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광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 방법으로서,피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계,상기 광음향 신호로부터 상기 피부의 광음향 이미지를 획득하는 단계,상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계, 그리고상기 광음향 신호 중, 상기 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 상기 혈당을 예측하는 단계를 포함하는 혈당 예측 방법
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제1항에서,상기 피부에 빛을 조사하여 광음향 신호를 획득하는 단계는,미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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제2항에서,상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 증가시키며 상기 빛을 상기 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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제2항에서,상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내에서 파장의 크기를 점차 감소시키며 상기 빛을 상기 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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제2항에서,상기 미리 결정된 대역 내의 복수의 파장의 빛을 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는 단계는,지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 상기 미리 결정된 영역 내에 상기 빛을 조사하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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제1항에서,상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는,상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치를 상기 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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제6항에서,상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 상기 피부의 분비선에 연결된 피부 구멍을 포함하고 있지 않은 영역을 가리키는, 혈당 예측 방법
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제6항에서,상기 광음향 이미지에서 명도가 상대적으로 낮은 위치는, 상기 피부가 손가락 피부일 때 지문의 골 부분을 가리키는, 혈당 예측 방법
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제6항에서,상기 광음향 이미지를 바탕으로 적어도 하나의 측정 위치를 선택하는 단계는,상기 광음향 이미지에서 미리 결정된 시간 동안 광음향 스펙트럼의 변화가 상대적으로 적은 위치를 상기 적어도 하나의 측정 위치로서 선택하는 단계를 더 포함하는, 혈당 예측 방법
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제1항에서,상기 광음향 신호 중, 상기 적어도 하나의 측정 위치에 대응하는 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 바탕으로 상기 혈당을 예측하는 단계는,상기 광음향 스펙트럼에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하는 단계, 그리고상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 수신하는 단계를 포함하는, 혈당 예측 방법
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체내의 혈당을 예측하기 위한 혈당 센서로서,피부에 빛을 조사하는 광발생부,상기 피부가 상기 빛의 열을 흡수하여 발생시키는 광음향 신호를 증폭시키는 적어도 하나의 캐버티를 포함하는 공진 구조체, 및상기 공진 구조체에 의해 증폭된 광음향 신호를 획득하는 광음향 감지부 를 포함하는 혈당 센서
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제11항에서,상기 광발생부는,근적외선 대역 또는 중적외선 대역 내의 복수의 파장의 빛을 파장의 크기를 점차 증가시키며 또는 파장의 크기를 점차 감소시키며 상기 피부의 미리 결정된 영역 내에 조사하는, 혈당 센서
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제12항에서,상기 광발생부는 또한,지그재그 방향으로, 또는 동심원을 그리며, 또는 나선 모양으로 상기 미리 결정된 영역 내에 상기 빛을 조사하는, 혈당 센서
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제11항에서,상기 공진 구조체는,제1 캐버티(cavity) 및 제2 캐버티를 포함하고, 상기 빛은 상기 제1 캐버티를 지나서 상기 피부에 조사되고, 상기 피부로부터 발생되는 광음향 신호는 상기 제2 캐버티의 끝부분에 위치하고 있는 상기 광음향 감지부에 의해 감지되는, 혈당 센서
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제11항에서,상기 광음향 감지부는, 마이크로폰 및 증폭부를 포함하고, 상기 마이크로폰의 공진 주파수는 상기 공진 구조체의 공진 주파수와 오차 범위 내에서 일치하는, 혈당 센서
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제11항에서,상기 혈당 센서는 광음향 분석부 및 통신부를 더 포함하고,상기 광음향 분석부는 상기 통신부를 통해 상기 광음향 신호에 관한 정보를 컴퓨팅 장치 또는 서버로 송신하고, 상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 광음향 신호의 광음향 스펙트럼을 이용하여 기계 학습에 기반하여 예측된 혈당에 관한 정보를 상기 통신부를 통해 수신하는, 혈당 센서
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광음향 신호를 이용하여 체내의 혈당을 예측하는 시스템으로서,피부에 복수의 파장을 갖는 빛을 조사하여 상기 복수의 파장에 대응하는 복수의 광음향 신호를 획득하는 혈당 센서, 및상기 복수의 광음향 신호로부터 상기 복수의 파장에 각각 대응하는, 상기 피부의 복수의 광음향 이미지를 획득하고, 상기 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 기계 학습을 통해 상기 혈당을 예측하는 광음향 분석부를 포함하는 혈당 예측 시스템
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제17항에서,상기 광음향 분석부는,상기 복수의 광음향 이미지를 유무선 네트워크를 통해 상기 혈당 예측 시스템의 외부의 컴퓨팅 장치 또는 서버에게 전송하고, 상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버로부터 상기 복수의 광음향 이미지를 바탕으로 수행되는 상기 기계 학습에 기반하여 예측되는 상기 혈당에 관한 정보를 수신하는, 혈당 예측 시스템
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제17항에서,상기 광음향 분석부는, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)을 통해 상기 기계 학습을 수행하여 상기 혈당을 예측하는, 혈당 예측 시스템
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제18항에서,상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 서버에 의해 수행되는 기계 학습은, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 사용한 회귀 분석(regression analysis)인, 혈당 예측 시스템
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