推定され、サーバ３００の血圧保存コンポーネント３８２に保存された血圧、及びサーバ３００の血圧指標計算コンポーネント３６０によって計算され、サーバ３００の血圧指標保存コンポーネント３８３に保存された血圧指標のうち少なくとも一つをディスプレイしうる。
【0038】
サーバ３００は、ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０、信号品質分類コンポーネント３２０、信号特徴抽出コンポーネント３３０、ユーザ特徴抽出コンポーネント３４０、血圧推定コンポーネント３５０、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１及び血圧保存コンポーネント３８２を含むものでもある。一部実施形態において、サーバ３００は、血圧指標計算コンポーネント３６０及び血圧指標保存コンポーネント３８３をさらに含むものでもある。一部実施形態において、サーバ３００は、アラームコンポーネント３７０をさらに含むものでもある。
【0039】
ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の選択されたセンサから、第１端末機２００を介し、サーバ３００が受信したＰＰＧ信号を前処理しうる。例えば、ＰＰＧ信号を前処理するために、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び正規化（normalization）が使用されうる。図４Ａ及び図４Ｂは、前処理前のＰＰＧ信号を示し、図４Ｃ及び図４Ｄは、前処理後のそれぞれ図４Ａ及び図４ＢのＰＰＧ信号を示す。一部実施形態において、ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の加速度センサから、第１端末機２００を介し、サーバ３００が受信した加速度信号を前処理しうる。
【0040】
信号品質分類コンポーネント３２０は、ＰＰＧ信号の信号品質を、良否に分類しうる。図５Ａ及び図５Ｂは、信号品質分類コンポーネント３２０により、品質が良質であると分類されたＰＰＧ信号である。図５Ｃ及び図５Ｂは、信号品質分類コンポーネント３２０により、品質が粗悪であると分類されたＰＰＧ信号である。一部実施形態において、信号品質分類コンポーネント３２０は、ＰＰＧ信号の信号品質を、良否のうち一つに分類するために、加速度信号を参照しうる。
【0041】
品質が粗悪であると分類されたＰＰＧ信号から推定された血圧は、信頼に足るものではないと判断され、第１端末機２００のディスプレイコンポーネント２４０によってディスプレイされないのである。品質が良質であるとＰＰＧ信号から推定された血圧は、信頼に足るものであると判断され、第１端末機２００のディスプレイコンポーネント２４０によってディスプレイされうる。代案的な実施形態において、信号品質分類結果と係わりなく、ＰＰＧ信号から推定された血圧が、信号品質分類結果と共に、第１端末機２００のディスプレイコンポーネント２４０によってディスプレイされうる。また、信号品質分類結果と係わりなく、ＰＰＧ信号から推定された血圧が、信号品質分類結果と共に、第２端末機４００のディスプレイコンポーネント４２０によってディスプレイされうる。
【0042】
一部実施形態において、信号品質分類コンポーネント３２０は、ディープラーニングモデルを使用することができる。信号品質分類コンポーネント３２０に使用されるディープラーニングモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：convolution neural network）、長短期メモリ（ＬＳＴＭ：long short-term memory）、完全連結網（ＦＣＮ：fully connected network）、エンコーダ、デコーダ、またはそれらの組み合わせを含むものでもある。信号品質を分類するための方法は、本明細書に説明された方法に制限されるものではない。
【0043】
図６に図示されているように、信号特徴抽出コンポーネント３３０は、第１ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ信号から、ＰＰＧ特徴を抽出しうる。ユーザ特徴抽出コンポーネント３４０は、第２ディープラーニングモデルを利用し、テストＰＰＧ信号、収縮期テスト血圧及び弛緩期テスト血圧、並びにユーザ情報からユーザ特徴を抽出しうる。該収縮期テスト血圧及び該弛緩期テスト血圧は、従来の血圧計を利用し、テストＰＰＧ信号と同時に測定されうる。ユーザ情報は、ユーザの年齢、体重、身長及び性別のうち少なくとも一つを含むものでもある。血圧推定コンポーネント３５０は、第３ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴及びユーザ特徴から、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定しうる。該テストＰＰＧ信号、該収縮期テスト血圧及び該弛緩期テスト血圧、並びに該ユーザ情報は、周期的に更新されうる。
【0044】
第１ディープラーニングモデル、第２ディープラーニングモデル及び第３ディープラーニングモデルそれぞれは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、長短期メモリ（ＬＳＴＭ）、完全連結網（ＦＣＮ）、エンコーダ、デコーダ、またはそれらの組み合わせを含むものでもある。該第１ディープラーニングモデル、該第２ディープラーニングモデル及び該第３ディープラーニングモデルは、指導学習を利用して学習されうる。該指導学習に必要なデータセットを十分に確保するために、データ拡張が使用されうる。
【0045】
血圧指標計算コンポーネント３６０は、血圧指標を計算しうる。該血圧指標は、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間と、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間とに基づいて定義されうる。例えば、該血圧指標は、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間と、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間との比によって定義されうる。すなわち、該血圧指標は、信頼し得る血圧推定結果を得ることができる時間のうち、異常血圧が示された時間の比率を意味しうる。
【0046】
アラームコンポーネント３７０は、血圧推定コンポーネント３５０によって推定された血圧、及び血圧指標計算コンポーネント３６０によって計算された血圧指標のうち少なくとも一つが、第２端末機４００のアラーム条件設定コンポーネント４１０によって設定されたアラーム条件を満足すれば、第１端末機２００及び第２端末機４００のうち少なくとも一つにアラームを伝送することができる。
【0047】
ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の選択されたセンサから、第１端末機２００を介し、サーバ３００が受信したＰＰＧ信号を保存しうる。ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１は、ＰＰＧ信号の測定日時をさらに保存しうる。ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１は、ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０によって前処理されたＰＰＧ信号をさらに保存しうる。ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の加速度センサから、第１端末機２００を介し、サーバ３００が受信した加速度信号をさらに保存しうる。ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１は、ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０によって前処理された加速度信号をさらに保存しうる。血圧保存コンポーネント３８２は、血圧推定コンポーネント３５０が推定した血圧を保存しうる。血圧保存コンポーネント３８２は、信号品質分類コンポーネント３２０が分類した信号品質分類結果をさらに保存しうる。血圧指標保存コンポーネント３８３は、血圧指標計算コンポーネント３６０によって計算された血圧指標を保存しうる。
【0048】
第２端末機４００は、有線または無線でもって、サーバ３００に連結されうる。例えば、第２端末機４００は、Ｗｉ－Ｆｉ（wireless fidelity）、または、例えば、３Ｇ、ＬＴＥ、５Ｇのような移動通信技術を介し、サーバ３００に連結されうる。第２端末機４００は、医師によって使用されうる。第２端末機４００は、例えば、スマートフォン、タブレットＰＣ、コンピューターまたはノート型パソコンを含むものでもある。
【0049】
第２端末機４００は、アラーム条件設定コンポーネント４１０及びディスプレイコンポーネント４２０を含むものでもある。第２端末機４００は、ウェブサイトに接続されるか、あるいはアプリケーションがインストールされうる。アラーム条件設定コンポーネント４１０及びディスプレイコンポーネント４２０は、ウェブサイトまたはアプリケーションを利用して具現されうる。
【0050】
アラーム条件設定コンポーネント４１０を利用し、医師は、アラーム条件を設定しうる。例えば、１４０ｍｍＨｇ超えるか、あるいは９０ｍｍＨｇ未満の収縮期血圧、または９０ｍｍＨｇを超得るか、あるいは６０ｍｍＨｇ未満の弛緩期血圧が１０分以上持続すれば、アラームが鳴るように設定されうる。
【0051】
ディスプレイコンポーネント４２０は、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１からのＰＰＧ信号、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１からのＰＰＧ信号測定日時、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１に保存された前処理されたＰＰＧ信号、血圧保存コンポーネント３８２からの信号品質分類結果、血圧保存コンポーネント３８２からの血圧、及び血圧指標保存コンポーネント３８３からの血圧指標のうち少なくとも一つをディスプレイしうる。
【0052】
図７は、ＰＰＧ信号感知指輪を利用したディープラーニング基盤血圧推定方法（２０００）を示したフローチャートである。
【0053】
図３及び図７を参照すれば、サーバ３００は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の選択されたセンサから、第１端末機２００を介し、ＰＰＧ信号を受信しうる（Ｓ２０５０）。ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０は、ＰＰＧ信号を前処理しうる（Ｓ２１００）。例えば、ＰＰＧ信号を前処理するために、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び正規化が使用されうる。図４Ａ及び図４Ｂは、前処理前のＰＰＧ信号を示し、図４Ｃ及び図４Ｄは、前処理後のそれぞれ図４Ａ及び図４ＢのＰＰＧ信号を示す。一部実施形態において、ＰＰＧ信号前処理コンポーネント３１０は、ＰＰＧ信号感知指輪１００の加速度センサから、第１端末機２００を介し、サーバ３００が受信した加速度信号をさらに前処理しうる。
【0054】
次に、信号品質分類コンポーネント３２０は、ＰＰＧ信号の信号品質を、良否に分類しうる（Ｓ２２００）。信号品質分類コンポーネント３２０は、ＰＰＧ信号の信号品質を、良否に分類するために、加速度情報を参照しうる。図５Ａ及び図５Ｂは、信号品質分類コンポーネント３２０により、品質が良質であると分類されたＰＰＧ信号である。図５Ｃ及び図５Ｂは、信号品質分類コンポーネント３２０により、品質が粗悪であると分類されたＰＰＧ信号である。品質が粗悪であると分類されたＰＰＧ信号から推定された血圧は、信頼に足るものではないと判断され、第１端末機２００のディスプレイコンポーネント２４０によってディスプレイされないのである。品質が良質であるとＰＰＧ信号から推定された血圧は、信頼に足るものであると判断され、第１端末機２００のディスプレイコンポーネント２４０によってディスプレイされうる。
【0055】
一部実施形態において、信号品質分類コンポーネント３２０に、ディープラーニングモデルが使用されうる。信号品質分類コンポーネント３２０に使用されるディープラーニングモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、長短期メモリ（ＬＳＴＭ）、完全連結網（ＦＣＮ）、エンコーダ、デコーダ、またはそれらの組み合わせを含むものでもある。信号品質を分類するための方法は、本明細書に説明された方法に制限されるものではない。
【0056】
信号特徴抽出コンポーネント３３０は、第１ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ信号から、ＰＰＧ特徴を抽出しうる（Ｓ２３００）。ユーザ特徴抽出コンポーネント３４０は、第２ディープラーニングモデルを利用し、テストＰＰＧ信号、収縮期テスト血圧及び弛緩期テスト血圧、並びにユーザ情報からユーザ特徴を抽出しうる（Ｓ２４００）。該収縮期テスト血圧及び該弛緩期テスト血圧は、従来の血圧計を利用し、テストＰＰＧ信号と同時に測定されうる。該ユーザ情報は、ユーザの年齢、体重、身長及び性別のうち少なくとも一つを含むものでもある。血圧推定コンポーネント３５０は、第３ディープラーニングモデルを利用し、ＰＰＧ特徴及びユーザ特徴から、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定しうる（Ｓ２５００）。該テストＰＰＧ信号、該収縮期テスト血圧及び該弛緩期テスト血圧、並びに該ユーザ情報は、周期的に更新されうる。
【0057】
第１ディープラーニングモデル、第２ディープラーニングモデル及び第３ディープラーニングモデルそれぞれは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、長短期メモリ（ＬＳＴＭ）、完全連結網（ＦＣＮ）、エンコーダ、デコーダ、またはそれらの組み合わせを含むものでもある。該第１ディープラーニングモデル、該第２ディープラーニングモデル及び該第３ディープラーニングモデルは、指導学習を利用して学習されうる。該指導学習に必要なデータセットを十分に確保するために、データ拡張が使用されうる。
【0058】
次に、ＰＰＧ信号、信号品質分類結果及び血圧を保存しうる（Ｓ２５７０）。該ＰＰＧ信号は、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１に保存されうる。一部実施形態において、前処理されたＰＰＧ信号は、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１にさらに保存されうる。一部実施形態において、加速度信号は、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１にさらに保存されうる。一部実施形態において、前処理された加速度信号は、ＰＰＧ信号保存コンポーネント３８１にさらに保存されうる。信号品質分類結果及び血圧は、血圧保存コンポーネント３８２に保存されうる。
【0059】
次に、ＰＰＧ信号を受信する段階（Ｓ２０５０）、ＰＰＧ信号を前処理する段階（Ｓ２１００）、ＰＰＧ信号の品質を分類する段階（Ｓ２２００）、ＰＰＧ特徴を抽出する段階（２３００）、ユーザ特徴を抽出する段階（Ｓ２４００）、収縮期血圧及び弛緩期血圧を推定する段階（Ｓ２５００）、ＰＰＧ信号、信号品質分類結果及び血圧を保存する段階（Ｓ２５７０）が繰り返されうる。
【0060】
次に、血圧指標計算コンポーネント３６０は、血圧指標を計算しうる（Ｓ２６００）。該血圧指標は、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間と、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間と、に基づいて定義されうる。例えば、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類され、収縮期血圧が、第１正常範囲から外れるか、あるいは弛緩期血圧が、第２正常範囲から外れる時間と、信号品質分類コンポーネント３２０により、ＰＰＧ信号の品質が良質であると分類される時間との比によって定義されうる。すなわち、該血圧指標は、信頼し得る血圧推定結果を得ることができる時間のうち、異常血圧が示された時間を意味しうる。
【0061】
次に、血圧指標が、血圧指標保存コンポーネント３８３に保存されうる（Ｓ２７００）。
【0062】
図８は、ＰＰＧ信号感知指輪のセンサを設定する方法（３０００）を示したフローチャートである。
【0063】
図８及び図３を参照すれば、光源制御コンポーネント２１０は、複数のセンサを利用して測定されたテストＰＰＧ信号それぞれのＤＣ成分が、所定の範囲を満足するように、それぞれの光源を制御しうる（Ｓ３１００）。該段階（Ｓ３１００）は、それぞれのセンサ、例えば、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０ＢをＰＰＧ信号を測定するのに最良の状態に設定するためのものである。
【0064】
次に、センサ選択コンポーネント２２０は、複数のセンサのうち一つを、追ってＰＰＧ信号を測定するためのセンサとして選択しうる（Ｓ３２００）。センサ選択コンポーネント２２０は、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂのうち、第１センサ１６０Ａ及び第２センサ１６０Ｂからの２つのテストＰＰＧ信号のうち、信号品質が最も高いテストＰＰＧ信号を測定したセンサを選択しうる。該信号品質は、加速度信号大きさ、信号対ノイズ比、及びＡＣ成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比のうち少なくとも一つによって評価されうる。該加速度信号大きさが小さく、該信号対ノイズ比が高く、該ＡＣ成分大きさ対ＤＣ成分大きさ比が高いほど、信号品質が高いのである。その後、センサ選択コンポーネント２２０によって選択されたセンサで測定されたＰＰＧ信号が、第１端末機２００を介してサーバ３００に伝達されうる。
【0065】
複数のセンサそれぞれの光源を制御する段階（Ｓ３１００）、及びセンサを選択する段階（Ｓ３２００）は、順次に遂行されうる。また、ＰＰＧ信号感知指輪のセンサを設定する方法（３０００）は、周期的に遂行されうる。ＰＰＧ信号感知指輪１００が、指に対して移動または回転しうるので、光源制御コンポーネント２１０が周期的に光源を制御し（Ｓ３１００）、センサ選択コンポーネント２２０が周期的にセンサを選択しうる（Ｓ３２００）。
【0066】
本開示に開示された実施形態は、本開示の技術的思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、そのような実施形態により、本開示の技術思想の範囲が限定されるものではない。本開示の保護範囲は、以下の特許請求の範囲によって解釈されなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術的思想は、本開示の権利範囲に含まれると解釈されなければならないのである。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図5D】
【図6】
【図7】
【図8】
【手続補正書】
【提出日】2024-03-29
【手続補正1】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図8】
【国際調査報告】