[논문]베게에 삽입된 PVDF센서를 이용한 무호흡증 측정

금동위; 김정도

doi:10.5369/jsst.2018.27.6.407

베게에 삽입된 PVDF센서를 이용한 무호흡증 측정
Measurement of Apnea Using a Polyvinylidene Fluoride Sensor Inserted in the Pillow 원문보기

Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.27 no.6, 2018년, pp.407 - 413

Abstract ▼ AI-Helper

Most sleep apnea patients exhibit severe snoring, and long-lasting sleep apnea may cause insomnia, hypertension, cardiovascular diseases, stroke, and other diseases. Although polysomnography is the typical sleep diagnostic method to accurately diagnose sleep apnea by measuring a variety of bio-signals that occur during sleep, it is inconvenient as the patient has to sleep with attached electrodes at the hospital for the diagnosis. In this study, a diagnostic pillow is designed to measure respiration, heart rate, and snoring during sleep, using only one polyvinylidene fluoride (PVDF) sensor. A PVDF sensor with piezoelectric properties was inserted into a specially made instrument to extract accurate signals regardless of the posture during sleep. Wavelet analysis was used to identify the extractability and frequency domain signals of respiration, heart rate, and snoring from the signals generated by the PVDF sensor. In particular, to separate the respiratory signal in the 0.2~0.5 Hz frequency region, wavelet analysis was performed after removing 1~2 Hz frequency components. In addition, signals for respiration, heart rate, and snoring were separated from the PVDF sensor signal through a Butterworth filter and median filter based on the information obtained from the wavelet analysis. Moreover, the possibility of measuring sleep apnea from these separated signals was confirmed. To verify the usefulness of this study, data obtained during sleeping was used.

주제어

표/그림 (19)

그림 Fig. 1. Appearance and structure of PVDF sensor
그림 Fig. 2. Structure of Sleep Diagnosis Pillow
그림 Fig. 3. Signal of PVDF sensor measured during sleep
그림 Fig. 4. Analysis results through STFT (a) 0~5,000 Hz, (b) 0~200Hz
그림 Fig. 5. Analysis results through Wavelet Transform
그림 Fig. 6. Wavelet analysis of low frequency range
그림 Fig. 7. Breathing signals acquired through 4th Butterworth low-pass filtering (Cut-off Frequency= 0.25 Hz)
그림 Fig. 8. Structure for extracting heart rate signal
그림 Fig. 9. R-peak detection using median filter
그림 Fig. 10. Snoring signal synchronized with breathing signal
그림 Fig. 11. Snoring signal acquired through 4th HPF
그림 Fig. 12. High-frequency noise-canceled snoring signal
그림 Fig. 13. Median filter obtained snoring signal
그림 Fig. 14. Extraction of proposed snoring signal
그림 Fig. 15. Heart rate signal obtained using Median Filter and heart rate signal obtained using MP150 system
그림 Fig. 16. Respiratory and snoring signals (a) not using the median filter (b) using median filter
그림 Fig. 17. Comparison of breathing and noise signals (a) not using the median filter (b) using median filter
그림 Fig. 18. Respiratory and Snoring Signals in Patients with Apnea (a) not using the median filter (b) using median filter
그림 Fig. 19. Comparison of Respiratory Signals and Snoring Signals in Patients with Apnea (105~165 secs) (a) not using the median filter (b) using median filter

AI 본문요약
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문제 정의

PVDF 압전 필름은 측정 주파수 범위가 넓으며 감도가 높은 특징을 가지기 때문에 작은 진동에도 크게 반응하여 생체신호를 측정하기에 적합하다[2-4]. 본 연구에서는 수면다원검사의 단점을 극복하면서 PVDF센서가 내장되어 생체신호의 측정이 가능한 수면 진단 베개를 설계하였다. Fig.

제안 방법

PVDF 센서의 신호에서 맥박신호를 추출하기 위해 10 Hz 차단주파수를 가지는 4차 버터워스 고역통과 필터와 20 Hz의 차단주파수를 가지는 4차 버터워스 저역통과 필터를 사용하였으며, R피크를 검출하기 위해 필터를 통해 대역통과된 신호를 제곱한 후에 메디언 필터(Median Filter)를 사용하여 신호의 윤곽선을 추출하였다. 맥박 신호를 추출하기 위한 전체 구조를 정리하면 Fig.
25 Hz 차단주파수를 가진 4차 저역통과 필터를 사용하였다. 또, 맥박신호의 추출을 위해서 10 Hz와 20 Hz의 차단주파수의 4차 고역통과 필터와 4차 저역통과 필터를 사용한 후, 신호를 제곱한 후에 메디언 필터(Median Filter)를 사용하여 맥박의 R피크를 검출하였다.
본 연구에서는 먼저, 불편한 장비를 부착하고 수면을 취해야한다는 수면 다원 검사의 문제점을 극복하기 위해 수면 진단 베개를 설계하고, 편안한 상태에서의 수면 중 PVDF 단일 센서로부터 생체신호를 취득한 후, 정확한 무호흡의 측정을 위해 이신호로부터 호흡, 코골이 신호 뿐만 아니라 맥박신호를 분리한다. 먼저, 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 시간-주파수 분석을 실시하여 PVDF 센서 신호로부터 호흡, 맥박 및 코골이 신호의 추출 가능성을 확인하였을 뿐만 아니라 호흡, 맥박및 코골이 신호의 주파수 정보를 파악함으로써 각각의 신호 추출을 위한 필터 설계 시 정확한 차단 주파수의 설정이 가능하도록 하였다.
베개 내부에 설치된 기구는 PVDF 센서의 상단에 위치한 고무패드의 단면적을 늘려주며, 사용자의 뒷목에 맞닿는 면적을 늘려주어 정확한 신호 측정이 가능하도록 하였다. Fig.
본 논문에서는 이러한 환경 잡음을 제거하기 위해 500 Hz 차단주파수를 가지는 저역통과 필터를 추가로 사용한다. Fig.
본 논문에서는 코골이 신호를 추출하기 위하여 50 Hz 차단주파수를 가지는 4차 버터워스 고역통과 필터를 사용하며, 50 Hz이하에서 존재하는 맥박에 의한 신호와 호흡 신호 등의 저주파신호를 제거한다.
본 연구에서는 먼저, 불편한 장비를 부착하고 수면을 취해야한다는 수면 다원 검사의 문제점을 극복하기 위해 수면 진단 베개를 설계하고, 편안한 상태에서의 수면 중 PVDF 단일 센서로부터 생체신호를 취득한 후, 정확한 무호흡의 측정을 위해 이신호로부터 호흡, 코골이 신호 뿐만 아니라 맥박신호를 분리한다. 먼저, 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 시간-주파수 분석을 실시하여 PVDF 센서 신호로부터 호흡, 맥박 및 코골이 신호의 추출 가능성을 확인하였을 뿐만 아니라 호흡, 맥박및 코골이 신호의 주파수 정보를 파악함으로써 각각의 신호 추출을 위한 필터 설계 시 정확한 차단 주파수의 설정이 가능하도록 하였다.
수면 무호흡증의 진단을 위해 수면 진단 베개에 내장된 PVDF센서로 수면 중 발생하는 생체신호를 취득한다. Fig.
수면 진단 베개를 이용해 취득한 맥박 신호의 정확성 검증을 위해 ECG 전극을 Biopac사의 MP150 시스템에 연결하여 수면중 맥박 신호와 비교하였다.
이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fig. 3의 수면 중 측정한 PVDF 신호를 0.8 Hz의 차단주파수의 4차 버터워스 저역통과 필터에 입력시켜 고주파 성분을 대부분 제거한 후에, 이데이터를 이용하여 웨이블릿 변환을 시행한 후에 Fig. 6과 같이 0에서 4 Hz까지의 성분만을 분석하였으며 전 시간대에 걸쳐0.2~ 0.5 Hz에서 다른 성분보다 높은 진폭이 나타나 흰색으로 표시되는 성분이 존재함을 알 수 있다.
코골이 신호의 추출을 위해 50 Hz 차단주파수의 4차 고역통과 필터를 사용하여 맥박 신호와 호흡 신호와 같은 저주파 신호를 제거함과 동시에 3 KHz 부근의 환경 잡음을 제거하기 위해 500 Hz 차단주파수의 4차 저역통과 필터를 추가로 사용한후, 메디언 필터를 사용하여 코골이의 포락선만을 추출하였다.

대상 데이터

Fig. 2의 수면진단베개는 메모리폼 소재를 사용하였으며 500×280×95 mm크기로 설계되었다.

이론/모형

Fig. 12를 통해 얻어진 코골이 신호로부터 포락선만을 추출하여 코골이를 쉽게 검출하기 위해 메디언 필터를 사용한다. Fig.

성능/효과

Fig. 18 (a)와 (b)의 실험 결과에서는 145~160초 구간에서 호흡신호와 코골이 신호가 동기화되어 나타남을 확인할 수 있으며, 160~167초 구간에서는 호흡 신호가 불규칙적이고 움직임으로 인한 잡음 신호가 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 167~183초 구간은 약 15초간 수면 무호흡이 발생된 것을 확인 할 수 있으며, 183~195초 구간은 호흡이 재개됨에 따라 불안정한 호흡이 발생하고 있다.
Fig. 16의 (a)와 (b)의 코골이 신호는 호흡 신호와 동기화되어 연속적으로 나타남과 들숨에서 큰 진동을 일으키는 경향이 일치함을 확인 할 수 있다.
본 연구에서 개발한 PVDF 센서를 삽입한 수면 진단 베개는 수면 환경에 영향을 주지 않고 편안한 상태에서의 수면 중 생체신호 취득이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 호흡 신호와 코골이 신호가 동기화되는 특징을 이용한 수면 무호흡증 검출 방법은 수면 무호흡증을 진단하기 위한 하나의 척도가 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 또한 맥박의 추출은 수면 무호흡증의 진단의 참고자료로 사용될 수 있다.
본 연구에서 개발한 PVDF 센서를 삽입한 수면 진단 베개는 수면 환경에 영향을 주지 않고 편안한 상태에서의 수면 중 생체신호 취득이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 호흡 신호와 코골이 신호가 동기화되는 특징을 이용한 수면 무호흡증 검출 방법은 수면 무호흡증을 진단하기 위한 하나의 척도가 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

후속연구

또한, 호흡 신호와 코골이 신호가 동기화되는 특징을 이용한 수면 무호흡증 검출 방법은 수면 무호흡증을 진단하기 위한 하나의 척도가 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 또한 맥박의 추출은 수면 무호흡증의 진단의 참고자료로 사용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수면 무호흡증의 측정이 호흡과 코골이 신호를 통해 측정이 가능한 이유는?	코골이 신호는 호흡의 들숨과 날숨이 발생할 때 상기도의 폐쇄로 인해 발생하는 소리이기 때문에 호흡 신호와 동기화되어 나타나며, 상기도의 폐쇄가 10초 이상 지속되어 호흡이 발생하지 않을 경우 수면 무호흡증으로 진단 할 수 있다. 또한, 호흡이 재개될 경우 불안정한 호흡, 호흡과 동기화되는 움직임 및 호흡과 동기화되어 나타나는 코골이 신호가 나타난다. 따라서, 수면 무호흡증의 측정은 호흡과 코골이 신호를 통해 측정이 가능하다.
	수면 무호흡이란?	수면 무호흡은 수면 중에 10초 이상 호흡이 일시적으로 정지되는 상태를 의미하며, 호흡이 정지됨과 동시에 코골이 현상도 사라진다. 이러한 상태가 7시간 수면 중 30회 이상 계속될 경우 무호흡증후군이라는 병적상태로 진단된다.
	PVDF 압전 필름이 생체신호 측정에 적합한 이유는?	PVDF 압전 필름은 측정 주파수 범위가 넓으며 감도가 높은 특징을 가지기 때문에 작은 진동에도 크게 반응하여 생체신호를 측정하기에 적합하다[2-4]. 본 연구에서는 수면다원검사의 단점을 극복하면서 PVDF센서가 내장되어 생체신호의 측정이 가능한 수면 진단 베개를 설계하였다.

참고문헌 (7)

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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].

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