[논문]PPG를 이용한 심혈관 질환 예측 시스템의 설계 및 구현

송제민; 진계환; 서성보; 박정석; 이상복; 류근호

doi:10.7742/jksr.2011.5.1.019

PPG를 이용한 심혈관 질환 예측 시스템의 설계 및 구현
Design and Implementation of a Prediction System for Cardiovascular Diseases using PPG 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.5 no.1, 2011년, pp.19 - 25

송제민 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실) , 진계환 (남부대학교 방사선학과) , 서성보 (한국전자통신연구원) , 박정석 (충주대학교 의료정보공학과) , 이상복 (남부대학교 방사선학과) , 류근호 (충북대학교 데이터베이스 및 바이오인포매틱스 연구실)

초록
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광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)는 심장의 수축과 이완으로 변화하는 혈액용적(blood volume)과 혈액내의 헤모글로빈에 흡수되는 빛의 양의 선형적 관계를 이용하여 신호를 획득하는 방법이다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 질환 예측을 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 PPG 센서를 이용하여 심박수의 변이를 살펴볼 수 있는 심박수 변이 분석과 이전 심박수와 이후 심박수를 구분지어 그래프로 표현하는 심박수 분포를 보여준다. 또한 심박수를 스펙트럼 분석하여 자율신경계 균형도, 가속도 맥파로부터 혈관 상태를 분석하여 심혈관 질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Photoplethysmogram(PPG) is the method to obtain the biomedical signal using the linear relationships between the blood volume for changing the cardiac contraction and relaxation and the amount of light for absorbing the hemoglobin in the blood. In this paper, we proposed the analyzed results which show the heart rate variability and the distribution of heart rate for before and after using PPG. Moreover, this paper designed and implemented the system based on personal computer to predict cardiovascular disease in advance using the analyzed results for the autonomic balance from taking the spectral analysis of heart rate and the state of the blood vessel for analyzing APG(acceleration plethysmogram).

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 심혈관질환의 조기 예측 시스템의 설계 및 구현하였다. 기존의 알려진 생체신호 분석기법을 프로그램으로 적용하여 센서 모듈을 컴퓨터 USB에 연결하고 프로그램을 설치만 하면 일반 사용자가 손쉽게 자가 측정이 가능한 시스템을 구축하였다.
6), DHTML를 사용하였다. 본 시스템은 사용자가 PPG 센서를 이용하여 자신의 신체 상태를 쉽고 간편하게 측정하기 위해 설계되었다. 시스템 구현은 의학적 지식이 없는 일반 사용자가 사용할 수 있도록 간편한 인터페이스를 제공하도록 구성하였다.

제안 방법

SAX 알고리즘에 APG 데이터를 적용하여 PAA 데이터로 변환한다. 그리고 Java의 정규식과 벡터 기반 유사성 검색을 수행하여 가장 유사한 표준 맥파 파형을 추출한다.
이렇게 변환된 알파벳 문자열 부분 중 피크를 나타내는 알파벳 문자열을 Java의 정규식 (Regular Expression)을 이용하여 검출하는 기법을 적용하였다. 그리고 보다 높은 정확성을 위해 벡터 기반 유사성 검색을 수행하였다. 변환 문자열을 P=(P1, P2,…, Pn)라 하고 패턴 문자열을 Q=(Q1, Q2,…, Qn)라 할 때 아래의 식 1을 이용하여 벡터기반 유사성 검색을 수행한다.
본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 심혈관질환의 조기 예측 시스템의 설계 및 구현하였다. 기존의 알려진 생체신호 분석기법을 프로그램으로 적용하여 센서 모듈을 컴퓨터 USB에 연결하고 프로그램을 설치만 하면 일반 사용자가 손쉽게 자가 측정이 가능한 시스템을 구축하였다. 제안한 시스템은 앞으로 의료 및 실버케어 등의 분야에서 널리 사용될 u-헬스케어 시스템의 기초가 되는 시스템을 구축하였다는데 그 의미가 크다고 할 수 있다.
따라서 본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 심박수 변이 분석과 자율신경계 균형도 분석 그리고 가속도 맥파 분석을 하였다. 심박수 변이 분석은 심박수를 이전 심박수와 이후 심박수로 구분하여 그래프로 표현한 결과이고, 자율신경계 균형도 분석은 심박수를 스펙트럼 분석한 결과이다.
COM 포트를 이용한 USB 통신과 다르게 Bluetooth 인터페이스는 무선 통신을 이용한다. 따라서 큐(Queue) 알고리즘을 이용하여 전송 데이터를 버퍼에 저장하고 일정량이 전송되면 처리하는 방식으로 구현하였다. 개조 전의 UART 인터페이스의 PPG 센서 모듈은 그림 3과 같으며, 완성된 Bluetooth 방식의 PPG 센서 모듈은 그림 4, 5와 같다.
본 논문에서 수집된 생체신호 데이터는 심박수를 이용한 시간 도메인 분석을 하고 심박수 사이의 시간 간격을 이용하여 주파수 대역으로 변환하여 이를 분석하는 주파수 도메인 분석을 한다. 또한 PPG 데이터를 2차 미분하여 APG (accelerated plethys-mogram) 데이터로 변형하고 이를 이용한 가속도 맥파 파형 분석하였다.
심박수 변이 분석은 심박수를 이전 심박수와 이후 심박수로 구분하여 그래프로 표현한 결과이고, 자율신경계 균형도 분석은 심박수를 스펙트럼 분석한 결과이다. 또한 가속도 맥파를 이용해 혈관 상태를 분석하였다. 이 결과를 이용하여 심혈관질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터기반의 시스템을 개발하였다.
본 논문에서 구현한 PPG 센서를 이용한 실시간 생체신호 모니터링 및 분석 시스템의 구현은 윈도우XP 환경에서 개발언어 Java(JDK 1.6), DHTML를 사용하였다. 본 시스템은 사용자가 PPG 센서를 이용하여 자신의 신체 상태를 쉽고 간편하게 측정하기 위해 설계되었다.
본 논문에서 수집된 생체신호 데이터는 심박수를 이용한 시간 도메인 분석을 하고 심박수 사이의 시간 간격을 이용하여 주파수 대역으로 변환하여 이를 분석하는 주파수 도메인 분석을 한다.
본 시스템은 사용자가 PPG 센서를 이용하여 자신의 신체 상태를 쉽고 간편하게 측정하기 위해 설계되었다. 시스템 구현은 의학적 지식이 없는 일반 사용자가 사용할 수 있도록 간편한 인터페이스를 제공하도록 구성하였다. 생체신호 데이터 수집 시 장시간 측정할 경우 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.
또한 가속도 맥파를 이용해 혈관 상태를 분석하였다. 이 결과를 이용하여 심혈관질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터기반의 시스템을 개발하였다.
생체신호 데이터 수집 시 장시간 측정할 경우 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만 본 시스템에서는 분석에 필요한 최소 시간만을 측정하여 사용자에게 결과를 제공함으로써 편리성에 좀 더 초점을 맞추었다. PPG 센서를 본 프로그램과 연동하여 사용하기 위해서는 UART Communication 시스템 드라이버가 필요하다.

대상 데이터

PPG 센서는 손가락에 착용하는 형태로 PC와 통신을 하여 데이터를 전송하고 수신되는 데이터를 3~5분 정도 수집한다. 본 시스템에 사용된 PPG 센서에서는 사용자의 PPG 데이터, 분당 심박수, 산소포화도, 기타 센서의 상태를 나타내는 데이터로 이루어져 있으며, PPG 센서의 전송 데이터 시트는 그림 2와 같다.

이론/모형

이렇게 변환된 알파벳 문자열 부분 중 피크를 나타내는 알파벳 문자열을 Java의 정규식 (Regular Expression)을 이용하여 검출하는 기법을 적용하였다. 그리고 보다 높은 정확성을 위해 벡터 기반 유사성 검색을 수행하였다.
PPG 센서를 이용한 생체신호의 심박수 파형의 모양은 그림 6(상)과 같이 나타나며, 그림 6(하)과 같이 파형에서 특정 피크를 찾아내야 한다. 피크를 찾는 과정은 PPG 데이터를 PAA (Piecewise Aggregate Approximation) 기법^[12]을 적용한 SAX (Symbolic Aggregate approXimation) 알고리즘^[13]을 이용하였다. SAX 알고리즘은 A∼F까지의 알파벳 문자열로 2배 축소 변환을 한 뒤 미리 정의된 피크를 나타내는 문자열(‘A’ - ‘J’ - ‘G’ - ‘B’ - ‘A’)과 비교하는 형태로 이루어진다.

후속연구

현재는 PPG 센서만을 이용하여 기본적인 생체신호 분석기법을 적용하였지만, 다양한 센서를 이용하여 생체신호를 수집하고 수면 중 혹은 운동 중 측정 등 다양한 상태의 생체신호를 수집하여 분석한다면 좀 더 포괄적이고 심층적인 분석 시스템으로 향상시키는 것이 가능할 것으로 기대된다. 그리고 향후 연령별, 남녀, 심혈관 질환보유자를 대상으로 실험하여 시스템의 유용성을 검증할 예정이다.
제안한 시스템은 앞으로 의료 및 실버케어 등의 분야에서 널리 사용될 u-헬스케어 시스템의 기초가 되는 시스템을 구축하였다는데 그 의미가 크다고 할 수 있다.
제안한 시스템은 앞으로 의료 및 실버케어 등의 분야에서 널리 사용될 u-헬스케어 시스템의 기초가 되는 시스템을 구축하였다는데 그 의미가 크다고 할 수 있다. 현재는 PPG 센서만을 이용하여 기본적인 생체신호 분석기법을 적용하였지만, 다양한 센서를 이용하여 생체신호를 수집하고 수면 중 혹은 운동 중 측정 등 다양한 상태의 생체신호를 수집하여 분석한다면 좀 더 포괄적이고 심층적인 분석 시스템으로 향상시키는 것이 가능할 것으로 기대된다. 그리고 향후 연령별, 남녀, 심혈관 질환보유자를 대상으로 실험하여 시스템의 유용성을 검증할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	심장혈관계의 구성은 어떠한가?	심장혈관계(cardiovascular system)는 신체의 혈액 순환을 담당하는 기관인 심장과 혈관으로 구성되어 있고 심장질환으로는 심부전, 고혈압성 심장질환, 부정맥, 판막질환, 선천성 심장질환, 심근경색증 등이 있고 혈관질환에는 고지혈증, 동맥경화증 등이 있다[1]. 심장혈관계에 의한 사망은 WHO(World Health Organization)의 국제질병사인분류체계에 따른 주요 사망원인별 사망률에 따른 통계청의 2009년 사망원인의 2위를 차지하였다[2].
	광용적맥파의 장점은?	광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)는 심장 수축과 이완으로 변화하는 혈액용적(blood volume)과 헤모글로빈에 의해 흡수되는 빛의 양의 선형적 관계를 이용하여 신호를 획득하는 방법이다. 이는 매우 간편하게 이용할 수 있는 비침습적 방법으로 심혈관질환 조기 예측의 유용성에 대한 연구가 진행되고 있다[4-9]. 심장혈관질환의 고위험군 대상군에서 위팔-발목 맥파 속도는 복부 대동맥 신전성과 유의한 상관관계를 보이며 연령, 혈압과 더불어 복부대동맥의 경직도를 반영하는 독립적인 지표이다[10].
	심장질환으로는 무엇이 있는가?	심장혈관계(cardiovascular system)는 신체의 혈액 순환을 담당하는 기관인 심장과 혈관으로 구성되어 있고 심장질환으로는 심부전, 고혈압성 심장질환, 부정맥, 판막질환, 선천성 심장질환, 심근경색증 등이 있고 혈관질환에는 고지혈증, 동맥경화증 등이 있다[1]. 심장혈관계에 의한 사망은 WHO(World Health Organization)의 국제질병사인분류체계에 따른 주요 사망원인별 사망률에 따른 통계청의 2009년 사망원인의 2위를 차지하였다[2].

참고문헌 (13)

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상세보기
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Enkhdorj Rentsendorj , "심장혈관질환의 고위험군에서 위팔-발목 맥파속도와 복부 대동맥 경직도 지표간의 상관관계", 한양대학교 석사학위논문, 2009.
공형윤, 이정석, 서상원, 조성환, 김상현, 채원석, 진희철, 김용익, "뇨병 환자에서 Rocuronium이 심박수 변이도에 미치는 영향", Korean J Anesthesiol, 제57권, 제2호, pp. 165-169, 8월, 2009.

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Lin J, Keogh E, Lonardi S, Chiu B, "A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Streaming Algorithms", In proceedings of the 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery, 2003.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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