본 연구에서는 디지털 방식으로 측정된 맥파의 파형으로부터 최대 높이와 최소 높이의 차이, 즉 맥파의 차동값을 이용하여 혈압을 측정하는 측정 기법을 제시한다. 이를 위하여 본 연구에서는 적분 방식의 디지털 압력 센서와 블루투스, 스마트폰으로 구성되는 맥파 측정 시스템을 이용하여 맥파 데이터를 수집하였다. 수집된 맥파 데이터들은 고혈압, 정상, 저혈압의 군으로 분류되고, 각 맥파 파형의 최고 값과 최저 값의 개인별 차동값 평균을 도출한다. 맥파 측정시 동시에 혈압계로 측정한 최고혈압과 최저혈압의 값과 맥파 데이터로부터 도출된 차동값의 평균값들을 회귀 분석하면 맥파 차동값과 혈압과의 상관관계인 혈압상관관계식을 도출할 수 있다. 이 혈압상관관계식을 이용하여 임의의 실험자의 맥파 측정을 통한 혈압 추정 실험을 수행한 결과 실험자들의 혈압값들을 용이하게 추정할 수 있었다. 기존의 혈압계를 사용한 측정치에 대하여 제안된 기법은 최저혈압의 경우는 최대 66 %의 오차를 보이므로 그다지 높은 정확성을 보이지 못하지만, 최고혈압의 경우에는 10 % 이하의 오차로 혈압값을 추정할 수 있었다.
본 연구에서는 디지털 방식으로 측정된 맥파의 파형으로부터 최대 높이와 최소 높이의 차이, 즉 맥파의 차동값을 이용하여 혈압을 측정하는 측정 기법을 제시한다. 이를 위하여 본 연구에서는 적분 방식의 디지털 압력 센서와 블루투스, 스마트폰으로 구성되는 맥파 측정 시스템을 이용하여 맥파 데이터를 수집하였다. 수집된 맥파 데이터들은 고혈압, 정상, 저혈압의 군으로 분류되고, 각 맥파 파형의 최고 값과 최저 값의 개인별 차동값 평균을 도출한다. 맥파 측정시 동시에 혈압계로 측정한 최고혈압과 최저혈압의 값과 맥파 데이터로부터 도출된 차동값의 평균값들을 회귀 분석하면 맥파 차동값과 혈압과의 상관관계인 혈압상관관계식을 도출할 수 있다. 이 혈압상관관계식을 이용하여 임의의 실험자의 맥파 측정을 통한 혈압 추정 실험을 수행한 결과 실험자들의 혈압값들을 용이하게 추정할 수 있었다. 기존의 혈압계를 사용한 측정치에 대하여 제안된 기법은 최저혈압의 경우는 최대 66 %의 오차를 보이므로 그다지 높은 정확성을 보이지 못하지만, 최고혈압의 경우에는 10 % 이하의 오차로 혈압값을 추정할 수 있었다.
We proposed the new method to estimate the blood pressure with the differential value of the digital arterial pulse waveform and BP relation equation. To get the digital arterial pulse waveform, we use the arterial pulse waveform measurement system that has digital air-pressure sensor device and sma...
We proposed the new method to estimate the blood pressure with the differential value of the digital arterial pulse waveform and BP relation equation. To get the digital arterial pulse waveform, we use the arterial pulse waveform measurement system that has digital air-pressure sensor device and smart phone. The acquired digital arterial pulse waveforms are classified as hypertension group, normal group, and hypotension group, and we can derive the average differential value between the highest point and lowest point of a single waveform of individuals along with the group. In this study, we found the functional correlation between the blood pressure and differential value as a form of BP relation equation through the regression process on the average of differential value and blood pressure value from a tonometer. The Experimental results show the BP relation equation can give easy blood pressure estimation method with a high accuracy. Although this estimation method has over 66 % error rate and does not give the high level of the accuracy for the diastolic compares to the commercial tonometer, the estimation results for the systolic show the high accuracy that has less than 10 % error rate.
We proposed the new method to estimate the blood pressure with the differential value of the digital arterial pulse waveform and BP relation equation. To get the digital arterial pulse waveform, we use the arterial pulse waveform measurement system that has digital air-pressure sensor device and smart phone. The acquired digital arterial pulse waveforms are classified as hypertension group, normal group, and hypotension group, and we can derive the average differential value between the highest point and lowest point of a single waveform of individuals along with the group. In this study, we found the functional correlation between the blood pressure and differential value as a form of BP relation equation through the regression process on the average of differential value and blood pressure value from a tonometer. The Experimental results show the BP relation equation can give easy blood pressure estimation method with a high accuracy. Although this estimation method has over 66 % error rate and does not give the high level of the accuracy for the diastolic compares to the commercial tonometer, the estimation results for the systolic show the high accuracy that has less than 10 % error rate.
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문제 정의
혈압은 혈관벽에 직접적으로 가해지는 혈류의 압력 값이기 때문에, a)와 같은 미분파형보다는 b)와 같은 적분파형이 혈류의 압력 변화와 맥파와의 관계를 파악하기에 더 용이하다. 따라서 본 연구에서는 압력의 변화를 적분파형을 출력하는 디지털 압력 센서 유닛을 사용하였으며 센서에서 발생되는 적분파형 데이터를 분석하여 혈압을 추정하는 연구를 수행하였다.
Pavg와 Systolicavg를 도출하기 위해서는 다수의 실험자들에 대한 최고혈압과 맥파를 동시에 측정하는 실험이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 혈압과 맥파 측정을 수행하는 환경을 구성하고, 고혈압, 정상, 저혈압의 다양한 샘플을 포함하는 다수의 실험자들을 대상으로 하여 최고혈압 값과 맥파를 동시에 측정하는 실험들을 수행하였다.
본 연구는 디지털 측정 시스템을 사용하여 Non-Kortokoff 방식으로 연속적인 혈압 측정을 할 수 있는 새로운 가능성을 높였다고 할 수 있다. 그러나 이 방법이 실제로 혈압 측정에 적용되기 위해서는 기존 혈압계 대비 5 % 이하의 오차율을 가질 수 있어야만 한다.
그러나 이들 연구들은 대부분 혈압을 압력 센서로 직접 측정하고자 하는 방법으로 접근하였으며, 압력 변수 외에 다른 요소들의 측정에 의한 혈압 측정은 고려하지 않고 있는 방법론상의 한계를 가지고 있다. 본 연구는 혈관속의 압력을 직접 측정하는 대신에 혈류가 흐르면서 만들어내는 맥파를 측정하고, 이를 통하여 혈압을 추정하는 방법론을 제시하여 그 유효성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다.
본 연구에서는 맥파로부터 추출된 차동값과 혈압상관관계식을 이용한 혈압 추정 기법을 제시하였다. 혈압상관관계식을 도출하기 위하여 본 연구에서는 고혈압, 정상혈압, 저혈압의 3가지 유형의 실험자들로부터 디지털 압력 센서를 사용하여 맥파를 연속적으로 측정하고, 측정치의 차동값 평균과 혈압계를 사용하여 측정한 측정치와의 관계를 회귀 분석을 통하여 그래프화함으로써 혈압 상관관계 회귀식을 도출하였다.
따라서 맥파 차동값도 측정 대상에 따라서 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 이 맥파 차동값과 혈압과의 관계를 분석하고, 맥파 차동값을 통하여 혈압을 추정할 수 있는 방법을 연구하였다.
가설 설정
맥파는 심장의 박동에 의하여 발생되는 충격파의 일종이기 때문에 혈관 벽에 부딪치는 혈류의 압력, 즉 혈압과 밀접한 관계를 가지고 있다[10]. 만약 대기압이나 피부의 압력 등의 혈관 외부 압력이 동일하게 가해진다고 가정하면, 혈압이 높을수록 맥파의 진폭은 커지고, 혈압이 낮을수록 맥파의 진폭은 작아지게 된다. 따라서 맥파의 진폭과 실제 혈압과의 관계를 파악할 수 있다면 맥파의 크기를 측정하여 혈압을 구할 수 있게 된다.
제안 방법
각 실험 대상자들에 대하여 맥파 측정은 각 5회, 혈압 측정은 각 3회를 실시하였다. 맥파 측정과 혈압 측정은 각각 번갈아 수행하였으며 각각의 맥파 측정과 혈압 측정 실험 사이에는 5분의 간격을 두고 실험을 수행하였다.
하나는 OMRON101 손목형 혈압계를 사용하였고 다른 하나는 MEDITEC의 탁상용 혈압계를 사용하였다. 각 실험 대상자에 대하여 OMRON을 이용한 혈압 측정을 2회 수행하고, MEDITEC에 의한 측정을 1회 실행하여 총 3회의 혈압계측정 데이터를 도출하였다.
각 실험에서는 실험대상자별로 맥파 데이터를 추출하여 차동값 ΔPi들을 도출하고, 차동값의 평균 ΔPavg을 구한 다음 이를 혈압 상관관계식에 대입하여 최고혈압 값과 최저혈압 값을 추정하였다.
본 측정 실험에서는 3개의 서로 다른 실험대상자 그룹을 설정하였다. 그룹 1은 혈압상관관계식을 도출하는 실험에 참여하였고, 그룹 2와 3은 도출된 혈압 상관 관계식을 이용하여 혈압을 추정하는 실험에 참여하였다. 각 그룹의 실험대상자들에 대한 구성 인원은 Table 2와 같다.
만약 혈관에 압력을 가하지 않고도 혈압을 측정할 수 있다면 24시간 연속적으로 혈압을 측정하는 것이 가능해진다[3]. 따라서 본 연구에서는 디지털 압력 센서와 스마트기기를 이용하여 혈관을 흐르는 혈류의 연속적인 압력 변화를 나타내는 파형, 즉 맥파를 측정하고 측정값으로부터 혈압을 추정할 수 있는 혈압 측정 알고리즘을 도출한다. 혈관을 누르면 연속적인 혈류의 파형을 얻을 수 없으므로 혈관벽에 압력을 가하지 않고도 연속적인 혈압 측정이 가능하게 된다.
센서가 혈관을 누르는 압력, 즉 센서 압력은 측정 중에 항상 센서 초기 압력(Sensor Initial Pressure)과 동일하게 유지하여야만 한다. 따라서 본 연구에서는 모든 측정에서 센서가 혈관 위의 피부를 누르는 센서 초기 압력을 세밀하게 조절하여 거의 동일한 압력으로 측정하였다.
그러나 측정 과정에서 정확하게 일정한 센서 초기 압력을 유지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 측정데이터 중, Table 1의 기준 센서 초기 압력에서 10 % 이상 압력값이 벗어나는 측정 실험은 제외하고 압력 오차 범위 내의 실험 결과만 1인당 5회씩 생성하여 혈압 상관관계 그래프의 도출과 혈압 추정 실험에 적용하였다. 이와 동시에 좀 더 정밀한 혈압 추정 실험을 위하여 기준 센서 초기 압력에서 5 % 이내의 압력 오차만을 가지는 실험 데이터들을 별도로 선별하여 혈압 상관관계 그래프를 도출하고, 이 그래프가 혈압 추정의 정확도를 높일 수 있는가의 여부를 확인하는 실험을 별도로 수행하였다.
각 실험 대상자들에 대하여 맥파 측정은 각 5회, 혈압 측정은 각 3회를 실시하였다. 맥파 측정과 혈압 측정은 각각 번갈아 수행하였으며 각각의 맥파 측정과 혈압 측정 실험 사이에는 5분의 간격을 두고 실험을 수행하였다. 혈압계는 시중에서 구입할 수 있는 2가지 종류를 사용하였다.
혈압 상관관계식 (3), (4)가 실제적인 혈압 측정의 지표로 사용될 수 있기 위해서는 혈압상관관계식의 정밀도와 신뢰도를 혈압 추정 실험을 통하여 검증하여야 한다. 이를 위하여 그룹 2의 실험대상자들에 대하여 맥파 데이터를 측정하고, 이를 통하여 혈압을 추정하는 실험들을 수행하였다. 각 실험에서는 실험대상자별로 맥파 데이터를 추출하여 차동값 ΔPi들을 도출하고, 차동값의 평균 ΔPavg을 구한 다음 이를 혈압 상관관계식에 대입하여 최고혈압 값과 최저혈압 값을 추정하였다.
따라서 본 연구에서는 측정데이터 중, Table 1의 기준 센서 초기 압력에서 10 % 이상 압력값이 벗어나는 측정 실험은 제외하고 압력 오차 범위 내의 실험 결과만 1인당 5회씩 생성하여 혈압 상관관계 그래프의 도출과 혈압 추정 실험에 적용하였다. 이와 동시에 좀 더 정밀한 혈압 추정 실험을 위하여 기준 센서 초기 압력에서 5 % 이내의 압력 오차만을 가지는 실험 데이터들을 별도로 선별하여 혈압 상관관계 그래프를 도출하고, 이 그래프가 혈압 추정의 정확도를 높일 수 있는가의 여부를 확인하는 실험을 별도로 수행하였다.
본 연구에서는 맥파로부터 추출된 차동값과 혈압상관관계식을 이용한 혈압 추정 기법을 제시하였다. 혈압상관관계식을 도출하기 위하여 본 연구에서는 고혈압, 정상혈압, 저혈압의 3가지 유형의 실험자들로부터 디지털 압력 센서를 사용하여 맥파를 연속적으로 측정하고, 측정치의 차동값 평균과 혈압계를 사용하여 측정한 측정치와의 관계를 회귀 분석을 통하여 그래프화함으로써 혈압 상관관계 회귀식을 도출하였다. 도출된 혈압상관관계식을 사용하여 혈압 측정 실험을 수행한 결과, 최저혈압 값은 그다지 정확히 추정할 수 없지만 최고혈압 값의 경우에는 10 % 이하의 오차 혈압을 추정할 수 있었다.
대상 데이터
각 그룹의 실험대상자들에 대한 구성 인원은 Table 2와 같다. 그룹 1은 임의의 한 클래스를 수강하는 대학생 집단에서 표본을 추출하였다. 그룹 2는 또 다른 클래스를 수강하는 남학생들 중에서, 그룹 3은 그룹 2와 동일한 클래스를 수강하는 여학생들을 대상으로 표본을 추출하였다.
그룹 1은 임의의 한 클래스를 수강하는 대학생 집단에서 표본을 추출하였다. 그룹 2는 또 다른 클래스를 수강하는 남학생들 중에서, 그룹 3은 그룹 2와 동일한 클래스를 수강하는 여학생들을 대상으로 표본을 추출하였다. 여기서 Hypertension은 최고혈압이 130 mmHg 이상인 경우로, Hypotension은 최고혈압이 105 mmHg 이하인 경우로, 그리고 Normal은 최고혈압이 105～130 mmHg 범위인 경우로 구분하였다.
혈압계는 시중에서 구입할 수 있는 2가지 종류를 사용하였다. 하나는 OMRON101 손목형 혈압계를 사용하였고 다른 하나는 MEDITEC의 탁상용 혈압계를 사용하였다. 각 실험 대상자에 대하여 OMRON을 이용한 혈압 측정을 2회 수행하고, MEDITEC에 의한 측정을 1회 실행하여 총 3회의 혈압계측정 데이터를 도출하였다.
데이터처리
맥파의 차동값과 혈압과의 상관관계 여부를 판단하기 위해서는 맥파의 차동값이 혈압계로 측정한 실제 혈압과 어떤 관계가 있는가를 조사하여야 한다. 이를 위하여 다수의 실험자들을 대상으로 하여 혈압과 맥파 크기를 측정하고, 회귀 분석(Regression)을 통하여 관계식을 도출한다. 회귀 분석의 결과로 차동값과 혈압 사이에 정형적인 함수관계가 도출될 수 있다면 이를 이용하여 맥파 차동값 ΔP에 대한 혈압상관관계식(BP relation equation)을 다음 Equation (1), (2)와 같이 도출할 수 있다.
혈압상관관계식을 도출하기 위해서는 그룹 1에 대하여 실험 대상자별 맥파 차동치의 평균값 ΔPavg들과 혈압계로 측정한 최고혈압 값의 평균값 Systolicavg 들을 측정하고 이를 회귀 분석을 통해 분석하여 (3), (4)와 같은 1차함수관계의 회귀식을 도출하였다.
성능/효과
혈압상관관계식을 도출하기 위하여 본 연구에서는 고혈압, 정상혈압, 저혈압의 3가지 유형의 실험자들로부터 디지털 압력 센서를 사용하여 맥파를 연속적으로 측정하고, 측정치의 차동값 평균과 혈압계를 사용하여 측정한 측정치와의 관계를 회귀 분석을 통하여 그래프화함으로써 혈압 상관관계 회귀식을 도출하였다. 도출된 혈압상관관계식을 사용하여 혈압 측정 실험을 수행한 결과, 최저혈압 값은 그다지 정확히 추정할 수 없지만 최고혈압 값의 경우에는 10 % 이하의 오차 혈압을 추정할 수 있었다.
있다. 따라서 본 연구에서 제시하는 혈압 추정 방법은 최고혈압의 추정에만 유효하게 사용될 수 있다. 또한 정확한 혈압 추정을 위해서는 초기 센서 압력을 매우 일정하게 유지하여야 하는데, 실제 실험에서 센서를 일정한 압력으로 피부에 접촉시키는 것은 매우 어려운 일이었다.
혈압 추정 실험 결과, 그룹 2와 그룹 3의 최고혈압 추정값은 모두 혈압계를 사용한 측정치에 대하여 10 % 이내의 오차를 보이고 있음을 알 수 있다. 반면에 최저혈압 추정값은 최대 66 %의 오차를 보이고 있다.
혈압 추정 실험 결과에서 알 수 있듯이, 본 연구에서 제시한 맥파 차동값과 혈압상관관계식을 이용한 혈압 추정 방법은 최고혈압 값의 추정에 대해서는 비교적 높은 정확도를 나타내지만 최저혈압 값의 추정에 대해서는 정확성이 상대적으로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 혈압 상관관계식의 도출에 더 많은 실험대상자들을 적용한다면 보다 정확한 회귀식이 도출될 가능성은 매우 높다.
후속연구
이를 위해서는 매우 정밀한 혈압상관관계식이 도출될 수 있어야 할 뿐 아니라, 일정한 초기 센서 압력을 일관되게 유지하여 안정적으로 맥파를 측정함으로써 정확한 맥파 차동값이 도출될 수 있는 기술적인 문제의 개선이 필요하다. 따라서 차후 연구에서는 더 많은 실험을 통하여 혈압상관관계식을 보정하고, 보다 안정적으로 측정할 수 있는 비압박식 디지털 맥파 센서의 측정 메커니즘을 구현할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
혈압을 측정하기 위해 Kortokoff 방식을 사용했을 때의 발생할 수 있는 문제점은 무엇인가?
고혈압 환자나 임산부와 같은 경우에는, 상시적이고 연속적으로 혈압을 측정할 필요가 있다. 그러나 혈압을 측정하는 전통적인 방식인 Kortokoff 방식은 혈관에 압박을 가하여 혈류를 일시적으로 막은 다음에, 혈류를 통과시키면서 측정하는 방법을 사용하기 때문에 일정 횟수 이상 측정을 반복하면 혈관벽에 손상을 입혀서 출혈을 일으킬 수 있는 위험성을 가지고 있다. 따라서 연속적인 혈압 측정을 수행하기 위해서는 혈관을 누르지 않는 비압박식의 혈압 측정 방법이 필요하다.
맥파 차동값은 무엇인가?
맥파 차동값이란 연속적인 맥파 W의 각 파형 Wi에서 파형의 최고치와 최저치의 차이이다. 이는 Fig.
맥파 차동값이 측정 대상에 따라서 다른 이유는 무엇인가?
맥파는 사람마다 혈압과 상태에 따라서 크기도 다르고 세부적인 파형의 형태도 조금씩 다르다. 따라서 맥파 차동값도 측정 대상에 따라서 다양하게 나타난다.
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