[논문]광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬

김치성; 한동석

doi:10.5573/ieie.2016.53.12.082

광용적맥파를 이용한 실시간 맥박 검출 알고리듬
A Real Time Heartbeat Rate Estimation Algorithm Using PPG Signals 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.53 no.12 = no.469, 2016년, pp.82 - 87

초록
AI-Helper

광용적맥파(PPG: photoplethysmogram) 신호는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호와 더불어 가장 많이 측정이 되는 생체 신호 중 하나이다. 광용적맥파 신호를 이용하여 측정할 수 있는 정보들은 혈류의 속도, 혈액 중 산소 포화도 등을 측정할 수 있다. 이들을 측정하기 위한 기반 정보는 맥박 정보이다. 광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위하여 동적 잡음이 필수적으로 제거 되어야 한다. 기존 방법은 팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거 하였지만 이는 계산 복잡도를 증가시켜 실시간으로 맥박을 추정하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 광용적맥파 신호만 사용하여 신호를 측정함과 동시에 맥박을 추정해내는 알고리듬을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The photoplethysmogram (PPG) signal is one of the mainly considered bio signals along with the electrocardiogram (ECG) signal. PPG signals can be used to estimate the speed of flow of blood in vein, saturation of peripheral oxygen and etc. The heartbeat rate is a common feature in order to evaluate those checkup lists. To estimate the correct heartbeat rate, dynamic noises must be removed in the PPG signal. Conventionally, the acceleration signal is used to remove dynamic noises. This method, however, increases the computational complexity. In this paper, we proposes a solution that uses only PPG signals to calculate the heartbeat rate, and which can be used as a basement in real-time healthcare solution.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 주기적인 동적 잡음이 발생한 상황에서도 효과적으로 맥박수를 검출하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 주파수영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 주파수 영역 광용적맥파 신호를 사용하여 동적 잡음 환경에서도 실시간으로 맥박수를 측정 하는 알고리듬을 제안하였다. 기존 방법인 시간영역에서 맥박수를 검출하는 방법은 동적 잡음에 민감하여 맥박수를 오검출하는 문제가 발생한다.
본 실험은 광용적맥파 신호를 기반으로 맥박수를 추정 함에 있어 동적 잡음을 효과적으로 배제하는 방법을 연구하였다. 신호는 고의적으로 동적잡음에 노출된 환경에서 측정 되었을 뿐 피 측정자의 건강 상태나 손가락 피부의 상태 등을 고려하지 않았다.
본 장에서는 기존에 일반적으로 사용되고 있는 시간영역의 광용적맥파 신호를 사용하여 맥박을 검출하는 방법에 대하여 소개한다. 그림 1에 시간영역의 광용적 맥파 신호를 이용하여 맥박을 검출하는 알고리듬의 순서도를 나타내었다.
본 장에서는 주파수영역의 광용적맥파 신호를 이용하여 맥박수를 검출하는 선택적 맥박 검출 알고리듬을 제안한다. 선택적으로 맥박수를 검출한다는 말은 주파수 영역의 신호의 첨두치들 중 가장 맥박 주파수일 가능성이 큰 주파수를 이전의 맥박 주파수 정보를 이용하 선택하는 것이다.

제안 방법

2. The proposed algorithm to detect heart rate using frequency domain PPG signals.
마지막으로 손가락은 정상적으로 측정 장치에 접촉 시킨 상태로 팔꿈치를 축으로 일정 주기로 움직여서 주기적인 잡음이 섞인 신호를 측정하였다. 기준 맥박수는 광용적맥파 신호를 측정과 동시에 측정하는 팔이 아닌 반대편 팔의 맥박수를 손으로 직접 맥진하여 결정하였다. 그림 3에서 잡음의 종류에 따른 광용적맥파 신호들을 나타내었다.
4Hz와 3Hz이다. 대역통과필터를 통과한 이후, 특정 시간 간격의 신호에서 첨두치들을 검출한다. 시간 간격을 결정하기 위하여 보통사람의 최대 맥박 주파수를 이용한다.
정상상태의 신호는 움직임 없이 측정되었고, 측정 중간에 고의적으로 손가락을 순간적으로 움직여서 순간적인 접촉 불량 상태의 잡음을 만들었다. 마지막으로 손가락은 정상적으로 측정 장치에 접촉 시킨 상태로 팔꿈치를 축으로 일정 주기로 움직여서 주기적인 잡음이 섞인 신호를 측정하였다. 기준 맥박수는 광용적맥파 신호를 측정과 동시에 측정하는 팔이 아닌 반대편 팔의 맥박수를 손으로 직접 맥진하여 결정하였다.
본 논문에서는 가속도 신호의 추가적인 이용 없이 광용적맥파 신호만을 이용하여 맥박수를 검출하는 방법만을 고려한다. 기존의 맥박수를 검출하는 방법인 시간영역 신호의 첨두치를 이용하는 방법은 동적 잡음에 영향을 받기 쉽다.
본 장에서는 실측한 광용적맥파 신호를 사용하여 기존 알고리듬과, 제안한 알고리듬의 맥박수 검출 성능을 실험을 통하여 비교 하였다. 본 논문에서는 알고리듬 비교를 위한 신호들로 다음과 같은 신호 데이터를 사용하였다.
신호는 20초 동안 측정하였고 3초마다, 지난 5초 동안 측정된 신호에 대하여 맥박수를 검출하여 비교하였다. 신호 하단에 5초 동안 측정된 신호에 대하여 각각 번호를 두어 표 1에서 해당 신호에 대한 각 맥박수 측정 알고리듬들의 결과를 나타내어 비교하였다.
그림 4는 기존 방법과 제안 방법의 성능을 비교하기 위한 실험 과정의 예시를 나타내었다. 신호는 20초 동안 측정하였고 3초마다, 지난 5초 동안 측정된 신호에 대하여 맥박수를 검출하여 비교하였다. 신호 하단에 5초 동안 측정된 신호에 대하여 각각 번호를 두어 표 1에서 해당 신호에 대한 각 맥박수 측정 알고리듬들의 결과를 나타내어 비교하였다.
만약 주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에는 주파수 영역에서 맥박 주파수의 첨두치를 동적잡음의 첨두치와 구별하여 선택적으로 가장 가능성이 높은 맥박 주파수를 선택 할 수 있다. 실험은 동적 잡음이 없는 광용적맥파 신호, 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호, 주기적인 동적 잡음이 발생한 광용적맥파 신호의 맥박수를 두 가지 방법으로 검출하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과 제안하는 방법으로 측정하였을 때 동적 잡음이 발생한 경우에도 거의 오차가 없이 맥박수를 측정하였음을 알 수 있었다.
여기서, N은 변환 하고자 하는 신호내의 샘플 개수를 의미한다. 이후, 이전 맥박 주파수 평균과 가장 가까운 주파수를 찾아 맥박 주파수일 가능성이 가장 높은 주파수를 검출한다. 마지막으로 검출한 맥박 주파수를 이용하여 맥박수를 산출한다.
본 논문에서는 알고리듬 비교를 위한 신호들로 다음과 같은 신호 데이터를 사용하였다. 잡음이 거의 없는 상태인 정상상태와 접촉 불량으로 잡음이 발생한 상태, 주기적인 동적 잡음이 발생한 상태, 세 가지 상태로 광용적맥파 신호 데이터들을 분류하였다. 정상상태의 신호는 움직임 없이 측정되었고, 측정 중간에 고의적으로 손가락을 순간적으로 움직여서 순간적인 접촉 불량 상태의 잡음을 만들었다.

대상 데이터

본 장에서는 실측한 광용적맥파 신호를 사용하여 기존 알고리듬과, 제안한 알고리듬의 맥박수 검출 성능을 실험을 통하여 비교 하였다. 본 논문에서는 알고리듬 비교를 위한 신호들로 다음과 같은 신호 데이터를 사용하였다. 잡음이 거의 없는 상태인 정상상태와 접촉 불량으로 잡음이 발생한 상태, 주기적인 동적 잡음이 발생한 상태, 세 가지 상태로 광용적맥파 신호 데이터들을 분류하였다.
우선 대역통과필터를 사용하여 원하는 대역의 주파수신호를 필터링 한다. 사용된 차단 주파수는 통계적인 사람의 맥박 주파수 범위인 0.4Hz와 3Hz이다. 대역통과필터를 통과한 이후, 특정 시간 간격의 신호에서 첨두치들을 검출한다.
모든 실험은 Matlab으로 작성된 프로그램을 통해 측정되었고 매 5초 마다 맥박수를 추정하기 위한 알고리듬을 처리하는 시간은 평균 2ms 이였다. 실험에 사용된 신호는 50Hz 로 샘플링 되었고, 사용한 컴퓨터 사양은 Intel(R) Core(TM) i7-4770K CPU @ 3.50GHz, 16GB RAM 과 같다. 3초마다 맥박이 갱신된다고 할 때 실시간으로 측정이 가능함을 알 수 있다.

데이터처리

모든 실험은 Matlab으로 작성된 프로그램을 통해 측정되었고 매 5초 마다 맥박수를 추정하기 위한 알고리듬을 처리하는 시간은 평균 2ms 이였다. 실험에 사용된 신호는 50Hz 로 샘플링 되었고, 사용한 컴퓨터 사양은 Intel(R) Core(TM) i7-4770K CPU @ 3.

성능/효과

실험은 동적 잡음이 없는 광용적맥파 신호, 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호, 주기적인 동적 잡음이 발생한 광용적맥파 신호의 맥박수를 두 가지 방법으로 검출하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과 제안하는 방법으로 측정하였을 때 동적 잡음이 발생한 경우에도 거의 오차가 없이 맥박수를 측정하였음을 알 수 있었다.
마찬가지로 주기적인 잡음이 더해지게 될 경우 시간영역 알고리듬에서는 심각하게는 2배 이상의 맥박수가 검출될 수 있다. 그러나 제안하는 방법으로 검출 할 경우 오차가 2.2%로 개선되었음을 알 수 있다.
순간적인 접촉 불량이 발생할 경우 시간영역 알고리듬은 검출 오차가 크고 주파수영역 알고리듬은 검출 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다. 또한 주기적인 잡음이 더하여 진 경우에는 시간영역, 주파수영역 모두 검출 오차가 크다는 것을 확인할 수 있다.
기존 방법인 시간영역에서 맥박수를 검출하는 방법은 동적 잡음에 민감하여 맥박수를 오검출하는 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 동적잡음에 강건하여 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않은 경우에는 시간영역의 알고리듬을 사용할 때와 달리 맥박수 검출 오차가 작다. 만약 주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에는 주파수 영역에서 맥박 주파수의 첨두치를 동적잡음의 첨두치와 구별하여 선택적으로 가장 가능성이 높은 맥박 주파수를 선택 할 수 있다.

후속연구

신호는 고의적으로 동적잡음에 노출된 환경에서 측정 되었을 뿐 피 측정자의 건강 상태나 손가락 피부의 상태 등을 고려하지 않았다. 향후 다양한 신체 조건의 피 측정자들로부터 신호를 측정하여 피부의 상태와 압력, 또는 메니큐어를 칠한 여성의 광용적맥파신호로부터 추정된 맥박수 결과를 비교할 필요가 있다. 이러한 다양한 환경을 고려할 만한 효과적인 방법으로, 인공 신경망을 사용하여 맥박수를 추정하는 방법이 좋은 방안이 될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 제안한 주파수 영역 광용적맥파 신호를 이용하여 실시간 맥박을 측정하는 방법의 특징은?	기존 방법인 시간영역에서 맥박수를 검출하는 방법은 동적 잡음에 민감하여 맥박수를 오검출하는 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 동적잡음에 강건하여 주기적인 동적잡음이 크게 발생하지 않은 경우에는 시간영역의 알고리듬을 사용할 때와 달리 맥박수 검출 오차가 작다. 만약 주기적인 동적잡음의 세기가 클 경우에는 주파수 영역에서 맥박 주파수의 첨두치를 동적잡음의 첨두치와 구별하여 선택적으로 가장 가능성이 높은 맥박 주파수를 선택 할 수 있다. 실험은 동적 잡음이 없는 광용적맥파 신호, 순간적인 접촉 불량이 발생한 광용적맥파 신호, 주기적인 동적 잡음이 발생한 광용적맥파 신호의 맥박수를 두 가지 방법으로 검출하여 그 성능을 비교하였다.
	광용적맥파 신호로 어떻게 맥박수를 측정하는가?	맥박수는 광용적맥파(PPG: plethysmogram) 신 호, 또는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호를 이용하여 측정 할 수 있다. 광용적맥파 신호는 손가락에 빛을 통과시키거나 반사시켜 빛의 세기가 감소한 정도를 측정하여 혈류량의 변화를 측정하는 방식으로 검출한다[1～2]. 심전도 신호는 심장의 전위 특성을 측정하기 위해 심장 부근에 여러 전극을 사용하여 측정하는데 신호 세기가 약해서 정밀하게 측정되어야 하는 단점이 있다.
	광용적맥파 신호 측정 시 가장 고려해야될 부분은 무엇인가?	광용적맥파 신호를 측정 할 때 가장 고려되어야 할 부분은 잡음을 제거하는 부분이다[3]. 광용적맥파 신호는 일반적으로 0.

참고문헌 (14)

T. Tamura, Y. Maeda, M. Sekine, and M. Yoshida, "Wearable photoplethysmographic sensors-Past and Present," Electronics, vol. 3, pp. 282-302, Apr. 2014.

상세보기
Global.epson.com. (2016). Wearable Technology-Epson. [online] Available at: http://global.epson.com/innovation/engineer/pulse_sensing.html [Accessed 11 Jul. 2016].
Z. Zhang, Z. Pi, and B. Liu, "TROIKA: A general framework for heart rate monitoring using wrist-type photoplethysmographic signals during Intensive Physical Exercise, " IEEE Tran. on Biomedical Engineering, vol. 62, no. 2, pp. 522-531, Feb. 2015.

상세보기
B. Sangeeta and L. Shaw, "A Real Time Analysis of PPG Signal for Measurement of SpO2 and Pulse Rate", International journal of computer applications, vol. 36, no. 11, pp. 45-50, 2011
D. Ban, and S. Kwon, "Movement Noise Cancellation in PPG Signals, " in Proc. 2016 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, U.S. state of Nevada, 2016, pp. 47-48.
C. C Wu, S. H. Fan, S. Chuang, J. J. Liao, C. C. Chou, and W. C. Fang, "A Wireless Photoplethysmography Signal Processing System for Long-Term Monitoring," in Proc. 2016 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, U.S. state of Nevada, 2016, pp. 480-483.
D. H. Lee, Y. S. Hong, and S. S. Lee, "Development of Oriental-Western Fusion Patient Monitor by Using the Clip-type Pulsimeter Equipped with a Hall Sensor, the Electrocardiograph, and the Photoplethysmograph," Journal of Korean Magnetics Society, vol. 23, no. 4, pp. 135-143, Mar. 2013.

원문보기 상세보기
M. Kim, T. Kim, S. Jang, D. Ban, B. Min, and S. Kwon, "Noise-Robust Algorithm for PPG Signal Measurement," J. Korea Inform. Commun. Soc. (KICS), vol. 38, no. 12, pp. 1085-1094, Dec. 2013.
K. S. Lee, "Tracking Heart Rate Based on PPG," Master Thesis, Dept. of Computer Science, Yonsei University, 2009.
J. Allen, "Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement," Physiological Measurement, vol. 28, no. 3, pp. 1-39, Feb. 2007.

상세보기
J. Hashimoto, D. Watabe, A. Kimura, H. Takahashi, T. Ohkubo, K. Totsune, and Y. Imai, "Determinants of the second derivative of the finger photoplethysmogram and brachial-ankle pulse-Wave velocity: the Ohasama study," Amer. J. Hypertension, vol. 18, no. 4, Part 1, pp. 477-485, Apr. 2005.

상세보기
H. Lee, J. Lee, W. Jeong, J. Jun, and G. Lee, "Motion Artifacts reduction from the PPG based on the Improved PMAF for the U-Health care System," The Institute of Electronics Engineers of Korea-System and Control, vol. 45, no. 5, pp. 28-34, Sep. 2008.
H. W. Lee, J. W. Lee, W. G. Jung, J. Y. Jang, Y. I. Kim, and G. K. Lee, "Design of the Two Dimension Moving Average Filter to Remove the Motion Artifact of the PPG," in Proc. Conference of The Institute of Electronics Engineers of Korea, 2007, pp. 1019-1020.
U. Lee, H. Park, and H. Shin, "Implementation of a Bluetooth-LE Based Wireless ECG/EMG/ PPG Monitoring Circuit and System," Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 51, no. 6, pp. 261-269, Jun, 2014

원문보기 상세보기

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증