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문제 정의
- 본 논문에서는 수면 상태 분류에 사용되는 생체신호인 뇌파, 안전도, 근전도 신호와 기능적 근적외선 분광법을 이용한 대뇌 헤모글로빈 농도 변화를 측정하는 다중 모달 수면 측정 장치를 개발하였다. 다중 모달 수면 측정 장치를 통해 뇌파의 변화와 대뇌 혈류변화를 동시에 관측하고 수면 시 안구움직임 변화와 안면 근육의 긴장도를 측정 할 수 있다.
제안 방법
- 문제풀이는 4자리 숫자에서 2자리 숫자 뺄셈을 반복적으로 수행하였다. 60초 동안의 문제풀이와 30초 동안 휴식을 반복 하여 4회 실험하였다. 실험 결과 Fig.
- 측정값은 SPI 통신을 통해 마이크로컨트롤러로 전송된다. Fig. 2와 같이 뇌파 전극은 F4, C3, C4 위치에서 측정하였고, 안전도는 오른쪽 눈 윗부분에 +전극을 부착하고 왼쪽 눈 아래에 -전극을 부착하여 눈의 좌우 움직임과 위아래 움직임을 측정하였다. 근전도 신호는 턱 위아래에 전극을 부착하여 근육 긴장도를 측정하였다.
- L4*730/4*805/4*850-40Q96-I는 730, 805, 850 nm 파장의 LED가 To-5 단일 패키징으로 구성되어 있으며, 질화알루미늄(AlN) 방열판이 LED발열을 억제하도록 제작되어 센서에 사용하였다. LED에서 발생하는 발열을 억제하기 위해 듀티비는 35%로 LED 구동 타이밍을 Fig. 1과 같이 설계하였다. 주변 환경에 의한 노이즈(ambient)를 제거하기 위해 LED가꺼진 상태에서 데이터를 측정하여 빼줌으로써 주변 환경에 의한 노이즈를 제거하였다.
- 개발환경은 Keil Microvision5를 이용하여 펌웨어를 설계하였다. PC에서 뇌파, 근적외 분광 신호의 디스플레이, 저장을 위하여 Labview를 사용하여 소프트웨어를 설계하였다. 그리고 신호처리, 분석을 위하여 Matlab을 사용하였다.
- 피험자의 피부색이나 두개골 두께에 따라서 광 흡수도의 차이가 존재하기 때문에 이를 보정하기 위해서 LED 구동전류를 20～ 50 mA범위에서 선택 할 수 있도록 LED 구동회로를 설계하였다.[14] 멀티플렉서는 고출력 LED를 동작시키기 위해서 12V 입출력 전압범위 특성과 90 옴의 스위치 저항 값을 갖는 MAX4581 아날로그 멀티플렉서를 사용해서 회로를 설계하였다.
- 2Hz 고 대역 통과 필터(Highpass filter)를 통해 노이즈를 제거한 후 수면 분석에 사용한다. fNIRS 신호는 7Hz LPF를 통해 노이즈를 제거한 후 modified Beer-lambert Law을 이용하여 옥시헤모글로빈과 디-옥시헤모글로빈의 상대적인 농도 변화를 계산한다. 수식에 사용된 흡광계수(Absorption coefficient)와 감소한 산란계수(reduced scattering coefficient)는 기존 문헌[15]을 참고하였다.
- 제작한 시스템의 동작을 위하여 뇌파, 안전도, 근전도 신호와 fNIRS 신호를 자극 유도 실험을 통해 검증하였다. fNIRS를 검증하는 방법으로는 헤모글로빈 농도 변화를 유도하기 위해서 문제풀이, 스쿼트 자세에서 헤모글로빈 농도 변화를 측정하여 동작을 검증하였다[16,17]. 문제풀이 시험을 통해 두뇌 대사량의 증가, 감소를 측정하고, 스쿼트 자세 실험을 통해 두뇌의 혈류변화를 측정한다.
- 다중 모달 수면 측정 장치는 fNIRS 센서, 송신 부, 수신 부, 생체전위 측정 부, 컨트롤유닛으로 구성된다. fNIRS센서는 착용자의 머리 형태 차이에 영향을 받지 않기 위해서 플렉시블 형태로 제작하여 센서 착용에 따른 영향을 받지 않도록 설계하였다. 센서는 컨트롤유닛과 송신부에 의해 작동하며, 수신부에서 측정된 신호를 변환한다.
- 2와 같이 뇌파 전극은 F4, C3, C4 위치에서 측정하였고, 안전도는 오른쪽 눈 윗부분에 +전극을 부착하고 왼쪽 눈 아래에 -전극을 부착하여 눈의 좌우 움직임과 위아래 움직임을 측정하였다. 근전도 신호는 턱 위아래에 전극을 부착하여 근육 긴장도를 측정하였다.
- 다중 모달 생체신호 측정 시스템을 설계하고 수면 실험을 통해 수면 단계의 변화에 따라 혈류계의 변화를 측정하였다. 뇌파를 기반으로 측정한 수면단계에서 수면의 깊이가 깊어지면서 옥시헤모글로빈의 농도가 낮아지는 것을 관측하였다. 이를 통해 수면이 깊어질수록 두뇌 활동과 관련된 대사율이 감소함을 확인 할 수 있다.
- 다중 모달 생체신호 측정 시스템을 설계하고 수면 실험을 통해 수면 단계의 변화에 따라 혈류계의 변화를 측정하였다. 뇌파를 기반으로 측정한 수면단계에서 수면의 깊이가 깊어지면서 옥시헤모글로빈의 농도가 낮아지는 것을 관측하였다.
- fNIRS를 검증하는 방법으로는 헤모글로빈 농도 변화를 유도하기 위해서 문제풀이, 스쿼트 자세에서 헤모글로빈 농도 변화를 측정하여 동작을 검증하였다[16,17]. 문제풀이 시험을 통해 두뇌 대사량의 증가, 감소를 측정하고, 스쿼트 자세 실험을 통해 두뇌의 혈류변화를 측정한다. 문제풀이는 4자리 숫자에서 2자리 숫자 뺄셈을 반복적으로 수행하였다.
- 근적외선분광 측정 장치의 소형화 설계를 위하여 광원으로는 LED를 사용하였으며, 광 검출기로는 포토다이오드를 사용하여 센서를 제작하였다. 블루투스 통신을 이용하고, 리튬이온배터리로 전원공급 회로를 설계하여 장비의 이동이 편리하며 일상생활의 수면 환경에서 사용하기 용이하도록 시스템을 개발하였다.
- ADS 1299는 8채널 24비트 델타시그마 ADC와 PGA(programmable gain amplifier)를 내장하고 있으며 1uV 입력기준잡음(Input-Referred Noise) 특성을 갖고 있어 뇌파 측정에 특화되었으며, 안전도, 근전도 신호의 측정이 가능하다. 샘플링 속도는 250 SPS를 설정하였고 PGA의 증폭률은 24배로 설정하여 구동하였다. 측정값은 SPI 통신을 통해 마이크로컨트롤러로 전송된다.
- 실험은 수면장애를 겪고 있지 않은 10명의 피험자에게 진행하였으며 하룻밤동안 피험자의 평상시 수면 시간에 맞춰 실험을 진행하였다. 수면 중 외부 자극에 영향을 받지 않기 위해 수면실에 유입되는 빛을 차단하였으며 알람과 같은 외부자극에 의하여 피험자가 기상하지 않고 스스로 기상할 때 까지 수면을 진행하여 실험을 진행하였다. 측정된 뇌파, 안전도, 근전도 신호를 이용하여 American Academy of Sleep Medicine(AASM)의 수면 분류 매뉴얼의 수면 단계 분류방법을 이용하여 수면 단계를 분류하였다.
- 수면 중 발생하는 수면 단계 변화는 여러 가지 생체신호의 복합적인 변화로 측정한다. 수면 측정에서 중요한 생체신호로는 뇌기능 상태를 알기위한 뇌파 검사(EEG), 눈 움직임을 관측하기 위한 안전도 검사(EOG), 근육의 긴장상태를 관측하기 위한 근전도 검사(EMG)를 통해 수면 단계를 검사한다. 수면 단계는 뇌파, 안전도, 근전도 신호를 이용하여 아래와 같이 분류하며 30초 단위(epoch)로 수면 단계를 분류한다[13].
- 기능적 근적외선분광 신호는 modified Beer-Lambert 법칙을 이용하여 옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHbO2)과 디-옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHb)을 계산하였다. 수면단계변화와 헤모글로빈 농도변화를 그림과 같이 확인하여 수면단계와 헤모글로빈 농도 변화를 관측하였다. 깨어있는 상태에서 수면을 취하며 두뇌의 헤모글로빈 농도는 감소하는 것을 확인하였다.
- 5와 같이 녹색으로 표시한 스쿼트 구간에서 옥시헤모글로빈 농도가 증가하였다. 스쿼트 실험을 통해 제작한 fNIRS 시스템의 혈류량 변화 측정을 검증 하였다.
- 이를 통해 제작한 fNIRS 시스템의 통해 두뇌 대사율 변화 측정을 검증하였다. 스쿼트 자세 실험은 스쿼트 자세를 60초 동안 유지하며 헤모글로빈 농도 변화를 측정하였다. Fig.
- 4와 같이 녹색으로 표시한 문제풀이구간에서 옥시헤모글로빈 농도가 상승하였고, 문제를 풀지 않는 휴식 구간에서는 옥시헤모글로빈 농도의 하락하였다. 이를 통해 제작한 fNIRS 시스템의 통해 두뇌 대사율 변화 측정을 검증하였다. 스쿼트 자세 실험은 스쿼트 자세를 60초 동안 유지하며 헤모글로빈 농도 변화를 측정하였다.
- 제작한 시스템의 동작을 위하여 뇌파, 안전도, 근전도 신호와 fNIRS 신호를 자극 유도 실험을 통해 검증하였다. fNIRS를 검증하는 방법으로는 헤모글로빈 농도 변화를 유도하기 위해서 문제풀이, 스쿼트 자세에서 헤모글로빈 농도 변화를 측정하여 동작을 검증하였다[16,17].
- 1과 같이 설계하였다. 주변 환경에 의한 노이즈(ambient)를 제거하기 위해 LED가꺼진 상태에서 데이터를 측정하여 빼줌으로써 주변 환경에 의한 노이즈를 제거하였다. 제작한 센서에서는 730 nm와 850 nm 파장을 사용하였다.
- 5kHz 저역통과필터를 이용하여 고주파 노이즈를 제거한다. 포토다이오드의 샷 노이즈를 제거하기 위해 오버샘플링을 통해 노이즈를 제거하는 델타시그마 방식의 아날로그 디지털 변환(ADC)를 사용하였으며 STM32F373 MCU 내부의의 16비트 델타시그마 ADC를 이용하여 데이터를 변환한다. ADC는 고속변환모드로 동작하여 50k sps 속도로 데이터를 변환한다.
- LED 드라이버는 빠른 스위칭 동작과 높은 전류증폭이득을 가진 npn 양극 접합 트랜지스터 (BJT)로 회로를 설계하였다. 피험자의 피부색이나 두개골 두께에 따라서 광 흡수도의 차이가 존재하기 때문에 이를 보정하기 위해서 LED 구동전류를 20～ 50 mA범위에서 선택 할 수 있도록 LED 구동회로를 설계하였다.[14] 멀티플렉서는 고출력 LED를 동작시키기 위해서 12V 입출력 전압범위 특성과 90 옴의 스위치 저항 값을 갖는 MAX4581 아날로그 멀티플렉서를 사용해서 회로를 설계하였다.
대상 데이터
- 광원은 epitex의 L4*730/4*805/4*850-40Q96-I 고출력 LED를 사용하였다. L4*730/4*805/4*850-40Q96-I는 730, 805, 850 nm 파장의 LED가 To-5 단일 패키징으로 구성되어 있으며, 질화알루미늄(AlN) 방열판이 LED발열을 억제하도록 제작되어 센서에 사용하였다. LED에서 발생하는 발열을 억제하기 위해 듀티비는 35%로 LED 구동 타이밍을 Fig.
- 송신 부는 LED 구동을 위한 LED 드라이버 회로와, LED 파장을 선택하기 위한 멀티플렉서로 구성되어있다. LED 드라이버는 빠른 스위칭 동작과 높은 전류증폭이득을 가진 npn 양극 접합 트랜지스터 (BJT)로 회로를 설계하였다. 피험자의 피부색이나 두개골 두께에 따라서 광 흡수도의 차이가 존재하기 때문에 이를 보정하기 위해서 LED 구동전류를 20～ 50 mA범위에서 선택 할 수 있도록 LED 구동회로를 설계하였다.
- 제작한 센서에서는 730 nm와 850 nm 파장을 사용하였다. 광 검출기는 OPT101 포토다이오드를 사용하였으며 OPT101은 실리콘 포토다이오드와 트랜스임피던스증폭기가 함께 내장된 포토다이오드로 입사광의 세기와 출력 전압이 선형적인 특성을 갖고 있다. 광원과 검출기 사이의 거리는 2.
- 센서는 전두엽의 좌측과 우측의 혈류변화를 측정하기 위해서 10-20 system의 Fp1, Fp2 위치에서 근적외선분광 신호를 측정한다. 광원은 epitex의 L4*730/4*805/4*850-40Q96-I 고출력 LED를 사용하였다. L4*730/4*805/4*850-40Q96-I는 730, 805, 850 nm 파장의 LED가 To-5 단일 패키징으로 구성되어 있으며, 질화알루미늄(AlN) 방열판이 LED발열을 억제하도록 제작되어 센서에 사용하였다.
- 근적외선분광 측정 장치의 소형화 설계를 위하여 광원으로는 LED를 사용하였으며, 광 검출기로는 포토다이오드를 사용하여 센서를 제작하였다. 블루투스 통신을 이용하고, 리튬이온배터리로 전원공급 회로를 설계하여 장비의 이동이 편리하며 일상생활의 수면 환경에서 사용하기 용이하도록 시스템을 개발하였다.
- 실험은 수면장애를 겪고 있지 않은 10명의 피험자에게 진행하였으며 하룻밤동안 피험자의 평상시 수면 시간에 맞춰 실험을 진행하였다. 수면 중 외부 자극에 영향을 받지 않기 위해 수면실에 유입되는 빛을 차단하였으며 알람과 같은 외부자극에 의하여 피험자가 기상하지 않고 스스로 기상할 때 까지 수면을 진행하여 실험을 진행하였다.
- 주변 환경에 의한 노이즈(ambient)를 제거하기 위해 LED가꺼진 상태에서 데이터를 측정하여 빼줌으로써 주변 환경에 의한 노이즈를 제거하였다. 제작한 센서에서는 730 nm와 850 nm 파장을 사용하였다. 광 검출기는 OPT101 포토다이오드를 사용하였으며 OPT101은 실리콘 포토다이오드와 트랜스임피던스증폭기가 함께 내장된 포토다이오드로 입사광의 세기와 출력 전압이 선형적인 특성을 갖고 있다.
데이터처리
- 저장된 데이터를 Matlab을 이용하여 신호처리 후, 수면단계 분석과 헤모글로빈 농도를 계산한다. EEG 신호는 40Hz 저 대역 통과 필터(Lowpass filter, LPF)와 0.
이론/모형
- PC에서 뇌파, 근적외 분광 신호의 디스플레이, 저장을 위하여 Labview를 사용하여 소프트웨어를 설계하였다. 그리고 신호처리, 분석을 위하여 Matlab을 사용하였다. 시스템의 구성은 Fig.
- 기능적 근적외선분광 신호는 modified Beer-Lambert 법칙을 이용하여 옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHbO2)과 디-옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHb)을 계산하였다.
- 수면측정에 사용하는 뇌파, 안전도, 근전도 신호를 측정하기 위해 Texas Instrument社의 ADS1299를 이용하여 생체전위 측정 회로를 설계하였다. ADS 1299는 8채널 24비트 델타시그마 ADC와 PGA(programmable gain amplifier)를 내장하고 있으며 1uV 입력기준잡음(Input-Referred Noise) 특성을 갖고 있어 뇌파 측정에 특화되었으며, 안전도, 근전도 신호의 측정이 가능하다.
- fNIRS 신호는 7Hz LPF를 통해 노이즈를 제거한 후 modified Beer-lambert Law을 이용하여 옥시헤모글로빈과 디-옥시헤모글로빈의 상대적인 농도 변화를 계산한다. 수식에 사용된 흡광계수(Absorption coefficient)와 감소한 산란계수(reduced scattering coefficient)는 기존 문헌[15]을 참고하였다.
- 수면 중 외부 자극에 영향을 받지 않기 위해 수면실에 유입되는 빛을 차단하였으며 알람과 같은 외부자극에 의하여 피험자가 기상하지 않고 스스로 기상할 때 까지 수면을 진행하여 실험을 진행하였다. 측정된 뇌파, 안전도, 근전도 신호를 이용하여 American Academy of Sleep Medicine(AASM)의 수면 분류 매뉴얼의 수면 단계 분류방법을 이용하여 수면 단계를 분류하였다. 기능적 근적외선분광 신호는 modified Beer-Lambert 법칙을 이용하여 옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHbO2)과 디-옥시헤모글로빈 농도변화량 (ΔHb)을 계산하였다.
성능/효과
- 이를 통해 수면이 깊어질수록 두뇌 활동과 관련된 대사율이 감소함을 확인 할 수 있다. 그러나 REM 수면 단계에서는 혈류량이 증가하지만, 뇌파의 크기가 감소하여 REM 수면 단계에서는 두뇌에서 신경계의 활동이 적게 이루어지는 상태에서 두뇌의 혈류계의 활동이 활성화 되는 것을 관측하였다. 본 논문에서 설계한 다중 모달 생체신호 측정 시스템을 이용하여 뇌파, 안전도, 근전도를 기반으로 분류한 수면단계와 기능적 근적외선분광법으로 측정한 대뇌혈류변화량의 관측을 통해 수면 중 수면자의 신경계의 변화와 혈류계의 변화 사이의 상관관계를 관측하는데 이용할 수 있음을 확인하였다.
- 수면단계변화와 헤모글로빈 농도변화를 그림과 같이 확인하여 수면단계와 헤모글로빈 농도 변화를 관측하였다. 깨어있는 상태에서 수면을 취하며 두뇌의 헤모글로빈 농도는 감소하는 것을 확인하였다. 얕은 수면(stage N1, N2)보다 깊은 수면(stage N3, N4)에서 두뇌의 헤모글로빈 농도가 더 낮은 것을 확인하였다.
- REM 수면 단계에서는 헤모글로빈 농도의 증가가 관측되었다. 두뇌의 활동과 관련된 옥시헤모글로빈 농도의 변화를 확인하여 수면이 깊어질수록 두뇌의 대사활동이 감소하는 것을 확인하였다.
- 그러나 REM 수면 단계에서는 혈류량이 증가하지만, 뇌파의 크기가 감소하여 REM 수면 단계에서는 두뇌에서 신경계의 활동이 적게 이루어지는 상태에서 두뇌의 혈류계의 활동이 활성화 되는 것을 관측하였다. 본 논문에서 설계한 다중 모달 생체신호 측정 시스템을 이용하여 뇌파, 안전도, 근전도를 기반으로 분류한 수면단계와 기능적 근적외선분광법으로 측정한 대뇌혈류변화량의 관측을 통해 수면 중 수면자의 신경계의 변화와 혈류계의 변화 사이의 상관관계를 관측하는데 이용할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 수면 중 뒤척임으로 인해 기능적 근적외선분광 신호에 동 잡음이 유입되는 문제점이 있었다.
- 60초 동안의 문제풀이와 30초 동안 휴식을 반복 하여 4회 실험하였다. 실험 결과 Fig. 4와 같이 녹색으로 표시한 문제풀이구간에서 옥시헤모글로빈 농도가 상승하였고, 문제를 풀지 않는 휴식 구간에서는 옥시헤모글로빈 농도의 하락하였다. 이를 통해 제작한 fNIRS 시스템의 통해 두뇌 대사율 변화 측정을 검증하였다.
- 깨어있는 상태에서 수면을 취하며 두뇌의 헤모글로빈 농도는 감소하는 것을 확인하였다. 얕은 수면(stage N1, N2)보다 깊은 수면(stage N3, N4)에서 두뇌의 헤모글로빈 농도가 더 낮은 것을 확인하였다. REM 수면 단계에서는 헤모글로빈 농도의 증가가 관측되었다.
후속연구
- 본 논문에서 설계한 다중 모달 생체신호 측정 시스템을 이용하여 뇌파, 안전도, 근전도를 기반으로 분류한 수면단계와 기능적 근적외선분광법으로 측정한 대뇌혈류변화량의 관측을 통해 수면 중 수면자의 신경계의 변화와 혈류계의 변화 사이의 상관관계를 관측하는데 이용할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 수면 중 뒤척임으로 인해 기능적 근적외선분광 신호에 동 잡음이 유입되는 문제점이 있었다. 향후 하드웨어, 소프트웨어적인 방법으로 동 잡음 제거 알고리즘에 대한 연구를 추가로 진행할 것이다.
- 본 연구에서 수면 중 뒤척임으로 인해 기능적 근적외선분광 신호에 동 잡음이 유입되는 문제점이 있었다. 향후 하드웨어, 소프트웨어적인 방법으로 동 잡음 제거 알고리즘에 대한 연구를 추가로 진행할 것이다.
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