本申请要求于2019年9月11日在韩国知识产权局提交的第10-2019-0113041号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。
下面的描述涉及一种用于非侵入性地估计生物信息的设备和方法。
背景技术：
近来，随着人口老龄化、医疗费用激增以及缺乏用于专业医疗服务的医务人员，正在积极开展对其中组合了it技术和医学技术的it-医学融合技术的研究。具体地，人体的健康状况的监测不限于医疗机构，而是正扩展到可在家或公司在日常生活中随时随地监测用户的健康状况的移动医疗领域。指示个人的健康状况的生物信号的典型示例包括：心电图(ecg)信号、光电容积描记(ppg)信号、肌电图(emg)信号等，并且已经开发各种生物信号传感器以在日常生活中测量这些信号。具体地，ppg传感器可通过分析反映心血管状态等的脉搏波的形状来估计人体的血压。
根据对ppg信号的研究，整个ppg信号是从心脏出发并向身体的远端部分移动的传播波与从远端部分返回的反射波的叠加。此外，已知可通过提取与传播波或反射波相关联的各种特征来获得用于估计血压的信息。
技术实现要素：
在一个总体方面，提供了一种用于估计生物信息的设备，所述设备包括：传感器部，被配置为从对象获得生物信号；和处理器，被配置为：获得生物信号的二阶微分信号，检测二阶微分信号的预定时段中的拐点和二阶微分信号的预定时段中的过零点中的至少一个，基于检测的拐点和过零点中的至少一个来提取特征，并基于提取的特征来估计生物信息。
传感器部可包括脉搏波传感器，脉搏波传感器包括用于将光发射到对象上的光源以及用于检测从对象反射或散射的光的检测器。
在这种情况下，预定时段可包括二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
在这种情况下，拐点可以是在二阶微分信号的时间轴上二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点。
处理器可获得生物信号的四阶微分信号，响应于在四阶微分信号的预定时段中的第一点处的幅度大于0，并且响应于在第一点之后的第二点处的幅度小于0，处理器检测二阶微分信号的与第一点对应的点作为拐点。
响应于不存在拐点，处理器可确定是否存在过零点。
在这种情况下，处理器可基于预定标准确定是否存在过零点，其中，预定标准可包括第一标准、第二标准和第三标准中的任何一个，第一标准关于：“通过从二阶微分信号的第一局部最小时间的时间减去第一局部最大点的时间而获得的第一值”是否大于第一阈值；第二标准关于：第一值是否大于通过将“通过从二阶微分信号的第二局部最大点的时间减去第一局部最小点的时间而获得的第二值”与第二阈值相乘获得的值；第三标准通过组合第一标准和第二标准被获得。
在确定存在过零点时，处理器可获得生物信号的一阶微分信号，并且可检测一阶微分信号的幅度最大的时间点作为过零点。
在确定不存在过零点时，处理器可在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，并可基于检测的局部最小点提取特征。
在获得二阶微分信号时，处理器可在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，响应于不存在局部最小点，处理器可检测拐点。
处理器可提取生物信号的与拐点对应的幅度作为特征。
处理器提取生物信号的与以下项中的至少一个对应的幅度作为特征：过零点、过零点与预定时段的起点之间的内部分割点、以及过零点与预定时段的终点之间的内部分割点。
生物信息可包括血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、压力指数和疲劳程度中的至少一个。
在另一总体方面，提供了一种估计生物信息的方法，所述方法包括：从对象获得生物信号；获得生物信号的二阶微分信号；检测二阶微分信号的预定时段中的拐点和二阶微分信号的预定时段中的过零点中的至少一个；基于检测的拐点和过零点中的至少一个来提取特征；和基于提取的特征来估计生物信息。
在这种情况下，预定时段可包括二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
在这种情况下，拐点可以是在二阶微分信号的时间轴上二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点。
检测拐点的步骤可包括：获得生物信号的四阶微分信号，响应于在四阶微分信号的预定时段中的第一点处的幅度大于0，并且响应于在第一点之后的第二点处的幅度小于0，检测二阶微分信号的与第一点对应的点作为拐点。
检测过零点的步骤可包括：响应于不存在拐点，确定是否存在过零点。
在这种情况下，检测过零点的步骤可包括基于预定标准确定是否存在过零点，其中，预定标准可包括第一标准、第二标准和第三标准中的任何一个，第一标准关于：“通过从二阶微分信号的第一局部最小时间的时间减去第一局部最大点的时间而获得的第一值”是否大于第一阈值；第二标准关于：第一值是否大于通过将“通过从二阶微分信号的第二局部最大点的时间减去第一局部最小点的时间而获得的第二值”与第二阈值相乘获得的值；第三标准通过组合第一标准和第二标准被获得。
检测过零点的步骤可包括：在确定存在过零点时，获得生物信号的一阶微分信号，并且检测一阶微分信号的幅度最大的时间点作为过零点。
此外，所述估计生物信息的方法还可包括：在确定不存在过零点时，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，其中，提取特征的步骤可包括基于检测的局部最小点提取特征。
此外，所述估计生物信息的方法还可包括：在获得二阶微分信号时，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，其中，检测拐点的步骤可包括：响应于不存在局部最小点，检测拐点。
提取特征的步骤可包括：提取生物信号的与拐点对应的幅度作为特征。
提取特征的步骤可包括：提取生物信号的与以下项中的至少一个对应的幅度作为特征：过零点、过零点与预定时段的起点之间的内部分割点、以及过零点与预定时段的终点之间的内部分割点。
此外，生物信息可包括血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、压力指数和疲劳程度中的至少一个。
在另一总体方面，提供了一种用于估计生物信息的设备，所述设备包括：传感器部，被配置为从对象获得生物信号；和处理器，被配置为：获得生物信号的二阶微分信号，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点、拐点和过零点之一，基于检测的点提取与生物信号的第一波形分量相关联的特征，并基于提取的特征来估计生物信息。
处理器还可被配置为将在所述预定时段中二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点检测为拐点。
响应于在所述预定时段中不存在拐点，处理器可检测局部最小点或过零点，所述预定时段为二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
响应于不存在拐点，处理器可基于第一局部最小点的时间和第二局部最大点的时间确定检测局部最小点还是过零点。
附图说明
图1是示出根据本公开的实施例的用于估计生物信息的设备的框图。
图2是示出根据本公开的另一实施例的用于估计生物信息的设备的框图。
图3是示出包括在根据示例实施例的用于估计生物信息的设备中的处理器的框图。
图4a至图4e是解释从生物信号提取特性点的示例的示图。
图5是示出根据本公开的实施例的估计生物信息的方法的流程图。
图6是示出根据本公开的另一实施例的估计生物信息的方法的流程图。
图7是示出根据本公开的实施例的可穿戴装置的示图。
图8是示出根据本公开的实施例的智能装置的示图。
贯穿附图和具体实施方式，除非另有描述，否则相同的附图参考标号将被理解为表示相同的元件、特征和结构。为了清楚、说明和方便，这些元件的相对尺寸和描述可被夸大。
具体实施方式
其他实施例的细节包括在下面的具体实施方式和附图中。从下面的参照附图详细描述的实施例，将更清楚地理解本发明的优点和特征以及实现本发明的方法。贯穿附图和具体实施方式，除非另有描述，否则相同的附图参考标号将被理解为表示相同的元件、特征和结构。
将理解，虽然术语第一、第二等可在此用于描述各种元件，但是这些元件不应被这些术语限制。这些术语仅用于将一个元件与另一元件区分开来。除非另有明确地陈述，否则对单数的任何引用可包括复数。此外，除非明确地相反地描述，否则诸如“包括”或“包含”的表达将被理解为表明包含陈述的元件，但不排除任何其他元件。此外，诸如“部件”或“模块”等的术语应被理解为执行至少一个功能或操作并且可被实现为硬件、软件或它们的组合的单元。
在下文中，将参照附图详细描述用于估计生物信息的设备和方法的实施例。
图1是示出根据本公开的实施例的用于估计生物信息的设备的框图。用于估计生物信息的设备100可被嵌入在终端(诸如，智能电话、平板个人计算机(pc)、台式计算机、膝上型计算机等)中，或者可被制造为独立的硬件装置。在这种情况下，如果用于估计生物信息的设备100被制造为独立的硬件装置，则该装置可以是佩戴在对象obj上以允许用户在携带该装置的同时容易地测量生物信息的可穿戴装置。可穿戴装置的示例可包括手表型可穿戴装置、手链型可穿戴装置、腕带型可穿戴装置、环型可穿戴装置、眼镜型可穿戴装置、头带型可穿戴装置等，但可穿戴装置不限于此，并且可出于各种目的被修改(诸如，用在医疗机构中的用于测量和分析生物信息的固定型装置等)。
参照图1，用于估计生物信息的设备100包括传感器部110和处理器120。
如图1中所示，传感器部110可从对象obj获得生物信号，并且可将获得的生物信号发送到处理器120。在这种情况下，生物信号可包括光电容积描记(ppg)信号(在下文中被称为“脉搏波信号”)。然而，生物信号不限于此，并且可包括可通过多个波形分量之和建模的各种生物信号(诸如，心电图(ecg)信号、光电容积描记(ppg)信号、肌电图(emg)信号等)。
例如，传感器部110可包括用于测量ppg信号的ppg传感器。ppg传感器可包括光源和检测器，光源用于将光发射到对象obj上，检测器用于通过在由光源发射的光从对象obj的身体组织散射或反射时检测从对象obj发出的光来测量ppg信号。在这种情况下，光源可包括发光二极管(led)、激光二极管(ld)和磷光体中的至少一种，但是不限于此。检测器可包括光电二极管。
在从处理器120接收到控制信号时，传感器部110可驱动ppg传感器从对象obj获得脉搏波信号。在这种情况下，对象obj可以是与ppg传感器接触或邻近的身体部位，并且可以是可使用光电容积描记法容易地测量到脉搏波的身体部位。例如，对象可以是手腕上的与桡动脉邻近的区域，或者手腕的静脉或毛细血管位于的上部。在对桡动脉经过的皮肤的区域测量脉搏波的情况下，可能引起测量的误差的外部因素(诸如，手腕中的皮肤组织的厚度等)可能相对较小地影响测量。然而，皮肤区域不限于此，并且可以是身体的任何远端部分(诸如，血管密集地位于的手指、脚趾等)。
在从用户接收到估计生物信息的请求时，处理器120可生成用于控制传感器部110的控制信号，并且可将控制信号发送到传感器部110。此外，处理器120可从传感器部110接收生物信息，并且可通过分析接收到的生物信号来估计生物信息。在这种情况下，生物信息可包括血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、压力指数、疲劳程度等，但不限于此。
在从传感器部110接收到生物信号时，处理器120可执行预处理，诸如，滤波以去除噪声、对生物信号进行放大、将信号转换为数字信号等。
处理器120可通过分析接收到的生物信号的波形来提取估计生物信息所需的特征，并且可通过使用提取的特征来估计生物信息。处理器120可基于生物信号在收缩期期间的波形的形状来检测特性点，并且可通过使用检测的特性点来获得与生物信号的第一脉搏波形分量相关的特征。例如，处理器120可获得生物信号的二阶微分信号，可根据二阶微分信号的在预定阶段中的波形的形状将局部最小点、拐点和过零点中的至少一个检测为特性点，并且可通过使用检测的特性点来获得与第一脉搏波形分量相关的特征。
图2是示出根据本公开的另一实施例的用于估计生物信息的设备的框图。
参照图2，用于估计生物信息的设备200包括传感器部110、处理器120、输出接口210、存储装置220和通信接口230。
传感器部110可从对象测量生物信号，处理器120可通过使用通过传感器部110测量的生物信号来估计生物信息。
输出接口210可输出通过传感器部110测量的生物信号信息以及处理器120的各种处理结果，并且可向用户提供输出信息。输出接口210可使用安装在用于估计生物信息的设备200中的显示模块(例如，显示器)、扬声器、触觉装置(例如，振动器)等通过使用各种视觉和非视觉方法中的一种或多种来提供信息。
例如，一旦用户的血压被估计，输出接口210就可基于估计的血压值落在正常范围之内还是在正常范围之外来通过使用各种视觉方法(诸如，通过改变颜色、线条粗细、字体等)来输出估计的血压。可选地，输出接口210可通过例如使用声学方法(诸如，使用语音)输出估计的血压，或者可通过根据异常血压水平提供不同的振动和/或触感等使用非视觉方法来输出估计的血压。此外，在将测量的血压与先前的测量历史进行比较时，如果确定测量的血压异常，则输出接口210可警告用户，或者可提供关于用户的行为的指导信息(诸如，用户应注意的食物信息、用于对医院预约进行预约的信息等)。
存储装置220可存储估计生物信息所需的各种参考信息、获得的生物信号、检测的特性点、提取的特征、生物信息估计结果等。在这种情况下，估计生物信息所需的各种参考信息可包括用户信息(诸如，用户的年龄、性别、职业、当前的健康状况等)、关于生物信息估计模型的信息等，但参考信息不限于此。在这种情况下，存储装置220可包括以下项中的至少一种存储介质：闪存型存储器、硬盘型存储器、多媒体卡微型存储器、卡型存储器(例如，安全数字(sd)存储器、极限数字(xd)存储器等)、随机存取存储器(ram)、静态随机存取存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁存储器、磁盘、光盘等，但不限于此。
在从处理器120接收到包括外部装置250的连接信息的控制信号时，通信接口230可使用通信技术访问通信网络，来连接到外部装置250。在与外部装置250连接时，通信接口230可从外部装置250接收与估计生物信息相关的各种信息，并且可将通过传感器部110测量的生物信号、通过处理器120估计的生物信息等发送到外部装置250。在这种情况下，外部装置250的示例可包括：用于估计生物信息的其他设备、用于测量袖带血压等的袖带压力计、智能电话、平板pc、台式计算机、膝上型计算机等，但是外部装置250不限于此。
在这种情况下，通信技术的示例可包括：蓝牙通信、低功耗蓝牙(ble)通信、近场通信(nfc)、无线局域网(wlan)通信、zigbee通信、红外数据协会(irda)通信、无线保真(wi-fi)直连(wfd)通信、超宽带(uwb)通信、ant 通信、wifi通信和移动通信。然而，这仅是示例性的并且不意在限制。
图3是示出包括在根据示例实施例的用于估计生物信息的设备中的处理器的框图。图4a至图4e是解释从生物信号提取特性点的示例的示图。例如，图3中示出的处理器300可被包括在根据图1的示例实施例的设备100和根据图2的示例实施例的设备200中的任何一个中。
参照图3，处理器300包括特性点获得器310、特征提取器320和生物信息估计器330。
特性点获得器310可通过使用从对象获得的生物信号来提取特性点。例如，特性点获得器310可通过对生物信号执行二阶微分来获得二阶微分信号，并且可通过分析获得的二阶微分信号的波形来检测构成生物信号的波形的脉搏波形分量中的每个，并基于检测的脉搏波形分量获得特性点。
图4a是示出由五个组成脉冲41、42、43、44和45的叠加构成的脉搏波信号40的波形的示图。特性点获得器310可提取在与组成脉冲41、42、43、44和45中的每个相关联的点处的信息(例如，时间信息和/或幅度信息等)作为特性点，并且可基于提取的特性点来提取与血压具有高相关性的特征。通常，直到第三组成脉冲的脉冲主要用于估计血压。在一些情况下，取决于个体，在第三脉冲后的脉冲不会被观察到，并且由于噪声难以被发现或者与血压的估计具有低相关性。
图4b至图4d是示出通过使用生物信号的二阶微分信号来检测与组成脉冲相关联的点作为特性点的示例的示图。
参照图4b，在获得ppg信号(图4b的上边的视图)时，特性点获得器310可通过执行获得的ppg信号的二阶微分来获得二阶微分信号(图4b的下边的视图)。此外，特性点获得器310可在获得的二阶微分信号的收缩期中检测第一局部最小点，并且可获得检测到的第一局部最小点mp作为与第一脉搏波形分量相关联的特性点。在这种情况下，特性点获得器310可确定在收缩期中是否正常存在二阶微分信号的局部最小点。例如，特性点获得器310可确定在通过将预定比率(例如，1/5)与整个ppg信号(图4b的上边的视图)的一个周期间隔相乘而获得的间隔中是否存在局部最小点，但不限于此。
如上所述，在从二阶微分信号检测到第一局部最小点作为与第一脉搏波形分量相关联的特性点时，特征提取器320可提取ppg信号的与检测到的局部最小点的时间t1对应的幅度p1作为与第一脉搏波形分量相关联的特征。
然而，在从人体的主要由毛细血管而不是动脉组成的接触表面测量生物信号的情况下，高频分量消失并且仅低频分量保留，从而产生平滑的生物信号的波形。在这种情况下，关于主要在收缩期中具有高频波形分量的第一脉博波形分量的信息(即，传播波)通常被丢失，从而可能难以稳定地提取第一脉博波形分量。因此，如果出于各种原因(诸如，由于噪声、人体的非理想接触状态、受试者的异常血管结构等)而检测到各种非理想的波形形状，则特性点获得器310可通过在二阶微分信号的预定时段中检测拐点或过零点获得与第一脉搏波形分量相关联的特性点，这将在以下参照图4c和图4d进行描述。在一些实施例中，特性点获得器310可获得过零点、过零点与预定时段的起点之间的内部分割点(internallydividingpoint)、以及过零点与预定时段的终点之间的内部分割点中的至少一个作为特性点，并且特征提取器320可提取生物信号的与所述特性点的时间对应的幅度作为特征。
图4c是示出由于各种因素而导致ppg信号的波形(图4c的上边的视图)具有与图4b相比更平滑的形状的示例的示图。如图4c中所示，在ppg信号中，在二阶微分信号(图4c的下边的视图)的收缩期中可能没有清楚地出现与第一脉搏波形分量相关联的局部最小点。在二阶微分信号的收缩期中不存在局部最小点的情况下，特性点获得器310可通过在二阶微分信号的预定时段中检测拐点ip来获得特性点。在这种情况下，拐点ip是在收缩期期间二阶微分信号的波形从“向下”凹改变为“向上”凸的点；预定时段可以是第一局部最大点的时间ta与第一局部最小点的时间tb之间的时间间隔。通过考虑设备性能等，预定时段的随机起点(例如，tstart＝ta (2/5)×(tb-ta))和终点(例如，tend＝tb)之间的间隔可被设置为用于更快速的检测拐点ip的检测间隔。
例如，特性点获得器310可通过对生物信号执行四阶微分来获得四阶微分信号，并且如果满足：四阶微分信号的第一时间t的幅度大于0，并且在第一时间t之后的第二时间t 1的幅度小于0，则特性点获得器310可检测到第一时间t。在检测到满足条件的第一时间t时，特性点获得器310可从二阶微分信号检测与第一时间t对应的点作为拐点ip。
一旦特性点获得器310检测到拐点ip，特征提取器320就可从ppg信号提取与拐点ip的时间t1对应的幅度p1作为特征。
在另一示例中，参照图4d，在从人体的主要由毛细血管而不是动脉组成的接触表面测量ppg信号的情况下，如从图4d的上边的视图可看出的那样，仅低频分量保留在ppg信号的波形中，使得波形在与第一脉搏波形分量相关联的点pb处可具有更平滑的形状。在这种情况下，在二阶微分信号(图4d的下边的视图)中，在与第一脉搏波形分量相关联的点处可能未检测到拐点。
也就是说，在ppg信号的波形在与第一脉搏波形分量相关联的点pb处具有非常平滑的形状的情况下，与局部最小点或拐点对应的位置可汇聚在过零点zp。在这种情况下，特性点获得器310可从二阶微分信号(图4d的下边的视图)的预定时段检测过零点zp，并且可基于过零点zp获得特性点。在这种情况下，如上所述，预定时段可表示第一局部最大点的时间ta与第一局部最小点的时间tb之间的时间间隔。
例如，特性点获得器310可通过检测在预定时段中二阶微分信号的幅度为0的点，或者通过获得生物信号的一阶微分信号并且检测预定时段中的一阶微分信号的幅度最大的点，来检测过零点。
一旦过零点zp被获得为特性点，特征提取器320就可获得ppg信号的与过零点zp的时间t1对应的幅度p1作为特征。
此外，即使当在二阶微分信号的从ta到tb的预定时段中未出现局部最小点或拐点时，如果第一局部最小点(或与图4d的tb对应的点)被获得为与第一脉搏波形相关联的特性点，则也可能从ppg信号错误地提取幅度值pa，从而降低了估计生物信息的准确性。
因此，如果不存在拐点，则特性点获得器310可首先确定是否需要从ppg信号的二阶微分信号的波形检测局部最小点或过零点。如果预定标准被满足，则特性点获得器310可确定存在过零点。
例如，参照图4e，可基于通过从第一局部最小点的时间tb减去第一局部最大点的时间ta而获得的第一值l1和/或通过从第二局部最大点的时间tc减去第一局部最小点的时间tb而获得的第二值l2，来预先设定预定标准。例如，如果第一值l1大于第一阈值(第一标准)，或者如果第一值l1比第二值l2的预定比率大(例如，如果第一值l1大于通过将第二值l2与第二阈值相乘而获得的值)(第二标准)，则特性点获得器310可确定存在过零点。然而，标准不限于此，并且如果标准中的任何一个被满足或者两个标准都被满足，则特性点获得器310可确定存在过零点。
在一个实施例中，在从传感器部110接收到生物信号时，特性点获得器310可获得生物信号的二阶微分信号，并且可首先在二阶微分信号的预定时段中检测拐点。如果不存在拐点，则特性点获得器310可检测过零点。在这种情况下，如果确定不存在过零点，则特性点获得器310可获得局部最小点作为特性点。在另一示例中，特性点获得器310可首先在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，并且如果不存在局部最小点，则特性点获得器310可检测拐点，然后如果不存在拐点，则特性点获得器310可检测过零点。可基于各种条件(诸如，用于估计生物信息的设备的计算性能、生物信号测量部分、用户的健康状况、测量的温度和湿度等)，来预先确定特性点的检测顺序。
此外，除了与第一组成脉冲(例如，传播波)相关联的特性点之外，特性点获得器310还可通过使用如上所述的各种方法，获得与第二和第三组成脉冲(即，反射波)相关联的脉博波形分量和/或作为特性点的其他各种点。特征提取器320可通过基于特性点的时间之一或组合和/或生物信号的与特性点的时间之一或组合对应的一个或多个幅度，来获得特征。
一旦特征提取器320提取了特征，生物信息估计器330就可通过使用提取的特征来估计生物信息。生物信息估计器330可通过应用预定的生物信息估计模型，基于提取的特征来估计生物信息。
图5是示出根据本公开的实施例的估计生物信息的方法的流程图。
图5的方法是估计生物信息的方法的示例，估计生物信息的方法的示例由根据图1的实施例的用于估计生物信息的设备100和根据图2的实施例的用于估计生物信息的设备200执行，并且将在以下简要描述以避免冗余。
在接收到估计生物信息的请求时，在510中，用于估计生物信息的设备100和200可从用户的对象测量生物信号。
用于估计生物信息的设备100和200可提供用于与用户的各种交互的接口，并且可通过提供的接口从用户接收估计生物信息的请求。可选地，用于估计生物信息的设备100和200可从外部装置接收估计生物信息的请求。在这种情况下，外部装置的估计生物信息的请求可包括提供生物信息估计结果的请求。在外部装置包括生物信息估计算法的情况下，估计生物信息的请求还可包括提供关于特性点或特征的信息的请求。外部装置可以是用户可携带的智能电话、平板pc等。
然后，在520中，用于估计生物信息的设备100和200可通过对测量的生物信号执行二阶微分来获得二阶微分信号。
随后，在530中，用于估计生物信息的设备100和200可在二阶微分信号的预定时段中检测拐点。在这种情况下，预定时段可以是在二阶微分信号的时间轴上第一局部最大点的时间与第一局部最小点的时间之间的时间间隔；拐点可以是在预定时段中随着时间的流逝二阶微分信号的波形从“向下”凹改变为“向上”凸的点。
然后，当在530中检测到拐点时，在540中，用于估计生物信息的设备100和200可基于检测到的拐点来提取特征。例如，用于估计生物信息的设备100和200可提取生物信号的与二阶微分信号中的拐点的时间对应的幅度作为特征。如上所述，如果生物信号的四阶微分信号的预定时段中的特定时间的幅度大于0，并且随后的时间的幅度小于0，则用于估计生物信息的设备100和200可将与特定时间对应的点检测为二阶微分信号中的拐点。
相反，如果在530中没有检测到拐点，则用于估计生物信息的设备100和200可在550中确定是否存在过零点。例如，如果基于二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间差和第一局部最小点与第二局部最大点之间的时间差中的至少一个，预定标准被满足，则用于估计生物信息的设备100和200可确定存在过零点。
随后，在确定存在过零点时，在560中，用于估计生物信息的设备100和200可基于过零点来提取特征。例如，用于估计生物信息的设备100和200可在二阶微分信号的预定时段中检测幅度为0的特定时间，并且可从生物信号提取与检测的特定时间对应的幅度作为特征。
相反，如果在550中没有检测到过零点，则用于估计生物信息的设备100和200可在570中基于二阶微分信号的预定时段中的局部最小点来提取特征。例如，用于估计生物信息的设备100和200可在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，并且可从生物信号提取与局部最小点的时间对应的幅度作为特征。
接下来，在580中，用于估计生物信息的设备100和200可基于在540、560或570中提取的特征来估计生物信息。在这种情况下，生物信息估计模型可被预先生成。生物信息估计模型可以是一个或多个线性函数和/或一个或多个非线性函数。除了提取的特征之外，用于估计生物信息的设备100和200可提取附加特征，并且可通过将生物信息估计模型应用于提取的特征来估计生物信息。此外，在估计到生物信息时，用于估计生物信息的设备100和200可向用户提供生物信息估计结果。在这种情况下，用于估计生物信息的设备100和200可通过各种视觉和/或非视觉方法向用户提供估计的生物信息。此外，用于估计生物信息的设备100和200可基于估计的生物信息来确定用户的健康状况，并且可基于该确定来警告用户或者可向用户提供响应动作。
图6是示出根据本公开的另一实施例的估计生物信息的方法的流程图。
图6的方法是估计生物信息的方法的示例，估计生物信息的方法的示例由根据图1的实施例的用于估计生物信息的设备100和根据图2的实施例的用于估计生物信息的设备200执行，并且将在以下简要描述以避免冗余。
在接收到估计生物信息的请求时，在610中，用于估计生物信息的设备100和200可从用户的对象测量生物信号。
然后，在620中，用于估计生物信息的设备100和200可通过对测量的生物信号执行二阶微分来获得二阶微分信号。
随后，在630中，用于估计生物信息的设备100和200可在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点。在这种情况下，预定时段可以是收缩期。例如，用于估计生物信息的设备100和200可确定在通过将预定比率(例如，1/5)与整个ppg信号的一个周期间隔相乘获得的间隔中是否存在局部最小点，但不限于此。
接下来，当在630中检测到局部最小点时，在640中，用于估计生物信息的设备100和200可提取生物信号的与检测到的局部最小点的时间对应的幅度作为特征。
相反，如果在630中没有检测到局部最小点，则在650中，用于估计生物信息的设备100和200可在二阶微分信号的预定时段中检测拐点。例如，用于估计生物信息的设备100和200可检测在二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔期间二阶微分信号的波形从“向下”凹改变为“向上”凸的点。为此，用于估计生物信息的设备100和200可获得生物信号的四阶微分信号，并且如果四阶微分信号的特定时间的幅度大于0，并且随后的时间的幅度小于0，则用于估计生物信息的设备100和200可检测到特定时间。在检测到特定时间时，用于估计生物信息的设备100和200可从二阶微分信号检测与检测到的特定时间对应的点作为拐点。
然后，在660中，用于估计生物信息的设备100和200可基于检测到的拐点来提取特征。例如，用于估计生物信息的设备100和200可提取生物信号的与二阶微分信号中的拐点的时间对应的幅度作为特征。
如果在650中没有检测到拐点，则用于估计生物信息的设备100和200可在670中检测过零点，并且可基于检测的过零点来提取特征。例如，如果基于二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间差和第一局部最小点与第二局部最大点之间的时间差中的至少一个预定标准被满足，则用于估计生物信息的设备100和200可确定存在过零点。此外，当在二阶微分信号的预定时段中检测到幅度为0的特定点时，用于估计生物信息的设备100和200可从生物信号提取与检测到的特定点的时间对应的幅度作为特征。
随后，在680中，用于估计生物信息的设备100和200可基于在640、660或670中提取的特征来估计生物信息。除了提取的特征之外，用于估计生物信息的设备100和200可提取附加特征，并且可通过将生物信息估计模型应用于提取的特征来估计生物信息。此外，用于估计生物信息的设备100和200可向用户提供生物信息估计结果。
图7是示出根据本公开的实施例的可穿戴装置的示图。以上用于估计生物信息的设备100和200的实施例可被安装在如图7中所示的佩戴在手腕上的智能手表或智能带型可穿戴装置中，但不限于此。
参照图7，可穿戴装置700包括主体710和带730。
主体710可形成为具有各种形状，并且可包括安装在主体710的内部或外部以执行上述估计生物信息的功能以及各种其他功能的模块。电池可被嵌入在主体710和/或带730中，以向可穿戴装置700的各种模块供电。
带730可连接到主体710。带730可以是柔性的以围绕用户的手腕弯曲。带730可以以使得带730与主体710可分离的形式，或者可被形成为不可与主体710分离的带。空气可被注入到带730中，或者气囊可包括在带730中，使得带730可具有根据施加到手腕的压力的变化的弹性，手腕的压力的变化可被发送到主体710。
主体710可包括用于测量生物信号的传感器720。传感器720可被安装在主体710的与用户的手腕的上部接触的后表面上，并且可包括用于将光发射到手腕的皮肤上的光源以及用于检测从对象散射或反射的光的检测器。传感器720还可包括用于测量由对象施加的接触压力的接触压力传感器。
处理器可被安装在主体710中。处理器可电连接到安装在可穿戴装置700中的各种模块，以控制各种模块的操作。此外，处理器可通过使用通过传感器720测量的生物信号来估计生物信息。
例如，可穿戴装置700可佩戴在手腕上并从手腕的上部上的毛细管部分测量生物信号，从而获取主要具有低频分量的生物信号。因此，如上所述，处理器可首先检测拐点，如果不存在拐点，则处理器可检测过零点。然而，处理器不限于此，并且可基于各种设置来检测局部最小点、拐点和过零点之一，并且可提取与第一脉搏波形分量相关联并且估计生物信息所需的特征。
在处理器包括接触压力传感器的情况下，处理器可基于手腕与传感器720之间的接触压力来监测对象的接触状态，并且可通过显示器向用户提供关于接触位置和/或接触状态的引导信息。
此外，主体710可包括存储处理器的处理结果和各种信息的存储装置。在这种情况下，各种信息可包括与估计生物信息相关的参考信息以及与可穿戴装置700的功能相关联的信息。
此外，主体710还可包括接收用户的控制命令并将接收的控制命令发送到处理器的操纵器740。操纵器740可包括用于输入用于开启/关闭可穿戴装置700的命令的电源按钮。
显示器(未示出)可被安装在主体710的前表面上，并且可包括用于接收触摸输入的触摸面板。显示器可从用户接收触摸输入，可将接收到的触摸输入发送到处理器，并且可显示处理器的处理结果。例如，显示器可显示生物信息估计值和相关信息(例如，警告和/或警报信息)。
此外，通信接口可被设置以用于与外部装置(诸如，用户的移动终端)通信，并且可被安装在主体710中。通信接口可将生物信息的估计结果发送到外部装置(例如，用户的智能电话)，以将结果显示给用户。然而，通信接口不限于此，通信接口可发送和接收各种类型的必要信息。
图8是示出根据本公开的实施例的智能装置的示图。在这种情况下，智能装置可以是智能电话、平板pc等，并且可包括上述用于估计生物信息的设备100和200。
参照图8，智能装置800包括主体810和安装在主体810的一个表面上的传感器830。在这种情况下，传感器830可包括包含一个或多个光源831和检测器832的脉搏波传感器。如图8中所示，传感器830可被安装在主体810的后表面上，但不限于此。例如，传感器830可被构造为与安装在主体810的前表面上的指纹传感器或触摸面板组合。
此外，显示器可被安装在主体810的前表面上。显示器可视觉地显示生物信息估计结果等。显示器可包括触摸面板，并可接收通过触摸面板输入的各种信息并将接收到的信息发送到处理器。
此外，图像传感器820可被安装在主体810中。当用户的手指靠近传感器830以测量脉搏波信号时，图像传感器820可捕获手指的图像并可将捕获的图像发送到处理器。在这种情况下，基于手指的图像，处理器可识别手指相对于传感器830的实际位置的相对位置，并可通过显示器向用户提供手指的相对位置，以便以提高的准确性引导脉搏波信号的测量。
如上所述，处理器可基于通过传感器830测量的生物信号来估计生物信息。在这种情况下，如上所述，处理器可对生物信号执行二阶微分，并且可通过在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点、拐点和/或过零点来获得估计生物信息所需的特征。可基于各种条件来预先确定特性点的检测顺序，并且公开不限于任何特定顺序。在这种情况下，当通过使用安装在智能装置800的后表面上的传感器830从用户的手指测量生物信号时，处理器可首先检测局部最小点，然后可检测拐点和过零点，但不限于此。
本发明能够被实现为写在计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质可以是以计算机可读方式存储数据的任何类型的记录装置。
计算机可读记录介质的示例包括rom、ram、cd-rom、磁盘、软盘、光学数据存储装置和载波(例如，通过互联网的数据传输)。计算机可读记录介质可分布在联网的多个计算机系统上，使得计算机可读代码被写入其中，并以分散的方式从那里被执行。本领域普通技术人员可容易地推导出实现本发明所需的功能程序、代码和代码段。
在此已经针对优选实施例描述了本发明。然而，对本领域技术人员将清楚的是，在不改变本公开的技术理念和必要特征的情况下，可进行各种改变和修改。因此，清楚的是，上述实施例在所有方面都是说明性的且不意在限制本公开。
1.一种用于估计生物信息的设备，所述设备包括：
传感器部，被配置为从对象获得生物信号；和
处理器，被配置为：获得生物信号的二阶微分信号，检测二阶微分信号的预定时段中的拐点和二阶微分信号的预定时段中的过零点中的至少一个，基于检测的拐点和过零点中的至少一个来提取特征，并基于提取的特征来估计生物信息。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，传感器部包括脉搏波传感器，脉搏波传感器包括用于将光发射到对象上的光源以及用于检测从对象反射或散射的光的检测器。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，预定时段包括二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，拐点是在二阶微分信号的时间轴上二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器获得生物信号的四阶微分信号，响应于在四阶微分信号的预定时段中的第一点处的幅度大于0，并且响应于在第一点之后的第二点处的幅度小于0，处理器检测二阶微分信号的与第一点对应的点作为拐点。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，响应于不存在拐点，处理器确定是否存在过零点。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，处理器基于预定标准确定是否存在过零点，
其中，预定标准包括第一标准、第二标准和第三标准中的任何一个，第一标准关于：“通过从二阶微分信号的第一局部最小点的时间减去第一局部最大点的时间而获得的第一值”是否大于第一阈值；第二标准关于：第一值是否大于通过将“通过从二阶微分信号的第二局部最大点的时间减去第一局部最小点的时间而获得的第二值”与第二阈值相乘获得的值；第三标准通过组合第一标准和第二标准被获得。
8.根据权利要求6所述的设备，其中，在确定存在过零点时，处理器获得生物信号的一阶微分信号，并且检测一阶微分信号的幅度最大的时间点作为过零点。
9.根据权利要求6所述的设备，其中，在确定不存在过零点时，处理器在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，并基于检测的局部最小点提取特征。
10.根据权利要求1所述的设备，其中，在获得二阶微分信号时，处理器在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，响应于不存在局部最小点，处理器检测拐点。
11.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器提取生物信号的与拐点的时间对应的幅度作为特征。
12.根据权利要求1所述的设备，其中，处理器提取生物信号的与以下项中的至少一个的时间对应的幅度作为特征：过零点、过零点与预定时段的起点之间的内部分割点、以及过零点与预定时段的终点之间的内部分割点。
13.根据权利要求1所述的设备，其中，生物信息包括血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、压力指数和疲劳程度中的至少一个。
14.一种存储程序的计算机可读存储介质，当所述程序被处理器执行时，使处理器执行估计生物信息的方法，所述方法包括：
从对象获得生物信号；
获得生物信号的二阶微分信号；
检测二阶微分信号的预定时段中的拐点和二阶微分信号的预定时段中的过零点中的至少一个；
基于检测的拐点和过零点中的至少一个来提取特征；和
基于提取的特征来估计生物信息。
15.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，预定时段包括二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
16.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，拐点是在二阶微分信号的时间轴上二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点。
17.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，检测拐点的步骤包括：获得生物信号的四阶微分信号，响应于在四阶微分信号的预定时段中的第一点处的幅度大于0，并且响应于在第一点之后的第二点处的幅度小于0，检测二阶微分信号的与第一点对应的点作为拐点。
18.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，检测过零点的步骤包括：响应于不存在拐点，确定是否存在过零点。
19.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，其中，检测过零点的步骤包括：基于预定标准确定是否存在过零点，
其中，预定标准包括第一标准、第二标准和第三标准中的任何一个，第一标准关于：“通过从二阶微分信号的第一局部最小点的时间减去第一局部最大点的时间而获得的第一值”是否大于第一阈值；第二标准关于：第一值是否大于通过将“通过从二阶微分信号的第二局部最大点的时间减去第一局部最小点的时间而获得的第二值”与第二阈值相乘获得的值；第三标准通过组合第一标准和第二标准被获得。
20.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，其中，检测过零点的步骤包括：在确定存在过零点时，获得生物信号的一阶微分信号，并且检测一阶微分信号的幅度最大的时间点作为过零点。
21.根据权利要求18所述的计算机可读存储介质，所述方法还包括：在确定不存在过零点时，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，
其中，提取特征的步骤包括：基于检测的局部最小点提取特征。
22.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，所述方法还包括：在获得二阶微分信号时，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点，
其中，检测拐点的步骤包括：响应于不存在局部最小点，检测拐点。
23.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，提取特征的步骤包括：提取生物信号的与拐点的时间对应的幅度作为特征。
24.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，提取特征的步骤包括：提取生物信号的与以下项中的至少一个的时间对应的幅度作为特征：过零点、过零点与预定时段的起点之间的内部分割点、以及过零点与预定时段的终点之间的内部分割点。
25.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，生物信息包括血压、血管年龄、动脉僵硬度、主动脉压波形、压力指数和疲劳程度中的至少一个。
26.一种用于估计生物信息的设备，所述设备包括：
传感器部，被配置为从对象获得生物信号；和
处理器，被配置为：获得生物信号的二阶微分信号，在二阶微分信号的预定时段中检测局部最小点、拐点和过零点之一，基于检测的点提取与生物信号的第一波形分量相关联的特征，并基于提取的特征来估计生物信息。
27.根据权利要求26所述的设备，其中，处理器还被配置为将在所述预定时段中二阶微分信号的波形从向下凹改变为向上凸的点检测为拐点。
28.根据权利要求26所述的设备，其中，响应于在所述预定时段中不存在拐点，处理器检测局部最小点或过零点，所述预定时段为二阶微分信号的第一局部最大点与第一局部最小点之间的时间间隔。
29.根据权利要求28所述的设备，其中，响应于不存在拐点，处理器基于第一局部最小点的时间和第二局部最大点的时间确定检测局部最小点还是过零点。
技术总结