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파라메트릭 부트스트랩 샘플링을 통해 원본 혈압 측정 데이터의 평균과 분산으로부터 획득한 의사 특징 벡터를 복수개 생성하는 단계;상기 복수의 의사 특징 벡터를 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression) 알고리즘의 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수와 파라미터값을 적용하여 서로 다른 학습 데이터를 추출하고, 상기 추출한 서로 다른 학습 데이터를 특정 학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계;상기 복수의 의사 평균 오차 또는 평균 제곱 오차의 분산의 불안정한 추정을 처리하기 위하여 복수의 추정 함수를 획득하고, 상기 획득한 복수의 추정 함수와 가중 계수를 이용하여 복수의 앙상블 추정기를 생성하는 단계; 및상기 각각의 앙상블 추정기를 통해 각각의 혈압 측정 데이터를 예측하고, 상기 예측한 각각의 혈압 측정 데이터를 기설정된 결합 방식에 의해 혈압 데이터를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 방법
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제1항에 있어서,상기 의사 특징 벡터를 복수개 생성하는 단계는,복수의 피험자를 대상으로 오실로메트릭 혈압에 대한 기설정된 개수의 피험자별 샘플 혈압 측정 데이터와 오실로메트릭 파형 신호를 획득하는 단계;WM(Weighted Median) 필터를 사용하여 상기 오실로메트릭 파형 신호를 부드럽게 하고, 평균 필터(Gaussian Fitting)를 사용하여 노이즈를 제거하여 평활화된 오실로메트릭 엔빌로프 곡선을 획득하는 단계; 및상기 획득한 평활화된 오실로메트릭 엔빌로프 곡선에서 특징 벡터를 추출하며, 추출한 의사 특징(Pseudo Features) 벡터들을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 방법
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제2항에 있어서,상기 특정 학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계는,상기 혈압 측정 데이터(기준 수축기 혈압과 기준 이완기 혈압과 의사 특징 데이터 사이의 관계를 훈련 과정에서 얻는 단계; 및상기 훈련 과정을 통해 출력된 출력 벡터와, 상기 추출한 오실로메트릭 엔빌로프 곡선에서 특징 벡터를 비교하는 예측 과정을 통해 이완기 혈압 데이터와 수축기 혈압 데이터를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 방법
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제2항에 있어서,상기 각각의 앙상블 추정기는 하기의 수학식 1를 이용하여 상기 복수의 앙상블 추정기를 생성하여 오실로메트릭 파형 신호로부터 얻은 입력 데이터와 상기 샘플 혈압 측정 데이터와의 비선형 관계를 나타내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 방법
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파라메트릭 부트스트랩 샘플링을 통해 원본 혈압 측정 데이터의 평균과 분산으로부터 획득한 의사 특징 벡터를 복수개 생성하는 입력 처리부;상기 복수의 의사 특징 벡터를 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression) 알고리즘의 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수와 파라미터값을 적용하여 서로 다른 학습 데이터를 추출하고, 상기 추출한 서로 다른 학습 데이터를 특정 학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 하나 이상의 서포트 벡터 회귀 추정기;상기 복수의 의사 평균 오차 또는 평균 제곱 오차의 분산의 불안정한 추정을 처리하기 위하여 복수의 추정 함수를 획득하고, 상기 획득한 복수의 추정 함수와 가중 계수를 이용하여 생성되는 복수의 앙상블 추정기; 및상기 각각의 앙상블 추정기를 통해 각각의 혈압 측정 데이터를 예측하고, 상기 예측한 각각의 혈압 측정 데이터를 기설정된 결합 방식에 의해 혈압 데이터를 추정하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 장치
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제5항에 있어서,상기 입력 처리부는 복수의 피험자를 대상으로 오실로메트릭 혈압에 대한 기설정된 개수의 피험자별 샘플 혈압 측정 데이터와 오실로메트릭 파형 신호를 획득하고, WM(Weighted Median) 필터를 사용하여 상기 오실로메트릭 파형 신호를 부드럽게 하고, 평균 필터(Gaussian Fitting)를 사용하여 노이즈를 제거하여 평활화된 오실로메트릭 엔빌로프 곡선을 획득하고, 상기 획득한 평활화된 오실로메트릭 엔빌로프 곡선에서 특징 벡터를 추출하며, 상기 추출한 의사 특징(Pseudo Features) 벡터들을 생성하는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 장치
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제5항에 있어서,상기 각각의 앙상블 추정기는 하기의 수학식 2를 이용하여 상기 복수의 앙상블 추정기를 생성하여 오실로메트릭 파형 신호로부터 얻은 입력 데이터와 상기 샘플 혈압 측정 데이터와의 비선형 관계를 나타내는 것을 특징으로 하는 서포트 벡터 회귀 모델을 이용한 혈압 측정 장치
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