[논문]멀티 모달 생체 신호 측정이 가능한 심음 분석 웨어러블 장치 개발에 관한 연구

이수민; 이미란; 웨이췬; 박희준

doi:10.9717/kmms.2022.25.9.1251

Abstract ▼ AI-Helper

Auscultation of heart sounds using a stethoscope is the basic method to diagnose the cardiovascular disease and observation of abnormalities. However, the heart sound transmitted to the ear through the stethoscope is greatly affected by internal sounds such as organ movement or breathing. In additio...

Auscultation of heart sounds using a stethoscope is the basic method to diagnose the cardiovascular disease and observation of abnormalities. However, the heart sound transmitted to the ear through the stethoscope is greatly affected by internal sounds such as organ movement or breathing. In addition, the user's experience significantly influences the accuracy of the auscultation result. Therefore, in this paper, we developed a wearable device that simultaneously measures heart sound and PPG signals for cardiac condition monitoring. The structure of the proposed device is designed to simultaneously measure heart sound and PPG signals when worn on a finger and placed on the chest. A prototype was implemented according to the design structure, and it was confirmed that the performance of measurements and collection for physiological signals was excellent through experiments.

Keyword

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. The construction of the proposed wearable device for cardiac status monitoring.
그림 Fig. 2. Block diagram of the proposed wearable device for cardiac status monitoring.
그림 Fig. 3. Assembled prototype of the proposed device. (a) top surface, (b) top surface when wearing device, (c) side surface when wearing device, and (d) bottom surface.
그림 Fig. 4. Picture of experimental environment to evaluate the performance and usability for the prototype.
그림 Fig. 5. An example of the heart sound and PPG signal measured by the prototype device and MP160. (a) PCG signal delineated by the prototype device, (b) PCG signal delineated by MP160, (c) PPG signal delineated by the prototype device, and (d) PPG signal delineated by MP160.
그림 Fig. 6. Prototype performance and usability evaluation results (partial example of subject 1 data). (a) Measured heartsound and PPG signal raw signal, (b) Heart sound analysis algorithm application, and (c) Automatic heart sound analysis result of the measured signal.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 기존의 청진기와 같이 휴대성과 보관성이 높고 비침습적인 방법이면서도, 비전문가가 사용하더라도 높은 정확도로 심음 분석이 가능한 심장 상태 모니터링 전용 웨어러블 장치를 제안 하였으며, 그 구조를 Fig. 1에 나타내었다.
제안한 장치는 링 형태에 손가락을 넣어 착용한 뒤, 가슴 표면에 위치시킴으로써 심음과 맥파 신호의 동시 측정이 가능하다. 두 가지 생체신호가 동시 측정이 되도록 설계한 이유는 심음만 측정하는 청진기의 한계점인 외부 환경 및 잡음에 민감하고, 사용자의 개인 역량에 따른 진단의 정확도 차이의 문제를 해결하기 위해서 제안하였다. 이후 측정된 심음과 맥파 신호는 선행연구에서 개발한 혈관 통과 시간을 활용한 자동심음 분석 알고리즘을 통해 자동으로 S1과 S2의 시점을 식별한다[8].
본 논문에서는 심장 상태 모니터링을 위해 심음과 맥파 신호를 동시에 측정할 수 있는 웨어러블 장치의 프로토타입을 구현하였다. 구현한 프로토타입의 성능 평가를 위해 건강한 성인 10명을 대상으로 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정 및 수집에 대한 프로토타입의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

제안 방법

1에 나타내었다. 제안한 장치는 링 형태에 손가락을 넣어 착용한 뒤, 가슴 표면에 위치시킴으로써 심음과 맥파 신호의 동시 측정이 가능하다. 두 가지 생체신호가 동시 측정이 되도록 설계한 이유는 심음만 측정하는 청진기의 한계점인 외부 환경 및 잡음에 민감하고, 사용자의 개인 역량에 따른 진단의 정확도 차이의 문제를 해결하기 위해서 제안하였다.
본 연구에서는 OrCAD(Cadence, USA)를 이용하여 제안한 장치의 회로도를 설계하였다. 그리고 심음측정을 위해 선택한 디지털 마이크 센서는 하단 포트마이크이므로 PCB 상단에 배치하여, 작은 구멍이 PCB를 관통해 직접 센서와 연결되어 청진기의 벨과같이 소리 진동을 전달할 수 있도록 설계하였다. 이외에도 블루투스 통신을 위한 패턴 안테나, 사용자의 실시간 심박수 확인이 가능한 OLED, 고속 충전 회로배치 및 휴대성과 편의성을 고려하여 98×40×1.
이후 Fig. 4와 같이 링 부분에 오른쪽 중지를 넣고 프로토타입의 바닥면을 흉곽부근에 위치시켜 5분간 심음 및 맥파 신호를 측정하였다.

대상 데이터

이외에도 블루투스 통신을 위한 패턴 안테나, 사용자의 실시간 심박수 확인이 가능한 OLED, 고속 충전 회로배치 및 휴대성과 편의성을 고려하여 98×40×1.6 mm 크기의 단층 구조 PCB를 제작하였다
구현한 프로토타입의 성능 및 사용성 평가를 위해 자발적으로 실험 참여 의사를 밝힌 사람 중 심혈관계 기저 질환이 없는 건강한 성인 10명(남자:5명, 여자: 5명, 연령 범위: 24～30세)을 대상자로 선정하였다. 또한 실험을 수행하기 전, 대상자들은 본 연구의 목적과 실험 절차에 대한 안내를 받고 동의서에 서명하였다.

이론/모형

본 연구에서는 OrCAD(Cadence, USA)를 이용하여 제안한 장치의 회로도를 설계하였다. 그리고 심음측정을 위해 선택한 디지털 마이크 센서는 하단 포트마이크이므로 PCB 상단에 배치하여, 작은 구멍이 PCB를 관통해 직접 센서와 연결되어 청진기의 벨과같이 소리 진동을 전달할 수 있도록 설계하였다.
6 mm 크기의 단층 구조 PCB를 제작하였다. 장치의 외관은 SoildWorks(Dassault Systems, USA)를 이용하여 기구설계를 하였으며, 제작된 PCB와 함께 Fig. 3과 같이 조립하였다.
6에 나타내었는데, (a)는 장치를 통해 동시 측정된 심음과 맥파 신호를 나타낸 것이며, (b)는 프로토타입에 탑재된 자동 심음 분석 알고리즘이 적용되는 과정을 나타낸 것이다. 프로토타입에 탑재된 자동 심음 분석 알고리즘은 선행 연구를 통해 개발된 것으로, S1 및 S2가 제 3심음 (S3), 제4심음(S4) 등 다른 소리에 비해 에너지 변화량이 크다는 점을 이용하여 Shannon Entropy를 기반으로 구현하였다[8]. 이를 통해 도출된 심음 시점의 매개변수와 맥파의 수축기 피크가 나타는 시점은 생리학적 상관관계인 VTT를 분석한 계산식을 적용, Fig.

성능/효과

본 논문에서는 심장 상태 모니터링을 위해 심음과 맥파 신호를 동시에 측정할 수 있는 웨어러블 장치의 프로토타입을 구현하였다. 구현한 프로토타입의 성능 평가를 위해 건강한 성인 10명을 대상으로 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정 및 수집에 대한 프로토타입의 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기존의 아날로그 청진기가 심음을 제외한 외부 소리 및 내부 장기의 움직임으로 인해 발생하는 소리에 취약하다는 점과 사용자의 경험에 따라 진단의 정확도에 영향을 미친다는 점을 해결하였다.
구현한 프로토타입의 성능 평가를 위해 건강한 성인 10명을 대상으로 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정 및 수집에 대한 프로토타입의 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기존의 아날로그 청진기가 심음을 제외한 외부 소리 및 내부 장기의 움직임으로 인해 발생하는 소리에 취약하다는 점과 사용자의 경험에 따라 진단의 정확도에 영향을 미친다는 점을 해결하였다. 그러나 현재 수집된 데이터들은 심혈관계 기저 질환이 없는 건강한 성인만을 대상으로 한 결과이기 때문에 S3, S4, 말굽소리 등 다양한 심음에 대해서 식별할 수 없는 한계를 가지고 있다.

후속연구

이를 통해 기존의 아날로그 청진기가 심음을 제외한 외부 소리 및 내부 장기의 움직임으로 인해 발생하는 소리에 취약하다는 점과 사용자의 경험에 따라 진단의 정확도에 영향을 미친다는 점을 해결하였다. 그러나 현재 수집된 데이터들은 심혈관계 기저 질환이 없는 건강한 성인만을 대상으로 한 결과이기 때문에 S3, S4, 말굽소리 등 다양한 심음에 대해서 식별할 수 없는 한계를 가지고 있다. 또한 제안한 프로토타입에 특정 질병을 예측하거나 진단하는 알고리즘은 탑재되어있지 않으므로 정확한 진단을 위해서는 추가적인 진단 알고리즘 개발이 필요하다.
그러나 현재 수집된 데이터들은 심혈관계 기저 질환이 없는 건강한 성인만을 대상으로 한 결과이기 때문에 S3, S4, 말굽소리 등 다양한 심음에 대해서 식별할 수 없는 한계를 가지고 있다. 또한 제안한 프로토타입에 특정 질병을 예측하거나 진단하는 알고리즘은 탑재되어있지 않으므로 정확한 진단을 위해서는 추가적인 진단 알고리즘 개발이 필요하다. 향후 연구를 통해 다양한 연령대와 질병군을 분류하여 데이터베이스를 구축하고 특정 질병의 예측 및 진단이 가능한 알고리즘을 구현하여 장치에 탑재할 예정이다.
또한 제안한 프로토타입에 특정 질병을 예측하거나 진단하는 알고리즘은 탑재되어있지 않으므로 정확한 진단을 위해서는 추가적인 진단 알고리즘 개발이 필요하다. 향후 연구를 통해 다양한 연령대와 질병군을 분류하여 데이터베이스를 구축하고 특정 질병의 예측 및 진단이 가능한 알고리즘을 구현하여 장치에 탑재할 예정이다.

참고문헌 (8)

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A.F. Otoom, E.E. Abdalllah, Y. Kilani, A. Kefaye, and M. Ashour, "Effective Diagnosis and Monitoring of Heart Disease," International Journal of Software Engineering and Its Applications, Vol. 9, No. 1, pp. 143-156, 2015.
M. Tavakol, S. Ashraf, and S.J. Brener, "Risks and Complications of Coronary Angiography: A Comprehensive Review," Global Journal of Health Science, Vol. 4, No. 1, p. 65, 2012.

상세보기
J.L. Moraes, M.X. Rocha, C.G. Vasconcelos, J.E.V. Filho, V.C. Albuquerque, and A.R. Alexandria, "Advances in Photopletysmography Signal Analysis for Biomedical Applications," Sensors, Vol. 18, No. 6, pp. 1894, 2018.

상세보기
T. Syeda-Mahmood and F. Wang, "Shape-Based Retrieval of Heart Sounds for Disease Similarity Detection," European Conference on Computer Vision, pp. 568-581, 2008.
C. Will, K. Shi, S. Schellenberger, T. Steigleder, F. Michler, J. Fuchs, et al., "Radar-Based Heart Sound Detection," Scientific Reports, Vol. 8, No. 1, pp. 1-14, 2018.
S. Mangione and L.Z. Nieman, "Cardiac Auscultatory Skills of Internal Medicine and Family Practice Trainees : A Comparison of Diagnostic Proficiency," J ournal of American Medical Association (JAMA) , Vol. 278, No. 9, pp. 717-722, 1997.

상세보기
S. Lee, Q. Wei, and H. Park, "Development of High-Accuracy Automatic Identification Algorithm for First and Second Heart Sounds Using Vascular Transit Time," J ournal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 11, pp. 1500-1507, 2021.

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