校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备技术

提供了一种用于校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备。所述设备可包括：传感器，被配置为从感兴趣的对象检测生物信号；以及处理器，被配置为：在生物信号的多个点中的每个处提取第一特征，在生物信号的所述多个点中的每个处提取第二特征，并且基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度从生物信号的所述多个点之中确定生物信息估计模型的校准点。

【技术实现步骤摘要】
校准生物信息估计模型的设备和方法及生物信息估计设备本申请基于并要求于2019年6月19日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0072661号韩国专利申请的优先权，所述韩国专利申请的公开通过引用全部包含于此。
公开涉及用于校准生物信息估计模型并基于校准的生物信息估计模型估计生物信息的技术。
技术介绍
通常，在不损伤人体的情况下非侵入式地测量血压的方法包括通过测量基于袖带的压力来测量血压的方法以及在不使用袖带的情况下通过测量脉搏波来估计血压的方法。科罗特科夫音(Korotkoff-Sound)法是基于袖带的血压测量方法，在科罗特科夫音法中，增大缠绕上臂的袖带中的压力，在降低压力的同时通过经由听诊器听血管中产生的声音来测量血压。另一基于袖带的血压测量方法是使用自动化机器的示波(oscillometric)法，在示波法中，袖带缠绕上臂，增大袖带中的压力，在袖带压力逐渐降低的同时连续测量袖带中的压力，基于压力信号的改变超过阈值处的点来测量血压。无袖带血压测量方法通常包括通过计算脉搏传导时间(PTT)来测量血压的方法以及通过分析脉搏波的形状来估计血压的脉搏波分析(PWA)方法。
技术实现思路
附加方面将在以下描述中被部分地阐述，并且部分地将从描述清楚，或者可通过呈现的实施例的实践而获知。根据公开的方面，一种用于校准生物信息估计模型的设备可包括：传感器，被配置为从感兴趣的对象检测生物信号；以及处理器，被配置为：在生物信号的多个点中的每个处提取第一特征；在生物信号的所述多个点中的每个处提取第二特征；并且基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度，从生物信号的所述多个点之中确定生物信息估计模型的校准点。生物信号可包括以下项中的至少一种：光电容积描记(PPG)信号、阻抗容积描记(IPG)信号、视频容积描记(VPG)信号、心电描记(ECG)信号、肌电描记(EMG)信号以及心冲击描记(BCG)信号。生物信号可包括在单个时间段期间测量的单个生物信号或在多个时间段期间测量的多个生物信号。处理器可依次将生物信号的所述多个点中的每个设置为参考点，并且计算相对于每个设置的参考点在所述多个点中的每个处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度。处理器可组合相对于每个参考点在每个点处计算的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度，并且将组合结果满足预定标准的参考点确定为校准点。处理器可针对每个参考点计算在每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的残差和，并且将计算的残差和具有最小值的参考点确定为校准点。处理器可从所述多个点之中确定两个或更多个有效点，并且从确定的有效点之中确定校准点。处理器可基于在生物信号的所述多个点中的每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的相关性确定有效点。处理器可通过以预定数量的位为单位对生物信号的波形进行总体平均获取与所述多个点中的每个对应的代表性波形，并且从代表性波形中的每个提取第一特征和第二特征。根据公开的方面，一种用于校准生物信息估计模型的设备可包括：传感器，被配置为从感兴趣的对象检测生物信号；以及处理器，被配置为：从生物信号的多个点提取第一特征；从生物信号的所述多个点提取第二特征；并且基于在每个点处的第一特征相对于在校准点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在校准点处的第二特征的第二变化程度来确定生物信息估计模型的耦合系数。处理器可从生物信号的所述多个点设置单个预设点作为校准点。处理器可依次将所述多个点中的每个设置为参考点，并且基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度，从生物信号的所述多个点确定校准点。处理器可确定耦合系数，使得通过将耦合系数应用于在每个点处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度中的一个来组合第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度的结果满足预定标准。处理器可确定耦合系数，使得第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的残差和具有最小值。耦合系数的范围可基于以下项中的一个或多个被预先设置：用户输入、用户特性、外部环境特性、生物信息估计历史、将被估计的生物信息的类型以及所述设备的计算性能度量。处理器可从所述多个点之中确定两个或更多个有效点，并且基于在确定的有效点处的第一特征和第二特征的各自变化程度确定耦合系数。根据公开的方面，一种校准生物信息估计模型的方法包括：从感兴趣的对象检测生物信号；从生物信号的多个点中的每个提取第一特征；从生物信号的多个点中的每个提取第二特征；识别在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度；识别在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度；以及基于第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度从生物信号的所述多个点之中确定生物信息估计模型的校准点。识别第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度的步骤可分别包括：依次将所述多个点中的每个设置为参考点，并且计算相对于每个参考点在每个点处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度。确定校准点的步骤可包括：组合相对于每个参考点的在每个点处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度，并且将组合结果满足预定标准的参考点确定为校准点。确定校准点的步骤可包括：针对每个参考点计算在每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的残差和，并且将计算的残差和具有最小值的参考点确定为校准点。确定校准点的步骤可包括：从所述多个点之中确定两个或更多个有效点，并且从确定的有效点之中确定校准点。确定校准点的步骤可包括：基于在每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的相关性确定有效点。根据公开的方面，一种校准生物信息估计模型的方法可包括：从感兴趣的对象检测生物信号；从生物信号的多个点提取第一特征；从生物信号的所述多个点提取第二特征；从生物信号的所述多个点之中确定校准点；识别在每个点处的第一特征相对于在校准点处的第一特征的第一变化程度；识别在每个点处的第二特征相对于在校准点处的第二特征的第二变化程度；并且基于第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度确定生物信息估计模型的耦合系数。确定校准点的步骤可包括：从所述多个点确定单个预设点作为校准点。确定校准点的步骤可包括：依次将所述多个点中的每个设置为参考点，并且基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的变化程度从所述多个点确定校准点。确定耦合系数的步骤可包括：确定耦合系数，使得通过将耦合系数应用于在每个点处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度中的一个来组合第一特征的第一变化程度和第二特征的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于校准生物信息估计模型的设备，包括：/n处理器，被配置为：/n获取与感兴趣的对象相关联的生物信号；/n在生物信号的多个点中的每个处提取第一特征；/n在生物信号的所述多个点中的每个处提取第二特征；并且/n基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度，从生物信号的所述多个点之中确定生物信息估计模型的校准点。/n

【技术特征摘要】
20190619 KR 10-2019-00726611.一种用于校准生物信息估计模型的设备，包括：
处理器，被配置为：
获取与感兴趣的对象相关联的生物信号；
在生物信号的多个点中的每个处提取第一特征；
在生物信号的所述多个点中的每个处提取第二特征；并且
基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度，从生物信号的所述多个点之中确定生物信息估计模型的校准点。


2.根据权利要求1所述的设备，其中，生物信号包括以下项中的至少一种：光电容积描记信号、阻抗容积描记信号、视频容积描记信号、心电描记信号、肌电描记信号以及心冲击描记信号。


3.根据权利要求1所述的设备，其中，生物信号包括在单个时间段期间测量的单个生物信号或在多个时间段期间测量的多个生物信号。


4.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器还被配置为：
依次将生物信号的所述多个点中的每个设置为参考点；并且
计算相对于每个设置的参考点在所述多个点中的每个处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度。


5.根据权利要求4所述的设备，其中，处理器还被配置为：
针对每个参考点组合在每个点处计算的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度；并且
将组合结果满足预定标准的参考点确定为校准点。


6.根据权利要求5所述的设备，其中，处理器还被配置为：
针对每个参考点计算在每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的残差和；并且
将计算的残差和具有最小值的参考点确定为校准点。


7.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器还被配置为：
从所述多个点之中确定两个或更多个有效点；并且
从确定的有效点之中确定校准点。


8.根据权利要求7所述的设备，其中，处理器被配置为：
基于在生物信号的所述多个点中的每个点处的第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的相关性，确定有效点。


9.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器还被配置为：
通过以预定数量的位为单位对生物信号的波形进行总体平均，来获取与所述多个点中的每个对应的代表性波形；并且
从代表性波形中的每个提取第一特征和第二特征。


10.根据权利要求1所述的设备，还包括：
传感器，被配置为从感兴趣的对象检测生物信号。


11.一种用于校准生物信息估计模型的设备，包括：
传感器，被配置为从感兴趣的对象检测生物信号；以及
处理器，被配置为：
从生物信号的多个点提取第一特征；
从生物信号的所述多个点提取第二特征；并且
基于在每个点处的第一特征相对于在校准点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在校准点处的第二特征的第二变化程度，确定生物信息估计模型的耦合系数。


12.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：
从生物信号的所述多个点设置单个预设点作为校准点。


13.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：
依次将所述多个点中的每个设置为参考点；并且
基于在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度以及在每个点处的第二特征相对于在参考点处的第二特征的第二变化程度，从生物信号的所述多个点确定校准点。


14.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：
确定耦合系数，使得通过将耦合系数应用于在每个点处的第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度中的至少一个来组合第一特征的第一变化程度和第二特征的第二变化程度的结果满足预定标准。


15.根据权利要求14所述的设备，其中，处理器还被配置为：
确定耦合系数，使得第一特征的第一变化程度与第二特征的第二变化程度之间的残差和具有最小值。


16.根据权利要求11所述的设备，其中，耦合系数的范围基于以下项中的一个或多个被预先设置：用户输入、用户特性、外部环境特性、生物信息估计历史、将被估计的生物信息的类型以及所述设备的计算性能度量。


17.根据权利要求11所述的设备，其中，处理器还被配置为：
从所述多个点之中确定两个或更多个有效点；并且
基于在确定的有效点处的第一特征和第二特征的各自变化程度确定耦合系数。


18.一种校准生物信息估计模型的方法，所述方法包括：
获得与感兴趣的对象相关联的生物信号；
从生物信号的多个点中的每个提取第一特征；
从生物信号的所述多个点中的每个提取第二特征；
识别在每个点处的第一特征相对于在参考点处的第一特征的第一变化程度；
识别在每...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大根，权义根，朴昌淳，尹胜槿，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR