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KR102351534B1 - 균형 능력 평가 장치 및 방법 - Google Patents

균형 능력 평가 장치 및 방법 Download PDF

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Publication number
KR102351534B1
KR102351534B1 KR1020200095431A KR20200095431A KR102351534B1 KR 102351534 B1 KR102351534 B1 KR 102351534B1 KR 1020200095431 A KR1020200095431 A KR 1020200095431A KR 20200095431 A KR20200095431 A KR 20200095431A KR 102351534 B1 KR102351534 B1 KR 102351534B1
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KR
South Korea
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Prior art date
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KR1020200095431A
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한성민
윤인찬
이송주
박희수
성주환
황소리
Original Assignee
한국과학기술연구원
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 장치는, 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 지시하는 지시 유닛; 각각의 태스크 수행 시 상기 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정할 수 있는 센서 유닛; 및 각각의 태스크 수행 시 측정된 상기 관성에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는 평가 유닛을 포함하고, 상기 센서 유닛은, 상기 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센서부; 상기 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센서부; 상기 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센서부; 및 상기 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센서부를 포함한다.

Description

균형 능력 평가 장치 및 방법{Apparatus and method for estimating balace abilities}
본 발명은 균형 능력 평가 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 상체 및 하체에 착용된 관성 센서가 출력하는 신호로부터 BBS 점수를 산출하는 기계학습 기반 BBS 평가 장치 및 방법에 관한 것이다.
[국가지원 연구개발에 대한 설명]
본 연구는 한국과학기술연구원의 주관 하에 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업 (No. CAP-18-01-KIST)의 지원에 의하여 이루어진 것이다.
전 세계적으로 고령화가 진행됨에 따라, 뇌졸중 등의 만성질환이 사회문제로 대두되고 있고, 최근 국내 뇌졸중 환자가 지속적으로 증가됨에 따라 발병 후 운동 기능 재활과 관련하여 사회적으로 이슈가 되고 있다. 특히, 뇌졸중 환자를 대상으로 운동 기능 향상이 가능한 다양한 재활 프로그램 및 운동 기능 평가 방법에 대한 수요가 꾸준히 발생하고 있다.
이에 따라, 4차 산업혁명의 영향으로 다양한 생체 정보(생체 신호, 뇌 영상 등)를 기반으로 현재 환자의 상태를 인공지능 기법을 통해 분석하여 운동 기능을 평가하는 기술들이 개발되고 있다.
BBS(Berg Balance Scale)는 1989년 Berg가 노인들의 독립보행능력을 측정하기 위해 만든 평가 방법이며 노인들의 동적, 정적 균형과 낙상 위험 평가를 위해 고안되었으며, 지금은 뇌졸중, 외상성 뇌손상 및 중추신경계 손상으로 인한 환자의 균형 능력을 평가하는데 많이 사용되고 있다.
그러나, 아직까지 BBS를 이용한 균형 능력 평가는 물리치료사의 주관적인 판단에 의존하는 경우가 많았다.
삭제
1. 공개특허공보 제10-2015-0078746호(2015.07.08.) 2. 등록특허공보 제10-1754576호(2017.07.06.)
본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 물리치료사의 주관적인 판단을 배제하고 객관적이고 자동화된 BBS 추정 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 장치는, 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 지시하는 지시 유닛; 각각의 태스크 수행 시 상기 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정할 수 있는 센서 유닛; 및 각각의 태스크 수행 시 측정된 상기 관성에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는 평가 유닛을 포함하고, 상기 센서 유닛은, 상기 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센서부; 상기 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센서부; 상기 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센서부; 및 상기 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센서부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지시 유닛은 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고, 평가 유닛은 각각의 태스크에 대해 5단계 점수를 결정하고, 결정된 각각의 5단계 점수를 합하여 BBS 점수를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 유닛은, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도 및 상체 회전각을 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 유닛은, 상기 제3 데이터 및 상기 제4 데이터에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 유닛은, 산출된 상기 무릎 관절 각도에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제1 내지 제4 센서부는 각각 서로 수직하는 3 방향 중 적어도 2 이상의 방향의 가속도를 측정하는 가속도 센서를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제1 내지 제4 센서부는 각각 서로 수직하는 3 방향을 중심으로 하는 각속도를 측정하는 자이로 센서를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 유닛은 BBS의 14가지 태스크 중에서 상기 피검사자의 정보에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력과 관련성이 상대적으로 높은 태스크를 선택하고, 상기 지시 유닛은 상기 피검사자에게 선택된 상기 태스크를 지시하고, 선택된 상기 태스크에 대해 상기 피검사자의 균형 능력을 평가한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지시 유닛은 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고, 상기 평가 유닛은 각각의 태스크에 대해 점수를 결정하고, 결정된 각각의 점수에 대해 서로 다른 가중치를 적용하여 BBS 점수를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 유닛은 상기 태스크 및 상기 제1 내지 제4 데이터로 기계-학습된 모델을 이용하여 상기 균형 능력을 평가한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 방법은, 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 지시하는 지시 단계; 각각의 태스크 수행 시 상기 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정하는 센싱 단계; 및 각각의 태스크 수행 시 측정된 상기 관성에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는 평가 단계;를 포함하고, 상기 센싱 단계는, 상기 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센싱 단계; 상기 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센싱 단계; 상기 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센싱 단계; 및 상기 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센싱 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지시 단계는 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고, 평가 단계는 각각의 태스크에 대해 5단계 점수를 결정하고, 결정된 각각의 5단계 점수를 합하여 BBS 점수를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 단계는, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도 및 상체 회전각을 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 단계는, 상기 제3 데이터 및 상기 제4 데이터에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 단계는, 산출된 상기 무릎 관절 각도에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제1 내지 제4 센싱 단계는 가속도 센서가 각각 서로 수직하는 3 방향 중 적어도 2 이상의 방향의 가속도를 측정한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제1 내지 제4 센싱 단계는 자이로 센서가 각각 서로 수직하는 3 방향을 중심으로 하는 각속도를 측정한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, BBS의 14가지 태스크 중에서 상기 피검사자의 정보에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력과 관련성이 상대적으로 높은 태스크를 선택하는 단계를 더 포함하고, 상기 지시 단계는 상기 피검사자에게 선택된 상기 태스크를 지시하고, 상기 평가 단계는 선택된 상기 태스크에 대해 상기 피검사자의 균형 능력을 평가한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 지시 단계는 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고, 상기 평가 단계는 각각의 태스크에 대해 점수를 결정하고, 결정된 각각의 점수에 대해 서로 다른 가중치를 적용하여 BBS 점수를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 평가 단계는 상기 태스크 및 상기 제1 내지 제4 데이터로 기계-학습된 모델을 이용하여 상기 균형 능력을 평가한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 최소한의 관성 센서를 이용하여 객관적이고 정확한 환자의 균형 능력을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 관성 센서를 부착하여 BBS 태스크 별 점수를 측정하여 균형 능력을 정량화 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, BBS의 14가지 항목 중 몇 가지의 태스크 결과만을 이용하여 총점을 예측할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 뇌졸중 환자의 재활 정도 정보를 바탕으로 BBS의 14가지 태스크들 중 최종 결과와 상관관계가 높은 중요 순위를 측정하여 중요한 태스크에 높은 점수를, 덜 중요한 태스크에는 낮은 점수를 부여함으로써, 환자 맞춤형 뇌졸중 평가용 BBS 점수 체계를 개발할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 장치의 블럭도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관성 센서의 착용 위치를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 단계의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 평가 단계의 흐름도이다.
도 7a는 가슴 부위의 앞뒤 방향 흔들림(AP sway)과 좌우 방향 흔들림(ML sway) 정도를 나타내는 도면이다.
도 7b는 허리 부위의 앞뒤 방향 흔들림(AP sway)과 좌우 방향 흔들림(ML sway) 정도를 나타내는 도면이다.
도 8은 실시간 무릎 관절 각도 및 대응하는 플래그 값을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 방법의 흐름도이다.
도 10a 및 도 10b는 BBS 태스크 및 태스크별 점수를 설명하는 표이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 BBS 태스크 별 평가 근거를 설명하는 표이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 따라서, 몇몇 실시예에서, 잘 알려진 공정 단계들, 잘 알려진 소자 구조 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서 제1, 제2, 제3 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이러한 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소들로부터 구별하는 목적으로 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 벗어나지 않고, 제1 구성 요소가 제2 또는 제3 구성 요소 등으로 명명될 수 있으며, 유사하게 제2 또는 제3 구성 요소도 교호적으로 명명될 수 있다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙인다.
이하, 도 1 내지 도 11을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 하지 운동 능력 평가 시스템의 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 하지 운동 능력 평가 시스템은, 지시 유닛(100), 측정 유닛(200) 및 평가 유닛(300)을 포함한다.
지시 유닛(100)은 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 영상 또는 소리로 지시한다. 보다 구체적으로, 지시 유닛(100)은 도 10a 및 도 10b에 도시된 BBS의 14가지 태스크 중 어느 하나를 피검사자에게 지시한다. BBS의 14가지 태스크는 아래와 같다.
1. 앉은 자세에서 일어나기 (Change of position : sitting to standing)
2. 잡지 않고 서 있기 (standing unsupported)
3. 의자의 등받이에 기대지 않고 바른 자세로 앉기 (sitting unsupported)
4. 선 자세에서 앉기 (Change of position : standing to sitting)
5. 의자에서 의자로 이동하기 (transfers)
6. 두 눈을 감고 잡지 않고 서 있기 (standing with eye closed)
7. 두 발을 붙이고 잡지 않고 서 있기 (standing with feet together)
8. 선 자세에서 앞으로 팔을 뻗쳐 내밀기 (reaching forward while standing)
9. 바닥에 있는 물건을 집어 올리기 (Retrieving objects from floor)
10. 왼쪽과 오른쪽으로 뒤돌아보기 (turning to look behind)
11. 제자리에서 360도 회전하기 (turning 360 degrees)
12. 일정한 높이의 발판 위에 발을 교대로 놓기 (stool stepping)
13. 한 발 앞에 다른 발을 일자로 두고 서 있기 (tandem standing)
14. 한 다리로 서 있기. (standing on one leg)
도 1, 도 2 및 도 3을 참조하면, 센서 유닛(200)은 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센서부(210), 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센서부(220), 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센서부(230), 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센서부(240)를 포함한다.
각 센서부(210, 220, 230, 240)는 대응하는 부위에서 X축, Y축 및 Z축 방향으로 발생한 가속도의 크기를 각각 측정할 수 있다. 또한, 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 대응하는 부위에서 X축, Y축 및 Z축을 중심으로 발휘되는 각 가속도의 크기를 각각 실시간으로 측정할 수 있다.
평가 유닛(300)은 지시 유닛(100)이 지시한 태스크와 각 센서부(210, 220, 230, 240)에 의해 측정된 관성에 기초하여 피검사자의 균형 능력을 평가할 수 있다. 보다 구체적으로, 평가 유닛(300)은 각 센서부(210, 220, 230, 240)에서 출력된 제1, 제2, 제3 및 제4 데이터를 수신하고, 지시 유닛(100)이 지시한 동작과 출력된 제1, 제2, 제3 및 제4 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도 및 무릎 굴신 운동 회수를 산출한다.
평가 유닛(300)은, 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도 및 무릎 굴신 운동 회수에 기초하여 피검사자의 균형 능력을 평가할 수 있다. 평가 유닛(300)의 자세한 동작은 후술한다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 유닛의 개념도이다.
도 2을 참조하면, 본 발명의 일 실시 형태에 따른 측정 유닛(200)의 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 착용형으로 피검사자의 앞쪽 가슴, 뒤쪽 허리, 무릎 위 및 무릎 아래에 고정되어, 상체 및 하체의 움직임이 측정될 수 있다. 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 대응하는 부위에서 X축, Y축 및 Z축 방향으로 발생한 가속도의 크기를 각각 실시간으로 측정할 수 있는 가속도 센서를 포함할 수 있다. 또한, 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 대응하는 부위에서 X축, Y축 및 Z축을 중심으로 발생한 각 가속도의 크기를 각각 실시간으로 측정할 수 있는 자이로 센서를 포함할 수 있다. 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 가속도 센서 및 자이로 센서가 결합된 하나의 센서로 구현될 수 있다. 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 지자기 센서를 더 포함할 수 있다. 각 센서부(210, 220, 230, 240)는 평가 유닛(300)과 유선/무선 통신할 수 있는 통신부를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 방법의 흐름도이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 단계의 흐름도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 평가 단계의 흐름도이다.
먼저, 지시 유닛(100)이 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 영상 또는 소리로 지시한다. 보다 구체적으로, 지시 유닛(100)은 도 10a 및 도 10b에 도시된 BBS의 14가지 태스크 중 어느 하나를 피검사자에게 지시한다.
다음으로, 센서 유닛(200)이 피검사자의 앞쪽 가슴, 뒤쪽 허리, 무릎 위 및 무릎 아래에 고정되어 제1 내지 제4 데이터를 출력한다(S200).
도 5을 참조하면, 관성 측정 단계(S200)은 제1 센서부(210)가 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센싱 단계(S210), 제2 센서부(220)가 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센싱 단계(S220), 제3 센서부(230)가 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센싱 단계(S230), 제4 센서부(240)가 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센싱 단계(S240)를 포함한다. 각 단계(S210, S220, S230, S240)는 서로 독립된 센서부(210, 220, 230, 240)에 의해 동시에 진행된다. 따라서, 피검사자가 하나의 동작을 수행하는 동안 피검사자의 앞쪽 가슴, 뒤쪽 허리, 무릎 위 및 무릎 아래에서 발생한 관성이 독립적으로 동시에, 그리고 실시간으로 측정될 수 있다.
다음으로, 평가 유닛(300)이 각 센서부(210, 220, 230, 240)에서 출력된 제1, 제2, 제3 및 제4 데이터를 수신하고, 지시 유닛(100)이 지시한 태스크와 출력된 제1, 제2, 제3 및 제4 데이터에 기초하여 피검사자의 균형 능력을 평가한다(S300).
도 6을 참조하면, 평가 단계(S300)는, 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도를 산출하는 단계(S310), 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 상체 회전각을 산출하는 단계(S320), 제3 데이터 및 제4 데이터에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출하는 단계(S330), 및 산출된 무릎 관절 각도에 기초하여 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출하는 단계(S340)를 포함할 수 있다.
먼저, 평가 유닛(300)이 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도를 산출한다(S310). 도 7a를 참조하면, 제1 데이터에 포함된 가속도 정보를 이용하여 가슴 부위의 앞뒤 방향 흔들림(AP sway)과 좌우 방향 흔들림(ML sway)이 산출된다. 도 7b를 참조하면, 제2 데이터에 포함된 가속도 정보를 이용하여 허리 부위의 앞뒤 방향 흔들림(AP sway)과 좌우 방향 흔들림(ML sway)이 산출된다.
또한, 평가 유닛(300)이 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 상체 회전각을 산출한다(S310). 제1 데이터에 포함된 각 가속도 정보와 제2 데이터에 포함된 각 가속도 정보를 비교하여 상체 회전각이 산출될 수 있다. 일반적으로 자이로 센서는 적분 시 오차가 누적되는 드리프트 에러를 가지고 있다. 이를 보정하기 위해서 칼만필터를 이용하여 가속도 센서의 중력 가속도 성분과 지자기 센서의 지구 자기장 성분으로 자이로 센서로 추정한 자세값의 누적 에러를 보정할 수 있다.
다음으로, 평가 유닛(300)이 제3 데이터 및 제4 데이터에 기초하여 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출한다(S330). 제3 데이터에 포함된 각 가속도 정보와 제4 데이터에 포함된 각 가속도 정보를 비교하여 무릎 관절 각도가 산출될 수 있다. 마찬가지로 칼만필터를 이용하여 자이로 센서로 추정한 자세값의 누적 에러를 보정할 수 있다.
다음으로, 평가 유닛(300)이 산출된 무릎 관절 각도의 변화에 기초하여 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출한다(S340). 도 8을 참조하면, 평가 유닛(300)은 실시간으로 무릎 관절 각도(Knee angle)를 추적하고, 무릎 관절 각도가 소정의 임계치(Threshold)를 넘어서면 무릎이 굽혀졌다고 판단하고 플래그를 1로 설정하고, 임계치를 넘어서지 않으면 무릎이 펴져 있다고 판단하고 플래그를 0으로 설정한다. 이를 카운트하여 무릎 굴신 운동 회수 및 대응하는 시간을 산출한다. 임계치(Threshold)는 아래의 수식에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112020080205045-pat00001
여기서, n은 소정의 시간 동안 샘플링되는 샘플의 수, yi는 무릎 관절 각도, τ는 임의의 상수이다. τ는 yi, yi의 평균값, yi의 표준 편차, 수행할 태스크, 피검사자의 신장 등에 따라 적절히 선택될 수 있다. 소정의 시간은 적어도 한번 무릎 굴신 운동이 일어날 수 있는 시간으로 선택될 수 있다.
평가 유닛(300)이, 지시 유닛(100)이 지시한 태스크와 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도, 무릎 굴신 운동 회수 및 시간에 기초하여 피검사자의 균형 능력을 평가한다. 평가 유닛(300)은 각 태스크 당 5단계의 점수(0, 1, 2, 3 및 4)를 부여한다. 평가 유닛(300)은 다른 피검사자가 동일한 태스크를 수행한 경우의 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도, 무릎 굴신 운동 회수 및 시간과 비교하여 점수를 부여할 수 있다. 평가 유닛(300)은 제1 피검사자의 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도, 무릎 굴신 운동 회수 및 시간을 동일한 태스크에 대해 의료진에 의해 0, 1, 2, 3 및 4 점수를 각각 부여받은 다른 제2 내지 제 6 피검사자들의 상체 흔들림 정도, 상체 회전각, 무릎 관절 각도, 무릎 굴신 운동 회수 및 시간과 비교하여 가장 유사한 경우의 점수를 부여할 수 있다.
평가 유닛(300)은 제1 피검사자의 제1 내지 제4 데이터를 점수가 부여된 동일한 태스크의 제2 피검사자의 제1 내지 제4 데이터와 비교하여 해당 태스크의 점수를 평가할 수 있다. 예를 들어, 제2 피검사자는 뇌졸중을 앓지 않는 정상인일 수 있다.
평가 유닛(300)은 다수의 뇌졸중 환자 및 정산인에 의해 측정된 제1 내지 제4 데이터, 각 태스크에 대해 부여된 점수에 의해 기계-학습된 모델을 포함할 수 있다. 평가 유닛은 기계-학습된 모델을 이용하여, 균형 능력을 평가할 수 있다.
평가 유닛(300)은 제1 피검사자에 대한 측정 데이터를 뇌졸중 환자에 대한 측정 데이터와 비교하여 유사 정도를 평가할 수 있다. 또는 평가 유닛(300)은 제1 피검사자에 대한 측정 데이터를 정상 환자에 대한 측정 데이터와 비교하여 유사 정도를 평가할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 균형 능력 평가 방법의 흐름도이다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 BBS 태스크 별 평가 근거를 설명하는 표이다.
도 9를 참조하면, 먼저, 평가 유닛(300)이 BBS 태스크 중 피검사자에게 수행할 n개의 태스크를 선택한다(S1100). 예를 들어, 14개의 BBS 태스크가 모두 선택될 수 있다. 또는 14개의 BBS 태스크 중에 피검사자의 뇌 질환 종류 및 위중 정도와 관련성이 높은 태스크만 선별적으로 선택될 수 있다. 평가 유닛(300)은 다수의 뇌졸중 환자 및 정산인에 의해 측정된 제1 내지 제4 데이터, 각 태스크에 대해 부여된 점수에 의해 기계-학습된 모델을 포함할 수 있다. 평가 유닛은 기계-학습된 모델을 이용하여, 뇌 질환 종류 및 위중 정도와 관련성이 높은 태스크를 선별적으로 선택할 수 있다.
다음으로, 지시 유닛(100)이 피검사자에게 첫번째 태스크를 지시한다(S1300).
측정 유닛(200)이 피검사자가 첫번째 태스크를 수행하는 동안 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정한다(S1400).
다음으로, 평가 유닛(300)이 첫번째 태스크 수행 시 측정된 관성에 기초하여 첫번째 태스크에 대한 점수 Si를 결정한다(S1500).
나머지 태스크에 대해 단계(s1300 내지 S1500)를 반복한다(S1600, S700)
선택한 태스크 모두에 대한 점수 Si가 결정되었으면(S1600), 아래의 수식과같이 각 태스크에 대한 점수 Si에 가중치 Ai를 적용한 후 합산하여 BBS 점수를 출력한다(S1800).
Figure 112020080205045-pat00002
각 태스크에 대한 가중치 Ai는 모두 1일 수 있다. 또는 가중치 Ai는, 뇌 질환 종류 및 위중 정도와 관련성이 높은 태스크에 대해 상대적으로 높을 수 있다. 평가 유닛(300)은 다수의 뇌졸중 환자 및 정산인에 의해 측정된 제1 내지 제4 데이터, 각 태스크에 대해 부여된 점수에 의해 기계-학습된 모델을 포함할 수 있다. 평가 유닛은 기계-학습된 모델을 이용하여, 뇌 질환 종류 및 위중 정도와 관련성이 높은 태스크에 대해 상대적으로 높은 가중치 Ai를 부여할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예들은, 특히 평가 유닛(300)은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 일 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
지시 유닛(100)
측정 유닛(200)
제1 센서부(210)
제2 센서부(220)
제3 센서부(230)
제4 센서부(240)
평가 유닛(300)

Claims (20)

  1. 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 지시하는 지시 유닛;
    각각의 태스크 수행 시 상기 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정할 수 있는 센서 유닛; 및
    각각의 태스크 수행 시 측정된 상기 관성에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는 평가 유닛을 포함하고,
    상기 센서 유닛은,
    상기 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센서부;
    상기 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센서부;
    상기 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센서부; 및
    상기 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센서부를 포함하고,
    상기 평가 유닛은 다수의 피검자에 대해 측정된 상기 제1 데이터, 상기 제2 데이터, 상기 제3 데이터, 상기 제4 데이터, 및 상기 태스크 각각에 대해 부여된 점수에 의해 기계-학습된 모델을 포함하는, 균형 능력 평가 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 지시 유닛은 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고,
    평가 유닛은 각각의 태스크에 대해 5단계 점수를 결정하고, 결정된 각각의 5단계 점수를 합하여 BBS 점수를 출력하는, 균형 능력 평가 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 평가 유닛은,
    상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도 및 상체 회전각을 산출하는, 균형 능력 평가 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 평가 유닛은,
    상기 제3 데이터 및 상기 제4 데이터에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출하는, 균형 능력 평가 장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 평가 유닛은,
    산출된 상기 무릎 관절 각도에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출하는, 균형 능력 평가 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 내지 제4 센서부는 각각 서로 수직하는 3 방향 중 적어도 2 이상의 방향의 가속도를 측정하는 가속도 센서를 포함하는, 균형 능력 평가 장치.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 내지 제4 센서부는 각각 서로 수직하는 3 방향을 중심으로 하는 각속도를 측정하는 자이로 센서를 포함하는, 균형 능력 평가 장치.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 평가 유닛은 BBS의 14가지 태스크 중에서 상기 피검사자의 정보에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력과 관련성이 높은 태스크를 선택하고,
    상기 지시 유닛은 상기 피검사자에게 선택된 상기 태스크를 지시하고,
    선택된 상기 태스크에 대해 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는, 균형 능력 평가 장치.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 지시 유닛은 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고,
    상기 평가 유닛은 각각의 태스크에 대해 점수를 결정하고, 결정된 각각의 점수에 대해 서로 다른 가중치를 적용하여 BBS 점수를 출력하는, 균형 능력 평가 장치.
  10. 삭제
  11. 지시 유닛이 피검사자에게 수행할 복수의 태스크를 순차적으로 지시하는 지시 단계;
    센싱 유닛이 각각의 태스크 수행 시 상기 피검사자의 상체 및 하체의 관성을 측정하는 센싱 단계; 및
    평가 유닛이 각각의 태스크 수행 시 측정된 상기 관성에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는 평가 단계를 포함하고,
    상기 센싱 단계는,
    제1 센서부가 상기 피검사자의 가슴 앞쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제1 데이터를 출력하는 제1 센싱 단계;
    제2 센서부가 상기 피검사자의 허리 뒤쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제2 데이터를 출력하는 제2 센싱 단계;
    제3 센서부가 상기 피검사자의 무릎 위쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제3 데이터를 출력하는 제3 센싱 단계; 및
    제4 센서부가 상기 피검사자의 무릎 아래쪽 위치에서 발생한 관성을 측정하여 제4 데이터를 출력하는 제4 센싱 단계를 포함하고,
    상기 평가 유닛은 다수의 피검자에 대해 측정된 상기 제1 데이터, 상기 제2 데이터, 상기 제3 데이터, 상기 제4 데이터, 및 상기 태스크 각각에 대해 부여된 점수에 의해 기계-학습된 모델을 포함하는, 균형 능력 평가 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 지시 단계는 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고,
    평가 단계는 각각의 태스크에 대해 5단계 점수를 결정하고, 결정된 각각의 5단계 점수를 합하여 BBS 점수를 출력하는, 균형 능력 평가 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 평가 단계는,
    상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상체 흔들림 정도 및 상체 회전각을 산출하는, 균형 능력 평가 방법.
  14. 제11 항에 있어서,
    상기 평가 단계는,
    상기 제3 데이터 및 상기 제4 데이터에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 관절 각도를 산출하는, 균형 능력 평가 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 평가 단계는,
    산출된 상기 무릎 관절 각도에 기초하여 상기 피검사자의 무릎 굴신 운동 회수를 산출하는, 균형 능력 평가 방법.
  16. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 내지 제4 센싱 단계는 가속도 센서가 각각 서로 수직하는 3 방향 중 적어도 2 이상의 방향의 가속도를 측정하는, 균형 능력 평가 방법.
  17. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 내지 제4 센싱 단계는 자이로 센서가 각각 서로 수직하는 3 방향을 중심으로 하는 각속도를 측정하는, 균형 능력 평가 방법.
  18. 제11 항에 있어서,
    상기 평가 유닛이 BBS의 14가지 태스크 중에서 상기 피검사자의 정보에 기초하여 상기 피검사자의 균형 능력과 관련성이 높은 태스크를 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 지시 단계는 상기 피검사자에게 선택된 상기 태스크를 지시하고,
    상기 평가 단계는 선택된 상기 태스크에 대해 상기 피검사자의 균형 능력을 평가하는, 균형 능력 평가 방법.
  19. 제11 항에 있어서,
    상기 지시 단계는 BBS(Berg Balance Scale)의 14가지 태스크를 지시하고,
    상기 평가 단계는 각각의 태스크에 대해 점수를 결정하고, 결정된 각각의 점수에 대해 서로 다른 가중치를 적용하여 BBS 점수를 출력하는, 균형 능력 평가 방법.

  20. 삭제
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