[논문]동잡음의 영향을 개선한 비관혈식 산소포화도 측정 알고리즘에 대한 연구

이준하

동잡음의 영향을 개선한 비관혈식 산소포화도 측정 알고리즘에 대한 연구
A study on non-invasive SaO$_2$ measurement algorithm to improve on effect of the motion artifact 원문보기

펄스옥시메트리는 서로 다른 두 파장의 빛을 이용하여 동맥혈의 산소포화도를 측정하는 비침습성의 광에 의한 측정 방법이다. 동맥혈의 맥동성분은 정맥혈, 피부 그리고 기타의 비맥동성분들에 의해 감쇠되는 직류 성분에 중첩되어 있다. 본 논문에서는 맥동 성분의 적분비를 이용하여 산소포화도를 계산하는 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘에서는, 심장의 수축과 관련되는 맥동신호의 1/2 싸이클만을 이용한다. 이용하는 시간은 1 cycle의 약 1/4이다. 1/4 주기를 이용하는 본 알고리즘은 기존의 방식과 유사한 결과가 나타났다. 신호의 진폭이 낮고, 시간의 점유가 많은 부분을 계산에서 배제했기 때문에, 동잡음의 영향이 감소되었다.

Pulse oximetry is a non-invasive optical method which measures arterial oxygen saturation with two different wavelength. We can obtain the pulsating component of the arterial blood superimposed on DC level attenuated by venous blood, skin and other nonpulsatile components. This study is based on computing algorithm of oxygen saturation using the integral ratio of pulsatile components. In this algorithm, we used the half cycle of the pulsatile signal rely on arterial contraction. It's period is about 1/4 in 1 cycle. In the result, Our algorithm with 1/4 period of 1 cycle is similar to existing model. Because of removal that A part have low amplitude and possession in long term from calculating, the effect of the motion-artifact is decrease.

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문제 정의

본 연구에서는 기존의 펄스 옥시메터의 단점으로 지적되고 있는 발열로 인한 센서의 내구성 문제와 측정 시에 발생될 수 있는 외부 동잡음에 대한 측정치의 부정확을 개선하기 위하여, 첫째, 센서의 구동방식을 정전류 전원 방식으로 설계하여 발광소자의 성능 개선 및 수명 연장을 꾀하였으며, 둘째, 맥동성분에서 동맥혈에 대한 산소포화도를 이론적으로 모델링하며, 셋째, 동잡음의 영향을 최소화하기 위하여, 신호의 특정 부분만을 가지고 신호처리에 적용함으로써 산소포화도 계산에서 나타나는 동잡음의 영향을 개선한 알고리즘을 제시하고, 마지막으로 기존의 방법과의 비교를 통해 본 연구에서 제시하고 있는 센서 구동방식과 알고리즘의 효율을 비교, 검토하였다.
본 연구에서는 펄스 옥시메터의 신뢰성에 많은 영향을 주고 있는 동잡음에 의한 영향을 개선하기 위하여 맥동성분의 면적비를 이용한 산소포화도의 계산 알고리즘을 제시하였다.

가설 설정

Anoise는 불특정 의 임 의변수이 고, 샘플링 횟수를 충분히 크게 한다면 노이즈에 대한 영향을 무 시할수 있으므로, Aref는 정맥, 피부, 조직 등의 맥동성분에 대한 기준선으로 가정할 수 있 다.

제안 방법

센서에서 수신된 신호의 맥동성분은 피측정자의 움직임 등에 의한 동잡음의 영향을 고려해야 하기 때문에, 신호 진폭의 최대와 최소값 사이에서 존재하도록 설정한다. 둘째로 는, 신호의 전체 주기를 이용한 계산 알고리즘과 본 연구에서 제안한 심장의 수축과 관련한 일부분의 면적비 계산에 의한 알고리즘의 비교를 통해, 결과에 있어서 얼마나 정확하게 나타나는지의 여부를 비교, 검토하기로 한다. 세 번째로는 산소포화도의 범위설정이다.
식 (5)에 의하면, 직류성분으로 가정한 맥동성 분의 한주기에 대한 적분값은 0이 된다. 따라서, 우리는 시간이 길고 진폭이 낮은 기저선을 중심으로 한 상단 부분을 배제시키고, 짧은 시간을 차지하지만 동일한 면적을 가지는 하단 부분만을 이용하여 흡수율을 계산하였다. 그림 5는 전체주기에 대한 흡수율과 본 논문에서 제시한 방법에 의한 결과를 도시하고 있으며, 그림 6은 심박동수를 80으로 지정했을 때, 알고리즘에 적용되는 심장의 수축과 관련되는 Adia 부분의 맥동성분을 샘플링하는데 소요되는 시간을 기존의 전체주기에 의한 방법에서 예상되는 시간과 비교하였다.
빛의 밝기와 각 LEDs 의 타이밍은 D/A Converter(DAC0808)과 함께 마이크로프로세서 에 의해 제어된다. 서로 다른 파장을 가지고 있는 두 개의 LEDs에 공급되는 정전류원 펄스를 10 ㎲주기로 교번해서 연속적으로 여기 및 단속한다. 빛의 세기는 측정 초기의 기준값으로 검출된 신호를 교정함으로서 일정하게 제어 된다.
이 알고리즘을 바탕으로 기존의 전체주기에 대한 진폭비를 이용한 방식과 제안된 심장의 수축과 관련한 신호의 진폭이 상대적으로 크고, 시간의 점유가 상대적으로 낮은 부분의 면적비에 의한 알고리즘을 비교하였다. 실험 결과에서는 신호의 샘플링에 사용되는 시간이 한 주기에 평균 약 0.

대상 데이터

본 연구에서 사용하고 있는 시스템은 그림 2와 같이, 센서, 센서 구동회로, 광 검출회로, A/D 변환기, 마이크로프로세서(8051) 및 디스플레이로 구성되어 있다. 센서 구동회로에서 클럭신호는 100kHz의 구형파를 사용하였다.
본 연구에서 사용한 센서는 노닌사의 660nm와 950nm의 두 광원을 가지는 투과형 센서를 사용하였다. 산소포화도의 변화에 사용하기 위하여 BIO-TEK의 SpO₂ 시뮬레이터(Index 2)를 사용하였으며, 장비의 정확도는 75〜100%에서 ±1%, 50~74%에서는 ±3%를 나타내고 1%의 해상도를 가지고 있다.
본 연구에서 사용하고 있는 시스템은 그림 2와 같이, 센서, 센서 구동회로, 광 검출회로, A/D 변환기, 마이크로프로세서(8051) 및 디스플레이로 구성되어 있다. 센서 구동회로에서 클럭신호는 100kHz의 구형파를 사용하였다. 빛의 밝기와 각 LEDs 의 타이밍은 D/A Converter(DAC0808)과 함께 마이크로프로세서 에 의해 제어된다.

성능/효과

따라서, 본 논문에서 제시한 알고리즘에 의해 동잡음의 영향을 현저히 축소시킴과 동시에 계산에 사용되는 시간을 축소시킴으로서 마이크 로프로세서의 처리 효율 및 디스플레이 속도를 향상시켰다.
본 연구에서 사용한 센서는 노닌사의 660nm와 950nm의 두 광원을 가지는 투과형 센서를 사용하였다. 산소포화도의 변화에 사용하기 위하여 BIO-TEK의 SpO₂ 시뮬레이터(Index 2)를 사용하였으며, 장비의 정확도는 75〜100%에서 ±1%, 50~74%에서는 ±3%를 나타내고 1%의 해상도를 가지고 있다. 실험에 선행해서 고려할 사항으로는, 첫째로, 그림 3에 정의된 직류의 기준선으로 정의된 Am의 허용 범위를 설정해야 한다.
이 알고리즘을 바탕으로 기존의 전체주기에 대한 진폭비를 이용한 방식과 제안된 심장의 수축과 관련한 신호의 진폭이 상대적으로 크고, 시간의 점유가 상대적으로 낮은 부분의 면적비에 의한 알고리즘을 비교하였다. 실험 결과에서는 신호의 샘플링에 사용되는 시간이 한 주기에 평균 약 0.15초 정도를 나타내고 있으며, 산소포화도의 결과에서는 전체주기의 계산에 의한 기존 방식과 근사하다는 것을 알 수 있다.
그림 5는 전체주기에 대한 흡수율과 본 논문에서 제시한 방법에 의한 결과를 도시하고 있으며, 그림 6은 심박동수를 80으로 지정했을 때, 알고리즘에 적용되는 심장의 수축과 관련되는 Adia 부분의 맥동성분을 샘플링하는데 소요되는 시간을 기존의 전체주기에 의한 방법에서 예상되는 시간과 비교하였다. 실험을 통해 나타난 결과를 토대로 분석하면, 기존의 전체 주기에 대한 알고리즘에 비해 본 논문에서 제시한 알고리즘에 의한 방법에서는 신호의 샘플링 시간이 약 4배가량 단축되고, 결과에서도 신뢰할 수 있도록 나타났다.

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