[논문]ECG를 이용한 심박수 자동측정기기 개발에 관한 실험적 연구

차샘; 조은석; 이기영

문제 정의

본 연구에서는 ECG로부터 심박수를 자동 추출하는 기존의 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로 QRS 파형을 2차 미분을 이용하여 특징값을 구하여 심박수를 추출하는 방법과 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출한 방법으로 구한 심박수를 비교하여 고찰하였다.
본 연구에서는 ECG에서 심박수를 자동으로 추출하기 위하여 사용되는 방법들에 대하여 연구하였다. 실험을 위하여 MIT/BIH Database의 자료를 사용하였으며, Visual Studio C++ 로 제작한 프로그램으로 자동 추출하였다.

제안 방법

ECG 측정기에 전극을 통하여 심전도를 입력하면 그 입력된 신호를 오실로스코프에 연결하여 심전도 파형을 볼 수 있게 제작하였다. 또한 이 파형을 PC와 의 직렬통신으로 연결하여 C언어로 제작한 프로그램으로 심박수를 추출해 내는 기기를 제작하였다.
MIT/BIH database 자료를 가지고 측정하였으며 측정방법은 육안과 2차미분, 자기상관함수를 이용한 방법이다. 심박수 추출 방법은 visual studio C++로 제작한 프로그램으로 수행하였다.
ECG 측정기에 전극을 통하여 심전도를 입력하면 그 입력된 신호를 오실로스코프에 연결하여 심전도 파형을 볼 수 있게 제작하였다. 또한 이 파형을 PC와 의 직렬통신으로 연결하여 C언어로 제작한 프로그램으로 심박수를 추출해 내는 기기를 제작하였다. 그림 6에서 그 과정을 보여주고 있다.
본 연구에서는 비교적 정확한 육안에 의해 검출한 심박수를 기준으로 하였다. 표 1은 본 연구에서 이용한 세 가지 방법에 의한 삼박수를 비교하였다.
MIT/BIH database 자료를 가지고 측정하였으며 측정방법은 육안과 2차미분, 자기상관함수를 이용한 방법이다. 심박수 추출 방법은 visual studio C++로 제작한 프로그램으로 수행하였다.
여러 가지 필터들을 조합하여 잡음제거 필터를 제작하였으며, P-spice를 이용하여 증폭기 및 필터를 설계하여 시뮬레이션 한 후 기판에 옮겨 제작하였다. 그림 5는 P-spice를 사용하여 설계한 고역 통과필터와 저역통과필터를 나타내고 있다.
위와 같은 실험결과를 바탕으로 2차미분과 자기 상관함수 방법을 통한 측정방법을 적용한 ECG 측정 및 심박수 자동추출 기기를 제작해 보았다.
본 연구에서는 ECG로부터 심박수를 자동 추출하는 기존의 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로 QRS 파형을 2차 미분을 이용하여 특징값을 구하여 심박수를 추출하는 방법과 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출한 방법으로 구한 심박수를 비교하여 고찰하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH Database를 이용하였다.
육안으로 측정한 심박수와 2차미분을 이용하여 구한 심박수와 자기상관함수를 이용하여 구한 심박수를 비교해 보았다.
이 실험 결과를 바탕으로 ECG측정기를 자체 제작하여 기존의 ICU와 성능을 비교하여 보았다.
그림 4는 제작 블록도를 나타내고 있다. 전극을 이용하여 심전도신호를 추출해 내고 잡음제거 필터를 거친 신호를 2차미분하여 나온 값을 다시 자기상관함수로 계산해 내어 특징점을 추출하여 심박수를 측정해 내었다.
본 연구에서는 비교적 정확한 육안에 의해 검출한 심박수를 기준으로 하였다. 표 1은 본 연구에서 이용한 세 가지 방법에 의한 삼박수를 비교하였다. 육안으로 측정한 값을 기준으로 하여 육안과 2차 미분을 이용하였을 때 심박수의 값이 일치하는 경우는 총 20번 중에 14번으로 약 70%의 일치율을 보였다.

대상 데이터

육안으로 측정한 심박수를 기준으로 QRS 파형을 2차 미분을 이용하여 특징값을 구하여 심박수를 추출하는 방법과 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출한 방법으로 구한 심박수를 비교하여 고찰하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH Database를 이용하였다.
본 연구에서는 ECG에서 심박수를 자동으로 추출하기 위하여 사용되는 방법들에 대하여 연구하였다. 실험을 위하여 MIT/BIH Database의 자료를 사용하였으며, Visual Studio C++ 로 제작한 프로그램으로 자동 추출하였다.

성능/효과

실험의 기준으로 삼은 육안으로의 추출방법은 실시간으로 추출할 수 없으며 시간이 오래 걸린다는 단점이 있었다. 그러나 자동 추출방법인 2차 미분을 이용한 방법은 심전도 신호를 2차미분한 다음 절대값을 이용하기 때문에 2차 미분하여 절대 값을 취한 신호를 모니터링 하였을 때 육안으로도 비교가 용이할 뿐만 아니라 실시간으로 자동추출이 가능함을 확인하였다. 또한 육안에 의한 심박수와의 오차가 자기상관함수에 의한 방법보다 정확하였다.
따라서 2차 미분을 이용한 심박수의 자동 추출 방법이 자기상관함수를 이용한 방법보다 용이하며 정확함을 확인하였다.
또한 계산 량으로 비교하였을 때 자기상관함수를 사용하여 심박수를 측정하는 방법은 데이터 수보다 많은 곱셈을 필요로 하지만 2차 미분방법에서는 곱셈이 필요하지 않다. 따라서 계산 량도 2차 미분방법이 자기상관함수 방법보다 적어 프로그램 작성 및 실행시간에서 유리함을 알 수 있었다.
그러나 자동 추출방법인 2차 미분을 이용한 방법은 심전도 신호를 2차미분한 다음 절대값을 이용하기 때문에 2차 미분하여 절대 값을 취한 신호를 모니터링 하였을 때 육안으로도 비교가 용이할 뿐만 아니라 실시간으로 자동추출이 가능함을 확인하였다. 또한 육안에 의한 심박수와의 오차가 자기상관함수에 의한 방법보다 정확하였다. 자기상관함수에 의한 심박수 자동추출방법을 모니터링 하였을 때 육안으로의 구분이 2차 미분방법보다 어려웠다.
위와 같은 결과를 가지고 직접 ECG 측정기를 제작하여 보았으며, 그 결과 기존의 ICU보다 성능은 크게 떨어지지 않으면서 더욱 저렴한 기기를 제작할 수 있었다.
육안으로 측정한 값을 기준으로 하여 육안과 2차 미분을 이용하였을 때 심박수의 값이 일치하는 경우는 총 20번 중에 14번으로 약 70%의 일치율을 보였다. 육안 측정값과 자기상관함수를 이용한 측정값은 10번으로 일치율이 50%로 나타났다.
표 1은 본 연구에서 이용한 세 가지 방법에 의한 삼박수를 비교하였다. 육안으로 측정한 값을 기준으로 하여 육안과 2차 미분을 이용하였을 때 심박수의 값이 일치하는 경우는 총 20번 중에 14번으로 약 70%의 일치율을 보였다. 육안 측정값과 자기상관함수를 이용한 측정값은 10번으로 일치율이 50%로 나타났다.
자체 제작한 ECG측정기로 계산한 심박수는 기존의 육안측정방법과 비교하여 20번의 샘플중 14번이 일치하여 70%의 확률을 보였다. 이는 제작한 측정기의 성능이 기존의 ICU와 비교하여 크게 떨어지지 않는다는 결론을 얻을 수 있었으며 기존의 ICU보다 더 저렴하게 제작할 수 있었다.
자체 제작한 ECG측정기로 계산한 심박수는 기존의 육안측정방법과 비교하여 20번의 샘플중 14번이 일치하여 70%의 확률을 보였다. 이는 제작한 측정기의 성능이 기존의 ICU와 비교하여 크게 떨어지지 않는다는 결론을 얻을 수 있었으며 기존의 ICU보다 더 저렴하게 제작할 수 있었다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ECG란?	인간의 심장은 생리학적 관점에서 바라볼 때 끊임없이 전기적 신호가 발생하고 전도된다. ECG(Electrocardiogram)란 심장전기도의 약칭으로 심근이 흥분을 하게 되면 이 흥분을 임의의 두 점에서 전류계(심전계)에 유도하여 심장의 활동전류를 그래프로 묘사한 것이다.
	인간의 심장의 특징은?	인간의 심장은 생리학적 관점에서 바라볼 때 끊임없이 전기적 신호가 발생하고 전도된다. ECG(Electrocardiogram)란 심장전기도의 약칭으로 심근이 흥분을 하게 되면 이 흥분을 임의의 두 점에서 전류계(심전계)에 유도하여 심장의 활동전류를 그래프로 묘사한 것이다.
	심박수는 건강상태를 알아볼 수 있는 최적의 지표라고 할 수 있는 이유는?	성인 남성의 경우 1분 동안 60~80회가 정상 수치이다. 심박수가 정상보다 적으면 서맥, 많으면 빈맥이라 하며 이 경우 여러 가지 질병에 걸릴 수 있으며 상황에 따라 사망에 이르기까지도 한다. 따라서 심박수는 건강상태를 알아볼 수 있는 최적의 지표라고 할 수 있다.

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