[논문]유비쿼터스 환경 하의 실시간 심전도 신호 모니터링

김정준; 김진섭; 류춘하; 김정홍; 박길흠

doi:10.7840/kics.2013.38b.9.728

초록
AI-Helper

본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을 임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we present a method of transmitting ECG signals in real-time mobile environment to be possible to implement the ubiquitous healthcare system. Because of the excessive amount of data transmission of ECG signals, it is necessary to propose a limitation to the real-time transmission. We ...

In this paper, we present a method of transmitting ECG signals in real-time mobile environment to be possible to implement the ubiquitous healthcare system. Because of the excessive amount of data transmission of ECG signals, it is necessary to propose a limitation to the real-time transmission. We propose a real-time electrocardiographic monitoring system based on the proposal of unusual waveform detection algorithm which detects the R-wave distortions from the arrhythmia ECG signals having unusual waveform of about 10% on average. It is very effective in terms of time and cost for medical staffs to monitor and analyze ECG signals for a long period of time. Monitoring unusual waveform by gradually adjusting the threshold values of potential and kurtosis makes the amount of data transmitted decrease and significance level of waveform to be enhanced. The unusual waveform detection algorithm is implemented with ubiquitous environment inter-working device client. It is applicable to ubiquitous healthcare system capable of real-time monitoring the ECG signal. While ensuring the mobility, it allows for real-time continuous monitoring of ECG signals.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이는 상용망을 사용하는 통신비용 절약 측면에서도 도움이 된다. R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 심전도 특이 파형을 검출하여 선택적으로 전달하는 알고리즘을 개발하였고, 이를 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하여 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.
부정맥 심전도 신호는 평균 10% 정도의 특이 파형을 가지므로, 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 경우에 심전도 신호 샘플의 90%이상이 압축된 특이 파형을 모니터링 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 순차적 특이 파형 검출 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 실시간 모니터링 방안을 제시한다. 특이 파형 검출을 위해 먼저 김 등이 제안한 적응적 불응기를 이용한 R-peak 검출 방법^[11]을 이용하여 정확한 R-peak를 검출한다.
본 논문에서는 R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 이용하여 실시간 심전도 신호 모니터링 방안을 제시한다. 특이 파형 검출 알고리즘은 먼저 R-peak를 검출하고, 검출된 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이 파형을 검출한다.
본 논문에서는 이동성을 보장하여 지속적으로 심전도 신호를 모니터링 할 수 있는 유비쿼터스 건강관리시스템을 참조모델로 하여 실시간 심전도 신호전송이 가능한 방안을 제안하였다. R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 순차적 특이 파형 검출 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 무선 환경에 적응적으로 반영할 수 있는 실시간 모니터링 방안을 제안하였다.
7%의 데이터량 축소 효과를 보인다. 심전도 신호계측 장치와 모바일 연동 환경에서 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하여 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다. 제안한 실시간 모니터링 시스템은 이동성을 제공할 수 있는 장점이 있으며, 실시간으로 특이 파형 가능성을 선별적으로 모니터링하기 위해 실시간 파라미터 조정으로 통신 비용절감 및 의료진의 심전도 신호 관찰 및 분석에 있어서 신호 판독의 효율성 향상 효과를 얻는다.

제안 방법

본 논문에서는 이동성을 보장하여 지속적으로 심전도 신호를 모니터링 할 수 있는 유비쿼터스 건강관리시스템을 참조모델로 하여 실시간 심전도 신호전송이 가능한 방안을 제안하였다. R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 순차적 특이 파형 검출 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 무선 환경에 적응적으로 반영할 수 있는 실시간 모니터링 방안을 제안하였다. 이는 장시간 심전도·신호를 관찰및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 감소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 엄청난 효과를 볼 수 있으며 통신비용도 절감할 수 있다.
특이 파형 검출을 위해 먼저 김 등이 제안한 적응적 불응기를 이용한 R-peak 검출 방법^[11]을 이용하여 정확한 R-peak를 검출한다. 검출된 R-peak에 대해서 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 순차적으로 검출하는 단계를 구성한다.
특이 파형 검출 알고리즘은 먼저 R-peak를 검출하고, 검출된 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이 파형을 검출한다. 그리고 심전도 신호 계측시스템과 연계한 모바일 환경의 유비쿼터스 건강관리 시스템 참조모델을 기반으로 한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서의 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 방대함으로 인해 압축이 필요하지만 복원시 심전도 신호왜곡을 방지하지 하기 위해 특이 파형만 추출하여 선택적으로 전송한다.
통신망은 단말과 서비스 제공 서버간의 통신링크를 제공하는 유무선 통신네트워크이다. 단말-서버간 통신망, 서버간 통신망, 사용자 클라이언트의 PAN 통신망으로 구분될 수 있으며 본 제안에서 단말-서버간 통신망은 WLAN 이나 이동통신망을 전제로 하며, 사용자 클라이언트의 PAN 통신망은 Bluetooth나 ZigBee 통신을 이용한다.
본 논문에서는 R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 이용하여 실시간 심전도 신호 모니터링 방안을 제시한다. 특이 파형 검출 알고리즘은 먼저 R-peak를 검출하고, 검출된 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이 파형을 검출한다. 그리고 심전도 신호 계측시스템과 연계한 모바일 환경의 유비쿼터스 건강관리 시스템 참조모델을 기반으로 한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제안한다.

데이터처리

앞 절에서 언급한 방법으로 검출된 R-peak 등에 대해 R-peak 의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 순차적으로 검출한다. 현재의 R-peak 전위 값(V_R-peak)과 첨도 값(K_R-peak)이 식(2)와 식(3)을 동시에 만족하지 못하면 특이 파형의 R-peak이고, 이를 포함한 beat를 특이 파형으로 검출한다.

이론/모형

단계1: 기저선 평활화 등의 전처리를 수행한다. 기저선 평활화는 Morphology Pair 방법^[12]을 사용한다.
은 99% 이상의 검출율을 가지며 계산량도 작아 실시간 처리가 가능한 방법이다. 본 논문에서는 적응적 불응기를 이용한 R-peak 검출 방법을 사용한다. 이 알고리즘은 R파의 특징과 가변 탐색 구간을 이용하여 R-peak를 검출하는 알고리즘으로서 다음의 네 가지 단계로 이루어진다.
본 연구에서는 심전도 신호만 국한해서 계측하지만 그 대상에 각종 생체 신호를 포함할 수 있다. 유비쿼터스 건강관리 서비스를 위한 모델은 정보통신단체표준 TTAS.KO-10.0236 (u-건강관리 시스템 참조모델)을 참조하였다^[9]. u-건강관리 시스템 참조모델 구성요소는 다음과 같은 세가지로 구성되며 그림 1과 같다.
클라이언트 서버간의 실시간 모니터링 시스템의 센서-단말 인터페이스는 주파수 대역 2.4GHz의 ISM(Industrial Scientific Medical)밴드를 사용하는 불루투스를 기반으로 하였다. 센서에서 심전도 데이터를 추출하기 위한 모듈은 MSP430F247 프로세서 (16-bit Ultra-Low-Power Micro-controller, 32KB Flash, 4KB RAM, 12-Bit ADC, 2 USCIs, HW Multiplier)와 블루투스 기능을 포함한 송수신 모듈을 사용하고, 클라이언트 서버간의 인터페이스는 무선 인터넷 망을 통하여 전송한다.
본 논문에서는 R파의 왜곡에 기반한 부정맥 심전도 신호의 순차적 특이 파형 검출 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 실시간 모니터링 방안을 제시한다. 특이 파형 검출을 위해 먼저 김 등이 제안한 적응적 불응기를 이용한 R-peak 검출 방법^[11]을 이용하여 정확한 R-peak를 검출한다. 검출된 R-peak에 대해서 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 순차적으로 검출하는 단계를 구성한다.

성능/효과

MIT-BIH ADB 레코드에 대한 실험에 따르면 k₁과 k₂ 값을 1, 2, 3으로 했을 때 제안 알고리즘은 각각 평균 67.7%, 92.7%, 98.7%의 데이터량 축소효과를 보인다.
이는 장시간 심전도·신호를 관찰및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 감소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 엄청난 효과를 볼 수 있으며 통신비용도 절감할 수 있다. MIT-BIH ADB 레코드에 대한 실험에 따르면 전위와 첨도의 문턱값 (k₁과 k₂)을 1, 2, 3으로 했을 때 제안 알고리즘은 각각 평균 67.7%, 92.7%, 98.7%의 데이터량 축소 효과를 보인다. 심전도 신호계측 장치와 모바일 연동 환경에서 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하여 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.
단말 클라이언트로부터 요청된 여러 가지 서비스에 대한 응용프로그램을 제공하며 통신망과의 연계 기능, 생체신호 정보의 수집, 가공을 서버에서 제공한다. 본 제안에서는 클라이언트에서 전달된 심전도 신호를 저장, 재가공 할 수 있으며, 특이 파형 위주의 심전도 신호를 중심으로 점진적 모니터링을할 수 있도록 전위와 첨도의 문턱 값을 선택적으로 조정하여 클라이언트 단에 피드백 할 수 있다. 이는 전송 데이터량 축소효과와 함께 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 한다.
심전도 신호계측 장치와 모바일 연동 환경에서 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하여 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다. 제안한 실시간 모니터링 시스템은 이동성을 제공할 수 있는 장점이 있으며, 실시간으로 특이 파형 가능성을 선별적으로 모니터링하기 위해 실시간 파라미터 조정으로 통신 비용절감 및 의료진의 심전도 신호 관찰 및 분석에 있어서 신호 판독의 효율성 향상 효과를 얻는다. 이는 향후 유비쿼터스 헬스케어 분야의 좋은 본보기가 될 수 있을 것으로 기대된다.

후속연구

이러한 부정맥에서 시작하는 R파는 그 파형의 모양이 정상적인 R파와는 다른 형태를 보인다. 따라서 R파 왜곡에 기반한 특이 파형을 검출할 수 있다면 전송 데이터량 축소효과와 함께 신호판독의 유의 수준도 제고할 수 있을 것이다. 그림 2의 조기 수축(premature contraction)은 맥박이 정상으로 뛰다가 한 번씩 건너뛰는 현상을 말하며, 건강한 남성을 대상으로 하루 동안 모니터 검사를 시행한 결과 60% 이상이 조금씩 간헐적으로 조기 심실수축 파형이 관찰되었다^[10].
본 제안에서 고려된 클라이언트의 기능으로는 심전도 신호를 감지 및 계측기능을 제공하는 심전도 신호 센서와 R파 검출 및 특이파형 검출 등의 알고리즘을 실행할 단말 및 무선통신 장치가 요구되며, 필요에 따라 사용자에게 피드백을 줄 수 있는 피드백 장치가 포함 될 수 있다. 그리고 단말과 서버, 신호센서, 피드백 장치와의 인터페이스가 요구된다.
값에 따라 클라이언트 측에서 검출된 특이 파형의 서버전달 파형을 보여주고 있다. 실제 의료 현장에서 특이 파형을 관찰하기 위해서 k₁과k₂ 의 값을 큰 값에서 작은 값으로 낮추어감으로서 특이 파형의 개략적인 관측에서 자세한 분석으로 점진적 이동이 가능할 것이다.
제안한 실시간 모니터링 시스템은 이동성을 제공할 수 있는 장점이 있으며, 실시간으로 특이 파형 가능성을 선별적으로 모니터링하기 위해 실시간 파라미터 조정으로 통신 비용절감 및 의료진의 심전도 신호 관찰 및 분석에 있어서 신호 판독의 효율성 향상 효과를 얻는다. 이는 향후 유비쿼터스 헬스케어 분야의 좋은 본보기가 될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유비쿼터스 건강관리 시스템은 어떠한 시스템인가?	유비쿼터스 건강관리 시스템은 IT 기술을 이용하여 의료기관이 아닌 장소에서도 24시간 지속적으로 사용자의 건강상태를 체크하고 건강관리 등의 의료서비스를 가능하게 하는 네트워크 연계, 정보시스템이다[8]. 본 연구에서는 심전도 신호만 국한해서 계측하지만 그 대상에 각종 생체 신호를 포함할 수 있다.
	부정맥 심전도 신호은 어떠한 특이 파형을 갖는가?	유비쿼터스 환경에서의 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 방대함으로 인해 압축이 필요하지만 복원시 심전도 신호왜곡을 방지하지 하기 위해 특이 파형만 추출하여 선택적으로 전송한다. 부정맥 심전도 신호는 대부분 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는다[6,7]. 따라서 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 감소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 엄청난 효과를 볼 수 있다.
	u-건강관리 시스템 참조모델 구성요소는 무엇들인가?	-유비쿼터스 건강관리 클라이언트 -유비쿼터스 건강관리 통신망 -유비쿼터스 건강관리 서버

참고문헌 (12)

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S. P. Nelwan, T. B. van Dam, P. Klootwijk, and S. H. Meij, "Ubiquitous mobile access to real-time patient monitoring data," in Proc. IEEE Comput. Cardiology, pp. 557-560, Memphis, U.S.A., Sep. 2002.
E. Jovanov, A. Milenkovic, C. Otto, P. De Groen, B. Johnson, S. Warren, and G. Taibi, "A WBAN system for ambulatory monitoring of physical activity and health status: applications and challenges," in Proc. 27th Annu. Int. Conf. Eng. Medicine Biology Soc. (IEEE-EMBS 2005), pp. 3810-3813, Shanghai, China, Jan. 2005.
P. Chazal, M. O'Dwyer, and R. B. Reilly, "Automatic classification of heartbeats using ECG morphology and heartbeat interval features," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 51, no. 7, pp. 1196-1206, July 2004.

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D. A. Coast, R. M. Stern, G. G. Cano, and S. A. Briller, "An approach to cardiac arrhythmia analysis using hidden Markov models," IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 37, no. 9, pp. 826-836, Sep. 1990.

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W. Thoyib, E.-S. Lee, and M.-G. Park, "Ubiquitous healthcare system: a design on the remote monitoring based on walking activities," in Proc. Int. Conf. Elect. Eng. Informatics (ICEEI), pp. 1-6, Bandung, Indonesia, July 2011.
TTA, u-Health Service Reference Model, TTAS.KO-10.0236, June 2007.
J. E. Keany and A. D. Desai, Premature ventricuar contraction: differential diagnoses & workup, Retrieved Mar., 11, 2010, from http://emedicine.medscape.com/.
J. Kim, J.-S. Kim, and K.-H. Park, "R-wave detection algorithm in ECG signal using adaptive refractory period," J. Inst. Electron. Eng. Korea (IEEK), vol. 50, no. 5, pp. 242-250, May 2013.

원문보기 상세보기
S.-W. Kim, T.-H. Kim, B.-J. Choi, and K.-H. Park, "Minimizing algorithm of baseline wander for ECG signal using morphology-pair," J. Korean Inst. Intell. Syst. (KIIS), vol. 20, no. 4, pp. 574-579, Aug. 2010.

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