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(a) 사용자의 광용적맥파(photoplethysmography, PPG)를 획득하는 단계; (b) 상기 광용적맥파를 입사파와 반사파로 분리하는 단계; (c) 상기 입사파로부터 제1 지표(feature)를 추출하고, 상기 반사파로부터 제2 지표를 추출하는 단계; 및 (d) 상기 추출된 제1 지표 및 제2 지표를 혈관 노화 추정모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는 단계; 를 포함하는, 광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계는, 상기 광용적맥파를 박동 시작점을 기준으로 박동별로 분리하는 단계; 및 상기 분리된 광용적맥파를 상기 입사파와 반사파로 분리하는 단계; 를 포함하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제1항에 있어서, 상기 혈관 노화 추정모델은, 선형 회귀 모델 및 2차 다항식 비선형 회귀 모델 중 하나를 포함하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제1항에 있어서,상기 (d) 단계 이전에, 상기 입사파와 반사파로부터 다수의 후보 지표(candidate feature)를 추출하는 단계;상기 다수의 후보 지표 중 혈관 노화의 나이 상관관계(correlation)가 제1 임계값보다 큰 경우에 해당하는 후보 지표를 제외하는 단계;상기 후보 지표가 제외된 다수의 후보 지표에 기반한 혈관 노화 추정모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제4항에 있어서, 상기 혈관 노화 추정모델을 생성하는 단계는, 상기 후보 지표가 제외된 다수의 후보 지표 각각을 순차적으로 추가하여 상기 혈관 노화 추정모델을 생성하는 단계;를 포함하고,상기 혈관 노화 추정모델은, 상기 다수의 후보 지표 간 분산 팽창 계수(variance inflation factor, VIF)가 제2 임계값보다 작은 경우에 해당하고, 상기 혈관 노화 추정모델은, 상기 혈관 노화 추정모델에 의해 산출된 혈관 노화 정보와 실제 혈관 노화 정보의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)가 현재 혈관 노화 추정모델에서 이전 혈관 노화 추정모델보다 제3 임계값 이상 감소한 경우에 해당하는, 광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는, 상기 반사파의 면적(area), 상기 반사파의 면적과 상기 입사파의 극점 진폭(peak amplitude)의 비율(ratio), 상기 입사파의 극점 시간(peak time), 상기 입사파의 극점 진폭과 상기 반사파의 극점 진폭의 비율을 선형 회귀 모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는 단계; 를 포함하는, 광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는, 상기 광용적맥파의 왜도(skew), 상기 입사파의 첨도(kurt), 상기 입사파의 극점 시간, 상기 입사파의 면적 및 상기 반사파의 극점 진폭을 2차 다항식 비선형 회귀 모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는 단계; 를 포함하는, 광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 방법
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사용자의 광용적맥파(photoplethysmography, PPG)를 획득하는 획득부; 및상기 광용적맥파를 입사파와 반사파로 분리하고,상기 입사파로부터 제1 지표(feature)를 추출하고, 상기 반사파로부터 제2 지표를 추출하고,상기 추출된 제1 지표 및 제2 지표를 혈관 노화 추정모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는 제어부;를 포함하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 광용적맥파를 박동 시작점을 기준으로 박동별로 분리하고,상기 분리된 광용적맥파를 상기 입사파와 반사파로 분리하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제8항에 있어서,상기 혈관 노화 추정모델은, 선형 회귀 모델 및 2차 다항식 비선형 회귀 모델 중 하나를 포함하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 입사파와 반사파로부터 다수의 후보 지표(candidate feature)를 추출하고,상기 다수의 후보 지표 중 혈관 노화의 나이 상관관계(correlation)가 제1 임계값보다 큰 경우에 해당하는 후보 지표를 제외하고,상기 후보 지표가 제외된 다수의 후보 지표에 기반한 혈관 노화 추정모델을 생성하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제11항에 있어서,상기 제어부는, 상기 후보 지표가 제외된 다수의 후보 지표 각각을 순차적으로 추가하여 상기 혈관 노화 추정모델을 생성하고,상기 혈관 노화 추정모델은, 상기 다수의 후보 지표 간 분산 팽창 계수(variance inflation factor, VIF)가 제2 임계값보다 작은 경우에 해당하고,상기 혈관 노화 추정모델은, 상기 혈관 노화 추정모델에 의해 산출된 혈관 노화 정보와 실제 혈관 노화 정보의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)가 현재 혈관 노화 추정모델에서 이전 혈관 노화 추정모델보다 제3 임계값 이상 감소한 경우에 해당하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 반사파의 면적(area), 상기 반사파의 면적과 상기 입사파의 극점 진폭(peak amplitude)의 비율(ratio), 상기 입사파의 극점 시간(peak time), 상기 입사파의 극점 진폭과 상기 반사파의 극점 진폭의 비율을 선형 회귀 모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 광용적맥파의 왜도(skew), 상기 입사파의 첨도(kurt), 상기 입사파의 극점 시간, 상기 입사파의 면적 및 상기 반사파의 극점 진폭을 2차 다항식 비선형 회귀 모델에 적용하여 상기 사용자의 혈관 노화 정보를 산출하는,광용적맥파의 입사파와 반사파를 사용한 혈관노화 평가 장치
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