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심박변화율을 이용한 폐쇄성 수면무호흡 검출
Detection of Obstructive Sleep Apnea Using Heart Rate Variability 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.42 no.3 = no.303, 2005년, pp.47 - 52  

최호선 (대원과학대학 의료정보시스템과) ,  조성필 (연세대학교 보건과학대학 의공학과)

초록
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폐쇄성 수면무호흡은 수면장애를 나타내는 대표적인 증상으로 주간의 과도한 졸음과 피로, 고혈압, 부정맥 등을 유발할 뿐만 아니라 심한 경우 수면 중 심장마비, 돌연사 등의 결과를 초래할 수 있으므로 그의 발생 여부 및 빈도를 검출하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 사용되고 있는 수면다원검사는 여러 가지 생체신호를 함께 측정하므로 불편하고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적은 수의 생체신호를 사용한 폐쇄성 수면무호흡 검출에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 폐쇄성 수면무호흡을 검출하기 위한 최소한의 생체신호로서 심전도 신호를 이용하였다. PhysioNet에서 제공하는 수면무호흡 환자의 심전도 데이터로부터 1분간의 R-R 간격의 평균과 표준편차 그리고 R-R 간격과 S점 크기의 power spectrum 등을 계산하였고, 이를 신경망에 적용함으로써 폐쇄성 수면무호흡 검출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘에 심전도 신호를 적용하여 검출 성능을 평가한 결과, 평균 $89.66\%$의 sensitivity와 $95.25\%$의 specificity를 얻었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 검출파라미터들의 유용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a representative symptom of sleep disorder caused by the obstruction of upper airway. Because OSA causes not only excessive daytime sleepiness and fatigue, hypertension and arrhythmia but also cardiac arrest and sudden death during sleep in the severe case, it is ver...

주제어

#Obstructive sleep apnea   #heart rate variability   #R-R interval   #S-peak amplitude   #neural network  

참고문헌 (14)

  1. T. Young et al., 'The occurrence of sleep-disordered breathing among middle-aged adults', New Engl. J. Med., Vol. 328, no. 17, pp.1230-1235, 1993 

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  2. 문화식, '수면 무호흡 증후군', 가정의학회지, 19권, 5호, pp.186-202, 1998 

  3. R. Ferber et al., 'Portable recording in the assessment of obstructive sleep apnea', Sleep, Vol. 17, no. 4, pp.378-392, 1994 

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  7. RJ. Farney et al. 'Earoximetry to detect apnea and differentiate rapid eye movement(REM) and non-REM(NREM) sleep. Screening for the sleep apnea syndrome.', Chest, Vol. 89, no. 4, pp.533-539, 1986 

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  10. 정기삼, '심박변동신호에 의한 자율신경 기능 해석 시스템의 설계', 연세대학교 박사학위 논문, 1997 

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  14. Physionet, http://www.physionet.org/ 

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