요약본 개시는 원격 광용적맥파신호 및 HSV 색공간 변환을 이용하여, 산소포화도를 추정하는 방법 및 장치를 제공한다. 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 피검사자의 제1 피부 영상에 대한 RGB 채널 신호를 획득하는 단계; 상기 RGB 채널 신호에 기초하여 상기 피검사자의 추정 심박수를 결정하는 단계; 상기 RGB 채널 신호를 HSV 색공간으로 변환함으로써 상기 제1 피부 영상에 대응하는 HSV 채널 신호를 생성하는 단계; 및 상기 추정 심박수 및 상기 HSV 채널 신호를 기학습된 딥러닝 모델에 입력하고, 상기 딥러닝 모델로부터 상기 피검사자의 산소포화도를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.
대표 청구항산소포화도 추정 장치의 동작 방법으로서,피검사자의 제1 피부 영상에 대한 RGB 채널 신호를 획득하는 단계;상기 RGB 채널 신호에 기초하여 상기 제1 피부 영상에 대응하는 원격 광용적맥파신호를 산출하는 단계;상기 원격 광용적맥파신호에 기초하여 추정 심박수를 결정하는 단계;상기 RGB 채널 신호를 HSV 색공간으로 변환함으로써 상기 제1 피부 영상에 대응하는 HSV 채널 신호를 생성하는 단계; 및상기 추정 심박수 및 상기 HSV 채널 신호를 기학습된 딥러닝 모델에 입력하고, 상기 딥러닝 모델로부터 상기 피검사자의 산소포화도를 획득하는 단계;를 포함하되,상기 딥러닝 모델은, 상기 추정 심박수 및 상기 HSV 채널 신호를 입력으로 하여 상기 추정 심박수 및 상기 HSV 채널 신호의 잠재 특징을 특징 벡터로 추출하는 특징 추출 모델 및 상기 특징 벡터를 입력으로 하여 상기 피검사자의 산소포화도를 추론하는 산소포화도 추론 모델을 포함하고,상기 HSV 채널 신호는 H 채널 신호, S 채널 신호 및 V 채널 신호를 포함하는, 산소포화도 추정 방법.
